Netflix 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据《金融时报》报道，Netflix正准备修改以接近830亿美元收购华纳兄弟探索公司(WBD)的条款，将其改为全现金报价，以抵御派拉蒙的敌意收购，并加快交易完成速度。 知情人士称，Netflix修订交易条款旨在为华纳兄弟股东提供一个更快捷、更简单的交易方案。 不过知情人士同时警告称，修订协议的事宜仍在讨论中，相关计划仍可能发生变化。 根据Netflix在去年12月与华纳兄弟达成的最初协议，这笔交易当时对华纳兄弟估值为每股27.75美元，其中4.50美元将以Netflix股票支付，总企业价值为827亿美元。另据彭博社报道，如果Netflix的股价跌破97.91美元，交易还会进行相应调整。自Netflix去年10月开始寻求收购华纳兄弟以来，其股价已下跌约四分之一。周二在纽约股市，Netflix股价一度低至89.07美元。 在彭博社报道Netflix可能修改交易条款后，华纳兄弟股价周二上涨了1.6%，表明这一举措受到华纳兄弟投资者的欢迎。 截至发稿，Netflix和华纳兄弟的代表未回应置评请求，派拉蒙则不予置评。(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”。

一向稳健保守的库克，昨天终于拍板了。 就在1月12日，苹果和谷歌同步官宣，说苹果将把谷歌的Gemini大模型以及谷歌云技术，整合到自家的Apple Intelligence和Siri当中。 该说不说，这么大一个苹果公司居然要用安卓AI来增智慧，这。。。 反正消息一出来，华尔街直接就疯了。谷歌母公司 Alphabet 的股价一飞冲天，市值一度突破了4万亿美元大关，目前仅次于英伟达。 投资人这么兴奋也很正常，毕竟这可是苹果，本来这年头AI就火的不行，现在全球智能手机一哥又联手了世界级AI巨头，那不直接起飞？ 而像谷歌同样在美国搞AI的竞争对手们，这波估计也是有点难受。 马斯克看完新闻直接就说这不能啊，安卓和Chrome的统治力已经很逆天了，现在Gemini又被苹果扶上马送一程，这还咋玩。 像谷歌和苹果这种体量的巨头联合，这也肯定不能当普通的商业合作去看，具体他们要怎么合作，为啥苹果偏偏选了谷歌，Siri还要不要了？这些咱下面慢慢说。 先说合作，虽然这俩公司还没有详细解释他们的合作细节，但不少行业内的分析人士都认为，这次联手应该不是简单的把Gemini嵌入iOS接管Siri，大概率是要让Gemini退居幕后，把Gemini当成自家模型的奶妈。 也就是通过授权Gemini模型作为基础，在此之上再训练自己的Apple Foundation Models（苹果基础模型）。最终在iPhone上本地运行并面向用户的，还是苹果模型。 所以在苹果手机上，可能看不到它的谷歌元素，隐私数据也不去谷歌的服务器。 而且，有消息指出，苹果这次也不是只用一个模型，因为Gemini 3本来从入门到Pro有好几个档次。 Gemini 3 Pro的性能虽然强，但价格是基础版的四倍，苹果这么精明，肯定会根据需求来平衡效果与成本。比如你让Siri定个闹钟，可能就用本地的小模型；但你要是让它帮你写商业计划书，那可能就得去云端调用最强的Pro版了。 那看到这可能有差友要问了，之前不是都在说苹果要自研吗，而且之前还跟OpenAI合作得好好的，咋就突然美滋滋的跟谷歌好上了。 要我说，这事儿可能也没办法，一来呢，苹果可能是真等不起，二就是谷歌这波确实太猛了。 先说苹果自己这边儿。众所周知，果子哥搞研发都是慢而精的策略，虽然不在新技术刚出现时下场 all in，但是最后真做了又会往极致了去做。包括在 AI 上也是这么干的。 2023年GPT火了以后，苹果就开始研究一个叫 "Ajax" 的大模型，并投了几十亿美元建数据中心 ，相关的论文也发了不少。 但因为路线审美问题，苹果更喜欢本地运行的小参数模型，然而最后的效果只能说一般。 2024年iOS 18发布的时候也推出了点AI功能，结果总体评价下来，只能说跟大家期待的苹果标准差得有点远，虽然后续也一直有迭代。可行业内都说苹果AI掉队了，甚至苹果自家员工还说落后行业两年。。。 另一方面它自己内部也不稳，不少顶尖专家都跑路去Meta了，这也让苹果压力贼大。 所以2025年苹果其实就开始探索自研+外援的模式了，打不过就摇人，之前跟OpenAI合作也是这种思路的体现。 但要真把苹果AI做好嘛，外援的选项其实也不多。找Anthropic、xAI这些创业公司，风险那有点大。它们自己都还在烧钱续命，搞不好过几年被收购了，苹果不是更被动？ 那么就只剩下OpenAI和谷歌了。 而压倒天平的最后一根稻草，是去年11月发布的Gemini 3。 这玩意儿有多强咱就不多bb了，请看当时的测评（传送门）。 谷歌刚出Gemni的时候还被大家看笑话，结果很快Gemini2系列就迅速对齐先进水平，Gemini3直接把OpenAI按着头打了。 12月1号奥特曼直接在OpenAI内部拉响了“红色代码”警报，要求全员加速开发，这才匆忙推出了GPT-5.2来应对。 虽然从用户数上，OpenAI的全球用户目前还是比Gemini遥遥领先，但是如果Gemini有了苹果的用户呢？ChatGPT虽然有十几亿月活，但跟苹果那庞大的用户基数比起来，还是小巫见大巫。 反过来，苹果的AI确实慢了点，但是它要是用上Gemini呢？ 当一个技术足够好，好到能让你瞬间甩开所有对手时，面子可能就没那么重要了。 更何况，相比OpenAI被微软深度绑定，谷歌在合作中给了苹果更多的定制自由和数据控制权，允许苹果在私有云上部署和训练基于Gemini的模型，并且绝不接触用户隐私数据。 除此之外，苹果跟谷歌虽然在手机市场和操作系统是死敌，但在其他领域早就勾搭上了。谷歌每年要付给苹果几百亿美金，就为了当Safari的默认搜索引擎。 有这些关系在，加上两边高层也是熟门熟路，再谈个AI合作自然是水到渠成。 在他们这次的官宣声明里苹果也说，经过仔细评估，苹果认为谷歌的人工智能技术，为苹果基础模型提供了最强大的基础。 言外之意就是他俩其实谈的已经很早了。而彭博社早在25年 11 月份就爆料说，苹果最终可能每年要花差不多 10 亿美元才能用谷歌模型。 至于这波最受伤的，应该还是奥特曼，本来OpenAI抱上苹果大腿直接起飞，现在好了，大腿被谷歌截胡了，心一下凉了半截。 为什么说半截呢，因为话没说死。 就像马斯克记得跳脚一样，监管部门肯定也睡不着觉了。美国司法部这几年一直在盯着他俩的搜索协议，认为这涉嫌垄断，现在又在AI这个新战场上结盟，被请去喝茶想必也是迟早的事。 然而苹果也早就想好了对策，在官宣和谷歌合作的同时，苹果发言人也跟路透社说：与OpenAI既有的ChatGPT集成协议没有发生重大变化。 这意味着，苹果的AI策略不是二选一，而是全都要。实际上，早在2024年底苹果就推出了Siri接入ChatGPT的功能，让Siri在应对复杂问题时可以调用OpenAI的GPT-4来辅助作答。 只不过现在嘛，谷歌的Gemini成了底层的的默认智能；而ChatGPT估计就成了锦上添花的添头。 除了一边谷歌一边OpenAI，同样在中国市场，苹果也考虑了类似的多供应商策略。据此前报道，苹果已经和阿里等几家国内大模型厂商议合作。 对行业来说，这也像是验证了之前大家猜测的AI趋势：基础模型正在变成一种供应链产品。 这就好比造车，电机啊压铸啊都可以考虑不同的供应商，但只要最后车的驾驶体验是纯正的苹果味，而且绝对安全就行了。 巧合的是，2025 年 6 月 9 日，苹果 AI 的研究团队也发表了一篇论文，大概意思就是说现在的这种大模型，推理能力估计是有天花板的，烧那么多钱进去边际效益会只会越来越低。 这也许就相当于果子哥认了，AI弄不好就弄不好吧，别人已经烧那么多钱做好现成的了，咱也没必要再花力气自研。 毕竟劳资芯片靠台积电代工，屏幕用的也是三星的，但没人会说iPhone 是三星的，权当供应链科技就完了呗。 而作为手机行业的龙头，苹果的带头探草对别人也可能是个巨大信号。 以后，手机厂商不一定非得自己从头训练一个大模型，也可以像买屏幕一样，去买字节、阿里的模型，然后在这个基础上，结合你自己的系统、数据，去装修你自己的AI体验。 这么来看，各家厂商估计除了自研，也会加紧与各大模型公司结盟，形成类似苹果谷歌、三星谷歌这样的生态对子，主打一个比苹果更懂中国的本土化AI体验。 不过，相比完全依赖别家模型厂商的供应，也有消息透露说，苹果也不是就彻底开摆了。 据彭博社此前爆料，苹果内部正推进开发一个纯自研的万亿参数AI模型，未来也将会摆脱Gemini。 但到时候即便模型成了，苹果也有可能继续让 Gemini 参与对比、强化和再训练，来进一步提升自家模型质量。 至于未来，苹果的AI战略走向依然充满变数。 是重回完全自研，还是长期抱住谷歌大腿，估计得等以后苹果传说中的纯自研万亿参数模型问世时，才会有新的答案。 拭目以待吧。

