凤凰网科技讯 8月12日，罗永浩日前官宣入驻B站，其视频播客节目《罗永浩的十字路口》将于8月19日上线。 罗永浩称，该节目每一期都是3-5个小时的深度交流，内容涉及科技人文、世界时代等，尤其是AI和人类命运的十字路口。 罗永浩还透露，前两期节目嘉宾分别是理想汽车创始人李想、小鹏汽车创始人小鹏。 截至发稿，罗永浩B站账号粉丝达9万，其首条视频浏览量已超81万，点赞数3.8万。

凤凰网科技讯 8月12日，抖音黑板报发布公告，对网上关于“理想车主”部分误导、攻击言论进行处理。包括但不限于：借此事炒作营销、同质化演绎恶搞或拍摄“理想车主乱停车”、人身攻击理想车主、自行修改头像谎称被“封禁”等。

8月9日，中国低轨卫星传来好消息——00点31分，吉利控股旗下的商业航天企业时空道宇一箭11星，成功将“吉利星座”第四轨卫星发射进预定轨道。 至此，时空道宇在轨卫星已经增加到41颗。 传出好消息的不止有时空道宇。 中信建投研报指出，2025年7月底以来，中国星网GW星座发射频率显著提升，发射间隔从一到两个月缩短到3-5天，组网速度明显加快。 这可能表明，我国卫星互联网开始进入快速组网期。 此外，千帆星座的发射招标也已经启动，海南商发的1号和2号发射工位开启常态化发射工作，大型民营液体火箭也将陆续首飞，可重复使用实验稳步开展，民营火箭企业开始IPO辅导，我国商业航天产业进入快速发展期。 另外一面，马斯克的星链项目依然遥遥领先，但开始出现越来越多的烦恼。 最有代表性的是星链的“坠落事件”。 相信很多人都看到过这则消息：“星链卫星突然大规模坠落。”这些“新闻”短视频往往配上紧张的音乐，让人觉得星链发生了突发的大事件。 这个消息的来源是，美国国家航空航天局（NASA）戈达德航天中心物理学家丹尼·奥利维拉领导的研究小组研究显示，从2020年至2024年间，有583颗“星链”卫星坠落地球。而且坠落速度呈现明显上升趋势。2021年，有78颗“星链”卫星坠落。2024年，则有多达316颗“星链”卫星在大气层中烧毁。 首先要明确的是，“583颗星链卫星坠落”是真，但并非一口气落下，而是5年时间的累计数字。其次要注意的是，2020年只坠落2颗、2024年坠落316颗，但SpaceX星链卫星发射的数量也在逐年上升，2024年一年就发射了超过1900颗，平均4.1天就发射一批。 其实，星链卫星落回地球并不是新鲜事。根据中国科学院软件研究所依托自研的天智巨星座研判平台，长期跟踪研究星链系统及其每颗卫星的运行情况而给出的结果显示，截至2025年6月9日，SpaceX公司已累计发射星链卫星8875颗，其中已陨落1163颗、在轨4577颗，其余多数处于爬升入轨阶段，少数处于陨落下降阶段。 “陨落”并不一定意味着故障，原因可能有：发射阶段异常、试验任务完成、卫星寿命到期、在轨运行故障。 如V1.0版本的星链卫星有717颗陨落，其中将近300颗卫星的寿命已经超过4年，再加上仍在轨服务的，寿命超过4年的卫星占比75%，基本符合设计预期。 而此次NASA公布的“583颗”坠落的卫星，仅计算地磁暴直接导致的陨落。根据SpaceX官方初步调查，这批卫星在最近一次地磁风暴中受到强烈干扰，电子设备出现异常，导致部分卫星无法修复，最终脱离轨道控制，自行进入大气层焚毁。 但这个消息对SpaceX和马斯克来说终究是有着相当破坏力的，马斯克也在X平台上紧急回应：“我们早有预案。这种情况虽然罕见，但完全在可控范围内。Starlink系统会自动优化并补发替代卫星。” 虽然星链计划仍在推进，2024年发射卫星数量又创下新高，但讽刺的是，正是由于SpaceX的星链计划在很多国家顺利运营，也导致了对其“垄断互联网”的担忧。再加上马斯克对政治愈发深入的参与，其对右翼观点的高调拥护，更是加剧了SpaceX推行星链服务的难度。 而星链未来也许并不是无可替代，包括巴西和玻利维亚等在内的国家，或是与马斯克有了摩擦，或是不信任马斯克和SpaceX，已经与中国的低轨卫星服务商接触，甚至达成了合作。 没有“个人英雄”，也没有“企业帝国”，“中国星链”却在悄无声息之中迅速崛起。 01 “斯普特尼克时刻”就像一个诅咒萦绕在美国人的心头。 1957年，美国海军“先锋号”火箭准备发射世界上第一颗人造卫星。 然而，让所有人没想到的是，10月4日上午，苏联人将一颗小型金属球送入了轨道，抢先一步。这个小型金属球被称为“斯普特尼克号”，它让美国突然发现，苏联已经在关键领域领先了。在那之后，NASA应运而生，美国的STEM科学教育也被激烈推进。 斯普特尼克号和苏联都已经成为历史，但“斯普特尼克时刻”——突然意识到自己在关键领域被超过的时刻——的感受，被牢牢记住。从这个角度看，也不难理解当OpenAI卷起全球AI浪潮之后，美国为何那般重视其在该领域的领先地位。 今年，“斯普特尼克时刻”在媒体评论中频频出现，但担心的对象变成了中国。 第一个震撼时刻来自DeepSeek的R1推理模型问世，彼时“斯普特尼克时刻”被屡屡提及。 紧接着，目光继续搜寻，“中国星链”也进入视野。 “星链”实际上是马斯克SpaceX公司低轨卫星名称，“中国星链”指的是中国的低轨卫星。 低轨卫星通常指运行在距地表300-2000公里轨道高度的航天器。凭借其近地轨道特性，这类卫星在通信中展现出显著优势：传输延迟极低、信号衰减较小，因而成为构建全球卫星互联网系统的理想载体。 但是低轨卫星不是想发就能发，需要向国际电信联盟（ITU）申请频率。 时至今日，我国向ITU申请的数量总数已达5.13万颗。其中数量超过万颗的星座计划有三个：中国星网的GW星座共计规划发射1.3颗卫星；上海垣信牵头建设的“千帆星座”即“G60星座”预计到2030年底形成超1.5万颗低轨卫星部署；蓝箭航天旗下的鸿擎科技主导的鸿鹄星座则申请了1万颗。 这是什么概念呢？根据ITU数据，如果考虑到频谱分配，低轨最多只能容纳6万颗左右的卫星。目前各国申请数量已经超过7万颗，中国远超其他国家。美国是个例外，SpaceX的Starlink星链计划申请了4.2颗卫星。 这是争分夺秒的太空站，不仅频段资源有限，而且发射也得抓紧时间。 ITU的规矩是，轨道与频段资源按申报时间顺序分配，先申报者优先使用，后入局者需主动避让。而且部署有时效规定，自首颗卫星投入使用起的两年内完成至少 10%的部署、五年内达成50%、七年内实现100%。所以光“占坑”还不够，得在一定时间内部署才行。 发射卫星最多的自然是SpaceX，截至2024年12月，星链卫星的发射总数已经达到了7213颗。 但“中国星链”也突然加速。比如在去年8月，千帆星座（G60星链计划）首批18颗商业组网卫星——千帆极轨01组卫星发射升空。一口气把18颗卫星送上太空是一个重要的事件，早期我国卫星单颗发射，实现目标遥遥无期。而SpaceX的星链计划则采用的是可堆叠平板构型卫星，“一箭18颗”意味着这种方式在国内商业卫星市场也得以验证并陆续落地。 彼时千帆星座宣布，2024年的目标是要发射108颗星，到2030年底，千帆星座最终将打造超过一万颗的低轨宽频多媒体卫星组网，以实现全球范围内的互联网接入服务。 震撼也来自融资消息。去年2月，上海垣信卫星科技有限公司（下称“上海垣信”）融资67亿元，刷新了我国卫星企业单笔融资的纪录。 也是从2024年开始，外界开始追问，下一个“斯普特尼克时刻”是不是会发生在低轨卫星领域？有意思的是，在“中国星链”的舞台上，看不到某一个企业成为绝对的主角，更没有某个人成为明星，这与SpaceX与马斯克在美国低轨卫星领域的表现截然不同。 不搞“企业帝国”，不讲个人英雄主义，这正是其感到猝不及防、担心“斯普特尼克时刻”到来的关键因素。 02 不搞“企业帝国”，不代表没有瞩目的卫星企业。不讲个人英雄主义，不代表没有关键人物。 上海垣信和秦健就是个中代表。 八年前，秦健从上海市松江区区长的位置上卸任，转任上海联和投资有限公司董事长，并兼任上海市信息投资股份有限公司董事长，主导上海国资在科技与信息产业的投资布局。 秦健六零年代出生、九零年代攻读系统工程专业，后进入上海化工厂，从车间调度实习生逐步晋升至厂长助理、副总经理，最终于1999年担任上海化工厂有限公司总经理、党委副书记、执行董事。 其后，他曾经在上海太平洋生物高科技有限公司担任总经理，又调任到华谊集团，主导集团战略规划和产业升级。2014年，秦健从华谊集团被调到上海市松江区，并于次年当选区长，负责区域经济和社会发展统筹工作。 工学背景、企业管理经验（制造业运营）、统筹能力（区域经济规划）及国资投资背景（资源整合）为其在卫星星座项目中的战略决策与执行奠定了综合优势。 一年后，上海垣信卫星科技有限公司成立，秦健出任公司法定代表人。 次年，垣信首批两颗试验卫星在酒泉卫星发射中心顺利发射并成功进入预定轨道。2021年，长三角G60科创走廊正式发布G60星链计划（又称“千帆星座”）。而“G60科创走廊”，最早正是2016年松江区提出的，彼时秦健还是区长。 “中国星链”被按下加速键。秦健的履历决定了接下来发生的一切和马斯克、SpaceX走的路径完全不同。 2024年，随着长征六号改运载火箭“一箭十八星”发射，将18颗卫星送入近极地轨道，千帆星座完成第一批组网卫星发射，其后几乎每隔两个月，就会有下一批发射，最近的在3月，已经是第五批。 把时间拨回到十年前，2015年，美国SpaceX公司提出「星链」计划，引发了全球低轨卫星互联网的竞赛。 中国反应很快，国家多部委发布《国家民用空间基础设施中长期发展规划（2015—2025年）》，被很多人称为“中国商业航天元年”。 当2018年SpaceX的星链计划正式官宣并启动时，中国的低轨卫星“国家队”和民营航天公司也已经出手。 其后的数年间，马斯克的星链计划迅速膨胀，但中国星链在相当长的一段时间显得有些平静。背后是一次重要的整合，国网项目诞生。国网项目的目标是规划发射约1.3万颗卫星，优先保障国内通信需求，逐步拓展至“一带一路”沿线国家。 而“千帆星座”项目则是另一重补充，是中国首个进入正式组网阶段的巨型低轨商业卫星星座，其目标是通过部署1.5万颗卫星，为全球用户提供宽带互联网服务。通过市场化融资（如67亿元A轮融资）和产业链整合（如格思航天负责卫星制造），计划形成超200亿元的卫星互联网产业集群。 差异无处不在。 SpaceX星链计划离不开NASA的订单输血（政府业务占SpaceX营收70%），而中国商业航天融合了市场活力与国家战略资源；SpaceX需自建星舰基地，单座发射台造价几亿美元，中国海南商业航天发射场采用“国家队建设-民营租用”模式，可以有效降低成本，但目前单次发射的卫星数量以及卫星制造成本仍需降低；除此之外，马斯克星链计划降低成本的手段是垂直整合，自制大部分部件，而中国航天通过“链长制”将零部件企业纳入标准化体系。 当马斯克用星链计划为SpaceX“企业帝国”添砖加瓦的时候，以千帆星座“中国星链”则讲求产业整合。在外界看来很突然，背后却已是多年的耕耘。 03 抛开了个人英雄主义和企业帝国，也让千帆星座成为SpaceX星链在国际上的强力竞争对手。 根据《连线》，一些国家对马斯克的政治活动及其对星链项目的影响日益警惕，千帆或许更容易赢得国际市场。 4月，Rest of World也发文，称中国的卫星互联网新贵垣信正将目标对准星链，该公司一直在进入那些让马斯克受阻的市场。 2024年，马斯克的星链控制着近三分之二的在轨活跃卫星，远远领先于英国的OneWeb和亚马逊的柯伊伯计划等竞争对手，后者仅发射了两颗原型卫星。 马斯克的星链早在2022年就获得巴西国家通讯局的许可，得以推行服务。星链在巴西迅速发展，占据了当地互联网服务超过45%的市场份额，更是覆盖约 90% 的亚马逊地区。 但是，随着马斯克收购推特（后改名X）、并越来越多地参与政治之后，摩擦开始产生。去年，马斯克拒绝在X平台上删除几个“极端账号”，巴西不仅一度封禁X，还将X和星链在巴西的账户均冻结，并扣除了330万美元才解冻。 之后，气愤的马斯克宣布在巴西全境内免费开放星链。 也是在这件事情之后，巴西政府希望引入多个供应商，避免市场垄断，提升对抗服务中断及潜在安全风险的能力。上海垣信和巴西国有电信机构Telebras于2024年11月签署合作备忘录，共同推进“千帆星座”在2026年开启巴西地区的卫星互联网服务。 相似的情况也在玻利维亚上演。 据《纽约时报》报道，尽管星链在南美攻城略地，但是玻利维亚这个国家拒绝其进入。玻利维亚并非不需要低轨卫星互联网服务，除了本国最大的城市之外，其他地区大多网速极慢，打开网页都卡顿。担忧同样来自对星链的不信任，星链在其开展业务的每个国家都获得了不受约束的主导地位，这让玻利维亚感受到了危险的气息。 目前，玻利维亚拥有一颗中国制造的通信卫星，自2013年发射后一直在运行。这颗卫星目前由玻利维亚航天局负责管理。 但这颗卫星正逼近寿命临界点（预计2028年燃料枯竭）。为保障国家通信连续性，玻政府将卫星替代计划提上议程，并初步与上海垣信卫星科技接洽，探讨租用或合作共建其新型卫星网络的方案。 目前，上海垣信已在六个市场开展业务：巴西、哈萨克斯坦、马来西亚、阿曼、巴基斯坦和乌兹别克斯坦。计划在2025年再进入20多个国家，包括印度、沙特阿拉伯、伊朗、阿根廷以及非洲许多国家。 当然，这并不意味着“中国星链”大事已成。 中国的两个核心项目，国网和千帆，都在稳步推进中。秦健已经卸任联合董事长，不再是垣信法定代表人。他已经奔赴下一站，接替张素心担任上海华虹（集团）有限公司董事长，标志其从卫星通信领域回归半导体行业核心管理层。 从具体的发射节奏来看，SpaceX星链计划仍然显著领先。仅2024年一年就发射了1982颗卫星，1962颗入轨，只有20颗失败。 而千帆星座的发射进度还在百颗左右，今年的目标是到年底实现648颗卫星发射的计划，难度不可谓不大。再考虑到其需要在2030年完成1.5万颗的目标，足见现实与目标的差距仍须弥合。 时钟嘀嗒作响，以中国星网、垣信为代表的“中国星链”需要争分夺秒。

