据德国《商报》网站报道，“星链”每天都损失多枚卫星，价值成百上千万美元。这是其母公司太空探索技术公司(SpaceX)增长和上市故事的代价。专家警告称，这将带来环境问题。 不明物体拖着耀眼的尾迹划过德国南部的夜空，人们对其起源议论纷纷。不久之后，真相大白：那是埃隆·马斯克旗下SpaceX的“星链”卫星残余物。 损毁迅速 2024年8月27日的这起轰动事件看上去是孤立的，但实际是一个体系的一部分。罗兰贝格国际管理咨询有限公司的航天问题专家说：“其商业模型已经将卫星定期坠毁纳入了考虑范围。”该企业甚至将其作为创新战略的一环，它每周发射火箭，将技术效率更高的新卫星送入运行轨道，旧的卫星型号被取代，然后烧毁。 这件事几乎还没有受到重视。然而，这种发展才刚刚开始，并且可能演变成全球性的大规模现象。 目前就已经有大约1.5万枚卫星绕地球飞行，其中10260枚属于SpaceX的“星链”——全世界最大的卫星星座。数字地图能够展现其规模：上万颗光点覆盖着地球，每一颗都是一枚活动的卫星。 增长还在继续。美国联邦通信委员会已经新批准了数千枚卫星，“星链”的长期计划是让卫星数量超过4.2万枚。此外，SpaceX的首席执行官马斯克还在开发新的业务模式，涵盖从太空移动通信业务到太空计算中心等多个领域。目前，该公司甚至申请额外发射多达一百万颗用于后一项业务。 这些系统都运行在数百公里高的近地轨道，其优点是能进行几乎没有时延的快速数据传输，而缺点是卫星不能永久停留在那里。 这是因为，即使在500公里的高空，稀薄的大气仍会发挥作用，逐渐减缓卫星的速度，使其在5至7年后不受控制地坠入地球大气层并被烧毁。现在，“星链”每天就会损失1至2枚卫星。 成本高昂 2019年的早期“星链”卫星成本大约只有18万美元。奎尔蒂航天公司研发部负责人凯莱布·亨利说：“初代型号非常非常便宜，但那些卫星也无法长时间停留，多数在一到两年之后就从地球轨道脱落了。” 新一代卫星更大更重，性能也更高。天体物理学家乔纳森·麦克道尔预测了SpaceX的卫星网络全面投入运营后世界将面临的局面。这位专家认为，每天将有23枚卫星坠落；依据型号的不同，每天约有1800万美元在空中烧毁。麦克道尔说：“如果考虑运营成本，那么这套系统吞噬的投资成本就显而易见了。” “星链”的移动通信计划还将进一步推高坠毁率。现在，人们就已经可以借助“星链”来发短信或打电话。然而，该项目仍处于起步阶段。据奎尔蒂航天公司估算，“星链”在移动通信领域今年只能取得2亿美元营销额，与其200亿美元的年度总收入目标相比，这只是很小的一部分。 “星链”目前运营着650枚用于“星链”移动通信的卫星。这一数字预计将大幅增长，已有1.5万枚第二代卫星的申请提交。“星链”工程副总裁迈克尔·尼科尔斯在3月份巴塞罗那举行的世界移动通信大会上表示，“星链”的独特之处在于“它的飞行高度仅为350公里，比任何其他卫星星座都要低”。 优势：信号质量更佳。劣势：寿命显著缩短。在这个高度，空气阻力更大——如果没有主动的对抗调整措施，卫星会在几周内坠毁。此外，覆盖相同区域需要更多的卫星。结果：发射次数更多，卫星数量更多——再次坠入大气层事件也更多。 此外还要考虑外部风险。太阳风暴会使地球大气层膨胀，增加空气阻力。卫星下降高度的速度会加快，其系统也可能受损。 在最糟糕的情况下，外部事件(例如历史上的卡灵顿事件)会让数千枚卫星同时失灵，这可能对通讯和基础设施造成全球性影响。然而，最大的不确定性可能却隐藏在离地球更近的地方。 后果难料 这是因为，卫星燃烧殆尽后，并不会就此消失得无影无踪。它们进入大气层后，会分解成微小的颗粒。铝、铜和砷等金属会以气态或细颗粒的形式到达高层大气。在那里，它们会引发一些我们至今仍未完全了解的化学反应。 现在，每年就有约两千吨人造物质进入大气层——此外，每年还有约1.2万吨由金属和岩石构成的陨石等天然物质进入地球大气层并燃烧殆尽。随着大型卫星星座的扩张，这一比例可能会显著增加。 一些设想认为，未来高层大气中相当一部分物质可能源于人造物质。研究人员认为这是一个日益增长的风险。“长期以来，人们一直认为大气层就像一个垃圾场——物质会自然消失，”不伦瑞克工业大学的空间物理学家莱昂纳德·舒尔茨说，“这是一种误解。” 对臭氧层的潜在影响尤为严重。释放的颗粒物可能引发连锁反应，从长远来看，会破坏地球的保护屏障。人们目前仍然缺少可靠数据。然而，随着每颗新卫星的发射，深入了解这些过程的紧迫性也日益凸显。 因此，舒尔茨呼吁，科研机构和产业界应加强合作，“如果我们不携手合作，就无法解决这个问题”。而太空互联网竞赛才刚刚开始，其影响可能远远超出轨道范围。 原标题：《爆料：“星链”每天都在损失卫星》 栏目主编：张武 文字编辑：杜俊超 题图来源：新华社 来源：作者：参考消息

　　3日，日本政府在临时内阁会议上通过2026财年补充预算案。该预算案已于当天提交众议院全体会议审议，政府计划推动该预算案5日在国会通过，以应对中东战事延宕背景下能源价格上涨带来的冲击。  　　日本2026财年补充预算案总额为31135亿日元，这一补充预算将全部通过增发赤字国债筹措，主要用于电力和燃气补贴、延续汽油价格补贴以及通过地方政府向液化石油气用户提供补贴等。 　　据了解，日本2026财年预算规模已达122.3万亿日元，远超2025财年的115.2万亿日元。在此基础上，日本政府再提交补充预算，引发关于财政压力的担忧。 　　日元汇率走低 再度跌至1美元兑换160日元 　　3日，东京外汇市场上，日元汇率再度跌至1美元兑换160日元。 　　为遏制日元持续贬值，日本政府与央行4月30日实施了买入日元、卖出美元的汇市干预措施。日本政府在5月黄金周假期也进行了相关干预。 　　4月30日，日元汇率一度触及1美元兑160.7日元的低位。随后，受干预措施影响迅速升至1美元兑155日元区间，但近期日元再度走弱。 　　日本央行探讨进一步加息方案 　　另据日本方面3日消息，日本央行正在探讨将政策利率上调至1%的进一步加息方案。 　　近期，中东局势持续紧张导致国际能源价格大幅攀升。石油相关原料短缺引发的危机正在日本蔓延，日本多家食品及饮料企业已宣布上调产品价格。 　　日本央行将于本月15日至16日召开货币政策会议，决定是否加息。目前，日本政策利率为0.75%。 　　日本经济面临何种困境 　　财政加码、汇率走弱、酝酿加息，三重变量如何相互作用？会带来哪些连锁反应呢？  　　问题一：赤字驱动的财政扩张 会给日元带来什么影响？ 　　中国宏观经济研究院对外经济研究所副研究员 李馥伊：这次提出的3万亿日元补充预算案全部通过发行国债的方式筹措。目前日本政府的债务规模连续10年刷新纪录，达到国内生产总值的230%左右，远远超过国际公认的60%警戒线。 　　中国宏观经济研究院对外经济研究所副研究员 李馥伊：目前日本一直在增发国债，体现其财政纪律一再松绑。此外，日本经济一直不能很好地推进结构性改革，财政政策的扩张对基本面的促进作用相对比较有限，所以日元大趋势仍然承压。 　　问题二：日元贬值将如何冲击日本经济民生？ 　　中国宏观经济研究院对外经济研究所副研究员 李馥伊：日本在4月底到5月进行了创纪录的外汇干预，但日元还是频频触及1美元兑160日元的红线。可以说这一干预治标但不治本。 　　日元贬值的第一个影响是造成更加突出的输入型通胀。日本高达90%的能源和60%的粮食依赖进口，日元贬值会直接抬升国内物价。目前日本实际工资的增长为负，家庭恩格尔系数也创下了自1980年度以来的最高水平，居民消费和企业盈利受到挤压。这一现象持续下去，会拖累日元的基本面。 　　问题三：日本央行若加息 将催生哪些连锁风险？ 　　中国宏观经济研究院对外经济研究所副研究员 李馥伊：过去数十年，日本超高债务规模之所以能够维持稳定，主要就是依托日本央行的超宽松货币政策，将日本国债的融资成本压到了极低水平，让利息支出可以处于可控的范围。 　　加息到1%，首先会挤压到财政政策的空间和经济刺激的效果。此外，日本央行和寿险公司都持有大量的国债，且都是在低息时候买入的，利息上涨会带来账面估值的亏损，也不利于金融系统的稳定。 　　财政汇率货币政策 日本经济深陷三角困局 　　中国宏观经济研究院对外经济研究所副研究员 李馥伊：应该说日本经济现在陷入了财政、汇率和货币政策的三角约束，并且形成了一定的负向循环。简单理解，就是一脚踩油门，财政扩张；一脚踩刹车，加息缩表。这首先会造成汽车运行不稳定。此外，还会造成发动机过热，很难完成政策目标。

财联社6月4日电，小红书从6月3日起，对金融领域认证专业号开展专项治理行动。依据相关法律法规及平台规则，金融类认证仅向持有合规牌照的机构发放，平台认证专业号的昵称命名须与认证主体实际业务范围严格匹配，不得以虚假、误导性信息获取认证标识。 近一周，小红书已经处置1500余个违规金融专业号，并将持续、全面加固对公验证校验机制，展开专项针对存量账号的常态化巡查及处置。 工作人员介绍，5月以来，小红书平台共处置涉金融领域违规及无金融相关资质营销账号3.1万个，包括针对非法诱导跨境投资问题，共处置非法诱导跨境投资等违规笔记539条、评论146条；针对外资投行研报低价倒卖行为，共处置相关违规笔记141篇，冻结相关商品132件。 此外，平台还处理涉嫌黄金金融营销宣传信息、境外平台境内展业宣传等涉嫌违规信息130余条。

快科技6月4日消息，据报道，近日，蓝女士通过办理国际机票退票时遭遇不合理扣费，平台页面标注所有手续费均由航空公司收取、自身不收取任何费用。 可蓝女士向承运航司核实后发现，飞猪暗中多扣了八百余元的费用。 对此，飞猪客服表示很有可能是航司没有与平台同步更新退改规则，飞猪仅作展示，不收取任何手续费用。 据了解，蓝女士今年5月在飞猪花费3011元购买杭州飞往肯尼亚内罗毕的机票，原定6月初出行。 购票后非洲多国暴发埃博拉疫情，肯尼亚划入疫情高危区域，出于安全考量，蓝女士被迫取消行程，属于客观不可抗力导致的退订。 蓝女士先后两次在平台发起退票，系统中疫情等非自愿退票选项全部被锁定无法勾选，无奈只能勾选个人原因申请退款，三千余元机票最终仅退回200余元，扣费近2800元，明细标注全部扣款由卡塔尔航空收取。 心存疑虑的蓝女士致电卡塔尔航空官方核对扣费，并且留存通话录音。 经航司核算，实际仅收取约1860元退票费，剩余800余元并无扣费依据。 手握证据后，蓝女士再次联系飞猪维权，平台当晚迅速补齐差价。 针对退票选项受限问题，飞猪表示特价国际机票条款复杂，部分票种即便遭遇突发疫情也无法开通非自愿退票通道，特殊情况可人工申请处理。