星链 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据彭博社报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下SpaceX目前正在伊朗提供免费的星链卫星互联网服务。此前，伊朗爆发了致命抗议活动，并遭遇了持续数日的断网。 美国人道主义技术组织“整体任性”(Holistic Resilience)执行董事艾哈迈德·艾哈迈迪安(Ahmad Ahmadian)称，SpaceX已免除了星链在伊朗的订阅费用，因此伊朗境内的人只要拥有接收设备就可以免费使用该服务。“整体任性”致力于帮助伊朗民众获取互联网连接。 一名了解Starlink运营情况的人士证实，SpaceX已在伊朗免费提供星链服务。 星链在伊朗以及其他冲突地区提供服务，凸显了这一快速发展的互联网服务已成为马斯克以及美国政府施展软实力的工具。美国总统特朗普曾敦促伊朗民众继续抗议，并呼吁星链协助恢复通信。尽管星链在伊朗被禁止，但仍有部分伊朗人已经在使用。 “我们可能会与埃隆谈谈，因为你知道他非常擅长这类事务。他拥有一家非常出色的公司，所以我们可能会联系埃隆，”特朗普上周日在空军一号上回应记者关于是否将寻求马斯克协助的提问时表示，“事实上，我一结束和你们的谈话就会立刻联系他。” 截至发稿，SpaceX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1月14日消息，中国商务部日前发布关于中欧电动汽车案磋商进展的通报，通报显示，经过多轮磋商，欧盟将发布《关于提交价格承诺申请的指导文件》，拟为中国电动汽车设定最低限价，以取代关税政策。 根据欧盟委员会的指导文件，最低进口价格（MIP）需按电动汽车具体车型及配置设定。 定价可参考出口商过往价格加关税差额，或欧盟产同类纯电汽车价格，且优先覆盖所有纯电车型以规避跨车型价格操纵风险，企业在欧盟纯电汽车相关产业的投资承诺也将纳入考量。 而“价格承诺”方案是中欧达成共识中的关键。什么是价格承诺？对中国车企和中欧经贸关系意味着什么？有专家对此做出了解读。 专家表示，价格承诺协议是世界贸易组织允许的替代反倾销、反补贴措施的法定方法，在欧盟的反倾销、反补贴协定中也被允许。 通常的做法是企业提交价格承诺申请，欧方经评估后会决定是否接受。 中国汽车工业协会副秘书长陈士华介绍，价格承诺，是企业主动提高售价，应对出口国认为价格过低的影响。 若车企提交的价格承诺方案审查通过，则该车企不用向目的国缴纳反补贴关税。这总体会给希望向欧盟出口产品的中国车企带来一定利好。 中国机电进出口商会法律服务部主任陈惠清进一步解释：“比如卖一台车要征20%的税，征收的反补贴税由欧盟海关收取。” “征完税后，可能与价格承诺的价格相同，但税金部分被欧盟海关收取。如果我们企业承诺提高到一定价格，价格提高后，利润就留在企业内部了。”

