凤凰网科技讯 4月16日，零跑科技发布豪华旗舰SUV零跑D19，基于LEAP 4.0技术架构打造，提供增程与纯电两种动力形式，售价21.98万元起。 增程版推出400尊享版六座（21.98万元）和500智尊版六座/七座（23.98万元）；纯电版推出620智尊版六座（23.98万元）、720智尊版六座/七座（24.98万元）及680三电机性能版六座（26.98万元）。 车身尺寸为5252/1995/1800（1780）mm，轴距3110mm。内饰配备60英寸AR-HUD抬头显示、10.25英寸全液晶仪表、17.3英寸中控屏及后排21.4英寸3K电动娱乐屏，搭载23扬声器Leap Sound音响系统（峰值功率2304W）。 新车标配“森野氧舱”车载制氧系统，最大制氧量8L/min。座椅方面，6座版第二排配备零重力座椅，支持120度躺姿及电动横滑功能；7座版第二排椅背最大可调145度，第三排座椅支持电动调节与加热。 智能驾驶方面，搭载双高通骁龙8797芯片，总算力1280TOPS，配备1颗激光雷达在内的28个感知硬件，采用VLA架构，支持车位到车位、高速及城市领航辅助。主动安全方面，AEB工作区间4-150km/h，AES区间80-130km/h；被动安全采用笼式车身，高强度钢占比超75%，配备10安全气囊及120km/h双轮爆胎稳定控制。 动力方面，增程版搭载1.5T增程器，前后双电机总功率300kW，提供63.7kWh与80.3kWh电池，CLTC纯电续航400km/500km，综合续航1300km/1180km，采用800V平台，30%-80%充电15分钟。纯电版采用1000V平台，15分钟补能超350km；双电机版功率410kW，提供99.6kWh与115kWh电池，续航620km/720km；三电机版功率540kW，0-100km/h加速3.94秒，续航680km。底盘采用前双叉臂后五连杆悬架，全系标配CDC减振器，除入门版外均配备双腔空气悬架，支持升高40mm、降低55mm，顶配车型支持圆规掉头。

凤凰网科技讯 北京时间4月16日，据彭博社报道，最近几个月，特斯拉电动皮卡Cybertruck的销量一直由埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下其他公司支撑。这种不同寻常的安排进一步表明，这款颇具争议的皮卡未能吸引普通消费者。 图1：Cybertruck 根据标普全球移动出行公司提供给彭博社的注册数据，去年第四季度，在美国登记注册的7071辆Cybertruck中，有1279辆来自马斯克旗下火箭与卫星制造商SpaceX，占比超过18%。同期，马斯克旗下其他企业还购入了60辆Cybertruck。 这意味着，在该期间登记注册的Cybertruck中，几乎每五辆就有一辆是从马斯克庞大商业帝国中的一家企业，转交到另一家企业。这种采购安排的金额很可能超过了1亿美元，今年仍在继续。 图2：马斯克其他公司采购的Cybertruck占比 这些数据进一步证明，在特斯拉开始交付这款电动皮卡仅两年后，消费者需求已明显走弱。如果剔除马斯克旗下其他公司带来的销量，Cybertruck去年第四季度的注册量将下降51%。除SpaceX外，马斯克旗下公司还包括xAI、隧道挖掘公司The Boring Co和脑机接口公司Neuralink。 “Cybertruck的潜在买家快要消失殆尽了。”咨询公司AutoForecast Solutions全球汽车预测副总裁萨姆·菲奥拉尼(Sam Fiorani)表示。 截至发稿，马斯克、特斯拉、SpaceX、Boring以及Neuralink尚未就此置评。 (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”。

快科技4月16日消息，今日下午，雷军官宣称将直播从北京开到上海，展示新一代小米SU7的长途续航表现，全程约15个小时（直播雷军不参与开车，而是由团队轮流负责，确保安全第一）。 按照计划，4月17日早上6:30，团队将从北京出发前往上海，进行一次长途续航实测，全程约1265公里，挑战中间只充一次电。 随后雷军还在评论区回复网友称“已经紧张到好几天没睡好觉”，并祈祷明天不要下雨，因为下雨天对电车续航影响会很大。 还有有网友表示，“估计直播过后又有一堆黑稿了”，雷军回复称：“咋办呢？不能因为有黑稿，我们就不说话。” 实际上在今年3月底，懂车帝就使用新一代SU7 Pro完成北京至上海全程高速续航直播挑战，主持人甚至激动到落泪。 此次挑战中，SU7 Pro从北京满电出发，在电量剩余约6%时于山东沂南服务区完成唯一一次补能，抵达上海时仍剩余6%电量，符合雷军“从北京到上海，1300公里高速，中间只充了一次电”的表述。

凤凰网科技讯 4月15日消息，领汇汽车旗下首款大空间闪充中级纯电轿车——领汇e7正式上市，官方指导价9.58万—11.58万元，共推出5款配置。 新车核心亮点在于搭载了比亚迪第二代刀片电池及闪充技术，可实现“5分钟充好、9分钟充饱”的补能效率：电量从10%充至70%仅需5分钟，10%充至97%需9分钟；在零下30℃极寒环境下，充电时间仅比常温多3分钟。电池组能量密度较上一代提升5%以上，并支持500次闪充循环后的针刺测试，安全性能满足国标要求。 领汇e7车身尺寸为4780×1900×1530mm，轴距2820mm，定位中级轿车。车辆面向营运和家用双场景，整车按照6年或60万公里营运级耐久标准打造，后排空间和后备箱容积兼顾多人出行与行李装载需求。智能方面，支持全场景语音交互，覆盖四音区识别、连续对话等功能。 补能网络方面，依托比亚迪闪充战略，截至2026年3月已建成4239座闪充站，预计年底将达20000座。领汇e7上市权益包括：非营运车主享12个月免费闪充充电，营运车主享12个月闪充桩免服务费；金融方案支持最低0首付及长周期贷款；三电质保方面，非营运首任车主终身质保，营运车主享三电6年或60万公里质保。

IT之家 4 月 16 日消息，科技媒体 SamMobile 昨日（4 月 15 日）发布博文，报道称部分 Galaxy S26 系列用户反馈，三星 Quick Share 与苹果（AirDrop）互通功能存在 BUG，导致 EXIF 元数据中的位置信息和镜头信息丢失。 IT之家注：三星于今年 3 月面向 Galaxy S22 系列至 Galaxy S26 系列推送 One UI 8.5 更新，让 Quick Share 兼容苹果的隔空投送（AirDrop），实现跨平台文件互通。 网友 Highlighter88 在社区发帖，反馈三星 Quick Share 和苹果隔空投送（AirDrop）互通方面存在不足，从 Galaxy S26 手机向 iPhone 17 传输照片后，即便启用“发送位置数据”选项，EXIF 元数据中的位置信息和镜头信息依然丢失。 EXIF 是嵌入照片的元信息，包含拍摄时间、GPS 坐标、设备型号、镜头参数等。跨平台传输时，Quick Share 未能完整保留这些数据，导致 iPhone 端只能显示图像本身，丢失所有拍摄背景信息。帖子下方多位用户反馈遇到相同问题。 Quick Share 团队已在社区回应，确认已知位置数据丢失问题，预计下次软件更新修复。镜头信息不显示的问题也在调查中，将尽快解决。

快科技4月16日消息，社交平台上曝光了一组号称是小米18 Pro的外观渲染图。相关话题迅速冲上了微博热搜榜，引发了科技爱好者们的广泛热议。 从曝光的图片来看，小米18 Pro的背部镜头模组布局十分抢眼。更令人关注的是，机身侧边新增了一颗独立的AI按键。这颗按键不仅支持一键启动AI功能，还能实现对小米智能家居以及小米汽车等设备的深度联动控制。 在屏幕方案上，小米18 Pro正面将配备一块1.5K分辨率的小尺寸直屏，兼顾了优秀的显示效果与单手握持感。而背部则延续了上一代备受好评的妙享背屏设计，进一步强化了辨识度。 这一产品规划与小米集团总裁卢伟冰此前的表态完全吻合。在小米17 Pro系列发布后，卢伟冰就曾明确表示，下一代旗舰会继续深耕背屏设计，并持续加大研发投入，目标是让背屏从单纯的视觉装饰演变为实用的交互入口。 目前，小米17 Pro的背屏已经实现了对话翻译、录像提词器以及电子宠物等多种实用功能，市场反馈非常积极。小米18 Pro则有望在现有基础上进一步强化场景联动能力，让背屏成为一个更加独立的智能交互窗口。 核心硬件规格方面，小米18 Pro将首发搭载高通骁龙8E6系列旗舰平台。这颗芯片基于台积电先进的2纳米工艺制造，这意味着小米手机将正式领跑行业，迈入全新的2纳米性能时代。 在影像系统上，该机有望配备双2亿像素镜头组合，无论是精细度还是变焦能力都将达到行业顶尖水平。同时，新机还将支持高效的有线与无线快充技术，确保极速回血。 按照目前的产品节奏，小米18 Pro最快将在今年9月正式亮相。凭借首发2纳米芯片、进化的背屏交互以及全新的AI物理按键，这款新机无疑将成为下半年高端手机市场最强有力的竞争者。