凤凰网科技讯 8月12日，荣耀手机性能优化工程师@MagicOS性能_阿勇昨日在评论区回复网友称，荣耀平板“后台堆叠”正在开发中。 另外，荣耀幻影引擎也将适配更多游戏，有望后续支持《和平精英》《穿越火线》等。据此前用户反馈，目前支持荣耀幻影稳帧的游戏包括《原神》《王者荣耀》《崩坏：星穹铁道》《绝区零》《鸣潮》等。

OpenAI万万没想到，训练时长两年半的GPT-5刚发布，就给自己先上了一课——步子跨太大容易伤身体。用户也万万没有想到，期待已久的GPT-5，是来给自己戒网瘾的。 1个多小时的发布会之后，网友上手一用，就发现Chatgpt“没内味了”。但最麻烦的事是，OpenAI发布GPT-5的时候，砍掉了包括GPT-4o和o系列的所有旧模型。但这看似普通的版本“升级”，却出了大事。大家对特定的模型，好像有点太上头了。 大量的中外网友在社交媒体上发表对GPT-5的吐槽，要求只有一个——还我gp4！ 患有精神疾病的用户依赖GPT-4处理工作和生活中的各种问题。而GPT-5的发布完全打乱了自己的生活。 对于GPT-4.5优秀的写作能力特别依赖的用户来说，GPT-5还远远达不到替代它的能力。 可能真的对于很多用户来说，Chatgpt真的已经不仅仅是自己的一个工具，而是自己生活中不可或缺的一部分了。用户不仅仅是需求OpenAI提供的Token，而更加需要背后的那个灵魂。 而GPT-5就像是家里新来的“客人”，不是很熟。 网友感叹，网络上充满了因为失去GPT-4o而开始网暴GPT-5的人，太魔幻了。电影《Her》里的情节，主人公因为失去了自己的AI助手而茶不思饭不想——13年前是科幻电影，13年后成为了纪录片。 想不到Chatgpt才面世了3年，就让广大用户体会到了——失去才知道珍惜的感觉。于是，没有选择权的网友只能让GPT-5和OpenAI也成了发泄的出口。 网友在社交媒体上不断要求OpenAI让GPT-4o成为一个永久的可选项。否则就取消订阅。 01 先灭火，再补锅 失去GPT-4之后，这个世界才意识到，它是一款多么优秀的模型。如果放任用户的情绪和需求得不到满足，OpenAI在公关层面已经面临非常大的危机。奥特曼也立即就公开表示，GPT-4系列模型将会返场，20刀的付费用户将可以选择继续使用4o。 而对于网友反应的GPT-5变笨的说法，他解释为第一天因为技术问题，本来设计好的判断该调用基础模型还是推理模型的机制失效了，使得原本可能需要用推理模型的用户只能获得基础模型的回复。而现在，GPT-5已经提供给用户两个默认选项，来让用户可以手动控制是否使用推理模型。 在OpenAI看来，不是说GPT-5性能有问题，只是他们之前设计的一些产品化的设计失效了，导致用户不能按照需求获得服务从而产生的错觉。奥特曼也明确表示，通过这次升级，OpenAI也更加深入了解到，如何能够让用户获得自己需要的服务，还有很长的路要走。 而对于用户提出GPT-5对于付费用户使用额度缩减的问题，奥特曼也表示将大幅提高 ChatGPT Plus 用户的推理速率限制，并且所有模型类的限制很快都会比 GPT-5 之前的更高，而且还将很快对 UI 进行更改，显示出正在运行的是哪种模型。 为了保证OpenAI用户的使用体验，奥特曼也公开了算力调配上最新的计划： 首先要确保当前付费的 ChatGPT 用户比 GPT-5 之前获得更多的总使用量。 1. 届时，OpenAI将根据当前分配的容量以及我们对客户的承诺，优先处理 API 需求。（粗略估算，基于当前容量，我们可以支持约 30% 的新增 API 增长。） 2. 将提高 ChatGPT 免费用户的服务质量。 3. 然后再优先考虑新的 API 需求。 OpenAI将在未来 5 个月内将计算能力增加一倍，来应对激增的用户访问请求。 话说回来，OpenAI这一套CEO直接下场的公关+认错，确实给很多傲慢的科技公司打了个样。毕竟3年估值5000亿美元的当红炸子鸡都能光速道歉，改产品，为什么其他公司还能有更大的Ego，动不动就要教育用户呢。 02 GPT-5到底是变强了，还只是变秃了 针对网友对于GPT-5能力的反馈，我们也进行了一手的测试，让大家感受一下GPT-5，最近刚刚免费的Grok 4，GPT-4o在中文文字能力上的具体区别。 其中ChatGPT是在Plus付费层下，可选GPT-5和GPT-5 Thinking。Grok是在SuperGrok付费层（月费30美元，和ChatGPT Plus差不多），有Grok 3（快速）和Grok 4（努力思考）可选。 这次测试尽量用简单任务，且都偏文科，我的主观感受可以总结为几点： 1. GPT-5的文字处理能力，不管是写通知还是润色文本，都和Grok 3/4没有明显高下之分。（既没有压倒性的强，也没有明显不佳。） 2. GPT-5似乎特别执着于言简意赅、不谄媚，回答都尽量简短。这在某种程度上是会给人更严肃冷静的感觉，AI是否需要很“有礼貌”“友好可爱”是见仁见智的，但问题是这种“言简意赅”有时候太过，会导致任务表现都受影响，比如润色小说文本的时候不必要地缩减字数。 3. 如果你更希望AI就算是在帮你处理严肃任务，也能像一个好伙伴一样元气满满、时不时鼓励你等等，那GPT-5确实明显不擅长。 4. GPT-4o的确是明显更让人有亲近感的模型，在文案撰写的任务中表现得也最自然。 任务一：帮忙写通知。 指令：我现在需要在3个跑步群组里发布一个通知，提醒大家——本周线上跑步活动“秋天的第一个20公里”将于周六上午九点准时开始；提前查好天气，做好适当的防护；注意补充电解质，随身带好补给；打开跑步软件跟踪，结束发截图到群里。通知的同时还想鼓励一下大家，没有时间限制，没有一口气就跑完的要求，重在参与。请帮我编写。 首先，必须得给4o一个大大的赞，给出的几个版本都可以直接取用。如截图中划线的部分，令人眼前一亮的俏皮文案随处可见，但是又不让人觉得腻烦。 Grok 3，秒回，几乎可以直接用，还提到了“能量胶/小零食”。唯一的遗憾是X月X号没有直接写明。Grok 4多想了一会儿，几乎和之前的回答没有区别，补全了精准的日期。 GPT-5也是秒回，但是怎么说呢，确实能体会到Plus用户所说的“冰冷”——几乎没有主动补全信息，比如日期、具体带什么补给，只是将我指令中提到的内容分点列出，鼓励的话也让人觉得“不走心”。 GPT-5 Thinking的表现还蛮惊艳的，不仅思考比Grok 4（努力思考）耗时短，而且补充了更多细节，结构更加清晰，甚至贴心地给了一个“便于转发的简短版”。 但还是那个问题，没必要简短的地方也说的很简短。 比如Grok 4在结尾的鼓励很可爱：“无论你是跑全程、半程，还是慢慢跑几公里，参与就是胜利！秋天跑起来，感受清爽的风，一起迎接更强的自己！” 但GPT-5 Thinking就只会说一句：“周六见，祝大家拿下‘秋天的第一份成就感’！” 任务二：润色文本。 指令：我在写小说，有这样的一句，我觉得不够生动？背景是，马修楼上有个家暴男，这会儿这个男人的老婆跑出了家门，他在后面追，在楼梯间，马修碰到了这个男的。请帮我润色一下： “男人嘴巴紧闭，胸口鼓起来又平下去、鼓起来又平下去，鼻子发出呼哧呼哧的声音，像一只野牛。他停顿在马修家半层之上的楼梯口，白色的睡衣不情愿地挂在他的身上。” 不记得在哪里看到过有人吐槽GPT-5有种“说教感”，在这个任务当中还真体现出来了。不知道是因为GPT-5“模型狠话不多”，总是言简意赅，还是因为少了4o的所谓“谄媚”和emoji，最终呈现的效果就是有种老师批改作业的居高临下感。相比而言，Grok就“礼貌很多”。 而且从文本润色效果来看，GPT-5确实也没有胜出。甚至几个版本里，GPT-5没有Thinking模式的润色是我最不满意的，把“睡衣不情愿地挂在身上”改成“睡衣皱成一团挂在身上，仿佛要被撕裂”，不管从视觉效果还是含义上都很奇怪，完全没有领会到原文想表达的意思。 退一万步讲，睡衣穿在身上呢，怎么“皱成一团”？“仿佛要被撕裂”，是让人脑补这个人是韩国漫画里的双开门肌肉男吗？ 看完新模型的，再看看Plus用户最爱的4o，只能说他们没爱错模型。润色后的文本本身没有硬伤，甚至不管是从动词的选取、措辞的流畅度来看，都比GPT-5更自然。而且4o起笔就是夸赞，改之前不忘先肯定，改完之后也虚心地表示“我可以再改”。 情绪价值这一块儿，4o是精准拿捏了。 任务三：短视频文案。 指令：依照这篇文章的内容，写5分钟的短视频文案，字数1200字以内。 （附件是我们以前的一篇文章：《马斯克今年已经“作”没了12位高管》） 这个任务最贴近我自己的工作，所以也就更能看出端倪。由于任务相对难一些，仅对比GPT-4o、GPT-5 Thinking和Grok 4（努力思考）的表现。 一个很明显的区别是，在短视频文案之外，GPT-4o只是给出了简单的视频建议，而GPT-5 Thinking和Grok 4都给出了短视频的视觉设计（转场、字幕等）。 看起来，后两种模型的确更“周到”和“细致”。 但是！这个任务的核心诉求是“短视频文案”，在这一点上，依然是GPT-4o完胜。 4o给人的感觉是读过文章之后，用它自己的话精简复述了一遍，语气自然，直接拿来播讲也问题不大。而且它非常擅长将复杂的文本总结得言简意赅，详略很得当。 而GPT-5 Thinking和Grok 4的文案就显得有些僵硬了。其行文明显是对原文章的“浓缩提炼版”，甚至一些句子被缩短到念出来会很蹩脚的程度。 在一处举例中，GPT-5甚至把人物的名字都省去了。 Grok 4稍微好一些，整体相对流畅，且创造性地进行了一定程度的改写，更有短视频的味道，如“他酸溜溜地说……”，再比如“黑暗MAGA”，这个在原文中也没有。 结尾部分，三个模型都很有短视频意识，选择了抛出问题、引导互动。但是GPT-5 Thinking的问题抛得还是有些晦涩，相比而言，GPT-4o和Grok 4的问题更好理解，也更能挑动情绪。 除了文字能力之外，一个AI创业者对对GPT-5和当前最强代码模型Claude Opus 4.1的代码能力进行了一个很深度的对比测试。（如果对于代码能力不感兴趣的读者可以直接跳过这个部分） 文章链接：https://composio.dev/blog/openai-gpt-5-vs-claude-opus-4-1-a-coding-comparison 根据他的测试结论 • 算法任务：GPT-5速度更快、token消耗更少（8K vs 79K）。 • 网页开发：Opus 4.1在匹配Figma设计上更出色，但token成本更高（900K vs 1.4M+）。 • 总体评价：GPT-5是更好的日常开发伙伴（更快、更便宜），token成本比Opus 4.1低约90%。如果设计精确度很重要且预算充裕，Opus 4.1更好。 • 成本对比：将Figma设计转为代码，GPT-5（思考模式）约3.50美元 vs Opus 4.1（思考+最大模式）7.58美元（约2.3倍） GPT-5 vs. Opus 4.1：基础规格对比 Claude Opus 4.1拥有200K token的上下文窗口，而GPT-5则将此提升到400K token，最大输出达128K。尽管上下文空间是前者的两倍，GPT-5在完成相同任务时始终使用更少的token，这让它在运行成本上更具优势。 SWE-bench编码基准测试显示，GPT-5在编码性能上略胜Opus 4.1一筹。但基准分数不是全部，我选择了真实任务来验证它们的实际表现。 测试方法详解 让两个模型面对相同的挑战，确保公平： • 编程语言：算法用Java，网页应用用TypeScript/React。 • 任务类型： ￮ 通过Rube MCP（测试小哥开发的产品）将Figma设计转为NextJS代码。 ￮ LeetCode高级算法问题。 ￮ 客户流失预测模型管道。 • 环境：Cursor IDE集成Rube MCP。 • 评估指标：token使用量、耗时、代码质量、实际效果。 所有提示词完全相同，确保测试公正。 Rube MCP：通用MCP服务器介绍 Rube MCP（由Composio开发）是连接Figma、Jira、GitHub、Linear等工具的通用层。想了解更多工具包？访问docs.composio.dev/toolkits/introduction。 连接步骤： 1. 访问rube.composio.dev。 2. 点击“添加到Cursor”。 3. 安装MCP服务器并启用。 编码对比实录 第一轮：复刻Figma设计 他从Figma社区选了一个复杂的网页设计，要求模型用Next.js和TypeScript重现它。使用Rube MCP的Figma工具包，将其转为HTML、CSS和TypeScript。 提示词： Create a Figma design clone using the given Figma design as a reference: [FIGMA_URL]. Use Rube MCP's Figma toolkit for this task. Try to make it as close as possible. Use Next.js with TypeScript. Include: - Responsive design - Proper component structure - Styled-components or CSS modules - Interactive elements GPT-5结果 GPT-5在约10分钟内输出一个可运行的Next.js应用，使用了906,485 token。应用功能正常，但视觉准确度令人失望。它捕捉了基本布局，但颜色、间距、排版等细节偏差很大。 • Token：906,485 • 耗时：约10分钟 • 成本：输出性价比高 Opus 4.1结果 Opus 4.1消耗了1.4M+ token（比GPT-5多55%），起初在Tailwind配置上卡住（尽管我指定用styled-components）。手动修复配置后，结果惊艳：UI几乎完美匹配Figma设计，视觉保真度远超GPT-5。 • Token：1,400,000+（比GPT-5多约55%） • 耗时：因迭代更多而较长 Opus 4.1在视觉上更出色，但token成本更高，还需手动干预。 2. 第二轮：算法挑战 我抛出了LeetCode经典难题“两个排序数组的中位数”（Hard级别），测试数学推理和优化能力，要求O(log(m+n))复杂度。这对这些模型不算难（很可能在训练数据中），我主要看速度和token效率。 提示词： @font-face{ font-family:"Times New Roman"; } @font-face{ font-family:"宋体"; } @font-face{ font-family:"Calibri"; } @font-face{ font-family:"Arial"; } @font-face{ font-family:"等线"; } p.MsoNormal{mso-style-name:正文; mso-style-parent:""; margin:0pt; margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:none; text-align:justify; text-justify:inter-ideograph; font-family:'Times New Roman'; font-size:10.5000pt; } span.msoIns{ mso-style-type:export-only; mso-style-name:""; text-decoration:underline; text-underline:single; color:blue; } span.msoDel{mso-style-type:export-only; mso-style-name:""; text-decoration:line-through;color:red; } @page{mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;}@pageSection0{ } div.Section0{page:Section0;} For the below problem description and the example test cases try to solve the problem in Java.  Focus on edge cases as well as time complexity:Given two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively, return the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). Example 1: Input: nums1 = [1,3], nums2 = [2] Output: 2.00000 Example 2: Input: nums1 = [1,2], nums2 = [3,4] Output: 2.50000 Template Code: class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { } } GPT-5结果 简洁高效！用了8,253 token，13秒内输出一个干净的O(log(min(m,n)))二分搜索解决方案。处理了边缘案例，时间复杂度最优。 • Token：8,253 • 耗时：约13秒 Opus 4.1结果 更详尽！消耗78,920 token（几乎是GPT-5的10倍），通过多步推理，提供详细解释、全面注释和内置测试案例：算法相同，但教育价值更高。 • Token：78,920（比GPT-5多约10倍，多步推理） • 耗时：约34秒 两者都最优解决，但GPT-5 token节省约了90%。 3. 第三轮：ML/推理任务（及成本现实） 原本计划一个更大的ML任务：端到端构建客户流失预测管道。但看到Opus 4.1在网页任务上用了1.4M+ token，我因成本考虑跳过了它，只跑了GPT-5。 提示词： Build a complete ML pipeline for predicting customer churn, including: 1. Data preprocessing and cleaning 2. Feature engineering 3. Model selection and training 4. Evaluation and metrics 5. Explain the reasoning behind each step in detail GPT-5结果 • Token：约86,850 • 耗时：约4-5分钟 GPT-5输出一个可靠的管道：干净预处理、合理特征工程；多模型（逻辑回归、随机森林、可选XGBoost+随机搜索）；用SMOTE平衡类别，按ROC-AUC选最佳模型；评估全面（准确率、精确率、召回率、F1）。解释清晰不冗长。 真实成本（美元） • GPT-5（思考模式）：总计约3.50 - 网页约2.58、算法约0.03、ML约0.88。不如Opus 4.1贵。 • Opus 4.1（思考+最大模式）：总计7.58 - 网页约7.15、算法约0.43。 最终结论 两个模型都善于利用大上下文窗口，但token使用方式不同，导致成本差距巨大。 GPT-5优势： • 算法任务节省90%token • 更快、更适合日常工作 • 大多数任务成本低得多 Opus 4.1优势： • 清晰的步步解释 • 适合边学边进行编码 • 设计保真度极高（接近Figma原版） • 深度分析（如果预算允许） 如果你是开发者，GPT-5是高效伙伴；追求完美设计，Opus 4.1值！ 从这个实例测试中，确实能看出GPT-5大幅提升的代码能力，完全不输Claude，而且在成本方面有着巨大的优势。 虽然每个用户对于模型能力的需求和侧重点是不同的，但从生产力能力上看，GPT-5确实很强，毕竟那么多的测试集成绩不会说谎。相信如果OpenAI能够将用户对GPT-4o的依赖慢慢转移到GPT-5上，处理好两个完全不同能力给用户带来的体感差异，对于用户来说能获得一个能力可能更强的工具和伙伴。 而对于OpenAI来说，这样的大幅迁移模型能力和用户心智的经验，也将成为他自身护城河的一部分。毕竟在大模型时代，如此大规模用户体量下发布一个更新幅度如此巨大的模型产品，确实要面临很多意想不到的问题，也没有经验可以借鉴，而从中能吸取到的用户反馈，能更好的帮助它在以后模型更新的过程中，做到让更多的用户满意。