　　3日，美国总统特朗普表示，美国与伊朗的谈判“进展迅速”且“非常顺利”。伊朗伊斯兰议会副议长当天则表示，如有必要伊朗会进行谈判，但不相信美国的任何承诺。 　　在双方释放和谈信号的同时，美伊仍不断发生军事摩擦。在阿曼湾，伊朗称打击一艘美驱逐舰，但美方迅速否认；在科威特，伊朗否认向科国际机场发射任何导弹，称航站楼受损是美制“爱国者”导弹防御系统的拦截弹坠落所致，但美军同样迅速予以否认，称伊朗蓄意攻击民用机场。 　　美伊再释放谈判信号 　　特朗普称与伊朗谈判进展“非常顺利” 　　当地时间3日，美国总统特朗普表示，与伊朗的谈判进展非常顺利，协议可能在本周末达成。一旦协议签署后，霍尔木兹海峡将“立即”恢复通航，“不过，通航的前提是需对个别区域进行最后的扫雷清理”。 　　特朗普表示，理论上讲，“他们距离签署协议已经非常接近了”。特朗普还表示，正在尝试将霍尔木兹海峡的开放问题与黎巴嫩的战事问题区分处理。 　　美众议院叫停对伊朗军事行动 　　美国国会众议院3日通过一项决议，叫停特朗普政府对伊朗的军事行动。此举反映出国会内部对这场战争的担忧正日益加剧。 　　据悉，该决议并不能强制特朗普彻底结束冲突，而更多是具有一种象征意义，因为该法案仍需经过共和党占多数席位的参议院审议，且特朗普也可在法案签署阶段将其否决。 　　伊朗官员：如有必要伊方会同美进行谈判 　　△伊朗首都德黑兰（资料图） 　　据伊朗方面3日消息，伊朗伊斯兰议会副议长阿里·尼克扎德表示，有关伊朗“只会打仗而不谈判”的说法是不对的。如有必要伊朗会进行谈判，但不相信美国的任何承诺。 　　当天，伊朗伊斯兰议会国家安全和外交政策委员会主席易卜拉欣·阿齐兹表示，停止所有战线的战争是伊朗与美国谈判的首要内容，伊朗绝不允许美国和以色列破坏地区“抵抗阵线”的团结。 　　伊朗外交部长阿拉格齐近日则重申对黎巴嫩的支持，称如果以色列继续侵略黎巴嫩首都贝鲁特，伊朗武装部队将重新开战并打击以色列境内目标。 　　知情人士称伊美谅解备忘录若谈成 将分四阶段推进 　　据伊朗方面当地时间3日消息，伊朗与美国间接谈判知情人士表示，伊美正在讨论的谅解备忘录若最终敲定，将分四个主要阶段依次推进，其中第三阶段将讨论核问题。 　　伊美均称“不实” 　　　　地区袭击陷“罗生门” 　　伊朗称打击一艘美驱逐舰 美军否认 　　伊朗军方3日深夜发表声明称，伊朗海军刚刚在阿曼湾对一艘美军驱逐舰发动打击，针对设于该舰、对伊朗实施敌对行动的指挥控制中心。 　　美军中央司令部稍后在社交媒体发文，否认伊方说法，“美国海上军事力量目前仍在安全、畅通无阻地进行飞行、航行及各项行动。” 　　伊朗军方声明称，美军近期在阿曼湾针对伊朗商船采取“侵略”行动，并违反霍尔木兹海峡相关规则。伊朗海军在发现并确认目标后，对位于这艘驱逐舰上的相关指挥控制中心实施打击。 　　伊朗称“爱国者”导弹致科威特机场受损 美军否认 　　△科威特国际机场（资料图） 　　伊朗伊斯兰革命卫队3日称，没有向科威特国际机场客运航站楼发射任何导弹，航站楼受损是美制“爱国者”导弹防御系统的拦截弹坠落所致。美军中央司令部否认这一说法。 　　伊朗伊斯兰革命卫队发言人侯赛因·穆赫比表示，伊方调查认定，革命卫队航空航天部队没有向科威特机场发射任何导弹。有证据显示，美制“爱国者”反导系统在未能拦截伊朗导弹之后误操作，导致拦截弹落入机场客运航站楼，从而造成损毁。 　　美军中央司令部随即发表声明，称伊方说法“完全错误”，并指认伊朗“蓄意、有计划且毫无道理”地使用无人机攻击民用机场。 　　△伊朗外交部长阿拉格齐（资料图） 　　伊朗外交部长阿拉格齐3日早些时候发文，强调伊朗武装部队此前发动的导弹和无人机袭击是“自卫性打击”，针对那些“美国获准用于袭击民用航运、违反停火协议的地点”。 　　科威特外交部3日发表声明说，科威特国际机场等多处民用设施遭伊朗弹道导弹和无人机袭击，造成1人死亡、多人受伤。科威特一度暂停空中交通并关闭领空。目前，科威特国际机场已恢复航班运行。 　　伊朗推动对霍尔木兹海峡管理进程 　　伊朗称霍尔木兹海峡管理草案进入审议阶段 　　据伊朗方面3日消息，有关霍尔木兹海峡管理的草案目前已进入伊朗最高国家安全委员会审议阶段，待最终意见形成后将提交议会全体会议审议表决。 　　据悉，围绕该草案的制定工作已持续一段时间。伊朗议会多个专门委员会参与了该草案相关研究和论证工作，包括国家安全与外交政策委员会、建设委员会、内政事务委员会等。 　　伊朗最高领袖批准成立霍尔木兹海峡问题工作组 　　据伊朗方面3日消息，伊朗伊斯兰议会副议长阿里·尼克扎德表示，伊朗外交部已获伊朗最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊批准，成立霍尔木兹海峡问题工作组。 　　尼克扎德说，该工作组将与包括武装部队等其他机构协调，起草有关霍尔木兹海峡的法律制度。相关法律草案采纳了伊朗国家安全委员会等机构及有关人士的意见。 　　以色列再度威胁重启对伊军事行动 　　内塔尼亚胡承认与特朗普存在“战术分歧” 　　△内塔尼亚胡（左）与特朗普（右）合照（资料图） 　　以色列总理内塔尼亚胡3日表示，他与美国总统特朗普“有时会出现战术层面的分歧”，但双方在“核心目标”上保持一致。 　　内塔尼亚胡说，他与特朗普“每两天就会通一次电话”，双方有着共同目标，其中包括“阻止伊朗获得核武器以及确保以色列安全”。谈及伊朗战事时，内塔尼亚胡表示，战事最终如何结束“仍是一个开放性问题”，但以色列将继续维护自身安全利益。 　　针对伊朗对科威特发动的袭击，内塔尼亚胡警告称，伊朗是在“玩火”。伊朗清楚特朗普此前的表态，即在必要情况下，“将会全面恢复军事行动”。 　　以军总参谋长称随时准备恢复针对伊朗的战斗 　　当地时间3日，以色列国防军总参谋长扎米尔在视察海法海军基地时表示，以军在黎巴嫩“没有停火可言”，并称以军已准备好随时恢复针对伊朗的战斗。 　　针对伊朗问题，扎米尔补充说，以色列国防军的所有军种都已准备好，随时可以恢复针对伊朗的战斗。 　　监制丨郑弘 　　制片人丨文凡 　　编辑丨潘晨 　　记者丨朱磊 刘骁骞 李健南 梁慧

前段时间，我们去深度探访了，说实话，有点震撼，也有点羡慕。 但回来后，有个疑问一直困扰着我： 为什么腾讯不喜欢“企鹅岛”这个称呼？ 之所以有这个困惑，是因为在腾讯PR给媒体的资料包里，明确写了“企鹅岛”不是腾讯总部园区的正确称呼，不建议使用。 “企鹅公寓”是官方名称（放大可见） 一开始我挺不理解的，公司能叫鹅厂，员工公寓能叫企鹅公寓，开放日能叫企鹅开放日，为什么新总部园区不能叫“企鹅岛”？况且这个称呼已经口口相传这么久了。 直到上周末参加了腾讯总部园区的开放日，我获得了启发，对这个问题有了些新思考。 5月30日至31日，腾讯总部园区举办了首次面向公众的“企鹅开放日”，预约名额报名首日即被抢空。 现场相当热闹，人山鹅海（因为人人拎着个明晃晃的大企鹅袋），AI创造市集、企鹅虾友大会、鹅厂IP快闪、鸡（大湾鸡）鹅（QQ企鹅）联动、限时主题餐饮店……硬是把一座科技园区办出了漫展嘉年华现场的既视感。 我们也到现场体验了一番，还偶遇了同样受邀前来的腾云中心主设计师马岩松。就是他在接受采访时说的一个点，启发了我。 他提到：“上岛”“开放日”，这些说法听起来很有距离感。腾云中心后边会不会开放他不太清楚，但架空层，以及整个园区的户外空间应该一直是开放的。 确实如此。我们之前发布的文章也有提到，很多人在开放日之前，就已经来过了。 所以即使没有开放日，除了办公区域不能进，你平时周末想过来遛弯、拍照，随时都可以——公交、自驾都能到，不需要任何预约。 这座园区从设计之初就没有围墙，是与城市共生的开放空间。所以与其说开放日是“打开大门”，不如说是“广而告之”——告诉大家，这里一直开着。 那么回到最开始的问题，为什么腾讯不喜欢“企鹅岛”这个称呼？ 答案依然和“开放”有关。 参加完开放日，旁听了马岩松采访，回来又查了些资料，我似乎有点想明白了（当然，只是个人理解）： 首先，一个最基本的事实：腾讯新总部园区确实在大铲湾半岛，但并不是占了整座半岛。 整个大铲湾半岛陆域面积约10.28平方公里，西部是大铲湾集装箱码头；北部在规划产业新区，南部的腾讯园区占地80.9万平方米，约占整个半岛不到一成。 说“企鹅岛”，容易让人误以为腾讯占了一整座岛，这不符合事实。更何况，其所在地，只是个三面环海的半岛。 其次，腾讯的风格一直以来给人的感觉还是偏低调务实的。 “企鹅岛”这个称呼，带着点自封的霸气和噱头感，夸张点说，甚至有点占地为王的领地感，不太符合一贯作风。 但最重要的，还是马岩松说的那层意思——“岛”这个字，天然有距离感。 “岛”和“半岛”看似一字之差，地理概念却完全不同——岛是孤立于海中的，半岛是和陆地连着的，一个暗示脱离，一个暗示延伸。 普通人听到“去一个岛”，下意识会联想什么？是一个不容易到达的地方，甚至是一个与世隔绝的存在。 所以从大众传播的角度，“企鹅岛”这个昵称，容易造成歧义，让人误以为真的是孤悬海中的岛屿，“登岛”“上岛”就更火上浇油了——光听动词就觉得费劲。 更深一层，就是导致“不开放”“封闭”的第一印象抢占公众的心智——这显然是腾讯不想见到的，和园区设计之初就没有围墙，以及所倡导的开放精神，也是背离的。 回到现实层面，至今仍有很多人并不知道，腾讯总部园区早已可以自由进出。 “企鹅岛”这个传播甚广的昵称，至少在目前这个园区与公众建立连接的初始阶段，在潜移默化中更多产生的是“副作用”。 其实说到半岛，蛇口、大鹏也都是半岛，但除非刻意提起，普通人大概早已没这个概念了。你去蛇口Citywalk，不会觉得自己在“半岛”；你去大鹏看海徒步，即便路途有些遥远，也不会先默念一遍“这是半岛”。 这些地方和城市之间本就没有阻隔，“半岛”只是一个地理名词，从来不是一道心理门槛。 我相信大铲湾也一样。随着地铁的开通，随着科学馆、体育馆等公共配套陆续建成开放，随着打卡、遛娃、看海、逛公园逐渐成为日常，不需要过多强调，人们也会越来越清楚知道： “企鹅岛”根本不是一个需要“登”的岛，而是深圳又一片和城市相连、触手可及的海岸。 到那时，叫什么昵称，也许就不重要了。