本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议 迄今为止，所有关于Manus的公开讨论，几乎都未触及核心。就连刚过去的周末，唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨这四位“基模四杰”围炉聊天，聊到Manus的意义时也只是避重就轻，一笔带过。 这事儿有点反常。大概率是因为Manus现在正处在风口浪尖，大家不方便说太深。但放到今天来看，任何一场关于人工智能的讨论，要是绕开了Manus，价值都会大打折扣。 维特根斯坦说过：“凡是可以言说的，都可以说清楚。”Manus代表的技术演进方向，正好就是能说清楚的那种——它不是一次普通的技术升级，而是AI应用的“DeepSeek时刻”，标志着人工智能从“只会生成内容”转向“能自主完成任务”的范式转变。 就像当年DeepSeek问世，把开源领域的大模型应用门槛拉低，让普通人也能用上大模型一样；Manus的“多智能体系统”，靠大模型和虚拟机的巧妙结合，直接把AI变成了能自己搞定复杂任务的数字生产力。 其实不管是OpenAI、Anthropic，还是国内的DeepSeek、字节跳动，早就等着这么一个能把“AI应用”说透的时刻了。无论 Manus 如何年少乖张、误入歧途，但它摸索出的这条AI应用路径，哪怕只是灵光一现，也配得上“伟大”两个字。 Manus模式的价值，核心就三点： 1.它是人类历史上第一家拥有8000万名以上“员工”的公司； 2.其本质是一套“人工智能操作系统”； 3.它代表的技术模式最终一定会跑通，而这将意味着人类文明实现0.5个级别的跃升。 以上所言，并无虚妄。接下来，AI行业会迎来继算力之后的又一场“囚徒困境”式战争。从各种模型新势力，到BAT这些大厂，再到Meta、字节、OpenAI，还有Anthropic和DeepSeek，没人能置身事外。 01 Manus的“8000万名员工” Manus对外披露的核心数据里，大家最关注的往往是它的年度经常性收入（ARR）突破1亿美元，还有累计处理了147万亿tokens的庞大规模。但真正能体现它模式核心的，是“创建超过8000万虚拟计算机实例”这个指标——外界常忽略这点，可这才是它的关键玄机。 拿移动互联网时代做个对比，就能看清它的颠覆性： 移动互联网时代，云计算是操作系统，支撑着数以亿计的虚拟机（也就是云服务器），这些虚拟机都是靠人来操作的。人类精英在这些虚拟机上搭建起电商、社交、短视频这些万亿级产业； 而Manus模式，是用编程语言当核心调度规则，把Claude、GPT、千问这些第三方先进大模型整合起来，在算力基础上搭建了8000万台由AI自主操作的“虚拟机”。每一台虚拟机都是一个独立的数字工作单元，能做研究、搞开发、处理自动化任务，本质上就相当于8000万个功能不同的AI员工。 这标志着核心操作者彻底变了：从人变成了AI。而支撑这种转变的Manus系统，就是AI的操作系统——多智能体系统。 再往深想，Manus模式意味着人类正在迎来一次“文明级”的生产力飞跃。 首先，所有和数字经济相关的劳动岗位，都能够被AI接管，这本身就相当于文明提升了0.5个级别；一旦算力更加充裕，AI员工从8000万扩展到8000万亿级别（当然其中的系统复杂程度也将不可同日而语），它能迸发的能量会彻底重构现有物理世界的所有生产工具。 到那时候，具身智能体（人形机器人只是其中一种）会在绝大多数领域取代人类，甚至取代现在的自动化设备，那就能带来一整个级别的文明跃升。 02 AI应用的“DeepSeek时刻” 2024年初，Anthropic发布多智能体系统的研究结果时，一组数据小小地震撼了整个行业：在多智能体架构下，Claude Opus处理复杂任务的性能，比单个智能体提升了90.2%。 这组数据背后藏着一个简单却深刻的道理：真正的智能从来都不是孤立存在的。 深度学习兴起后，AI发展一直盯着“把单个模型做强”这条路——堆更多参数、用更大的训练数据、设计更复杂的架构，似乎这是实现AGI的唯一正解。比如GPT-4的参数达到1.8万亿，Gemini Ultra搞了跨模态融合，Claude 3在长上下文理解上有突破。 但现实很残酷，这条路已经走到头了，边际效益越来越低。 多智能体系统走的是另一条路：不追求无所不能的“超级大脑”，而是打造分工明确、能协同工作的“智能社会”。在Manus的架构里，规划代理像战略家，负责读懂用户需求、制定行动方案；执行代理像专业工人，各自调用工具完成任务；验证代理像质检员，确保每个环节的结果准确。 这种分工带来的效率提升很惊人。 Anthropic的实验显示，处理那些需要并行推进、信息量超出单个模型上下文窗口的任务时，多智能体系统的表现比单智能体好90.2%。更关键的是，95%的性能差距都能归因于三个因素：token使用量（占80%）、工具调用次数和模型选择。 也就是说，多智能体靠合理分配任务、调度资源，实现了“1+1>2”的协同效果。 理论上来说，AI发展能分成三个阶段：第一阶段是感知智能，比如图像识别、语音识别；第二阶段是认知智能，比如理解语言、逻辑推理；现在正进入第三阶段——多智能。 多智能的核心不是单个智能体的能力，而是协作能力。人类文明能实现飞跃，就是从个体狩猎变成群体协作开始的。多智能体系统本质上就是在数字世界里重演这个进化过程：当多个AI能像人类团队一样分工、协作、纠错、优化时，它们解决复杂问题的能力就会发生质变。 其实之前已经有很多单点突破证明了AI的实力：DeepSeek-Math在数学推理上赢了人类选手，AutoGPT能自己完成复杂项目，Devinci的代码生成水平接近资深工程师。 而多智能体系统要做的，就是把这些“专家”组织起来，让它们协同干活。这不是技术的简单升级，而是能力的指数级爆发。 在专门评估AI处理现实复杂任务的GAIA基准测试里，Manus在所有三个难度级别都拿了最好成绩，分数超过OpenAI的DeepResearch，成了排名第一的AI助手。要知道，GAIA测试考的都是需要多步骤推理、调用外部工具、长远规划的问题，能拿第一说明Manus的能力是实打实的。 商业上的表现更能说明问题。Manus推出不到一年，年度经常性收入（ARR）就突破了1亿美元，这个成绩远超大多数SaaS初创公司的同期表现。现在还有250多万人在排队等着试用，它的两个定价档次——39美元/月的基础版和199美元/月的专业版——也把商业化路径走得很清晰。 这背后的逻辑很简单：当AI能真正代替人类完成从头到尾的复杂工作，而不只是当个辅助工具时，它的商业价值就从“提升效率”变成了“替代劳动力”。 这标志着AI应用彻底告别了“玩具”“助手”阶段，正式进入“工作者”阶段——这就是AI应用的“DeepSeek时刻”。 03 多智能体系统的几块技术基石 多智能体系统能有这么强的能力，不是凭空来的，背后靠的是多重核心技术支撑：虚拟机提供的安全执行环境、算力池化实现的高效资源利用，还有智能编排保障的协同工作流。 这些技术看着基础，甚至古旧，却是把多智能体从理论变成靠谱产品的关键。 1.虚拟机：AI的“独立工作车间” Manus会为每个任务创建独立的云端虚拟机沙盒，这个设计解决了AI产业化的核心难题：安全和可靠。 传统AI应用常遇到“环境不兼容”的问题——生成的代码换个地方就跑不起来，调用的工具和系统冲突，一个任务出错还会影响整个系统。虚拟机技术提供了完全隔离的执行环境，让每个任务都在“干净”的环境里开始和结束，既保证了系统稳定，也能让结果重复验证。 更重要的是数据安全。企业用户最担心的就是敏感数据在AI处理时泄露或被污染。Manus的虚拟机架构做了四级安全防护：网络隔离防止数据跨任务流动，任务完成后沙盒直接销毁，确保没有数据残留，访问权限按“最少够用”原则分配，每个操作都有审计记录。 到现在，Manus至少创建了超过8000万台独立虚拟机，这个数字不仅体现了它的规模，更证明了这套架构的稳定性和可扩展性。 从云计算的角度看，这种模式很有颠覆性。”虚拟机是云服务的核心产品，随着多智能体应用爆发，它的需求肯定会大幅增长。而更重要的是，中国那些在云计算时代虚拟机技术上沉淀诸多的公司——百度、阿里、深信服们，将在新的技术竞争周期迎来又一个春天。 2. 池化与编排：聪明的“资源管家” 多智能体系统的另一个核心优势，是能智能管理资源。Manus用“分层推理”的策略，根据任务难度动态匹配模型：简单任务用Llama 3这种轻量级开源模型，复杂任务才动用Claude 3.5这种重型模型。这种精细化调度，把单个任务的token消耗降到了行业平均水平的1/3。 池化技术的核心是打破“资源孤岛”。传统AI应用常为每个功能单独部署模型，导致资源浪费。Manus建了统一的算力池和模型池，能全局调度、动态分配资源。用户提交复杂任务时，系统不会让一个超大模型包揽所有事，而是从池子里调多个合适的模型和工具，让它们各展所长、协同完成。 智能编排系统就是多智能体的“指挥中枢”，要解决一系列复杂问题：怎么把大任务拆成小任务？哪些小任务能同时做？哪些必须按顺序来？算力不够时怎么分配？任务出问题了怎么处理？ Manus的编排系统靠强化学习不断优化，分析了数千万次任务执行数据，持续改进任务拆分和资源分配的算法。 Manus的技术博客里能看出来，它背后有很强的工程化能力——比如上下文管理、稳定虚拟机环境搭建、外部应用集成这些。这些看似“不核心”的工程问题，恰恰是多智能体系统能否稳定运行的关键。 大模型的上下文窗口限制是个大难题，就算最新的模型支持100万tokens，应对真正复杂的任务还是不够。Manus用了个巧妙的上下文管理策略，只把必要的信息传给每个智能体，既保证任务信息完整，又不浪费上下文空间。 中国团队在工程实现上的优势很明显。和硅谷公司侧重算法突破不同，中国工程师更擅长把先进技术变成稳定靠谱的产品。Manus的工程能力体现在很多方面：能支持10万+任务同时运行，复杂工作流能自动重试、找替代方案，响应时间稳定可预测。这些工程细节的打磨，是多智能体从“演示demo”变成“商业产品”的必经之路。 以上逻辑上看，Manus无疑是DeepSeek之后最具突破性的AI公司。 04 下一场“囚徒困境”式AI战争 大厂必须跟进的原因，其实就三个维度： 技术上，多智能体是大模型能力的“放大器”。单个大模型再强，处理复杂任务也有局限，多智能体靠协作能突破这个瓶颈，不跟进的话，自家大模型的应用价值会大打折扣； 产品上，多智能体重新定义了人机交互方式。从“人操作AI”到“AI自主完成任务”，这种转变会催生出全新的产品形态，错过这个转变，可能就像诺基亚错过智能手机一样，从领导者变成旁观者； 生态上，多智能体平台可能成为新的生态中心。就像iOS和Android撑起了移动互联网生态一样，多智能体平台可能会成为AI应用的开发、部署和运行基础，失去这个平台地位，在AI时代就会被边缘化。 从公开的专利、人员流动和技术路线图能清楚看到，全球科技巨头都在加速布局多智能体： 国外这边，Meta不仅收购了Scale AI增强数据能力，内部的多智能体团队已经把Llama系列模型和多智能体框架结合，在内部管理任务中提升了30%的效率——虽然大模型很拉胯，但在认知水平上Meta显然是被低估的； Google的Gemini项目本来就包含多智能体协作的思路，还公开了《AGENTS：多智能体语言模型系统开源框架》的核心架构； 微软通过Azure AI提供多智能体开发工具，还把这能力集成到Office和Dynamic 365里，想做“企业数字员工平台”；亚马逊的AWS Bedrock新增了多智能体编排功能，让企业能基于多种大模型搭建自己的系统。 