如果说，去年在官网看到 iPhone 16e，我有一种非常「下头」的感觉，那么今年的 iPhone 17e，却让我「上头」了好几天。 和 iPhone 标准版对比，iPhone 17e 还是那台刀法精准的「入门款」，但整台手机给人的气质，又完全不同。 爱范儿已经提前拿到了 iPhone 17e，我们给它找了三个对手互相 PK，一起来看看，这台「真香机」究竟值不值得买。 VS iPhone 16e：升级都踩在点子上 不得不说，苹果对 iPhone 17e 的几个改动，都是相当精准和到点的。 从外观上看，iPhone 17e 和 iPhone 16e 几乎毫无差别，正面依旧「刘海」，背面还是「单摄」——不对，iPhone 17e 这次还多了一个全新的「淡粉」配色。 ▲ 左：iPhone 16e；右：iPhone 17e，如果不是新配色，几乎完全没差别 iPhone 16e 只有黑白两种基础配色，仿佛作为一款入门机型，不值得花心思选个好看的配色。 今年的 iPhone 17e 的淡粉色不仅颜值高，还是 iPhone 17 系列中唯一一款粉配色，属于是标准版和 Pro 都没有的待遇。 新颜色是外在升级，而 iPhone 17e 的一个内在升级，则是 MagSafe 磁吸这个呼声极高的功能，终于补上了。 不管是充电宝、补光灯、卡包还是散热背夹，iPhone 17e 不用再靠手机壳，能够无缝解锁整个磁吸生态。 更重要的是，支持 MagSafe 后，iPhone 17e 无线充电功率最高可达 15W，和 iPhone 17 Pro 保持一致，是 iPhone 16e Qi 无线充电功率的两倍。 和配色类似，即使你不使用 MagSafe，它依然是一个「加分项」，提升整机性价比，同时让人感觉它更像是「iPhone 17 家族」的一员。 虽然正面屏幕还是 iPhone 14 同款，苹果这次给 iPhone 17e 换上了 iPhone 17 同款的第二代超瓷晶面板，根据官网的表述，抗刮划能力是 iPhone 16e 的 3 倍，可以省下一笔贴膜的钱。 另一个「看不见」的变化，则是 iPhone 17e 搭载的全新 A19 处理器。和前代一样，是标准版 6 核 CPU + 4 核 GPU 的「减配版」，对比 iPhone 17 少了一个 GPU 核心。 ▲ iPhone 17 家族 去年的 iPhone 17 已经证明，制程更先进的 A19 对比上一代 A18 提升非常明显。我们用 iPhone 17e 和 iPhone 16e 跑了跑分和游戏，看看实际提升有多高。 从跑分来看，即使 iPhone 17e 和 iPhone 16e 一样同为 5 核 GPU，前者的 A19 芯片图形性能还是要强大不少。 《明日方舟：终末地》20 分钟，iPhone 17e 的平均帧率 43.1，iPhone 16e 的平均帧率 36.1，从帧率曲线看，iPhone 17e 也要更稳定，而 iPhone 16e 会在 30 帧和 60 帧之间反复横跳。总体来说游玩的体验相近，不过 iPhone 16e 的机身反而会没那么烫手。 影像从来不是 iPhone 16e 的强项，iPhone 17e 在硬件规格上也没明显提升，用它来记录生活可以，要求它出片就稍微有点强人所难了。 从各个方面来看，iPhone 17e 和 iPhone 16e 之间的差别不大，不过升级都算踩在了点子上——实用的 MagSafe，以及 A19 的强大性能。 iPhone 17e 在起售价保持 4499 元不变的同时，起始存储从 128GB 升级到了 256GB，对于还在用几年前小存储 iPhone 的用户来说，确实很值得升级。 即使是 iPhone 16e，全新的 256GB 版本，恐怕价格上也不会比 17e 低太多。 VS iPhone 17：有差距，但更有差价 那么，这么超值的 iPhone 17e，对比同样「挤爆牙膏」的 iPhone 17，又该如何抉择？ 价格上，两者就已经有显著差异。去年，iPhone 16e 发布时，iPhone 16 国补渠道价已经来到了 4699 元，和 3999 的 iPhone 16e 没差太多，因此我们都更推荐方方面面更胜一筹的 iPhone 16。 目前，iPhone 17 的渠道价格在 5499 元左右，根据去年 iPhone 16e 的情况，可以合理推断 iPhone 17e 的国补价格大概在 3999 元，差价 1500 元。 这 1500 元，首先能买到一个 120Hz 的高刷屏幕，还是窄边框设计配灵动岛，这些配置让 iPhone 17 都更像一台「新 iPhone」，一块更好的屏幕，对使用体验的提升是立竿见影的。 至于影像能力，少一个超广角的焦段不必提，iPhone 17e 的主摄传感器尺寸还比 iPhone 17 要更小，因而解析力略逊一筹，暗光场景差距会明显一点。 ▲ iPhone 17 天更蓝草更绿 比起硬件素质，更致命的是拍照功能上的缺失，特别是可调色摄影风格，以及前置自拍可以横图竖拍的 Center Stage 这两个口碑很好的功能，都在 iPhone 17e 上缺席了。 ▲ iPhone 17 上的 Center Stage 自拍功能 考虑到这个世界上除了摄影师还有很多随手拍的玩家，我们之前也写过，在 Project Indigo 的加持下，即便同样单摄的 iPhone Air 也能成为街拍神器——所以影像方面就见仁见智了。 做工则是很多人会忽略，但上手就会发现的差异，iPhone 17e 后者边框和背板之间没有做圆润的过渡，并且磨砂玻璃后盖的工艺也要比 iPhone 17 要粗粝不少。 性能方面，两者的差异主要集中在 GPU 核心数量，这也实打实体现在了跑分上。 但从实际的游戏表现来看，iPhone 17 30 分钟《终末地》平均帧率 43.4，和 iPhone 17 的 43.1 可以说相差无几，后者会相对稳一点。 个人认为，这些体验、配置上的差距，确实对得起两台手机之间 1500 元的差价，苹果推出 iPhone 17e，某种程度更加「衬托」iPhone 17 的「真香」。 如果你对高刷、影像、性能都不感冒，只想要一台「好用」的手机，那无疑 iPhone 17e 是值得推荐的。 如果说，去年的 iPhone 16e 我总觉得买给父母有点「亏」，其他的选择更有性价比；iPhone 17 多出来的配置，对长辈而言也许不太敏感；在我心目中，iPhone 17e 就是父母和学生用机的第一选择。 