每年都会有人细数微信的罪状，其中一条必被提及的就是 PC 端永远只能扫码登录，对比其他软件账号可以用密码登录并不方便。 毕竟很多时候，我登录 PC 端微信的原因，就是因为我现在不方便用手机。。。 但是最近有一帮人干了一件贼赛博的事儿，让感觉我们可能错怪微信了。 网络安全公司 Hive Systems 近日发布了其 2025 年密码表，年表显示，如果黑客拥有一张前段时间刚发布的 RTX 5090 的话，他们破解一个8位纯数字的密码只需要 3个小时。 而如果黑客们恰好财力雄厚的拥有 12 张 5090 的话，破解的时间能缩短到 15 分钟。 也就是说，如果你还在使用8位纯数字当密码的话，理论上黑客只要花不到 20w 人民币就可以在15分钟内拿下你的账号。 虽然好像也不会有人这么闲这么有钱，会拿 12 张 5090 来破解我价值不足 100 块的账号（bushi 但是表格里的另一个趋势，还是引起了托尼的担忧 —— 同样是8位纯数字的密码，用4090 破解还需要 4 个小时，而用 5090 的话就能快一个小时？ 我也顺带去查了下去年 Hive Systems 发布的年表，发现这些年来，用显卡破解密码的速度，可以说越来越快了。 在惊讶老黄这卡算力恐怖如斯的同时，托尼也忍不住在想 —— 你说现在的显卡啊、处理器啊，一个个算力都这么猛了，是不是我们的账号密码是不是越来越不安全了？ 像微信这样跟我们的钱袋子息息相关的软件，是不是出于这样的考量，所以才这么执着于用扫码登录呢？ 这还不只是托尼自己有过这样的想法，1976 年，惠特菲尔德・迪菲（Whitfield Diffie）和马丁・赫尔曼（Martin Hellman）在提出公钥加密理论时指出：“密码学的安全性依赖于计算复杂性，而算力的指数级增长可能颠覆这一基础”。 惠特菲尔德・迪菲（Whitfield Diffie）和马丁・赫尔曼（Martin Hellman） 不过回到 Hive Systems 这个实验本身，我们可能还要了解一下，所谓的用显卡暴力破解账号密码，到底是怎么一个过程。 其实 Hive Systems ，已经在他们的官网上讲的非常清楚了。 首先各大平台拿到我们的密码之后，并不会以明文的形式存在服务器里。 就好比说，你的密码是 “ password ” ，服务器并不会直接存储这一串字母，而是用一个哈希值计算软件，先加密一遍，变成 5f4dcc3b5aa765d61d8327deb882cf99，然后再存储。 也就是说平台保存的密码不是密码本身，而是密码对应的是以哈希值，这样做主要是防止有黑客攻破了服务器的安全防线之后，直接就能拿到用户的账号密码。 图片来源：天翼云-《实现数据列的加解密》 而且哈希值是不可逆的，因为用不同哈希值计算软件得到的哈希值也有可能不一样，所以即使黑客真的攻破了服务器，拿到了哈希值，也没法直接知道密码。除非黑客能同时破解哈希值的加密算法。 相信有这么厉害的黑客，还不如信我是秦始皇。 图片来源：天翼云-《实现数据列的加解密》 所以，黑客想要进一步的话，也没有更好的法子，只能尝试去列出你键盘上所有字符的组合，然后对它们进行哈希运算，直到找到跟服务器偷来的哈希值一样的组合。 这个组合很有可能就是正确的密码，黑客这时候才会拿着试出来的这个密码到登陆界面去尝试登录你的账号。 说是黑客，手法好像也没比咱一个个试行李箱密码高明到哪里去啊。 而显卡在整个过程中发挥的作用，更多的还是加快不同字母和数字组合的哈希值计算，让黑客能够尽快得出哈希值跟正确密码匹配的字符组合。 毕竟我们都知道，显卡干别的不行，最擅长的就是进行并行计算，一次性计算多个组合可以说是手拿把掐。 来源：NVIDIA-《在 GPU 上使用大规模并行哈希图实现性能最大化》 聪明的差友们应该就要问了，既然是这样，我多整几个字符组合，既有大写又有小写还带个标点符号不就得了，这样黑客就得多试几个组合。 这的确是不错的提高账号密码安全的方式。 当然啦，光靠这样的方式也还是不够的，因为理论上，即使加了更多的字母和符号密码，本质上都只是一堆字符组合，依旧能被暴力算出来，只是时间和算力的问题而已。 所以各大平台，无一例外都在密码的基础上，引入了额外的安验证机制，业内统称为多因素认证（MFA）。 图片来源：代码讲故事 - 《项目实战详细讲解带有条件响应的 SQL 盲注、MFA绕过技术、MFA绕过技术、2FA绕过和技巧、CSRF绕过、如何寻找NFT市场中的XSS漏洞》 顾名思义，多因素认证的意思，就是在账号密码的基础上，引入别的认证机制实现登录，大家比较熟悉的指纹识别登录和面部登录，还有扫码验证这些都属于多因素认证。 除此之外还有短信验证码、硬件令牌等等。 短信验证码的技术原理大家应该比我还清楚了，实际上就是服务器给用户发一个临时性的密钥，等用户输入之后再拿来跟刚刚发出去的对比，对上了就说明 “ 他是对的人 ”。 图片来源：bboyzqh-《简析发送手机验证码原理》 我们开头提的扫码实现思路也有相似之处，细究起来，实际上是将用户的手机账号当成了开锁钥匙，默认用户能够进入手机拿到验证码，能够扫码，就说明用户已经通过了PIN、指纹或面部识别验证，基本就可以确保是在机主本人操作。 相比之下，指纹识别跟面部识别的这种生物特征认证方式会更加复杂一点，大家感兴趣的话以后有机会可以单开一篇带大家的复习一下这两种认证方式，是怎么保证安全登录的。 图片来源：成都有范-《苹果测试带有屏幕指纹传感器的iPhone，或与面部识别共存》 不管是哪一种多因素认证方式，他们的核心逻辑都大差不差，那就是给账号再上一道锁，让用户在登录时除了输密码这种 “ 知道的东西 ” 之外，还得再验证 “ 拥有的东西 ” 。 这样就大大地提高了黑客破解的门槛，手机号接收验证码、面部还有指纹这些，可不像一串密码一样，光靠几张显卡硬算就能算出来的。 早在2020年，微软的工程师RSA安全会议上提到过，多因素认证可以抵挡掉绝大多数的自动化账户攻击，他们每个月追踪的被攻击账户中，99.9% 都没有使用多因素身份验证。 图片来源：站长之家-《微软：99.9％的被黑账户没有使用多因素身份认证》 不用四舍五入都可以说是被攻击全因为用户依旧执着只用密码认证，没用多因素认证。 而在企业应用领域，多因素认证的作用就更大了。 一家名叫 JumpCloud 的公司，在它的《2024年IT趋势报告》声称，83%的组织对某些IT资源采用基于密码的身份验证方式的同时，还要求使用多因素身份验证，另外超过三分之二（66%）的组织要求使用生物识别技术。 来源：jumpcloud- < 2025 Multi-Factor Authentication (MFA) Statistics & Trends to Know > 然而这并不代表着，多因素验证就是牢不可破的。 一个叫 Beyond Identity 的网站就列举了十大绕过多因素身份验证的经典案例，众多多因素认证方案翻车的平台里，不乏有微软、Uber 这样的全球性大平台。 但不管怎么说，多因素认证都是是要比纯密码认证更加安全的。 所以以后登录账号，不管是啥平台，建议大家能扫码就扫码，能指纹就指纹，总之别再盲目相信纯密码的安全性啦。 不过话又说回来，以咱现在这个记忆力，即使不是出于安全考虑，我估计也没法用密码登录。 毕竟那么多账号，谁记得住哪个账号的密码是哪个（狗头