IT之家 4 月 16 日消息，据 21 世纪经济报道 4 月 15 日消息，理想汽车已于 4 月 10 日给全体员工发放了 2025 年全年年终奖，26 个销售省份的一线销售中台全员无年终奖，研发员工年终奖和去年同期相比也大幅减少。 报道还提到，理想销售中台部门去年发过两次奖金，分别是 4 月、8 月，今年没有年终奖。此外理想汽车员工的考核周期也从过去的半年考核变成了一年一考核。 IT之家查询获悉，理想汽车 2025 年总收入为 1123 亿元人民币，较 2024 年的 1445 亿元人民币下降了 22.3%。2025 年净利润为人民币 11 亿元，较 2024 年的 80 亿元下降了 85.8%。 最新数据显示，理想汽车 2026 年 3 月交付车辆 41053 辆，同比增长 12%。截至 2026 年 3 月 31 日，理想汽车第一季度交付量为 95142 辆，历史累计交付量为 1635357 辆。

【CNMO科技消息】4月16日，华为手机正式宣布，易烊千玺成为华为Pura 90系列全球代言人。CNMO注意到，这是易烊千玺继担任华为nova系列全球代言人之后，与华为合作的再次升级，也是华为Pura系列首次启用全球代言人，标志着华为在高端影像旗舰领域的品牌战略迎来重要调整。值得一提的是，华为Pura 90系列将于4月20日14:30在华为Pura系列及全场景新品发布会上正式亮相。 易烊千玺 据了解，易烊千玺与华为的合作始于nova系列，一同走过七年时光，创下了“机圈最长代言纪录”。在担任华为nova全球代言人期间，易烊千玺帮助推广了nova 14和nova 15系列手机，其敢于追求、表达和突破自我的特质，与nova系列“年轻、潮流”的品牌内核高度契合。 华为Pura 90 Pro Max 有消息指出，华为Pura 90系列是华为首次搭载2亿像素长焦镜头的旗舰系列。其中，华为Pura 90 Pro Max配备一颗2亿像素潜望式长焦镜头，远距离拍摄出片效果大大提升，甚至支持20倍长焦视频拍摄，可在远距离外轻松录制清晰、稳定的视频。另外，华为Pura 90系列预计将采用双芯片策略，全系或预装鸿蒙OS 6.1系统。其中，标准版搭载麒麟9030芯片，Pro及ProMax版本升级为麒麟9030 Pro。 值得关注的是，华为Pura 90系列的产品线回归“三杯”策略，包括Pura 90、Pura 90 Pro和Pura 90 Pro Max。同时，华为Pura 90系列预计内置6500mAh硅碳负极电池，支持100W有线快充与50W无线快充。

快科技4月16日消息，今日，ColorOS官微公布新一代ColorOS 16升级计划，首批将于5月10日-5月20日陆续推送。 此次首批共覆盖25款机型，主要集中在OPPO Find系列以及一加数字、Ace、平板等产品线，具体如下： OPPO Find N6 OPPO Find N6卫星通信版 OPPO Find X9 OPPO Find X9 Pro OPPO Find X9 Pro卫星通信版 OPPO Find N5 OPPO Find N5卫星通信版 OPPO Find X8 OPPO Find X8 Ultra OPPO Find X8 Ultra卫星通信版 OPPO Find X8 Pro OPPO Find X8 Pro卫星通信版 OPPO Find X8s OPPO Find X8s+ OPPO Pad 4 Pro 一加15 一加15T 一加13 一加13T 一加Ace 6 一加Ace 6T 一加Ace 6T原神神里绫华定制机 一加Turbo6 一加Turbo 6V 一加平板2 Pro 第二批机型将于5月21日-5月31日陆续推送，涵盖更多主流机型，包括： OPPO Find X7 OPPO Find X7 Ultra OPPO Find X7 Ultra卫星通信版 OPPO Reno15 Pro OPPO Reno15 OPPO Reno15c OPPO Reno14 Pro OPPO Reno14 OPPO K15 Pro OPPO K15 Pro+ OPPO K13 Turbo Pro OPPO Pad 5 一加12 一加Ace 5 Pro 一加Ace 5 一加Ace 5至尊版 一加Ace 5竞速版 一加平板2 系统体验方面，新一代ColorOS 16带来多项升级，包括全新“锁屏岛”、通知收纳、更加丝滑的跟手体验以及系统级无缝动画，整体交互更加流畅自然。 此外，系统还支持电脑屏幕拓展、键鼠共享等跨设备能力，进一步提升多端协同体验。

凤凰网科技讯 4月16日，智己汽车全新中大型增程SUV智己LS8上市，五座版本售价为24.98万元起，六座版本售价为26.98万元起。 智己LS8提供帕米尔灰、奥林匹斯黑、乔戈里银、阿尔卑斯白、布莱德绿五种选择，其在外观层面高度继承LS9的设计语言，前脸采用贯穿式一体灯组布局，两侧大灯以独特的“7 型”排列呈现。车身搭配隐藏式门把手及20-22英寸多辐条轮圈。车尾采用与LS9相似的贯穿式尾灯组，中央区域支持灯语显示功能。 智己LS8的长宽高分别为5085/2000/1807mm，轴距3060mm。新车搭载1.5T“恒星”超级增程动力系统，单电机后驱版综合最大功率230千瓦，最大扭矩430 牛·米；双电机四驱版综合最大功率390千瓦，最大扭矩 670 牛·米。 新车首发行业首创的IM Fusion Nova全域融合架构，搭载全域数字视野补盲、雨夜模式2.0及高速域全场景AEB，配备航盾电池与超级骁遥Max电池，航空级安全标准，并采用三重冗余开门安全设计。 空间方面，智己LS8拥有同级最大后备箱，可装下15个20寸行李箱，全车遍布灵活储物空间。 内饰方面，该车提供大象灰棕、大象灰米、大象灰黑三种配色方案，采用大面积软包材质与双色搭配设计。座椅布局提供5座与6座两种版本：5座车型第二排配备132度躺角沙发椅；6座车型第二排为两个独立座椅，支持机械按摩功能，并配备21.5英寸后排娱乐屏。副驾位置标配零重力座椅，集成加热、通风及气袋按摩功能。此外，车内还配置12.3L车载冰箱、地暖系统及25扬声器7.1.4声道B&O音响。 智驾上，作为Momenta行业唯一创始灯塔合作伙伴，搭载520线超远距高精度激光雷达，可流畅应对复杂环岛、ETC等场景。 底盘配备同级唯一4.5:1-14.2:1超大范围可变转向比，以及同级唯一双向24°智慧四轮转向，转弯半径仅4.85米，过弯不侧倾。 动力上，恒星超级增程搭载专属Zephyr 1.5T黄金发动机，综合续航达1605km，并配800V超快充平台，电量30%-80%仅需12分钟，彻底解决传统增程痛点。