最后，如果是双卡用户，购买 iPhone 17e 时要注意：iPhone 17e 只支持一个实体卡槽，如果想要双卡双待，至少其中一张卡必须是 eSIM。 VS 国产中端新机：「苹替」的平替？ 不管是官网的配置，还是上面的对比评测， 其实都可以看出，iPhone 17e 和 iPhone 16e，进步其实并没有那么明显，无非就是 MagSafe、A19、新配色、256GB 起步。 去年，爱范儿认为 iPhone 16e 是一台「酱香型手机」，它还不错，只是不值得马上买，需要等渠道降价将它的性价比释放出来。 一年过去，情况已经大有不同。从去年年底开始，一场元器件成本的风暴席卷了整个消费电子行业，内存价格暴涨，所有品牌、所有价位的厂商，今年推出的新机大概率都免不了价格上涨、配置缩水的命运。 而原本 3500-4000 这个价位，也就是华为 nova、OPPO Reno、vivo S 这类「走量」的中端系列，将会显著受到这一波涨价的冲击，价格被迫提到之前的旗舰档，内存 8GB、存储 128GB 的手机可能还会重出江湖。 ▲ vivo S50 在这种万马齐喑的行业寒冬时刻，苹果推出的入门款产品，不仅没涨价，还给加塞了个 MagSafe，以及 256GB 存储起步。 之所以去年的 iPhone 16e 被诟病「不够性价比」，也是和同价位国产手机比较略逊一筹；而现在对手涨价和缩水难免，逆潮流的 iPhone 17e 不仅有质价比，还「被迫」有了性价比。 有意思的是，这些国产中端机这几年喜欢用「苹替」一词进行包装和营销，而 iPhone 17e，某种意义上就是这些「苹替」的「平替」。 于是乎，苹果和国产品牌的处境，好像微妙地发生了置换。 过去，「性价比」从来不是苹果的标签，因此 Android 才有了走「便宜大碗」的生存空间，苹果这个价位没有的高刷大屏、超广长焦，全部都安排上。在 4000 元左右的中端档位，苹果用 iPhone SE、iPhone 16e 挑战，效果一直以来不算很好。 但现在，苹果凭借强大的供应链管理能力，价位和配置能顶着压力继续慷慨，而国产 Android 手机的定价，却只能随着成本水涨船高。 某种意义上说，面对比以往都显得更有诚意的 iPhone 17e，面临压力的国产 Android 旗舰反而成了「挑战者」。 当然，目前我们还不能知道国产中端机比以前贵多少，如果你还是觉得国补价的 iPhone 17e 买不下手，那我建议你再等等。 差不多两个月后，今年第一波国产入门机型也会发布，到时候不仅可以比较一下两者的配置、价格，顺便也有机会看到 iPhone 17e 的价格进一步走低。 这也许是今年少有的，还值得一等的消费电子产品了。

IT之家 3 月 9 日消息，据外媒 Autocar 今日报道，保时捷正在评估一项重大产品调整方案：将 Taycan 和 Panamera 整合为一个统一车型系列，并在同一车系中提供燃油、插混和纯电三种动力。 这一想法来自保时捷新任 CEO 迈克尔 · 莱特斯推动的成本控制计划。保时捷在全球销量下滑的同时，还要承担奥博穆去年调整电动化战略所带来的高昂成本，因此公司正在压缩研发支出。 据悉，削减开发成本已经成为莱特斯当前最重要的任务之一，而整合 Taycan 和 Panamera 正是实现这一目标的潜在途径。 Panamera 和 Taycan 目前都是保时捷阵容中的高性能四门轿车，但两款车在技术上完全不同。Panamera 使用燃油动力，Taycan 则是纯电产品，而且两者基于不同平台打造，车身设计也存在明显差异。 Panamera 基于与宾利欧陆 GT“同门”的保时捷 MSB 平台开发。按照规划，本十年晚些时候推出的第三代 Panamera 将转向更新的 PPC 平台。 Taycan 基于与奥迪 E-tron GT 共享的 J1 平台打造。原本计划中的下一代 Taycan 预计会采用 SSP Sport 架构，不过这一平台的开发进度已经出现延迟。 随着纯电车型开发成本不断增加并压缩利润空间，保时捷正在重新评估同时维护两个完全独立车型项目的必要性。知情人士透露，公司正在研究更大程度的零部件共享，甚至为两个车型建立统一品牌定位，即使未来车型仍然使用不同平台。 保时捷先前已经在部分车型上采用类似做法。例如在部分市场中，燃油版 Macan 与纯电动 Macan 同时销售（IT之家注：事实上，两车基于不同平台）。 从尺寸来看，两款车本身也十分接近。Panamera 轴距为 2950mm，Taycan 为 2900mm。业内人士认为，只要在开发新车型时预留足够工程灵活性，让车型能够兼容两个平台，这一差距并不会成为障碍。 此外，Panamera 已经提供长轴版，因此未来也可能为 Taycan 继任车型提供不同轴距版本。 从财务角度看，整合两个车系的吸引力十分明显。由于平台开发延期，保时捷已经计提 18 亿欧元（现汇率约合 143.59 亿元人民币）减值，同时警告在调整电动化战略期间利润率将下降。 如果 Panamera 与 Taycan 整合为一个车型系列，保时捷有望在研发、生产和供应链等多个环节降低成本，同时避免未来因成本压力被迫停掉其中一个车系。

凤凰网科技讯 3月9日，梅赛德斯-奔驰发布2026年首个智能出行报告，全面展现其在智能辅助驾驶与数字座舱领域的用户使用成效，并公布2026年AI技术升级规划。 在智能座舱方面，搭载高通8295芯片与5G网络的奔驰车型，其硬件算力与网络支持，配合丰富的音视频应用，语音交互的高效性与座舱娱乐性大幅提升，缓解长途驾驶的枯燥感。将深度融合豆包大模型、AI智能体与多模态交互技术，推动座舱交互从传统的“被动响应”向“主动服务”进化，通过精准预判用户需求，实现更具人性化的智能座舱体验。 报告同时披露，2026年奔驰将以AI技术为核心，加速智能出行领域的双重升级。在智能辅助驾驶层面，基于强化学习大模型的迭代，城区及高速领航辅助驾驶的关键能力将提升5-10倍，主动安全系统也将完成功能升级并新增多项安全配置，进一步强化行车安全防护。