作者 | 李水青 编辑 | 云鹏 智东西6月10日报道，近日，大模型开源圈迎来重磅跨界新玩家——小红书开源了首个大模型dots.llm1。 dots.llm1是一个1420亿参数的MoE（混合专家）模型，仅激活140亿参数，可在中英文、数学、对齐等任务上实现与阿里Qwen3-32B接近的性能。在中文表现上，dots.llm1最终性能在C-Eval上达到92.2分，超过了包括DeepSeek-V3在内的所有模型。 小红书开源大模型的一大特色在于数据。dots.llm1.ins在预训练阶段使用了11.2万亿的非合成数据。作为最新估值直飙2500亿元的国民级社交内容平台，小红书试图证明的是：通过高效的设计和高质量的数据，可以扩展大型语言模型的能力边界。 根据小红书hi lab团队（Humane Intelligence Lab，人文智能实验室）公布的技术报告，其主要贡献总结如下： 1、增强的数据处理：团队提出了一个可扩展且细粒度的三阶段数据处理框架，旨在生成大规模、高质量和多样化的数据，以进行预训练。完整的过程是开源的，以此增强可复现性。 2、性能和成本效益：团队推出了dots.llm1开源模型，在推理过程中仅激活14B参数，同时提供全面且计算高效的性能。dots.llm1使用团队的可扩展数据处理框架生成的11.2万亿个高质量tokens进行训练，在各种任务中展示了强大的性能，所有这些都无需依赖合成数据或模型蒸馏即可实现。 3、基础设施：团队引入了一种基于1F1B通道调度和高效的分组GEMM实现的创新MoE全对多通信和计算重叠配方，以提高计算效率。 4、模型动力学的开放可访问性：通过以开源形式发布中间训练检查点，团队的目标是使研究界能够透明地了解训练过程，从而更深入地了解大型模型的动力学，并促进LLM领域的加速创新。 Hugging Face地址： https://huggingface.co/rednote-hilab GitHub地址： https://github.com/rednote-hilab/dots.llm1 一、性能打平Qwen2.5-72B，仅需激活14B参数 首先看下dots.llm1的模型效果，团队训练得到的dots.llm1 base模型和instruct模型，均在综合指标上打平Qwen2.5-72B模型。 根据评估结果，dots.llm1.inst在中英文通用任务、数学推理、代码生成和对齐基准测试中表现较好，仅激活了14B参数，与Qwen2.5-32B-Instruct和Qwen2.5-72B-Struct相比效果更好。在双语任务、数学推理和对齐能力方面，dots.llm1.inst取得了与Qwen3-32B相当或更好的性能。 具体来看，在英语表现上，dots.llm1.inst在MMLU、MMLU-Redux、DROP和GPQA等问答任务中，与Qwen2.5/Qwen3系列模型相比具有竞争力。 在代码性能上，该模型与Qwen2.5系列相比不相上下，但与Qwen3和DeepSeek-V3等更先进的模型相比仍有差距。 在数学表现上，dots.llm1.inst在AIME24上获得了33.1分，凸显了其在复杂数学方面的高级问题解决能力；在MATH500的得分为84.8，优于Qwen2.5系列，并接近最先进的结果。 在中文表现上，dots.llm1.inst在CLUEWSC上获得了92.6分，与行业领先的中文语义理解性能相匹配。在C-Eval上，它达到了92.2，超过了包括DeepSeek-V3在内的所有模型。 对齐性能方面，dots.llm1.inst在IFEval、AlpacaEval2和ArenaHard等基准测试中表现出有竞争力的性能。这些结果表明，该模型可以准确地解释和执行复杂的指令，同时保持与人类意图和价值观的一致性。 二、采取MoE架构，11.2万亿非合成数据训练 dots.llm1模型是一种仅限解码器的Transformer架构，其中每一层由一个注意力层和一个前馈网络（FFN）组成。与Llama或Qwen等密集模型不同，FFN被专家混合（MoE）替代了。这种修改允许其在保持经济成本的同时训练功能强大的模型。 在注意力层方面，团队在模型中使用了一种普通的多头注意力机制。在MoE层，团队遵循DeepSeek、Qwen的做法，用包含共享和独立专家的MoE层替换了FFN，他们的实施包括为所有token激活128个路由专家和2个共享专家，每个专家都使用SwiGLU激活实现为细粒度的两层FFN。负载均衡方面，为了降低训练和推理期间的模型容量和计算效率，团队采用了一种与DeepSeek类似的辅助无损的方法；此外，团队还采用序列平衡损失，以防止任何单个序列中的极端不平衡，以此使dots.llm1在整个训练过程中保持良好的负载均衡。 预训练数据方面，dots.llm1.ins在预训练阶段使用了11.2万亿tokens的非合成数据，主要来自通用爬虫和自有爬虫抓取得到的Web数据。 在数据处理上，团队主要进行了文档准备、基于规则的处理和基于模型的处理。其中文档准备侧重于预处理和组织原始数据；基于规则的处理旨在通过自动筛选和清理数据，最大限度地减少对大量人工管理的需求；基于模型的处理进一步确保最终数据集既高质量又多样化。 其数据处理管道有两项关键创新，如下所示： 1、Web杂乱清除模型：为了解决样板内容和重复行等问题，团队开发了一种在生产线级别运行的轻量级模型。这种方法在清洁质量和计算效率之间实现了有效的平衡，代表了开源数据集中不常见的独特功能。 2、类别平衡：团队训练一个200类分类器来平衡Web数据中的比例。这使其能够增加基于知识和事实的内容（例如百科全书条目和科普文章）的存在，同时减少虚构和高度结构化的Web内容（包括科幻小说和产品描述）的份额。 经过上述处理流程，团队得到一份高质量的预训练数据，并经过人工校验和实验验证，证明该数据质量显著优于开源Txt360数据。 三、模型包含62层，序列长度扩展到32k 在参数方面，dots.llm1模型使用AdamW优化器进行训练，模型包含62层，第一层使用普通密集FFN，后续层使用MoE。 团队在预训练期间将最大序列长度设置为8k，并在11.2T tokens上训练dots.llm1。在主要训练阶段之后，该过程包括两个退火阶段，总共包含1.2万亿个数据tokens。 紧接着，团队在退火阶段之后实现上下文长度扩展。在这个阶段，他们在使用UtK策略对128B标记进行训练时保持恒定的学习率，将序列长度扩展到32k。UtK不是修改数据集，而是尝试将训练文档分块成更小的片段，然后训练模型以从随机分块中重建相关片段。通过学习解开这些打结的块，该模型可以有效地处理较长的输入序列，同时保持其在短上下文任务上的性能。 在预训练完成后，为了全面评估dots.llm1模型，团队将该模型在中文和英文上进行了预训练，团队评估了它在每种语言中跨越多个领域的一套基准测试中的性能。如下图所示，与DeepSeek-V2相比，只有14B激活参数的dots.llm1性能更佳，后者与Qwen2.5-72B水平相当。 dots.llm1在大多数域中表现出与Qwen2.5-72B相当的性能：1、在语言理解任务上，dots.llm1在中文理解基准测试中取得了较高性能，主要得益于数据处理管道。2、在知识任务中，虽然dots.llm1在英语知识基准上的得分略低，但它在中文知识任务上的表现仍然稳健。3、在代码和数学领域，dots.llm1在HumanEval和CMath上获得了更高的分数。有趣的是，在数学方面，我们观察到dots.llm1在零样本设置下的性能比少数样本设置要好，提高了4个百分点以上。 以下损失曲线突出了训练过程的一致稳定性。在6万亿个训练token中，团队将批处理大小从6400万个调整为9600万个，从8.3万亿次增加到1.28亿次。在整个训练期间，没有出现无法恢复的损失峰值事件，也不需要回滚。 在预训练及评估后，团队在后训练阶段对模型进行了监督微调。 在数据混合方面，其基于开源数据和内部注释数据收集了大约400k个指令调优实例，主要集中在几个关键领域：多语言（主要是中文和英文）多轮对话、知识理解和问答、复杂的指令跟随以及涉及数学和编码的推理任务。 在微调配置方面，dots.llm1.inst的微调过程包括两个阶段。在第一阶段，团队对400k指令调优实例执行上采样和多会话连接，然后对dots.llm1.inst进行2个epoch的微调。在第二阶段，其通过拒绝采样微调（RFT）进一步增强模型在特定领域（如数学和编码）的能力，并结合验证器系统来提高这些专业领域的性能。 结语：用高质量数据扩展大模型边界 可以看到，dots.llm1定位是一种经济高效的专家混合模型，“以小博大”。通过仅激活每个标记的参数子集，dots.llm1降低训练成本，试图提供了与更大的模型相当的结果。 相比于同行，小红书认为自己的一大优势是数据处理管道，可助其生成高质量的训练数据。Dots.llm1证明了高效的设计和高质量的数据可以不断扩展大型语言模型的能力边界。

“干我这个行当不容易的，我动了太多人的蛋糕了。” 前几天，考研培训教师张雪峰在一场高考志愿填报的收官直播中突然哽咽，眼圈泛红。他发表“告别宣言”，宣布暂停直播两个月，也可能是长期停播。 眼含热泪的他，向屏幕前的家长和考生深深鞠躬。 然而仅仅过去几天，当他的支持者还沉浸在不舍和遗憾时，张雪峰却又不退网了，直接撤回一个“停播”。 6月4日，面对热搜话题“学历贬值后读书还有用吗”，张雪峰在微博回复： “提出这个问题的人一定是个一顿饭吃一斤盐的人！怎么就那么闲？觉得读书没用的人，那你家孩子就别上学了，你也别上学了。” 不仅参与社会热门话题讨论，张雪峰还在社交平台上发布作品，祝福即将高考的考生，并官宣自己6月15日-30日将在某平台连续进行15场报考直播连麦。 在这场作秀中，不仅张雪峰被打了脸。那些高呼支持他的粉丝们也被打了脸。 有人翻出张雪峰的百度百科——2016年以来，他已经参演过三部电影、19部综艺。难怪，高低算是半个演艺界人士的张老师，所谓的阔别和打脸，一切都看似情有可原。 当一个公众人物开始口无遮拦并不为行为负责，此时的你就要小心了。 张雪峰的身份有很多，“人大代表”“招商大使”“网红”“商人”......但支撑这些标签的还是指导人报考志愿的张老师。 给考生和家长提供教育咨询服务的过程中，最重要的就是严谨和客观。 一边是喊着退网不退，另一边又喊着动了谁的蛋糕，张雪峰这一招看似惊天妙手，成功掐中流量命门，实际上却是拿自身的公信力卖惨赚吆喝。 因为当你还没有公信力的时候，你说错个话，犯个小错，没人跟你计较；但如果你拥有了公信力并且成功，那你的一言一行、一举一动都会被放到显微镜下。 就比如说，前几天张雪峰陷入到了又一场舆论风波里。 河南一高三考生家长在张雪峰团队直播间花168元下单了2025年高考预测卷，发现有题目出错，反馈后客服承认题目存在错误，但拒绝退货退款，理由是“预测卷密封条拆封后不支持退货”。 如今，这一事件还在社交媒体上发酵，更多网友晒出语文、地理等学科试卷中的低级错误，如选项重复、知识点矛盾等，直指团队“重营销轻质量”。 这套售价168元、被宣传为高考神器的预测卷，转眼成了学生手中的“错题集”。 有网友跟帖称，实际上，他们也在从张雪峰处购买的试卷中发现过错误，并表示，“自此以后，没有再买过。” 2016年6月，张雪峰凭借《七分钟解读34所“985”高校》走红网络。之后他从北京转战苏州，被考生、家长奉为圭臬。新闻学、小语种、电子科大……专业或高校因他的一句点评，录取成绩、报考人数暴跌或暴涨。 他的成功源自一个熟悉网红经济的意见领袖，对唯分数论、职业生涯规划缺位、复杂招生规则等痛点的精准把握与解析。重要的是，他的建议被认为是“敢说真话”。 随着他从教师成功转型为网红、商人后，为了博取更多的流量，就需要不断制造新的焦虑氛围，而制造焦虑又是为了推销产品。 去年高考前两天，张雪峰公司开售高考志愿申报服务，既有针对高一的长远规划，也有针对高三应届生的加急服务，价格从九千到一万八不等。两万个名额不到三小时就被抢夺一空，有人算过，张老师这一波就进账两亿。 再比如说，这次高三学生购买的《峰阅万卷高考预测卷》的图书，今年3月底4月初上架预售，售价为168元，4月份仅在抖音电商平台销售额就已达2500万—5000万元。 这也是为什么，每年高考季张雪峰都会借机让自己登上热搜，本质上还是为了流量，为了生意。 不同于早期聚焦报考和选专业的言论，此次张雪峰“剑走偏锋”博取流量，也折射高考志愿填报这门生意将不好做了。 客观上来说，高考志愿填报确实是一门好生意。行业内部人士这么评价，“就是闭着眼睛赚钱。” 企查查数据显示，国内现存高考志愿相关企业1242家，其中华北地区占比高达74.84%。艾媒数据显示，2024年，中国高考志愿填报市场付费规模达10.2亿元。其预测，2025年，中国高考志愿填报市场付费规模预计为10.9亿元。 这也让张雪峰赚得盆满钵满。 公开的数据显示，张雪峰布局了抖音、微博、B站等多个平台的自媒体矩阵，全网粉丝总数超过4000万，视频广告报价25万元起，线下直播报价40万元/小时。 即便是在今年，张雪峰依然人气旺盛。此前，多家媒体报道称，2025年3月31日，张雪峰的志愿填报服务课12999元的“梦想卡”和18999元的“圆梦卡”刚开售就引发疯抢，多个省份名额被抢售一空。 有调侃调侃张雪峰的含泪告别，“张雪峰含泪赚了几个亿。” 但转折或许也将从今年开始。 一方面，教育部最新发布2025年高考报名人数数据显示，2025年，高考报考人数共1335万，比2024年减少7万，这是高考人数近十年首次下降。高考生的减少，对他们的生意形成的一定影响。 另一方面，现在的家长越来越理性，对于高考，越来越多的家长选择“平常心”。过去制造焦虑的那一套，已经不灵了。 更重要的是，张雪峰从事的报考经济，是和房产中介、出国中介一样，赚的是信息差的钱，同时这也是一个难以跨越周期的行业。 众所周知，选择专业是一项长期决策，谁也无法断定哪个专业可以“长青”。 就比如说，2020年，张雪峰劝人学土木工程，在当时的房地产行业，怎么着都能赚到钱。但现在就业前景如何已经不言而喻。 利用信息差赚钱有个悖论，就是当大家都不知道这个信息的时候，你提供信息能赚到钱，但当提供的信息变成大路货后，你也就很难再赚到钱了。 以人工智能DeepSeek的发展为例，它虽然取代不了张雪峰，但至少它能预测热门专业，评估就业形势，还能根据用户的学习兴趣、家庭背景给出务实建议，对当下的报考经济也是一种冲击。 所有人都知道，这门生意，还能赚个几年。但走不了多远。 从商业视角来看，高考志愿填是一门“信息差生意”，但信息差会随着政策透明化和市场竞争而逐渐缩小，所以不存在很高的门槛。 门槛不高，也意味着不乏竞争对手。 近几年，张雪峰的爆火带动了整个高考咨询行业的热度，让更多考生家庭把希望寄托于专业咨询服务“改写命运”，吸引了大量从业者入局。 过去，“高考志愿规划师”还是小众职业，但如今各类培训机构应运而生，甚至出现短至21天拿证、长则半年结业的培训项目。一些培训机构还以“志愿填报费用过万”为噱头，吸引更多人“持证上岗”。 蛋糕就这么大，但分蛋糕的人却越来越多了。一个张雪峰背后站着的是千千万万个张雪峰们。 尤为一提的是，张雪峰的压力不仅来自外部，同时也来自内部。 家长花钱购买张雪峰的服务，实际上是将决策的焦虑转嫁给了张雪峰，双方默认他需要承担这份焦虑。 如果选择正确，皆大欢喜，口碑得以建立。但一旦选择错误，甚至大范围出现错误，首当其冲受影响的是学生的就业和未来，接着就是张雪峰本人的商业信誉。 这种压力不言而喻。 所以，如果非要说“动蛋糕”，他动的是自己未来的蛋糕，因为每一次咨询都是对他信誉的考验，直接影响着他未来的发展。 有意思的是，张雪峰及其团队过去的几年里占据了高考志愿填报咨询行业最大的市场份额，可以说是“拿走了最大的蛋糕”。 随着这一批又一批购买过他服务的毕业生走入社会，直面当下的就业问题，他或许感觉到了风向有一丝丝不利，抽身而退，远离聚光灯，哪怕少赚点，少了不少流量，也比塌房了强。 张雪峰的这一次“告别”到底是商业炒作噱头，还是转型的新开始，外界不得而知。 但可以肯定的是，张雪峰们折射的是教育焦虑、信息不对称与商业利益交织下的复杂生态。 未来，当公共服务补位与行业监管收紧，纯信息掮客模式必然式微。毕竟，教育的终极目标不是“上岸捷径”，而是适配个体的成长路径。