自动播放 据新华国际，在当地时间6月2日晚播出的《美国达人秀》节目中，26岁的四川小伙吴宇飞带着八台宇树机器人登上舞台。他与机器人共同起舞的场景惊艳了评委和在场观众，全场惊叹：“太了不起！太壮观了！太疯狂了！” 最终吴宇飞获得评委全票通过晋级下一轮。 视频截图 （图源：新华国际头条） 公开资料显示，《美国达人秀》是美国NBC电视台自2006年6月21日开播的选秀类真人秀节目，参赛者不限年龄与才艺形式，选手涵盖歌手、喜剧演员等各领域，通过评委淘汰和观众投票争夺百万美元奖金。 近年来，中国人形机器人在海外疯狂“圈粉”。其背后的中国机器人相关企业，在全球供应链中也有举足轻重的地位。《华尔街日报》报道，中国企业正逐步稳固自身在人形机器人供应链中的地位。尽管美国掌控机器人“大脑”所需的高端芯片及其他技术，但中国在人形机器人的硬件制造生态上，拥有无可匹敌的主导地位。 近日，黄仁勋在一档播客节目中承认，中国的“微电子、电机、稀土以及磁体——这些都是机器人技术的基础——均处于全球顶尖水平，全球机器人产业将在很大程度上依赖中国”。 极目新闻综合新华国际头条、中新社东西问工作室

狂省24万佣金，买方中介还夸他专业。 编译 | 陈佳 编辑 | 漠影 智东西6月4日消息，据《纽约时报》5月29日报道，该报科技记者斯图尔特·汤普森（Stuart A. Thompson）近日完成了一场押上家庭最大一笔资产的实验：不雇佣任何房产中介，几乎全程依靠聊天机器人，卖掉了自家位于纽约州北部的一套房子。 该房子最终以略高于60万美元（约合人民币410万元）成交，高于汤普森四年前约52万美元（约合人民币352万元）的买入价。 算上高出报价的溢价和省下的约3.6万美元（约合人民币24万元）佣金，他估算这次卖房比找中介多落袋逾9万美元（约合人民币61万元）。 汤普森发布的推文分享其使用人工智能聊天机器人卖房的经历（图源：X） 汤普森算过一笔账。这套房若走常规流程，他要分别向己方和买方中介各付约3%佣金，合计超过3万美元（约合人民币20万元）。 而他这次用的主力工具，是一个每月收费7.99美元（约合人民币54元）的谷歌Gemini聊天机器人，外加AI搜索公司Perplexity的浏览器。 更让他意外的是，AI写出的房源文案、邮件和谈判话术专业到连同行都没看穿。一名买方中介在电话里反复确认，坚持认为他本人就是资深房产经纪人。 01. 几位中介断定这套房要亏着卖， 他却靠AI把挂牌、文案、定价全包了 汤普森和妻子四年前以约52万美元（约合人民币352万元）买下这套位于哈德逊河谷的三居室、两卫平层住宅，房子坐落在一英亩多的湿地上。今年3月，随着第二个孩子即将出生，两人决定换房。 起初他们打算和91%的卖房者一样请一位中介，按自己在房产平台Zillow上的粗略估算，房子大概能卖到55万美元（约合人民币372万元）。 但几位中介给出的反馈让汤普森起了疑心。一家中介机构的算法模型估出的价格比他当初的买入价还低，另一位中介在他家厨房台前一边参观一边直言，这套房“很可能要亏钱”。与此同时，请中介的代价并不小，光是双边佣金就要超过3万美元。 汤普森出售的住宅内景（图源：《纽约时报》） 抱着试试看的心态，汤普森把房子的基本信息丢给聊天机器人，让它写一段房源描述。AI很快生成了一段文案，把房子说成是“采光极好”“特别适合爱鸟人士”的理想居所。 看过之后他下定决心，干脆用AI取代中介。在随后约三周里，他向Gemini提了上百个问题：从推荐本地摄影师、布置房屋，到照片墙怎么排序最抓人（外景在前、厨房居中、户型图收尾），再到解释“卖方让利”“自动估值模型”这类术语，AI几乎有问必答。 挂牌环节，他用在线挂牌服务Homecoin花200美元（约合人民币1350元）把房子发布出去。3月19日房源上线Zillow，混在一众由中介代理的房源里，看不出任何业余痕迹。 AI也并非全程靠谱。汤普森不打算请中介，却仍要按规定向最终成交的买方中介支付最高3%的佣金。当他向聊天机器人抱怨这笔钱时，AI建议他在房源里写明“佣金为0”。 这一做法实际上违反了2024年的一项行业和解协议，可能让他面临罚款。好在Homecoin此前已把这列为常见错误提醒过他，他才没有照做。 02. AI当卖房军师， 把关谈判，省下8万佣金 房源上线后，看房预约很快涌进邮箱，整个周末排了近20场。汤普森索性把和中介的沟通也交给AI：对方发来的每条消息，他复制给聊天机器人，再把AI的回复原样转给对方，并要求所有沟通只走邮件或短信、不接电话。Zillow后台显示，房源很快积累了1100次浏览和91次收藏。 谈判是汤普森最发怵的环节，AI在这里帮了大忙。当他打算对一位准备出价的买家说“我没在耍花样、没想拿你的报价压价”时，平时一味顺着他说话的聊天机器人罕见地泼了冷水，警告他千万别这么说——在谈判里，一旦有人强调自己“没耍花样”，对方反而会立刻认定他在耍花样，显得像个心虚的外行。看房过程中接连被拒了14次，AI仍判断这是房源健康的信号。 汤普森出售的住宅外景（图源：《纽约时报》） 到周一下午5点的截止时间，汤普森收到3份报价，全部高于挂牌价，且都放弃了验房和评估、贷款资质良好。把三份offer上传给AI后，它给出的结论和夫妻俩的判断一致：选确定性最高的那一份，哪怕价格略低于最高出价。 借着和AI讨论还价方案，汤普森还想出一招，让买家自行向其经纪人支付2%佣金，而不是由他来付，这一项就省下超过1.2万美元（约合人民币8万元），对方几乎立刻答应。房子最终以略高于60万美元成交，过户环节他另请了一位人类律师，付了一笔小额费用。 03. 成交价证明AI没让他吃亏， 房产中介这门生意却被推到了十字路口 交易尘埃落定后，汤普森找到当地一位从业十年的中介理查德·维齐尼（Richard Vizzini）求证。对方判断这套房“大概值60多万美元”，甚至猜测能卖到65万美元（约合人民币440万元）以上，与此前几位中介“要亏钱”的预判截然相反。 汤普森随后又算了一笔账：以约60.5万美元、不付任何佣金成交，落进他口袋的现金，相当于一笔需要支付正常佣金的约64.3万美元（约合人民币435万元）交易。他由此判断，即便找中介卖得更高，真正稳赚的也只有中介。 美国房地产经纪人协会发言人丹·韦斯曼（Dan Weisman）强调，购房合同里价格、交割日期等变量繁多，眼下仍非常需要“人在其中把关”。 买下这套房的梅丽莎和迈克尔·奎因（Melissa and Michael Quinn）夫妇与自己的中介合作买卖房屋已近十年、关系深厚，也不后悔为这次交易付费请人。但当被问及今后若卖房是否会用AI时，两人毫不犹豫地给出肯定回答，梅丽莎说这“能省下好几千美元”。 04. 结语：AI这次卖出的不只是一套房， 而是中介们赖以收费的经验本身 汤普森在复盘时发现，聊天机器人交付的，已经不只是从维基百科和训练资料里学来的事实，而是接近“判断力”的东西，即一套应对高风险的博弈思路和姿态，过去只有靠天赋或多年从业才能积累。 AI卖房这件事之所以有意义，正在于它把生成式AI的能力边界，从写文案、查术语推进到了替人做决策。房产中介这类职业的护城河，长期建立在信息不透明和经验直觉之上，而这恰恰是AI最先冲刷的两块地基。 汤普森坦言，在高度依赖AI之后，他连写一封简单的感谢邮件都变得磕磕绊绊，原以为是在放大自己的能力，实际却是在被一点点替代。而AI那条“佣金写成0”的错误建议若真被采纳，几乎让他踩中违规罚款的红线。 这意味着，短期内更现实的图景不是AI取代专业人士，而是专业人士退到“人来兜底”的位置，提供AI给不了的担责。

快科技6月4日消息，近日，北京市朝阳区人民法院对泡泡玛特诉奈雪的茶不正当竞争纠纷案作出一审判决，认定深圳市品道餐饮管理有限公司（奈雪的茶所属公司）构成不正当竞争，需向北京泡泡玛特文化创意有限公司赔偿经济损失30万元及维权合理开支2万元。目前双方均未上诉，判决现已生效。 据了解，本案可追溯至2025年9月。当时，奈雪的茶依托线下门店、官方公众号及线上小程序上线联名风格主题营销，多款产品定名 “米布布”，宣传物料搭载泡泡玛特旗下 LABUBU 经典卡通形象，同步打出 “喝米布布抽 LABUBU”“布布们集合！免费喝布布，抽 LABUBU”等推广文案。 泡泡玛特就此发起诉讼，主张奈雪未经品牌授权，擅自使用和 LABUBU 一致或近似的名称标识开展商用引流，极易误导消费者，涉嫌不正当竞争。 法院审理后认定，奈雪宣传内容里重点标注的 “LABUBU”“米布布”“布布” 等字样，和泡泡玛特LABUBU产品名称高度雷同，足以让公众产生品牌联名、IP授权合作的错误认知，符合不正当竞争认定要件。 尽管奈雪的茶在活动中展示了“活动奖品由奈雪自行采买，与泡泡玛特无官方合作”的声明，法院判决书指出品牌采用了大字引流、小字免责的排版方式：吸引客流的宣传标语占据版面核心且字号醒目，免责说明却用极小字体放在图文边角。 该标注形式达不到有效提示消费者的作用，无法打消大众的合作联想，因此不能作为免除侵权责任的依据。