国内市场也一样热闹： 一年前，阿里千问团队就被传出过于Manus存在合作，计划用打造适合中国市场的Agent系统；腾讯引人姚顺雨之后，目标非常明确，直至智能体能力；百度作为强化学习时代的领导者，在“智能体编排平台”技术领域有深厚沉淀，相关多智能体技术专利也已在2025年内曝光； 字节跳动的动向虽显神秘，但2026年继续高强度提升算力水平，也在侧面折射出其在智能体应用上存在巨大需求——豆包手机或许只是个烟雾弹，正餐大概率会是多智能体。 与此同时，最可被寄以厚望的本土模型新势力则是月之暗面（Kimi），它早在半年前就已经快速入局多智能体（OkComputer项目）。近期，这家公司完成了5亿美元的C轮融资，由IDG资本领投，估值达到30亿美元。这次融资的主要用途之一，就是“加强多智能体系统的研发和产品化”，目标是一年内实现1亿美元的ARR，复制Manus的增长路径。 如果Kimi这个目标能实现，就证明多智能体的商业模式是可复制的，到时候会有更多创业公司扎进这个领域，竞争会更激烈。 当然最重要的信号还是来自DeepSeek，多智能体系统的根据在于系统化AI编程能力——即AI的通用语言能力，当前全球最强的AI编程模型公司是Anthropic，基于这一能力，Anthropic实则已经超越OpenAI成为全球第一强的大模型公司。而据说春节前后DeepSeek将推出的新版本模型，即对标Anthropic的模型编程能力。一旦如此，中国AI多智能体应用便将少去所有技术上的后顾之忧，中国AI应用的寒武纪便将完全爆发。 05 人类角色历史性转变：从操作者到管理者 多智能体系统带来的一个深刻变化，很容易被低估：编程语言正在变成AI之间的“通用语言”，而人类和AI的关系，正在从“操作者-工具”变成“管理者-团队”。 观察Manus的工作过程会发现一个有意思的现象：用户用自然语言下达指令，但AI之间沟通，却大量用结构化、精确的“类代码”语言。规划代理传给执行代理的不是模糊的描述，而是包含函数调用、参数设置、条件判断的“任务说明书”。 这是效率的必然要求。自然语言虽然表达丰富，但容易有歧义，多个AI要精准协作，模糊的指令只会导致错误和低效。代码或类代码语言能做到无歧义表达，确保每个AI都清楚自己该做什么、要达到什么标准。 比如用户要求“分析公司财报并提取关键财务指标”，规划代理不会直接把这句话转给执行代理，而是转换成一系列精确的操作指令。这种代码化的任务描述，不仅精准，还能验证、调试、重复使用。这背后是人机协作方式的根本转变：人类不用再纠结“怎么干”，只需要说清楚“干什么”就行。 当AI能用代码级的精度理解和执行创造性任务时，人类创造性劳动的内涵就变了。传统的“创造性工作”里，其实藏着很多重复、模式化的内容：市场分析师收集数据、设计师调整布局、程序员调试代码、律师查阅案例。这些工作虽然需要专业知识，但本质上是常规执行。 多智能体系统能自动化的，正是这部分“创造性工作里的执行环节”。短期内，它们不会取代人类的战略判断、审美选择和价值取向，但能把人类从繁琐的执行里解放出来。 这会带来两个结果：一是初级、中级创造性工作的需求可能减少；二是高阶创造性工作的价值会被放大。比如AI能完成80%的常规设计任务，人类设计师就能专注于那20%需要突破性创意的部分；AI能写标准法律文件，人类律师就能更专注于复杂案件的策略和法庭辩论。 这不是职业消失，而是职业进化。就像计算机没消灭会计师，只是把他们从手工记账里解放出来，变成了财务分析师和战略顾问一样，多智能体也会重塑每一个知识型职业。 生产力的飞跃一定会带动生产关系的调整。多智能体带来的不只是效率提升，还有组织方式的根本变革。 传统企业的层级结构，是围绕人类的能力限制设计的：需要管理层定战略、中层传指令、基层执行，因为信息传递和处理能力有限。而多智能体能瞬间完成从战略解析到任务执行的全过程，企业的层级会变得越来越扁平。 更深刻的变革，在于生产资料所有权的重新定义。工业时代的核心生产资料是机器，信息时代是数据和算法，到了多智能体时代，“智能体团队”本身就成了核心生产资料。企业不用再雇佣大量人类员工组成团队，而是可以“租用”或“培养”AI智能体团队。 这种转变已经开始了。Manus的定价模式，本质上就是“数字劳动力租赁服务”：39美元/月能同时运行2个任务，199美元/月能同时运行5个任务。对中小企业来说，这意味着不用雇全职团队就能获得专业能力；对大企业来说，就能灵活调整“数字员工”规模，应对业务波动。 而生产关系变革里，最大的挑战可能是分配问题——当AI创造了大量价值，这些价值该如何在企业、用户和社会之间分配，目前还没有明确的答案。 06 被低估的风险：数据主权与系统安全 多智能体系统高歌猛进的背后，有两个核心要素被严重低估：数据和安全。它们就像数字世界的暗物质，看不见却支撑着整个系统，一旦出问题，可能从基石变成致命弱点。 传统AI里，数据主要是训练模型的“原料”——越多越好、越多样越好。Meta花143亿美元收购Scale AI 49%的股份，就是这个思路：靠高质量、大规模的标注数据提升模型性能。但在多智能体系统里，数据的角色彻底变了。 在这里，数据不只是训练原料，还是AI之间协作的“流通货币”，更是系统进化的“记忆载体”。每个任务执行过程中，规划代理的任务分解策略、执行代理的工具调用经验、验证代理的错误总结，都会以数据形式沉淀下来，变成系统的集体智慧。 Manus据称通过联邦学习建的“经验库”，已经积累了2000多个行业任务模板和千万级的任务执行记录。这些不是原始训练数据，而是结构化、可复用的“工作记忆”。遇到相似任务时，系统不用从头推理，直接调用优化过的方案，效率最高能提升60%。 这种转变带来了新问题：数据的产权和价值分配变模糊了。用户的任务需求、系统生成的执行策略，到底属于谁？用这些数据优化系统、服务其他用户时，怎么保障原用户的权益？行业现在还没形成共识，但这是多智能体商业化必须解决的根本问题。 还有个隐性风险是数据质量的“马太效应”：优质用户（能提出清晰复杂需求的专家）产生的数据质量高，能让系统在相关领域越变越好，进而吸引更多优质用户，形成正向循环；而低质量数据会让系统在某些场景下停滞甚至退化。这种分化可能加剧数字鸿沟，让多智能体变成少数人的“特权工具”。 单智能体的安全问题主要是“输入输出安全”，比如防止恶意提示、输出有害内容；但多智能体的安全挑战要复杂得多，涉及流程安全、协作安全和进化安全三个层面。 流程安全是多智能体特有的问题。一个任务拆成多个子任务让不同AI并行执行时，可能出现意想不到的风险。比如财务分析任务里，“数据收集AI”不小心爬取了敏感信息，“报告生成AI”又把这些信息写进了最终报告，导致数据泄露。单独看每个AI的行为都没问题，但组合起来就出了安全漏洞。 Manus的虚拟机沙盒能提供基础隔离，但解决不了AI之间的语义级安全问题。所以它加了“安全验证代理”，专门监控任务执行中的数据流和权限使用。但这会增加系统复杂度和成本——测试显示，完全的安全监控会让任务执行时间增加15%-30%。 协作安全更微妙。AI之间要通过通信协调工作，这个通信通道可能被攻击者利用，搞“AI间攻击”。比如攻击者通过恶意提示控制了“文件管理AI”，再让它给“数据发送AI”发伪造指令，把敏感数据传出去。这种两个授权AI之间的“合法”通信，传统安全防护很难检测。 进化安全是最棘手的挑战。多智能体系统能通过学习不断优化，但如果学习数据里混了恶意信息或异常模式，系统可能会“学坏”。更危险的是，这种“学坏”是渐进的、难察觉的，不会突然作恶，而是慢慢在边缘场景出现偏差，最后在某个临界点爆发问题。 Anthropic的研究显示，多智能体的安全风险和AI数量呈非线性增长：从单智能体涨到三智能体，已知攻击路径增加5倍；涨到五智能体，攻击路径增加23倍。这种复杂度的爆炸式增长，让传统的安全审计几乎失效。 数据和安全在多智能体系统里是“不可分割的共同体”：更多优质数据能提升系统能力，但也会扩大攻击面；更强的安全措施能保障可靠，但会限制数据流动和系统灵活性。 现在行业在探索差分隐私、同态加密、可信执行环境这些技术解决方案。Manus的企业版就有“隐私计算模块”，能让敏感数据在加密状态下被处理，AI只能拿到结果，看不到原始数据。但这会牺牲性能——加密状态下的计算速度可能下降40%-60%。 更深层的问题，是安全与效率的根本权衡。绝对安全的系统可能效率极低，高效的系统又可能存在安全漏洞。多智能体需要在两者之间找动态平衡点，而这个平衡点会随应用场景、数据类型、风险承受能力变化。 以上，这不仅是技术问题，更是治理和伦理问题。 07 多智能体的发展路径已不可逆 Manus的八千万台虚拟机，不是冰冷的数字，而是一个新型生产力时代的信号。每一台虚拟机都是一个潜在的“数字员工”，它们不知疲倦、可以无限复制、能瞬间协同，正在重新定义“工作”本身。 多智能体系统的成熟，标志着AI从“替代人类特定技能”进入了“替代完整工作流”的阶段。但这种替代不是“机器取代人”的零和游戏，而是生产力关系的范式转移。 历史有过类似的启示：ATM机的出现没消灭银行柜员，反而改变了他们的工作性质。1985到2005年，美国ATM机从10万台涨到40万台，银行柜员数量却增加了10%。变化的是工作内容——柜员从处理现金交易，变成了提供金融服务和解决问题的顾问。 多智能体时代也会重演这种转变。当AI能处理常规的流程化创造性工作时，人类的角色会向三个方向进化：任务设计者（定义AI要解决的问题）、过程监督者（确保AI工作符合要求）、价值判断者（做需要伦理考量、审美选择和战略权衡的决策）。 站在现在往前看，多智能体系统的发展路径已经很清晰了： 短期1-2年，垂直领域的多智能体应用会爆发。金融、法律、医疗、教育等行业的专业Agent会大量出现，它们不是通用AI的简化版，而是针对特定领域深度优化的专家系统。Manus的商业模式会被复制和改造，市场竞争会异常激烈。 中期3-5年，多智能体系统会从“工具”进化成“平台”。就像iOS和Android撑起了移动应用生态一样，领先的多智能体架构会成为AI应用的基础设施。 长期5-10年，人机协作会进入“融合”阶段。人类和AI的界限会变得模糊，不是靠脑机接口这种科幻技术，而是靠工作流程的深度整合。人类决策会融入AI的实时分析，AI执行会吸纳人类的即时反馈。到时候，工作不再是“人做的”或“机器做的”，而是人机系统共同完成的。 Manus的八千万虚拟员工，本质上是人类协作智慧的数字镜像。人类文明的进步，从来不是靠个体智能的飞跃，而是靠协作方式的革新——语言、文字、印刷术、互联网，每一次媒介革命都扩大了协作的规模和效率。 多智能体系统是这一进程的再一次里程碑式延伸。它第一次让机器具备了真正的协作能力——不是简单的任务并行，而是基于共同目标、分工协调、相互纠错的有机协作。当机器学会协作，它们带来的不只是效率提升，更是全新的可能性。 但这种可能性也伴随着深刻挑战。当AI能自主协作完成复杂任务时，传统的责任框架、监管模式、伦理准则都需要重新思考：谁为多智能体的集体决策负责？怎么确保它们的协作符合人类价值观？如何在享受协作红利的同时防范系统性风险？ 这些问题没有简单答案，但它们定义了多智能体时代的核心议程。Manus和它的八千万虚拟员工只是序幕，真正的故事才刚刚开始。在这场人类文明的历史性重构中，技术是推动力，但人类的智慧、伦理和远见，才是决定方向的终极力量。