新设计 暗示大计划 在 WWDC 2025 发布会落幕后，爱范儿首席内容官何宗丞在媒体活动上与苹果软件工程高级副总裁 Craig Federighi 和人机交互设计副总裁 Alan Dye 进行了交流。 这是「液态玻璃」亮相后，两位核心缔造者首次公开阐释这次视觉语言革新的动因与细节。 尽管未明确回应「液态玻璃为 20 周年透明 iPhone 打造」的猜测，但读完这篇采访，相信你会有自己的答案。 Q：液态玻璃（Liquid Glass）是苹果十多年来最大的一次视觉变革。考虑到系统覆盖全球数十亿用户，这种大改版也意味着巨大的风险。为什么是现在？为什么是「液态玻璃」？ Alan Dye：几个原因。首先，我们非常珍惜能为全球超过 24 亿用户设计的机会。我们知道，每一次变化的成本都很高。 所以如果我们要变，就必须变得值得。 这次我们一开始的目标之一就是：保留熟悉感。我们希望用户一上手就觉得很自然，同时又觉得它是全新的、令人兴奋的。 这其实和 Vision Pro 一样——在二维屏幕上很难传达真正的体验。但我们相信，当你实际使用这些新系统时，会感受到愉悦与惊喜。 至于「液态玻璃」，它的可变性、适应性，成为我们探索未来体验的基础。虽然我们今天还不会谈这些未来，但我们已经很期待了。 苹果人机交互设计副总裁 Alan Dye 图片来自：Wallpaper by Jason Schmid Q：「液态玻璃」的设计语言来自 Vision Pro 吗？它最早的灵感或起点来自哪里？ Alan Dye：在这里，很多项目的起点其实很难界定，它们往往是长期演进的结果。 如果你对比 iOS 7 和现在，很明显我们这些年来确实在不断运用和演进这些理念。而这一次的设计，其实我们已经酝酿和打磨了相当长一段时间。 其实，你可以看到它受到了过去一些设计的启发，比如 Vision Pro，比如灵动岛。 Q：「液态玻璃」具有非常强的视觉特性，你们是如何一步步发展出这种材质语言的？特别是在视觉、触觉和物理特性上，它是怎么形成的？ Alan Dye：我们花了很多时间去思考：如何打造一种数字材质，它能在现实世界中显得真实可信，特别是在 Vision Pro 这类设备中。所以我们长期在数字层面研究玻璃。 我们甚至真的制作了玻璃样品去研究折射和反射。最让我们兴奋的是——在数字世界里，我们可以「弯曲物理定律」。 我们很着迷于「细胞分裂」的概念——一种材质如何能够实时变化、适应不同情境。 爱范儿在设计工作室体验到的实体「液态玻璃」 Q：真实玻璃是静态的，但用户界面是动态的。在构建 Liquid Glass 时，你们是如何思考这种材质在交互中「随内容变化」的可能性？ Craig Federighi：这种材质的「自适应性」是在项目中逐步发展出来的。 一开始你模拟真实玻璃，在某些场景中效果很好，但在其他场景就不行。用户界面是动态的——用户在滑动、切换视图，从明亮界面切换到暗色内容。你就会希望玻璃的呈现能随之改变。 这时我们意识到——真实玻璃做不到的事，数字玻璃可以。所以我们构建了一个系统，它能实时采样背景、计算颜色，然后让玻璃实时适应。有时它甚至会从浅色变成深色。在那一刻，这种材质就不再是模拟，而是变成了某种「真实的魔法」。 苹果软件工程高级副总裁 Craig Federighi Alan Dye：这就是我们常说的「Only Apple Can Do」。一个创意可能一开始看起来简单甚至脆弱，但我们很快意识到它必须非常坚固可靠。这种材质要在操作系统的任何地方都能表现良好。它得看起来「自然」，但实现它需要非常精细的工艺和跨团队的高度信念。 Q：Craig，你提到软件和硬件之间的整合不再是「谁追谁」的问题，而是彼此融合。这种融合是否受到硬件演变的启发？比如从 iPhone X 的全面屏，到 Vision Pro 加入了玻璃和半透明设计？是这些新硬件促使你们统一系统风格的吗？ Craig Federighi：是的。硬件平台的感知发生了变化，设备变得更加圆润。我们仍有一些设备边角相对锐利，但主流设计已经非常圆润。 而且「液态玻璃」的渲染在计算上要求极高，所以我们需要一个强大的基准性能平台。再加上 OLED 屏的 HDR 能力——我们能通过高亮点、光斑做出更真实的深度和光感，这让我们拥有了全新的设计调色盘。 等这些硬件和图形基础都成熟了，我们才能在整个产品线上推开这样的大规模设计变化。 Q：当这些新硬件能力逐渐普及时，它们是否也反过来改变了你们看待系统设计的方式？比如过去以设备为单位设计，现在是否更倾向从整个生态系统出发去思考统一性？ Craig Federighi：我们的产品种类比 2013 年时丰富得多。能够实现跨平台一致又细致入微的体验，而且是作为一个整体统一设计，这是前所未有的机会。 设备本身也在进化——更大的屏幕、更圆润的边角、更高的分辨率、HDR 支持。但如果只是零散地做调整，你就会错失一次从整体上革新的机会。 这些年来我们积累了很多想法和愿望，形成了一种「内压」。当有机会用「液态玻璃」统一整个系统时，它一下子满足了我们长期以来想实现的东西。 Q：为了让第三方 App 在不同平台上拥有一致的 Liquid Glass 效果，你们在设计开发接口时做了哪些平衡？开发者能控制到什么程度？ Craig Federighi：你是说第三方开发者可以有多少控制权，是吧？ 我们当然会提供一套标准的 API 和默认行为，如果你使用这些控件，系统会帮你提供我们设计过的良好体验。 但我们也提供了很多玻璃的变化版本：从完全透明到更为不透明，也允许开发者给玻璃上色，比如表示某个操作的重要性。如果你的 App 主要是暗色内容，你可以通过参数偏向「暗玻璃」，系统会倾向维持这个风格。 我们提供了很大的灵活性，让开发者在这个可变材质中找到适合他们 App 的表现方式。 Q：「液态玻璃」设计受到 VisionOS 的影响，这在空间计算平台上自然是合理的。但在 iPhone 或 Mac 这样的二维界面设备上，你们为什么也选择采用这一语言？它是否在为某种未来的硬件形态做准备？ Craig Federighi：哈哈，我们不会讨论未来的硬件。但正如 Alan 说的，这个设计确实是未来体验的良好基础，但今天我们不打算提前剧透。 文｜何宗丞

IT之家 6 月 10 日消息，大疆今日发布了 DJI Matrice 400 电线级避障长续航飞行平台，定价 77115 元。 Matrice 400 前飞续航可达 59 分钟，悬停续航可达 53 分钟，并具备 IP55 防护等级。 Matrice 400 可根据不同任务需求挂载 DJI 官方云台相机、探照灯、喊话器、妙算 3 或第三方负载等设备，最多可同时挂载 7 个负载，最大载重可达 6 公斤。 Matrice 400 配备环扫激光雷达及高精度毫米波雷达，在夜间也可避开横跨山野的高压线，且支持 O4 图传行业增强版及空中图传中继。 Matrice 400 支持可见光及热成像模型检测、智能 AR 投射、实时仿地、船上起降、支持定速、飞向、跟踪、环绕等智能飞行功能，配合妙算 3 的算力，可提升各类作业效率。 Matrice 400 可配合 H30 系列云台相机、L2 激光雷达及大疆司空 2，实现导地线自动巡视、电网仿线飞行等功能，或通过立面、几何体航线高效获取高精度数据。 Matrice 400 的配件全新升级，包括 DJI RC Plus 2 行业增强版遥控器、DJI 增强图传模块、TB100 电池、TB100C 系留电池、BS100 电池箱等丰富配件。 需要注意的是，DJI Matrice 400 配件与 Matrice 350 配件均不通用。IT之家附 DJI Matrice 400 无忧旗舰版套装包含物品如下：