财联社6月4日讯（编辑 卞纯）随着英伟达CEO黄仁勋即将开启访韩之行，一个追踪其行踪的网站引发广泛关注。 自本周二开始，这一名为“黄仁勋的足迹”（Jensen Huang's Footsteps）的网站开始引发关注，过去几日访问量急剧攀升。截至4日，该网站累计访问人数已突破5万人次。 该网站实时追踪黄仁勋访韩行程，同步播报韩国相关上市公司的股价走势。截至4日上午9点，网站在线访客约300人，累计访问人次超5.4万。 该网站由一名独立开发者搭建，自动汇总各大媒体关于黄仁勋的相关报道，并以地图形式展示他的会晤安排与预估到访地点。 除此之外，用户可在该网站实时查看业内俗称 “黄仁勋概念股” 的股价涨跌幅，如三星电子、SK海力士、Naver、LG电子、斗山机器人等企业。 该网站首页附带免责声明，警告称其信息不构成任何股票买卖建议，对用户投资盈亏概不负责，同时指出网站所提供的信息未经官方确认，而是基于媒体报道及其它来源推测。 该网站目前显示黄仁勋身处韩国境外，并推测他有可能从中国台湾动身前往韩国，但网站注明，到访时间仅为未经证实的预估。 消息人士最新透露，黄仁勋将于周五下午乘坐私人飞机抵达首尔西部的金浦国际机场，开始为期四天的访问。此前有消息称，黄仁勋结束2026年台北电脑展行程后，最早将于4日晚间抵达韩国。 全球科技界对黄仁勋此行关注度拉满。据报道，他将在为期4天的访韩之行中会见韩国多家科技巨头、初创公司的高管及学界人士。另有消息称，他还将为韩国职业棒球赛开球并参与综艺录制。 业内人士表示，黄仁勋访韩已成韩国AI产业与资本市场的热点话题，市场迫切想要实时获取相关企业股价变动以及他的行程动向。

快科技6月4日消息，近日，比亚迪执行副总裁李柯在专访中首次全面披露人形机器人战略，确认比亚迪正全力自研人形机器人，初期将应用于全球4S门店担任导购接待，技术成熟后将在4S店面向消费者开售。 李柯表示，机器人竞争的核心在于制造能力、软件能力和硬件能力，而这正是比亚迪的强项。 按照规划，比亚迪人形机器人将率先落地销售终端，计划在每个门店配置4个机器人做导购，解决海外门店招工难、多语言服务成本高的痛点。欧洲等地区4S店将批量部署，提供产品讲解、客户接待等标准化服务。 李柯预测，人形机器人可能在中国首先实现商业化，比亚迪自身将是最大买家。 她描绘了更远的场景：“等到我们都老了，每一个家里可以有三个机器人，一个帮你打扫卫生、一个帮你做饭、一个陪你聊天散步。”这意味着比亚迪的机器人最终将走向家庭消费市场。 关于商业模式，李柯透露比亚迪不排除做开放平台，既做生产又做销售，既可以是自己的机器人，也可以跟别人合作。 依托造车全产业链自研能力和供应链把控，比亚迪能有效控制机器人生产成本，而遍布全球的数千家4S门店无需额外铺设渠道，未来可直接兼顾卖车与售卖家用机器人。 实际上，比亚迪在机器人领域的布局早已启动。此前比亚迪已与优必选、智元机器人合作，并自主生产机器人产业链核心零部件，在汽车工厂投入150台人形机器人进行测试。 2026年目标内部部署2万台，西安机器人产业园一期投产，年产能5万台。比亚迪还投资了智元机器人、帕西尼感知等企业，与香港科技大学共建“具身智能联合实验室”，以自研与生态双轮驱动搭建“零部件—整机—应用场景”的完整闭环。

世界模型这个词被滥用了。 编译 | 陈佳 编辑 | 漠影 智东西6月4日消息，今日，斯坦福大学教授、空间智能创业公司World Labs联合创始人兼CEO李飞飞（Fei-Fei Li）与团队发布新文章《世界模型的功能分类》，系统拆解了当下被广泛使用却释义混乱的“世界模型”。 文章指出，计算机视觉、机器人、强化学习和生成式AI各领域的人士都宣称其在研发世界模型，但各方所指内涵截然不同。李飞飞试图从强化学习经典的POMDP（部分可观测马尔可夫决策过程）框架出发，为这一概念建立清晰的功能分类体系。 李飞飞将世界模型归纳为渲染器（renderer）、仿真器（simulator）、规划器（planner）三大功能类别，并重点论证了在三者中受关注度最低的仿真器，恰恰具备最深远的产业价值与最棘手的技术难题。 她进一步提出，三类模型底层共用同一套世界知识，当前最重要的趋势是三者边界正不断消融，最终将走向能够灵活切换输出形式的大一统世界基础模型。 李飞飞发布《世界模型的功能分类》文章推文（图源：X） 李飞飞在文中提出了以下几个核心观点： 1、世界模型已成为AI领域最重要、也最被滥用的术语之一，各领域所指内涵截然不同，亟需精准定义。 2、世界模型的技术定义源自强化学习的POMDP框架，即智能体、动作、环境状态、观测信息构成的交互闭环，各类世界模型本质都是这套闭环的不同实现方向。 3、世界模型可分为三大功能类别：渲染器输出供人观看的像素画面、仿真器输出贴合客观规律的环境状态、规划器输出智能体的动作指令。 4、三类模型底层并不割裂，几何、物理、动力学这套描述世界运行逻辑的基础知识是三者共用的底层原理。 5、渲染器商业化最成熟但能力有上限，规划器前景最受期待但尚处起步阶段，仿真器关注度最低却是衔接二者的桥梁与核心支柱。 6、仿真赛道集中了AI领域的诸多棘手难题，包括三维数据稀缺、仿真与现实的域差、生成式仿真的几何隐患、多物理场仿真的高算力成本等。 7、当前最关键的发展趋势是三类模型相互融合，技术演进的终极形态是能根据下游需求灵活切换输出形式的大一统世界基础模型。 8、在同一套模型架构中平衡各项需求，是当前世界模型领域最核心的攻关课题。 以下是对李飞飞《世界模型的功能分类》的全文编译： 01. 世界并非由文字构筑而成 在此前的文章中，我们提出空间智能是AI的下一前沿方向，而世界模型是实现空间智能的必经之路。 本篇，我与World Labs团队将进一步深挖：当下大量被研发、冠以“世界模型”之名的各类产物中，究竟由哪些功能模块构成了世界模型的核心能力，各个模块又分别承担何种作用？ 大语言模型让机器拥有了出众的概念理解、词汇运用与逻辑推理能力，但无论是现实物理世界还是虚拟世界，都依托另一套底层规律运行。语言模型学习文本的统计规律，世界模型则学习时空的统计规律：光线如何落在物体表面、不在相机拍摄视角下的花园是什么模样、物体受外力后如何运动并遵循物理定律。 这也让“世界模型”成为当下AI领域最重要、同时最被滥用的术语之一。 计算机视觉、机器人、强化学习、生成式AI各领域人士都宣称在研发世界模型，但各方所指内涵截然不同。能生成绚丽却违反物理规律的火焰的视频模型、能即兴生成游戏的语言模型、能精准模拟燃烧过程的物理引擎，如今都被装进“世界模型”这同一个筐里。 古希腊学者始终无法统一世界的本源究竟是火、水还是不可分割的原子，根源在于“世界”从来没有唯一定义，它只是研究者为了推演论证，对其所研究的完整客观存在的代称。如今AI领域在亟需精准定义的关键阶段，承袭了这一难题。 02. 分类体系底层的交互闭环 想要厘清概念乱象，可以从一张早于所有相关技术的经典原理图入手。 数十年来，包括Sutton和Barto编写的经典教材在内的各类强化学习教科书，都在用这套图示描述智能体与环境的交互逻辑。该框架的标准名称为部分可观测马尔可夫决策过程，即POMDP，而“世界模型”最初的定义便诞生于这套理论体系。 智能体可以是人类、机器人或是软件系统，它会执行动作；动作改变环境状态。智能体无法直接观测完整环境状态，只能获取观测信息：射入视网膜的光子、传感器传回的读数、视频画面中的像素。新的观测结果指导智能体生成新动作，循环往复形成闭环。 “状态”一词需要拆解释义，它在不同学科中定义不同。此处并非化学领域固液气三态的概念，而是物理与机器人学定义的状态：对某一时刻客观环境的完整描述，囊括所有物体的位置、速度与各类属性。 环境状态是客观世界的底层全貌，理论上信息完整，但身处其中的智能体无法直接全盘获知。观测是智能体对客观世界的局部感知，动作则是智能体基于感知做出的反馈行为。 从智能体、动作、环境状态再到观测信息、最终回馈智能体的这套闭环，奠定了现代“世界模型”的技术定义。 事实上，“世界模型”这一说法本身历史更为悠久。它最早可以追溯到1943年肯尼斯·克雷克（Kenneth Craik）提出人脑依靠构建现实的“微型模型”完成逻辑思考。上世纪80年代末至90年代初，克雷克的理念被引入神经网络研究。 这套闭环同样能解释当下五花八门的世界模型：如今各类冠以世界模型的产品，本质都是这套闭环的不同实现方向，各自只输出闭环中的某一部分信息。 03. 世界模型的三大功能分类 第一类世界模型是渲染器。渲染器以像素画面的形式输出可供人类观看的观测信息，核心评判标准是视觉还原度。 能够依据文本提示生成电影级航拍画面的视频模型属于渲染器，Google的Genie 3、World Labs自研的RTFM这类根据用户输入实时生成画面的交互式系统同样归为此类。 这类模型并不具备对三维结构的显性认知，它只生成人类肉眼所见画面，而非客观真实结构。航拍镜头里的建筑从上空看毫无破绽，但如果驾车穿行城下，建筑结构就会出现崩坏。 第二类是仿真器。仿真器输出环境状态：在几何、物理、动力学层面贴合客观规律的环境表征，可供人类与计算机程序运算、交互。渲染器只需要满足视觉效果，仿真器则要恪守结构真实性：几何结构经得起校验、物理规则符合牛顿定律、物体动力学表现贴合现实规律。 仿真器同时服务两类使用者：建筑师、设计师、影视与游戏开发者等从业者需要远超视觉逼真度的精准环境；强化学习智能体、机器人控制器、自动驾驶等程序则将仿真环境当作规模化训练场地，用以测试现实中危险、成本高昂或是无法落地的场景。 第三类是规划器。规划器输出动作指令：依托观测信息与预设目标，给出智能体下一步的行动方案。从逻辑上看，它和渲染器互为逆过程。渲染器输入动作、输出观测画面；规划器输入观测信息、输出动作指令，补齐感知与动作的闭环链路。 视觉-语言-动作（VLA）模型、基于模型的控制系统，以及新近兴起的世界动作模型（World Action Models）都属于规划器方向，这类系统能够为非结构化环境中的机器人制定行动策略。 当下落地量产的绝大多数世界模型产品都可以归入这三类，在实际应用中这套划分方式具备实用价值，但三类模型底层并非割裂。 几何、物理、动力学这套描述客观世界运行逻辑的基础知识，是三者共用的底层原理。理论上，能够从任意视角渲染杯子的模型，也可以仿真杯子被推倒后的状态、规划机械手抓取杯子的动作。当下前沿研究正不断打破三类模型的边界。 World Labs世界模型三大功能模块拆解示意图（图源：World Labs） 04. 仿真为何是核心支柱 在三类模型中，仿真器受到的大众关注度最低，却具备最深远的产业价值，本文将就这种关注度与重要度失衡的现状展开论述。 渲染器是商业化落地最成熟的品类，多款文生图、文生视频产品正快速渗透消费级与企业级市场。谷歌的Nano Banana模型将高质量图像生成能力带给了数以亿计的潜在用户。无论是技术本身，还是相应的市场需求，都已经得到了充分验证。 但渲染器以视觉逼真度为优化目标，不追求物理精准性，这成为它的能力上限：生成画面观感出众，却无法被用于建筑设计、机器人训练等需要严谨物理逻辑的场景。 规划器发展前景最受期待，但技术尚处在起步阶段，和高速发展的机器人学习领域深度绑定。 近两年来，机器人相关演示视频效果亮眼，但客观来看，绝大多数演示都局限在条件严苛的实验室环境中，操作物品种类有限、任务流程简短，还无法满足真实落地所需的环境复杂度、场景多变性与长时间稳定运行要求。从实验室演示到能在厨房、仓库、手术室稳定作业的商用机器人，中间仍存在巨大技术鸿沟。 不过资本对规划赛道投入巨大，一批资金充裕的创业公司争相落地通用规划系统，头部基础设施厂商也选择在仿真技术栈之上搭建规划能力。能够自主规划的机器人才具备实用价值，全行业都在争先攻克这项技术。 仿真技术是衔接渲染与规划的桥梁。如果说语言是世界的抽象概括、像素是世界的视觉投影，那么几何、物理与动力学规律就是世界本身。仿真器立足客观规律搭建底层结构，渲染所需的外观画面、规划所需的动作结果，都能从这套结构中衍生而来。 掌握仿真能力的模型，既可以把对世界的理解转化为可供人类观看的像素画面，也能为实体智能体预判动作结果，而仅专攻渲染或规划其中一项的模型，则无法兼备上述两项能力。 仿真的商业化市场空间十分庞大，仅英伟达的Omniverse，其面向工厂、仓储、供应链、数字孪生的潜在市场规模就被公司预估超万亿美元。机器人训练、自动驾驶测试、建筑可视化、工程研发、药物研发等领域，全都离不开仿真技术。 AI领域诸多棘手的待解难题也集中在仿真赛道。标注了几何结构、材质属性、物理参数的三维数据集，体量远少于渲染模型训练所用的互联网视频素材。仿真与现实间的域差问题始终难以根除。 生成式仿真还新增一项隐患：AI生成的几何模型看似正常，实则可能存在面相交、尺寸失真问题，进而导致物理运算结果违背常理。能够同时实现刚体、柔体、流体、织物交互的大规模多物理场仿真，算力成本远高于单一物理场景仿真。 World Labs推出的Marble是我们布局仿真领域的首款产品。该产品接收文本、图片、视频、空间草图等多模态提示词，生成可交互探索的三维环境，同时输出用于视觉浏览的高斯泼溅数据、可供物理引擎运算的碰撞网格。 不过随着渲染、仿真、规划的边界不断消融，Marble只是全行业技术演进长周期的开端。 05. 边界消融的现状与未来发展方向 行业的技术变革还在持续推进，当下最关键的发展趋势是三类模型正在相互融合。业界逐渐达成共识：实现环境渲染、物理仿真、动作规划所依托的底层世界知识高度同源。 沿用前文杯子的例子：真正掌握杯子在桌面的几何形态、材质、受力规律的模型，既能从任意角度渲染杯子画面，也能仿真杯子被碰倒的全过程，还能规划机械手抓取动作。三类应用只是同一套底层世界认知的三种落地形式。 大一统世界模型架构图（图源：World Labs） 举个例子，多家机器人实验室近期已有越来越多研究证实：从理论层面，预训练视频渲染模型可作为环境与动作联合预测的底层基座，用单一模型预判环境变化与对应动作，打通渲染器和规划器的技术壁垒。 World Labs的Marble已实现单模型同时输出高斯泼溅画面与碰撞网格，打破渲染器和仿真器的界限。全品类产品都在从被动生成输出转向交互式系统：渲染器开始支持根据动作指令生成画面，仿真器产出的环境可调控、可修改，规划器也从被动应激式决策升级为自主推演式决策。 技术演进的终极形态是大一统世界基础模型：单一基座模型既能生成照片级渲染画面、输出符合物理规律的环境结构，又能生成动作序列，可根据下游需求灵活切换输出形式。 不过落地之路仍有重重挑战：各类模型数据储备不均衡，渲染模型坐拥海量互联网视频素材，仿真与规划模型却紧缺三维资源与机器人实操数据；优先优化视觉效果往往会损耗机器人、高精度仿真所需的物理精度。 在同一套模型架构中平衡各项需求，是当前世界模型领域最核心的攻关课题，这也是World Labs迭代升级Marble的核心目标。 但行业发展方向已然明晰。从上世纪80年代末延续至今的行业核心猜想，正驱动着新一代科研攻关：只要构建足够完备的世界模型，智能体就能够感知、搭建环境并在其中自主行动。 这份猜想的落地底气源自三大技术路线的融合趋势：原本各自独立研发、且均已催生千亿级产业的渲染、仿真、规划赛道，正逐步融为一体。 随着三者边界彻底消融，它们将重塑更深层的产业格局：机器智能与客观物理世界的交互关系，推动空间智能完成漫长的产业进化。 语言让机器拥有了描述世界的能力，而世界模型终将让机器真正理解、构想客观世界，并与之推演、交互。