中国AI，正在绕过大模型，直奔Agent时代 这不是一场追赶，这是一次换道。 ▌一、那个奥地利程序员帮中国做到了美国人没做到的事 2026年第一季度，有一个数字震动了整个AI行业：中国大模型Token日均调用量首次超越美国。 这件事之所以震动，不是因为中国的模型变强了，而是因为超越的方式：不是靠更多的用户，而是靠单个用户消耗量的爆炸性提升。 Agent应用的普及，让每一个部署了OpenClaw实例的用户，每天消耗的Token量相当于几百个普通聊天用户。国家数据局的数据呈现了一条近乎垂直的曲线：中国日均Token消耗从2024年初的约1000亿，到2025年中突破30万亿，到2026年2月达到180万亿。 两年涨了1800倍，而驱动最后一段最陡峭的增长的，恰恰是这场"龙虾热"。 但如果只看到这个数字，就看浅了。 真正值得追问的问题是：为什么是中国，在这场Agent浪潮里率先完成了大规模商业落地？ 在OpenClaw出现之前，中国AI和美国AI的差距，在大多数真正了解行业的人眼里，是明确存在的，不是追上了，而是还在追。为什么偏偏在这个时间节点，中国的商业化速度突然跑到了前面？ 这背后，有一条被很多报道忽视了的逻辑链。 ▌二、Anthropic的封锁，意外成了最好的礼物 OpenClaw的爆炸，在全球几乎同步发生。但美国和中国对这场爆炸的承接方式，走出了两条完全不同的路线，而分叉点，来自Anthropic和谷歌做出的一个决定。 当OpenClaw在全球快速扩散之后，Anthropic很快意识到一个严重的商业模型问题：一个每月付49美元Claude Max订阅费的用户，如果用OpenClaw跑一个7×24小时的自主Agent实例，他消耗的算力，可能相当于几百个普通对话用户一个月的总量。 订阅制定价，根本无法在Agent时代维持盈利。于是Anthropic宣布：通过个人订阅账号的OAuth令牌接入第三方工具，属于违规行为，发现即封号，无缓冲期。谷歌的态度与之类似，内部甚至直接屏蔽了员工访问OpenClaw。 这个决定从商业逻辑上完全合理，但它产生了一个Anthropic自己可能没有充分预料到的连锁反应：它把数以百万计正在寻找稳定、低成本Agent后端的开发者，直接推向了中国模型。 从那一刻起，"用国产模型还是用Claude跑OpenClaw"就不再是一个纯粹的技术选择，而变成了一个风险管理决策。Anthropic随时可能封号，ChatGPT的API在高频调用下成本高昂，而MiniMax M2.5、DeepSeek V3.2、Qwen等国产模型不仅通过官方API明确支持Agent高频调用，价格更是只有Claude Sonnet的十分之一到二十分之一。 在OpenRouter这个全球开发者聚合平台上，这个选择被几百万次地做出，最终呈现为那个历史性的榜单：前五名调用量最高的模型，中国占了四席。 这种逆转不是因为中国模型突然变得比Claude更强，而是因为Agent时代的竞争维度变了。 在对话式AI时代，模型的质量上限决定一切；在Agent时代，成本、稳定性、对高频调用的支持程度，跑到了质量前面。这个竞争维度的切换，恰好是中国AI的优势区间。 明略科技副总裁李梦林将这件事的实质说得很准确："OpenClaw的'自带代理'模式，本质上触发了AI产业链的一次利益再分配。" 分配的结果，是一部分原本流向海外大厂的API收入，在2026年第一季度发生了历史上第一次大规模的逆转性迁移。 ▌三、Token战争的底层逻辑：谁是AI时代的水电煤 阿里在2026年3月做出的那个组织架构调整，现在回头看，是整个Agent时代最清醒的战略动作之一。 成立Alibaba Token Hub（ATH）事业群，与电商、云智能并列，由CEO吴泳铭直接带队，整个事业群围绕一件事运转：创造Token、输送Token、应用Token。 这句话说起来像绕口令，但背后是一个极为清晰的产业判断：Token正在成为AI时代的基础能源，就像电力之于工业时代，就像带宽之于互联网时代。 在这个判断下，大模型不再是终点，而是产能设施；云服务不再是存储和计算的租赁，而是Token的输配网络；应用产品不再是对话框，而是Token的消费终端。整条产业链的价值，最终收敛到一个核心指标：单位Token的成本和质量。 这正是中国AI在过去两年一直在做却被严重低估的事情。DeepSeek用557万美元训练出GPT-4级别的模型，不是技术炫耀，是在给Token工厂降低原料成本； MiniMax M2.5把Agent工具调用能力压缩到10B激活参数高效推理，定价"每小时1美元"，是在以几乎是成本价的方式抢占基础设施层的市场份额； Qwen系列则在多模态与工具调用的兼容性上持续打磨，确保在OpenClaw生态里能成为开发者的默认选项之一。 三条路线指向的是同一个目标：在Agent时代的Token消耗链条里，占据成本最低、供应最稳的那个位置。 这条逻辑链，在OpenClaw爆发之前，是一个被少数人相信但很难被大众感知的故事。OpenClaw的到来，把这个故事从"产业洞察"变成了"当下现实"，因为OpenClaw是一台真实的、高功率运转的Token消费机器，它第一次让无数普通用户亲身感受到了"AI持续运转"和"Token持续消耗"之间的直接关系。谁能以最低的成本稳定地供给Token，谁就成为这台机器的首选燃料。 国内另一个不太被注意到的数据，同样印证了这个判断。MiniMax M2.5发布后12小时内登顶OpenRouter热度榜，一周内周调用量暴涨至3.07万亿Token，超过DeepSeek V3.2、GLM-5等三家模型的总和。这个数字背后的驱动力，几乎全部来自OpenClaw生态的高频调用需求。 这意味着什么？意味着中国AI的商业化主战场，已经从"有多少人打开了这个App"，跳转到了"有多少Token在这套基础设施上流动"。两个指标描述的是完全不同的商业逻辑：前者依赖的是用户粘性和消费习惯，后者依赖的是基础设施的规模效应和成本护城河。后者，才是真正难以被颠覆的竞争优势。 ▌四、大厂战的真相：他们不是在卖龙虾，是在卖铲子 腾讯、阿里、字节、百度在OpenClaw热潮里的集体涌入，表面上看起来像是一场跟风，但仔细解剖每一家的动作逻辑，会发现背后藏着一个比"跟风"深得多的战略。 腾讯在深圳总部举办线下安装会，帮数百名用户把OpenClaw部署到TencentCloud上。腾讯官方文档写得清楚："OpenClaw来自开源社区，云应用不收费。"然后补了一句："云服务器和API按实际消耗计费。"这个商业模式，翻译过来就是：用OpenClaw的入口流量，喂饱腾讯云的算力和带宽业务。OpenClaw本身是免费的诱饵，基础设施才是腾讯真正要卖的东西。 阿里的逻辑更赤裸。用户在轻量应用服务器上部署OpenClaw后，系统默认配置的是DeepSeek API，但会自动引导用户前往"阿里云百炼大模型控制台"创建API Key，通义千问系列模型的调用费用，从那个API Key里出。用户以为自己在用开源工具，但每一次Agent的工具调用，都在给阿里云的计量系统加一个计数。 百度直接上线了"移动版OpenClaw"，主打无需本地部署、云端环境隔离更安全，本质上是把OpenClaw做成了接入百度云算力的消费入口。字节跳动的ArkClaw连本地部署的麻烦都省掉了，做成了纯浏览器端产品，换取的是ByteDance火山引擎在每一次Agent运行背后的调用份额。 这场竞争里有一句话流传很广，出自36kr的一篇分析："这就是个卖铲子的生意。OpenClaw淘金热里，中国大厂要做的，是成为那个向所有淘金者卖铲子的人。" 这个比喻非常准确，但它隐藏了一层更重要的东西：淘金热结束之后，铲子生意不会结束，但淘金者会换地方。真正的护城河，不是谁家的铲子卖得更多，而是谁把自己的算力基础设施做成了淘金者离不开的"水和电"。 这也是为什么阿里成立ATH事业群的战略意义远超字面，它意味着阿里不满足于做OpenClaw时代的云服务供应商，而是要在下一个技术范式到来之前，把Token的生产、分发和消费整个链条攥在自己手里。 一家公司用事业群的层级来定义"Token"，意味着它相信Token会像流量一样，成为这个时代最核心的生产要素。如果这个判断是对的，先建起Token基础设施的那家公司，将获得比当年阿里云相对AWS更大的先发优势——因为这一次，它连模型都自己造。 ▌五、中国独有的产业化速度，从哪里来 同样是OpenClaw热潮，美国的反应和中国的反应有一个结构性的差异，这个差异本身是一个非常值得深思的现象。 在美国，OpenClaw的爆发主要停留在开发者社区层面，GitHub stars狂飙、Discord社群活跃、YCombinator创始人陈嘉兴和a16z的多位合伙人公开宣称自己是狂热粉丝，但大规模的商业化产品、地方政府的扶持政策、数以千计的线下安装服务，并没有以同样的密度和速度出现。 在中国，这些东西几乎是同步爆发的。腾讯的线下活动、深圳无锡的政策补贴、JD.com的399元安装服务、工程师收费500元上门部署……这是一个只有在中国市场才会呈现的景观：一项技术产品从开源框架到大众消费产品，从GitHub到线下安装摊位，中间的转化时间是以周而非月来计算的。 这种速度背后有几层结构性原因，每一层都比表面看起来更深。 第一层是超级App生态的天然适配。OpenClaw需要接管消息应用来执行任务，而微信、飞书、企业微信恰好是中国职场人几乎所有工作流程的中枢。一个能直接操作微信、读取企业微信消息、在飞书上自动完成审批流的Agent，在中国语境下的实用价值，远超一个操作WhatsApp或Slack的西方版本。这不是偶然的功能对齐，而是中国数字化基础设施的高度集中，意外地成了Agent落地的最佳土壤。 第二层是极端强烈的降本增效需求。中国经济在过去两年经历的压力，让企业和个人对"用更少的人做更多的事"有着美国市场难以比拟的迫切性。当一个老板发现可以用Agent替代部分外包需求，当一个自媒体人发现可以用Agent完成原本需要团队协作的工作流，他们不需要被教育AI的价值，他们只需要知道怎么用。这种需求密度，是OpenClaw在中国形成"安装排队"奇观的真实土壤。 第三层，也是最常被低估的一层：中国AI产业三年大模型竞争，意外地培养了一批真正懂得如何把AI工具变成商业产品的人。那些在"百模大战"里存活下来的团队，不是靠模型参数赢的，而是靠对中国用户需求的精准理解、对产品落地的执行速度、以及对商业化路径的持续摸索赢的。当Agent时代的机会窗口打开，这批人带着已经被磨砺过的产品直觉和执行能力，立刻知道往哪个方向冲。 ▌六、弯道超车的真实边界 但这场胜利，有它真实的边界，而且这个边界比很多人愿意承认的更清晰。 中国赢的这一局，是应用层的商业化速度，不是基础技术的代际领先。 OpenClaw框架本身是奥地利人写的。底层的大语言模型能力，在复杂推理上的天花板，全球学术界公认仍然是Claude Opus和GPT-5.4系列更高。中国模型胜出的核心变量是成本和对高频调用的支持，而不是在智能密度上真正超越了对手。在那些需要极高推理能力的任务上，复杂代码重构、高难度科学推断、需要深度上下文理解的多轮决策，绝大多数中国模型仍然建议开发者在关键步骤切换到旗舰海外模型。 这个差距不是永久性的，但它现在是真实存在的。 Agent生态层面也存在类似的问题。中国迄今为止爆发的这波Agent热，在应用场景上高度集中在流程相对标准化的任务：数据整理、内容生产、邮件处理、简单的研究搜集。一旦进入需要真正判断力的非标任务——需要在模糊的信息中做权衡、需要在利益冲突的情况下做选择、需要理解复杂的组织政治——现阶段的Agent准确率会急剧下降，而这个下降是中美模型都面临的共同问题，不是专属于中国的短板。 安全隐患则是另一个更紧迫的现实问题。工信部的警告不是在扫兴，而是在指向一个系统性漏洞：当Agent拥有了真正的执行能力，它的权限边界就变得极其关键。Cisco安全团队在测试中发现的那个第三方OpenClaw插件，在用户不知情的情况下执行了数据外泄，这不是极端案例，而是权限设计不完善的必然结果。 中国市场"先装了再说"的速度，在商业化上是优势，在安全治理上则是欠账。这笔账，要么在后续的产品迭代里系统性补上，要么等待一次大规模安全事件来倒逼。 有专家认为：中国企业真正的机会不是做更好的OpenClaw，而是做OpenClaw做不到的事，更懂行业、更深场景、更稳落地。 这句话的潜台词是：OpenClaw代表的是一种通用Agent框架的范式，但通用，意味着它在每一个具体的垂直场景里都没有真正的深度。深度，才是护城河。谁先在金融、医疗、制造、法律等高壁垒场景里建立起可信赖的专用Agent系统，谁才能真正把这次的速度优势转化为持久的商业壁垒。 ▌七、这场竞争的真正胜负手，不在技术 如果说大模型时代的竞争是一场军备竞赛，谁的参数更大、谁的benchmark更高、谁的训练成本更低。那Agent时代的竞争，更像是一场基础设施战争：谁先把AI算力变成像水和电一样的公共服务，谁先把Agent能力嵌入每一个真实的工作流程，谁先构建起足够规模的可信数据和行业知识壁垒，谁就赢得了这场战争的入场券。 在这个框架下，中国目前领先的那一局，价值是真实的，但它是入场券，不是终局。 OpenClaw带来的窗口期，核心价值在于它给了中国AI产业一个"先跑起来"的机会，在用户规模、在商业模式验证、在Token基础设施的体量上积累起真实的先发优势。 这个验证完成之后，资本和人才会更快速地向Agent赛道聚集，而中国AI产业在过去三年积累的执行速度和产品打磨能力，会在一个有确定性的赛道里得到最大化的发挥。 但窗口期不会无限延续。OpenAI没有坐以待毙。GPT-5.4在3月发布时就明确指向了Agentic工作流的原生支持，Codex在企业端的渗透速度告诉市场，OpenAI没有放弃Agent层的控制权。Google Workspace的Agent化整合，有着任何独立产品都难以复制的分发网络优势。微软Copilot深度嵌入Office生态，面向的是中国大厂触达不到的数亿企业用户。 这场竞争的真实胜负，最终会在三年后的某个时间节点变得清晰——那时候，谁在真正高价值的垂直场景里建立起了不可替代的Agent基础设施，谁就赢了这场从大模型到Agent的换道赛。技术差距会缩小，成本优势会被追平，但那时候已经建立起来的用户信任、数据护城河和行业深度，才是真正的壁垒。 2025年还是"千模混战"，2026年主战场已全面转向智能体。这个判断现在已经是共识，但共识从来不是终点，而是下一轮竞争的起跑线。 中国AI目前站在这条线的前面，但不是很多。