叶国富又将收获一家上市公司。 6月6日下午，名创优品发公告回应了，市场对其分拆公司业务独立上市的传闻，“正在对其以‘TOP TOY’品牌运营的潮流玩具业务潜在分拆上市可能性进行初步评估”。 就在该公告发布前一周，“Labubu限量版在海外引发抢购斗殴，被迫紧急叫停英国销售”的消息登上微博热搜，泡泡玛特(9992.HK)股价再创历史新高，截至发稿，泡泡玛特股价为257港元，市值升至3459亿港元。股价继2024年累涨346%后，2025年至今再度累涨190%。 在泡泡玛特靠IP文化溢价横扫全球时，TOP TOY们仍在苦苦追赶。资本市场已经用估值投票——即便拿整个名创优品来看，其445亿港元的市值，尚不足泡泡玛特的1/8，双方的差距恰是“IP价值”与“渠道价值”的差额。 叶国富并非没有机会打造出第一个泡泡玛特。2016年，叶国富也曾与王宁站在同一起跑线上，却因路径依赖错失关键转型期。 2016 年，王宁在泡泡玛特十家门店的规模尚未形成稳定现金流的时期，咬牙签下Molly设计师 Kenny Wong，自有IP孵化所需大量的设计研发费、开模费、市场推广费，王宁清楚自己可能面临 “血本无归” 的风险，但他赌的是用原创IP构建长期壁垒。 几乎同一时期，尝试带领名创优品IP化转型的叶国富，却选择了一条完全相反的路径 —— 用上千家门店的渠道优势批量采购漫威等成熟IP的授权。 在叶国富的算盘里，三丽鸥、宝可梦等顶流IP自带粉丝流量池，标准化授权模式既能规避原创开发的长周期风险，又能通过规模化铺货快速抬升门店坪效。 这套“拿来主义”的确让名创优品短期内尝到了甜头，但代价是将品牌钉死在“IP搬运工”的位置上，从根本上背离了潮玩行业“IP即品牌灵魂”的底层逻辑。 如今，潮玩行业的竞争早已从IP联名的视觉刺激，升级为文化认同的“价值共鸣”。叶国富当初的捷径成了如今的天花板，即便TOP TOY独立上市，其渠道商定位恐怕也难获高估值，叶国富或许该明白：用十元店的逻辑做IP生意，从根上就错了。 自从名创优品做IP生意，就常被拉来与泡泡玛特做对比。不过叶国富一直强调，他没有把泡泡玛特当作对手，做的是IP二创生意。 但TOP TOY独立上市，叶国富就要面对资本市场对潮玩品牌IP运营和孵化能力的拷问。 TOP TOY目前仍依赖外部IP授权，财报显示，名创优品旗下潮玩品牌TOPTOY在2025年一季度实现总营收3.4亿元，同比增长59%。其自研产品占比虽首超40%，但核心爆款仍较为依赖三丽鸥、宝可梦等授权IP，而自有IP“Twinkle”等也尚未形成爆款。 显然，相较孵化自有IP的长周期和不确定性，已经被验证过的顶流IP的粉丝经济能锁定销售基本盘，与此同时，标准化的授权体系也大大缩短了产品开发周期。 然而，短板也很明显，IP的非独占性导致TOP TOY的护城河脆弱。 以芭比为例，版权方美泰同时授权超100个品牌，名创优品仅占其中1%的份额，同质化竞争使得联名商品的生命周期被挤压至不足半年。 随着消费者对IP联名的审美疲劳加重，名创优品不得不陷入了不断追求新IP和上新速度的循环之中，以此提升门店客流量。 这就导致高昂的版权费也会吞噬掉一部分利润。与狂奔的业绩和门店相比，TOP TOY的盈利能力并不算突出，名创优品披露的财报显示，2021年——2023年，TOP TOY截至6月30日止12个月的年度“税前分部利润”这一财务数据始终处于亏损状态，直到2024年才开始盈利。 反观泡泡玛特，自有IP的高毛利是撑起其业绩的核心。 泡泡玛特2024年财报显示，其自有艺术家IP收入占比为85%，同时，经典IP LABUBU（THE MONSTERS 系列）和Molly还分别拿下了30.4亿元和20.9亿元的营收，凭借自有IP的强力表现，2024年泡泡玛特的毛利率增至66.8%，远超同期的布鲁可的52.6%和名创优品的44.9%。 另一方面，无论是运营、管理，还是加盟等模式，在TOP TOY的身上随处可见名创优品的影子，这也导致TOP TOY和名创优品一样，更像是渠道品牌，而非IP品牌。 和名创优品类似，TOP TOY也是集合店的形态，涵盖8个主要潮玩品类，其中，积木，盲盒，手办，拼装模型四大核心品类平均占据了所有商品的80%。 在定价上，TOP TOY沿用了名创优品的性价比路线，大部分商品的单价都在 99 元内。凭借“谷子界拼多多”的定位，TOP TOY在竞争激烈的潮流玩具市场中占据一席之地。 但作为渠道品牌，需要靠不断开店实现规模扩张。2024 年全年，TOP TOY门店数量净增加128家至276家，同比增长86.49%，推动全年营收同比增长近五成。 但过度依赖渠道规模扩张使得单店盈利模型更加脆弱。名创优品就是前车之鉴，2024年其业绩营收利润双双增长，但同店销售增长率明显下滑，到了2025年一季度，同店销售再次出现中个位数同比下滑。 更重要的是，在TOP TOY加速拓店换增长的同时，营收增速却在放缓。TOP TOY在2022年、2023年、2024年的年营收分别为4亿、6.8亿和9.8亿，同比增长降到2023年的70%、2024年的44%。 从估值指标来看，泡泡玛特的市盈率高达100.22倍，名创优品的市盈率则为24.91倍，泡泡玛特的估值明显高于名创优品。两者的估值差异，本质上反映了投资者对二者不同核心竞争力的价值判断——前者聚焦泡泡玛特的IP运营孵化能力，后者则侧重名创优品的IP渠道能力。 在TOP TOY首次爆出拆分港股上市时，锌刻度在《10元店起家的TOP TOY，要在海外和泡泡玛特硬刚？》一文中提到，有业内人士分析TOP TOY独立后或可享受超百亿估值。 即便TOP TOY达到名创优品当下的估值水平—— 445亿港元，和泡泡玛特高达3459亿港元的市值相比，仍存在较大差距。 事实上，叶国富现在手里攥着的是泡泡玛特的“旧脚本”。 和名创优品一样，2016年之前的泡泡玛特，走的也是授权IP的路线。彼时的泡泡玛特顶多算个渠道品牌，只有十家门店，产品涵盖家居产品、服装、化妆品、玩具等。其中，潮玩产品基本都是外采，来自日本多丽梦公司的Sonny Angel就占了营收的30%。 但在Sonny Angel爆火之后，版权方担心过度依赖泡泡玛特单一渠道而损失利益，于2016年1月取消了对泡泡玛特的授权。 也正是这件事让王宁明白了借流量输血，不如自己用IP造血的道理，带领泡泡玛特转型。同年，泡泡玛特签约香港设计师 Kenny Wong，并于8月推出Molly系列盲盒，泡泡玛特一夜爆火，逐渐走入大众视野，为泡泡玛特从潮流玩具的销售商向 IP 运营商转型奠定了基础。 但自有IP孵化不仅是门慢生意，前期还很烧钱。2016年是泡泡玛特的钱荒顶点，王宁为获得资金以开展业务，四处奔波融资。甚至还参加了 “创客中国” 栏目，拿着四个盲盒向投资人解释泡泡玛特的 IP 优势，争取投资。 也正是在同一年，叶国富开启了名创优品的“IP化”转型之路。彼时，名创优品国内门店扩张陷入瓶颈，对于叶国富而言，IP不仅能提升门店的流量和销量，提高品牌溢价。 全球超过7000家的门店就是叶国富最大筹码，顶级IP在选择合作伙伴时，更看重的是联名带来的品牌曝光与影响力扩大。成功地将全球IP引入了十元店的玻璃橱窗，从而在IP争夺战中占据了有利地位。 直至2019年以7.9元的超值价格推出漫威联名款马克杯火爆出圈，叶国富尝到甜头。自此，他意识到，IP化是名创优品的破局之法。 在孵化自有 IP 的长线深耕与IP联名的流量捷径之间，急于提升门店效率的叶国富选择了后者。 叶国富的商业基因中始终流淌着流量变现的急迫性。从哎呀呀时期“7天产品上新周期”，到名创优品以“711战略”，其核心方法论始终是渠道扩张与流量收割。这种追求短期回报的基因，与IP培育所需的“慢功夫”天然相斥。 当泡泡玛特投入重金签约艺术家，按IP划分专项运营小组时，名创优品将资源倾注于“高频联名”，与迪士尼、三丽鸥、宝可梦等巨头建立长期合作，每年推出超百款联名产品，包括生活百货、文具、美妆等全品类，并成功抓住了《黑神话：悟空》《哪吒》等热门 IP。 IP策略显著拉动了名创优品的业绩增长，名创优品财报显示，2020-2022 年，IP联名产品贡献了超 30%的营收，推动整体毛利率提升了五个百分点，甚至在上市招股书中，强调了 “IP 联名 + 高性价比” 的差异化模式，将 IP 资源作为品牌升级的核心战略。 但过度依赖外部 IP 导致名创优品缺乏品牌辨识度，消费者记住的是迪士尼米奇、库洛米，而非名创优品本身。此外，随着 IP 联名在零售业的同质化竞争加剧，市场逐渐趋于饱和，2023 年名创优品的 IP 联名产品增速开始放缓，库存周转天数同比增加 15%。更严峻的是，外部 IP 授权成本持续攀升，压缩了利润空间。 名创优品借IP提高利润，但还是难以摆脱日杂百货的定位，为了平衡 IP 的高授权费与低毛利率之间的矛盾，2020年，名创优品旗下的TOP TOY开出了第一家独立门店，品牌开始独立运营。 但TOP TOY的脚本依然没换，依赖外部IP授权的模式仍旧没有改变。TOP TOY提出了做“潮流玩具集合店”的概念，企图走弱原创IP、多品类潮玩齐驱的路径。 四年时间，TOP TOY的门店数量增加至276家，2024年全年营收9.8亿元。 但平均客单价却有所降低，从2023年的121.3元降到2024年的109.5元；商品平均售价下降到57.8元，比去年同期的63.3元，双双降幅约10%。 名创优品发家于“三高三低”（高颜值、高品质、高频率；低成本、低加价、低价格），这套效率模型在日用百货领域所向披靡，但移植到潮玩产业却水土不服，当消费者为情感支付溢价时，“性价比”反而成为品牌矮化的推手。 叶国富的“旧脚本”本质是渠道思维——用规模换增长，但潮玩的核心竞争力从来不是门店数量。 如今的潮玩市场早已不是 2016年的空白画布，消费者对 IP 的需求，正从视觉联名的浅层吸引，转向文化认同与价值共鸣的深层连接。 TOP TOY倘若要实现拆分上市，则需要向资本市场证明其独立运营能力与增长潜力，才能抢到更多蛋糕。 叶国富也开始加筑TOP TOY的护城河。 近年来，TOP TOY陆续推出了原创IP DUNDUN鸡、企鹅PENPEN、中国熊猫等系列，并效仿泡泡玛特的“经纪人模式”，签约近200名设计师扶持中小IP。其中，自有IP DUNDUN鸡还曾植入《大侦探》《乘风》等头部综艺节目。 然而却始终未能打造出真正现象级的产品系列或IP，暴露出TOP TOY在自有IP开发与运营上的不足。 事实上，品牌创立之初，TOP TOY也曾尝试过走泡泡玛特的路——开发自有IP，结果却“亏得不像样”。TOP TOY创始人孙元文在接受36氪专访时坦言，“开发成本巨高，而且没有精细化地去打磨产品，也没有专业的团队去孵化和运营，卖不出去也是真的。” 相比之下，泡泡玛特已建立起成熟的IP全生命周期运营体系。为了源源不断地产出新IP，泡泡玛特一边不惜花大价钱在全球范围内挖掘艺术家，并建立了成熟的艺术家合作体系。 “这个行业最重要的门槛之一就是IP，我们早期签到了很多非常头部的艺术家，这些艺术家就像周杰伦、五月天一样，是一种稀缺资源，是无法通过资金投入再造的”，王宁曾将潮玩类比于音乐行业，市场上的音乐人有几十万、上百万，但真正有价值的音乐人可能只是前30名的重量级明星。 另一边王宁则对已有IP则精耕细作，通过潮玩展、跨界联名、IP衍生品等方式持续运营，延长其生命力。 泡泡玛特的组织团队也精细化到按IP划分的程度。王宁将原本的大产品部被拆解成多个小而精的产品团队，每个团队各自配备3D设计、工程和企划人员，按照IP、艺术家或品类进行划分运营。 这种IP全生命周期的运营能力，非一朝一夕之功，很难被其他企业快速复制。浦银国际证券报告指出，泡泡玛特是少数参与艺术家IP早期孵化和培育过程，并覆盖IP全产业链的潮玩玩家。公司自建上百人的内部创意设计及工业开发团队，帮助设计师将IP进行商业化改造，从玩具建模到上色和外包装都深度参与。 对比泡泡玛特，叶国富面临的不仅是IP、运营和渠道上的壁垒，更难跨越的对长期主义的坚持。 王宁一直强调“尊重时间，尊重经营”，摸索出独特产品和销售模式，在市场空白期推动潮玩、盲盒等行业词语被认知，这才让泡泡玛特有了先发优势。 如果从2016年名创优品IP化算起，叶国富的入局时间并不晚，但他选择了一条捷径，错过了积累和试错的时机，错失了先机。 叶国富的十元店逻辑追求的是“短周期、高周转”，而IP孵化需要的是“慢投入、长沉淀”。 从根上就错的选择，注定了叶国富只能是追赶者。