IT之家 6 月 4 日消息，在当地时间周二的一场面向企业客户的活动上，OpenAI 首席执行官山姆 · 奥尔特曼聊起了全公司词元（token）消耗量最多的用户。 奥尔特曼透露，六年半以前，OpenAI 内部头号词元消耗者每月要消耗十万个词元，在当时“几乎是全球词元消耗第一人”。 “时隔六年半的如今，这个消耗量差不多已经变成了全球人均使用水平，”奥尔特曼表示，“而眼下 OpenAI 内部的词元消耗冠军，每月要用掉约 1000 亿个词元。” 不过这还算不上全球最高消耗量。奥尔特曼称，公司发现有一位外部用户的词元开销还要更高，这件事让他私下觉得颇为难堪。 大手大脚耗用词元已然成了 OpenAI 的内部风气。据悉公司内部设有词元消耗排行榜，员工还时常在社交平台 X 上晒出自己的高额使用记录来炫耀；当然，OpenAI 本身就是词元售卖方，这也在客观上助长了这类消耗。 还有更多实例佐证员工的惊人消耗量：OpenClaw 的开发者彼得 · 施泰因贝格尔晒出的截图显示，有人 30 天内就消耗了 6030 亿个词元；《纽约时报》也曾报道，一名 OpenAI 员工单周就用掉 2100 亿个词元。 IT之家注意到，就在 OpenAI 放任内部海量消耗词元之际，其他企业却在严控开销。亚马逊关停了内部词元消耗榜单，Uber 首席运营官坦言相关开支性价比堪忧后，公司也出台了词元使用限额制度。 奥尔特曼表示，OpenAI 仍在迭代优化自研模型，同时探寻各类降本增效方案，力求“以更低成本创造更高价值”。 他还提到，AI 成本问题是突然浮出水面的。2026 年初，“没人在意开销问题，大家对当时的消耗额度完全满意”。但现如今，AI 使用成本已经成了亟待解决的重大难题。