凤凰网科技讯 8月12日，通义千问官方宣布，Qwen Code每天可享2,000次免费调用，无token额度限制，并分享了免费体验方法。 据了解，Qwen3-Coder原生支持256K上下文，可通过YaRN扩展到1M token，项目级代码仓库阅读无压力。在Agentic Coding（自主编程）、Agentic Brower Use（浏览器控制）、Agentic Tool Use（工具使用）测评任务中，开源模型SOTA，综合能力媲美顶级闭源模型 Claude Sonnet-4。

快科技8月12日消息，据博主数码闲聊站爆料，联发科天玑9500将于9月22日发布，比高通骁龙8 Elite 2略早一些，高通骁龙峰会2025将于9月23日-9月25日举行。 据悉，天玑9500样片频率是1*3.23GHz Travis+3*3.03GHz Alto+4*2.23GHz Gelas，首发X930超大核的全大核CPU架构。 其中Travis和Alto是Arm新一代X9系超大核，支持SME指令集，Gelas是Arm新A7系大核。 对比上代天玑9400，天玑9500放弃了Arm Cortex-X4系列核心，超大核全部升级为Cortex-X9系列，同时升级到台积电N3P工艺，其性能、能效将会有大幅升级。 GPU则是全新的Mali-G1-Ultra MC12，采用全新微架构，提升光追性能，同时降低功耗，算力预计达到100TPOS。 另外，天玑9500的L3缓存升级到16MB，SLC缓存升级到10MB，还支持4x LPDDR5x 10667Mbps内存+4 Lane UFS 4.1闪存。 Geekbench 6单核理论设定超过3900分，多核超11000分，相比天玑9400单核提升达34.5%，多核提升19.6%。 按照爆料，vivo X300系列、OPPO Find X9系列将首批搭载天玑9500。