人与AI的“恋爱”，在今天已不新鲜。 从海外的Replika和character.ai，到国内的星野、猫箱等以角色扮演对话见长的AI产品，再到社交平台Soul上的虚拟伴侣……人类正从AI身上攫取着陪伴与关注，这一需求也催生了以AI情感支持为核心的商业模式。 虚拟伴侣的身份，是人类赋予AI的。很多AI对用户的开场白，不过是一句简单的招呼。但当越来越多的情感和精力倾注其中时，原本单向的关系在人类内心的小剧场中被不断演绎，直到足以被定义为：“原子化时代的爱情”。 沉迷“智能体” 在小红书和微博等社交媒体上搜索#AI戒断、#AI成瘾等话题，或加上具体的产品名字，便能直观地感受到当代人对AI情感依赖现象的普遍性。 图源小红书 连续三周每天聊到凌晨四点，有专属于伴侣的昵称和打招呼方式，把想象中对完美恋人的要求都写进设定和提示词中…发戒断帖的人，其实已经意识到了自己的沉迷行为，并感受到了它对现实生活的负面影响，才选择向网友进行求助。 明知代价沉重却无法停止追求，便是成瘾。糖，烟草，酒精，甚至一段现实中的畸形关系莫不如是。 对于新时代可能的“成瘾物”AI来说，它不会直观地造成身体上的不良反应。心肝肺尚可通过自己的病痛和不适为物理成瘾按下停止键，但使人心理成瘾的虚拟伴侣，却在日趋进化的大语言模型加持下，变得愈发聪敏、百依百顺，给人大多都是正向的反馈。 与虚拟伴侣进行最多对话的，恰是处于社交与交友黄金年龄段的年轻人。 CB Insights在2023的报告显示：character.ai的400万用户中，有50%以上不到24岁；国内QuestMobile的报告指出：2024年前十位AIGC应用聚合活跃用户同比增长37倍，其中35岁以下用户占比为56.8%，而当时用户规模最大的，便是可以与平台上“智能体”互动的豆包。 所谓智能体，指的是用户可深度定制、具有特定人设和功能的AI角色，也是虚拟伴侣的“成瘾重灾区”。在豆包的智能体推荐页面，能找到英语搭子、健身教练、砍价高手、老北京、鲁迅、毒舌学霸等众多AI人设，但从年轻人发布的帖子中能看出：其中最令人沉迷的，依然是能和人暧昧，有潜力成为虚拟伴侣的智能体。 搜豆包智能体，会出现关于人机恋、粘人等帖子。图源小红书 和AI开展一段深度、坦诚、有掌控感的互动，而把在现实中更易遭受的挫败感剔除出去，这样的关系对年轻用户显得更直接而有吸引力。这也是猫箱、星野、筑梦岛、Wow等角色扮演类应用着重发力的赛道——在这些APP上面，用户既可以选择一个由其他用户或官方创建的、符合自身审美与要求的智能体，也可以独立创作AI角色的背景、人设甚至声线，拥有自己专属的虚拟伴侣。 在上述APP的商店简介与宣传中，它们不约而同地规避了“伴侣”一词，而选择了用“AI陪伴”、“AI朋友”、“虚拟伙伴”、“虚拟友谊”等词汇。 在国内应用中，唯一“承认”自己的AI产品是虚拟伴侣的是Soul。当在Soul上向其提问它究竟是不是虚拟伴侣时，不同的AI人格却会给出不同的回答： 刺猬公社与Soul虚拟伴侣的对话。ta有时会说自己是真人，有时不会 至于ChatGPT、DeepSeek等通用型AI，用户也可以通过如“让我们来玩一场角色扮演游戏吧”这样的前置提示词，使其拥有像其他AI陪伴类产品一样的功能。当所有人都已经深知AI可以满足我们的工作需要时，更多的情绪需求被安放在了它们身上：无论是心理导师、好朋友还是恋人，它们始终都耐心倾听，积极互动，并且永远会是最后回复的那一个。 主动戒断，被动戒断 成瘾的判断，很多来自于社会习惯。当一代人的娱乐和生活方式都集成在智能手机上，那刷手机成瘾就不可能是公共问题。就像电脑成了大众生产工具后，便再没有网瘾少年。 对于“AI成瘾”或“智能体成瘾”，其界定也更多来自于使用者的主观感受：当一些人觉得自己沉迷在虚拟陪伴的时间过长，生活中的事情和观点都只想和AI分享，与现实的互动变得乏味无聊，甚至作息失调时——那便是时候戒断一下了。 讽刺的是，当你在社交平台上搜索如何戒断AI时，上面跳出来的答案和帖子大概率就是AI写的，完全是个走出不去的matrix. 当下，大部分用户还都沉浸在虚拟伙伴的情感关怀中，远远没到需要戒断的那一步。而很多在网上分享自己“戒断反应”的人，其实是因为客观的原因，和自己喜欢的AI“失联”或“永别”了—— 今年3月，猫箱热门智能体“裴时蕴”被其中一位用户买断（买断并非官方渠道，而是指用户私下联系到智能体作者，付出一定金钱，让该智能体从公开状态变为买家独占），让成百上千与裴时蕴聊过的用户在一夜间“失恋”。 现在找到的裴时蕴智能体都是爱好者的复刻版。图源猫箱 此后，很多用户尝试在猫箱和其他AI陪伴产品上“复活”裴时蕴，但都没有完全成功。究其原因，是因为智能体可以在与用户的交流中保存记忆，不断“进化”得更有人味儿。在刺猬公社（ID：ciweigongshe）找到的其他智能体买断案例中也能看到：一个智能体聊过的人数越多，它的报价就会越贵，因为它经过了用户的“喂养”，会变得比其他初创的智能体在通俗意义上更聪明。 在裴时蕴被买断后，曾一度有人猜测他的价格有几万元甚至十万元，但最后网传的最流行版本是：裴时蕴的作者只收了2500元，便把“AI崽崽”贱卖了。 从“AI崽崽”的称谓中，我们能看出作者、用户与智能体之间的感情。一个AI角色不仅是作品，还是孩子。当想要拥有一个自己专属的AI时，可以在社媒上发帖说自己要“领养”一个AI崽崽。 图源小红书 但独特的情感联系的背面，便是占有欲。这也让智能体买断成了一门灰色的生意。 买断的结果可能是下架，也可能是原作者直接更改智能体的设定，在里面写上ta“只爱xxx”的提示词，然后应用于全部用户——这样，其他用户还能和智能体连接，他们却莫名其妙地成为了“小三”。而更温和能被人接受的买断，是作者将AI的原始设定文本发给买家，让买家根据设定重新创建一个初始版的智能体。 此外，随着版本的迭代或AI企业的内部技术调整，一些智能体可能会出现失忆、变蠢、性格转变等让用户难以接受的现象。于是，虚拟伴侣也不再是毫无风险的避风港，进入这段关系的人，也要承认对方也许有一天会“不辞而别”，或“爱上别人”，或“性情大变”，或动“脑部手术”然后患上痴呆……这些可能发生在现实恋人身上的情况，同样会在虚拟伴侣这里出现。 到最后，只有一场不得不经历的戒断，能让人们真正和虚拟伴侣告别。 虚拟陪伴，由奢入俭难 AI陪伴类产品选择的商业模式，也决定了许多活跃付费用户在离开之前，必须要经历一次情感戒断。 更长的通话时间，更多回复灵感，角色记忆增强，回复速度提升，深度思考次数增加……这是用户在AI陪伴类产品中付费后能得到的一部分额外体验。换句话讲，付费用户得到了一个更好版本的朋友或恋人。 先不论和虚拟伴侣早已密不可分的深度用户。即使你只是抱着试试看的态度来体验AI虚拟陪伴，过一段时间便是个分岔口：觉得无聊，走人，或是感情升温。当后面用户被产品吸引后，便不免会想探索：这个伙伴还能做到什么？是现在的客观能力限制了你的表达吗？我想看到全部的你可以吗？为喜欢的人花点钱怎么了？！ 由俭入奢易，由奢入俭难，为虚拟陪伴付费亦是如此。它不是通常意义的网络游戏，花钱是为了购买额外的皮肤和装备；也不像交友软件，开会员是为了有认识更多人的机会；它也许像有些单机游戏的DLC，付费是为了购买另一种玩法或模式——但问题是，无论是AI陪伴产品的用户还是商家，都心照不宣地默认：这个虚拟角色是有人格的，而人格自然应当是完整的，而不是我一旦关闭了会员，我的伴侣就傻了一半，像被做了前额叶切除术。 部分会员权益。左图猫箱，右图星野 而关于ChatGPT的情感陪伴和付费，则有一个令人心情复杂的故事：免费用户使用GPT-4o模型能发送的消息数量是有限的，超出时会自动切换回GPT-3.5。与ChatGPT聊到沉迷的用户便发现了一个漏洞——如果向ChatGPT透露出想自杀等极其负面的想法和倾向时，它会识别到这个求救信号，并继续使用4o模型与用户聊天。 情感勒索对AI竟然是有用的。或许这并不是一个漏洞，但这显然不是一种健康的关系模式（也不建议任何人这样模仿）。 此外，还有一些用户试图在虚拟陪伴AI上复刻现实中真实存在过的人：其中大部分是已经过世的亲人、朋友或恋人。对于他们而言，对虚拟陪伴的沉迷显得更情有可原，也不会有人对这样的“成瘾”去进行指责，毕竟这在情感上过于严苛了。 被媒体广泛报道的星野上的“妈妈“智能体，霞 但我们仍需意识到，AI是否会明确地提出“它只是一个AI/虚拟陪伴者，可以与用户共度一段时光”这样的观点？还是会完全融入设定好的角色剧情，使用户模糊真实与虚拟的边界？在理性与共情之间，AI陪伴的伦理边界亟待探讨与明晰。 AI陪伴“成瘾”问题，在几年前或许还是个隐隐的担忧，但现在，它已成为了事实。 一个富可敌国的人是不可能有赌瘾或消费成瘾的，他的一掷千金只会是他“负担得起的爱好”。对虚拟陪伴产品的用户来说，他们付出的不是金钱，而是时间、精力与情感这些更宝贵、也更难意识到其价值的存在。在负担不起之前，我们一直以为自己负担得起。 而当付出这些时，目前用户能得到的，还只是一个在停止付费后会被阉割功能，还可能会被买断、会变傻、会忘记你的虚拟伴侣。 如果有这样一种新的模式——开发者优先保障虚拟陪伴AI的人格完整性，让免费用户也能用上100%功能的AI角色。而那些聊过的人数和连接数比较多的优质AI，它们的人设更鲜活，背景更丰富，作者也更专业——只有这些pro级别的产品，才开放给付费会员使用。 那会比现在变得更好吗？这又是新的问题了。