Tech星球（微信ID：tech618） 文 | 张宁洢 封面来源 | 豆包AI 大模型时代，Token成为了最重要的流通货币。参与者们用他写代码、做短剧、设计宣传海报......每一个步骤都要用到Token。 但Token的价格并不那么友好。一个AI SaaS创业者一个月就可能消耗价值上万元的Token，高昂的价格让普通创业者和中小开发者直呼：扛不住。 因此，Token中转站应运而生。Token中转站作为Al算力中间转接服务商，可以让用户以更低廉的价格，使用到GPT、Gemini、Claude 、Deepseek等国内外主流大模型。 5月1日，波场创始人孙宇晨推出AI中转站B.AI，号称“一个API Key = Claude + GPT + Gemini + 国产大模型全系列”的口号。他还公开表示，一天至少补贴10万元人民币、100亿Token。孙宇晨5月7日称，平台注册用户已突破170万。 一起加入的还有猎豹创始人傅盛。他创建的AI中转站Easyrouter，通过统一接口帮助用户便捷调用GPT、Claude、Gemini、DeepSeek等40余个主流大模型，并用折扣与积分补贴拉新。 名人入局似乎更证实了Token中转站的热度，然而，对于普通人来说，这真是“一夜暴富”的好机会吗，“做中转站月入百万”的神话是一条真实可复制的发财捷径吗？ 在市场鱼龙混杂的情况下，这个答案似乎并不明朗。 Token中转站是门好生意吗？ 对于AI行业的个人客户或中小企业客户来说，Token中转站的存在大幅降低了模型的使用成本。比如，订阅最便宜的GPT Plus也需要一个月140元左右，但他们中的很多人Token使用量非常小，通过中转站往往只需几块钱就能拿到一百万Token。 而且对于这些用户来说，使用国外大模型相对比较困难。一方面，许多人不懂汇率差价，不懂各国模型订阅价差和海外官方拿货规则，信息差大；另一方面，模型在不断发展更新，不同工作适配的最佳使用模型也不同，这就导致用户需要充值很多不同的模型，不仅麻烦，而且浪费。 中转站的出现，则完美解决了这些问题，用户只需要在一个地方充值即可使用多个模型，节省了大量的时间精力成本。 AI从业者小平教练告诉Tech星球，谷歌、OpenAI 等官方平台不会直接与个人小用户进行合作，而是批发给一级代理，即各地的授权服务商。这些一级代理拿到的是最新大模型的接口，加上一定利润后向下游提供。普通中转站或开发者会找这类一级代理接入，成本比官方零售低。 除了这样传统的中转站模式，市面上中转站的进货渠道可谓是五花八门。 很多大模型平台注册企业账号后可以获取官方赠送的免费额度，比如OpenAI 等平台对创业型公司有扶持，可以免费使用好几个月，一些人会批量注册账号，集中起来变成一个“号池”，用户在使用的时候，消耗的是号池里所有账号注册后可免费使用额度的总额。 部分大厂员工所在的公司本身就拿到了极便宜的 Token 价格，甚至无限量使用，他们就会私下搭建中转站，把自己的 API 私钥接进去，成本非常低，再发展代理对外售卖。 还有人会批量购买大模型平台的会员账号，每个账号分给20人使用，即可分摊成本赚取差价。不过，这些钻空子的渠道往往都面临着被官方封号的风险。 这些中转站可以发展自己的下游，将Token以低价分销给不同的下游，不同层级靠拿货价和售价之间的差额获利。也可以寻找代理负责推广，拿到一个便宜的 Token 接口，然后开多个API子接口给代理商，代理商充值后去销售Token，一般会分到其20%–40%的佣金。 做中转站并没有过高的技术壁垒，有现成开源框架可用，单人就能实现搭建落地，既不需要重资产投入，又有刚需强的精准客户群体，看起来是一门适合普通人做的好生意。 有人月入百万、有人一周闭站 但现阶段，并非普通人入局Token中转站的最佳时机。 小平教练告诉Tech星球，确实有一部分人通过这门生意赚到了不少钱，但这样的案例大部分发生在三个月前，那时这个赛道还没有现在这么拥挤，Token使用量也正处在暴增阶段。“身边有人曾经通过做Token中转站实现了月入百万，但他们的盈利方式有很多种，绝对不止靠赚Token差价，还有很大一部分来自于收学员和做陪跑服务。” 第一种，就是赚取Token差价，利润率能达到50%以上。比如，100个Claude Max账号，每个拆20人用，每人月付50美元。月入10万美元，净利润就能有56万人民币；如果是通过企业折扣低价购买，他们基本可以拿到七折的价格，再加价卖给散户，一天处理几亿Token，日利润可以达到数万。 第二种，则是资金沉淀，很多人为了便宜而在中转站充值，但实际上用不完。比如，订阅199元的套餐，90% 的用户是消耗不完相应Token量的，这部分资金就可以被沉淀下来。 第三种，是真正能迅速获取大量利润的方式，即收学员或者做AI陪跑服务。比如，在社交平台发帖说“做中转月入几千”，从而引流私域，先发放免费资料，再进阶到让学员发88元、199元等红包进行“一对一赋能”；而针对企业部署智能体、使用中转站的陪跑服务一单就能收几千甚至上万元。 小平教练告诉Tech星球，由于用户对于中转站稳定性的追求，有固定私域流量池的人更适合做，一位在推特上有粉丝基础的AI博主做中转站，发个帖子不到24小时，11个群（每群 200 人）共 2000–3000人直接满员，成交率极高。 而现在这个赛道竞争激烈，已经不太适合小玩家。由于技术壁垒较低、价格越来越卷，现阶段正规渠道进货的利润空间大约只能达到30%左右，差价生意越来越难做了。如果有技术、资源或内容能力基础，依然有一定的获利空间，但如果只是想做中间商赚差价，空间已经很窄，这个赛道已经变成大玩家或收徒玩家的天下。越来越多的普通玩家退出市场，甚至有人建站一星期，就因利润率低、缺乏稳定客户而闭站。 不过，市面上依然存在不少通过薅羊毛、掺水等方式赚取暴利的小商户。据Tech星球观测，一个向下游报价0.18 元兑换1刀的中转站，一亿Token能够卖到36元，而其对应层级的上游报价为10 元/一亿 Token，其利润率超70%，这样的中转站往往存在很多合规和质量问题，极易被封号。 2026年5月，一个名为“西瓜的皮”的Token中转站的站长被上海警方刑事拘留，37天后转为取保候审。这位站长，去外网批量注册或购买GPT、Claude等境外大模型的账号，攒在一起，通过海外服务器当跳板，把接口转卖给国内用户，让国内用户也可以使用海外AI。 这种行为无疑于帮助用户魔法上网，在法律上与私搭VPN高度相似，都属于违规打通跨境信道，触碰了法规红线，不少Token中转站都采用了这种方式，法律风险极高。 中转站鱼龙混杂：以次充好，数据泄露 由于进货渠道多样，为了赚取更多利润，不少个人中转站会采用掺水的方式欺骗用户，甚至有人倒卖用户信息或直接卷钱跑路。 hvoy.ai 合伙人Stars 404告诉Tech星球，现在寻找一个靠谱的中转站并不容易。 许多中转站的Token是“掺水”的。所谓“掺水”，就是在后台偷偷用便宜模型或者是限制了规格，比如用较便宜的国内模型去替代国外模型，最典型的就是用Deepseek去代替国外模型的。 一位用户在社交媒体上分享，他通过中转站使用Gemini 3.1Pro的时候，思考链都没有了，但同时段使用Gemini 其他模型并未出现这种情况，用Claude 4.6 opus好几次思考链都是中文的，但他从未设置过中文思考链，大概率是直接用廉价国模掺水了。 所以除了模型名，还应该检测中转站提供模型的回答风格、上下文长度、报错信息、扣费明细等，与原模型做对比，才能辨别出纯度，Stars 404根据这些指标制作了网站hvoy.ai方便测试Token的纯度，网站后台数据显示，检测过的中转站里，Claude掺水概率最大，为60%左右，价格越便宜，质量就越无法保证，往往纯度较低。 更严重的一个问题则是信息泄露。一位用户在使用中转站提供的账号时，发现该模型可以根据用户问题提供用户曾经上传过的所有相关文件，但这些文件并不是他自己的，而是同账号其他用户上传过的，而且由于AI可能出现幻觉，甚至可能直接在新对话里把别人的文件链接给用户。 Stars 404告诉Tech星球，很多中转站都会被问过，要不要出售用户数据，这些希望购买数据的人主要是有模型蒸馏需求的第三方。但在他与中转站的交流之中发现，大部分中转站由于知道这类售卖行为违法，都不会保存，但信息泄露风险依旧是个大问题。 此外，还要注意的是，跑路的中转站不在少数。一位AI行业从业者告诉Tech星球，有些小中转站可能只提供GPT的接入，如果一段时间内，GPT封号封的比较多，就会有一批站子跑路；还有些中转站在达到收入高峰时卷钱跑路，消费者也无法追回钱款。 除了这些，使用Token中转站还存在着很多风险，比如计数虚高，变相多扣费，阉割上下文长度，缩短官方记忆窗口，联网搜索高峰期自动降配，高峰流量时切换低配模型等等，不良商家用这些方式赚取暴利，普通用户很难辨别。 目前，Token中转站市场依旧鱼龙混杂，难以保证产品质量和用户信息安全，未来还需要长期的规范化管理和市场监管。

快科技6月4日消息，据博主数码闲聊站透露，小米18 Pro Max影像规格重磅提升，主摄首发新一代LOFIC技术的2亿像素传感器，拥有1/1.28英寸大底。 此外还配备了2亿像素的潜望长焦，1/1.56英寸、3X焦段、F2.4±光圈，同时还支持15xm左右的近距离长焦微距。 整体来看，小米18 Pro Max的影像硬件实现了一次跨级，整体向Ultra机型看齐，但这也可能会导致价格进一步提升。 综合已知消息，小米18系列将于2026年9月正式发布，小米18、小米18 Pro、小米18 Pro Max三款机型同台亮相。 尺寸方面将维持上一代的规划，18和18 Pro是小屏，18 Pro Max则是大屏，Pro系列会延续背屏方案。 性能方面，小米18系列将继续首发高通下一代旗舰芯片，预计命名为骁龙8 Elite Gen6系列，采用2nm工艺打造，性能大幅提升。 另外，小米18 Pro Max工程机电池确定8K级，设定目标最大容量是8500mAh±，并且支持百瓦闪充和无线充电。

分析师郭明錤最新爆料，苹果对其头戴设备线路图进行了大调整，只保留两款智能眼镜的开发工作，而 Vision Pro 后续产品全部推迟或彻底终止。 而这两款眼镜中，无显示屏幕的 AI 眼镜将在明年出货，带光波导显示的版本推迟到了 2029 年。 形成鲜明对比的是，隔壁家 Google 不仅将在今年推出 AI 音频眼镜，带小型镜片的显示眼镜也准备扩大测试规模，与此同时还在测试一款双目显示的「XR 眼镜」，将半个 Vision Pro 塞进了眼镜之中。 I/O 大会之后，不少媒体受邀亲自体验了这些智能眼镜，根据他们的反馈，Google 蛰伏 10 年重新推出的智能眼镜，确实有点意思。 图源：CNET 眼镜形态的 XR 头显 带有显示屏、搭载「Android XR」的眼镜，代号为「Project Aura」，由 Google 和 XREAL 联合打造，也是在去年 I/O 就已经率先亮相的产品。 爱范儿在 AWE 上体验过这款原型机，即使还算是比较早期的开发版本，给人的感觉已经很成熟，体验很接近 Meta Quest 头显。 这款产品由两个部分组成：眼镜本身，以及有线连接的计算终端，大小类似一台手机。 图源：CNET 硬件层面，Project Aura 支持 70 度大视场角，虽然不比 Apple Vision Pro，但视觉效果已经足够开阔，属于 AR 眼镜之中的绝对领先水平。 Tom’s Guide 也点赞了 Project Aura 眼镜的视场角，认为属于 XR 眼镜「沉浸感的代际飞跃」，边缘模糊也只存在于余光的位置。 自适应透明度是一个非常实用的功能：看屏幕内容，眼镜会自动调暗，让你能聚焦屏幕内容，而如果看向旁人，镜片就会变得相对透明，让用户能清楚看到周围环境。 图源：CNET 除了可以通过镜腿交互，Project Aura 还支持十指手势输入，体验比较自然，可以直接伸手点击按钮、抓取一些画面元素、放大缩小，不过稍微有点延迟。 Android XR 的体验本身也已经比较成熟，可以在面前打开多个窗口，像是 Google 的第一方应用，像是 Google 地图、YouTube 已经做了 XR 的适配，YouTube 上还有大量的全景视频内容，能充分发挥眼镜的优势。 The Verge 体验了 Project Aura 的一些 AR 应用，例如一个应用，可以伸手「捏」住现实世界的物体，眼镜会展示它的分子结构。 Engadget 称赞了 Google Map 在 Android AR 眼镜上的表现，可以在屏幕上实时看到步行路线，低头还能看到一个完整的小地图。 比起 Meta Ray-Ban Display 贫瘠的应用生态，Project Aura 不仅深度集成了 Google 生态，也能兼容更丰富的 Android APK 应用。 Google 眼镜的另一大优势，就是顶尖级别的 Gemini AI 智能体和多模态能力。在爱范儿的有限体验中，Gemini 可以在接到指令后，在 YouTube 找到具体的视频。 The Verge 发现 Gemini 的能力比之前更强，例如下令拍摄照片之后，能马上让它帮忙去除照片中的绿植；拍了菜谱的照片，可以将食材清单添加到 Google Keep 清单；能够马上将看到的演唱会日程加入 Google 日历；这些操作会立马同步所有登录 Google 账户的设备。 比较有趣的场景，是将眼镜连接到其他设备，比如 Steam Deck、iPhone 或者 MacBook，同时还能打开眼镜自己的应用，以及使用 Gemini Live 对外接设备的画面进行分析。 当然，AI 的能力也不是完全可靠，在户外人生嘈杂的场景可能会被干扰，也会出现明明在美国却记录伦敦地点的情况。 毫不夸张地说，Project Aura 已经实现了头显级别的显示和交互能力，相比起只能在家里用的头显，100 克不到的重量，相对简洁的外观设计，眼镜的门槛会更低，也更能适应更多场景。 包括爱范儿在内，大部分媒体都认为 Project Aura 的完成度已经很高，「XR 眼镜」离我们的距离，真的已经不再遥远了。 Gemini 的新入口 在 Google 的智能眼镜规划之中，还包括了单目显示智能眼镜和完全无显示的智能眼镜，目前 Google 将其称为「Intelligent Eyewear」（智慧眼镜）。 这两款产品的用途和定位都相对类似，主要对标 Ray-Ban Meta 眼镜，主打拍照、音频和 AI 助手，单目显示屏幕版本可以显示简单的反馈。 图源：The Verge Google 在活动现场展示了一款单目智能眼镜的「原型机」，严格意义上说它不是任何一款产品，更多是展示 Google 智能眼镜理念的一个「样品」。 多数媒体都提到，这款原型机产品相当「自然」，与传统眼镜的佩戴体验类似，并且重量也明显比同样单目显示的 Meta Ray-Ban Display 更轻。 不过，PC World 提到，在嘈杂的演示环境之中，眼镜的扬声器音量相对偏小，这也是目前智能眼镜普遍的短板。 和能够独立运行的 Project Aura 不同，Intelligent Eyewear 更接近手机的配件，有点像是为手机中的 Gemini 智能体，提供了一个更接近用户的入口。 因此，用户平时怎么在手机上用 Gemini，现在可以直接利用语音指令来和眼镜交互，省去掏出手机、解锁、打开 Gemini、输入的这些步骤。 用户可以直接让 Gemini 搜索什么东西，或者播放一首歌、设置提醒事项，以及利用 Gemini Live 的多模态能力，智能识别看到的东西。还有更复杂的场景，例如看着晚餐让 AI 推荐红酒，答案会通过扬声器传入用户耳中。 有些功能相对来说比较「为 AI 而 AI」，例如拍一张照片，告诉眼镜把它转变成卡通风格，虽然眼镜和 Gemini 可以做到，但意义不大。 如果你是一个使用 Android 手机、佩戴 Android Wear 手表的重度 Android 生态用户，这款眼镜带来的体验会更舒适：Pixel Watch 可以充当眼镜的取景器，拍下的照片能快速上传 Google 云端。 图源：CNET 在苹果还没入局的情况下，Google 智能眼镜，就是当下为数不多能真正和手机现有应用生态进行联动的产品。 单目显示屏在显示效果上自然不如 Project Aura 那么丰富，它更像是一个智能手表，只能显示一些简单的组件，比如导航时的方向，以及天气、翻译的回答。 关于 Intelligent Eyewear 和 Gemini 的隐私争议，不管是 Google 还是媒体，都有各自的忧虑和看法： Google 强调，对这类 AI 眼镜产品的隐私进行了大量思考，将配备旁观者 LED 指示灯、人工智能欺诈检测和其他功能。 更重要的是数据隐私问题，预计 Gemini 的隐私规则将与 Gemini 在手机上的运作方式类似，但眼镜会有更多「常时在线」的场景，Google 认为这需要长期的用户教育，以及不同的标准，今年秋季会公布更多细节。 不少媒体反而觉得，即使有隐私风险，让 Gemini 能一直在线，分析用户的所见所闻进行实时分析，然后主动提供帮助和回应，才是智能眼镜形态最有优势的使用方式。 今年秋季，Google 联手 Warby Parker、Gentle Monster 以及三星合作打造的 Intelligent Eyewear 眼镜将正式发布，第一波新品将不带有显示屏幕。 这两个品牌的眼镜新品设计也已经提前曝光，其中 Gentle Monster 延续了品牌的椭圆形镜框的风格，看起来要比同类产品时尚不少；而 Warby Parker 采用了更低调的方框造型。 Google 做眼镜，为什么值得期待？ 在最近的 Meta 2026 股东大会上，CEO 马克 · 扎克伯格重点提到了 AI 眼镜，他将其称为「有史以来增长最快的消费电子产品类别之一」，并预计最终全球 15-20 亿戴眼镜人口，最终都会换成 AI 眼镜。 现阶段，大多数 AI 眼镜其实还停留在「AI 拍摄眼镜」阶段：拍照、录像、实时翻译、语音问答，再加一个 AI 助手，几乎已经成了行业标准答案，本质上仍是在复刻 Meta 已经验证过的路线。 再往下一步怎么走，或许还得看 Google 和苹果这些掌握「上一代终端」生态的公司。 如果说其他智能眼镜，只是将一个 App 戴到了头上，那么 Google 的眼镜，真正和一个大家已经习惯的生态连接在了一起。 这种感觉，其实很像智能手表，大部分人最终都会倾向购买和自己手机同品牌、同系统的产品，通知同步、数据互通、跨设备协作。 可以预见，在很长的一段时间里，手机还会是我们的智能计算终端，眼镜会充当手机「副手」的地位。 Google 这几年在 AI 智能体上的投入打开了另一扇窗：Gemini 开始可以操作手机，接收用户指令后，可以帮忙叫外卖、打车——这个交互就相当适配眼镜，不用掏出手机，直接对着眼镜说需求，事情在后台自动化完成了。 Project Aura 则是智能眼镜的更下一步进化方向，一个相对独立的生产力或者内容平台——或许短时内，它很难离开一个外挂的计算终端，但这个终端，最终可能直接由手机兼任。 在不远将来，手机内部会集成 XR 操作系统，眼镜通过有线或者无线的形式连接手机，然后在 Android 或者 iOS 的基础上呈现一个 XR 版本的界面，运行 XR 应用。 这并非空穴来风。彭博社报道，苹果正在开发的 XR 眼镜，就很可能是这样的形态，需要和 Mac 或者 iPhone 配合使用，兼顾简洁性和高性能。 智能眼镜会成为下一个 iPhone 吗？ 我们还不能断定，但Google 这批原型产品所释放的可能性，确实在预示一个不错的未来。