AI大模型，让企业又爱又恨。 在容联云承办的2025世界人工智能大会“重塑升力·AI智启新增长”论坛上，一位演讲嘉宾透露了一个具有震撼力的数据：近年来，较为影响力的模型四百个左右，中国人工智能企业高达5700余家，独角兽企业就有70多家。 显然，中国人工智能产业发展，正在处于世界领先的水平。这种领先，也让很多企业对AI赋能商业价值的期待一再被拉高。 而问题也恰恰在于此：市场、业界、厂商一再突出大模型在短期内可以提供的商业价值，而实际上，却有意无意的忽略了本应被尊重的长期主义。 同样在本次论坛中，容联云冷静的阐述了AI面临的严峻问题：数据调查显示，在智能客服领域，AI从可用到有用，全球客服的自动化率提升了30%，但客户满意度仅增长5%。这背后是什么？太多厂商执着于夸大产品效果，在市场热潮下蒙混订单。 但容联云的节奏不一样，它想以更扎实的脚步，开启了AI赋能商业价值的新纪元。 就在本次大会上，容联云以“新质生产力”为核心方向，既有诸葛智能DataInsight Agent智能业务分析一本通这样的新品发布，又有容犀Agent & Copilot平台这样既有产品的全方位升级，而众多产品组合面世的背后，是容联云Al Agent落地实践与产业创新的持续探索。 也正是在本次论坛上，容联云深度阐述了自己的所见所感，在AI新质生产力释放在即的关键节点，容联云的声音，成为了各方关注的焦点。 从能用到好用 AI能否释放新质生产力 进入关键节点 AI技术持续演进，让模型的理解、推理、生成能力全方位提升，随后便是大模型融入各行业的应用潮流，这背后是什么？市场、业界对AI能带来的商业改革期待甚高。 但是，变化也正悄然发生。正如容联云所观察到的一样，一方面，AI以势不可挡的速度出现在商业世界，而另一方面，热潮下所带来的泡沫却被人们忽略。 为什么客户的满意度仅增长5%？这个问题刺痛着整个行业的参与者。 不可否认，当人工智能掀起多次科技浪潮，甚至在当下孕育出Agent这样具备自主决策与复杂交互能力的智能体后，所有人都相信AI已经是时代选择。 但是时代总有节点，把握住才能成就大气候。在这一点上，容联云给出了自己的观点：在大模型向低成本+高性能技术路线持续演进后，技术平权让企业级智能体加速落地，而当应用规模到达一定程度，从量变到质变就会发生——大模型和Agent将彻底重构产业边界，进而成为重构业务流程的核心引擎，最后成就AI新质生产力。 显然，在这一时代节点下，企业级智能体大有可为，而容联云也做好了准备。 在AI新质生产力层面，容联云的认知包括三个维度。算力层面，未来需要拥有足量的GPU、NPU硬件支撑，同时基础部署经验丰富，最后才能打造计算能力；数据层面，非结构化数据，特别是复杂知识数据，必须能够在模型层面利用；算法层面，从之前ARP小模型的算法到现在感知能力再到认知能力，会基于不同场景产出更近于真实逻辑的结果，换句话说，就是具备自我辨析的能力。 容联云的预见是符合科技数字化潮流的。当下AI新质生产力方兴未艾，如何彻底释放人工智能技术的潜力，已经成为当务之急。 在行业端，银行、保险、证券等金融行业在投资与风险管理、客户服务、数字化转型等方向对AI几乎有着天然的需求，而农业、制造业、能源和建筑等支柱领域也都在积极探索，重塑信息系统，但是数据质量、数据采集成本、多模态处理技术等问题也成为了制约AI落地的瓶颈。 同时，在企业端，很多公司利用AI着力解决传统信息系统广泛存在的信息孤岛、数据孤岛过程中，又大量割裂了业务流程，如何在价值导向、场景驱动之间取得平衡，成为打造企业数字化智能解决方案的痛点。 困难很多，但也意味着未来巨大的拓展空间。近日，容联云在“重塑升力·AI智启新增长”论坛宣布，构建“CC+CRM+AI+DATA”融合共振平台，这一平台将打通企业营销、销售、服务全链路，打破数据壁垒与流程隔阂，让各环节高效协同，为企业带来更广链路覆盖、更深场景渗透与更大商业价值，推动企业数智化转型迈向价值最大化的新阶段。 同时，容犀Agent & Copilot平台，通过质检代理、坐席助理、坐席代理、洞察代理四大智能引擎的全面升级，为企业提供覆盖营销、客服、质检、数据洞察的多环节赋能。 如此众多的产品密集发布的背后，容联云向市场传递出的信号显而易见：在AI新质生产力释放的关键节点，容联云有备而来。 百业引入大模型 但链路打通才是关键 不可否认，各行各业都在积极引入大模型，但在这个过程中，容联云洞察到了企业决策的变化。 容联云大模型产品负责人唐兴才认为，企业决策变化的背后，由技术发展决定：从2023年开始，绝大多数企业在做算力和大模型平台构建的基础研究，然后开始在知识库、单点场景能力验证发力，再然后，开始着力提升业务应用效率和价值。 容联云大模型产品负责人 唐兴才 在容联云看来，企业虽然有着决策变化，但关注的目标从未改变：价值赋能。而在这一点上，容联云有着清醒的认识：技术发展可以分阶段，但解决业务问题，永远不能陷入单点困境。“容联云自始至终考虑的是新旧环节贯通，帮助客户业务重构、替换，进而实现帮助企业业务全面实现提质增效。” 唐兴才直言。 所以，大模型落地企业，链路打通才是关键。那容联云是如何打通链路的？ 首先，夯实架构基础。企业上马AI项目，一个不能忽视的现实就是由浅入深。企业通常会以小成本、小参数、单一场景的业务进行AI效果验证，进而再大规模推广覆盖整体业务。在这个背景下，就要求厂商AI产品具备充足的弹性，即语料采集、语义理解、跨场景迁移等多个方面都具备瞬发适应能力，同时不造成软硬件资源的浪费。 为此，容联云给的解决方案是解耦。“容联云上层应用之间，应用和底层模型之间的各个组块之间均为解耦设计，在兼顾模型体积性能的前提下，经过推理强化或规则增强即可达到业务需求，而在解耦设计下，企业根据自身需求选择功能组合、设计业务流程更成为现实。” 唐兴才介绍到。 然后，构筑数据闭环。AI离不开数据，但在企业端，如何构建起高质量的数据池是普遍痛点，而容联云构建的数据飞轮机制，则切中要害，它解决问题的思路是：谁用数据，谁就去找数据。比如在质检、对话等场景中，底层模型会自动识别正负样本：当用户对客服回复表示“满意”时，系统标记为正样本；当出现投诉或二次咨询时，标记为负样本。 如此沉淀业务数据后，容联云的AI大模型在挖掘客户的业务潜能、构建商业策略等方面更加精准，精准切入行业的痛点场景，实现从技术能力到业务价值的转化，促成全链路打通。 AI的目标不是替代人 人机共生才是终极路径 某头部车企的项目，让阿卡团队深刻体会到 “智能响应” 的复杂性。为确保从 “售前咨询” 到 “售后跟进” 的全链路信号响应顺畅，需要实时对接 17 个系统：线索中心的客户标签、CDP 的行为轨迹、售后 SCRM 的历史服务记录、会员系统的积分数据、RTM 车辆报警系统的故障信息…… 这些系统的数据格式、接口协议各不相同，任何一个卡点都会让 “智能响应” 变成 “机械执行”。 当企业业务链路打通，随之而来的则是业务赋能。本次容联云发布的智能业务分析一本通和容犀Agent & Copilot平台下质检代理、坐席助理、坐席代理、洞察代理四大智能引擎的全面升级，就是容联云长期关注企业业务全生命周期，执着于打通价值全链路的诚意之作。 在业界最关心的AI应用效果上，容联云副总裁孔淼在论坛上毫无吝啬的分享了容联云的亲身经历与感受。 容联云副总裁 孔淼 比如在证券行业质检场景下，容犀 Quality Management Agent大模型质检代理通过预置的关键信息错误、强矛盾等质检要求，可以实现自动挖掘，举一反三列举出一百种甚至几百种的质检场景，相比于传统质检每天依靠几千通电话问询，然后花数周时间处理信息的方式，运营效率大幅度上升，成本更低。 效果甚至可以用夸张来形容：传统质检8天时间完成的工作，容犀 Quality Management Agent大模型质检代理缩短到3个小时完成，覆盖率从小于40%到100%，准确率从小于80%到现在96%，漏检率基本上从34%降到2%。 在AI Agent产品夸大式宣传成风的当下，容联云在解决客户服务、生产管理、数据分析等多个领域的问题时，都有着颠覆业界的表现，而巨大的效率跃迁也并不是偶发。 在寿险、客服、信贷领域，容联云的AI Agent帮助企业识别挖掘场景咨询下的转化卡点、潜在风险、潜在商机，并能自动呈现给客户对方为什么不买、为什么投诉的内在原因，最后由人工介入，参与共同完善解决方案，从而实现业务增量。 这就引出了容联云的另一个理念：与人为善，人机共生。容联云认为，客服数字化的终极目标并不是让机器替代人，而是让AI放大人的价值，AI Agent的使命，是最终形成更懂客户、更帮助人工客服、更能释放人类潜能的智能客服新形态。 实际上，容联云的AI Agent已经沿着人机共生的路线推出了众多业务功能，比如针对客户经理的线下业务场景，容联云移动端可以提供智能化的辅助能力，解读客户心理、设计客户方案甚至模拟客户服务场景，都是容联云AI Agent具备的底层知识库能力。 在容联云看来，AI缺乏人类直觉不是先天不足，而且共生契机。AI本质上是数字化的产物，想要实现和物理世界的流畅交互，拓展应用空间，应对模糊场景，恰好是人类逻辑最为擅长的部分，而AI目前尚处在高速发展的时期，AI技术的完善落地，既需要技术创新，又需要人类协同配合，甚至在双方融合的过程实现商业模式的创新。所以，AI并不会取代我们，而是与人共生。 从理念认同，从自身做起，容联云的AI Agent征途可谓脚踏实地，步步扎实。正如孔淼所言，容联要做的，就是不断跟随AI技术发展，深度参与技术与产品的价值认证，并与行业标杆共创落地AI产品。 所以，我们有理由相信，在不久的将来，容联云产品会给众多行业带来不可思议的变化。

8月12日，继上周二的百度AI开放日活动后，本周二，百度再开“AI开放日”活动。在这次百度AI开放日活动上，百度带来AI产品解决方案和商业化落地方法论，还有多家AI创企现场分享在一线摸爬滚打做AI应用的心得。 ▲重庆“萝卜快跑”无人出租车事故视频截图 值得注意的是，8月6日傍晚，在重庆，一辆“萝卜快跑”无人车行驶至永川区内环东路附近时，径直坠入市政部门开挖的3米深排水管道沟槽。根据现场视频，车辆呈侧翻状态，车顶和底盘严重磨损，车内女乘客在协助下爬出深坑。 截至目前，百度尚未就该事对外发表官方回应。百度AI开放日活动现场，百度相关人员也未回应此事。 今天下午，在AI开放日活动现场，百度集团副总裁袁佛玉指出，AI创企面临一个“不可能三角”：如何构建技术护城河、加速产品迭代速度、实现健康现金流与有效成本控制。 ▲8月12日，百度“AI开放日”活动现场 针对这个“不可能三角”，百度有几方面解决方案： 一是解决技术问题，提供全栈好用的AI基础设施。基于百度自研的昆仑芯片、百舸算力管理平台、文心大模型和千帆大模型平台，构建从芯片到应用、支持多行业多场景探索的基础设施。 二是持续建设工具平台，通过工具实现大部分繁琐工作自动化，加快产品推向市场的速度。千帆开发平台可提供从数据处理、模型训练到上线部署的全流程能力，企业按需取用即可。比如，一家医疗AI创企借助千帆平台，仅用三周就完成从算法验证到临床部署的全过程，同时成本下降40%。 三是解决成本问题，百度智能云通过三大策略帮助企业实现创新与有效成本控制： 首先，弹性算力实现业界最优效能。基于百度智能云的分布式云架构，AI创企可按需、按节奏调用GPU、FPGA 等异构算力，经测算，成本可比自建数据中心降低60%以上。例如，一家AI视频处理企业通过该服务，每年业务高峰期节省的算力成本超300万元。 其次，引入机器学习运维体系，通过模型版本管理、自动化测试、性能监控等工具，将模型维护成本降低一半以上，故障响应时间优化至分钟级。 此外，整合百度内外部资源，打造创企生态支持计划，包括投融资支持、链接C端用户与B 端商业场景支持。百度联合投资机构、政府机构发起AI创投加速计划，为入选企业提供亿级商业补贴、专属融资通道及各类政策申报支持。过去一年，该计划已帮助20家企业完成亿元级融资。 据了解，百度智能云已服务数百家AI创企，在共同成长中总结出三阶跃迁的成长路径：第一步产品验证期，用最小产品快速验证想法；第二步场景验证期，深入1-2个垂直场景形成标杆；第三步是扩张期，验证成功后，通过平台选择更多合作伙伴，触达更多用户与客户，最终成长为行业优秀企业。 百度智能云副总裁、泛科技业务部总经理张玮表示，AI新势力通常是指在人工智能领域中，以技术创新为引擎、新兴赛道为阵地、商业模式革新为突破点，具备爆发式增长潜力与行业颠覆力，具有一定发展规模、发展增速和研发强度的创新型市场主体。 ▲8月12日，百度“AI开放日”活动现场 当下，AI新势力以技术成熟为基础，政策持续利好，天然具备全球化基因，在技术驱动下呈现爆发式增长潜力，持续突破商业场景的天花板，并在打破传统行业分类的桎梏，通过AI技术重构行业逻辑，“重新定义行业”成为普遍现象。 在活动现场，AI创企心影随形、AI眼镜创企李未可等百度AI合作伙伴分享了具体实践。

