快科技11月28日消息，近日，豆包语音对话功能迎来更新，可以说4种地道方言，包括粤语、四川话、东北话及陕西话。 目前，用户打开豆包App对话框，发送简单的文字或语音指令，要求豆包使用上述方言对话，通过默认的“温柔桃子”升级版音色，即可开启对话体验。 该功能借助豆包语音模型方言迁移技术，实现单音色说多方言，且具备思考能力，可根据用户意图，灵活切换方言。 除了能说4种地道方言外，豆包在对话过程中能听懂上海话、南京话等18种方言。 据悉，上述能力借助了将口语转录为文本的ASR技术 ，准确性和效率提升明显。

快科技11月28日消息，据国内媒体报道，小米创办人、董事长兼CEO雷军接受媒体专访时表示：下一个五年，人工智能将深刻影响传统产业。 他直言：“所有产业都值得用AI做一遍。” 雷军以小米汽车工厂举例：大压铸件用人眼很难完成检测，但通过X光机和AI视觉大模型判定，可在2秒内完成检测，效率是人工的10倍，精度是人工的5倍以上。 他说，人工智能与传统产业深度融合，将会开启一个新的万亿级大市场，一家公司不可能掌握所有环节，而是要与最强的伙伴携手，取长补短，带动整个产业链共同升级。 除了这些自动化设备，人形机器人进厂打工也正成为现实。 雷军预计，未来5年，人形机器人将大面积在小米工厂上岗，“这还只是第一步，家庭对人形机器人的需求更大、要求更高，市场也更大”。 前不久投产的武汉小米智能家电工厂，同样深度融入了AI技术，依托自研小米澎湃智能制造平台，搭配AI视觉质检，6.5秒就能下线一台高端空调，关键部件实现100%精准检测，树立智能制造的新标杆。 雷军甚至早在2024年两会时就表示，人工智能是如今最热门的科技创新的话题，要尽快适应这个新的时代，现在AI在各行各业都开始应用了，要把AI工具用好，在刚开始大部分都不会用的时候，你会用对你来说就是机会，而且用AI的工具解决问题的速度会比别人快很多。

OpenAI靠合作伙伴举债建数据中心 凤凰网科技讯 北京时间11月28日，据《金融时报》报道，OpenAI的数据中心合作伙伴们即将背上近1000亿美元的借贷，这些借贷都与正在亏损的OpenAI有关。眼下，OpenAI正受益于这一轮由债务推动的支出热潮，而自身却无需承担财务风险。 根据《金融时报》的分析，软银、甲骨文和CoreWeave已借入至少300亿美元，用于投资OpenAI或帮助其建设数据中心。投资集团Blue Owl Capital和Crusoe等计算基础设施公司也依赖与OpenAI的交易来偿还约280亿美元的贷款。 据知情人士透露，一批银行正在洽谈向甲骨文和数据中心建设商Vantage额外提供380亿美元贷款，用于为OpenAI建设更多数据中心。该交易预计将在未来数周内完成。 OpenAI高管曾表示，计划大举借债来协助支付这些合同费用，但截至目前，财务负担主要落在了其合作方及合作方的贷款机构身上。“这一直是我们的策略，”一位OpenAI高管表示，“那就是想法利用其它公司的资产负债表。” OpenAI各合作伙伴背负的债务 这种依赖OpenAI的贷款规模，将令市场进一步审视该公司今年签署的价值1.4万亿美元的合约。这些合约涉及未来八年向芯片制造商和数据中心公司采购算力资源。如此庞大的合约金额，远超OpenAI今年预计实现的200亿美元年化营收。 据知情人士透露，OpenAI自身资产负债表上几乎没有任何债务。OpenAI虽在去年获得由多家美国银行提供的40亿美元信贷额度，但该公司至今尚未动用这笔资金。 OpenAI表示：“建设AI基础设施是我们为满足激增的全球需求所能做的最重要的事情，当前的算力短缺是限制OpenAI增长的最大瓶颈。” 截至发稿，软银、Vantage、CoreWeave、Crusoe及Blue Owl均拒绝置评。甲骨文公司未予回应。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

据“大厂日记”，华熙生物发布公告：受市场环境波动影响，公司经营业绩面临较大压力。为确保长期稳健发展，公司需对现有福利政策进行合规性优化调整。 其中，白2025年12月起，华熙生物及各分子公司的住房公积金缴存比例统一调整为5%。 自2025年12月起，原设定的节日礼金将暂停发放。后续公司将通过员工关怀活动、弹性福利平台等方式，持续关注大家的工作与生活需求。 公司表示：严格遵守国家法律法规，确保调整方案合法合规；待经营状况改善后，优先恢复或提升员工福利。