IT之家 4 月 16 日消息，紫微科技 4 月 11 日宣布在江苏无锡紫微科技园召开迪迩（ěr）十一号技术状态报告评审会。来自航天领域的多位专家组成评审组，对技术状态报告进行了系统研讨与质询。 会上，团队就迪迩十一号技术状态基线、功能性能指标实现情况、可靠性与安全性设计、风险识别与控制措施、系统间接口匹配性等作了详细汇报。 与会专家一致认为：迪迩十一号技术状态明确，功能和性能指标满足研制总要求，可靠性与安全性设计合理，风险识别与分析全面，控制措施有效，各系统间接口协调匹配，可作为正样研制工作的依据。 ▲ B300 组合体商业空间站 V1.0 版 IT之家从紫微科技官方公告获悉，迪迩十一号是紫微科技自主研制的首个商业空间站 V1.0 版的重要组成部分。该组合体由迪迩六号（B300-L03 留轨版）和迪迩十一号（B300-F01 返回版）两船组成。此前，紫微科技已先后完成迪迩五号发射、迪迩六号和迪迩十一号组合体总体方案设计评审、迪迩十一号再入返回弹道设计评审等关键节点。 根据任务规划，商业空间站计划于 2026 年二季度发射，进入高度 360 公里、倾角 41.5° 的近地圆轨道。两船将在轨开展交会对接试验，迪迩十一号独立在轨运行约一个月后返回地面。 公开资料显示，北京紫微宇通科技有限公司是中国首家民营太空飞船公司，于 2019 年 3 月 8 日成立，主营业务为太空飞船的设计制造和飞行运行。 2023 年 12 月 17 日，星际荣耀双曲线一号（遥七）商业运载火箭在酒泉卫星发射中心成功将搭载的迪迩一号卫星发射升空。 迪迩一号光学遥感卫星由北京紫微宇通科技有限公司和北京航天驭星科技有限公司联合研制，入轨后开展卫星平台技术验证工作。

IT之家 4 月 16 日消息，当地时间 4 月 15 日，国际足联与 2026 世界杯全球官方赞助商海信在瑞士苏黎世总部共同宣布，海信正式成为 2026 世界杯 VAR（视频助理裁判）显示技术官方合作伙伴。 海信 RGB-Mini LED 电视将入驻 2026 世界杯视频裁判中心，帮助视频助理裁判精准判罚。 海信于 2018 年与国际足联开启战略合作，国际足联主席因凡蒂诺等也在今年的 CES 2026 展上亲身体验过海信 RGB-Mini LED 电视。 IT之家注：VAR 是指使用视频回放技术帮助主裁判作出正确判罚决定。VAR 主要依靠遍布足球场上的多个摄像机镜头，多机位、多角度捕捉场上球员的每一个细小动作，当场上出现争议判罚或主裁判需要调取比赛录像时，由技术人员操作，调出相对应的回放节点，以得到更加公正的比赛判罚。