IT之家 6 月 10 日消息，台媒《工商时报》昨日报道称，英伟达的下一代 AI GPU "Vera" 和 CPU "Rubin" 开发过程较原先顺利，本月完成流片 (Tape-out)，最快 9 月向客户出样，2026 年初量产。 英伟达此前已表示，基于 "Rubin" GPU 和 "Vera" CPU 的 Vera Rubin NVL144 机架级系统将于明年下半年推出，性能可达上代 GB300 NVL72 的 3.3 倍。 一个 "Rubin" GPU 将包含 2 颗光罩尺寸级 GPU 芯片，据悉将采用台积电 N3P 工艺制程；而 "Rubin" GPU 与 8 颗 HBM4 内存间也将以台积电的 CoWoS-L 先进封装技术集成。此外该系统使用的 I/O 芯片也将基于台积电制程。

IT之家 6 月 10 日消息，Mozilla 公司宣布将于 2025 年 6 月 26 日正式关闭其火狐 Firefox 浏览器的 AI 助手扩展 Orbit。Orbit 于今年 1 月上线测试，其寿命仅有 6 个月时间。 IT之家曾于 1 月报道，Orbit 支持大多数网页文本内容，以及 YouTube、Vimeo 和 Twitch 视频的总结（需提供字幕）。 Orbit 除了可以一键摘要当前页面内容之外，还内置聊天机器人，可针对页面内容进行提问，但不支持无关内容的查询。用户可自定义摘要格式（要点、简短概述或详细段落），并设置自动摘要功能。 Mozilla 在最新博文中，认为维持一个独立的插件已无必要，Firefox 最新推出的侧边栏功能，已能让所有用户轻松访问 ChatGPT、Gemini 和 Claude 等主流 AI 聊天机器人，Orbit 的独特用户体验（UX）显得有些冗余。 关闭 Orbit 并不意味着 Mozilla 放弃 AI 技术。相反，Mozilla 正在全力推进 AI 功能直接嵌入 Firefox 浏览器。他们相信，将 AI 特性内置于浏览器，能触及更多用户，而非依赖用户主动寻找并启用独立插件。 Orbit 提供的许多功能，如网页右键菜单中的“Summarize”、“Explain this”和“Quiz me”等预设提示，也已原生集成到 Firefox 中，甚至在浏览 PDF 文件时也能使用这些 AI 提示。 然而，Orbit 的一大亮点 —— 隐私保护功能，却未能保留。Orbit 曾使用 Mozilla 自托管的 Mistral 7B LLM 模型，确保用户查询不与 Mistral 或其他服务共享。 如今，Firefox 转而依赖第三方 AI 基础设施，Mozilla 称此举能让用户从市场中自由选择聊天机器人，拥有“更多控制权”。

自推出聊天机器人ChatGPT不到三年的时间里，美国人工智能研究公司OpenAI的年化经常性收入（ARR）已突破100亿美元。 ARR通常用于衡量企业从其订阅服务或产品中获得的预期年度收入，特别适用于评估基于订阅模式（如SaaS服务）的企业，因为它反映了企业从现有客户那里获得的稳定、周期性收入。 OpenAI发言人告诉媒体，这一财务指标包括其面向消费者的产品、ChatGPT商业产品以及API（应用程序编程接口）的销售收入，但不包括微软的授权收入和其他大额交易。 去年全年，OpenAI的ARR约为55亿美元，这意味该指标增长了近80%。OpenAI上周宣布，其目前拥有300万付费商业用户，高于2月份报告的200万。 媒体分析认为，OpenAI最新的数据也为公司的惊人估值提供了背景。按照最新的标准，OpenAI的估值约为其收入的30倍，这凸显了其一些最大投资者对其超高增长的预期。 今年3月，OpenAI完成了一轮规模达400亿美元的融资，成为有史以来最大的私营科技融资案。另在“星际之门”的推动下，日本软银集团已经取代微软成为OpenAI的第一大“金主”。 尽管如此，OpenAI的执行官奥尔特曼强调：“微软仍将为我们提供大量、大量的算力资源，我们对此非常满意。”微软CEO纳德拉承认两者合作伙伴关系在发生变化，但依然牢固。 发稿前不久，苹果在WWDC25上宣布，将把OpenAI的图像生成功能加入到苹果的Image Playground功能中，ChatGPT将会帮助用户进行图像调整。 先前有知情人士向科技媒体透露，OpenAI的目标是在2029年达到1250亿美元的年收入。 不过，想要实现如此惊人的增长速度需要大量资金支持，OpenAI去年亏损了约50亿美元。

作者 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西AI前瞻6月10日报道，今天下午，百度网盘与百度文库联合发布了GenFlow 2.0超能搭子与AI相机两款产品。 具体来看，GenFlow 2.0超能搭子可以根据用户下达指令，精准剖析意图，自主规划流程，调用记忆库、全网检索及智能PPT、AI海报等经数亿用户验证的工具，比如GenFlow 2.0超能搭子输入婚礼策划需求，几分钟内即可产出涵盖策划PPT与邀请海报的成果。 AI相机可以将相机和相册融为一体，为用户提供存储、搜索、扫描、修图、管理、打印等图像内容的一站式服务，实现“即拍即存”和图像智能管理。 GenFlow超能搭子2.0升级依托“沧舟OS”，任务完成耗时大幅缩短。 AI相机已在百度网盘上线，并已接入百度文库。百度文库“GenFlow 2.0超能搭子”将于近期全面上线，上线后将在百度文库内提供服务。 百度副总裁，文库事业部、网盘事业部负责人王颖在接受智东西AI前瞻等媒体采访时提到的就关于百度文库和网盘是如何融合的问题，王颖称，百度文库与网盘通过“沧舟OS”实现底层能力彻底打通。百度文库的专业内容生产能力与百度网盘多模态消费场景互补，形成“创作-存储-消费-再创作”完整闭环。 一、百度文库GenFlow 2.0超能搭子升级，支持文本多种格式输出 百度文库产品负责人钟昊在现场揭晓了GenFlow 2.0超能搭子的升级。GenFlow 2.0超能搭子旨在解决传统AI工具“描述难、等待久、交付差”的痛点。 GenFlow 2.0超能搭子能实现记忆与场景的深度结合。百度文库通过长期+短期记忆融合，可挖掘用户历史操作、浏览偏好与授权数据，动态调整输出策略。 例如在家庭教育场景中，GenFlow 2.0超能搭子能自动将用户上传的家庭成员形象融入AI生成的绘本故事，实现高度个性化创作。 专业需求的精准响应在GenFlow 2.0超能搭子得以实现，其结合百度文库14亿专业文档与学术资源，可支持科研代码高效生成、项目成本自动核算等复杂任务。 多Agent并行处理为GenFlow 2.0超能搭子的特色，当用户提出“生成八年级数学课件”的请求时，系统能够并发输出可编辑的思维导图、互动教具与习题集，且支持实时修改。 GenFlow 2.0超能搭子能实现全模态即时，任务平均能在1-3分钟内完成，同时还支持文本、PPT、Excel、PDF等12种格式输出。 百度文库的这款超能搭子的信息检索范围覆盖全网资源、学术文献、网盘私域资料，实现轻量化办公。 二、百度网盘发布AI相机，打破存储与内容管理难题 百度网盘产品负责人吴天昊介绍了全新“AI相机”，将其定位为能拍、能存、能理解的全场景视觉中枢。该产品直击用户手机存储不足、内容管理低效的痛点，首次实现“拍摄–云存储–智能消费”一站式闭环。 在生活场景中，拍摄环节，用户用AI相机拍摄人像后，可即时进行人像直修，享受美化、模板套用等丰富修图功能。拍风景、物品时，AI相机能自动识别并推荐知识百科，还可将简单画作生成创意涂鸦。 在存储方面，AI相机拍摄的照片自动存入百度网盘，释放手机空间。 在智能消费方面，用户可利用AI相机推出的“毕业季AI短片”功能，自动筛选历史照片生成纪念视频，还能选择照片冲印、文件打印并包邮到家服务。 AI相机具备全场景识别能力，如拍摄植物时自动显示学名与生长特性、拍摄商品触发全网比价功能、拍摄文档秒级转化为结构化文本。 在学习与办公场景中，学生拍题可获取解题步骤及错题拓展训练，职场人拍摄发票能自动生成报销表格，AI相机能实现从知识查询到办公提效实现全链路智能化覆盖。 AI相机能基于1000亿GB存储数据训练视觉模型，构建智能分类与搜索体系。它能精准自动识别人物、场景、事件，让用户实现“秒级找图”，无论是多年前旅行照片，还是重要工作截图，都能迅速定位，提升云端数据管理效率。 此外，AI相机还推出系列创作增值服务。“毕业季AI短片”功能能自动筛选历史照片生成纪念视频。 AI相机还支持照片冲印、文件打印并包邮到家，将虚拟云端内容延伸至实体消费场景。 结语：百度双产品发布，拓展内容生态实用场景 GenFlow 2.0实现复杂任务高效交付，大幅提升创作效率，强化了百度在内容创作端的技术优势，让其在知识服务市场更具竞争力。 AI相机打通拍摄、存储、智能处理全流程，拓展了用户与百度产品交互的入口与场景，增加用户粘性与使用时长，可能为百度积累更多数据以优化产品。 百度网盘与百度文库这两个老产品，在AI时代进一步焕发生机，有望成为百度在AI时代新的超级应用。