作者 | 云鹏 编辑 | 漠影 近日，华为Mate 80系列的开售再次引爆了沉寂许久的智能手机市场，新机正式开售后消费者购机热情高涨，在官方和各大电商平台引发强烈热捧。 在市场高端机型普遍因内存价格波动而涨价的今天，Mate 80系列“加量降价”的逆势操作可以说诚意拉满，尤其是华为Mate 80标准版低至4699元的起售价，比上两代起步价低了800元，也被不少消费者称为“史上最香Mate”。 整机硬件设计与鸿蒙6融合带来的性能提升、亮度和色域突破行业极限的灵珑屏、14天超长续航的户外探索模式，以及无网对讲求援等诸多硬核“黑科技”创新都成为消费者热议的话题。 产品爆火背后，我们不禁思考一个问题：为何华为手机总能创造“奇迹”？ 何为“奇迹”？即便关键硬件环节受限，华为手机的整机体验总能“超预期”，甚至依然能掏出打破行业天花板的颠覆式技术创新。 实际上，奇迹并不神秘，Mate 80系列背后，我们已然看到了华为展示出的扎实路径，2025年的今天，华为究竟是如何定义一部旗舰手机的？ 这个问题的背后是更深层次的思考：华为技术创新的路径究竟有何独特之处，华为是如何定义“探索”、打破“不可能”的？华为又是如何将硬核技术转化为有温度的实际用户体验，将技术创新落到实处？ 找到这些问题的答案，我们不仅要深入Mate系列，更要深入华为、深入中国电子信息产业，华为开“新篇”的背后，中国科技的自立与突围，也正行至新阶段。 一、世上本无路，路是人走出，如果没有路，那便自己走出 究竟何为创新、何为探索？这或许是中国科技在前行的路上需要思考清楚的灵魂问题之一。 多年来，在诸多领域，中国科技都走在追赶的路上，或许埋头苦干更多，但仅是跟随并不足够。尤其是在全球形势激荡变化、充满不确定性的今天，当有人把路“封死”，我们还能如何前进？ “世上本无路，路是人走出”，或许这是一句我们再熟悉不过的俗语，但其映射于中国科技产业的技术创新探索，却是一场浩瀚的勇敢征程。 不论在哪个领域，不论攻克怎样的技术难题，最初的探索，都需要真正的“破局者”、需要勇敢的“吃螃蟹的人”、需要“摸着石头过河”的人，需要在“无人区”里一步一个脚印扎实前进、为后人立下旗帜的人。 与其在别人划定的赛道上“弯道超车”，在难度陡增的情况下还要面临随时被“封路”的风险，不如直接“换道超车”，不破不立：“如果没有路，那便自己走出”。 在中国科技产业中，这样的探索显得尤为难能可贵。对基础理论研究的深入研究，突破前人划定的边界，在材料学、生物学、化学、物理学、数学领域实现突破；在核心硬件性能层面，换道追赶，基于不同的技术路径，通过大量方法论创新和实践，趟出一条自主可行的路。 当我们回顾华为走过的路，这样闪光的瞬间，比比皆是。 而我们同样看到，在破局者、勇敢者的带领下，注定会有越来越多的人加入到路途中，形成合力，最终打破瓶颈，实现突围。而这每一次大胆的探索，或许都将开启另一个新的可能。 毫无疑问，这家掏出Mate 80系列、屡创奇迹的公司，正是中国科技行业中，怀揣信念和勇气，进行“无限探索”的一个扛旗者。 正如其官方发布的《致敬无限探索的勇气》这段视频中所说：“世界本没有路，最初的足迹，注定由勇敢者刻下”、“创新之境，既无捷径，亦无止境”、“用每一步探索，开启下一个无限可能”。 回顾Mate系列走过的十二年，我们看到“探索”贯穿始终，创新时刻伴随。 从Mate 50系列首发昆仑玻璃到Mate 60系列首发玄武架构，耐久度数倍、数十倍提升，华为实现了从基础材料到整机架构的突破。 从Mate 50系列首发卫星通信到Mate 70系列首发第二代灵犀通信，实现多个“从无到有”的颠覆性体验，华为在通信领域从地网到天网一直领跑整个行业。 影像方面，华为突破光影和色彩的技术，Mate 50系列首发十档物理可变光圈、Mate 70系列首发红枫原色影像。 在当下最为重要的AI手机之战中，华为早在2017年就首发了AI处理器NPU，也是行业中第一个将自研大模型与智能助手融合的厂商，如今小艺超级AI智能体能力出众，走在第一梯队。 更为瞩目的是，鸿蒙操作系统也实现了“历史性突破”，打破西方30多年垄断，1年走过业界20年的生态之路，从底层技术到上层生态全面突围。 此次Mate 80系列首发搭载鸿蒙6无疑是鸿蒙生态成熟的里程碑节点，目前鸿蒙应用适配度已经超过95%。即使是小众App也可以通过卓易通App兼容运行，并且相比安卓和iOS生态，已经形成多种鸿蒙生态内独有的优势功能。 纵观科技产业的发展，技术的创新突破需要真正的勇敢探索者、扛旗者，华为Mate不断树立起一个又一个新的标杆，一次又一次实现颠覆式创新。可以说，探索、创新、打破不可能，已经是华为“刻在DNA里”的底色，中国科技产业从跟随、并行到引领，实现历史性跨越，需要更多华为这样的领跑者。 二、Mate 80系列迈向新阶段：硬核技术创新武装到牙齿，颠覆行业底色不改 “逆境中开出花朵，就让它生长着……在勇敢过后，会有万里晴空” 正如Mate 80系列发布会开场曲《篇章》中表达的，今天的Mate 80系列毫无疑问是华为长期坚持探索、迈向新阶段的一个关键节点。Mate系列历经12年探索，如今的Mate 80系列可以说是真正意义上的尖端科技“集大成”之作，凭实力“破圈”，在诸多领域再次打破技术边界。 华为迈入“新篇”，Mate 80系列着实开了个好头。 当我们聚焦Mate 80系列，我们不妨回到开篇强调的本质问题：今天的华为是如何定义一部优秀的旗舰智能手机的？ 真正硬核的颠覆式技术创新、真正扎实的完善体验打磨，两者可以说缺一不可。华为Mate 80系列上的不少创新点令人“拍手叫绝”。 一个技术和功能创新，带来的是用户体验的质变，而实现的路径则是打破行业“不可能”的技术创新。 首发的户外探索模式和700MHz无网应急通信可以说再次开拓了行业“无人区”。 一万多条专业线路、对线路信号提前预测，即便在无网状态下，也可以基于700MHz应急频段打通用户与救援队的最后一公里沟通链路；最长14天的全天候轨迹记录和36小时熄屏轨迹导航，让旅行探索场景彻底告别续航焦虑。 无网应急通信可能是“一生用一次，一次续一生”的保命级功能，“多一份连接，就多一份希望”。 一系列功能背后，我们看到，当行业卷游戏、听歌续航，比拼电池容量谁更大时，华为瞄准的是真正的痛点和盲区，解决续航成为“要命刚需”场景的难题，给用户带来了“从0到1，从无到有，从不能到能”的新功能。 华为把通信优势发挥到极致，把底层硬件和系统协同带来的深度调优、功耗节省能力发挥到极致，给用户带来了“质变”的体验。 Mate 80系列上首发的另一项突破性技术——灵珑屏，也再次打破了手机屏幕领域的“天花板”，从8000nits峰值亮度、4500nits 20%APL窗口峰值亮度到BT.2020色域的行业首发、对双层OLED架构技术的深度优化。 我们看到，当行业普遍玩起“文字游戏”，死磕实际很难用到的1%极限窗口峰值亮度，华为直接将更常用的APL面积亮度做到了竞品极限峰值亮度的水平，将高亮通透的体验从“瞬间”变为“常态”。 这背后，突破性的双层OLED技术，结合底层硬件与屏幕结合的深度调优，解决了双层OLED许多固有技术难题，真正让体验上了一个新台阶。 在华为拿手的影像方面，红枫原色影像系统能力进一步迭代，极致色准背后可以说是满满黑科技。 进光量提升96%、动态范围提升300%、色彩分辨能力提升25%，以及第九代ISP影像处理器对图像信息实时处理能力的大幅提升。 当行业来到“卷算法”、“玩玄学”的阶段，华为依旧在底层核心技术领域实现突破，华为拒绝玄学，只来真正硬核的，深入到传感器底层，实现进光量、动态范围、色彩分辨能力的提升。 与此同时，底层硬件与系统的深度融合，更是软硬芯云能力体现，ISP影像处理器处理能力暴涨、色彩处理引擎的优化都是实际拍照体验提升的有力支撑。 在当前行业最为聚焦AI能力方面，小艺AI的表现同样令人印象深刻。 从复杂工作自主执行、操作手机到自主学习新技能，在各个场景中小艺都能大显身手：复购下单省去繁琐操作、不影响前台应用；复杂事项自主查攻略、照着攻略执行。 我们可以给小艺定制专属技能，教会小艺新技能，小艺会学习记录下我们的操作，然后自动生成对应的专属技能方案。 未来，AI之战必然会成为旗舰机竞争的焦点，华为一直是布局最积极的一个，从NPU的行业首发，到自研大模型行业首个落地智能助手，华为每次都能准确把握当前行业最核心的技术发展趋势。 在端侧AI快速发展的今天，AI深入系统底层，操作手机执行复杂任务，这涉及诸多底层技术的协同打通，华为软硬芯云深度协同优势再次体现。 纵观华为Mate 80系列在各个方面的创新，我们看到，华为Mate 80是真正的从硬到软、从内到外全维度升级，集华为最新硬核前沿技术之大成，迈向新的阶段。 可以说，该机的爆火出圈，都离不开这些突破性亮点的呈现，2025年如何打造一部真正的机皇旗舰，如何定义创新，华为交出了一份惊艳行业和消费者的答卷。 三、从硬件到鸿蒙生态，华为扛旗，中国硬科技走向自立加速突围 从十二年来Mate系列对持续探索创新的定义，到今天Mate 80系列的技术创新集大成，再到华为不断带领行业，实现一个又一个不可能、填补一个又一个空白，华为的故事，从不是一个人的胜利。 在华为开启“新篇”的同时，我们看到背后是整个中国科技产业的自立与突围，华为的“新篇”并非由其一人书写，离不开合作伙伴和数千万消费者的支持。 正如视频中所写到的：“一个人的路，终成千万人的旅途”，从性能稳步提升到鸿蒙极限式突围，每一个华为“奇迹”的背后，都是中国科技的共赢。 华为基于软硬端芯云垂直整合能力的提升，给消费者带来新的体验，保持性能稳步提升， 华为摸索出一系列技术创新路径，为中国电子信息产业突围高端积累宝贵经验。 技术的突破，改变的不只是华为自身命运，也带动中国电子信息产业在基础能力方面实现长足进步，拥有了更强的抗冲击能力，为进一步突破积攒了力量。 鸿蒙操作系统“破釜沉舟”背后，华为突破OS内核底层技术，中国操作系统第一次真正意义上实现独立自主。 与此同时，鸿蒙生态快速成长，离不开开发者、应用厂商积极支持，这些鸿蒙生态玩家踊跃投身生态建设，各类“鸿蒙版”应用加速落地。 可以说，作为中国科技自立与突围之路上的领跑者与扛旗者，华为推开新篇，离不开无数中国科技工作者的辛勤付出，华为正与中国科技产业一同迈入新阶段，真正在全球科技竞争中掌握主动权。 结语：探索之路永无止步，华为与中国科技仍在加速向前 华为的故事，说来也很简单：对于技术探索的执着追求，是这家公司最本质的生存之道；华为的故事，说来也复杂：每一次颠覆性技术突破的背后，是海量难题的攻克、是无数个华为与中国科技共同奋战的日夜、是无数次在“死路”后的“绝境重生”、顽强不息。 华为故事仍在继续，中国科技突围的故事或许也将迎来更多新的“奇迹”。

IT之家 11 月 28 日消息，科技媒体 Windows Latest 今天（11 月 28 日）发布博文，报道称微软在宣传 Windows 11 和 Edge 浏览器中的“Copilot for Work”时，声称此举是响应用户需求，却遭到核心用户群体的广泛反对。 微软于 11 月 19 日通过官方 @MSEdgeDev 账号宣传 Edge 浏览器中的 Copilot 模式，宣称集成该功能是因为听到了“用户希望在工作中使用 Copilot 模式”的呼声。 然而大量 Windows 老用户涌入评论区，严厉驳斥微软的说法，直言“你听错了”。用户们表示，从未要求针对工作场景定制 AI 模式，并对微软将聊天机器人“怼到脸上”的强制做法感到愤怒。一位用户更是毫不客气地评论道：“我不是婴儿，不需要你们强行喂食 AI 功能。” IT之家注：此次争议的核心在于微软推广的“Copilot 模式”（Copilot Mode），该模式被设定为消费者的默认用户体验，微软将其定位为类似 Perplexity Comet 的“智能体（Agentic）”。 从技术层面看，该模式支持“多标签页推理”，能同时从最多 30 个标签页中提取信息，并声称能通过自动化处理多步骤工作流来“粉碎重复性任务”，例如替用户预订差旅机票。 尽管微软辩称这是为了打造“适合工作的安全 AI 浏览体验”，并允许用户在设置中关闭，但其核心逻辑仍是试图让 AI 接管用户操作，这与专业用户对精准控制的需求背道而驰。 该媒体指出面对铺天盖地的批评，微软采取了“鸵鸟政策”。观察发现，微软社交媒体团队仅选择性回复极少数赞美 Copilot 的评论，而对成千上万条质疑声视而不见。

随着AI（人工智能）算力需求呈指数级增长，而地面数据中心面临能源、散热等难以突破的瓶颈，近日硅谷科技巨头纷纷将目光瞄准太空，在太空建立数据中心成为他们AI竞赛的下一个战场。 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊本周在一档播客节目上谈及了“在太空建立数据中心”这一热点话题。 “显然，这是一项雄心勃勃的大胆计划，”皮查伊表示。他承认，这个想法在现在看来似乎很“疯狂”，但 “当你真正退一步思考，想象一下我们未来所需的算力规模时，它就开始变得有意义了，这只是时间问题。” 皮查伊这番表态指的是“捕日者计划（Project Suncatcher）”，这是谷歌近日宣布的一项新的长期研究计划。据该公司的一篇博客文章称，“捕日者计划”的目标是“有朝一日能在太空中规模化部署机器学习”。 皮查伊并未透露太多细节，只是表示“希望在2027年，我们能把TPU（张量处理单元）部署到太空的某个位置。”TPU是谷歌的定制AI芯片。 “说不定我们还能遇到特斯拉Roadster跑车，”他打趣道。 皮查伊言语中的梗，指的是埃隆·马斯克当年的一次“壮举”：马斯克将他的旧款特斯拉Roadster跑车固定在SpaceX火箭上并发射进入轨道，驾驶座上还放着一个身着宇航服的人体模型。这辆跑车于2018年发射，截至今年早些时候仍漂浮在太空深处，当时天文学家还把它误认为是一颗小行星。 但在AI时代，马斯克及其他科技巨头的太空野心，早已不是当年这辆Roadster跑车的噱头所能比拟的。 “星舰应该能每年向轨道运送约300吉瓦的太阳能人工智能卫星，甚至可能达到500吉瓦。‘每年’这个量级才是这件事的关键所在，”马斯克本月早些时候在X上写道。 马斯克所说的数字代表了前所未有的数据中心容量。高盛今年早些时候表示，目前全球地面数据中心的电力容量为59吉瓦。 到2050年，全球电力需求预计将翻一番，部分原因是AI数据中心的建设热潮。在美国，数据中心是电力需求激增的最大推手，给该国电网带来巨大压力。 马斯克、皮查伊以及他科技领域领军人物都已认识到，AI数据中心带来的电力需求难以得到满足。正因如此，他们渴望将数据中心建到太空。 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯预测，数据中心将在未来10到20年内进入太空。 “我确实认为，随着时间的推移，世界上会遍布数据中心。”OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼今年7月在采访中表示。“但也说不准，因为我们或许会把数据中心建到太空。比如，我们可以在太阳系搭建一个大型戴森球，然后说，‘嘿，把这些东西建在地球上其实根本没必要。’” 在近日的美沙投资论坛上，马斯克表示，地球接收到的太阳能量仅占太阳辐射总能量的二十亿分之一，因此进入太空对于获取更多能量至关重要。 对于马斯克的观点，Salesforce首席执行官马克·贝尼奥夫表示，太空有“连续的太阳能，不需要电池”来供电和冷却。“建立数据中心成本最低的地方是太空，”他在X上写道。 最新消息是北京拟在700-800公里晨昏轨道建设运营超过千兆瓦(GW)功率的集中式大型数据中心系统，以实现将大规模AI算力搬上太空。 根据规划方案，数据中心系统由空间算力、中继传输和地面管控分系统组成。数据中心建设分为三个阶段，第一阶段为2025年至2027年，突破能源与散热等关键技术，迭代研制试验星，建设一期算力星座。