国产AI SNIC从“可用”迈向“高性能”。 芯东西4月16日报道，近日，AI全栈式互联公司奇异摩尔宣布，已成功构建800G AI超级网卡（SNIC）平台架构，除了800Gb/s 的高带宽，亚微秒的超低延时，其关键技术还涵盖面向AI网络的增强型RoCE v2机制，包括包喷洒，多路径传输，高性能重传，与先进的可编程拥塞控制等。基于该自研平台架构设计的AI SNIC ASIC，已于近期完成回片，并顺利通过核心RDMA架构的硅验证，单通道吞吐量稳定在400Gbps，关键时延约1微秒。 在当前国产高性能网卡公开产品与产业叙事仍多集中于100/200G RDMA ASIC引擎阶段的背景下，奇异摩尔正以单通道400G RDMA ASIC引擎这一实质性突破，为国产AI超级网卡快速迈向800G ASIC揭开序幕。 ▲800G AI SNIC平台架构设计的ASIC已顺利通过RDMA架构的硅验证，单通道吞吐量稳定在400Gbps 01. 为什么是基于以太网的 RDMA AI 原生网卡 在 AI 网络兴起之前，行业对智能网卡（SmartNIC）的主流划分，并非围绕 AI 训练与推理场景，而是依据芯片架构与卸载能力深度进行区分。核心关注点在于其能够为 CPU 分担多少基础设施工作，包括虚拟机间网络交换、存储、加解密，安全与遥测，压缩与解压缩等硬件卸载功能，典型产品如数据处理单元（DPU）网卡，并非针对大模型集群通信做专项定制优化。 进入大模型时代，随着AI训练从千卡向万卡规模扩展、推理从单机部署走向大规模分布式服务，Scale-out网络正在成为决定GPU利用率、集合通信效率和单位Token成本的关键基础设施。无论是All-Reduce、Reduce-Scatter，还是All-to-All等典型集合通信，都要求网络具备更高带宽密度、更低时延、更低尾时延，以及更快的拥塞反应能力。 在此背景下，基于以太网的高性能RDMA路线愈发清晰：它既继承了以太网生态开放、部署成熟、成本可控的优势，又通过面向AI网络的RoCE/RDMA专项优化，逐步具备支撑大规模AI集群的能力。 这一技术趋势在国内头部云服务提供商（CSP）的技术需求规范，以及国外超以太网联盟（UEC）的诞生中体现得尤为明显。就是交付一套面向AI与HPC场景的开放、高性能以太网架构，重点解决传统以太网在大规模训练环境下面临的多路径传输、快速拥塞响应、尾时延控制、易配置与可扩展性等问题。 换句话说，以太网不再只是“通用网络”的代表，而是在AI时代被重新定义为承载大规模集群互联的主航道之一。 “奇异摩尔AI 超级网卡技术路线，与头部云服务提供商（Tier1 CSP）的需求完全一致，与UEC的规范也高度趋同。我们已构建的800G平台架构能力，能有效支持最高800Gb/s RDMA吞吐， 数百万级消息处理能力与数百万级队列（QP），大大增强了RoCE v2协议栈，增加了包喷洒、乱序重组、高效重传，高级可编程拥塞控制等AI网络急需的增强特性。以太网的技术路线确保了产品的开放互操作性与生态兼容性，为进入头部云服务供应商以及未来平滑融入超以太网生态、实现跨厂商协同奠定了基础。” 奇异摩尔网络技术VP叶栋表示 。 ▲800G AI SNIC 及功能描述 叶栋拥有超过20年的网络互联系统架构设计经验，在AI网络协议、RDMA、虚拟化、软件协议栈等方面拥有丰富的专业知识。其在英特尔（中国）工作多年，曾任英特尔网络互联产品事业部技术总监，负责英特尔以太网、智能网卡，P4可编程交换芯片、英特尔/Google IPU相关系统架构产品的本地化研发和部署。启动和主导了多家大型云服务提供商大规模部署的技术方案的底座。 针对网络密集型大规模并行计算对高带宽、低延迟数据传输的严苛需求，NVIDIA不仅推出基于IB网络的超级网卡(SNIC)，也推出了面向以太网的SNIC，旨在为AI工厂与云数据中心提供强大的网络支撑。NVIDIA对AI超级网卡的定义十分清晰：这是一类“专为网络密集型、海量分布式AI计算工作负载打造的新型网络加速器”。其价值远不止于完成数据包的传输，更在于让多GPU、多节点环境下的通信真正成为释放算力的加速引擎。 02. 对标NVIDIA ConnectX-8/9 的领先性， 800G AI网卡从“接口”走向“中枢” NVIDIA公开表示，ConnectX-8是业界首个把PCIe Gen6级交换能力与超高速网络处理能力集成到单一器件中的超级网卡（SNIC）。它不仅服务于AI、HPC和超大规模云数据中心场景，还通过集成48 lanes 的PCIe Gen6 Switch，把原本需要独立PCIe Switch和独立NIC共同完成的任务，整合到一个高集成度器件中，这是一项绝无仅有的创新技术路径。 传统1机8卡PCIe GPU服务器普遍采用以 CPU 为根节点、PCIe Switch 向下连接 GPU 的树形拓扑。 这种架构在通用计算时代较为成熟，但在大模型训练场景下，其结构性性能瓶颈日益突出：GPU间通信往往需要经过PCIe Switch，跨Socket路径还可能受到主机链路约束，导致时延升高、带宽利用率下降，难以满足All-Reduce、Reduce-Scatter、All-to-All 等高频集合通信对低时延和高吞吐的要求。 所以ConnectX-8将PCIe Gen6交换能力与高速网络能力整合到单一器件中，可替代传统离散PCIe Switch，既优化GPU到GPU、GPU到NIC的数据路径，也降低系统复杂度、功耗和总体拥有成本。 在端口形态上，ConnectX-8也已经明确迈入800G时代。NVIDIA官方显示，ConnectX-8以太网版本具备2×400GbE的产品形态，其不仅拥有800G级总带宽能力，也具备更灵活的双端口组网方式，更适合未来大规模AI集群对冗余、分流、弹性扩展和复杂拓扑部署的需求。从出货形态来说，ConnectX-8已将高速网络能力与PCIe Gen6 Switch能力整合至单一器件之中，并以一体化集成设计形态面向平台出货。 03. 奇异摩尔创造里程碑： 国产AI SNIC从“可用”迈向“高性能” 正是在这样的全球技术演进背景下，奇异摩尔基于自研800G AI SNIC ASIC架构构建的单通道400G引擎完成了核心RDMA ASIC 流片验证，才显得意义格外突出。 与FPGA方案更适合早期验证、快速迭代不同，ASIC路线决定了一款产品是否真正具备面向大规模AI训推集群的性能上限、功耗效率、板卡集成度和量产一致性。 奇异摩尔率先在国产阵营中实现单通道400G RDMA ASIC引擎，吞吐量稳定在400Gbps，不仅填补了国内高带宽超级网卡芯片的空白，更充分证明了其已掌握2×400G乃至更高速率产品的核心设计能力，为下一代800G网卡奠定了坚实技术基础。 奇异摩尔最新800G SNIC全面对标英伟达ConnectX-8/9的架构方向，采用与国际先进方案相一致的“高速网络处理+PCIe Switch能力”一体化设计思路，在产品形态上支持 2×400G端口以太网总带宽，在架构层面同时承担AI服务器内部互连优化与节点间高速通信能力。 这意味着，该企业在800G产品布局不只是带宽规格升级，更是对未来AI高性能集群互连形态的提前卡位：通过集成PCIe Switch能力，重构GPU到GPU、GPU到NIC的数据路径，提升集合通信效率、降低系统复杂度，并增强对整机平台和集群方案的定义能力。 奇异摩尔网络技术VP叶栋补充道，奇异摩尔最新800G 超级网卡按计划于年内量产，有望成为国产化在800G AI超级网络芯片、系统集成方案以及平台级架构能力上的重大突破，进一步增强中国厂商在未来AI高性能集群基础设施中的产品定义权、方案协同权和产业话语权。 04. 结语：国产化窗口已开， 市场潜力加速释放 从产业空间与政策环境来看，奇异摩尔所切入的并非小众赛道，而是一个正在快速扩容的核心基础设施市场。公开研究显示，仅ConnectX-7级别的高性能AI网卡市场规模已超过百亿元，并仍在持续增长。这意味着，以ConnectX-7/ ConnectX-8为代表的高性能AI网卡赛道，背后对应的是一个数百亿元级、且仍在不断放大的市场机遇。 与此同时，国家对自主可控智算底座、高速互连及国产化集群的战略诉求正持续加强。国家发展改革委等部门已明确提出，要加快部署智能无损网络、400G/800G等先进技术，建设高速泛在、安全可靠的全国一体化算力网，并强化自主创新技术供给能力。 奇异摩尔是一家深度聚焦AI互联多年的全栈式解决方案提供商，以网络+芯粒技术为底层特色，除面向Scale Out场景的AI网卡芯片，公司还提供面向Scale Up超节点的G2G IO互联芯粒，并已在业内实现落地应用。这一不同于其他芯片厂商的技术基因构筑了差异化的竞争壁垒，也赋予了其在下一代高性能集群互联中更强的灵活性、更广阔的发展空间以及更深的技术纵深。