IT之家 3 月 9 日消息，南方科技大学机械与能源工程系付成龙教授团队在穿戴式助行机器人领域取得研究进展。相关成果于今年 2 月在机器人领域权威期刊 International Journal of Robotics Research（IJRR）发表。 负重行走是军事活动、应急救援、日常生活中的常见活动，高强度负重行走不仅会导致人体代谢急剧上升、作业效率下降，还极易引发肌肉骨骼损伤等健康风险。现有以外骨骼为主的穿戴式机器人，其助力方向与人体行进方向夹角大、助力效率低。与背包负重的方式相比，人体新陈代谢率仅能降低约 10%。 针对外骨骼助力形式的局限性，付成龙团队原创提出了穿戴式半人马负重助行机器人。该机器人通过独特的软化弹性耦合机构与人机协同控制策略，兼具高负载能力与高运动灵活性，实现了助力与平衡的动态解耦。 实验验证，该机器人可使人体行走代谢成本降低高达 35%，为负重助行提供了全新的高效解决方案。 研究团队从自然界四足动物负重形态汲取灵感，提出了一种全新的人机协作模式：机器人不与人腿刚性并联，而是作为独立的肢体，借助穿戴式弹性耦合接口与人背部连接。此构型构建了“人类智能领航 + 机器人力量负重”的人机混合四足系统，既保留了人类在复杂环境下的导航决策能力，又发挥了机器人分担重量并高效提供行进方向推力的作用。 为解决人机之间复杂的动力学耦合难题，团队设计了基于菱形连杆与拮抗弹簧的“软化弹性耦合机构”。此机构具备非线性刚度特性，即在作用力小时刚度大、响应快，在作用力大时刚度小、缓冲强。该设计实现了人机动力学的动态解耦，使机器人能够像独立个体一样稳定控制，同时通过接口精准输出助力。 结合所提出的“行走-交互（Loco-interaction）协同控制框架”，半人马机器人能够实时感知人体运动意图，在无需人工指令的情况下实现高精度全向跟随运动，并在维持自身平衡的同时，向人体提供稳定的水平行进推力。 ▲ 半人马人机行走-交互协同控制策略框架 基于所提出的半人马系统，研究团队开展了多维度的综合实验验证。在机动性方面，机器人展现了卓越的灵活性与良好的地形适应能力，不仅能在 1 米狭窄空间内连续完成“8”字绕桩，还能利用视觉感知自主规划策略，顺畅通过台阶、斜坡及户外复杂路面。 ▲ 半人马机器人在真实环境下行走，为多位受试者提供助力辅助 在负重效能方面，人体实验数据表明：相较于背负 20kg 重物（约占体重 29%）的情况，穿戴半人马机器人并具有水平助力条件下，人体净代谢成本显著降低了 35%，足底压力减少了 52%。 此外，步态分析结果显示，受试者穿戴该机器人后，步宽变异性显著降低，其稳定性指标与零负载空载行走无显著差异，这表明半人马人机四足构型能有效缓解负重力对人体带来的行走扰动，并进一步显著提升了负重行走的侧向稳定性，充分验证了“垂直负载分担 + 水平质心助力”复合助力范式的高能效优势。 ▲ 半人马人机系统负重行走实验结果 南方科技大学机械与能源工程系博士生涂志鑫和江轶豪为论文共同第一作者，付成龙为论文唯一通讯作者，南方科技大学为论文唯一署名单位。该研究得到了国家自然科学基金联合基金重点项目、教育部联合基金创新团队、深圳市科技创新局及南方科技大学高水平专项资金的资助支持。

快科技3月9日消息，据媒体报道，在“新型举国体制”的支持下，中国商业航天正迎来属于自己的“黄金期”。 政策层面正在加速铺路。国家航天局去年专门成立了商业航天司，并发布了首个国家级指导文件，从顶层设计上为行业发展定调。 与此同时，北京、上海、海南等各地也相继出台配套政策，致力于营造一个更开放、更有序的商业航天市场环境。从国家到地方，政策的合力正在为商业航天扫清障碍。 企业层面同样活跃。一大批商业航天初创公司在细分领域持续进行技术突破，与“国家队”及头部民营企业形成互补，共同推动整个产业生态的完善与技术瓶颈的攻克。 从火箭研发到卫星制造，从地面设备到数据应用，越来越多的赛道正在被激活。 不过，专家也指出，商业航天要真正走向成熟、实现可持续发展，前方仍有不少难关需要跨越。降低成本、提高可靠性、突破核心技术、拓展应用场景，这些都是行业亟待解决的问题。 而今年，预计将有多款新型火箭排队挑战回收技术。 国际宇航联合会空间运输委员会主席杨宇光介绍，一定要做到在回收的过程中，以及回收以后的维修检测、更换部件、再发射，全流程能够有效地将成本控制在比较低的水平，只有这样才能够真正意义上实现低成本地进入太空的目标。

快科技3月9日消息，全国人大代表、小米集团创始人雷军今天接受采访时表示，小米很快会推出L3、L4驾驶。 雷军在最新表态中直言，小米在辅助驾驶方面下了很大功夫，很快将推出L3、L4的驾驶。 之前雷军还在采访中明确提醒大家，在使用辅助驾驶功能时必须时刻注意行车安全。他指出，目前的智能汽车技术依然高度依赖人类驾驶员的主动参与。 雷军特别强调，驾驶人在行车过程中必须保持精力高度集中。这已经不是他第一次发出此类呼吁，此前他在直播和社交平台上也曾多次重申，智能驾驶本质上依然是辅助手段，驾驶者时刻保持专注是安全的第一准则。 谈及更高阶的自动驾驶技术，雷军表达了非常乐观的态度。他预计，L3级和L4级的高阶辅助驾驶功能，最快可能在明后年就能开启小规模的试点工作。

不是经济周期的正常波动，而是一场没有回头路的产业重组。 作者｜桦林舞王 编辑｜靖宇 2026 年 2 月的美国就业数据出来了，有一个数字让经济学家沉默了片刻——科技行业的岗位流失速度，正在超越 2008 年金融危机和 2020 年疫情期间的水平。 这两个时间节点，在过去二十年里代表着美国经济最惨烈的两次震荡。 而现在，科技行业正在用裁员数字，把它们双双踩在脚下。 问题是，2008 年是银行崩了，2020 年是疫情封锁了，那 2026 年的今天，是什么崩了？ 01 泡沫破了，但不是估值泡沫 时间拉回到 2020 年至 2022 年。疫情催生的数字化需求爆炸，叠加美联储近乎零利率的廉价资金，科技公司像是突然发现了一座金矿，疯狂扩张。一些头部公司的员工数量在两三年内翻了一倍甚至更多。 彼时的逻辑很简单——增长是唯一的 KPI，烧钱是唯一的方式，人头是唯一的执行工具。 然后利率上来了。增长逻辑的地基松动，估值开始回落，投资人变得谨慎，裁员从 2022 年底开始悄悄启动。但那时候，多数人还觉得这是「调整」，等市场好转，一切会回来。 但是，它没有回来。 2025 年全年，全球科技行业裁减了约 24.5 万个工作岗位。美国公司贡献了其中将近 70%，超过 17 万人。 进入 2026 年，势头不仅没有减缓，反而在加速——仅前六周，已有超过 3 万人被裁，且 80% 以上来自美国公司。 Amazon 在 2025 年录得创纪录的 716.9 亿美元收入之后，宣布 2026 年裁减 1.6 万个企业职位，占所有已公布科技裁员数量的一半以上。 Block 的 CEO Jack Dorsey 在致股东信里写道，「更小的团队使用我们正在构建的工具，能做得更多、做得更好」。Autodesk 和 Salesforce 各自在年初裁减约 1000 人。 注意这个细节——这些公司大多数仍在盈利，有的甚至创下了收入纪录。 这不是生死存亡的裁员，这是主动选择的裁员。 