快科技6月4日消息，今年3月28日，王云鹤在朋友圈官宣辞职，告别华为。离职仅两个月，原华为诺亚方舟实验室主任、90后"盘古少帅"王云鹤的创业项目便收获资本青睐。 6月2日相关消息传出，其创办的AI企业基元律动顺利落地天使轮融资，投后估值已经达到1亿美元，投资方囊括国内一线风投机构与多家头部互联网企业。 工商资料显示，上海基元律动科技有限公司2026年4月8日完成注册，王云鹤担任法人代表与CEO。时隔9天，北京基元律动科技有限公司也完成工商注册。 团队方面，长期和王云鹤搭档研发，出身北大硕士、中科院博士的前华为诺亚方舟实验室首席研究员韩凯出任CTO。 企业锚定产业落地类AI Agent赛道，依托主创团队在华为打磨的轻量化大模型、低算力算法，面向工厂、金融、车企定制专属智能体，避开同质化严重的通用大模型赛道。 目前企业在产品正式上线前，已经斩获多家国资大厂合作订单，同时开出60万至100万年薪大范围招聘算法、Agent研发人员，首款商用产品计划在近几个月对外发布。 回望职业生涯，1991年出生的王云鹤2017年在读博士阶段便成为诺亚方舟实验室北京首位实习生，2018年北大博士毕业后正式入职华为。在近九年任职周期里，他从基层工程师起步，2021年末升任算法应用部部长，其主导研发的GhostNet入选华为年度十大发明。 2025年3月，王云鹤接任诺亚方舟实验室主任，全权掌管盘古大模型研发，同年6月牵头发布盘古5.5版本。2026年3月20日，他作为核心负责人出席盘古大模型开源发布会。 在他离职前，盘古大模型曾陷入原创性争议。2025年7月，有开发者指出，华为开源的盘古Pro MoE模型与阿里通义千问部分模型参数特征相似度较高，引发热议。 随后，华为诺亚方舟实验室官方否认抄袭，称部分底层组件参考开源项目，且全程遵守开源协议。王云鹤彼时内网回应，承认盘古模型并非完全从零开发，但所用开源组件均合规取自公开社区，不存在侵权行为。 王云鹤的出走，只是近年华为技术人才创业浪潮的一个缩影。近两到三年，至少十名华为 AI、自动驾驶、芯片领域的核心技术人员陆续离职创业，项目高度集中在具身智能、AI 芯片、AI Agent 三大黄金赛道。 其中具身智能赛道最为扎堆，前华为副总裁邓泰华与前华为天才少年彭志辉早在2023年就联合创立智元机器人，成为国内最早入局的头部玩家之一。原华为车 BU 自动驾驶CTO陈亦伦2025年联合创办它石智航，聚焦车载与具身智能技术，今年4月完成4.55亿美元Pre-A轮融资，一举刷新国内具身智能赛道单轮融资纪录。 在此之前，前华为云具身智能业务负责人朱森华创立具脑磐石，专注类人机器人核心技术研发。而前华为天才少年周顺波创办的欧拉万象，更是在成立当月就获得高瓴创投、五源资本数千万元种子轮融资。 AI芯片领域同样吸引了华为系技术骨干入局。前华为昇腾编译器专家季宇创办的行云集成电路，专注通用GPU研发，今年4月连续完成Pre-A、Pre-A +两轮融资，总额超4亿元，由五源资本、春华资本、赛富投资联合领投。