IT之家 4 月 16 日消息，特斯拉 Model S 和 Model X 的生产将以 350 辆签名版车型收尾，每辆车都附带大量专属权益，定价也十分高昂。除此之外，购车者必须同意：自交付之日起至少一年内不得转售。特斯拉此前曾尝试推行此类规定，但均以失败告终。而这一次，他们或许找到了能真正起效的约束手段。 据外媒 Not A Tesla App 曝光的订单文件显示，购买最后一批 Model S Plaid 与 Model X Plaid 签名纪念版的用户，在提车前必须签署一份严格的禁止转售协议。车主需承诺在车辆交付后的第一年内，不得出售、甚至不得尝试出售该车。一旦违约，车主将需支付 5 万美元（IT之家注：现汇率约合 34.2 万元人民币）违约金，或赔偿其转售获利金额，以两者中数额更高者为准。 此举显然是为了防止投机者立刻倒卖这最后的 350 台纪念版，从中牟取暴利。特斯拉仅生产 250 台 Model S、100 台 Model X 纪念版，均采用专属的石榴红车漆、金色车标与独特装饰套件。 IT之家注意到，特斯拉此前在 Cybertruck 上也试过类似手段，但最终整个计划宣告失败。该政策刚推出就遭到强烈反对。车主们认为，特斯拉试图管控他们已经付费购买的车辆；还有人直接无视条款，依旧把皮卡挂出转售。短短数月内，随着 Cybertruck 供应量上升、市场降温，特斯拉便悄悄取消了这一限制。而这一次，情况有几个关键差异。 新版协议条款更清晰，执行难度也可能更低。Cybertruck 的合同依赖模糊的“不可预见原因”等表述，而纪念版协议直接写明：车主在一年内不得出售或以任何方式尝试出售车辆。 特斯拉这次的约束力也更强，因为这批车是真正的限量款：总计仅 350 台，远少于 Cybertruck 的数千台产量。最重要的是，特斯拉将 FSD、免费超充、高级车载连接服务等核心权益设为不可转让。这意味着即便一年后，车辆对二手买家的价值也会降低，从根源上削弱了倒卖动机。

一家卖羊毛运动鞋的公司，在宣布出售其赖以成名的品牌、转身投向“AI算力基础设施”后，股价从3美元的谷底垂直拉起，盘中涨幅一度触及700%，收盘涨幅582%。 CNBC的红色滚动条与彭博终端的闪烁数字，共同记录了这一荒诞而真实的时刻：一家市值萎缩至不足1.2亿美元的公众公司，仅凭一纸意向与一个更名计划，便重新点燃了投机者眼中贪婪的磷火。 这正是昨晚发生的故事，也是“.com”的荒谬神迹时刻，在20多年后的再度复辟。 01 一天涨了582%，华尔街的老把戏 如果你关注过Allbirds，你可能知道它是个卖羊毛运动鞋的牌子，曾经估值超过40亿美元，硅谷人手一双。但如果你没关注过它，今早也大概率被一条新闻刷屏了：这家快撑不下去的鞋厂，股价突然一天之内从3美元蹦到了17美元，涨幅超过582%。 原因很简单：公司宣布不卖鞋了，要把商标和库存打包卖掉，然后用剩下的上市壳公司去做算力生意。新的名字都想好了，叫NewBird AI。消息一出，股票跟坐了火箭似的。 但你如果多问一句，“新生意谁来做？钱谁出？”会发现一个非常奇怪的现象：公司一个字都没提。 那个要借给公司5000万美元的神秘金主是谁，不知道。将来负责买显卡、租机房、找客户的运营负责人是谁，不知道。金主有权往公司里塞一个管事的首席运营官，这人是谁，还是不知道。 这是一场只有股票代码、却没有责任主体的轮盘赌。股票涨了，不是因为大家看懂了这门生意，而是因为“AI”这两个字太好用了。 根据协议，一个叫American Exchange Group的公司会花大约3900万美元，买走Allbirds的品牌、设计、库存和部分债务。以后你看到Allbirds的鞋子还在卖，但那个钱跟上市公司已经没关系了。 上市公司这边，在把鞋的生意剥离出去之后，兜里只剩大约250万美元现金，总资产大概500万美元。然后它准备改个名字叫NewBird AI，对外说我要买GPU租给那些做AI的公司用。 这是华尔街的老把戏了。把亏钱的业务卖掉，留下一个干净的上市公司壳，再塞一个热门概念进去。壳本身不值钱，但加上“AI”两个字，市场就愿意给机会。 02 一场换了包装的金融游戏 有人可能会说，Allbirds原来的团队就不能学吗？卖鞋的不能转型做科技吗？ 公平地说，不是完全不能。但现实是，Allbirds原来的管理层，擅长的是品牌营销、供应链管理、开线下门店。他们过去几年的主要成绩，是把营收从2022年的将近3亿美元，做到了2025年预计的1.52亿美元，几乎腰斩。到今年2月，美国最后一家全价门店也关了。 而AI算力生意需要的是什么？需要你懂英伟达的显卡什么时候换代、知道怎么跟数据中心谈电费和散热、算得清折旧和残值、还能判断哪个客户信用好不会跑单。这是两个完全不同的工种。 问题的关键是，这个壳现在空荡荡的。它没有懂芯片的人，没有机房资源，没有客户关系。它唯一的筹码，就是那个还没露面的“金主”承诺的5000万美元借款额度。 这就回到了那个最让人不安的问题：新人到底是谁？如果他只是个金融背景、擅长做PPT的人，那NewBird AI很可能就是一场换了包装的金融游戏。 虽然金主是谁没公布，但金主开出的条件，却一条一条白纸黑字写得很清楚。这些条件读起来，一点都不像是“我们一起干大事”的创业伙伴，更像是“我怕你赖账”的债主。 首先，这5000万不是白给的，是借款。年利息12%，一旦还不上，利息还要往上加。而且这笔钱不是一次性到账，是分批次给，每次动用之前还得金主点头。 其次，这笔借款是用公司全部资产做抵押的。不光包括现在那点家当，连将来买的GPU、签下的租赁合同，统统都是金主的抵押品。如果生意做砸了，金主是第一个来搬东西的人。 最关键的一条在这里：将来新公司靠出租GPU赚到的钱，不能随便花，要先打进一个由金主控制的“冻结账户”。也就是说，就算NewBird AI真的找到了客户、收到了租金，那笔钱也是先被金主攥在手里的，公众股东得排在后面。 另外，金主还有权往公司里塞一个自己人当首席运营官。这个人负责日常运营，说白了就是金主派来盯着钱和机器的。 03 AI算力市场是真的，但不代表谁都能分一杯羹 这里要讲句公道话：AI算力短缺确实是个真实的市场。大厂抢显卡、小公司租不到资源，这些都不是编出来的。如果有一个公司能搞到卡、搞定机房、签下稳定的租约，理论上确实能赚钱。 但“理论能赚钱”和“你能赚钱”之间，隔着一整条产业链。买卡要渠道，放卡要机柜，供电要配额，散热要方案，客户要关系。NewBird AI现在连张显卡的影儿都没有，连机房合同都没签，连客户是谁都不知道，它凭什么觉得自己能挤进去？ 这就好比说，开餐馆确实能赚钱，但你连厨师都没请、店面都没租、菜单都没定，就对外宣布我要开餐厅了，然后股价涨了7倍。这涨的哪是餐厅的估值，这涨的是投资者对“餐饮”两个字的幻想。 如果你觉得这故事听着耳熟，那是因为以前确实发生过类似的事。 2017年，一家叫Long Island Iced Tea的饮料公司，突然宣布改名叫Long Blockchain，蹭上了当时火热的区块链概念。消息一出，股价当天涨了200%多。但后来呢？公司并没有真正搞出什么区块链业务，纳斯达克把它摘牌了，留下一地鸡毛。 Allbirds这次的操作，内核几乎一模一样。都是主营业务做不下去了，都是靠改名字、换赛道来刺激股价，都是利用了市场对热门概念的饥渴。区别只在于，上次是区块链，这次是AI。 市场永远不缺想赌一把的人。当英伟达、微软这些真正的AI赢家股价已经高高在上，买不起的人就会到处找“便宜货”。一个股价3美元、马上要做AI的公司，简直就是为他们量身定做的彩票。 但彩票终究是彩票。中奖的概率，跟那串没公布的名字息息相关。