11月18日，携程发布2025年第三季度业绩，不少人惊讶于利润表现优异。实际上，这主要由于部分投资处置带来的净收益，与集团主营业务无直接关联，属于一次性投资收益。 营收和利润分别实现十几个百分点的同比增速，这种不紧不慢的增长节奏，才是携程过去两年间财务业绩的“主旋律”。 但是外界对其与酒店、航司之间关系的讨论并未停歇。尤其是当酒店业利润承压、航司经营起伏时，常有人将矛头指向以携程为代表的OTA们。 事实真的如此吗？ A 想要理解携程与酒店、航司的关系，首先要厘清携程的业务模式与收入来源。 携程的收入来源有五大板块：住宿预订、交通票务、旅游度假、商旅管理和其他业务。其中，住宿预订和交通票务占大头，合计贡献了整个公司近八成营收。过去几个季度，这两笔收入都在增长，增速大体与公司总营收同步。 值得关注的是，携程面对酒店和航司的take rate（收费率）并没有显著变化。 中泰证券研报数据显示，目前携程住宿预订业务综合佣金率在8%到10%。这也是携程多年以来维持的水平，与其他平台差别不大。 另一边，机票的take rate更是被早早“锁死”。 早在十年前，机票代理佣金政策调整后，OTA销售机票的代理费已经固定在5~25元。而OTA卖出一张机票，需要承担多项运营费用；如此低的代理费，实际上是无法覆盖OTA卖票成本的。即便如此，包括携程在内的OTA也无法单方面调整机票代理费。 那么，在收费结构保持稳定的情况下，携程要想多赚钱，就只能把交易规模做大。 今年以来，国内外旅游仍在持续复苏。上半年，国内居民出游32.85亿人次，总花费达3.15万亿元，再次创下新高。 与此同时，出入境游客的增多，也给携程带来增长。第三季度，携程入境旅游预订同比增长超100%；出境酒店和机票预订已攀升至2019年同期的140%。 逐渐回暖的国内和跨境旅游，未必会马上体现在各大连锁酒店的业绩上——不少游客会选择民宿或小众、长尾住宿，却会对携程等OTA的业绩产生直接拉动。 此外，携程一直在围绕酒店预订和机票售卖做延伸。网络广告和金融服务等其他业务，也为其构建了第二增长曲线，以此获得更均衡的收入来源。 这也从侧面表明，携程虽然把酒店、航司当成“金主爸爸”，但并没有过于激进地推动商业化，而是保持本分、赚一份该赚的钱。 B 再来看酒店和航司的盈利模式。 当前，国内酒店业面临明显的结构性供给过剩。 作为酒店行业最根本的晴雨表，国内居民出游人次仍在增长：今年前三季度接近50亿人次，同比增长18%。 蛋糕增长并不慢，但酒店数量的增速同样不低——2024年全国共有34.6万家酒店（15间及以上）为开业状态，房间规模1767万间。其中，新开业酒店4.9万家，同比+27.3%；房间规模为217万间，同比+32.3%。 新酒店越开越多、越开越快，供给飞速上行带来的结果就是行业整体盈利能力承压。 以今年第三季度为例，国内四大酒店集团——华住、锦江、首旅和亚朵的RevPar（平均可出租客房收入）均同比微跌。 此外，这些年，近郊游、反向游、特种兵旅游、美食旅游、演唱会旅游等五花八门的个性化旅行方式不断涌现，旅行者对于酒店的需求和期待也再度升级。消费者变了，酒店却一时拿不出对应的供给。一些酒店选择降价以维持入住率，但这也让利润空间进一步收窄，使得行业整体盈利水平难以随出行人次的增长同步提升。 航司则是故事的另一面。 今年第三季度，不少人惊奇地发现，三大航赚钱了：国航盈利36.8亿元，东航盈利35.3亿元，南航盈利38.4亿元，相比上半年全部扭亏为盈。 盈利背后，一是由于Q3进入暑期出行旺季，客座率也显著拉升；二是国际需求持续恢复，航线布局优化对收益改善有明显影响；三则是得益于航司近年精细化运营管理持续增效。此外，不同于新进者频出的酒店行业，航司市场供给格局则相对稳定。 综上可见，酒店与航司的盈利波动，更多是受行业内部供需关系、运营效率与市场环境的影响。虽然OTA是酒店航司重要的订单来源之一，但无论是业务还是财务上，还远没达到能够反向影响他们生存状态的程度。 C 总是被部分舆论“拷打”的携程，折射出商业社会的一个常识：相关性不等于因果关系。携程遭遇的常见质疑，就是这种“因果谬误”所导致的。 继续深挖下去，“因果谬误”的根源在于，人们天然认为OTA和酒店航司是对立的。但实际上，作为同一商业生态的不同组成部分，两者一直是相辅相成、共同赚钱的关系——OTA为上游合作伙伴带来流量与品牌曝光，协助其触达更广泛的客群；而酒店与航司的健康发展，也为OTA的长期增长提供土壤。 过去几年，虽然酒店、航司的生意不太好做，但随着社会经济不断上行，人们更愿意出门旅行、企业有了更多出差需求，大趋势依然是回暖。而在这一时间段里，携程等OTA的业绩也在水涨船高。 相反，当全球发生“黑天鹅”事件时，酒店航司的生意大幅萎缩、亏损严重，而OTA也集体与上游企业一同过冬。就连行业头部的携程，也到了梁建章亲自出来直播带货的程度。 一荣俱荣、一损俱损的背后，OTA与酒店、航司存在“反直觉”的共生关系。 以酒店佣金为例，有一段时间，不少酒店觉得OTA抽成太高，拖累了自己的利润，于是希望提高直销比例，把OTA赚走的钱拿回来。这本质上是在推动酒店与OTA“脱钩”。 但时至今日，“脱钩”并未发生。许多酒店发现，自己做直销，需要从零建设一整套基础设施，成本高昂、耗时漫长，最后一算账，反而还不如交给OTA赚得多。 此外，美国康奈尔大学的一项研究发现，OTA的酒店预订量和酒店直客预订量成正比。也就是说，酒店从OTA获得的客源越多，直客也会越多。这是因为，OTA除了提供客源，本身也是一个重要的品牌推广窗口。 航空业也与之类似。尽管航司尝试提升直销比例，但OTA在渠道覆盖与用户服务方面的作用仍难以完全替代。 归根结底，OTA给酒店、航司带来的绝非只有客源。除了聚拢流量、转化订单，OTA也承担起了品牌宣传、品质背书、服务保障、售后支持等一系列工作。 站在OTA角度，他们也愿意看到上游酒店、航司活得更好、赚得更多。毕竟，只有“金主爸爸”欣欣向荣，携程们才能真正长期增长和获利。 当前，旅游市场仍处于复苏与结构调整的过程中。可以预见的是，携程们还是会被质疑。但随着整个行业进入新的上升周期，蛋糕越来越大，能赚钱的酒旅、航司越来越多，困扰多时的“因果谬误”也许才可能消解。 参考资料： 最话FunTalk，《携程正被“华山论剑”》 海豚投研，《携程：静待海外利润释放时》 旅界，《没有“携程们”的世界，真的会更好吗？》 迈点，《2025国内酒店半年报来了，行业复苏新节奏怎么跑？》 观点网，《北京统计局：北京住宿和餐饮业上半年整体利润下滑67%》

凤凰网科技讯 11月28日，近日，香港大埔宏福苑发生五级火灾。为助力受灾同胞渡过难关，vivo捐赠1000万港元，用于医疗救治、灾民安置及家园重建工作。 vivo称，将持续关注救援进展，全力支持救援工作，与香港同胞携手共渡难关，愿大埔早日抚平创伤。 香港特区政府28日下午举行发布会，介绍大埔宏福苑火灾最新情况和搜救进展。特区政府保安局局长邓炳强介绍，火灾目前已造成128人遇难。

IT之家 11 月 28 日消息，绿源集团与越疆科技于 11 月 27 日在浙江金华签署战略合作框架协议，基于在产品研发与产业应用层面的深度共识，绿源与越疆将共同推动规模达 5000 台机器狗应用于智慧门店升级计划，探索具身智能在智慧门店、智能工厂等场景的应用，双方将携手实现具身智能机器人产品在商业场景中的规模化落地。 根据协议，双方将以绿源全国超 10000 家门店网络为基础，共同探索具身智能机器人的大规模、分阶段应用，意向规模达到 5000 台。 该批具身智能机器狗将成为绿源门店的“智能新员工”，承担门店导览、产品展示、客户服务等多重职能，通过系统性智能化升级，全面提升门店运营效率与消费者服务体验，实现人机协同的智慧服务新模式。 IT之家从合作公告获悉，双方利用各自领域优势联合开发行业级具身四足机器人项目，越疆负责总体机器狗开发，绿源负责关节电机模组、电池、轮胎的部件开发。 在智能制造协同层面，绿源集团将在其工厂自动化升级进程中系统性集成越疆机械臂产品，加速推进制造流程的智能化改造。