02 AI 成了替罪羊？ 每一次大规模裁员，都需要一个叙事来解释。 这一轮，AI 成了最顺手的那个。 「因 AI 替代而裁员」——这个说法既有技术感，又有时代感，听起来无可辩驳。但数据说的是另一个故事。 根据 RationalFX 的统计，在全球约 24.5 万次科技裁员中，仅有约 6.98 万次（约 28.5%）可以直接归因于 AI 和自动化的采用。 也就是说，超过七成的裁员，背后另有原因。 IBM 的 CEO Arvind Krishna 在谈到这个问题时直接点破了：「从 2020 年到 2023 年，一些公司员工增长了 30% 到 100%，这只是公司需要做的调整。」他没有把锅扣给 AI，而是指向了更朴素的真相——过度招聘之后的经济宿醉。 当然，AI 也不是完全无辜的。只是它的作用方式比「直接替代」更隐蔽——AI 让公司意识到，原来那么多岗位根本不需要存在。它不是开除了某个人，而是让管理层重新算了一遍账，发现账不对。 这个逻辑更残忍，也更难被反驳。你很难跟公司说「我的工作 AI 做不了」，当它真的做了的时候。 有分析师用了一个词来描述这轮裁员——「结构性重置」，而非「短期成本修正」。这两者的区别在于，后者意味着市场好了你还会回来，前者意味着那个岗位不会再有了。 这是理解这轮科技寒冬最重要的因素。 过去几次大规模裁员，本质上是需求端的暂时萎缩。公司在等待经济复苏，一旦回暖，同样的岗位会重新开放。但这一次，许多被消除的职位是被永久性地重新设计了——围绕 AI 优先的工作流，企业在重建自己的组织结构。 General Assembly 的 CEO Daniele Grassi 对此给出了一个清醒的警告：企业在削减人头的同时加大 AI 投资，但这制造了一个技能缺口，而这个缺口最终会反过来拖慢转型速度。 换句话说，裁员本身正在制造新的风险。 从市场数据来看，科技行业呈现出一种奇特的两极分化——AI 相关岗位的需求在激增，而传统通用技术岗位在萎缩。「科技既在增长，也在收缩」，而且这两件事同时发生，只是发生在不同的人身上。 如果你是一个有 AI 工程背景、懂提示词工程、能优化大模型推理成本的工程师，2026 年的就业市场对你来说可能是近年来最好的时候。 如果你是一个通用的产品运营、中台工程师、或者传统销售，你面对的可能是一个正在快速收窄的市场。 这不是行业在整体衰退，而是行业在快速重新定义「有价值的人」。 03 这场寒冬，会有多冷？ Oxford Economics 的首席经济学家 Adam Slater 的判断让人警醒——如果科技行业持续下行，美国 2026 年的 GDP 增长可能跌至 0.8%，徘徊在「接近衰退」的边缘。 不计科技投资，美国 2025 年上半年几乎没有增长。 美国经济对科技的依赖，已经深到了牵一发动全身的程度。 但也有另一面的声音。Salesforce 的行业观察者指出，如果把 2025 全年的绝对裁员数字和 2024 年对比，实际上减少了约 20%。「2025 年是灾难年」的叙事，在数据上并不完全成立。 这场裁员潮更像是一个没有明确终点的过渡期，而不是一次有底部可以反弹的下跌。 企业在用裁员「腾出空间」，空间留给 AI 工具、留给更精简的团队、留给更高的人效比。这个逻辑会一直成立，直到某个边界被触碰——也许是监管，也许是技术瓶颈，也许是消费者的某种反应。 Jack Dorsey 那句「更小的团队，做得更多」，某种程度上代表了整个行业此刻的集体信仰。问题是，当所有人都在变小的时候，谁来撑起下一个「更大」？ 科技行业正在经历的，不是一次普通的周期低谷，而是一次关于「人在系统中扮演什么角色」的根本性追问。 可惜，这个问题，裁员数字给不出答案。 *头图来源：AI 生成

IT之家 3 月 9 日消息，由于澳大利亚已无本土汽车制造业需要保护，该国迅速拥抱了日益壮大的中国汽车进口浪潮。最新数据显示，这一转变已迎来重要里程碑：今年 2 月，中国首次在单月内成为澳大利亚新车销量最大的来源国。 自 1998 年以来，日本一直是澳大利亚新车的主要供应国，但这一格局正在发生改变。2 月份，澳大利亚当地售出中国产新车 22362 辆，小幅超过日本的 21671 辆。泰国以 19493 辆位居第三，韩国为 11913 辆。 总体来看，中国产汽车销量同比增长 50.5%，日本产汽车销量同比下降 31.3%，韩国产汽车销量下降 2.9%。这些数据同样包含特斯拉、起亚等非中国品牌在华生产的出口车型，这类车企正越来越多地将中国作为出口生产基地。 IT之家注意到，中国汽车品牌在澳大利亚的影响力持续提升，目前该国销量前十的汽车品牌中，已有四个来自中国。领跑的是比亚迪，2 月销量达 5323 辆，同比增长 62.2%。这一成绩使其占据 5.9% 的市场份额，紧随现代汽车（6266 辆）之后。今年以来，比亚迪在澳大利亚累计销量 10324 辆，市场份额 5.8%。 紧随比亚迪的是长城汽车，今年当地累计销量 9198 辆，仅 2 月就售出 4689 辆，市场份额 5.2%，超越三菱成为澳大利亚第七大畅销品牌。 奇瑞也跻身前十，今年累计销量 7718 辆，位列第九。该品牌仅 2 月就交付 3938 辆，同比大涨 93.2%。名爵（MG）则位列第十，1—2 月总销量 6377 辆。 澳大利亚最畅销品牌 畅销车型方面，福特 Ranger 上月以 4325 辆的销量继续领跑澳大利亚新车市场，超过丰田 Hilux。出人意料的是，奇瑞瑞虎 4 Pro 以 2315 辆的销量位居第三，较去年 2 月的 1068 辆大幅增长。 澳大利亚最畅销车型 而丰田 RAV4 的销量表现异常低迷。作为澳大利亚常年畅销车型，该车上月仅售出 723 辆，较 2025 年 1 月的 4405 辆暴跌 83.6%。值得注意的是，这一下滑并非需求下降所致，而是经销商为迎接本月晚些时候上市的全新一代 RAV4，老款车型库存已严重不足。