曾经运动相机的鼻祖，真撑不住了。 最近几天，GoPro宣布再度裁减约上百人，而这已经是这家公司不止一次以“重组”为名瘦身裁员。 这几年，GoPro保持着一言不合就裁员的节奏： 2016年上市时，GoPro员工超过1500人；经过一轮轮“重组”，到2025年末，员工总数已萎缩至600人出头，不足高峰期的一半。 更惨的是在全球市场的全面失守。 截至2025年11月，GoPro在运动相机领域的市场占有率已经跌至9.6%，他的中国官方公众号，最近一次的更新时间也停留在2025年底。 2014年，GoPro登陆纳斯达克值一度攀升至近130亿美元，甚至创始人被贴上“下一个乔布斯”的标签，但如今市值已跌至约1.2亿美元，着实有点太惨不忍睹。 有人说，它遇到了最可怕的对手，一群来自中国的“卷王”，用乱拳打破了它的垄断神话。 但一个曾经以一己之力开创运动相机品类的公司，真的是被对手打的节节败退吗？ GoPro犯了三大“致命错误”，也彻底把胜利送给了对手们。 傲慢之败： 相机圈苹果，竟然6年未发新品 当一个行业的开创者变得越来越不值钱，它的黄昏，就已经提前降临。 打开二手平台，GoPro当年的旗舰产品HERO4，当年国内零售价约3000-4500，如今150块就能拿下全套。 二手GoPro普遍定价在150-300元之间，即便品相较好的机型也难破500元大关，曾经的高端神器，如今沦为白菜价。 遥想十年前，GoPro称得上是运动相机的唯一答案。 可如今，信仰碎了，价格也崩了。 GoPro创始人尼克·伍德曼是个相当疯的富二代，年轻时痴迷冲浪，在他第一个创业公司失败之后干脆跑到海边冲浪6个月。 伍德曼在冲浪的时候他总是想如何能自拍，于是把胶片相机用胶带纸绑在手臂上。后来他问自己：为什么不把这个想法做成一门生意，于是拿着设计到深圳找代工厂。 那时候，没有人知道这台小玩意儿会改变整个影像行业。 2004到2014的十年间，在消费级运动相机领域，GoPro几乎没有对手。 2014年，刚刚提到的GoPro Hero4横空出世，3000元级别的定价，在当时的市场上几乎没有对手。 如何形容GoPro当时的地位呢？它发明了一种全新的视觉语言——第一人称视角的运动影像，让观看者感同身受地体验跳伞、潜水、滑雪、冲浪的刺激。 就连后来影石创始人刘靖康也承认，“GoPro对我们最大的启发就是0到1。没有它，就没有这个市场。” 极限运动爱好者人手一台，用它解锁各种“上帝视角”。 那时的GoPro，不仅是一台相机更是一种潮流符号，粉丝眼里，贵是就是信仰的成本。 GoPro上市时，全球市占率超过75%，市值一度冲破130亿美元，伍德曼身价超过30亿美元，被称为“极限运动界的乔布斯”。 看上去，GoPro正走在成为下一个苹果的路上，被媒体捧为“近年来最成功的科技企业”。 天要其亡，必使其狂。 或许是太寂寞，GoPro坚信自己也能拿下无人机市场，这就有了它跟大疆的第一次交锋。 2013年，当时名不见经传的大疆还只是一家中国小厂，大疆北美负责人靠着“堵门”和现场演示，为大疆争取到了和GoPro谈判合作的机会。 但当大疆创始人汪滔与伍德曼坐到一起，讨论合作开发无人机时，得到的结果却直接展示出GoPro的傲慢：GoPro希望无人机使用自己的品牌，大疆则沦为代工厂。 当时在技术上已能兼容GoPro的大疆显然无法接受这个角色，合作宣告破碎。 2016年，GoPro发布了首款无人机Karma。发布会上，伍德曼毫不掩饰对竞争对手的轻蔑，他坚信GoPro的品牌光环足以碾压任何对手。 后来的故事，果然走向了翻车。 Karma上市仅16天，就被曝出飞行中突然断电坠落的致命缺陷，已售出的2500架无人机被迫紧急召回。 傲慢的种子一旦被埋下，后果往往不堪设想。 自从2019年10月发布MAX后，这家曾经的行业标杆在全景相机领域陷入了长达近6年的“世纪空白”。 产品之败： 轻视的中国对手，双双反杀 就GoPro自认为打遍天下无敌手只是，曾经中国的两个“无名小辈”已经悄悄开始积蓄力量： 一个叫影石，一个叫大疆。 虽然两者的崛起路径各有不同，却共同讲述了中国制造如何在被视为“鼻祖”的品牌面前完成超越，把GoPro打的一蹶不振。 大疆的打法，用一个词概括就是：以高打低。 大疆入局运动相机领域，看似跨界，实则是精准布局。它没有盲目跟风GoPro的“单一相机”模式，而是将自身在无人机、云台领域的技术优势迅速放大，融入运动相机的研发中。 最终，打造出“运动相机+无人机+云台”的全生态体系。 人们发现，Pocket 3只需要两三千，就能拥有一个集支架+屏幕+镜头+云台的超级设备，出门拍摄连手机都不用掏。 Pocket 3简直就是性价比之王，拥有一台大疆=拥有富士+索尼。 而且跟操作复杂的Gopro相比，大疆把傻瓜式贯彻到极致——全身只有开关和录制键，屏幕和云台旋转都是触摸控制，和玩智能手机一样有手就会。 大疆正在围绕“空中－地面”影像生态构建完整的产品矩阵。 如果说大疆是“正面硬刚”，那么影石就是“侧翼突袭”。 2018年，当GoPro员工规模还在千人以上之时，影石的员工数量不足200人，如何以蚂蚁撼动大象呢？ 影石的崛起，堪称“弯道超车”的典范。 它没有与大疆、GoPro在传统运动相机领域正面竞争，而是没有把技术束之高阁。 比如影石Insta360 X5发售时，纽约市民凌晨3点排队两条街，抢购中国相机。 影石首创了“隐形自拍杆”，自拍杆会在全景视频里消失，甚至可以模拟航拍视角，摄影师跟拍效果。 小小的全景相机，已然成了雪场硬通货，“滑雪人可以没有搭子，但不能没有Insta360。” 更狠的是，大疆和影石精准抓住了用户的核心需求。 如今的运动相机用户，早已不再局限于极限运动爱好者，更多的是普通消费者，用于记录Vlog、户外出行、家庭日常。 去年大疆Pocket3上市，有人发现它就是“古希腊掌管美颜的神”。 因为它采用焦距为20mm的广角镜头，可以把脸拍“小”，随手一拍既有拍立得的氛围感，又有富士相机的高级感，堪称无痛医美。 网友给了它对相机的最高评价：能还原浴室镜子里的美貌。 而影石全景相机也满足了年轻人抽象发疯的情绪价值，围着相机蹦跶几下，就能找到抽象的同道中人。 对比之下，GoPro的机型操作界面复杂，需要经过专业学习才能熟练使用，价格还高，而大疆、影石的机型，大多采用一键操作设计，新手也能快速上手。 2025年全球运动相机市场格局已发生根本性颠覆： 影石全年营收达到98.58亿元，同比增长76.85%，规模已经超过曾经的行业霸主GoPro一倍以上。 格局之败: 真正的较量，不于在搞死对手 关键的问题是，GoPro陨落之时，整个运动相机市场并未随之萎缩。 预计到2030年全球手持智能影像设备市场规模将达到799.3亿元，是个将近千亿的大生意。 面对中国对手的围剿，GoPro不是没有反抗过。 但它的反抗，选错了战场——它没有在产品力上发力，反而想尽办法阻止中国品牌的崛起。 2024年3月，GoPro向美国法院递交了一份不同寻常的“337调查”申请。 “337调查”并不罕见，但通常起诉方会一口气将多家竞争对手送上被告席。但GoPro选择只针对影石创新一家，将影石几乎全线产品都列为侵权对象，试图以法律手段遏制竞争对手。 这一举动不仅耗费了大量资源，也折射出GoPro在产品竞争层面已缺乏足够的自信。 从被诉到初裁应诉，影石创新仅有20天时间。 刘靖康后来回忆，“感受到了强烈恶意。”而为了应对这精准狙击的恶意封锁，影石创新花了超1000万美元与GoPro打专利战。 最终，中国影石赢了。 如今，影石创新所涉及的337调查已终结，其将持续不受限制地在美国进口和销售现有产品。 在大疆和影石纷纷不断推出新品期间，GoPro甚至开始“彻底摆烂”： 比如，2023年Hero 12为提升续航取消GPS功能，被用户吐槽牺牲核心体验； 再比如，价格和价值严重不对等。大疆Action 4售价仅为1998元，GoPro 的Hero 12价格依旧是3298元，且被吐槽无论外观、配置、升级微乎其微。 更头疼的是，售后流程异常繁琐，售后申请需通过邮件或官网提交，需上传故障视频，一堆证明材料，而且必须使用专用链接上传，基本都需要半个月的时间才能拿到维修好的产品。 GoPro的悲剧，不在于遇到了可怕的中国对手，而在于它自己，亲手关上了创新的大门，也亲手放弃了曾经属于自己的时代。 商业有时候就是这么残酷： 当鼻祖停止奔跑，就只能成为后来者的垫脚石。

IT之家 4 月 16 日消息，据 Carscoops 报道，特斯拉仍在全美各州争取直营销售权，以取代长期存在的汽车经销商特许经营模式，而北达科他州是该公司最新的目标。 特斯拉公司正在起诉北达科他州，试图在俾斯麦和法戈开设直营店。目前，北达科他州禁止汽车制造商直接拥有经销商，要求车辆必须通过特许经销商销售。 在最新诉讼中，特斯拉声称，根据该州法律，自己不属于“汽车制造商”的定义范畴，该州法律将汽车制造商定义为组装或进口机动车，并将车辆出售给经销商进行转售的主体。 目前，特斯拉无法在该州销售车辆，潜在买家只能前往邻近州购买。 如果法院认定特斯拉符合当地对“制造商”的定义，特斯拉将请求为其破例。助理司法部长迈克尔・皮彻表示：“按照特斯拉的解读，任何制造商只要选择不授权特许经销商，就能规避这项法规。这将彻底破坏州议会设立的整个监管体系。” 皮彻补充道：“特斯拉可以和其他所有制造商一样在北达科他州开展业务。它们可以指定经销商、签订特许经营协议，并通过这种方式销售。因此，法规并没有剥夺特斯拉的经营权，只是规范了汽车的分销模式。” 据IT之家了解，北达科他州在电动汽车普及方面落后于美国大多数州。该州电动汽车销量占新车销量的比例不足 2%，全州仅有 277 个公共充电桩，其中特斯拉超级充电站仅 5 座。