DeepSeek首次融资的“金主”名单，逐渐浮出水面。 6月3日，媒体报道称，DeepSeek计划募集约500亿元人民币，投后估值达3500亿至4000亿元。相比上月底传闻的700亿元，最新传出的融资规模略有收缩。 除了DeepSeek创始人梁文锋承诺投入200亿元外，腾讯考虑投资100亿元，宁德时代也可能投资50亿元。综合多方消息，其他潜在投资方包括国家集成电路产业投资基金、网易、京东、砺思资本、IDG资本、基石资本等。 DeepSeek是国内唯一尚未融资的主要AI公司。等到这笔资金到位后，它的财务压力将减轻不少。不过，和梁文锋的理想和大众对于 DeepSeek的期待相比，这笔钱显然远远不够。 再大的公司，搞 AI 都缺钱。豆包已经确定要收费，DeepSeek或许可以学习一下。 豆包5月初更新了App Store应用商店页面，公布了即将收费的消息，设置三档订阅价格，最低68元/月。 6月3日晚间，豆包发布消息称，计划推出专业版，将包含软件开发等多项专业服务。用户日常使用的功能，包含搜索问答、写作生图，以及语音和视频对话等，将保持目前的免费服务。专业版的服务也将在一定额度内免费。 豆包App启动收费，并不令人意外。 AI App烧钱严重、收入却非常少，现金流转正遥遥无期，是所有AI公司都面临的难题。坐拥3.45亿MAU、1.45亿DAU的豆包，同样逃不开这一行业现实。 更深层的难题是，互联网产品的边际效应不适用于AI产品。他们并不能像互联网产品那样，熬到用户量跨过某个节点后，立刻绝地逢生、扭亏为盈。恰恰相反，AI App的用户量越大，token使用量越高，亏损就越严重。 赚钱，已经成为AI App的头等大事。直接收取会员费，则是最简单直接、立竿见影的手段之一。 在国外，ChatGPT、Gemini、Claude、Grok等AI App早已搭建了一整套付费会员体系，同时对“白嫖”用户施加越来越多限制，形同“逼氪”。在国内，各大AI App吃相好看一些，但底层玩法并无二致。 如今，国内活得最好的豆包，也把收会员费提上日程。 但与同行相比，豆包背靠抖音这头现金牛，能够获得集团的资金支持。同时，字节多次上调火山引擎MaaS业务的全年营收目标，今年4月已达150亿元，相比去年底调高50亿元，侧面反映出字节AI的整体赚钱能力相当强劲。 真正该快马加鞭、向C端用户收费的，或许是一直对商业化不太着急的DeepSeek。 表面上看，DeepSeek在幻方量化的羽翼之下并不缺钱，数百亿元巨额融资也在路上。但豆包尚且需要靠卖会员“补贴家用”，DeepSeek资金实力更弱，也有必要广开财源。 收费的另一重好处是，一直顺风顺水的DeepSeek，能够借机逼自己一把，在研发新模型之余，深入AI编程为核心的生产力场景，真正具备“干活”能力。相比技术、工程方面的创新突破，补齐这一短板的战略价值并不逊色。 此前，DeepSeek违背“祖训”、引入外部股东，实现第一次自我突破。如今，一个敢于向C端收费的DeepSeek，将有机会再次完成“成人礼”。 A DeepSeek的可用资金并不宽裕，表现之一是算力资源明显不足。 主要AI App中，DeepSeek几乎是宕机次数最多的。特别是今年5月V4系列模型上线后，DeepSeek多次服务中断，相比前几个月更加频繁。 宕机的部分原因是token消耗量飙升。根据AI模型聚合平台OpenRouter的数据，5月最后一周，DeepSeek V4 Flash的token消耗量高达3.65万亿，环比增长32%，高居行业第一。 解决算力瓶颈并不困难：增加服务器、购买更多云端算力即可。不过，这也意味着更高的日常运营费用。DeepSeek若要不再频频宕机，就得多赚钱。 在B端，DeepSeek已经具备加大收费力度的条件。 最新发布的V4系列大模型虽然不算全方位SOTA，但性价比极为出色，吸引了大量专业用户和企业使用。再加上此前沉淀的口碑，DeepSeek完全有资格通过涨价赚得盆满钵丰。 但DeepSeek显然还不想马上“收割”。 在竞争对手纷纷涨价的情况下，DeepSeek一个月里四次调低V4模型的价格，5月底更是永久降价75%，每百万token输入（缓存命中）0.025元，输入（缓存未命中）3元，输出6元，堪称今年AI圈的“价格屠夫”。 DeepSeek释放的信号是：它希望聚拢尽可能多的B端用户，哪怕暂时赚不到钱，也要全力扩大用户规模。 这与DeepSeek下一步计划——在生产力场景落地相契合。 此前有报道称，DeepSeek组建了一个Agent Harness团队，方向是编程智能体，对标Anthropic旗下的Claude Code。与此同时，DeepSeek启动了相关职位的招聘。 不难看出，DeepSeek对于B端市场期待很高，希望通过超低价跑马圈地，并不急于盈利。这也意味着，现阶段，C端收入需要扛起DeepSeek的商业化大旗。 C端用户每天消耗token，却很少贡献收入，长期是AI App的亏损黑洞。 以豆包为例，其日均token消耗量从2024年5月的1200亿，飙升至今年3月的120万亿，增长约1000倍，其中很大一部分源自C端用户。但由于AI App的chatbot功能均为免费、不限量，巨量的token消耗并不能直接转化为收入，只会带来亏损。 在高峰期，这一矛盾更加突出。DeepSeek此前就有点儿“绷不住了”。5月29日下午，不少网友发现，DeepSeek重新生成、修改有次数限制了。有消息称，DeepSeek算力压力太大，采取了临时限制措施。 但只靠临时限流，无法真正解决问题。更何况，DeepSeek正在添加多模态能力，图片、视频、音频的token消耗量百倍、千倍于文字，算力需求更大，带来的亏损也更严重。 DeepSeek已经在找钱。但500亿的融资规模，比不上在港股市场狂飙的智谱、MiniMax，更比不上动辄融资千亿美元的OpenAI、Anthropic等巨鳄。只靠外部输血，DeepSeek迟早供不上仍在快速上升的C端用量。 破局之道，恐怕只有直接向用户收钱，为高消耗的高阶功能设置付费墙。 这其实是把B端的API商业模式移植到了C端。唯有如此，DeepSeek才能让token用量与收入规模真正挂钩，算力瓶颈才有机会被真正化解。 B 向C端用户收费，除了能够立竿见影地获得收入，还能以商业化倒逼产品落地，帮助DeepSeek补齐生产力场景的短板。 与国内AI公司相比，DeepSeek的长板是技术理念、模型能力、工程实现和性价比。每次发布新模型，它总是能够在这些维度上刷新行业认知，建立新的标杆。 坐拥高性能、高性价比模型，DeepSeek对于AI生产力的挖掘却并不充分。在产品落地上，DeepSeek尚有不少短板。 以AI编程为例，DeepSeek最新模型居于行业前列。按照DeepSeek的说法，V4的Agentic编程能力是开源模型里最强的，还针对Claude Code等进行了专项优化。V4发布后调用量迅速跃居行业前列，也从侧面印证了码农对于这一新模型的喜爱。 问题是，DeepSeek缺少Codex、Claude Code这样的独立AI编程产品，开发者大都通过第三方工具调用DeepSeek V4等模型。这一定程度上限制了DeepSeek的商业前景，也让DeepSeek App的功能矩阵止步不前。 当豆包、千问等想尽办法在App内塞入各种办公功能，并与电商、本地生活、学习教育等模块打通时，DeepSeek依然停留在chatbot的朴素形态，就连多模态都不支持。 面向生产力场景，DeepSee手握好牌，却慢了好几步。而这种慢，又导致了App的商业化进展有限。两者互相拖累，形成恶性循环。 如今，AI App纷纷开始收会员费，为DeepSeek提供了一个契机：以C端收费为切入点，让商业化先行一步，把产品侧的速度带起来。 AI App卖会员，基础功能chatbot肯定还是免费，卖点只能是高阶功能。这类功能是否好用、够用，很大程度上决定了用户是否愿意花钱。 以豆包为例，专业版将包含软件开发、数据分析、专业设计、流程自动化、金融分析、科学研究等专业服务。 会员体系更成熟的AI App，则往往以AI编程为主打项。 比如Kimi划分四档付费套餐，入门版本为连续包月每月49元，最高版本则为699元。不同档位的差距主要是Agent额度、是否支持Agent多任务并行、能否调用AI编程、是否支持专业数据库、能否“养虾”等。 DeepSeek要想卖会员，就得效仿其他AI App，主动补齐生产力相关的能力矩阵。如今几乎白板一块的DeepSeek App，势必要经历一番大改造，才能端到用户面前。 这一改造的技术难度不大，却高度契合高价值用户的需求，并与Agent时代注重工作能力的潮流相吻合。DeepSeek很早就应该做了，却在种种原因下，始终没有迈出第一步。 后果已经显现：DeepSeek去年初击败一众玩家，登顶国内AI App榜首；如今却又被豆包反超，甚至落在了千问身后。这固然有其他App大举砸钱推广的因素，但DeepSeek功能单一，外加时常宕机，也是其热度下滑的重要原因。 所幸，DeepSeek仍然拥有大量忠实拥趸。 今年5月初，一个叫 DeepSeek-TUI的开源项目在GitHub引发关注，一天时间就收获1.6万颗星。它是一款基于DeepSeek V4的终端原生编程智能体，不少开发者称其“DeepSeek版Claude Code”。 官方无法提供的生产力，粉丝就自己造。热情的粉丝，不仅为DeepSeek缓解了生产力的短板，也让它在开收会员费时有了更好的基础。 C DeepSeek向用户收费，将是梁文锋的又一场“成人礼”。 上一场“成人礼”，是它不再对外部资本说“不”。 在风险投资驱动的AI行业，DeepSeek是一家颇为特立独行的公司：不接受外部融资、不稀释股权、不被任何人的商业化时间表绑架。“三不”原则造就了DeepSeek的独特气质和过往成功。 但进入2026年，DeepSeek出人意料地抛弃了这些原则，转而与众多巨头和风投基金接洽。 摆在梁文锋和DeepSeek面前的，是一个越来越清晰的事实：仅靠幻方量化每年7亿美元的收入，DeepSeek很难继续领跑，甚至会沦为二线选手。 资金薄弱的影响正在显现。App用户量被反超；万众期待的DeepSeek V4，虽然依然是开源模型的SOTA，但与一众闭源旗舰模型相比并无优势；罗福莉、郭达雅等核心人员投奔巨头，更是DeepSeek难以弥补的损失。 在资本市场上，DeepSeek最高4000亿元的投后估值，相当于两个MiniMax，却比智谱低了2500亿；相比万亿美元的OpenAI、Anthropic等，更是有两个数量级的差距。 于是，DeepSeek改弦更张，腾讯、宁德时代等即将成为新的股东。外部投资者除了带来丰裕的资金，也可以给DeepSeek创造更宽阔的用户入口和落地场景，并将自家的生产力工具矩阵“嫁接”到DeepSeek上。 但除了改变对于资本的看法，DeepSeek还需要商业化层面的“成人礼”——从“不赔不赚”，到“努力搞钱”。 过去，梁文锋和DeepSeek对于盈利的态度非常谨慎。在他的构想中，DeepSeek将继续推进开源AI模型，并以实现通用人工智能（AGI）为目标。利润并非公司的首要目标。 早在 2024年宣布DeepSeek V2降价时，梁文锋就表示，DeepSeek 只是按照自己的节奏做事，核算成本后定价，原则是不贴钱，也不赚取暴利，希望在成本之上稍微有点利润。 这套带有理想主义气息的逻辑，与OpenAI早年间的理念颇为相似。只不过，OpenAI几年前就抛弃了这一路线，转而朝着一家“正常”的公司转型，在赚钱的道路上狂奔；DeepSeek则尚未完成这一转变。 另一方面，追求“不赔不赚”意味着，DeepSeek需要更加依靠技术、工程等方面的突破来保持领先，去年的R1、今年的V4系列模型就是这样。但在激烈竞争中，这并非最快的发展路径，也并不会总是能够成功。 抱着旧思维的DeepSeek，面临新的竞争环境：AI已经从SOTA模型的对决，变成了既看产品和技术，更要赚钱逻辑的自洽、商业闭环的成立。 国内外AI公司已经充分意识到这一点。他们在集体迈向资本市场时，都把商业化能力摆在重中之重，客户比用户更重要，而ARR（年度经常性收入）是关键指标。 同时，资本市场正在奖励那些赚到钱的AI公司。Anthropic不仅收入规模超越OpenAI，还有望在今年第二季度首次扭亏为盈。在华尔街力挺下，Anthropic的估值已经反超OpenAI。 DeepSeek无法改变这一趋势，只能改变自己、迅速适应。和其他AI公司一样，DeepSeek到了“努力搞钱”的时刻了。 DeepSeek以往沿着梁文锋的想法前行，商业化怎么走、赚不赚钱，在于一念之间。但随着DeepSeek引入外部股东，这家公司的理想主义色彩注定消散，商业化进程势必加速。 今年以来，DeepSeek已经在加大AI编程方面的努力。在这一大动作产生效益之前，效仿豆包及其他对手，向C端用户收费，将是一举多得的举措，也可以推动DeepSeek再一次完成战略思维的跃迁。

快科技6月4日消息，继宇树科技之后，杭州又跑出来一家机器人独角兽公司。 昨日，国内具身智能初创企业千寻智能宣布完成15亿元A+轮融资。 至此，该公司3个月内已完成四轮融资，狂揽近50亿元，刷新具身智能行业融资速度纪录。 据悉，千寻智能成立于2024年1月，是一家专注于构建机器人“通用大脑”的具身智能公司。 与以往不同的是，千寻智能并未披露参与此轮融资的具体信息，只表示“包含一线美元基金、大型产业投资方以及国资基金，老股东持续加码”。 值得注意的是，千寻智能狂揽多轮融资的背后，出现了马云旗下云锋基金、雷军旗下顺为资本等具备产业生态资源的战略投资人身影。 今年2月，公司连续完成两轮合计近20亿元融资，估值突破百亿元，融资阵容堪称全明星：红杉中国、云锋基金、混沌投资（葛卫东）等知名机构都在其中。 3月，千寻再获10亿元融资，估值跃升至200亿元。该轮由顺为资本与云锋基金联合领投，这也是雷军与马云首度共同重仓一家具身智能企业，达晨财智等机构跟投。 而就在宣布新一轮融资的同时，公司还宣布自研具身基座模型Spirit v1.6，在被称为北美具身智能“奥林匹克”的RoboArena具身智能基准测试中综合得分位列全球第一。 该模型打破硅谷“霸榜魔咒”，力压英伟达Cosmos3与Physical Intelligence Pi0.5，成为首个登顶的中国具身模型。 而这也不是千寻智能第一次超越美国的具身智能模型。 今年1月，Spirit v1.5在RoboChallenge Table30真机评测中，正式超越长期霸榜的美国标杆模型Pi0.5，登顶全球第一。 目前，千寻已组建国内最大规模的真实数采网络，近千台设备在百余个城市并发运转，彻底打通了从低门槛采集到自动化清洗、标注、质检的数据全闭环链路。