作者 | 陈骏达 编辑 | 李水青 智东西11月28日报道，刚刚，快手开源其新一代旗舰多模态大模型Keye-VL-671B-A37B。该模型基于DeepSeek-V3-Terminus打造，拥有6710亿个参数，在保持基础模型通用能力的前提下，对视觉感知、跨模态对齐与复杂推理链路进行了升级，实现了较强的多模态理解和复杂推理能力。 Keye-VL-671B-A37B有多强？我们先用几个案例来感受下。下面的图中有几张电影票？多数人看完第一眼可能会脱口而出：“三张。” 不过，Keye-VL-671B-A37B的观察更为仔细，结合票据上的文字，它能判断出其实图中仅有两张电影票，最上面那一张是爆米花小吃券。查看思考过程后，可发现它不仅准确识别画面中每张票据的文字、标识和版式差异，更能进一步推理：左边和中间的票据符合电影票的核心特征，右侧票据无座位信息、无影片场次标注，实为叠放的食品兑换券，并非电影票。 除了图像理解能力以外，Keye-VL-671B-A37B同样拥有强大的视频理解和推理能力。当被问及下方视频的镜头是怎样变化时，它能识别出“蓝色双层电车”、“Louis Vuitton”、“Tiffany & Co”等核心元素，并输出镜头变化的细节。 快手公布了Keye-VL-671B-A37B与其他VL模型的性能对比。在通用视觉理解和视频理解两大核心领域，Keye-VL-671B-A37B的整体表现超过了字节的Seed1.5-VL think、阿里的Qwen3-VL 235B-A22B等前沿VL模型。 在涵盖STEM、推理、通用问答、视频理解、OCR和纯文本等能力的26项主流基准测试上，Keye-VL-671B-A37B斩获18项最高得分。 目前，Keye-VL-671B-A37B已经正式开源，可在Hugging Face和GitHub下载体验。 一、三阶段完成预训练，仅使用300B高质量数据 Keye-VL-671B-A37B采用DeepSeek-V3-Terminus作为大语言模型基座初始化，具备更强的文本推理能力，视觉模型采Keye-ViT初始化，这一组件来自Keye-VL-1.5，二者通过MLP层进行桥接。Keye-VL-1.5是快手今年9月初开源的一款多模态大模型，拥有80亿个参数，支持128k tokens扩展上下文。 Keye-VL-671B-A37B的预训练涵盖三个阶段，以系统化构建模型的多模态理解与推理能力。模型复用Keye-VL-1.5的视觉编码器，该编码器已经通过8B大小的模型在1T token的多模态预训练数据上对齐，具备较强的基础感知能力。 快手筛选了大约300B高质量数据预训练数据，这与其他大模型动辄以“T（万亿）”计算的训练数据差异很大。快手称，希望以有限计算资源高效构建模型的核心感知基础，确保视觉理解能力扎实且计算成本可控。 Keye-VL-671B-A37B的预训练分三步走： 第一阶段：冻结ViT和LLM，只训练随机初始化的Projector，保证视觉、语言特征能初步做对齐。 第二阶段：打开全部参数进行预训练。 第三阶段：在更高质量的数据上做退火训练，提升模型的细粒度感知能力。 Keye的多模态预训练数据是通过一套自动化的数据管线来构建的。快手对数据做了严格过滤、重采样，并加入VQA数据增强，让数据能覆盖像OCR、图表、表格这些常见且复杂的视觉格式，提升模型的感知质量和泛化能力。 在退火阶段，快手加入了DeepSeek-V3-Terminus生成的思维链数据，让模型在继续强化视觉感知的同时，不会丢掉原本强大的推理能力。 二、采用多阶段后训练策略，验证混合CoT数据效果更好 Keye-VL-671B-A37B的后训练由监督微调（SFT）、冷启动和强化学习三个步骤组成，训练任务涵盖视觉问答、图表理解、富文本OCR、数学、代码、逻辑推理等。 在SFT阶段，Keye-VL-671B-A37B技术团队使用了更多的多模态和纯文本长思维链数据，对模型的纯文本能力进行回火并增强多模态能力。在冷启动阶段，采用推理数据增强模型的推理能力，在强化学习阶段，采用复杂推理数据提升模型的think和no_think（思考与非思考）能力，并加入视频数据，增强模型的视频理解能力。 Keye-VL-671B-A37B技术团队对数据集中指令（Instruct）数据和长思维链（Long-CoT）数据的配比进行反复实验，以突破此前监督微调范式片面依赖指令数据的局限性。 这一过程中，快手验证了混合模式（Instruct + Long-CoT）相对于单一模式（Instruct）的优越性，即在SFT数据集中加入更多长思维链推理数据，有利于提升模型整体性能，以及改善后续训练稳定性。 loss曲线显示，在SFT阶段加入更多的CoT数据可以显著降低冷启动阶段的训练loss。 在多个benchmark上的性能对比也表明，混合CoT数据训练的模型相比于指令微调的模型取得了明显的性能提升。 在冷启动阶段，CoT数据的质量对于提升模型的推理能力至关重要，而纯文本模型的推理过程往往冗长而且存在大量重复，为了缓解过度思考的问题，Keye-VL-671B-A37B技术团队开发了严格的数据筛选流程，过滤掉存在冗余反思行为的思维链。 在Keye-VL-1.5-8B上的实验结果显示，过滤冗余数据对于模型的推理能力和感知能力均有增益。 三、强化学习采用Qwen3同款算法，并打造专用Verifier模型 强化学习阶段，快手没有使用传统的GRPO强化学习算法。GRPO是token-level（token层）的建模，在训练MoE模型时存在不稳定性。 在Keye-VL-671B-A37B的训练中，快手采用GSPO（Group Sequence Policy Optimization）作为底层强化学习算法，进行sequence-level（序列层）的建模，提升可验证奖励强化学习（RLVR）训练的稳定性。值得注意的是，该算法是阿里Qwen3系列模型的核心算法之一。 对于强化学习而言，奖励信号的质量至关重要。在Keye-VL-671B-A37B的强化学习系统中，快手首先训练了专门的Verifier（验证器），用于验证模型输出思考过程的逻辑性，以及最终答案与标准答案的一致性，Verifier模型采用Keye-VL-1.5 8B作为基座，训练过程包括SFT和RL两个阶段。 在SFT阶段，既有简单的二分类任务，即直接判断生成的答案是否与参考答案一致，也有更复杂的分析任务，需要Verifier模型采用think-answer的格式分析模型生成的回复的逻辑性和正确性。 在RL阶段，技术团队首先在大规模偏好数据上训练，然后利用人工标注的高质量数据集进行退火，提高Verifier模型的精度。 为了考察Verifier模型对于生成结果的检测精度，技术团队抽取了10000条训练数据以及模型生成的答案，对比Verifier模型和Qwen-2.5-VL 72B Instruct模型的检测精度，在人工抽样的150条Keye-Verifier与Qwen判别结果不一致的数据中，Keye正确的数目达到了128条，Qwen占22条。 基于Keye-VL-preview的预实验显示，Keye-Verifier提供的奖励信号，相对于基于规则匹配的奖励信号，使Keye-VL-preview在多个开源感知benchmark上的平均准确率提升了1.45%，在三个多模态数学数据集上的平均准确率提升了1.33%。 为了筛选高难度样本，快手利用Keye-VL-1.5-8B作为过滤器，在候选数据集上采样并用Verifier模型计算准确率，仅保留正确率在25%~75%之间的数据用于训练。在RL数据集中，快手加入了更多视频数据以提升模型的视频理解能力。 结语：多模态模型，迈向会“办事儿”的未来 快手称，未来，Keye-VL系列模型将在提升基础模型能力的同时，进一步融合多模态Agent能力，走向更“会用工具、能解复杂问题”的形态。模型的多轮工具调用能力会得到增强，让它能够在真实任务中自主调用外部工具，完成搜索、推理、整合。 同时，快手也会推进“think with image”、“think with video”等关键方向，使模型不仅能看懂图像与视频，还能围绕它们进行深度思考与链式推理，在复杂的视觉信号中发掘关键信息。最终，快手希望打造出更通用、更可靠、更强推理的下一代多模态系统。