IT之家 3 月 9 日消息，比亚迪 3 月 5 日正式发布了第二代刀片电池和闪充技术，从 10% 充到 70% 只需五分钟，从 10% 充到 97% 只需 9 分钟，刷新充电速度新纪录。 据新浪财经《次世代车研所》今日报道，在发布会后的一场交流会上，比亚迪集团品牌及公关处总经理李云飞表示：“第一代刀片电池不会停产，将会和第二代刀片电池并存，我们想给客户更多选择。” 据了解，比亚迪第二代刀片电池及闪充技术发布后即量产上车，首批将搭载 10 款车型，包括仰望 U8 2026 款、腾势 Z9 GT、方程豹钛 3 闪充版、海豹 07 EV 等车型。李云飞表示：“最近几个月电池原材料在上涨，这次首批搭载新一代技术的车型均为全新车型、大改款车型或闪充版车型，价格会根据成本进行重新定价。” 针对外界关注的闪充站建设进度，李云飞透露，在高速公路场景，比亚迪主要与省级交投等大型集团合作，实现全省快速覆盖。而在城市现有公共充电站，比亚迪推出了一套创新的解决方案。 李云飞解释称：“现有的城市公共充电站平均使用率其实只有 5%，几十个车位绝大多数车位都是空的。而我们建一套系统只需要三个车位，一个放储能主机、充电桩，另外两个是充电车位，而且不需要增容和挖地基，接上电、接上线就可以了，跟装空调一样。” 据IT之家此前报道，比亚迪董事长兼总裁王传福发布“闪充中国”战略 —— 在全国范围内大规模建设闪充站，预计到今年年底建成 2 万座闪充站，让闪充“真正遍布全中国”。 王传福还宣布启动比亚迪闪充站“圆梦建站”计划，只要附近有 4 个闪充车车主提出需求，比亚迪就会去现场考察，如果条件允许，一周内就可以安装结束，像装空调一样方便。 比亚迪闪充站将向全社会开放共享，也就是其他品牌车辆也可以使用。

IT之家 3 月 9 日消息，今天上午，鸿蒙智行公布了问界 M6 的全新“钛空银”配色。官方介绍，这款配色如流动的液态钛金属，“未来感”直接披上身。当车身线条流动，光影也随之跃动，比寻常车色多出 30% 的丰富变幻，无论在哪都自带新锐气场。 华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端 BG 董事长余承东在 2 月预告了问界 M6 的全部车色，包括橙、白、黑、银、青、紫、蓝。目前，“活力橙”“流光青”“星夜紫”“钛空银”四款配色的外观高清图均已公开。 问界 M6 采用俯冲动感姿态设计，搭载顶置激光雷达、半隐藏式门把手、晶耀大灯等，车尾配备 AITO 发光尾灯。车长 4960mm，宽 1985mm，高 1736mm，轴距为 2950mm。 工信部信息显示，问界 M6 增程版将提供三种纯电续航里程版本，分别为 180 公里、260 公里和 272 公里三种（IT之家注：测试工况未知），新车将会在今年春天正式发布。

Anthropic起诉了美国政府 凤凰网科技讯 北京时间3月10日，据《连线》杂志报道，30多名OpenAI、谷歌员工在周一提交了一份法庭之友意见书，以支持Anthropic与美国政府的法律斗争，其中包括谷歌旗下DeepMind首席科学家杰夫·迪恩(Jeff Dean)。 就在几个小时前，Anthropic就美国国防部及其他联邦机构将该公司认定为“供应链风险”的决定提起了诉讼。美政府的这一惩罚措施限制了Anthropic与军事承包商合作的能力，是在Anthropic与五角大楼的谈判破裂后生效的。Anthropic正寻求一项临时限制令，以便在诉讼进行期间能继续与军事伙伴合作。OpenAI、谷歌员工提交的法庭之友意见书就是为了支持Anthropic的这一动议。 “如果此行动(指定为供应链风险)被允许继续进行，那么这种旨在惩罚美国领先AI公司之一的企图，无疑将对美国在AI领域及其他方面的工业和科学竞争力产生影响。”OpenAI、谷歌员工在法庭之友意见书中称。 这份法庭之友意见书的签署人包括谷歌DeepMind的研究员王正东(Zhengdong Wang，音译)、亚历山大·马特·特纳(Alexander Matt Turner)和诺亚·西格尔(Noah Siegel)，以及OpenAI的研究员加布里埃尔·吴(Gabriel Wu)、帕梅拉·米什金(Pamela Mishkin)和罗曼·诺瓦克(Roman Novak)等人。法庭之友意见书是由与案件无直接关联但具有相关专业知识的各方提交的法律文件。该意见书称，这些员工是以个人身份签署，并不代表其所在公司的观点。 该意见书指出，五角大楼将Anthropic列入黑名单的决定“给他们的行业带来了不可预测性，这损害了美国的创新和竞争力”，并且“抑制了关于前沿AI系统利弊的专业讨论”。意见书提到，如果五角大楼不再希望受合同条款约束，它本可以直接终止与Anthropic的合同。 意见书还表示，Anthropic所声称的“红线”都是合理关切，包括AI不能被用于大规模国内监控，也不能用于开发自主致命武器，并且确实需要足够的安全约束措施。“在缺乏公共法律规范的情况下，AI开发者通过合同和技术手段对其系统使用方式施加的限制，是防止这些系统被灾难性滥用的重要保障。”意见书称。 截至发稿，OpenAI和谷歌尚未就此置评。(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”。

内存芯片价格飙升 凤凰网科技讯 北京时间3月9日，彭博社周一发文，详细解释了为何AI的火爆会让手机、电脑变得更贵。文章指出，AI需求正在引发历史性的内存芯片短缺，满足指数级增长的芯片需求不仅代价高昂，甚至可能难以实现。 内存芯片制造商历来需要应对供需周期的波动。这些厂商会提前数年规划预期需求，但难免会有判断失误的时候。然而，当前行业面临的境况，已远超常规的市场震荡。 市场研究机构IDC指出，随着AI热潮持续施压供应链，此次内存芯片短缺堪称“史无前例的危机”。然而，AI基础设施建设只会加速。大型科技公司2026年的资本支出预计将高达6500亿美元，较去年创纪录水平激增约80%。这意味着，即便芯片制造商扩大产能，短缺局面的缓解至少还需要一年以上，甚至更久。 苹果、Alphabet、特斯拉等科技巨头的高管近期频繁谈及芯片短缺对盈利能力乃至AI发展进程的影响。谷歌旗下AI公司DeepMind CEO德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)将它称之为行业“瓶颈”。在今年1月底的特斯拉财报电话会议上，埃隆·马斯克(Elon Musk)甚至提出自主研发内存芯片的设想。但问题在于，AI应用急需的特种芯片制造技术仅掌握在三家公司手中。 内存芯片为何如此重要？ 内存芯片是现代计算的基石。它们本身虽不执行计算，却负责存储数据并输送给设备的“大脑”：中央处理器(CPU)。这些芯片被广泛应用于智能手机、游戏机、汽车和家用电子产品中，如今更在AI数据中心扮演关键角色。 没有内存芯片，数字系统将陷入瘫痪。应用程序和电脑软件需要漫长加载，视频将无休止缓冲，Siri或Alexa也无法及时回应。 内存为CPU存储数据 几十年来，计算机主要依赖两种存储芯片类型。第一种是NAND闪存，这种闪存技术即使在设备断电后仍能保存数据，被广泛用于固态硬盘和U盘等产品的长期存储。 