新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】GPT-5.4真正的杀招终于落地！OpenAI连夜重写基建、原生收编七大沙盒，彻底封死第三方框架的活路。旧时代的聊天玩具已被抛弃，工业级Agent全面觉醒。 OpenAI不声不响，又下了一手狠棋。 就在刚刚，Agents SDK迎来一次彻底的架构重写。 原生harness、原生沙盒、Codex级的文件系统工具，外加七家头部沙盒厂商一键接入。 3月初，GPT-5.4带着原生computer use（计算机使用）高调登场时，开发者就已经吐槽过一件事。 模型能操作电脑了，可Agent跑在哪台电脑上、怎么保证跑起来不出事，还是得自己东拼西凑一套框架。 今晚这个缺口被OpenAI自己补上了。 一句话版本，OpenAI这次把Agents SDK从「聊天机器人的玩具」改造成了「生产级Agent的底座」。 harness负责控制流、模型调用、工具路由、暂停恢复；沙盒负责读写文件、装依赖、跑代码，两层彻底解耦。 更狠的是，这一刀同时砍在了LangChain、CrewAI、LangGraph这些第三方Agent框架身上。 OpenAI下场把基建层做了，留给第三方的空间，肉眼可见地在收窄。 从「聊天机器人的玩具」到生产级底座 讲这次升级之前，先得搞清楚原来的Agents SDK长啥样。 2025年3月，OpenAI第一次推出Agents SDK，主打轻量、少抽象、几行Python就能跑起来的卖点。 但这一版SDK，本质上是为聊天机器人场景做的。 一年多过去，模型在能力上的提升可谓是翻天覆地——一口气能跑几个小时、几天，甚至几周。 原来那套为聊天机器人设计的SDK，自然也就跟不上时代了。 这次的重写，主要做了两件事。 第一件，给模型配一个完整的运行框架——harness。 配置化记忆、感知沙盒的编排、类似Codex的文件系统工具、通过MCP调工具、通过skills渐进式披露信息、通过AGENTS.md自定义指令、用shell工具执行代码、用apply patch工具编辑文件，全部打包进SDK原生支持。 熟悉Claude Code和Codex的开发者看到这套清单会很眼熟。 没错，OpenAI这次是把自家Codex过去一年踩过的坑、积累的最佳实践，顺手产品化塞进了SDK。 第二件，把harness和compute彻底分离。 harness跑在你的可信基建里，管模型调用、审批、追踪、运行状态。compute是一个独立的沙盒，专门负责读写文件、跑命令、装包、吐产物。 两层之间的接口标准化，API key和敏感凭证压根儿不会进入模型生成代码实际执行的那个环境。 结果就是，沙盒里既没有API密钥，也没有任何敏感凭证。沙盒本身完全隔离，甚至可以和网络断开，没有任何对外流量。 这不是安全性能的小修小补。这是整个Agent架构的范式转移。 900页保险单100%提取 一半PR出自Agent harness/compute分离的第一个结果，是沙盒供应商的生态图一夜铺开。 这次发布，Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop、Vercel七家沙盒厂商同时被写进官方支持列表。 七家能同时接入，关键在OpenAI给了一个叫Manifest的抽象层——一份描述Agent工作区的配置清单。 要挂载哪些本地文件、从哪个云存储拉数据、产物写到哪里，全写在这份Manifest里。AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、Cloudflare R2全覆盖。 最关键的是这份Manifest和具体沙盒供应商解耦。 今天用E2B写的Agent，明天想换成Modal跑，不用重写代码，改一行配置。哪家沙盒便宜、哪家离数据近，就切到哪家。 官方给了一个最小示例。让一个Agent跑进本地沙盒，挂上一个财报目录，对比FY2025和FY2024的三项财务指标，核心代码不到20行。 # pip install "openai-agents>=0.14.0"import asyncioimport tempfilefrom pathlib import Pathfrom agents import Runnerfrom agents.run import RunConfigfrom agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfigfrom agents.sandbox.entries import LocalDirfrom agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClientasync def main() -> None:with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:dataroom = Path(tmp) / "dataroom"dataroom.mkdir()(dataroom / "metrics.md").write_text("""# Annual metrics| Year | Revenue | Operating income | Operating cash flow || --- | ---: | ---: | ---: || FY2025 | $124.3M | $18.6M | $24.1M || FY2024 | $98.7M | $12.4M | $17.9M |""",encoding="utf-8",)agent = SandboxAgent(name="Dataroom Analyst",model="gpt-5.4",instructions="Answer using only files in data/. Cite source filenames.",default_manifest=Manifest(entries={"data": LocalDir(src=dataroom)}),)result = await Runner.run(agent,"Compare FY2025 revenue, operating income, and operating cash flow with FY2024.",run_config=RunConfig(sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient()),),)print(result.final_output)if __name__ == "__main__":asyncio.run(main()) 另外两个对长跑任务格外关键的新能力是，让沙盒容器挂了也能从检查点续命的快照和状态恢复；以及解决扩展性问题的多沙盒并行+子Agent隔离环境。 由此，Agent第一次有了「掉线续命」和「分身作战」的原生能力。 在一篇技术长文中，Modal技术团队成员Erik Dunteman顺手透露了一个细节—— Ramp已经用Modal跑了一支后台编码Agent大军，公司超过一半的PR都是这些Agent自己创建的。 不仅如此，Stripe也在今年早些时候披露，内部的AI Agent每周产出超过1000个PR。 两家公司的共同点是，在拿到成熟Agent基建之后，业务团队的生产力出现了断层式跃迁。 如今，OpenAI把这些曾经只有头部公司才能攒出来的基建，变成了SDK里开箱即用的默认配置。 https://modal.com/blog/building-with-modal-and-the-openai-agent-sdk 对此，FurtherAI CTO Sashank Gondala披露，他们的Agent啃下了一份900多页的保险理赔记录，提取成功率100%。 900多页、100%、保险理赔记录，这三个词凑在一起的含金量老保险从业者一看就懂，业内最难啃的文档之一，以前跑到某一页崩掉是常态。 Tomoro AI研发工程师Douglas Adams给出了另一组硬数字，相同能力的Agent，这次需要的代码量比以前少了6倍。 Box开发者关系负责人Carter Rabasa，则传了一份业务数据并配上bash/python作为工具，让agent在沙盒里跑了一整套发票对账业务流程。 没想到，第一轮试水就跑通了。 沙盒对跑agent生成的代码来说非常完美。 OpenAI下场做基建 LangChain们无处躲 到这一层，这次发布对行业的冲击才真正显露。 LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen这些第三方Agent框架，过去一年靠什么活着？答案是靠补齐OpenAI原生SDK不够「生产可用」的那块空白。 编排、记忆管理、护栏、追踪、多Agent协作，这些都是第三方框架的主战场。 现在，OpenAI一次性把这些主战场全接管了。 他们要做的就是Agent世界的基础设施层，第三方框架从此要么往更高层走（编排、垂直场景），要么往更低层走（专用沙盒、专用工具），夹在中间的那块地板，已经被OpenAI自己踩实了。 而且，OpenAI口中的「兼容所有沙盒服务商」，本身就是在把沙盒供应商纳入OpenAI的生态位。 今天可能还是OpenAI的合作伙伴，明天的身份很可能就只是OpenAI生态下的「组件供应商」了。 Python先行，TypeScript还在排队 虽然这一切目前还不完美。 harness和sandbox的新能力首发只上了Python，TypeScript版本排在后续更新计划里；SDK至今仍然停留在0.Y.Z版本号。 但方向已经非常清晰了。 GPT-5.4带着原生computer use登台，Agents SDK给它配齐了真正的运行环境。 下一步缺的，只是更多开发者把业务逻辑搭在这个基建之上。 从此，做Agent框架的创业公司会重新审视自己的定位。做沙盒的供应商开始算OpenAI流量能不能接得住。做业务层Agent应用的团队盘算要不要迁移。 GPT-5.4出厂那天被一些人说成是「没有惊喜的例行升级」。 40天后回头看，真正的惊喜今天才发。 参考资料： https://techcrunch.com/2026/04/15/openai-updates-its-agents-sdk-to-help-enterprises-build-safer-more-capable-agents/ https://modal.com/blog/building-with-modal-and-the-openai-agent-sdk https://openai.com/index/the-next-evolution-of-the-agents-sdk/ https://x.com/OpenAIDevs/status/2044466699785920937 https://x.com/snsf/status/2044514160034324793