IT之家 1 月 14 日消息，外媒 Android Headlines 现已曝光了谷歌 Pixel 10a 手机的渲染图及定价信息，该机将提供 128GB 和 256GB 两种存储版本，并带来多种配色选择。 其中，128GB 版本将提供曜石黑（Obsidian）、雾灰（Fog）、莓果色（Berry）以及薰衣草紫（Lavender）四种颜色，而 256GB 版本目前仅知悉曜石黑一种配色。 在售价方面，Pixel 10a 的 128GB 版本在欧洲的定价为 500 欧元（IT之家注：现汇率约合 4073 元人民币），256GB 版本则为 600 欧元（现汇率约合 4887 元人民币）。 如果这一价格属实，那么对应到美国市场，起售价大概率为 499 美元（现汇率约合 3486 元人民币），256GB 版本预计为 599 美元（现汇率约合 4184 元人民币），这与去年 Pixel 9a 在美国市场发布时的定价策略基本一致，这意味着谷歌将继续维持 A 系列一贯的中端亲民定价路线。

原标题：特斯拉续约朱晓彤 并授予约52万股限制性股票激励 特斯拉公司今日宣布，已与公司高级副总裁、全球汽车业务负责人朱晓彤（Tom Zhu）达成新的长期服务协议，将其现有合同延长5年至2031年1月，并向其授予约52万股（价值约2.33亿美元）特斯拉限制性股票单位（RSUs）。 根据特斯拉向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件显示，这批股票的完全归属（vesting）与朱晓彤未来5年的持续服务强绑定，采用典型的“5+0”或极长锁定期结构，只有在朱晓彤持续履行职责至2031年1月左右，该部分股权激励才能全部解锁归属。这一安排被市场普遍解读为特斯拉对朱晓彤未来五年核心作用的高度押注。 现年47岁的朱晓彤自2014年加入特斯拉以来，主导了中国超级工厂（上海超级工厂）的建设和运营，使其迅速成长为特斯拉全球最大、效率最高的生产基地。他在2022年底被马斯克提拔为全球汽车业务高级副总裁，被外界视为特斯拉全球运营实际二号人物，也是马斯克最信任的中国籍高管之一。 特斯拉在公告中表示：“Tom Zhu 在过去十年中为公司创造了巨大价值，尤其是在中国市场的战略执行、生产效率提升以及成本控制方面发挥了不可替代的作用。董事会一致认为，他是带领特斯拉进入下一阶段增长的关键人物。” 市场分析人士指出，此次长达5年的超长归属期激励计划，显示出特斯拉在当前股价波动、自动驾驶业务仍存不确定性、新车型推出节奏备受关注的情况下，希望通过深度绑定核心管理团队来稳定投资者信心。同时，这也侧面印证了朱晓彤在特斯拉内部权力格局中的重要地位进一步巩固。 这是特斯拉近年来少见的针对单一高管进行如此大规模、长周期的股权激励安排，也被视为马斯克对“中国团队+全球执行力”组合模式长期看好的又一例证。

X 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据路透社报道，美国教师联合会(AFT)周二宣布，将退出X平台，原因是该社交媒体网站制作并传播“令人作呕”的儿童不雅图像。 AFT表示，该组织代表180万名教育工作者，是美国规模最大的工会之一。 AFT主席兰迪·温加滕(Randi Weingarten)在接受路透社采访时表示，自从埃隆·马斯克(Elon Musk)在2022年收购X以来，X就已被极端分子和网络喷子严重侵蚀。但她指出，X的AI聊天机器人Grok近期生成并大量传播未经当事人同意的女性和儿童穿着比基尼或内衣的图像，使得该平台已“无法再使用”。 “Grok AI图像生成器毫无防护措施，这成了压垮骆驼的最后一根稻草，”她表示，“从明天起，我们将不再使用X。” 温加滕表示，从周三起，她的个人账号及工会账号将停止更新。这两个账号分别拥有约10万和7.5万名粉丝。 当被问及退出X是否会影响工会的声音传播时，温加滕表示，必须把儿童安全放在首位。 “这不是一个容易的决定，但这是正确的决定，”她说，“你必须划清界限。如果你站在‘人类阵营’这边，并且相信我们必须保护儿童，尤其是儿童安全，你就必须划出这条界线。” 截至发稿，X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”。

IT之家 1 月 14 日消息，美国科罗拉多州的科罗拉多斯普林斯市（Colorado Springs）警方宣布为部门警车安装自动车辆识别系统（AVIS），可实现移动测速功能，能够自动识别民众驾车超速现象。 据介绍，目前警方仅配备了两辆搭载该系统的车辆，分别是一辆深灰色和一辆白色的 Jeep 大切诺基，因此短期内并不会在全市范围内“铺开式”部署，但市民可以预期这些车辆会在不同路段频繁流动出现。执法重点主要集中在学校周边、公园附近、施工区域以及居民区等对安全要求较高的路段。 在处罚规则方面，与其他一些城市的做法类似，只有当车辆被检测到超速 11 英里 / 小时（约 18 公里 / 小时）以上时，系统才会自动生成罚单。科罗拉多斯普林斯警察局表示，一般路段的罚款金额为 40 美元（IT之家注：现汇率约合 279.4 元人民币），而在学校区域或施工区域内，这一金额将翻倍。 警察局局长 Adrian Vasquez 预计，该系统平均每小时可开具约 12 张罚单。他强调，这一自动车辆识别系统对纳税人来说可谓“零成本”，相关支出将通过罚款收入自行覆盖。 目前，这套自动车辆识别系统能否真正改善当地交通安全，还需要时间和数据来验证。警方表示，后续将根据运行情况评估成效，相关进展也有待进一步公布。