第二种是DRAM(动态随机存取存储器)，这是计算机中最常用的工作内存。它临时存储中央处理器正在调用的数据。在个人电脑中，DRAM通常以可插拔的内存条形式安装在主板上。 内存芯片就好比商场的停车场。商场本身相当于中央处理器，是所有运算活动发生的地方。汽车则像数据包，在被调用之前，总得有个地方停靠等候。 AI的兴起催生了DRAM芯片的全新封装方式：高带宽内存(HBM)。该技术通过垂直堆叠多层内存颗粒(即存储数据的独立硅片)，并将其紧邻处理器放置，相较传统内存可大幅提升数据传输速度。 HBM大幅提升传输速度 例如，传统DDR5内存芯片传输1TB数据需耗时逾10秒，而采用单颗HBM3高带宽内存芯片，速度大约快十倍。 这种传输速度对AI系统至关重要。AI系统必须在无瓶颈状态下处理海量数据。HBM通过缩短传输时间，助力AI模型更快速地加载与处理数据，使其成为AI供应链中最炙手可热的组件。 芯片荒的原因 随着AI模型日趋庞大复杂，服务器配备的HBM容量远超以往，同时还需要更多传统DRAM与NAND芯片来处理训练数据、支撑云端运算负载。 自2023年以来，亚马逊、Alphabet、微软、Meta等科技巨头已累计承诺投入数千亿美元扩建数据中心与算力，竞相打造更大规模的算力基础设施以驱动AI应用。 AI公司已成为美光、SK海力士的大客户 彭博行业研究称，2025年，数据中心对DRAM的需求已飙升至全球消费量的50%左右，较五年前的32%显著攀升。 这一占比预计还将持续走高。到2030年，AI服务器在全球DRAM消费中的占比有望突破60%。此轮需求激增的部分原因是所谓“AI智能体”的兴起，这类软件旨在实现持续运行，并在有限人工监督下自主完成任务。 为何难提高芯片产能？ 全球内存市场由三家企业主导：韩国的三星电子和SK海力士，以及美国的美光科技。这种高度集中的格局，是数十年来行业利润剧烈波动、建厂与设备成本持续攀升所共同塑造的结果。 尽管这些企业正通过新建或升级生产线、扩建先进封装设施来竞相提升产能，但此类项目从启动到大规模产出，往往需要耗资数十亿美元、历经数年时间。 HBM芯片的制造更是增加了特殊挑战：其规模化生产异常困难。制造过程需将多枚比发丝更薄的内存颗粒以微米级精度垂直堆叠，任何细微瑕疵都可能导致整组芯片报废，这使得生产效率低于传统DRAM，良品率也更低。 某些版本的HBM还集成了小型逻辑芯片，用于帮助数据管理和路由，这进一步增加了制造的复杂性，同时占用了不成比例的产能。 HBM制造难度大 长期以来，内存芯片行业一直难以实现产能与需求波动的精准匹配。即便在制造商们努力扩大产能之际，他们依然对重蹈覆辙保持警惕。过去的繁荣-萧条周期曾多次吞噬行业利润，并迫使弱势厂商走向破产。 就在2023年，美光和SK海力士因高估了疫情期间需求的持续性，在漫长的全行业产能过剩中亏损数十亿美元。如今，尽管他们渴望抓住AI驱动的订单浪潮，但也绝不愿重蹈供应过剩导致巨亏的覆辙。因此，产能扩张很可能会谨慎推进，至少会比许多客户期望的要保守得多。 目前尚不明确的是，整个行业究竟是即将步入又一轮熟悉的下行周期，还是AI将带来结构性变革，使内存需求在多年内持续高涨，从而迫使芯片制造商承诺进行长期扩产。 内存行业周期影响企业收入 就眼下而言，与数据中心建设相关的企业正在积极锁定继续扩张所需的内存。它们的收入与利润，正同受益于这一波需求浪潮的内存制造商一起节节攀升。 影响：涨价 然而，对于消费电子公司来说，供应紧张可能意味着产品更贵、利润空间收窄以及产品升级步伐放缓。 构建AI系统的企业愿意支付溢价并签署长期供应协议以确保芯片供应。作为回应，内存芯片制造商正将资本和新增产能转向生产这些利润更高的HBM芯片，从而减少了用于主流设备的传统DRAM的产出。 智能手机、PC、游戏机及其他设备的制造商，如今即便为满足常规需求，也需在供应紧张得多的内存市场上展开竞争。随着AI客户获得优先供应权，许多消费电子厂商实际上已被挤到了队伍的后面。 其结果就是，消费电子产品制造成本的急剧攀升。 全球三大PC制造商之一的惠普公司表示，目前内存已占笔记本电脑物料成本的约35%，而仅在一个季度前，这一比例还仅为15%至18%。 为此，惠普正提高电脑售价以抵消成本上涨，同时调整部分产品配置，推出内存容量更低的型号，这可能影响设备的性能与使用寿命。 戴尔则于去年12月中旬开始上调服务器价格，并于今年1月对PC采取了同样的提价措施。 这种压力已不仅限于PC领域。研究公司Counterpoint Research估计，内存价格上涨可能在未来几个季度内，将智能手机的物料成本推高15%甚至更多。 为应对此局面，手机制造商同样在削减部分机型的内存，并重新评估利润率本就微薄的低端入门机型。IDC预计，2026年全球智能手机市场将萎缩12.9%，创下该行业有记录以来的最大跌幅。 手机处理器最大供应商高通称，在低价智能手机竞争最为激烈的中国市场，这种影响可能尤为显著。 游戏机制造商也面临着同样的困境。索尼和任天堂等公司均已警告，零部件供应趋紧和投入成本上涨可能影响其产品定价，甚至导致未来新品发布延期。(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”。

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 OpenAI明里暗里预热了很久的GPT-5.4，终于在上周五正式亮相了。它的能力提升自不必说，但有意思的是，这次发布的新版本，和当下爆火的应用“龙虾”（OpenClaw），有着剪不断的关联。而这一切的核心，就藏在OpenAI官方介绍中反复强调的一个关键能力上：“Computer-Use”（计算机使用）。 在展开之前，我们先亮出核心观点，也是本文想要传达的主旨：透过GPT-5.4，我们可以看到，OpenAI正在打造的，早已不是一个更聪明的聊天模型，而是一个全新的“AI操作系统”（AI OS）。 从长上下文、工具调用到原生操控电脑，这一切都是在为这个“操作系统”铺路。当世界还在为OpenClaw的爆火而欢呼，为Agent的概念而兴奋时，OpenAI已经将Agent的核心能力（Computer-Use）内建于模型底层。 世界或许还浑然不知，但我们正站在一个新时代的起点：AI即将从“产品应用”蜕变为“操作平台”。 01 操作系统”的内核：推理+编码+工作流 相比Google的Gemini 精通于世界知识，OpenAI 的ChatGPT系列经常会被定义为“理科生”。 虽然自升级到 GPT-5 以后，它给人提供情绪价值的能力略有减弱，但编程和数学能力仍然极为出色。 