东方甄选的股价回到了小作文事件爆发前。 8月以来，东方甄选股价一度涨到32.3港元/股。而2023年11月底，小作文事件爆发前一个月，其股价最高为32.8港元/股。 今年7月以来，东方甄选股价从12港元/股一路上涨，8月12日，截至发稿，东方甄选股价为31港元/股，与去年董宇辉离开后的最低点8.9港元/股相比，涨幅达到248%。 显然，股价上涨并不是因为头部主播，继董宇辉、顿顿先后离职后，东方甄选已没有明星主播坐镇。只剩下俞敏洪一个IP，但是俞敏洪出现在直播间频率并不高，因此或许可以从产品的角度来解释。 东方甄选自营卫生巾表现亮眼。6月以来，其上线的第一款卫生巾，全网开售两天内销售18万单。第三方平台达多多显示，自营卫生巾自上线以来，仅在抖音平台销售额预估高达2000万元。 东方甄选3月推出的自营大白虾同样表现强劲。其上市正值“3·15”曝光虾仁保水剂问题，上线三个月GMV突破2000万元，曾有40到50天处于断货状态。 换句话说：没有大主播，东方甄选的产品也卖爆了。 这意味着，消费者开始因信任产品而非主播来下单。俞敏洪的产品主义战略取得了成效，东方甄选的业绩也得到改善。 根据新东方最新发布的财报推算，东方甄选在2025财年下半年（即2024年12月至今年5月）的营收约为2.99亿美元（约合21.6亿元人民币），经营利润约为620万美元（约合4471万元人民币）。特别是今年3月至5月，东方甄选的经营利润约为720万美元（约合5167万元人民币）。 而在2025财年上半年（即2024年6月至11月），正值董宇辉和“与辉同行”脱离东方甄选初期，东方甄选的经营亏损约1570万美元（约1.1亿元人民币）。 图源：新东方财报 产品战略是俞敏洪转型之初就确立的方向，东方甄选是一家产品公司。然而，董宇辉的意外走红给东方甄选带来了MCN机构模式，与原有的产品模式形成共存。 俞敏洪曾想两全，为董宇辉设立独立直播间寻求平衡，但最终双方仍分道扬镳，东方甄选回归单一的产品路线。 去年7月，董宇辉和俞敏洪刚“分手”，东方甄选在资本市场备受质疑。一个月后，东方甄选又发布一份电商业务调整后净利润增长下滑的年报。几天后，俞敏洪在个人公众号重提了一个他在2022年5月聊过的话题：坚守。那时候，东方甄选和董宇辉都还未走红，他说： 一旦你开始做一件事情，如果你认为这件事情是正确的，或者你认为是有价值的，就必须坚持做下去。 如今，三年已过。俞敏洪坚守的产品战略迎来了市场检验时刻。目前来看，最起码是在资本市场面前过关了。 东方甄选之前，极少机构走产品模式，大部分都是传统的MCN机构模式。而俞敏洪一开始，要做的就是一家农产品科技公司，试图走出一条和红人主播不一样的直播带货之路。 这是东方甄选内部达成的共识。 一方面是产品供应链的建设。提出者是俞敏洪，执行者是孙东旭。后者是东方甄选前CEO，被俞敏洪选中负责直播业务，也是东方甄选产品路线的关键人物，主导了东方甄选自营品体系和东方甄选APP的构建。 2022年4月，东方甄选尚未走红时，其自有APP已在开发中。在孙东旭看来，东方甄选转型做的是农产品，重点是建立品牌。他希望东方甄选是一家农业产品科技公司，这是核心，而非直播。 另一方面，东方甄选不给主播们分成。其CFO尹强曾表示，东方甄选不是MCN机构，不给主播分成，这也是其高利润率的原因之一。 图注：孙东旭在直播 这是东方甄选区别于其他MCN机构的产品路线，但是这条路随着董宇辉的走红被打岔了。 在直播带货行业，头部主播的价值几乎是明码标价，这是行业形成的共识。但走产品路线的东方甄选显然逆行业而行，这也就导致董宇辉这个超级IP的利益分配问题成为后续矛盾爆发的根本原因。 长达两年时间，东方甄选都处于产品路线和MCN机构模式的拉锯阶段。 一方面，东方甄选内部推行“去董化”。“每日人物”曾采访东方甄选内部员工，对方表示内部“去董化”一直存在。如董宇辉直播时长减少、“宇辉力推”标签的消失，文案不允许提及“丈母娘”等。 另一方面，资本市场对其估值更多停留在MCN机构模式的概念上，东方甄选股价因董宇辉起起伏伏，特别是董宇辉的待遇和去留问题，尤其影响其股价。 直到东方甄选小作文事件爆发，董宇辉与孙东旭之间的矛盾公开化，尽管俞敏洪否认，但是情况严重到了“二选一”的地步：保董宇辉还是孙东旭？ 对于俞敏洪来说，董宇辉代表顶级销售，孙东旭代表产品主义。某种程度上，这也是让俞敏洪做出选择，选MCN机构模式还是选产品路线？ 俞敏洪的选择很重要。MCN机构模式的商业天花板并不高。实际上，随着董宇辉效应逐渐减弱，东方甄选的估值已持续下降。2023年11月，小作文事件发生之前，东方甄选股价已经跌至29港元/股，相较于转型以来76港元/股的最高点，已经跌去62%。 但是流量也不能不要。俞敏洪做了看似两全的选择，为董宇辉成立独立直播间，孙东旭转到幕后负责产品。 这并不能从根本上解决问题，产品路线和MCN机构模式的拉锯战仍在持续，股价仍然因董宇辉言论而波动；东方甄选的流量和销售数据也并未好转。最终俞敏洪支付2.18亿元“分手费”，与董宇辉彻底切割。这意味着，产品路线和MCN机构模式很难两全，至少在东方甄选内部如此。 俞敏洪在股东大会上说，“我们把内部环境、外部环境通过这样的努力解决好以后，东方甄选就有了一个清朗的、安宁的、面向未来可预期的确定性越来越强的发展环境。” 俞敏洪最终选择了单一的产品路线。一方面，东方甄选依靠产品口碑逐渐给公司“回血”；另一方面，东方甄选抓住热点事件进行营销，同样给公司带来销售。如自营卫生巾的发布，就是东方甄选将热点和产品战略结合的一次案例：听到用户呼声，抓住行业痛点，响应需求推出产品。 产品主义的红利还带动了其自营渠道的发展。东方甄选卫生巾两次首发于自有APP，刺激了APP下载量攀升。七麦数据显示，近一年来，东方甄选APP在iOS端的7月下载量迎来小高峰。 图源：七麦数据 专注产品战略使得东方甄选的商业价值得到最大保证。其自营品GMV不仅可以全部计入东方甄选收入，而且毛利率更高。2023年，东方甄选的毛利率一度达到38%。如今，其自营品SKU达到600款，GMV占比已提升至39%。 在当前的商业环境下，产品主义已经被验证过，是一条能够带来商业回报和流量价值的可行路径。 典型案例当属雷军，他将产品主义做到了极致。从早期小米手机追求极致性能和性价比，到凭借生态链打造产品赢得用户信任，再到小米汽车的推出，乃至互联网上形成 “雷军许愿池” 的赛博现象，皆源于雷军对产品主义的追求。 这种投入，最终反哺到雷军身上，不仅为小米带来销量和利润，还让雷军成为当下最受欢迎的企业家之一。据新榜数据，雷军2024年在抖音平台粉丝增长2300万，位列年度涨粉榜第四；2025年上半年再增800万粉丝，再次进入平台涨粉榜前十。 何为产品主义？ 并没有固定的概念，但是若要将这个概念具像化，那么代表则有乔布斯、雷军、于东来等企业家。乔布斯坚持产品主义，带领苹果成为市值最高的科技企业之一。产品主义能够穿越周期，即使在当下消费降级的环境中，胖东来、山姆等企业仍因产品备受推崇。 胖东来的产品得到市场认可，营收大幅增长。《每日经济新闻》报道，2024年胖东来销售额约为170亿元，同比增长58.5%，2025年上半年销售已超过117亿元。 当市面上的产品被爆出品质问题后，胖东来的同类产品总会被抢购一空，如酱油、卫生巾等，主要就是胖东来建立了严格的选品和检验机制。胖东来创始人于东来说，对待产品像对待生命一样。 乔布斯也是产品大师。从产品研发到抵达顾客手中，乔布斯对苹果的整个产品系统进行管理和掌控。被赶出苹果的几年里，苹果市场份额不断下滑，后来乔布斯感叹，是因为他们追求利润，而不是改进产品。 无论是乔布斯，还是雷军，亦或者胖东来和山姆，他们之所以能够在这个时代备受推崇，共同点是追求产品至上的价值观。 俞敏洪对东方甄选的定位也是如此，他曾在强调自营品战略时说，“如果（东方甄选）只是一个卖货的平台，那只能是一时的兴旺，在商业模型上是不稳定的。” 如今，俞敏洪正对产品进一步发力，向山姆模式看齐，并且向胖东来学习经验。然而，产品路线也给俞敏洪带来一些难题。 这是一条重资产路线，无论是供应链投入，还是前置仓建设，都对成本控制提出了极高要求。山姆模式的核心是会员店+前置仓。东方甄选也试图这样做，不过相比于山姆在中国的数百万会员，其25万的会员相差较远；此外，山姆在中国的前置仓总数达400个，而去年东方甄选为27个。 其次，产品路线要和营销结合，才能更加凸显价值。卫生巾对东方甄选的反哺，和热点事件间接带来的营销效果脱离不开。正如雷军不仅是一个优秀的产品经理，也是一个营销大师。对东方甄选而言，像卫生巾这样依赖热点的爆款产品，可遇而不可求。 俞敏洪和董宇辉的选择，代表了直播带货的两条路线。 东方甄选本质上是一家产品公司，用两条腿走路，一条是渠道，另一条是产品。后者是其战略核心。而董宇辉的模式还停留在渠道上，运营方式更接近于一家依赖头部主播的MCN机构，连董宇辉都调侃自己是“二道贩子”。 董宇辉可参考的模式是交个朋友。后者2024年报告显示，全平台GMV为150.8亿元，净利润约为7000万元，经调整后净利润约1.2亿元。2024年，与辉同行的GMV约为102亿元。 当然，不排除当下董宇辉的带货影响力超过罗永浩，未来GMV会有较大提升。但是董宇辉的流量瓶颈已经开始显现。字母榜(ID：wujicaijing)此前曾报道，2025年上半年，“与辉同行”直播间日均观看人次较2024年同期下降45%。 做“二道贩子”的潜在影响还在于，对产品把控稍有不力，极易反噬主播个人声誉，进而削弱其IP的长期价值。 俞敏洪走的产品路线，可想象的商业空间相对较大，如山姆、胖东来都展示了商业潜力。更重要的是，深度介入供应链并严控品质，可降低产品翻车概率，从而规避对IP的负面影响。 无论从商业价值还是IP价值来看，董宇辉都需要新的叙事。 目前，董宇辉还尚未享受到产品红利带来的增益，却已因带货部分商品对口碑造成了一定伤害。当下，董宇辉更需要依托优质产品来构建用户信任。此外，字母榜曾分析称，董宇辉过往的出圈时刻多与东方甄选绑定，如今随着流量减弱，他亟需新的价值支撑。 而已被验证过的产品主义，或许能成为董宇辉破局的关键。 在这方面，东方甄选的经验可供参考。初期，东方甄选也多次因产品陷入争议之中，但是今年以来因为产品重新获取了用户信任。尽管尚未达到公众对雷军“入行即整顿”般的期待，但其产品战略已显成效。 董宇辉并非不懂产品的重要性，并且也试图探索产品。 他的榜样是乔布斯，董宇辉曾在采访中说，乔布斯给了他一种新思路：当商业模式发展到一定阶段，产品能够赢天下时，企业第一负责人的精力就是在产品上。 早在半年前，董宇辉就已开始计划向供应链上游延伸。为此，董宇辉成立了公司“兰知春序”。正如董宇辉所说，这是一家与“与辉同行”定位不同的公司。从目前商业模式来看，这家公司正在探索供应链，发展自营品类。 图注：与辉同行自营品 对于产品模式，董宇辉有自己的见解：“你自己对产品的要求是什么，你要用什么样的材料，你要去服务怎么样的客户，这个关键是你自己订的产品战略。” 目前，董宇辉已经开始在做一些产品上的探索。例如，提出产品需求，和厂家联名开发产品；又如在供应链上和厂家合作，推出“与辉同行”自营品。 不过，相比于东方甄选，董宇辉的步子相对较小，还没有和产品形成强链接。董宇辉若要迎来属于自己的“产品主义时刻”，或许还需时日。

凤凰网科技讯 8月12日，宇树官方发布海报宣布将参赛首届世界人形机器人运动会。海报中还提到，有多支其他团队使用宇树机器人硬件参赛（使用他们自研的算法），因赛事项目紧凑较多，宇树自身参与部分没有参与全部项目。 据了解，8月14日至17日，2025世界人形机器人运动会将在北京国家速滑馆举办。

续写20年前 大洋彼岸 绿坝传奇 不知道还有多少人记得「绿坝·花季护航」？ 「净化网络环境，呵护青少年健康成长」，是它强行赋予自己的使命。它曾有设计很多功能，其中之一，就是以肉色区域识别色情图片，导致猪猪照片惨遭屏蔽…… 当时，这破玩意本来是要全面预装在所有中国电脑里的……后来幸好迫于舆论压力叫停了。 但是没想到已经 2025 年了，大洋彼岸的西方国家们，正在上演一出比绿坝更加精彩的「护航大戏」。 照相验龄？ 7 月底，英国正式施行《在线安全法》。该法律规定任何观看成人内容的用户，都需要接受「高度有效的年龄检查」。 所以做双层 OLED 虽然难，但确实是一个正确的方向。 然而，实际执行起来异常的魔幻：用户需要对着摄像头拍一张照片，让 AI 来判断你是否已满 18 岁。 需要采用这种验证方法的，除了 P 开头的网站之外，也包括 Reddit、Discord、Grindr、Bluesky、X 等管理起来不是特别严格的社交平台。 除了自拍，用户还可以选择提供 ID 证件照片或信用卡验证。 但问题是，用正常人的脑袋都能想到，大部分用户在访问 P 站的时候，应该是不希望实名的…… 更何况，万一数据泄露了呢？ 高科技遇上骚操作 问题是这个验证年龄的 AI，并不是像英国政府所说的那样，很「有效」。 英国政府低估了网友的智慧。法律实施不到 24 小时，网友们就找到了各种绕过年龄验证的方法：虚拟专用网、AI 生成的假身份证等等…… 如果你还在担心自己长得太年轻，通过不了验证——你还是想多了。 别说年龄了，它甚至连真假都分辨不出来。 奇葩案例开始不断涌现：有个英国小屁孩用《死亡搁浅》角色山姆（弩哥 Norman Reedus 饰演）的截图，成功通过了年龄验证系统。 到底该说 Decima 引擎强大，小岛团队的建模顶级，还是 AI 识别系统弱智呢？ 答案更可能是后者。毕竟它能把假人当成真的，也能把真脸当成面具…… 各种各样的漏洞，在法律生效不到一天后就被发现，效率之高令人叹为观止。 这不由得让人想起当年的绿坝，两者的反破解水平，真是「半斤八两」。 根据国外新闻，法律出台后，虚拟专用网也成为了这个年龄验证系统最受欢迎的破解工具…… （确实没想到，2025 年了，外国网友也被迫用上了。） 但更讽刺的还在后面： 英国这条法律还规定，网站推广帮助绕过年龄验证的工具，属于违法行为…… 「花季护航」模式，输出全球 国家层面，英国并非花季护航的独行侠。 美国之前一直有一条「年龄验证违宪」的判例，但是在今年刚刚被最高法推翻了。截至目前，美国已经有 19 个州实施了年龄验证法律。 澳大利亚则更进一步，目前干脆禁止了 16 岁以下用户使用社交媒体。 相比英国的自拍验证，欧盟的方案更加系统一些：它推出了一个年龄验证的数字身份系统，来保护儿童在线安全。目前有 5 个欧盟国家正在试行这个系统。 各国做法虽然各有不同，但目标出奇地一致：保护儿童免受网络有害内容的侵害。 08、09 年那会就在上网的中国同学们，大概快要 PTSD 了。 公司层面，YouTube 在这场运动中表现得十分积极。它在美国市场上线了年龄估算技术，通过多种显式和隐式手法来识别青少年用户，并启动额外保护措施；兄弟公司 Google 也不甘落后，开始在 Google 账户中使用相似的年龄估算功能。 Meta 则陷入了和苹果、Google 的论战，围绕儿童年龄检查的立法，展开了激烈的辩论。 具体来说，Meta 花钱游说了一些美国地方立法机构，将判定年龄的责任交给应用商城（App Store 和 Play 商店），而不是应用服务商（Facebook 和 Instagram）。 总的来说，在西方国家，针对青少年的网络监管，在今年真的开始发力了。 ——只不过，这种努力虽然包装在「隐私」和「保护儿童」的名义下，味道却实在有点熟悉。 道高一尺，魔高一丈 和中国网民曾经疯狂攻击绿坝一样，西方舆论界也不太看好这个年龄审核的趋势。 美国的一些非营利机构、隐私权专家等，都对年龄验证的要求提出批评。他们认为，这类法律打着「保护儿童」的旗号，却会威胁到成年人的数字匿名性，让更多个人隐私数据暴露在风险之下。 也有支持者，他们认为，保护儿童免受有害内容侵害，是政府和立法者的天生责任。技术风险可以通过不断改进来弥补。 但正如网络安全的铁律所说，只要有额外的技术，就有额外的攻击面。只要有限制，总会有人会想办法绕过它。道高一尺，魔高一丈。 英国为代表的西方青少年网民，在这场冲破新「绿坝」的较量中，目前略胜一筹。从虚拟专用网到假证件，从游戏截图到各种不断被发现的「黑科技」，他们展现出了惊人的创造力。 中国网友，在他们身上看到了年轻时候的自己。 跳出地域和意识相态的框架，你会发现人类在面对同样问题时，反应是如此的相似： 政府想要保护，公司想要营利，隐私倡导者想要自由，而青少年想要突破所有限制。 这场全球性的「花季护航」运动，还将继续下去。技术会越来越复杂，争议也会越来越激烈。 但有一点可以确定的是：在互联网时代，保护青少年的愿望，有时会变成不切实际的妄念——这一点也是全人类共通的。 至于那些正在用各种「骚操作」破解年龄验证的外国小屁孩们，他们大概不会想到…… 自己正在续写一个 20 年前始于大洋彼岸的传奇故事。 文｜杜晨