编译 | 王欣逸 编辑 | 程茜 智东西11月28日消息，据外媒Wired报道，亚马逊创始人、董事长杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）创办的神秘AI创企Project Prometheus于今年6月收购了Agentic AI创企General Agents。 General Agents由前OpenAI研究员威廉·格斯（William Guss）于2024年创办，汇聚了来自麻省理工大学、谷歌大脑等高校和机构的研究人员，专注计算机Agent赛道，目前已发布一款Agent产品Ace，该产品能接管用户的电脑并以超人类的速度执行指令操作。 11月17日，《纽约时报》首次披露了Project Prometheus的相关信息，目前，该公司已获得62亿美元（约合人民币439.1亿元）融资，贝索斯不仅是新融资部分金额的出资者，还是该公司的联合CEO。 Project Prometheus没有官网，其成立时间、成立地点现在一概没有公开。根据《纽约时报》，该公司的业务将专注于AI在计算机、航空航天和汽车等多个领域的应用，技术领域可能与贝索斯带人进入外太空的业务高度契合。 Project Prometheus已有100多名员工，包括从OpenAI、谷歌DeepMind和Meta等顶级AI公司挖来的研究人员。 自《纽约时报》关于该公司的报道发布后，许多Project Prometheus的员工更新了关于Project Prometheus的领英资料。 值得一提的是，General Agents的联合创始人、前OpenAI研究科学家威廉·格斯（William Guss）的领英资料显示，他在Project Prometheus中的身份是联合创始人兼AI研究员。 格斯部分工作经历（来源：领英） General Agents创立于2024年，目标是开发视频、语言、行为多模态基础模型，并通过互联网级数据训练模型，实现通用Agent的技术突破。 General Agents团队汇聚了来自麻省理工大学、卡内基梅隆大学、谷歌大脑、谷歌DeepMind等知名高校和机构的成员，这些成员还曾参与谷歌的世界模型项目Dreamer、OpenAI的AI编程项目Codex、GitHub和OpenAI联合开发的AI编程项目Github Copilot等研究。 今年4月份，General Agents推出了其首款产品Ace，Ace是一个计算机Agent，官方称其为电脑自动操作程序，它能够接管计算机并根据用户指令执行操作，可以实现跨应用程序的自动化任务。 Ace产品（图源：General Agents） 与基于文本的语言模型、基于图像的视觉模型不同，Ace的训练对象是行为，即生成文本、图像及其他工作成果的完整过程，这种行为训练模式展现出了更强的泛化能力。 General Agents称，Ace完成任务的速度非常快，在社交平台X上的一段演示视频显示，在不到15秒的时间内，Ace完成了从谷歌下载图片并通过iMessage发送给其他人的任务。 Ace演示Demo（图源：社交平台X） 结语：贝索斯正初步进行Agent层布局 随着这一消息的公开，顶级富豪贝索斯背后的神秘创企再次引起公众关注，手握巨资、拥有多位AI大佬的Project Prometheus，自今年6月起就开始布局，拉拢实力强劲的Agentic AI创企General Agents入局。 General Agent的竞争对手，美国AI计算机Agent创企Donely AI CEO哈沙·阿贝古纳塞克拉（Harsha Abegunasekara）称：“Project Prometheus买下General Agent整个公司，这背后一定有重要原因。”他还称，Ace能用极快的速度运行电脑，而他们公司努力了6个月也无法实现这一能力。 不过，General Agent公司目前官网仍正常运行，招聘信息也仍挂在其官网上，General Agent及其产品Ace将如何融入Project Prometheus仍未可知。

编辑 | EAIRCon 2025 11月19日，由智一科技旗下智猩猩、智东西共同发起主办，机器人前瞻、极果协办的2025中国具身智能机器人大会（EAIRCon 2025）在深圳举行，在主论坛上，信步科技副总经理陈伟秋以《信步工控主板：具身智能落地实用的硬件基石》为主题发表演讲。 信步科技副总经理陈伟秋谈道，具身智能大规模落地需要克服以下困难：复杂场景需要实时决策、大规模落地必须降本、持续运作和体积紧凑等。 为此，今年4月，信步科技联合英特尔推出了大小脑融合方案产品HB03，该方案在降低成本、缩小尺寸的同时，还可提供300 TOPS高算力，采用模块化设计，便于开发定制。 作为一家具身智能主控板厂商，信步科技已成立30多年，提供了超过1300款的工控主板，合作的机器人公司超过了200家，包括天工机器人、智元机器人等，其主板年销量超过150万片。陈伟秋称，虽然机器人主板在信步科技业务占比还有限，不过他非常看好其未来，信步科技正致力于提出国产方案满足具身机器人需求。 以下为陈伟秋的演讲实录： 信步科技是一家有历史的公司，已经成立了三十多年。机器人跟我们的相关性非常强，很多机器人的背后有我们的存在。天工机器人在第一届机器人运动半程马拉松夺冠，其使用的小脑的控制器主板就有信步科技的方案。 信步科技是工控主板的领导者，年销量已经超过150万片，在中国大陆排第一、全世界范围排第二。全球主板年销量第一的企业来自中国台湾，而大陆年销量第二的友商企业，其年销量不到我们的1/5。 一、提供超1300款主板，天工智元都是客户 具身智能的大小脑离不开主控板，我们正是主控板的厂商。 信步科技做到了年返修率（IMA）不超过0.1%的质量水平，即每千台设备年均因主板故障返修的数量不超过1台。一个工控主板有一千多个元器件，本身每一个元器件都有不良率，因此，工控主板要做到0.1%不到的年返修率很难。 目前，机器人行业采用的大小脑的方案有很多种，各种机器人的控制器采用的方案也有很多种。我们是业内为数不多乃至唯一覆盖全平台上游芯片解决方案的主板厂商，产品涵盖大脑、小脑及灵巧手等各类驱动板。 我们有超过1300款的工控主板，服务了千行百业，积累了非常多行业解决方案的经验。 信步科技也是国内为数不多具备协同创新能力的工控主板企业，在从0到1的开发产品过程中，我们和上下游厂商紧密配合、协同创新，这里举两个例子： 第一个是和高仙机器人的合作。高仙机器人的商业清洁机器人清扫的面积和种类远比家庭的要多，其内部清扫的工具非常复杂。这些清扫工具在有限的空间内不断做转动摩擦，会产生巨量静电，而机器人本体内部的空间很狭窄，因此，清洁机器人对主板的抗静电能力要求异常高。在和高仙机器人开发清洁机器人产品的过程中，我们在主板上提出了非常多创新点，并达到了业界难以达到的抗静电标准。 另一个是和汉阳科技Yarbo的合作。汉阳科技Yarbo是全球第一台商业化扫雪机器人的缔造者，其产品难点在于它需要在极寒环境下长时间运行及自主完成充电。这意味着整个机器的所有部件，尤其是大脑，都要满足在极寒条件下的稳定运行的能力。我们帮汉阳科技Yarbo达到了商业化标准。 信步科技部分客户 信步科技能做出这些成绩是因为： 第一，信步科技有长时间的积累，我们是中国大陆第一款工控主板x86主板的发源地，公司创始人吴福禄先生于1988年从西安交大毕业，于1992年开始创业做主板，他是业内唯一一位深耕工控主板领域并坚持至今的人； 第二，信步科技拥有超过400位头部985院校背景的人才，从2009年起，公司连续16年坚持“只校招，不社招”的策略，坚持从头部985院校吸纳人才并自主培养； 第三，凭借33年的研发经验，信步科技研发出了1200多种的模块化电路，总结出零差错的实践经验，这是公司区别同行业友商的优势，在深圳福田车公庙的研发基地，公司的测试场地面积接近2000平方米，可靠性测试项目超过4000项。 二、提出大小脑融合方案，合作公司超200家 信步科技已与超过200家机器人公司达成直接或间接合作，其产品覆盖了机器人应用的各个场景。具身人形机器人对算力的要求很高，公司依据不同的算力诉求，定制相应的硬件解决方案。 主流的具身人形技术采用的是大小脑分离方案：大脑主要采用英伟达的方案；小脑则依托英特尔的酷睿平台或者Arm架构的方案，用于运动控制功能。 大小脑分开的痛点包括算力传输的延迟瓶颈、硬件方案成本偏高、尺寸偏大且散热，而大小脑融合架构能有效解决上述问题。截至目前，公司推出的大小脑融合的方案已经迭代了四款产品。 第一款是今年4月份我们和英特尔联合发布的HB03大小脑融合解决方案，采用英特尔Ultra的二代产品作为小脑，用英特尔的B570的显卡作为大脑，整体能提供接近300 TOPS的算力。 这些大小脑融合产品的特点是模块化。目前，几乎没有两家具身人形机器人本体厂商的采用方案和接口诉求一致，为满足这种硬件需求，公司采用模块化设计，将大脑、小脑以及接口的窄板做成了分离式，可按照客人的需要去匹配不同性能和接口需求的大小脑。 第二个方案是HB02。该产品的小脑模块基于英特尔Ultra平台打造，大脑模块用英伟达Jetson Orin方案，体积比HB03更加小巧，集成度很高。为了让它的体积尽可能小，适配具身人形机器人的体积要求，我们在接口上进行了很多的创新设计。 第三个方案基于地瓜机器人RDK S100构建。该产品最大能提供128 TOPS的算力，我们希望用它解决算力要求不高的具身人形机器人的需求。 最后一个方案依托英伟达最新的Jetson Thor算力模块平台开发，算力可达1035 TOPS。该方案不仅将应用于具身人形机器人领域，也会拓展使用到自动驾驶场景上。 三、位居世界第二赶超第一，信步科技目标销量翻十倍 机器人主板目前的总销量还不高，但我们看好它的未来，我们希望靠它把信步科技的工控主板销量再翻十倍，带到销量全球第一的位置。 信步科技与国家未来的产业导向和中国中华民族的伟大复兴联系在一起，主板是芯片应用的下游，行业进步越强大，就越能支持我们国家半导体产业的发展。今天信步科技已经参与到海光C86芯片产品规格的定义和参考版的设计中，并全力支持和帮助国产芯片推广应用到各行各业。因为我们的努力，中国与世界先进水平的差距越来越小，我们感到无上光荣和无比骄傲。 世界已经进入AI时代，人类终于超越自身限制，从工业化时代被异化的、重复的体力和智力劳动中解放出来，开始把超级智能工具变成人的外延，让人类在星辰大海中重获劳动的诗意与尊严。信步科技作为这一时代进程的关键力量，正在为人类更美好的生活图景图景贡献更多方案。 以上是陈伟秋演讲内容的完整整理。