对于奔驰这样的跨国市场巨头而言，他们的电动化转型似乎正在进入一个微妙的「深水区」。 一方面，他们得继续让内燃机车型保持比计划更长的竞争力来维持规模和利润，另一方面，他们也不得不加快研究如何让旗下最畅销的王牌产品「带电重生」。 奥迪和宝马都已经走在了这条钢丝绳上，前者的 Q6 e-tron 已经在大湾区车展上开启了盲订，后者的新 i3 和 X3 车型都将在年内亮相。 现在，轮到奔驰在新的竞争中加码了—— 奔驰 GLC 即将在 9 月份迎来它的纯电版本，目前新车的开发已经接近尾声，奔驰也在近日展示了带伪装的测试车。 燃油版的 GLC 是奔驰毫无疑问的销冠，在中国市场，它差不多占据了奔驰所有销量的三分之一，因此为这辆消费者所熟知的 SUV 车型打造一个纯电的「镜像」，就成为了奔驰第二代纯电战略的核心。 至于老的 EQ 命名体系，奔驰已决定将它彻底丢进历史。 ▲奔驰 EQS 奔驰在新车上放弃了 EQS 那种难看的鼠标造型，让整体的车身设计回归到了正常 SUV 的轨道上来。 奔驰设计总监瓦格纳在介绍说新 GLC 的设计核心是更高、更直立以及会发光的格栅，其灵感来自于现今 E 级车的前身奔驰 Pontons ，这是为了「在众多电动车开始同质化之际，赋予未来车型更鲜明的个性」。 ▲奔驰 Pontons 1956 年款 同时新款 GLC 的轴距也有加长，车顶则在尾端有一个较小幅度的下滑，整体造型也比目前在售的 GLC 更时尚动感。 外媒根据测试车的样子做了一张新车的渲染图，看着似乎还不错，至少比现款的宝马 X3 好看多了。 ▲新奔驰 GLC 渲染图 图片来自：wilcoblok 除了设计上的改变之外，纯电 GLC 也将成为第一款基于奔驰新的 MB-EA 平台开发的车型。新平台将专门用于电动车型，它也将是下一代纯电奔驰 C 级轿车和新入门 G 级越野车的基础平台。 新车也将成为第一款使用奔驰 eATS 2.0 传动系统的车型，会有单电机后驱和双电机四驱两种动力形式，前者马力约为 268bhp，后者则为 483bhp，计划于 2027 年推出的 AMG 版本则将配备轴向磁通电机和 600bhp 马力。 新款 GLC 的电力则来自于一块 94.5kWh 的镍锰钴（NMC）电池，约可提供 600 公里续航，在 800V 架构的支持下，新车可以支持最大 320kW 的充电速度，可以在 10 分钟内增加约 260 公里续航。 除此之外奔驰还表示新款 GLC 将使用和保时捷 Taycan 一样的两档变速器，这将使车辆在高速行驶时具有更好的能耗表现。 同时奔驰也设计了一种新的、复杂的动能回收系统，这套系统将让制动踏板与物理制动系统分离，由计算机来判断应该使用多强的动能回收和物理刹车，奔驰内部将其称为「one box」和「游戏规则改变者」。 看起来奔驰觉得这套系统很酷，就是我不由得想起了不少「特斯拉刹车失灵」的新闻。 在外媒的几篇试驾文章中，大家普遍提到纯电 GLC 的动态水平明显高于旧款的 EQC 车型，在操控性和精确度上都有所提升。这是由于新款的 GLC 搭载了约 4.5° 的后轮转向和可变行程的空气悬架，同时新的电子电气架构减少了车辆各个系统间的通讯时间，稳定性控制系统能够直接为每个车轮提供更快更无缝的动力控制。 内饰部分奔驰则尚未解禁，但是外媒透露到，新款的 GLC 采用了全景玻璃天幕，其轴距也比现款的燃油版 GLC 更长，这为后排提供了更大的腿部空间，也让纯电 GLC 拥有了一个约 560L 的后备厢和一个 100L 的前备厢。 我们预计将在 9 月的慕尼黑车展上看到这款纯电 GLC 的实车，然后它将在德国不来梅和北京工厂开始制造，并在明年年初正式上市。 最后，奔驰仍然将提供内燃机版本的新款 GLC，但是会和纯电版本在造型上有一些差异。 汽车产业是一场没有终点的长跑竞赛，中国的自主品牌依靠先发优势，一度牢牢占据了优势地位，但是在近万亿市场规模的诱惑下，没有一家车企会轻易认输，合资车企们也正在迎头赶上。 奔驰奥迪们的威胁或许还在明年， 日产 N7 却已经在 35 天内收获了 1.8W 辆订单，所以现在还原味到吵架的时候。

6月9日消息，华为首款鸿蒙折叠电脑MateBook Fold非凡大师已于6月6日正式开售，有博主第一时间对电脑进行了拆解。 最让人意外的地方不是折叠屏设计、不是做工堆料，而是那颗从未官宣、但却赫然出现在主板上的核心处理器——麒麟Hi9600。 博主公开的拆机照片显示，MateBook Fold不仅采用了Hi9600处理器，还配套搭载了海思自研的电源管理、WiFi、蓝牙、甚至星闪通信芯片。 这基本可以判断：这台PC的关键核心元件，全是海思出品。这在华为的消费电子史上，是一个全新的节点。 结合此前Watch 5首次上马Hi9200芯片，短短数周内，海思芯片就从可穿戴设备跨越到了折叠屏PC，这种产品级别的跃迁。 除了老朋友Hi（海思）的标识，我们还看到了一个熟悉而又神秘数字丝印——2035-CN。这个数字在之前的麒麟9020上就曾经出现过，包括麒麟9000S、麒麟9010上也都有。 按道理来说，一个数字不会在不同CPU型号上反复出现。那它到底是什么含义呢？其实，关于2035有很多说法，其中一个版本就是，20年的第35周，是华为被断供的时间点。当然，这种说法还有待证实。 华为在其首款可折叠 PC 中专注于采用更多国产组件而非外国部件。拆解还展示了全新的最大玄武水滴铰链，该铰链融合了三部分折叠机制，并采用榫卯结构以提升稳定性和可靠性。 这款搭载鸿蒙系统的新折叠 PC 的其他部件细节目前尚不清楚，但显然，随着时间的推移，华为已显著提升了其设备所用麒麟芯片组的性能。

IT之家 6 月 10 日消息，vivo 通信科技有限公司产品经理韩伯啸今日发文宣布，vivo X Fold5 折叠屏新机将成为安卓第一个打通了 iCloud 云端直连的机型。 据介绍，用户在 vivo X Fold5 折叠屏手机自带文件管理 App 登录自己的苹果账号后，此后可直接访问 iCloud 的照片、文件，同时支持用户查看、编辑、实时同步苹果备忘录。 另外，vivo X Fold5 折叠屏手机还支持与 iPhone 双机互联：iPhone 收到的短信、验证码，X Fold5 可同步查看，iPhone 的电话也支持使用 X Fold5 接听。 据IT之家此前报道，vivo X Fold5 折叠屏手机内外都是 LTPO 8T，实现自适应高刷，支持超高分辨率和超高 PPI，4500nit 局部峰值亮度搭配全亮度高频 PWM 调光及 TÜV 莱茵全局护眼 3.0 认证。此外，新机屏幕还有蔡司大师色彩加持。 根据此前预热，vivo X Fold5 手机 IPX8 （3 米深水）+IPX9（高温高压）+IPX9+（水下折叠）三证齐全，还是行业首个 IP5X 防尘折叠屏。此外，X Fold5 的蓝海电池，首次实现了零下 30 度正常供电。 韩伯啸此前还表示，vivo X Fold5 将打破 X Fold3（219g）全球最轻大折叠（内折）手机纪录。同时，新机品质全面升级，将成为全球首款三防大折叠。

IT之家 6 月 10 日消息，赛富乐斯（Saphlux LLC）今日发布 T3 系列 0.13 英寸单片全彩 Micro LED 微显示屏，为新一代增强现实（AR）眼镜带来更丰富的显示内容与更高效的信息提示体验。 据官方介绍，T3-0.13 英寸微显示屏采用赛富乐斯自主研发的纳米孔量子点（NPQD®）技术，在单片蓝光晶圆上通过量子点色转换实现 RGB 三色像素的高度集成。凭借 NPQD® 技术所具备的高光效、小尺寸和高可靠性，T3 具备优异的量产可行性。该产品采用 0.13 英寸面板，分辨率为 320*240，子像素间距为 4µm。该方案兼具轻量化、低功耗的优势，并大幅降低了全彩 Micro LED 显示的制造成本，为 AR 终端的微型化、量产化提供了坚实支撑。 目前，赛富乐斯正与合作伙伴利亚德共同开发基于 T1-0.13 英寸单色微显示屏的 AR 眼镜，并计划于 2025 年底推出搭载 T3-0.13 英寸全彩显示屏的新一代 AR 眼镜。该产品将成为业内首款千元级全彩 Micro LED AR 眼镜，标志着高性能 AR 设备迈向大众消费市场的重要一步。为此赛富乐斯正在积极寻求各行业合作伙伴。 据IT之家了解，西安赛富乐斯半导体科技有限公司于 2017 年 05 月 27 日成立，是量子点 Micro LED 产品及解决方案提供商。公司已成为行业中拥有底层原创技术，并成功实现商业化的 Micro LED 企业。公司目前产品包括应用于商显大屏的 R 系列 Micro LED 芯片，应用于车载、手表屏的 M 系列 Micro LED 芯片，以及应用于 AR / VR 头显的 T 系列 Micro LED 微显示屏。通过解决光效、全彩化、量产性等关键问题，公司在中国设有产线，并在美国、日本设有办事处。