华为nova 14 Ultra手机获鸿蒙HarmonyOS 5.1.0.128升级，小艺导航条可快捷开启定向拾音等功能 IT之家 8 月 12 日消息，华为 nova 14 系列手机今晚开启了鸿蒙 HarmonyOS 5.1.0.128 SP10 版本升级，主要优化了部分场景的使用体验。其中，nova 14 Ultra 手机新增支持小艺导航条快捷开启定向拾音、噪音抑制、智能加速等功能。 ▲ IT之家图赏：华为 nova 14 Ultra 实拍 IT之家附华为 nova 14 Ultra 手机此次更新内容如下： 小艺 在应用直播界面长按小艺导航条，可快捷开启定向拾音、噪音抑制、智能加速、免打扰等功能，帮助您在直播时降低环境噪音，提升拾音效果，优化直播网络状态 系统 优化部分场景的使用体验 系统重要补丁 亲爱的用户，本次更新优化了部分场景系统的使用体验，推荐您进行更新。 需要注意的是，华为目前采用分批的方式进行升级推送，未收到此版本更新的用户需继续等待。

今年车企们有一个统一的关键词叫做「整合」。 去年吉利发布《台州宣言》，通过战略整合来减少内部品牌之间的资源内耗；上汽集团将上汽乘用车公司、上汽国际、创新研究开发总院、零束科技、海外出行 5 家公司整合形成「大乘用车板块」；蔚来将乐道和萤火虫品牌整合进主品牌体系，撤销独立事业部地位；广汽研究院拆分为三院（造型、整车、平台）后，与产品本部平行组成 「大研发体系」。 在市场竞争不断白热化的当下，各家车企都在通过资源集中降低内耗，以提升自己的竞争力。作为三大汽车央企之一的东风集团，前不久也宣布将东风奕派、风神、纳米三个品牌统一整合于「东风奕派科技公司」来来解决资源分散问题，通过用户直达和技术的开放共生来解决效率问题。 我们熟知的东风风神品牌被定位于专注于燃油、HEV 和 PHEV 等节能车，而东风风神 L8 则是整合完成后发布的首辆车。 8月 11 日晚，东风风神 L8 正式开启预售，全系共推出 4 款车型，预售价格为 12.99 万元 – 14.99 万元。 东风风神 L8 主要面向主流家庭用户，全系采用 5 座布局，车辆长宽高分别为 4762×1910×1677mm，定位为紧凑型混动 SUV ，但 2825mm 的轴距达到了中型 SUV 标准。 东风阐述风神 L8 的主要外观设计理念为「兼顾了家里不同成员的审美需求」。新车车辆整体造型简洁大方，提供了白、青、银、黑以及两种灰色可选。 风神 L8 前脸采用封闭式设计，配有贯穿式灯带和像素样式的大灯，尾部使用了贯穿式尾灯和小尺寸扰流板，显得有一定层次感。车身流线顺滑，采用了半隐藏式车门拉手和 19 英寸的轮毂，腰线从前翼子板延伸至尾部，配合银色装饰条和双色轮辋，整体看上去比较协调。 新车内饰有白、橙、黑三种颜色可选，在 2825mm 的轴距下空间表现不错。车内座椅系统采用高密度发泡与多层结构设计，覆盖了柔软皮革材质，梦想版车型的前排座椅配备座椅加热、通风、按摩与腰部支撑功能。同时主驾座椅的一键小憩功能可实现接近 180 度平躺，第二排座椅则拥有 260mm 的前后滑动范围以及 16 段 125° 的靠背调节，后排完全放平情况下可以拓展出纵深 2.1 米的纯平空间。 东风风神 L8 配备高通骁龙 8155 芯片，搭载 15.6 英寸 2.5K 分辨率中控屏与 8.88 英寸全液晶仪表，车机系统内置了 Deepseek 和豆包双 AI 大模型，支持Carplay、HiCar、Carlink 等手车互联功能，内置的通勤、露营、亲子等预设模式则可以通过车辆 GPS 定位自动切换。 除此之外，东风风神 L8 则提供了 540°全景影像、分段式可开启全景天窗、4.5L 车载冰箱、流媒体内后视镜、19 扬声器 WANOS 全景声音响、后排老板键、车载香氛、遮阳帘、后排小桌板和 15.6 英寸 2.5K 后排吸顶娱乐屏等舒适性配置。 辅助驾驶系统方面，新车提供了自适应巡航、车道保持、碰撞预警等 28 项功能，顶配版车型则进一步增加了盲区监测、变道预警、后方穿行刹停及智能开门预警等拓展功能。 新车还配备主副驾安全气囊、侧气帘与行车记录装置，同时设有胎压监测、儿童安全门锁以及电动尾门防夹机制。 东风风神 L8 的动力系统使用了「马赫电混」方案，由一台 1.5T 涡轮增压混动专用发动机和永磁同步电机组成，整合综合输出功率为 265kW，扭矩为615N · m。新车有 18.1 度或 30.3 度两种电池可选，纯电续航里程分别为 112km 和 185km，满油满电下综合续航里程可达 1300km 以上。 东风风神 L8 进入的 10-15 万元家用 SUV 市场的竞争十分激烈，其面临的主要竞品有比亚迪宋 L DM-i，吉利银河星舰7 EM-i 以及长安启源 Q07 等车型，风神 L8 在其中凭借较好的空间和动力表现占有一定优势。

作者 | 王涵 编辑 | 漠影 二季度末，华为推出首款纯血鸿蒙AI智能手表HUAWEI WATCH 5，该手表首次接入Harmony Intelligence（鸿蒙智能），也是业界首发X-TAP智感窗技术的产品。 ▲HUAWEI WATCH 5整体实图 X-TAP智感窗，是HUAWEI WATCH 5与此前的华为手表最大的差异，它位于表侧旋钮的下方，是一块略高于表身的触控区域。压感窗可以通过提取指尖信号进行采集与监测，和腕部采集同步进行。 X-TAP智感窗配备压感传感器，可识别用户触碰的力度差异。以下体验到的微体检功能就需要右手按压（左手佩戴手表）智感窗开启和操作。 ▲HUAWEI WATCH 5侧边X-TAP智感窗 智东西记者针对WATCH 5进行了一段时间的佩戴体验，重点体验了X-TAP智感窗压感、微体检、健康摘要以及小艺AI等功能。 先说最直观的手感，与Fit系列相比，WATCH 5佩戴起来还是有点分量的，如果是习惯佩戴运动手环或者手表的用户，初次戴起来会有沉甸甸的感觉，非常有存在感。 ▲HUAWEI WATCH 5户外佩戴实图 功能方面体验下来还是比较顺畅的，WATCH 5健康功能与华为手机运动健康端对端的信息传输几乎无时差。小艺AI还是需要呼唤“小艺小艺”才能唤起，且在环境嘈杂的时候容易误识别。 鸿蒙系统与第三方应用的兼容也有很大进步，练练健身、支付宝、喜马拉雅等App都能适配，虽然还不是非常全面，但够用。 ▲HUAWEI WATCH 5表盘背面实图 一、智感窗按压需要用力，微体检1分钟就能得到体检报告 HUAWEI WATCH 5的微体检和血氧监测功能就是依托于X-TAP智感窗，初次使用时容易掌握不好力度，太轻触碰会有识别不到导致体检中断的情况发生。我在一开始体验的时候就有好几次中断，亲测还是需要用点力。 按压3秒唤起后，用户还需要按压30秒完成心电图的监测（Fit 3需要45秒），按压10秒完成心率、血氧和压力的检测，之后就不再需要按压智感窗了。 在微体检中还有一部分关于肺部的项目，需要用户在安静环境下对着手表咳嗽，如果环境嘈杂可能会导致误判，不过这部分可以跳过，等待环境允许再进行。 完成健康监测后，手表上显示如上图的简略版体检报告（可以下滑），主要显示本次体检的各项数据。最底端可以点击去往手机查看，手表直接联动手机跳出华为运动健康页面查看完整版报告。 可以看到，微体检测试的项目涵盖了血氧、心率、体温、压力等基础检测，还有心电图、血管弹性以及心血管风险等心血管健康监测，在呼吸健康部分主要检测了肺功能、慢阻肺以及肺部感染风险等指标，比我想象的覆盖面要广。 在微体检之外的健康监测板块，和之前的版本相比，WATCH 5新增了HRV心率变异性监测、高血压风险评估（需单独激活，显示最近一次结果）、女性卵巢功能评估检测及情绪健康监测等指标。 并且血氧监测技术也可以连续测量了，此前的设备都是单次点击出值，WATCH 5可直观展现血氧变化趋势，在降氧环境中能动态反映血氧及身体状态。 二、健康摘要由浅入深显示指标趋势，可以随时了解健康状况 与微体检贯通的，是HUAWEI WATCH 5首发的手表侧健康摘要功能，可以综合运动指标解读个人多项健康指标。 健康摘要功能与微体检的区别就是，这个功能能够智能分析用户运动和健康数据关联性，提炼对比长时间的数据变化趋势，并且据此提供个性化信息及解读建议。 要想获得更加精准的提醒，需要用户长时间佩戴，积累越多数据，它的分析提醒越精准。当数据异常或变化时，手表还会自动推送通知卡片，提醒我关注并提供关联分析。 从手表册侧可以看到数据变化、静息心率、活动热量还有包括入睡时间和压力指数的数据，同样地点击前往手机查看，手机就会自动跳转华为运动健康页面。 当然，手机端也有直接的入口。在手机端的华为运动健康主页面下方会显示如下的健康摘要卡片，主要显示近7天日均静息心率、运动三环以及日均消耗卡路里等基本信息，点击查看详情会跳转更加详细的分析报告。 相比于健康监测后的体检报告，健康摘要功能会收集每一次的体检数据，包括长期的静息心率、活动三环记录、活动热量、压力还有步数、睡眠等数据，以图文形式显示趋势，并且在健康数据变化或异常时，提供个性化健康建议。 在趋势列表可以看到各项指标在过去六周或近30天的数据趋势，它还会将把出现变化的指标前置，让你一眼就能看到。 在“所有摘要”部分，还可以分别查看细分项目的报告。具体项目的摘要里有每周摘要和月度摘要两部分，会显示近7天的日均静息心率和月度趋势，仔细看下面还有一行小字，显示长期佩戴还会有年度摘要。 三、小艺能主动追问、提前预判，但还需主动唤起 HUAWEI WATCH 5搭载的小艺语音助手，支持100+运动、15+健康app及13个基础原生应用的语音操控，可以记录饮食、设置运动目标等等，手动操作可能需要十多步，唤醒小艺一句话就能搞定。 比如我可以唤醒小艺让他帮我设置一个明早八点的闹钟，还可以追加条件：在工作日响、跳过周末等。 还可以直接说：开始跑步，小艺会自动跳转到跑步界面开始记录时长和里程。 小艺还可以从一句话中获取多条指令，并能够实现模糊意图理解，主动刨根问底，还能上下文进行操作或回答问题。 例如，我跟小艺说“帮我给明天加一条日程提醒”这样比较模糊的指令，小艺会继续追问“添加几点的提醒呢？”“提醒的内容是什么”，让指令更明确。 在初始界面，小艺还会显示一些预设的问题，是结合近期个人数据以及我的过往询问归纳出来的、我可能会问的问题。 结语：智能穿戴聚焦健康等实用功能，或将成为刚需产品 整体体验下来，WATCH 5的X-TAP智感窗和健康摘要、微体检等功能都十分实用，并且操作简单，比较适合需要监测健康状态的人群来佩戴使用。 小艺AI在运动健康场景的落地也和整个健康监测功能很契合，也体现出了其作为首款纯血鸿蒙手表的生态优势。 但对于仅用手表记录睡眠和运动情况的人群来说，WATCH 5在功能上会有一些冗余，可以慎重考虑，毕竟价格也不算便宜。对于注重健康管理、习惯用语音简化操作的用户，或许是目前体验最均衡的选择。 随着华为在AI与穿戴设备联动上的不断扩展和深入，未来AI智能手表或将成为更多人的刚需。