IT之家 11 月 28 日消息，根据 Counterpoint Research 今日发布的最新《智能手机市场展望追踪》，预计 2025 年全球智能手机出货量将同比增长 3.3%。 报告称，苹果的智能手机出货量在 2025 年整体表现强劲，尤其是 Q3。Counterpoint 预测苹果 2025 年全球出货份额将达 19.4%，使其自 2011 年以来首次成为全球第一大智能手机品牌。三星出货量预计也将同比增长 4.6%，全球份额达 18.7%，但仍将让出其十余年来的榜首位置。 报告提到，2025 年 Q3，iPhone 出货量超出预期，同比增长 9%。iPhone 17 系列的推出标志着苹果常规产品线策略的调整，新款 iPhone Air 取代了 Plus 机型，内存配置和价格梯度也做出了相应调整。 根据 Counterpoint 的周度销量追踪，iPhone 17 系列（IT之家注：报告中包含 iPhone Air）在美国上市后前四周的销量较 iPhone 16 系列（不含 iPhone 16e）高出 12%。在中国，尽管 Air 机型未参与首发，但同期的 iPhone 17 系列销量较前代机型高出 18%。在日本，iPhone 17 系列前四周销量也较上一代增长 7%。 报告还提到，苹果预计将于 2026 年上半年推出 iPhone 17e，作为 iPhone 16e 的后续机型，也是“e”系列第二款产品。同年年底，苹果预计还将发布其首款折叠屏 iPhone，并有望在 2027 年底推出首款翻盖折叠 iPhone。随着出货量的回升以及更高价位的折叠屏产品的推出，苹果预计将在本十年内继续稳居全球智能手机市场营收榜首。 报告认为，三星 A 系列通过更强配置及更具竞争力的定价策略，将进一步强化三星在新兴市场的增长动力，尤其是在印度、东南亚、中东和非洲等关键地区继续保持稳健增长的背景下。在成熟市场，随着高端化趋势延续，加之北美、欧洲和东亚等市场基本面趋于稳定，三星有望在未来几年维持市场份额。然而，尽管存在上述利好，面对中低端市场来自中国智能手机品牌日益激烈的竞争，三星在 2025 至 2029 年仍难以重新夺回全球第一的位置。 国产手机品牌方面，报告称中国智能手机品牌愈发依赖海外市场以获取增量，其在印度、东南亚、中东非和拉美等地区的增长路径比已趋饱和且竞争激烈的国内市场更清晰。同时，中国品牌正加速向更高价位段转移，投资于高端设备、AI 功能和折叠屏以提升利润率并减少对低端市场的依赖。但供应链不确定性仍在制约着企业的扩张。特别值得关注的是，LPDDR4 内存供应短缺加剧，多数内存产品价格大幅上涨，这给中国智能手机品牌带来了挑战，并给低端智能手机市场造成了冲击。 因此，报告对中国智能手机品牌在 2026 年的增长保持谨慎态度，预计前四大品牌（小米、传音、vivo 和 OPPO）的年增长率仅为 1.7%。尽管如此，中国智能手机品牌正从数量驱动型战略转向更均衡、以价值为导向的增长路径，并通过加速全球化布局来强化整体韧性。随着重点从单纯追求出货量与份额转向高质量增长，中国智能手机品牌也将逐步迈向一条更强劲的营收增长道路。

「看起来很普通」，这句话对智能眼镜来说却是很高的评价，而这正是夸克 AI 眼镜最亮眼的地方。 就在昨天，阿里旗下的夸克正式发布了 S1 和 G1 两个系列共六款 AI 眼镜，起步价分别为 3799 元和 1899 元。我体验的是带显示的旗舰款 S1，而它给我的第一印象是：这可能是目前最接近普通眼镜的智能眼镜。 更细的镜腿、更小的光机 智能眼镜的痛点一直是镜腿的宽度。不同于市面上其它智能眼镜「宽腿粗框」的外形，夸克 AI 眼镜最独特的地方就是超细镜腿——从侧面看，它的镜腿只有 7.5mm 宽，是全球同类产品中最窄的，戴起来就和普通的眼镜框没有什么区别。 为了把镜腿做得更细，眼镜的电池被安排在了镜腿尾部，左右腿各一个。调整眼镜重心的同时，右侧的电池还被巧妙地设计成了可插拔的「换电」功能，日常使用中能够快速地延长续航时间。 超细镜腿压缩了显示光机的空间，但夸克还是通过定制方案实现了双目双光机，亮度最高可达 4000nits，实测在户外确实清晰可见。比较特别的是合像距可调节功能，可以在手机 App 中自定义不同功能界面的「显示距离」。 系统也为不同功能设定了不同的默认距离，例如需要和人面对面交流的「翻译」界面就设定在 2m，需要留意路况的「导航」就设定在 9m，不仅能降低眼球的压力，也能保障出行安全。 手机同款影像处理能力，表现超预期 说实话，我对于这款眼镜的画质预期并不高，目前的智能眼镜囿于体积和功耗限制，很难做到显示和拍摄两头都强。但实际用下来，它有挺多亮眼的表现。 光线充足的情况下能实现快速抓拍，日间的画质表现稳定，夜景照片经过和手机上类似的 RAW 域处理后也能获得低噪且色彩还原度很高的画质。 除了能直出 1080P 和 3K 两种分辨率的视频以外，防抖效果也很让我惊喜，骑行画面没有大幅度起伏，也没有防抖处理的残影。值得一提的是，配套 App 内为视频提供「AI 超分」、「AI 插帧」和「防抖」的后处理功能，最高能将视频提升至 4K@60fps 的规格。在硬件已经使出浑身解数以后，通过软件优化，也不失为一种好思路。 阿里亲生的眼镜，打通内部生态 同样属于 AI 方面的功能还有眼镜里搭载的阿里千问闭源模型，借助五麦克风阵列和骨传导技术，夸克 AI 眼镜能在嘈杂环境里准确拾音并很快地给出响应，除了常规的语音问答和调节眼镜本身的显示和声音以外，还能直接在眼镜端发起导航，或者拍照搜同款识别价格。 由于同属阿里系，夸克 AI 眼镜与淘宝、支付宝、高德等应用的整合较为深入。眼镜内的「识价」功能可以直接识别商品并显示淘宝同款价格，手机端使用高德地图发起导航能直接在眼镜中投屏显示，支付宝的「看一下支付」也终于是迎来了第一方设备的支持。 除此之外还整合了高德打车、飞猪旅行、阿里商旅、航班/高铁管家中的行程信息，直接通过眼镜画面进行实时通知。眼镜内的听歌功能打通了网易云及 QQ 音乐的会员曲库，还能在眼睛前直接显示滚动歌词。 夸克 AI 眼镜 S1 在设计上取得了明显进步，7.5mm 的镜腿让智能眼镜真正接近了普通眼镜的佩戴感和外观，显示效果和 AI 功能完成度较高，阿里生态的整合带来了显著的差异化优势。 智能眼镜本就是消费电子行业最大的趋势，而在人工智能、手机数码、传统视光等多个领域的玩家纷纷入局以后，这个趋势可能会比预期要来得更快一些。目前来看，夸克 AI 眼镜 S1，这份阿里交出的第一份答卷，表现着实亮眼。