这一次，为了让能力溢出的 AI 能够在 Agent 时代顺利落地到具体应用上，GPT-5.4 实现了一项核心技术突破： 将推理、编码、智能体工作流三方面能力整合至单一模型架构之中 。 简单来说，GPT-5.4 更全能了，而且在特定领域的能力也更强了，它不再是一个单一功能的工具，而是一个具备通用能力的“操作系统内核”。 在推理层面，为了更好地落实到应用层面、让模型具备执行复杂任务的能力，OpenAI 特意强化了 GPT-5.4 的上下文理解能力。 面对 100万 token 量级的复杂任务（相当于可以一次性处理整套项目文档或长时财务记录），模型能够整合海量的数据并正确进行信息去重 。对于单条事实声称的错误率相比 GPT-5.2 降低了 33%，在高专业度场景下的输出更加可信。 除此之外，GPT-5.4 已经可以在 CodeX 中设置支持 1M 的上下文窗口，不过需要用户在 config.toml 中手动设置，否则默认仍为 256k。 具体到知识工作，在面向 44 种职业的 GDPval 基准测试中，GPT-5.4 能够在 83% 以上的场景中达到甚至超越行业专家水平 。 相比于 GPT-5.2 的 70.9% 水平，这一提升幅度已经十分显著。不过令人有些疑惑的是，GPT-5.4 的 Pro 版本模型反而表现略逊于 GPT-5.4。（官方解释为 Pro 版本更侧重于极端复杂任务的稳定性，而非通用场景的平均分） 为了更好地让 GPT-5.4 融入人们的实际工作场景，OpenAI 在官方介绍中直观展现了新版本模型在电子表格、文档和幻灯片三个场景的专业级表现： 除此之外，GPT-5.4 取得的显著进步，在金融和法律等高专业度领域也发挥了至关重要的作用。 多家国际机构的反馈显示，新模型在财务建模、合同分析、长周期任务执行中准确率提升的同时，用户与 AI 的交互频次也减少了很多，显著缩短了任务完成时间。 针对最受开发者关注的编码场景，GPT-5.4 保持了与 GPT-5.3-Codex 生成同等质量代码的能力，没有显著的提升。不过，新增加的“/fast”模式能够实现约 1.5倍 的 token 生成速度 。 智能体方面，工具调用能力是智能体完成任务的核心，新引入的“工具搜索 (Tool Search)”机制让模型能够在数万个工具的大型生态中按需调用能力，在准确率保持不变的情况下token消耗量惊人地下降了47% 。 这正是“操作系统”调度底层资源的方式，高效且精准。 02 原生计算机操作：从理解到执行，这就是“操作系统”的界面 AI 的形态已经从大语言模型演进到了智能体，想要实现产品的商业化就必须让 AI 能真正帮人们做事。 于是，全球的AI企业不约而同地将目光放到了用户PC的控制权上。 但是，各种桌面端代理发布一段时间后，下载率和留存率其实都不理想。哪怕是对于 ChatGPT 的 9.56 亿月活用户而言，也有很多人不愿意单独下载一个桌面端代理软件 。 大家早已习惯和 AI（大语言模型）聊天，却还没适应让 AI（智能体代理）接管电脑。 于是，OpenAI想出了一个天才般的点子：让用户每天都在用的大模型操控电脑，不用专门下载安装。 于是，GPT-5.4 顺理成章地成为了第一个具备原生计算机操作能力的通用模型 。 原理其实并不复杂，它能够根据屏幕截图发出鼠标键盘指令，也可以通过 Playwright 等库编写代码来直接操作软件系统 。 相比于需要专门训练才能使用的 PC 端代理助手不同，GPT-5.4 选择将操控电脑的能力直接内建于通用架构之中，开发者在同一模型中即可无缝切换推理、编码或执行任务。正如“操作系统”天然拥有底层硬件（键鼠、屏幕）的驱动一样。 一提到操控电脑，那安全问题就不可回避。 GPT-5.4 的行为可通过开发者的输入进行精细化调节，以此适应不同应用场景的需求 。 为了确保安全，开发者可以配置自定义的安全确认策略，根据任务风险等级设置不同的操作确认机制。 数据查询、代码编写等低风险任务设置成自动执行，资金操作、文件删改则必须人工确认，既能保证系统安全，又能提升工作流的执行效率。 在 OSWorld-Verified 基准测试中，GPT-5.4 实现了 75% 的成功率，超越人类基准（72.4%） 的同时，大幅领先于前代 GPT-5.2 的 47.3% 水平，足以证明新模型在 PC 端任务场景中的实用和可靠 。 而在浏览器自动化方面，GPT-5.4 在 WebArena-Verified 和 Online-Mind2Web 测试中，依靠截图为主的方法分别得到 67.3% 和 92.8% 的成功率。 这就意味着，模型即便不访问网页底层架构，仅凭视觉信息即可完成复杂的网页交互任务，这主要归功于底层视觉感知能力的系统性提升。 传统多模态领域的提升相对较小，MMMU-Pro 视觉理解与推理测试中，模型的准确率从 79.5% 提升至 81.2%；但对于结构化信息的识别能力则显著提升，模型在 OmniDocBench 文档解析基准测试中的平均错误率从 0.140 降至 0.109 。 也就是说，模型更善于处理复杂的 PDF、扫描文档等工作环境中常见的文件类型，不会像以前一样一遇到表格和插图就束手无策。 针对高密度的界面和精细操作的需求，GPT-5.4 新增的“original”图像输入级别支持最高 1024 万像素的全保真感知。 根据用户反馈，模型在处理企业级 ERP 系统、财务报表或工程设计软件等复杂界面时，高分辨率模式下的界面元素定位准确率和点击操作成功率都有显著提升。 03 实际测试：操作系统之战，从一张昂贵入场券开始 在这份官方介绍中，OpenAI 试图用大量基准测试的跑分结果和知名机构的专业评价来证明模型能力之强大。 尽管人们普遍不太信任基准测试的分数，但几项实际测试的结果却证明了 OpenAI 所言非虚。 首先是 Artificial Analysis 的评测榜单，如预想一般，智能程度、编码能力、代理能力同时登顶： 如果这还不足够具有说服力，那还可以看看 X 平台上的一项综合性测试： 原视频链接：https://x.com/angaisb_/status/2029635731585372598?s=46&t=E5aK_KpbsE6EAIfDJWZvzQ 这是 X 平台上用户 @Angaisb_ 用 GPT-5.4 编写的 Minecraft 游戏，无论是主视角的行动逻辑（奔跑、跳跃、搭建），还是游戏中方块的材质和美观程度，几乎都无可挑剔。 一个 demo 中展示出的内容，已经与 Minecraft 初期版本的质量相差无几。 