兄弟们，吹了这么久的固态电池，到底上没上啊？我咋被车企们给整蒙了呢？ 按之前比亚迪的预计，固态电池小批量装车至少要到 2027 年， “ 固液同价 ” 则要等到 2030 年，还远没到大规模应用的时代。 结果现在却有不少车企，直接宣布固态电池已经落地了。。。 就比如去年年初，智己 L6 就发布了一个 “ 光年固态电池 ” ，但整半天，它还是个 “ 半固态电池 ” 。这一字之差，里面的东西可差远了。 更别说还有一些媒体，在说半固态的时候硬是说成固态，现在甚至又开始吹起 “ 准固态 ” ，这不纯纯玩文字游戏嘛。 经过网络上各种牛鬼蛇神这么一忽悠，许多不明真相的吃瓜群众，都不知道啥是固态电池，开始问出 “ 干电池算不算固态电池 ” 的话了。 你要是把这些概念搞混，那可真被车企当日本人耍。世道险恶，大伙儿还是要小心啊。。。 要说为什么固态电池的宣传口径这么乱，其实主要是它这个技术还没研究多少年，谁都没想到在半路会突然冒出来个 “ 半固态 ” ，官方也就没来得及给出定义。 而到了现在，各种取名乱象成功引起官方的注意，正道的光终于要来了。 几天前，也就是去年 12 月 30 日，固态电池首个国家标准《电动汽车用固态电池第1部分：术语和分类》开始公开征求意见，去年 5 月公布的团体标准终于到了快要落地的时刻。 这份文件大家就不用慢慢看了，脖子哥直接来帮大家总结。 就一句话：电解质是液体就是液态电池；电解质是固体就是固态电池；如果电解质既有固态、又有液体，那就是混合固态电池。 大伙儿如果觉得 “ 混合固态 ” 比较拗口，也可以说是半固态，本质是一个东西，没有强制你非要改过来。 可能有人会说，这话听着像是 “ 男人一定要是男人，女人一定要是女人 ” ，这其实也没错。 但关键在于，官方下定论了。 在这份国标出台后，你是半固态就不能硬蹭固态，一些车企和媒体们也就没法再打擦边球。 当然，按现在这个世道，就算看身份证都辨不了雌雄。所以在文字定性以外，国标还提供了一套定量的测试方法，彻底堵死浑水摸鱼的路子。 简单说，就是把电池放在真空干燥的环境里，加热到 120℃ ，把里面的液体给 “ 蒸 ” 出来，蒸掉的液体重量占整个电芯重量的比重，就是失重率。 你要说自己是固态电池，这个失重率就不能大于 0.5% 。那为啥不规定在 0 呢？主要是这个温度下，可能固态电解质也会分解，所以保留了一点余量。 毕竟目前市面上的半固态电池，一般液体含量在 5%-20% ，离 0.5% 差的不是一点点多，正常操作是不可能随便达标的。 总之，面对鱼龙混杂的固态电池行业，这个国标算是下了场及时雨。 但对于咱们来说，肯定不太 care 行业如何规范，而是更关心另一个话题：既然国标都已经来了，那是不是说明，固态电池真的离我们不远了？ 比如这几年，各家车企都是捷报频传，一会儿广汽公布了一个固态电池产线，一会儿红旗又说要固态电池实车测试，甚至在最近的 CES 上，芬兰又冒出来一家公司，宣称在电摩上也用了固态电池。 我说停停，大伙儿真别被带偏了。你就看这次国标这个 “ 第 1 部分 ” ，说明后面的事压根还没编完嘛，固态电池其实八字都还没一撇。 像它的安全、性能等等，国标都没有相关的要求和定义。估计连做固态电池的企业，也没把这玩意儿给整明白。 大家这么期待固态电池，不是因为真见过它的厉害，而是被各种说辞疯狂挑逗敏感带，什么上千公里不断电，捅穿都不起火，对吧？ 在理论上，固态电池确实有安全和续航这两个优势，碾压现在的液态电池，但现实生产的时候，可能并非如此。 就说电池为什么起火，很重要的一点就是这个电解质。液态电池用的是一种有机溶剂，容易挥发，一热就烧，如果电芯哪个地方裂开，电池包就可能变成火焰喷射器了。 研发固态电池的主要目的，就是用了氧化物、硫化物以及聚合物这些不可燃、不挥发的固体，代替过去的液态电解质，在一般情况下，就不太容易燃烧。 然而事实上呢？根据著名投资公司 J.P.Morgan 的一份专家电话会记录，宁德时代、比亚迪等六家电池厂家提供的全固态电池样品，可能无法通过所有安全测试。 因为它们用的硫化物电解质在 200℃ 时，同样会分解起火，其实和液态没什么区别。 更别说，就算是这个 “ 不堪重用 ” 的固态电池，在如今依然也很难做到量产。 比如这份记录还提到，固态电池的原材料成本是液态电池的 10 倍以上，就算你砸钱造出来了，还有良品率、一致性等问题。以目前的技术水平，固态电池在市面上那是毫无竞争力。 所以根据推测，到 2027 年，固态电池确实可以像车企们说的那样，做到小批量上车交付，但想要大规模应用，甚至替代液态电池，就算到 2030 年也不太可能。 搁着吹了这么多年的固态电池，只是一场梦？其实，面对固态电池的困境，可能半固态电池才是目前最合理的技术路线。 一位固态电池领域的专家就告诉我，他其实相当看好半固态。 “ 我个人认为，短期来看还是只能半固态。 ” “ 其实车企不一定非要走全固态的这个路线......技术上看起来很美好，但实际上并不是那么完美。 ” 这就有点像过去纯电和混动的路线之争，大家都说，混动只是过渡技术，纯电才是未来，但现实却是，比亚迪的 DM 卖的飞起，新势力也全靠增程车发力。 所以，过去把我们骗惨的半固态电池，也许真比全固态电池更香。 从技术上来说，这些年的半固态技术迭代很快，早期还只是在液态里加点添加剂，液体占比 20-30%，但现在已经到 10% 左右了，比如上汽 MG4 那款都干到了 5% ，电解质都干成凝胶状了。 呃，这里不是广告，请放心食用。。。 在 MG4 的官方宣传里，它的半固态电池能通过十针穿刺，螺纹钢贯穿，三面挤压等等，似乎比比亚迪的刀片电池还要强一个级别。 起初我以为是磷酸锰铁锂在发力，但电池专家告诉我，这确实是半固态电池的功劳。 关键人家价格也不高，相比过去几十万的半固态电池，这车加上电池也才 10 万。对于遥遥无期的固态电池，半固态电池可能真到了能开拓市场的阶段。 然而问题是，市场真的会为半固态电池买单吗？ 其实大家看看马路上有多少半固态的车在跑就知道了，不少车企都是雷声大雨点小，只宣传了一波大饼，等真上市，海报就全都撤下了，连车的影子都看不到。或许真有车企交付了一小批，但买单的是谁我也不清楚。。。 “ （半固态电池）在技术上也许是一个很吸引人的东西，但对市场来讲不一定是个好产品。 ” 除了刚才说的 MG4 ，其实大多数半固态车型的价格都不太划算，比如智己 L6 固态电池版是 34.59 万，比普通版贵了将近 10 万，但续航只从 800km 提升到了 1000km，我用小脑想想都知道，这真的没啥必要。 去年初，蔚来 ET7 还宣布搭载 150kWh 半固态电池，换来也只是一片质疑，李斌本人都表示，没有人会一口气跑 1000km ，研发这个产品是象征意义大于实质意义。 连车企自己都对这个技术没啥信心，更别说要把信心带给车主了。。。 一位电池研究员小 G 就告诉我，他对 “ 固态或者半固态电池上车 ” 这个话题并不完全看好，关键要看车企们做了什么，而不是宣传什么。就目前的状况，压根看不出这个行业的前景。 说不定过个几年，液态电池再迭代几个版本，性能比固态还要强，那么研究固态或者半固态的意义也就大打折扣了。 这事儿呢，目前确实正在发生。就比如之前极氪 001 推出的千里续航版，用的是液态三元的麒麟电池，续航照样超过 1000km 。只不过因为价格略高，它同样也没人买单。。。 而最近比亚迪搞出的第六代刀片电池（磷酸锰铁锂），更是在安全对标磷酸铁锂的情况下，把能量密度干到 267Wh/kg ，追平甚至超越主流的三元锂电池。 看起来，液态电池的能力还远远没达到极限。 那事情就很有意思了，过去我们一直认为固态电池就是动力电池的未来，但随着这几年的发展，情况好像变得越发扑朔迷离起来。 死磕固态电池，真的还有那么大意义吗？ 对此，固态电池专家和研究员小 G 给我的回答都是肯定的，但纠结之处在于，未来固态电池是否真能颠覆汽车行业，两位的想法并不一致。 小G就表示：“ 可能固态电池的最佳应用场景是在军工上。 ”，而专家觉得固态电池在汽车上是肯定用得着的。 总之，在目前这个阶段，固态电池和半固态电池还是很难看到它们的价值。 如果你真想买一台电车，那直接下单就完了，没必要苦等固态电池，你把补贴都等没了，反倒有点得不偿失。

黄仁勋 凤凰网科技讯 北京时间5月7日，据彭博社报道，英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)表示，中国人工智能(AI)芯片市场的规模有望在未来几年达到500亿美元，这使得美国企业进入该市场变得至关重要。 黄仁勋在接受CNBC采访时表示：“对于一家美国公司来说，无法进入这一市场将是巨大的损失。它能带来收入，带来税收，也能在美国创造大量就业机会。” 目前，黄仁勋正在游说美国政府，反对进一步收紧限制措施，阻碍英伟达及同行进入中国市场。中国是全球最大的半导体市场。黄仁勋认为，此类举措实际上会损害美国的国家安全，与美国政府的初衷背道而驰。 美国最近的限制升级措施导致英伟达计入了与H20芯片相关的55亿美元损失。H20是英伟达专为中国市场设计的芯片。现在，英伟达需要获得美国监管部门的特别许可才能向中国客户出货。 “最好的做法是让美国人发挥自己的实力，去争取并赢得这个市场，”他表示，“世界对AI求饥似渴，让我们把美国的AI推向全球，展现在所有人面前。”(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”。

5月5日，赵心童（前右）和威廉姆斯（前左）在决赛第三阶段比赛前致意。 　　当日，在英国谢菲尔德进行的2025年斯诺克世锦赛决赛中，中国选手赵心童对阵威尔士选手威廉姆斯。 　　新华社发（翟政摄）