3799 元起，阿里巴巴集团旗下的夸克 AI 眼镜 S1 正式发布，这个价格并不便宜。这和之前阿里巴巴做硬件的思路并不一致，譬如此前阿里巴巴旗下的天猫精灵智能音箱，以及天猫魔盒电视盒子，都是以极低的价格切入市场，然后试图在硬件后端的软件和服务上赚钱。 3799 元起的夸克 AI 眼镜 S1，1899 元起的夸克 AI 眼镜 G1，没有明显的那种硬件亏本，大量出货，然后服务赚钱的互联网公司思路，而是看起来属于「硬件的归硬件，AI 的归 AI」。 第一代夸克 AI 眼镜，足够好，更好的方向在哪里？ 当然，消费者侧的感受，和夸克这边的感受未必一致，比如说，阿里智能终端业务的负责人宋刚就说： 我们依托于当前的产业链能够做出这样极致的产品，已经是行业的天花板。 这是发布会后采访里，阿里巴巴这边划的第一个重点，言下之意就是，3799 元不便宜，但以目前行业的情况，是物有所值的。他还有补充： 今天国内 AI 眼镜的规模还不足以支撑产业链当前的投入。我刚才说了光机、光波导人家投了十来年才找到一个机会能够发展，这个阶段确实是需要投入的方式来做，但是我们认为它到一定的规模之后，一定是能够把价格降下来的。行业的量达到一定水准，百万级以上和千万级，成本肯定是能够持续下降的，这个是硬件的规律。 这也意味着，3799 元起的价格不便宜，但在没有起量的情况下，也未必赚钱，甚至在算产业链账单的情况，也可能是亏本的。 夸克 AI 眼镜 S1 的硬件规格是这样的：高通骁龙 AR1 加恒玄 BES2800 双芯片方案，双光机双目显示，国内首创合像距可调，亮度可达 4000nits，二维衍射波导方案及高折射率镜片加镀膜工艺，五个麦克风阵列加骨传导；0.6 秒极速抓拍，Super Raw 暗光增强技术，3K 视频录制，超分超帧后可输出 4K 视频；定制研发小型化扬声器，镜腿仅 7.5 毫米宽。 相比于手机，AI 眼镜是一个更需要做「取舍」的产品，受制于产品形态，产品经理和工程师很难在寸土寸金的眼镜里埋入大量的元器件以及大容量的电池。 功能，性能，重量和续航之间矛盾重重。 初代 Meta Ray-Ban 眼镜的成功，很大程度上是因为它在做减法的上相当成功，首先它是一个合格的，不突兀的眼镜，然后它是一个还可以的拍摄眼镜，以及稍微有点用的 AI 眼镜，因为拍摄和 AI 功能增加的重量和元器件不会有明显的负面体验，所以它成功了。 夸克 AI 眼镜 S1 在此之上，做了非常谨慎的加法，也是最重要的加法：加了 JBD 0.15cc 级蜂鸟 Mini Ⅱ 微型光机做单色 AR 显示。 做这个加法的前提是，蜂鸟 Mini Ⅱ 微型光机足够小足够轻，不会对眼镜的形态和重量造成明显地负面影响，小型化是夸克做 AI 眼镜的核心要义。 这也是未来夸克 AI 眼镜迭代的方向，宋刚说： 因为 AI 眼镜这个品类，它有多余的空间，我们认为会让给外观，未来是不是可以做无框的？我认为在小型化之后还是会有这样的机会，现在的瓶颈更多的还是在材料、芯片，当前芯片的尺寸还是比较大的，针对 AI 眼镜的方向。我认为未来行业还在做更小尺寸的芯片，让我们的外观可以再往小型化走，是这样的影响。 当然也有人会问，为什么不做彩色显示，为什么不做沉浸式显示？宋刚回答说： 在 AI 眼镜出现之前，AR 或者是 VR 它已经发展了十几年的时间，为什么他们一直处在量没有那么大的飞跃，或者中间某个阶段有增长过，但又掉下来了，这个时候可以看到，某种程度上，它还是只能让人戴 20 分钟、30 分钟的定义。 另外一个就是它的沉浸感，我认为 AR 本身的定义不应该是沉浸式的，它应该是虚实结合的，它不能够脱离现实去做，所以在目前的技术上不是不做，而是我们能不能做得更好。我认为现在的彩色光机还没有到做出让人能够随时戴出去的状态。 当然我们也已经在预研了，我们会是行业最早推出更小型化、更高亮度，体验更好彩色光机的产品，但是这个肯定需要时间的。 两个信息：一是阿里巴巴认为现在 AI 眼镜的路线还是不能盲目做加法，眼镜太大太厚太重太突兀没法全天佩戴就不是成功的产品定义，二是阿里巴巴认为彩色显示会是正确的方向，未来会有成熟产品出来。 这就涉及到会后采访里媒体们不断问及的一个关键词：iPhone 时刻。 行业的「iPhone 时刻」还没到，但路标很明确 因为采访里提到「iPhone 时刻」的频率过高，所以我们不用纠结是否真的有这么一个真实的概念，只需要把这个概念理解为「硬件产品在某一个阶段，达成了创新性，实用性和成本相对经济」的三者平衡，而不是某一个时刻产品魔法般的惊艳世界享誉全球畅销海内外了。 基于这个理解，我们可以看一看夸克是如何阐释 AI 眼镜这个领域的「iPhone 时刻」的。 宋刚说： 我们都在期待眼镜的 iPhone 时刻什么时候到来？我们看过去 iPhone 时刻到来的时候，它其实是在管道流量的渠道下，2G 到3G 的转变，3G 到 4G 的转变过程中产生的，它做对了一件事情就是人机交互的变化。 AI 眼镜这代的革命实际上是 AI 驱动的人机交互的革命，我们认为这一代人机交互革命的中心就是 AI 眼镜为主要时代的场景，我们认为这个时代已经到来了，只是说它还缺少一些生态的支持，还有就是能不能有一些 AI 本身的发展能不能更好地服务于人，主动式的 AI 服务。 我们认为它就是下一代的个人移动入口，它就是个人人机交互变革的中心，也是 AI 的入口，它是未来最有机会挑战手机的设备，这件事情在阿里的战略里面它就是一个非常重要的角色。 乔布斯复述的「真正认真写软件的人应该自己做硬件」这句话用在这里非常合适。 阿里巴巴是一个好的软件公司吗？在 AI 时代之前恐怕不算是，无论是天猫淘宝或是飞猪等等等软件的用户量还是基于平台优势，而非软件本身的体验。 但是在 AI 浪潮把所有公司都拉回创业的统一起跑线之后，无论是 Qwen 开源大模型，还是夸克应用的转变，都让阿里巴巴拥有了聊「真正认真写软件的人应该自己做硬件」这句话的本钱，阿里有体验很好的 AI 大模型和应用了。 当然，苹果做 iPhone 的水到渠成，是因为苹果是大众意义上的硬件公司，这个认知摆在苹果是一家操作系统公司之前。阿里巴巴的给大众的认知是什么呢？电商，云计算，大模型等等标签要先于硬件。 但宋刚还是认为，阿里是可以做好硬件的： 做硬件本身和阿里没有本质矛盾，只是说公司想不想做好这件事情，我刚才说了阿里的战略已经转移了，它不存在做不好。 更关键的是，宋刚认为，时代站在 AI 眼镜这边： 人机交互的革命，眼镜肯定是主角过去 OS 的生态其实是 App 生态，这些生态未来也会往 AI OS 转变，以及当前的 App 会往 Agent 化的改造。 过去可能要自己下载 App，去打开它去查找、使用，这样的过程，在眼镜上一句话就完成了。它实际上更有利于眼镜的场景，这是技术发展的主方向。 AI OS，未来会催生硬件行业非常大的变革，包括手机，我们今天看到的这些设备都会发生变革。眼镜其实是在这个里面的人机交互核心，围绕眼镜可能未来还会有一些介质。今天还需要唤醒千问，明天不用唤醒它，按一下直接说了，再结合眼动，这样的操控也是比较好的场景，眼睛看着一个东西，按一下直接问，这样的操控也是比较顺的。 未来这样的发展脉络还是比较清晰的，再有是 AI 对于海量数据的处理能力会是过去设备不具备的，过去的智能化更多的靠人工做的智能，AI 来了之后它推动了技术的革命，实际上是对于海量数据处理的能力。像眼镜，我们说它未来可能搭载更多的传感器，对于人的理解和对于环境的理解会更加深入，基于海量数据的处理之后，它能够更加主动地来服务人。我认为 AI 眼镜就是这种最核心的设备。 而关于那个「iPhone 时刻」最确切的回答，来自于阿里巴巴智能终端产品负责人晋显，他说： 从大的方向上，显示技术一定会去做突破的，并不是产品需要，而是产业链需要，因为大家老提 iPhone 时刻，但是大家往往忘了，iPhone 时刻，如果它出一个 9999 元的 iPhone，它的时刻还能来吗？如果它出一个五六百克的 iPhone，它的 iPhone 时刻还能够带来吗？如果戴不到头上的眼镜，其实 iPhone 时刻今天看不到。所以有些显示方案确实我们也在做预研，会在全彩方案，iPhone 时刻到来的时候再把它推出来。 对了，当我们说「iPhone 时刻」的时候，是指开天辟地的初代 iPhone，还是真正惊艳的 iPhone 4，亦或是带上苹果步入巅峰的 iPhone 6 系列呢？ 或许只有 iPhone 时代，没有 iPhone 时刻。 AI 眼镜亦是如此，我们步入了历史，但历史的年轮要很久之后才能被看到。

有一个悖论始终困扰着科技行业。 人们曾经笃信摩尔定律，相信指数增长，相信「更多」一定意味着「更好」。于是，芯片电路越来越密集，屏幕越来越大，功能也越来越多。 但奇怪的是，那些真正让人印象深刻的产品，往往走的是相反的路——iPod 交互只需要一个 clickwheel 即可满足，Google 的首页干净得只有一个框和两个按钮；微信将至繁归于至简，生态的确庞大了，但体验仍然核心且简洁。 这不是偶然。 当行业多数都在做加法时，懂得做减法，也是一种智慧。做加法容易——多一个功能，多一点覆盖，多了商业机会，多了安全感；做减法难——舍弃一些被市场认为理所应当的功能和设计，这是一种关乎取舍的价值选择。 新推出的 AI 产品「灵光」，也做了这样一次「反套路」的减法，以更友好的信息传递，创造一种更高效、顺畅甚至愉悦的信息体验。 你会发现，AI 产品全都在比拼回答长度、模式多样；而灵光的体验则稍有不同：它相对安静，不主动亮出模型选择器、联网开关、深度思考的功能，而是直接回答问题——并且充分利用更轻松的视觉呈现方式：结构化的卡片、可交互的图表，信息的层次一目了然。 这种实现如此简单：蚂蚁是技术不够，还是故意为之？ 更接近真实的答案是后者。无论是联网搜索、代码生成，还是深度思考、多轮推理，2025 年下半年的一流 AI 产品所具备的能力，灵光背后的蚂蚁百灵大模型都有。但灵光把这些魔法都藏了起来，在需要的时候才不动声色地展现。 优秀的产品设计，往往始于一个清晰的原点。灵光的原点很朴素：把 AI 做「简单」，让信息呈现更友好，让交互更贴心。 这让它多少有点早期互联网时代产品「连接、开放与共享」的感觉。 简约克制，一场「体验信息」的产品设计 这个时代盛行消费主义，我们习惯了「现在立刻马上」的即时满足。你见到的每一个品牌广告都在教育你如何「释放自我」，社交媒体无处不暗藏着提高留存转化的「CTA 点位」(call to action 行动号召)。 克制不再流行，闭嘴成了难得的智慧。 最直观的灵光对话功能，把复杂性藏起来，用简约的方式诠释内容，点到即止。比侘寂稍多一点，避免了极繁主义带来的认知负担。 我问灵光「如何给孩子选保险」，得到的回应远不如那些佯装在思考的工具复杂。没有三千多字的保险科普、五个参考链接、三个推荐产品，也没有「是否需要我继续为你生成对比表单」的追问。 它给我的回复，逻辑易懂，组织清晰，按预算、年龄、保障类型分类，附带一些少走弯路的轻量建议——的确相当简单，但还算符合预期。感觉像是一个专业的保险顾问，减去了销售动机。在现实中，你需要很好的运气才能碰上这样的顾问。 类似的体验还有很多：比如用「开眼」（视觉）功能看体检报告时，灵光会先给出摘要卡片，再用文字展开，最后总结和提醒；又比如准备出国需要的材料，一旦它理解了你的意图，便会主动生成一个可以照单勾选的 checklist。 对于普通用户来说，这类把信息「先归纳，再展开」的呈现方式，即便难免细节缺失，倒是比一长串论文式的文字炸弹，读起来更省脑力。 这种简洁也有明确的边界。如果你确实需要详尽的背景知识或深入的分析，它可能不如那些更懂「长篇大论」的工具来得全面。但至少对于大多数日常场景，也踩中了效率和不费劲的痛点。 这种相对克制的设计，在早期互联网产品中曾经很常见。Gmail 曾经只是个邮件服务，Airbnb 让人可以轻松在地球对面找到一张沙发。然而随着流量焦虑的蔓延，克制变得越来越稀缺。如今大部分产品沦为极繁主义的奴隶，普遍的逻辑是让用户多停留、多点击、多互动、多提问。 ——甚至蚂蚁自己也未能幸免。支付宝的复杂界面呈现，让简洁克制的灵光，显得很不「蚂蚁」。 我更倾向于认为这其实是对「人工智能」的两种理解：不少主流 AI 选择把推理逻辑和信息堆给用户；但非主流的少数首先试图理解对方的需求，然后做高效和简约的表达，让信息清晰「显形」。Show, don’t tell. 体验的加法：低门槛、更友好的设计 灵光在产品设计上的一些做法，多少让人想起互联网早期产品的友好与直接。 比如对信息的组织方式。 在灵光对话中，抽象的概念可以变成可旋转的 3D 模型、枯燥的数据可生成清晰的趋势图表、复杂的过程则可用一段简短的动画来演示——它把生硬的信息，「翻译」成更易理解的形式，在信息呈现上展现出了明确友好的意图。 已故诺贝尔奖得主、认知科学家司马贺 (Herbert Simon) 曾经提出一个经典论断：信息的丰富导致注意力的匮乏 (A wealth of information creates a poverty of attention.) 在信息爆炸的时代，内容的生产不再是认知的瓶颈——人脑的处理能力才是。 灵光选择把信息「消化」再传递出去，它的呈现信息方式是高度结构化的：关键结论前置，层级清晰，且重度使用图片、图标、交互图来辅助视觉引导。 使用多了之后我发现，它不热衷冗长的文本，更是对经典的 AI 句式——比如「首先、其次、最后」和「不是……而是」——避之不及，尽量舍弃掉了会占据带宽，增加认知负担的元素。 我用灵光尝试给一个孩子讲明白「三星堆金面具的背后故事」——它给我生成的 3D 模型图，让孩子可以自己拖动、放大，再配上浓缩精炼后的概要描述，确实要直观得多。 身边的老人用灵光查看广州天气，得到的不会只是天气数据的罗列，而有可能是一个气温变化图、一份穿衣建议、一份秋日出行指南——不仅易读，而且有用。 而当我问起全运会吉祥物时，灵光精准捕捉并解读了那些在社交媒体上引发共鸣的创意表达，比起其它的 AI 对话最后都给我的「全运会吉祥物演变」的表格、十余届吉祥物的介绍罗列，显得亲切而有趣很多。 抽象理念被拆成一块块可以点、可以看的内容，小份更容易下咽，降低了信息获取和理解的成本。 优秀的工具，是让工具消失，只留下价值。灵光用交互设计，把信息「包装」得更易于消化——清晰的框架、醒目的标题、宽松的行间距、恰当的图标指引、相对有呼吸感的版面布局，对普通用户更友好。 在日常使用里，这些设计会变成非常具体的「减负」时刻。 这一幕让我突然想起二十年前的互联网：那时的网页没有弹窗，搜「天气」就只给温度，查「火车」会得到时刻表，简单、直接、有温度，像邻居递来的一杯水。 海明威曾经提过「冰山」理论：冰山的雄伟壮观，不在表面，而在于你能想象到它只有八分之一在水面上。灵光的回答方式，有点异曲同工，它用更低门槛的答案，来包罗和解构议题的复杂性——这或许就是产品想要实现的「让复杂变简单」。 但如果你希望精确控制每个参数、调整细节，那么灵光不是这样的产品。简约或是复杂功能的设计，没有对错之分——只是服务的人群不同。 无论是 6 岁的孩子，还是 80 岁的老人，都能轻松地学会使用一台桌面或掌上的计算机，都能用上、 用好一个 AI 产品，从中获得价值。 从阅读信息到体验信息 回忆起早期的互联网产品，有一种把「好用」放在首要位置的朴素——设计上，克制让产品保持专注，低门槛的友好设计，让人人皆可从产品中获益，创造出更多可以自由流动的价值。 使用灵光的过程，让我难免想起一些熟悉的产品：聚焦核心体验的微信，混排具有美感的锤子便签，极简且从未过时的 Google 搜索框，等等。 它们的特质在我看来是共通的：在有能力炫技时选择克制，在极繁时代坚持简单。 这样来看，灵光绝不是一般意义上的完美产品，也不会是所有人的最佳选择。但它让我们看到了另一种产品逻辑：AI 不再制造更多的信息过载，也可以成为懂得取舍的编辑器，让每一次交互对话舒适从容。 如果有更多这样的产品出现，应该会是件很好的事。