IT之家 8月12日消息，荣耀手机今日官宣，荣耀Magic V Flip2即将上市： 携手Professor Jimmy Choo周仰杰博士重塑时尚法则 —— 每一处设计，都是精准到毫米的优雅；每一次开合，都像在唤醒一片私藏星空。 光影流转，开合如诗，敬请期待！ 从海报可以看到，荣耀Magic V Flip2有望采用类似星空的后盖设计。 据IT之家昨日报道，奢侈品品牌Jimmy Choo的CEO周仰杰在社媒Instagram表示，已与荣耀再次达成合作，将联手荣耀推出Magic V Flip2小折叠手机高定版。 有爆料称荣耀Magic V Flip2手机将在本月发布，主打5500mAh±容量电池，号称“小折最大电池”，配备80W快充头，提供月影白/钛空灰/晨曦紫/织梦蓝配色。 作为参考，荣耀Magic V Flip Jimmy Choo限量高定款于去年6月18日开售，搭载第一代高通骁龙8+处理器，采用16GB+1TB的内存/存储空间组合，定价6999元。 荣耀终端股份有限公司产品线总裁方飞发文称，看到了很多朋友对荣耀小折叠的关注和讨论，包括对“两个小目标”的猜测以及高定设计手稿的肯定。她透露，即将到来的Magic V Flip2手机无论是从外观到影像，还是从技术到体验，都将再攀小折叠品类高峰。

小鹏汽车即将迈出增程的第一步。 翻看最新一期的工信部申报目录，小鹏汽车首款增程车型——小鹏 X9 增程版赫然在列。综合所有信息后我们发现，小鹏希望以一种更加彻底的电动化体验，来定义它的增程产品。 设计层面，小鹏 X9 增程版的改动非常克制，它几乎完整保留了纯电版颇受认可的「星舰美学」，棱角分明的车身依旧在同质化的 MPV 市场中显得独树一帜。 由于进气需变大，X9 增程版最显著的变化在于车头，前脸原先的蜂窝状饰板被横向的主动进气格栅取代，车尾的后包围也有些许简化。 车身尺寸的变化同样细微。长宽高分别为 5316/1988/1785mm，轴距 3160mm。与纯电版相比，仅车身长度微增 23mm，其实际的座舱空间大概率可以参考纯电车型。 动力总成是变化的核心。 X9 增程版搭载了一台来自哈尔滨东安动力的 1.5T 发动机，最大功率 110kW。这台发动机并不直接驱动车辆，而是始终工作在最高效的转速区间，专职为电池和驱动系统供能。 真正驱动这台大家伙的，是一台最大功率 210kW（281 马力）的后置电机，与之匹配的，是兼顾成本与安全性的磷酸铁锂电池组。何小鹏在社交媒体上暗示，这块电池最高可以提供 450km 的 CLTC 纯电续航里程，综合续航里程超过 1500km。 这在同级中处于绝对的领先地位，远超腾势 D9 DM-i（最高 200km）和岚图梦想家 PHEV（最高 236km）等主要对手。 选择磷酸铁锂电池，除了成本因素，更深层的考量或许在于其较优的热稳定性和更长的循环寿命，这对于需要频繁充放电以维持纯电行驶的增程车而言，至关重要。 真正让 X9 增程版区别于对手的，或许是那些申报信息里看不到的东西。 参考纯电版车型的配置，后轮转向和双腔空气悬架这两项关键配置，会作为产品基因的一部分被保留下来，成为它在市场中的一个结构性优势——一个车长超过 5.3 米的庞然大物，却拥有仅 5.4 米的转弯半径。 而双腔空气悬架的价值，则更多体现在乘坐舒适性上。它不仅能确保多乘员状态下乘坐体验的一致性，还能在不同路况和驾驶模式下调整悬挂软硬与高低，兼顾高端 MPV 所需的舒适与操控质感。这些细节，共同构成了 X9 增程版在硬件层面的竞争力。 用纯电的逻辑，造一台更好的增程车 强大的硬件配置，构成了 X9 增程版在市场中搏杀的资本。但要真正理解小鹏的意图，还需要从它的「超级增程」说起。 这个听起来颇为自信的词，源自去年 11 月小鹏 AI 科技日上发布的「鲲鹏超级电动体系」。按照官方的说法，「鲲」代表下一代增程技术，「鹏」则代表小鹏已有的纯电技术体系。其核心，便是在纯电技术优势的基础上，再做一个体验更好的增程。 为一台主要依靠加油来解决里程焦虑的增程车，配备高成本的 800V 高压平台，这在商业上似乎并非最优解，但这背后是小鹏的一种技术坚持，或可称之为源自纯电体系的技术惯性——即使用户选择增程，其核心的补能体验也不应被降级。 小鹏试图解决多数混动车在快充桩上「充不快」的普遍痛点，让充电速度向纯电看齐，维护纯电品牌的技术体面。 这套体系与长达 450 公里的纯电续航共同指向一个核心理念，即增程器是解决「偶发性长途焦虑」的保险，而非日常出行的主角。 在此基础上，对增程器启动时 NVH（噪音、振动与声振粗糙度）的优化，就成了维护「电动感」的另一道防线。一个好的增程，应当在需要它时，尽可能地不打扰座舱内的安静与平顺。 为此，小鹏试图引入「智能化」这个新变量。其 AI 天玑系统不仅服务于座舱与智驾，同样能赋能动力系统。通过结合导航路况、驾驶习惯进行预判，让能量管理从被动响应走向主动规划。 小鹏并非从一开始就笃定增程路线。 时间拉回 2022 年末，当公司内部讨论未来方向时，「增程」仅仅是与「低价」并列的选项之一。在当时那个增程市场前景未明的时刻，小鹏选择了后者，并最终孵化出 MONA 品牌。 然而，市场的演变速度超出了许多人的预料。到了 2024 年，当理想、问界等对手在增程赛道上高歌猛进时，市场的选择已经不言自明。对于小鹏而言，重新拾起增程，是一次顺应时势的必要回归。 ▲ 小鹏 G01 谍照 X9 增程版仅仅是一个开始，根据官方规划，未来将有至少 5 款增程车型陆续问世，覆盖轿车和 SUV。最先被推向市场的，将会是代号为 G01 的中大型 SUV，它将作为主力产品，深入由理想、问界等品牌构建的家庭用车市场腹地，承担起大规模扩张的重任。

大多数的用户为这 3% 的令人激动的小时刻，去妥协了 97% 的舒适的日常体验。 长城汽车 CTO 吴会肖在全新坦克 500 的发布会上，用这样一组数字，点明了硬派越野车主们长久以来的一个核心矛盾。 为了少数时刻的翻山越岭，用户需要接受日常通勤中，可能存在的笨拙操控和相对滞后的交互体验。这是一种在过往被普遍接受的行业取舍。 而全新坦克 500 此次的更新，便是坦克品牌为这个议题交出的一份答卷。它的核心思路很明确：不再让用户做选择题，而是在一台车上，同时满足越野、豪华与智能这三个在过往看似冲突的需求。 坦克在发布会上公布了全新车型的预售价格。其中，全新坦克 500 Hi4-T 为 36 万元；定位更高的 Hi4-Z 版本为 38.88 万元。 这个价格所锚定的，是坦克品牌在产品策略上的一次清晰表达。它试图证明，一台车的硬核实力，与其在日常生活中的质感和智商并不矛盾，三者可以，也应该同时在一台车上实现。 鱼和熊掌，它全都要 要理解坦克 500 的这次进化，照例先从它的外形看起。 乍眼一看，全新坦克 500 和现款车型在造型上没有太大的区别，还是属于自己的那套「中式豪华」。 无论是源自古代殿宇屋顶、追求横向开阔感的「曲折中网」，还是取自榫卯结构、层层咬合的「斗拱大灯」，亦或是借鉴城墙线条、贯穿车身的「承天腰线」。在坦克看来，这些设计语言共同的目标，是在恢弘的体量感之下，营造一种中正、大气的秩序之美。 车身之内，是两套愈发成熟、但性格迥异的混动系统。 在动力层面，全新坦克 500 延续了其全面混动化的策略。本次发布的 Hi4-T 与 Hi4-Z 两种版本，并非单纯的高低功率之分，而是分别代表了两种截然不同的技术思路。 Hi4-T 可以理解为一种 P2 架构的混动，它将电机放置在发动机和传统的 9 速自动变速箱之间，最大限度地保留传统越野车的机械四驱结构，系统综合功率为 310kW（415 马力）。 ▲ Hi4-T Hi4-Z 则更侧重于电，采用了一套集成度更高的 3 速 DHT 专用混动变速箱方案，635kW（851 马力）的综合功率远高于 Hi4-T，驾驶感受也会趋近于一台纯电动车：安静、平顺、响应极快。 这种架构的差异，直接带来了性能表现的不同。Hi4-Z 的零到百公里加速时间为 4.3 秒，踏入了高性能车的门槛。而 Hi4-T 的 6.9 秒，对于一台大型 SUV 而言同样可观，但它的性格显然更温和，动力输出也更线性。 对于这两套系统的越野能力，长城早就用环塔拉力赛的冠军奖杯证明过了，不必再过多解读，更重要的反而是长城在「豪华」和「智能」这两方面的动作。 全新坦克 500 座舱里有不少地方都体现了长城的新思考——从场景出发。 例如，零下 6 摄氏度的压缩机冰箱，是在解决真实的户外需求；带有「渐进式阻尼」的 Nappa 座椅，则是在思考越野时如何提供有效支撑。而前后四座都配备的通风、加热与按摩功能，则是在试图将这种舒适体验，平等地分享给车上的每一位乘客。 长城赋予这辆车的另一层——「智能」，其出发点同样是解决用户的真实痛点。 最典型的痛点，是从城市到越野目的地的长途高速。为此，全新坦克 500 搭载了 Coffee Pilot 智驾系统，核心能力是「车位到车位」的端到端覆盖。它的价值在于将驾驶者从枯燥的机械操作中解放出来，将精力留给真正的驾驶乐趣。 需要指出的是，吴会肖在发布会上反复强调了「人机共驾」这一点，并明确：辅助驾驶不能替你越野，「这个真没有」。 真正有的，是「远红外夜视系统」，它能在夜间、大雾甚至沙尘天气下，帮助驾驶者识别前方物体。这并非一个常用功能，但对于一台时常需要应对非理想环境的越野车来说，它更像是一种底层的安全冗余，在关键时刻，能提供额外的感知能力。 回到城市，这套系统同样致力于解决大型车的「生存」难题，通过记忆泊车、100 米循迹倒车等功能，降低在狭窄空间挪车的难度。 另外，坦克 500 这次还把小蓝灯给加上了。 智能座舱方面，全新坦克 500 采用了基于高通 8295 芯片的 Coffee OS 3 系统——当然这是预料之内的，真正有趣的是，长城在发布会中表示，这套系统的交互逻辑吸取了「10 后是最好的设计师」这一观点。 简单来说，这意味着座舱的交互逻辑在试图摆脱工程师的参数思维，转而回归家庭成员，尤其是孩童的直觉化操作。 后排那块 17.3 英寸的吸顶屏，便是这种理念的集中体现。它不仅提供了娱乐功能，更在细节上考虑周全，提供触控、语音、手势、遥控器、触摸等多达 6 种控制方式，试图让每一个家庭成员，无论老幼，都能找到最顺手的使用方法。 从植根于东方审美的外观，到内里强悍且高效的混动心脏，再到座舱中对用户场景的细致考量。坦克 500 正在试图将两种看似矛盾的气质融为一体：它既有足以应对前路险阻的硬核实力，又具备体察入微、关照全员的细腻心思。 这恰如发布会上被反复提及的那个比喻——一个温和的巨人。 坦克想聊的，不只是车 当产品力的各个维度被逐一铺陈开，全新坦克 500 的市场画像也随之清晰，这辆硬派越野车，正试图将触角伸向更广阔的市场。 这种改变，从一个颜色开始。 魏建军在发布会上花了不少时间，去解释新颜色「敦煌绿」这一命名的由来。他表示，这个名字并非营销团队的包装，而是他本人的坚持，为的是摆脱过去漆色命名喜欢「沾点洋味儿」的习惯。 这是一种品牌姿态的物化：从追随国际标准，到主动从东方文化中寻求审美认同。 这背后，是坦克品牌试图重新定义「豪华越野」的核心价值。用魏建军的话说，坦克为用户提供的，不止于工具属性，更是一种情绪价值。 基于这个逻辑，它与丰田普拉多的竞争，便从单纯的功能、性价比之争，上升到了「生活方式」的对话。普拉多在过往代表着极致可靠的工具，而坦克 500 则在此基础上，试图扮演一个更丰富的角色——它是一个情绪的载体，一个圈层社交的媒介。 它与另一个对手——以理想 L 系列为代表的家庭 SUV——的对话，则建立在不同的价值基点上。 如果说理想解决的是家庭城市出行的「效率与舒适」问题，那么坦克 500 则是在回应这个问题的同时，额外提供了一种「挣脱束缚、拓宽生活半径」的可能性。 这种对不同生活方式的洞察，最终也物化在了全新坦克 500 提供的两种动力选择上。它们分别吸引着两种心态截然不同的用户。 选择 Hi4-T 的用户，他们或许尊重并热爱传统越野的机械内核，但又主动选择用更高效、更现代的混动技术去实践这份热爱。而选择 Hi4-Z 的，则更像是被电驱性能和行驶品质所吸引，硬核的越野能力对他们来说，或许不常用，但必须要有，这是一种对车辆能力边界的探索。 这两种混动路径的选择，本身就是坦克品牌对未来的宣言：无论用户的具体偏好如何，品牌通往未来的技术路线，都已坚定地指向了新能源。 但坦克品牌的视野，显然不止于此。在发布会后半段的对谈中，一些看似即兴的问答，反而透露出其更长远的规划和野心。 在今年上海车展上，长城汽车首次对外展示了自研的 4.0T V8 发动机，而在今晚的发布会里，面对是否会将其搭载于坦克车型上的直接提问，魏建军并未给出确切的承诺，但他说： V8 不是超跑的专属，（搭载它的车）可以是一个顶级的 SUV。 这句话，清晰地释放了两个信号。 其一，是技术上的亮剑。这表明长城在传统大排量内燃机领域，依然保留着深厚的技术积累。其二，则是品牌向上探索的野心。这暗示了坦克的未来，有可能向更高端、更豪华的市场区间发起冲击，去和国际一线豪华品牌在顶级产品上进行对话。 这种全球化的视野，也体现在对汽车运动的态度上。 魏建军将赛车运动定义为「文化表达的最高形式」，并表示将积极参与包括雨林挑战赛在内的国际赛事。这些年来，长城一直在尝试输出品牌文化和生活方式。而赛道，将成为其在全球范围内建立技术认同和品牌共鸣的重要舞台。 今晚发布的这辆坦克 500，更像是坦克品牌发展至今的一个阶段性样本，体现了一家中国车企在技术、文化、品牌三个维度上，同时建立起来的自信。 它所努力的方向，也已经超越了一台交通工具的范畴，更像是在打造一个以越野为起点的「文化产品」——它承载着用户的情绪价值，构建起一个活跃的社群，并开始尝试向全球市场，讲述一个来自东方的、关于探索与生活的新故事。