五一期间，科技圈出了个大瓜—— Epic 起诉苹果的案件，有新进展。 我知道对于这个新闻，各位早就看麻了，听腻了，毕竟这两货吵好几年了。 但这次，包你爱看。 因为 Epic 赢大了，而苹果不仅输了，还可能会被提起刑事指控。 出判决结果当天，Epic 就宣布： 被苹果下架近 5 年的《堡垒之夜》，下周就能重新上架美区 App Store。 而 Spotify 得知结果后立马更新 App，在最显眼位置放了一个外部充值链接，高调宣布以后再也不用给苹果交保护费了。 社媒上也有独立开发者收到苹果邮件后表示，美区 App Store 彻底自由了。 那么到底发生啥了，让苹果输这么惨？ 其实，这次 Epic 胜诉，算是《 Epic 大战苹果 》的续集。 因为在 2024 年 1 月最高法院裁定之后，Epic 和苹果的案件就已经走完法律程序了，正片结束了。 双方战绩是 1:9。 没错，Epic 提出的 10 项指控里，苹果胜诉了 9 项（并没有被判为垄断）。 苹果唯一输的，是它的“ 反引导 ”政策，违反了加州不正当竞争法。 重点来了：恰恰就是这一点，出了大问题，让 E 宝来了一记重拳，拍了部惊天翻盘续集。 首先，什么是苹果“反引导”政策： “应用程序及其元数据不得包含按钮、外部链接或其他引导客户进行应用内购买以外的购买机制的行动号召。” 比如 iPhone 用户想在《王者荣耀》里买个皮肤，不能走支付宝和微信（第三方外部渠道），只能走苹果支付。走苹果就意味着皮肤的钱，开发者要抠个 30% 给苹果。 不想给怎么办？能不能在游戏里放个支付宝链接？ 不好意思，这属于引导外部购买链接，看到就给你下架！ 2020 年，Epic 就在《堡垒之夜》手游上了个新功能，玩家可以通过 Epic 支付渠道购买游戏币。 为了鼓励玩家绕开苹果 App Store 的内购，Epic 还给玩家打了 8 折。 果子哥发现后很快就下架了《堡垒之夜》，而 Epic 当天反手起诉了苹果。 这个案件在 2021 年时，法官冈萨雷斯·罗杰斯 Gonzalez Rogers （ 记住这个名字，里程碑级别的人物 ）就已经作出判决： 1、Epic被认定违反与苹果的合同，要赔付部分损失 2、苹果“反引导”政策违反加州不正当竞争法 不过双方都不满意判决，都提起上诉。 2023 年，美国第九巡回上诉法院宣布基本维持原判；2024年1月，美国最高法院拒绝受理上诉，维持原判。 到这里，Epic 和苹果的官司算是能画上句号了。 按照结果，Epic 赔付金额 600万（360万佣金+利息），而苹果要取消“反引导”政策。 表面上，苹果确实这么做了，开始允许 App 内出现外部购买链接。 但实际上，苹果可是暗戳戳加了一堆条件。 1、当用户点击外部购买链接时，苹果会弹一个全屏警告“我们不对网络购物的隐私或安全负责” 虽然说这话没毛病，你确实不负责。 但这系统全屏弹出通知，知道的是在充会员，不知道的还以为是什么诈骗链接呢，劝退指数拉满了。 2、如果用户点了链接后在 7 天内付款，开发者还得给苹果交 27% 的佣金。 啊？差评君不理解。。。 对此，苹果也解释了：这笔费用是自己的合理补偿，毕竟我给你们这些开发者带来了“巨大价值”。。。 可你要知道，开发者接入第三方支付还需要付 3%-6%服务费。如此一来，那他们干嘛还要引导用户去网页端支付呢？ 我更不理解了。 3、外部支付链接不能放在 App 正常充值流程里，得单独放在一个地方。 好好好，那用户想要看到“外部充值渠道”，首先，他不能是星际玩家。 外部支付链接的模板 4、用户点开链接后不能在 App 内部打开链接，而是跳转 Safari 等外部浏览器。 这意味着，用户想在网页充值，还得重新登录账号。。。 OK，就说这 4 点，屏幕前的差友嫌不嫌麻烦？ 除非网页上充钱能便宜很多，不然我肯定还是在苹果渠道付钱了。（当然，也不可能便宜很多） 所以 Epic 的 CEO Tim 就很生气，你这看上去是改了，但你又是增加使用门槛，又是搞“恐吓通知”，不还是在变相地逼着开发者和用户继续使用苹果支付渠道呗。。。。 这不阳奉阴违嘛！ testEpic CEO 控诉苹果 于是今年 3 月 Epic 决定再次起诉：法官你说句话呀，法官！ 经过几轮证据听证会，5 月 1 号法官萨雷斯·罗杰斯裁定苹果： 1、不准对应用外部购买收佣金 开发者那 27%，别想收。 2、不准限制外部购买链接的样式、格式、位置 开发者想把链接放在哪，做成什么样式，都是他们的自由，你别管。 3、不能限制开发者使用按钮等方式引导用户购买 开发者可以在 App 里用明显的按钮和标语引导用户去外部购买，你别干涉。 4、不能干预用户离开 App，除非用中性的提示 别搞那种吓唬人的通知。 当然，这次判决结果远不止这么简单，很明显我们能看出来法官萨雷斯·罗杰斯很生气。 她在判决书用词非常激烈，认为苹果公司蓄意违反（willfu violation）之前的判决。 除了以上判决立即执行，她还把案子移交给美国检察官，让他们决定是否要对苹果公司提起藐视（contempt）法庭的刑事指控。 好狠啊，萨雷斯·罗杰斯。 这下好了，果子哥真摊上事了。。。 那苹果能咋办，该改改，该关关，然后接着继续上诉。 “ We strongly disagree with the decision. We will comply with the court’s order and we will appeal.” “我们强烈反对这一决定。我们将遵守法院的命令，并提起上诉。” 反正目前 Epic 已经乐坏了，不光下周《堡垒之夜》回归 App Store，而且还给开发者提供支付处理服务，收入低于 100万美元的开发者免收手续费，超过的只收取 12%的佣金。 说实话，差评君不是故意黑苹果，但这个结果，我觉得对所有人都是好事。 对美国巨头来说，他们可以省下大量的苹果佣金。 对小型企业和独立开发者，虽然也有人觉得苹果支付更稳妥，但重要的是他们有了选择的权利，不用再受制于一个支付渠道。 至于这件事，对苹果有什么影响呢？ 首先苹果每年能赚多少佣金，没人能给出一个精准数字。 但之前有人根据苹果 2022 年财报推算，App Store数字商品和服务（ 苹果可抽佣的部分 ）总销售额为1040亿美元，结合 15~30% 佣金综合估算，实际佣金收入大概是 270 亿美元。 而美国市场占全球 App Store 收入 40%，按比例推算，2022年美区苹果税有 100 亿美元左右。 当美区开发者们可以随意地接入第三方支付渠道，不说这 100 亿美元会抖三抖吧，但抖一抖起码有的。 很明显，苹果绝对不愿意看到这个局面，所以接下来我们就坐等苹果的动作了吧。 当然了，苹果再有动作都跟咱们没啥关系。 毕竟苹果是抽一鞭子走一步，国内没有巨头硬刚，苹果估计不会主动让掉苹果税。 咱们啊，咱们 iPhone 用户 1 块钱只能买 7 个微信豆的故事，就继续延续下去吧。。。 责任编辑：随心

快科技5月6日消息，特斯拉日前发文称，特斯拉辅助驾驶坚持视觉处理方案，打造让人人买得起安全智能的产品。 同时，特斯拉还强调，特斯拉视觉处理方案和端到端神经网络，以及数十亿真实世界数据样本训练，可实现多场景、更安全的智能驾驶路径，“特斯拉用实力证明，先进的技术不需要昂贵繁杂的传感器。” 此事也引起网友热议，网友们除了讨论辅助驾驶系统，采用激光雷达和纯视觉方案谁的能力更强外，还对特斯拉的智能辅助驾驶功能的价格，进行了比较讨论。 目前，特斯拉国内在售车型，选装智能辅助驾驶系统价格为6.4万元，已是国内最贵的辅助驾驶系统。 作为对比，国内包括小鹏、理想、小米、鸿蒙智行在内的车企，已经实现免费赠送或低价选装辅助驾驶功能。 其中，小鹏、理想、小米、零跑等新势力品牌，已经全部免费赠送智能辅助驾驶系统。 而华为系的鸿蒙智行车型，提供了2万元的ADS智能驾驶辅助系统补贴，车主购买价格仅需1万元，与特斯拉相比，后者价格是鸿蒙智行的6.4倍。 有网友吐槽称：“特斯拉6.4万元的辅助驾驶，已经快够买一台国产轿车了，真不是人人买得起”。

IBM CEO克里希纳 凤凰网科技讯 北京时间5月7日，据《华尔街日报》报道，IBM CEO阿维德·克里希纳(Arvind Krishna)周一表示，公司已经使用AI，特别是AI智能体，取代了几百名人力资源员工的工作。不过，这也促使公司招聘了更多程序员和销售人员。 目前，各大企业正在梳理AI及AI智能体对劳动力结构的影响。AI智能体指的是那些能自主执行任务的独立机器人，例如分析电子表格、进行研究、撰写电子邮件。尽管目前整个经济领域尚未因AI而出现大规模裁员或缩编，但一些企业高管表示，他们正在控制员工人数，以便评估这项技术的应用潜力。 对IBM来说，AI的应用促使其在某些职能部门加大了招聘力度。该公司本周在波士顿举办了年度Think大会。 IBM CEO克里希纳表示：“虽然我们在IBM内部针对某些企业工作流程大量运用了AI和自动化技术，但我们的总员工人数实际上是增加了，因为这些技术使得我们能够将更多投资投入到其他领域。” 克里希纳所指的“其他领域”包括软件工程、销售和市场营销等职位，也就是他所说的“注重批判性思维”的领域。在这些岗位上，人们需要执行的是“与他人互动或面对面解决问题的任务，而不是机械重复的流程性工作”。 虽然IBM表示用AI取得了人力资源员工，但并未说明其裁员是在什么时间段内发生的。(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”。

5月5日，赵心童在颁奖仪式后庆祝。新华社发（翟政摄）   新华社伦敦5月5日电（记者张薇）中国选手赵心童5日顶住老将威廉姆斯最后阶段的反扑，以18:12力克对手，成为第一位夺得斯诺克世锦赛冠军的亚洲球员。 5月5日，赵心童在比赛中。新华社发（翟政摄）   “我简直难以相信这是真的，我觉得这是一场梦。”赵心童赛后说。从资格赛连胜四场入围，到正赛连下五城，斗志昂扬的赵心童说自己虽然已鏖战近一个月，但这一刻完全没有感到疲惫。   当28岁的赵心童与50岁的威廉姆斯会师决赛，克鲁斯堡剧院迎来历史上选手年龄差最大的一场冠军争夺战。半决赛横扫世锦赛七冠王奥沙利文的赵心童4日一开场便火力全开，首节7:1遥遥领先，第二节过后11:6继续占优。   经过一晚休整，两人5日重回球台。出杆果断、洒脱的赵心童继续强势进攻，半决赛淘汰世界第一特鲁姆普的威廉姆斯则难有回应。第三节结束后的比分为17:8，这意味着赵心童在当晚的最后一节比赛中只要再赢下一局即可创造历史。此前，亚洲球员中只有中国斯诺克领军人物丁俊晖在2016年打进世锦赛决赛，但最终输给塞尔比与奖杯擦肩而过。   不过，曾三夺世锦赛桂冠的威廉姆斯并不打算让那些买了最后一节门票的观众只看一局就匆匆离场。虽然他第三节过后就忍不住在个人社交媒体上感叹：“这太难了。我根本不是赵（心童）的对手。他的攻击力太强了，他可能是我见过的最棒的得分手。”但这位“金左手”第四节一上来突然精彩进球不断，先是打出决赛中个人第一个单杆过百，而后更是连赢4局，让赵心童只能久久坐在一旁欣赏。 5月5日，赵心童在颁奖仪式上。新华社发（翟政摄）   然而，早就被斯诺克圈赞为天赋异禀的赵心童并没有因此失去手感。第30局他觅得机会打出单杆87分，最终以18:12获得胜利，斯诺克世锦赛迎来第五个非英国本土冠军。   威廉姆斯输得心服口服，他直言：“遇上这样一个对手，我还能说什么。他快两年没比赛，然后从资格赛打起，到了这里‘狂扁’我，‘狂扁’每个人，他就是个超级巨星。”   因触碰赌球大忌，赵心童被世界职业台球和斯诺克协会（世台联）禁赛20个月，去年9月复出。之后，他在业余巡回赛中连夺四冠，下赛季将重返职业巡回赛。而通过世锦赛的一路到底，他下赛季将以世界第11的排名开启新篇。