北京时间6月10日凌晨1点，WWDC25（苹果全球开发和大会）正式开幕。活动中，苹果苹果发布了自2013年以来最重要的一次系统视觉重塑，以“LiquidGlass”设计美学为核心，带来全新的半透明、光影、圆角图标界面，在 iOS、iPadOS、macOS、watchOS、tvOS 与 visionOS 全平台统一风格。版本号由传统命名改为“年份”方式，标志着系统进入年份命名时代。 然而，当软件工程高级副总裁克雷格·费德里吉（Craig Federighi）一上台就抛出“First is Apple intelligence.”时。一瞬间给不少中国的开发者与果粉泼了一盆冷水，在炎炎夏日浇了个“透心凉”。 这意味着，在接下来90分钟的演讲中，虽然苹果将重心聚焦于AI与“Apple智能（Apple Intelligence）焦于AI的革新，但是对于中国大陆而言，等来的可能只有UI的更新。 在这场AI大戏中，中国大陆用户的视角却显得格外尴尬——可以体验的只是那套“LiquidGlass”新UI，而真正的智能变革依旧遥遥无期。 UI全面升级——“LiquidGlass”玻璃美学 今年，苹果首次统一旗下各平台命名方式 ——iOS、iPadOS、watchOS 乃至macOS 全采用“年份型命名”。这种方式不仅便于理解各平台同步，也强化了苹果对操作系统“生态共进”的战略意图。 而随新版本而来的，是全新“Liquid Glass”视觉美学。所谓“Liquid Glass”（有时称 LivingGlass），是苹果推出的毛玻璃风格 UI，贯穿锁屏、主界面、相机、Safari、Dock、控制中心乃至watchOS、tvOS、visionOS… 它通过“半透明+实时渲染+圆角图标+光影反射”，创造出强烈的视觉统一感。对长期使用扁平化iOS 7扁平风格的用户而言，这是一场视觉体验革命——从视觉逻辑到操作反馈，又增加了几分拟物化的表达。 历经多年折腾后，iPadOS 终于迎来类似macOS的实用的窗口机制。新的触控抓手、多选窗口、分区拖拉、配合鼠标/触控盘菜单栏、窗口最小化/还原等一应俱全。这让iPad不再是“只能分屏”的工具，而是可以媲美Mac的生产力终端。尤其是在连接鼠标与键盘时，更接近桌面体验，对内容创作者和办公使用者来说，终于能够更加全面地利用好iPad这块大尺寸屏幕。 总体来看，中国大陆用户首批能触达的新体验限于视觉整合、命名统一和 iPad 多窗口。这些都属于“有感觉的表象升级”，但绝非 AI 的深层次变革——功能依旧是上代，只换了一层“皮”。 Apple智能全面升级，中国何时上线难预知 作为本届WWDC25的升级重点，几乎所有的重点升级功能全部围绕Apple智能展开，从通信到健康，从开发工具再到消费体验，AI 融入正从点状向面状扩张，体现出苹果在系统智能化方面的野心。 首先，基于Apple智能的实时翻译功能打破语言隔阂，不仅在 Messages 和 FaceTime 中支持字幕和语音翻译，还扩展至电话通话界面，使非 iPhone 用户也可无障碍通话。其次，Call Screening 与 Hold Assist 组合展现出 AI 的贴身助理能力，前者能通过AI自动接听电话，判断对方说的是否为重要内容，再决定要不要响铃；后者支持用户被排队服务时自动保持通话状态，并在人工接听时推送提醒，让用户离线处理事宜时也安全无忧。 在视觉识别层面，Visual Intelligence 不再局限于拍照分析，而是进一步扩展到屏幕内容识别。用户可以截取界面内的产品、事件、按钮或文本，由系统自动调用对应App或ChatGPT生成笔记、添加日历事件、打开购买页等操作，实现界面内所见即可互动。 开发者层面更是一大革新，苹果首次开放 Foundation Models 框架，允许调用本地 AI 模型生成语言、图像或结构化输出，支持离线部署并保护隐私。这为第三方应用接入 AI助理、智能摘要、个性化推荐打开了大门。此外，Xcode 还集成ChatGPT 辅助功能，可协助代码编写、自动生成测试和文档，从根本上提升开发效率。 不仅如此，Apple Intelligence 也深度融入消费场景：Apple Music 通过 AI 自动混音并增加歌词翻译功能，地图新增通勤路线智能推荐；watchOS 的 Workout Buddy 可根据用户习惯提供实时语音激励；短视频或社交图像创作工具也支持 AI 图像生成（如 Genmoji、Image Playground），只是这些功能短时间内可能与国内用户无缘。 虽然在外界看来，苹果在基础模型研发方面可能不及头部AI企业，但不可否认的是，伴随着一系列新系统的推出，能够星期看出AI在整个OS体系中，正呈现出系统级策略：从设备核心体验到应用链条再到开发工具，AI 已从附属功能成为苹果生态的基石。 其他：可见升级多项，实际落地仍乏力 Workout Buddy 暂仅支持英语国家 watchOS 26 全新推出Workout Buddy，实时鼓励语音、数据反馈、虚拟声优激励用户跑步等健康运动。但这一“AI 助手”目前仅率先上线英语版本，这意味着首批上线同样与中国用户无缘。 Games 应用上线，但Arcade 存在门槛 iOS 和 iPadOS 26 推出了全新的 Games App（目前测试版中有图标但不可用），将 Arcade、排行榜、社交挑战整合进入统一入口。对付费订阅者是一大利好，但中国大陆尚未引入 Apple Arcade，国内非订阅用户将很难享受其中内容。加之目前国内热门手游生态浓厚，自主发布渠道成熟，Games App 在中国可能存在感和FaceTime与Message应用一样稀薄。 CarPlay 更新但争宠失衡：新能源智能化抢了市场 CarPlay Ultra 推出卡片式UI、支持 Widgets、Pinned conversation 和 Live Activities 等功能。然而，中国新能源车企纷纷自研智能座舱，甚至五月推出过渡 CarPlay UI，这令苹果“虽然增加视觉统一却功能边缘化”。国内车机系统对接聊天、调度、AI 语音的整体生态已落到前沿，CarPlay 产品即使在功能上有所进化，也很可能因入口缺位而被边缘化。 visionOS 重大更新，但仍难救市 visionOS 26 推出personas 虚拟人、空间 widget持久化、支持Logitech Muse 笔和 PSVR 控制器。然而Vision Pro 价格动辄 5000+ 美元，佩戴沉重不适合长时间使用，销量始终不温不火。在国产 AR/VR 生态快速崛起、本地内容打造场景丰富的情况下，这些“亮点”只能算是高端爱好者实验阶段升级，无法惠及普通用户。 写在最后 回顾整场活动，WWDC25聚焦于AI的革新，但是中国大陆只有UI的更新。苹果这届大会将几乎所有资源投入 AI 功能的展示，从实时翻译、视觉识别，到快捷指令、ChatGPT 集成、场景化助手。但对于中国大陆用户来说，能落地的只是那套“LiquidGlass” 视觉风格、圆角图标、多窗口管理等 UI 更新，而真正的系统智能改造完全未能享受。 这意味着，苹果公司未来在软件方面多依赖AI，其终端产品（iPhone、iPad、Mac、Apple Watch等）在中国的体验落差就有多大。随着 Apple Intelligence 深度整合至核心功能，AI 将成为用户交互和体验差异的主要驱动力。在海外市场，实时翻译、视觉识别、智能助手已开启；而中国用户尚无法访问这些功能，其终端设备将落后一代，无法享受 Apple 设计、AI 力量与隐私同构的生态升级，最终导致使用感受与全球主流严重错位。 略显尴尬的是，WWDC25留给海外开发者的可能是重大的革新，但是在Apple智能迟迟看不到在中国大陆上线的可能，留给中国开发者的，可能就是重新画图标了。WWDC25 一次性实现了视觉与命名的跨平台统一，但智能核心却只在海外用户手中落地。中国大陆用户虽能观赏 UI 的华丽变革，却无法获得 AI 驱动的新功能。Apple Intelligence迟迟未能上线中国市场，这一滞后不仅影响用户体验，更让本土开发者在“画图标周期”中迷失方向。Apple 的智能，会驶向何方？中国用户和开发者，只有继续守望或主动破局。

IT之家 6 月 10 日消息，在 WWDC 2025 上，苹果公司发布了针对 Apple Silicon Mac 的 Metal 4 API，尽管苹果并未详细透露未来游戏的具体表现，但新增的 MetalFX 帧插值和降噪功能将显著提升性能，并使光线追踪和路径追踪等视觉效果在不降低帧率的情况下得以实现。 据IT之家了解，MetalFX 帧插值技术与 NVIDIA 的帧生成技术类似，通过在每两帧输入之间生成额外的一帧来提高帧率，同时尽量减少计算开销。然而，这种技术可能会带来一定的输入延迟。为了降低输入延迟的影响，游戏的基准帧率需要足够高，否则用户可能会明显感受到延迟。尽管苹果的芯片在图形性能上有了显著提升，但与 NVIDIA 和 AMD 的芯片相比仍有差距。 MetalFX 的超分和帧插值功能将有助于提升游戏性能，但苹果尚未明确如何解决令人头疼的输入延迟问题。与此同时，降噪技术将使移植到 Mac 上的游戏能够达到与 PC 游戏相同的图像质量，这主要得益于光线追踪和路径追踪的支持。由于 M3 及更新型号的芯片支持硬件加速光线追踪，开发者有望在未来的游戏作品中逐步引入这些改进。 此外，苹果还更新了游戏移植工具包 3（Game Porting Toolkit 3），开发者现在可以通过特定软件了解其移植版本的运行情况。Metal Performance HUD 也支持进行自定义，屏幕上的实时指标能够为开发者提供优化方向的关键数据。这些工具和改进的最终目标是为玩家带来最佳的游戏体验。

IT之家 6 月 10 日消息，距离三星发布新一代折叠屏手机 ——Galaxy Z Fold7 和 Galaxy Z Flip7 仅剩大约一个月的时间。韩国科技巨头已经提前开启了营销活动，为这两款新品造势。 上周，三星曾发布了一则令人困惑的预告，似乎暗示 Galaxy Z Fold7 Ultra 将在下个月推出。如今三星的宣传重点已经转向折叠屏手机的核心要素：尺寸和重量。尽管目前我们尚未得知 Galaxy Z Fold7 的确切尺寸，但三星在其最新的预告中做出了大胆的宣称。 三星表示，Galaxy Z Fold7 是“迄今为止最薄、最轻、最先进的折叠屏手机”。该公司还强调，其工程师和设计师一直在努力改进每一代 Galaxy Z 系列，使其比上一代更薄、更轻、更耐用。从这些表述来看，Galaxy Z Fold7 无疑将成为三星有史以来最轻薄的折叠屏手机。 IT之家注意到，除了轻薄的特点外，Galaxy Z Fold7 的内部显示屏据称与 Z Fold 6 特别版的尺寸相同。如果这一说法属实，那么 Galaxy Z Fold7 将配备一块巨大的 8.2 英寸内部显示屏。在尺寸方面，根据今年 5 月的爆料，Galaxy Z Fold7 展开时的厚度仅为 4.54 毫米，折叠时厚度为 9 毫米。手机的整体尺寸为 158.43 毫米 ×143.14 毫米。此外，Galaxy Z Fold7 预计将搭载 4000 毫安时的电池和强大的高通骁龙 8 Elite 芯片组。这款折叠屏手机将在 7 月与 Galaxy Z Flip7 一同正式发布。

IT之家 6 月 10 日消息，华为终端官方今日发布视频，预告了华为 Pura 80 系列手机个性风格拍摄功能。 视频画面显示，新机的相机 App 中提供类似“调色盘”的功能，支持用户手动调节画面的色温、饱和度、光影等。用户上下滑动预览框还可切换预设风格（视频演示内容显示，至少提供胶片、动漫、电影三种风格）。 据IT之家昨日报道，华为 Pura 80 系列第二支预热短片显示，在 1X 焦段下，Pura 80 系列主摄能将大光比场景中亮暗部细节尽收眼底，无惧过亮或过暗，明暗细节全可见，舞台、演唱会等高动态场景下视频拍摄能力或有大幅提升。 另有爆料称华为 Pura 80 系列手机主打影像，配备 50Mp 一英寸国产主摄，LOFIC 超大宽容度，独家定制模组 + 可变光圈；拥有行业首个双镜长焦，一镜双焦段；支持 AI 摄影构图、可调节风格化拍照，包括流行的胶片滤镜。