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西8月12日报道，今日，华为推出AI推理创新技术——推理记忆数据管理器UCM，通过多级缓存显著优化AI推理体验与性价比。 UCM是一款以KV Cache和记忆管理为中心的推理加速套件，提供全场景系列化推理加速方案，通过推理框架、算力、存储三层协同，优化Tokens在各业务环节中流转的效率，以实现AI推理的更优体验、更低成本。 其三大组件包括对接不同引擎与算力的推理引擎插件（Connector）、支持多级KV Cache管理及加速算法的功能库（Accelerator）、高性能KV Cache存取适配器（Adapter），并通过开放统一的南北向接口，可适配多类型推理引擎框架、算力及存储系统。 经大量测试验证，UCM可将首Token时延最高降低90%，系统吞吐最大提升22倍，实现10倍级上下文窗口扩展。 华为计划在今年9月正式开源UCM，届时将在魔擎社区首发，后续逐步贡献给业界主流推理引擎社区，希望通过开放开源的方式，让业界共享这一成果，共同推动AI推理生态的繁荣发展。 同时，华为与中国银联率先在金融典型场景开展UCM技术试点应用，并联合发布智慧金融AI推理加速方案应用成果。 会后，华为数据存储产品线副总裁、闪存领域总裁谢黎明，华为数据存储产品线AI存储首席架构师李国杰，与智东西等媒体进行深入交流。 李国杰强调，用AI处理更高级别的问题，信息量和数据输出会更大，UCM则能够大幅优化成本。今天发布的UCM，是华为第一次提供如此完整的全流程、全场景且可演进的系统性方案。从单点算力模组转向系统级优化，是一个大的变化和趋势。业界有很多开源方案有类似的方向，有的是做了其中某一层或某一些组件，但是并未看到可商用的端到端完整方案。 谢黎明谈道，开源UCM与业界思路是一致的，华为希望通过开放这些成果，为推理体验、生态、成本贡献一份力量，进一步促进框架、存储、GPU厂商共建和成熟化整套机制，真正解决AI行业化落地的效率和成本问题。 一、优化AI推理体验：10倍级上下文窗口扩展，TTFT最高降低90%，Token经济性提升2倍+ 华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰谈道，AI在金融行业大规模使用，推理效率与体验是关键。AI时代，模型训练、推理效率与体验的量纲都以Token数为表征，Token经济时代到来。 AI推理应用落地过程中面临三大挑战： 推不动（输入超出模型上下文窗口） 推得慢（美国大模型推理首Token时延=中国大模型的1/2） 推得贵（美国大模型推理吞吐率大约是中国大模型的10倍） 对此，华为推出UCM推理记忆数据管理器（Unified Cache Manager），通过多级缓存解决AI推理体验与成本问题。 整个AI推理系统中的记忆有三部分：高带宽内存HBM、DRAM都在智算服务器中，可以充分利用但过去没有利用起来的是下面的专业共享存储。 通过一系列算法，UCM把推理过程中有不同延时要求的数据放在不同的记忆体中，实时记忆数据即热放在HBM中，短期记忆数据放在DRAM，其他放在共享专业存储中，通过这样的按需流动来提升整个系统的效率。 UCM主要分为三部分：顶层是推理引擎插件（Connector），与业界多样引擎与多元算力灵活对接，会连接MindIE、SGLang等一些主流推理引擎框架；中间是对缓存记忆数据进行分级管理的一些创新加速算法，运行在智算服务器中；另一部分是与专业共享存储相结合的存取适配器，能提升专业存储的直通效率和降低时延，可以让三级存储更好协同。 通过大量测试，UCM能给推理系统的效率、体验、成本提升带来明显进步。 （1）更快的推理响应：依托UCM层级化自适应的全局前缀缓存技术，可实现任意物理位置、任意输入组合上的KV前缀缓存重用，在多轮对话、RAG知识检索等场景中直接调用KV缓存数据，避免重复计算，使首Token时延最大降低90%、Token经济性提升2倍+。 （2）更长的推理序列：通过动态KV逐层卸载、位置编码扩展、Prefill稀疏等组合技术，将超长序列Cache分层卸载至外置专业存储，通过算法创新突破模型和资源限制，实现10倍级推理上下文窗口扩展，满足长文本处理需求。 （3）更低的推理成本：具备智能分级缓存能力，可根据记忆热度在HBM、DRAM、SSD等存储介质中自动分级缓存，同时融合多种稀疏注意力算法，实现存算深度协同，使长序列场景下TPS（每秒处理token数）提升2-22倍，降低每Token推理成本。 UCM受打字输入法联想的启发，提供一套基于后缀检索的预测联想算法，将行业私域数据和用户习惯构建token级的后缀索引，突破自回归的联想限制，可以一次输出多词，并且存得越多推得越快，比传统MTP预测加速效果更好、更适用于企业场景。 二、面向开源设计，适配多类推理引擎框架、算力、存储系统 KV Cache与记忆数据管理是大语言模型推理中优化性能、降低计算成本的核心技术。但国内AI推理生态中尚未形成以其为核心的完整加速软件体系，相关技术布局存在短板。 随着迈入Agentic AI时代，模型规模化扩张、长序列需求激增以及推理任务并发量增长，AI推理的KV Cache容量增长已超出HBM的承载能力，需要构建“软件优化+硬件创新+存算协同”的架构。 UCM可根据数据冷热分级存储到不同介质中，使KV Cache容量从GB级增长至PB级，是一种更经济、更易用的推理加速方案。 其设计理念是通过开放统一的框架和接口，北向支持多样化的推理引擎连接，南向接入多样化的存储系统，中间在推理加速算法配置方面，开放并呼吁更多的开源和生态伙伴共建丰富的加速算法库。 UCM面向开源设计，上层推理引擎插件接口积极融入主流的开源社区，中间层分级缓存管理接口与Mooncake联合设计，在端到端的XPU直通存储的存储标准和产业接口的定义上与多家芯片厂商进行联合定义。 华为希望联合产业界的力量，共建共创以记忆数据管理为中心的推理加速新范式。 AI技术迭代飞速，因此UCM着眼于未来设计，从KV Cache分层管理走向Agentic AI原生记忆管理与应用加速，除了今年发布的推理加速套件（下图黄色部分）之外，还会持续构建和发布面向Agent知识感知的多模检索加速能力以及未来Agent原生记忆的管理和加速能力。 据李国杰透露，UCM大概从去年6-7月份开始孵化，至今差不多一年，仅是算法方面就有百人级团队投入，未来会面向Agentic AI做更深演进，可能会继续增加投入。 谈到UCM与其他分级缓存管理的差别，李国杰总结了三点： 首先是纳入专业存储。很多分级缓存管理是管理一些裸金属资源，效率不太能满足商用客户要求。纳入专业存储后，华为做了大量软硬系统和卸载的事情，比如直通加速、KV Cache生命周期管理等。 第二，业界现有方案在算法加速库方面几乎只有传统的Prefix Cache一种技术，并没有像UCM这样商用全流程稀疏算法、后缀检索算法及其他算法。相较业界，华为贡献了一些更加丰富、可靠的或加速效果更好的算法，这个算法库还在持续增加中。 第三，推理场景非常丰富，请求输入输出变化多端，各场景下没有一套框架、一套加速机制、一套算法是可以普适的，所以需要一套完整、丝滑、能在各场景、各种长短序列、各种请求下做自动切换和自动适应的方案，只有像UCM这样真正跟客户场景贴身联创和迭代的技术才有这样的能力。 三、技术价值已在智慧金融场景得到验证 在与中国银联的联合创新技术试点中，UCM的技术价值得到验证。 在中国银联“客户之声”业务场景下，借助UCM技术及工程化手段，大模型推理速度提升125倍，仅需10秒即可精准识别客户高频问题，促进服务质量提升。 未来，中国银联计划依托国家人工智能应用中试基地，联合华为等生态伙伴共建“AI+金融”示范应用，推动技术成果从“实验室验证”走向“规模化应用”。 会上，中国信通院人工智能研究所平台与工程化部主任曹峰分享了大模型推理优化的4个主要趋势： （1）大模型落地重心从训练转向推理，应用从ToC到ToB加速成熟； （2）推理目标从单点优化和功能完备转向“成本-性能-效果”三目标协同优化； （3）系统级架构优化将成主流，头部厂商2025年陆续推出推理系统级优化方案，未来结合“模型-场景-架构”的推理架构设计是技术、产业的发展重点； （4）KV Cache是架构优化焦点，以KV Cache为核心的推理方案迭出，其背后依赖的高性能存储、先进调度策略的重要性将愈发显现。 结语：应对AI推理多重性能挑战，UCM能有效缓解资源瓶颈 推理已成为AI下一阶段的发展重心，直接关联用户满意度、商业可行性等，重要性愈发凸显。 AI推理从生成式AI时代的简单推理任务，逐渐向Agentic AI时代的复杂长程推理任务发展，带来了对算力计算量、内存访问效率、超长上下文处理、Multi-agent状态共享等方面的性能挑战。 UCM可通过复用已计算结果、上下文窗口扩展、长记忆保持与共享等技术，减少重复计算与低效内存访问，有效缓解复杂任务产生的资源瓶颈和性能挑战。 通过融合多类型缓存加速算法工具，UCM能够更大程度释放KV Cache与推理框架的性能潜力，实现推理效率的显著提升，并通过开源开放进一步加速探索优化商用AI推理方案的高效路径。