说到 4chan 论坛，老差友都挺熟了。 要是你没听过，那世超必须介绍下，不能让你一个人单纯。 首先，它是全球公认的互联网粪坑。 这么说吧，你能想象一个月活 2000 万，动辄 20 万人同时在线，无需注册账号，张嘴就能开喷的一个论坛吗？ 没错，就是 4chan。 成立 20 多年来，这个论坛因为匿名，没有限制，里面充斥着大量极端、争议、暴力、血腥、色情内容。 现在追求“政治正确”？人家有个板块就叫“政治不正确”。 曾有人把 AI 放里面训练，AI 张嘴就是一句“ 这个世界属于白人，其他人种就应该被统治 ”。 当年震惊世界的好莱坞艳照门，第一张就出现在 4chan ；还人做过统计，Reddit 上的国际新闻贴吧里，有 12% 的假新闻都来自 4chan。 一整个道德底线的马里亚纳海沟。 当然也因为号召力太强，全员喜欢恶搞，Rickyroll、悲伤蛙、暴走表情等风靡全球的 meme，也是在 4chan 里衍生出的。 总之，它就是个没有任何约束的贴吧 pro max ultra fuck shit damn it you know M3 版。 来这里面逛，三观被震碎是早晚的事。 但就在4月14日下午，4chan 突然无法访问了。一堆网友们都在推特上问咋了，是不是被黑客干了。 别说，还真是。 当天晚上 4chan 友商论坛 Soyjak 就有位老哥发了帖子，声称对此次攻击负责，说自己就用了个 PDF 把 4chan 给破解了。 为了证明自己是真黑进去了，老哥直接公开了 120 GB 的敏感数据，包括 4chan 的源代码、版主信息和内部系统数据、用户的 IP 地址，甚至还恢复了 4chan 已经 ban 掉的一个板块。 只能说，这一波骑脸输出嘲讽效果拉满了。 时间来到 26 号，在被黑 2 周后，4chan 官方发了一个博客宣布论坛复活。他们也承认，黑客确实靠着 PDF 获取了数据库和管理后台的访问权限。 看到这，你可能会好奇：啊？就那个用来吃瓜的 PDF，为啥能黑掉一个网站呢？ 一开始，世超猜测：是不是利用了 PDF 可以运行 JavaScript 脚本这个点？ 毕竟借助脚本功能，有人在 PDF 里玩上了俄罗斯方块。 甚至是 DOOM。 但后来我发现这事跟 PDF 脚本没关系。 主要是因为黑客伪造了一份 PDF 以及 4chan 安全意识太弱。 首先，4chan 很多板块都支持上传 PDF 文件，但问题是他们不去验证这个 PDF 是不是真的 PDF。 什么意思呢？ 黑客在帖子里上传的 PDF，其实是份 PostScript 文件，不过是披着 PDF 的外套（扩展名）。 恰好 4chan 只会检查文件的扩展名，不会验证文件内容，或是只通过文件头去判断类型。 比如 PDF 文件以 %PDF- 开头，PostScript 文件以 %!PS- 开头。那黑客可以在 PostScript 文件前加上一行 %PDF，后面再写 PostScript 内容，就足以骗过 4chan。 在黑客成功上传了这个假冒的 PDF 后，4chan 的“ 大内鬼 ”出现了—— Ghostscript。 Ghostscript 是一个开源文档处理工具，可以解析 PDF、PostScript 等格式。但 4chan 用的是 2012 年 Ghostscript，安全性很差。 结果就是： Ghostscript 渲染 PDF 缩略图 ???? 解析这份“ PDF ” ???? 执行 PDF（ 实则 PostScript ）里的命令 ???? 黑客拿到服务器的访问权限。 但到这里，黑客权限还比较低级的。 后来他发现服务器居然还有一个配置错误的 SUID 二进制文件。利用这个文件，他直接把权限升级成管理员，开始在服务器内部大肆破坏。 以上，就是这个最臭论坛被黑的整个过程。 目前 4chan 吸取了教训，把受影响的服务器全部换了，操作系统和代码也更新到最新版本。至于 PDF 的上传功能也暂时关了，以后会恢复。 倒是/f/（Flash板块）永久关闭了。因为.swf（Flash动画）文件也有类似的安全隐患，4chan怕它以后也会被利用，干脆直接 ban 了。 虽然用 PDF 黑掉一个论坛就够有噱头了，但这事传开后，最令大家震惊的还是黑客的手段。 因为现实里大部分黑客入侵案例，都是利用社会工程学。比如佯装成一个萌妹和管理员聊天，然后把密码给套出来。 倒是这次，居然完完全全利用漏洞去入侵，有点 old school 了，让大家怀起旧来了。。。 不管怎么说。 在被人用挖掘机乱铲一通后，这个互联网大粪坑时隔 2 周，又修修补补重新运作了起来，哼哧哼哧往外冒着臭气了。 责任编辑：随心

AMD 凤凰网科技讯 北京时间5月7日，据彭博社报道，AMD周二表示，美国对华芯片限制将使其今年损失15亿美元的收入，这一警告给该公司原本乐观的前景蒙上了一层阴影。 AMD周二表示，这一损失源于美国4月份对其MI308芯片实施的最新出口管制。AMD曾在上月表示，预计将因为这一新出口管制计入大约8亿美元的费用。此前，英伟达也表示，会因为出口管制损失55亿美元。 在AMD发出收入损失警告后，该公司股价在盘后交易中下滑。此前，受到市场对开发和运行人工智能软件的高端计算机需求的提振，AMD发布了乐观的第二季度营收预测，股价一度上涨逾6%。 另据路透社报道，中国市场在AMD收入中的占比超过24%。AMD CEO苏姿丰(Lisa Su)在电话会议上表示，公司在第一季度并未看到太多“与关税相关的活动”。(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”。

西南大学应届毕业生在2025年“春季促就业攻坚行动”综合类双选会现场了解岗位信息。新华社发（秦廷富摄） 　　  人力资源社会保障部、教育部、财政部日前联合印发《关于做好2025年高校毕业生等青年就业工作的通知》（以下简称《通知》），提出17条政策举措，全力促进高校毕业生等青年就业创业。 　　《通知》明确，对社会组织招用符合条件的高校毕业生等青年，可按规定参照企业享受一次性扩岗补助政策，执行至2025年12月31日。延续实施国有企业增人增资政策，执行至2026年12月31日。 　　《通知》提出，大力推行“直补快办”“政策计算器”等服务方式，推动各项就业政策集中兑现，提高政策落实率。组织人社专员、高校就业工作人员对接专精特新“小巨人”企业、专精特新中小企业、高新技术企业，提供就业服务，了解面向高校毕业生等青年招聘需求，促进人岗快速匹配。深化“书记校长访企拓岗”专项行动，拓展市场化岗位规模。用好各地创业孵化载体，鼓励政府投资的孵化器放宽高校毕业生等重点群体免费入驻门槛。 　　《通知》要求，实施就业能力提升“双千”计划，在全国高校开设1000个“微专业”和1000门职业能力培训课程。实施百万青年职业技能提升行动，引导支持广大高校毕业生等青年参加技能培训。实施百万就业见习岗位募集计划，面向企业、科研院所等事业单位开发科研类、技术类、管理类岗位。 　　《通知》提出，开展“职引未来”系列招聘活动。高校毕业生集中的城市每周至少举办1次专业性招聘，每月至少举办1次综合性招聘，重点面向三四线城市倾斜岗位资源。开展公共就业服务进校园活动，开展百所高校人社厅局长结对帮扶活动。实施离校未就业毕业生就业服务攻坚行动，普遍提供至少1次政策宣介、1次职业指导、3次岗位推荐及1次培训或见习机会；聚焦困难高校毕业生开展结对帮扶，针对性提供3—5个高质量岗位信息。 　　《通知》要求，建立失业青年常态化帮扶机制。畅通本地线上线下求助渠道，允许失业青年在户籍地、常住地、求职地进行求职登记。加大异地求职服务力度，建设一批青年就业驿站，为异地求职的高校毕业生等青年提供政策解读、职业指导、招聘信息等“一站式”服务。（记者 吴叶凡）