当前，人工智能快速发展驱动算力需求爆发，由于能源、散热等因素影响地面数据中心长远发展受到制约，太空部署有望成为新的解决方案。 为前瞻布局太空数据中心，抢占新型算力发展先机，牵引带动北京商业航天等未来产业发展和空间网信基础设施建设，11月27日，北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会，中关村科学城管理委员会、北京星辰未来空间技术研究院（以下简称星空院）在中关村壹号组织召开“智绘星空 胜算在天——太空数据中心建设工作推进会”，加速布局太空数据中心新赛道：发布太空数据中心建设规划方案，推出太空数据中心创新联合体，探讨太空数据中心建设应用重难点问题，加快推进北京太空数据中心建设发展。 太空数据中心建设方案提出，在700-800公里晨昏轨道建设运营超过GW功率的集中式大型数据中心系统，该系统由空间算力、中继传输和地面管控分系统组成，空间算力计划部署多座太空数据中心，每座功率约1GW，可容纳百万卡级别的服务器集群，开展天基数据中继传输和计算服务。 据星空院院长张善从介绍，建设拟分为3个阶段：2025年至2027年，突破太空数据中心能源与散热等关键技术，迭代研制试验星，建设一期算力星座，计划总功率达200KW、算力规模达1000POPS，实现“天数天算”应用目标；2028年至2030年，突破太空数据中心在轨组装建造等关键技术，降低建设与运营成本，建设二期算力星座，实现“地数天算”应用目标；2031年至2035年，卫星大规模批量生产并组网发射，在轨对接建成大规模太空数据中心，支持未来“天基主算”。 为高效推进太空数据中心建设发展，前期，在北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会组织指导下，北京星辰未来空间技术研究院和其控股的北京轨道辰光公司作为牵头单位，并分别承担“总体设计部”和“建设运营商”责任，已经汇聚商业航天产业链优势单位，共同组建了太空数据中心创新联合体，以推进前沿交叉技术、关键核心技术攻关、零部件研制、工程建设和行业应用，努力走出一条探索新型举国体制实施重大科技工程的“北京路径”。 创新联合体以太空数据中心建设与应用为核心目标，秉承“战略引领、开放协作、创新突破、共赢发展”的原则，整合国内商业航天、人工智能等领域创新链与产业链优质资源，连通资金链和人才链，构建政、产、学、研、用深度融合的协同创新平台。其主要任务包括两方面：在技术攻关与星座建设上，加速算力星座研制进度，突破单星研制、组网建造、在轨应用等过程的关键技术瓶颈，确保太空数据中心按期建成并高效运营，巩固和强化商业航天、人工智能领域领先优势；在产业融合与生态构建上，推动太空数据中心与人工智能、移动通信、新材料新能源等前沿技术交叉融合，孵化空间信息应用新业态，打造全球领先的“太空计算”产业集群。 目前，创新联合体已突破一系列关键核心技术，完成第一代试验星“辰光一号”产品研制，正在开展总装试验，拟于今年底或明年初择机发射。 为保障创新联合体各项任务顺利实施，会议还发布了《太空数据中心创新联合体工作机制（试行）》。会上，首批24家企业和科研机构代表签署工作机制，承诺进一步投入和强化太空数据中心建设应用的创新组织架构建设运行，为太空数据中心快速发展提供支撑。极光星通、易动宇航、航天天目科技、中国移动研究院等4家企业代表围绕星载激光通信、超高比冲电推进等核心技术发展，以及气象星座与算力星座融合、6G天基通算融合等应用场景构建作了主题报告。太宇领航、锐莱热控、星测未来、智星空间、联想创投、国科环宇、开运集团、添翼星云、天仪研究院、中科天塔、航天驭星、中科星图等12家产业链成员代表围绕算力星座建设如何降低成本、算力星座运营如何赋能应用等关键议题进行了深入交流与探讨。 北京市科委、中关村管委会党组成员、副主任龚维幂在会上表示，作为重要信息基础设施，太空数据中心是商业航天和人工智能领域战略交叉的重要方向，有望牵引形成可重复使用火箭+算力星座+数据应用场景支撑的新型产业链和商业闭环，意义重大、未来可期，北京市将作为国际科技创新中心建设的重点布局方向之一，加大支持力度，加快推进布局建设。 北京从事商业航天和人工智能领域技术研究、产品研发的相关企业、高校、科研院所，以及各类投资机构和媒体等120余家单位的代表约150人参加会议。

快科技11月28日消息，一加手机中国区总裁今日官宣，全新的一加 Ace 6T 将全球首发 8300mAh 冰川电池 + 100W 超级闪充，成为目前行业内唯一同时实现超大电池与百瓦快充的机型。 在过去几年里，大电池与快充似乎一直都是手机上不可调和矛盾之一，想要大电池，那么快充就要削减，在加上大电池本身的大容量，手机充电时间就特别慢了。 而若是选择快充方案，电池大小则不可避免的缩减了。这样充电是快了，但是续航没了，这反而与我们对续航的追求背道而驰。 于是乎，充电宝便成为了随身携带的不可缺少之物。对于小电池来说不言而喻：总是担心没有续航的时候。要随身带着救命稻草。 对于大电池来说，续航不足时使用充电宝也能边走边冲，不用被桎梏在原地焦急的等待充电。 但这次一加ACE6T则直接打破了这一行业困局，8300mAh电池+100W快充的全面强悍。 8300mAh 超大电池带来极端续航，即使通宵开黑也能保持电量坚挺，百瓦闪充更是能轻松实现神速回血。 李杰还说，团队内部都有人把ACE6T称之为“充电宝刺客”，其含义不言而喻：一加ACE6T的续航与回血能力强到完全不需要再随身携带充电宝。 此外，一加ACE6T搭载旗舰级芯片第五代骁龙8与新一代风驰游戏内核，从最重负载的165帧游戏到144帧的《王者荣耀》统统满帧，同时，独家自研的GPU渲染超帧技术，让一些没有适配165帧的国民手游也能畅玩165帧。 一加 Ace6T 新品发布会将于 12 月 3 日 19:00 召开，这款打破行业历史困局的旗舰机型，将正式开启性能机的 “超续航时代”。