由此可见，GPT-5.4 的功能是实打实的强大，也确实具备相当高的实际价值。 但俗话说得好，一分钱一分货，如此强大的功能自然意味着极其高昂的费用。 相比 GPT-5.2，价格涨幅相当惊人，甚至有用户在模型刚发布后的几个小时内表示，仅仅是打了个招呼问了个问题，几百美元就不翼而飞了 。 如此强大的能力和高昂的定价，似乎与 OpenAI 官方定义的“能力溢出”有些自相矛盾。 如今，OpenClaw 带动了 token 成本极其低廉的国产大模型爆火，GPT 系列产品已经跌出使用量排行榜的前十，为何 OpenAI 还敢给 GPT-5.4 定下如此高的价格？ 算力资源的紧张自然不必多说，但更深层的答案或许藏在 OpenAI 近期商业化策略的微妙转向之中。 据悉，OpenAI 正在缩减 ChatGPT 应用内的直接购买方案，不再将聊天界面作为闭环交易的核心场景，而是优先支持外部应用处理购买行为 。 这表明，OpenAI 正在从“直接面向消费者变现”转向“通过生态环境间接获利”。 OpenAI 将 GPT-5.4 定位为专业的基础设施，通过能力溢价筛选出高价值的客户；而普通用户的变现需求，则交给 Notion、Cursor 等集成 ChatGPT 能力的第三方生态来承接，无需直接承担高昂的 API 成本即可通过合作伙伴的产品间接体验模型能力 。 而熟悉桌面智能代理的朋友可能会注意到，GPT-5.4 的原生计算机操作能力其实与 OpenClaw 的思路高度相似：AI 需要看懂界面、操作软件、完成任务。 不过，GPT-5.4 更进一步，让用户跳过下载安装和配置底层大模型等无法省略的步骤，直接体验“开箱即用”，试图取代当下这款最潮流的智能代理产品 。 但这并非易事。若要取代 OpenClaw，OpenAI 要么解决 Agent 代理快速消耗 token 的问题，要么降低 token 成本。而目前看来，前者的希望会更大一些。 总体来看，OpenAI 的选择已经十分清晰：用高定价筛选高价值客户，用生态合作和无门槛产品覆盖大众市场，用效率优化证明“贵有贵的道理”。 但对于普通用户来说，最好的策略仍然是：保持关注、理性评估、按需选择。不必急于直接购买高价 API，极致的性价比才是 Agent 时代的方向。 然而，我们最不能忽视那个正在发生的、静悄悄的革命：OpenAI正在打造的，是一个以“Computer-Use”为核心，整合了长上下文、工具调用、推理与编码能力的“AI操作系统”。 当这个“操作系统”逐渐成熟，今天关于价格和OpenClaw的讨论，都将只是历史的注脚。世界还在为某一款应用的爆火而狂欢，但真正的操作系统之战，已经打响了。

漫长的戒断。 撰文｜朱青翊 编辑｜许嘉婧 封面来源｜AI生成 刷票上瘾 艾礼斯没料到，30多岁了，她还会在团播直播间里对人“一眼万年”。 去年8月，她在社交媒体上刷到了自己的crush——那是个年轻帅气的男生，浓眉大眼、西装革履，他站在C位领着另外几个男主播跳一首韩国男团舞。这个直播间布景像极了正规的偶像男团舞台，而镜头外主持人的声音在持续发力：“我的天呐！直播间的公主们点点关注，C位XXX（主播的名字）冲冲冲！” 他完美地踩中了艾礼斯的审美，连看几天后，她第一次给男主播上了几十块钱的“票”。“谢谢A公主的支持！”主持人当场感谢了她。之后几天，艾礼斯又连续给他刷了两个价值120元的跑车，这回下播后，男主播亲自私信感谢了她：“谢谢你今天帮我占榜。” 就此，艾礼斯和她的“爱播”建立了稳定的私下联系，主播会时不时私信她，对她嘘寒问暖。结果可想而知，她彻底对团播氪金上瘾了。连她自己都觉得这太戏剧化。 作为近两年最火热的一种直播形式，团播早已为大众熟知：一群年轻的高颜值主播，穿着统一的服装表演，由观众通过打赏、点赞、弹幕互动来决定主播们的站位、出场顺序和表演内容，通过“PK”赛影响其去留。 去年火起来的团播“扫腿舞” 但这套水下规则只有圈内人懂：直播间的主要收入来源就是观众的直播打赏，即艾礼斯所说的“上票”。而随着上票的数额逐渐增大，你就能解锁特殊福利——主播们会通过私信感谢、陪聊等互动“维护”粉丝，来推动她们持续为自己上票。 起初也只是不足挂齿的、几十块的小数额，但半年后，艾礼斯发现，她已经总共为“爱播”上票超过5万元。但在圈内她还算少的，为爱播上票几十万、几百万的“榜一大姐”比比皆是。 “刷票”是一种瘾，是一件不受自己控制的事——几位受访者都这么觉得，严重时，甚至会影响她们的生活。 23岁的研究生小松鼠，不到半个月就为爱播上票将近1500元。听着是不多，但当时她还是个学生，在大厂的实习工资也只有一月5000块，减去房租生活费就剩下2000多了。但为了给爱播刷票，她甚至盘算着，“如果每天吃饭只花一点点钱，还能剩下多少钱给他刷礼物？”就算每天啃馒头，她也想把省下的钱都刷给爱播。 深究这种“瘾”，更源于女孩们对于亲密与陪伴的深层需求。 小松鼠刷到那个直播间时它刚刚起步，没什么流量，她关注的那位爱播粉丝也很少。如果是大粉丝主播，她可能就不会再产生“想帮帮他”的念头了，但在团播里，她能直观感受到自己的这点投入，实时反映在了主播的命运中。 所以一开始她是本着花点钱支持一下的心态顺手送了礼物，没想到爱播在直播结束后专门私信她表达了感谢，并在之后的一段时间持续跟她问候早午晚安，聊天“续火花”。 社交媒体的推送机制也开始频繁把直播间推进小松鼠的主页，再次点进去时，她觉得“不刷都不好意思了”，“他跟我聊天，我可能也需要给他一些回馈。”主播除了私信感谢，还会特意给她唱歌，作为回馈，小松鼠也就常在直播间刷屏夸他“很可爱“。最上头的那段时间，小松鼠一有空闲时间就会点进直播间看看，而且点进去了就一定会刷礼物，这已经成了一种难以戒掉的习惯。 产生了私人情感联系后，女生们便更容易持续性地为主播付出。艾礼斯后期更上头——从每天晚上6点直播间开播到凌晨1点主播下班，她每天都全程陪伴：爱播上台，艾礼斯就给他上票，爱播下台，艾礼斯就跟他私信聊天，全部精力都投入到他一个人身上。等到下班，二人互道晚安后，艾礼斯才能去睡觉，即便她第二天早上起来还要去上班，“就是非常不健康的一个循环。” 团播一周休息一天，而休息的那天就会成为她情绪最失落的一天。 明码标价的情绪价值 这种关系，似乎很像“站姐”和“小爱豆”之间的模式。但，团播更像是一种“消费降级”的追星——想获得“爱播”本人的直接关注，付出的可比追星少多了。 看团播之前，艾礼斯也是个不折不扣的“追星族”，曾经为了看偶像的演唱会，不惜周末“打飞的”去另一个国家。后来，偶像官宣结婚，她也就逐渐退出了粉圈。团播却把她拉回来了——和追星比起来，团播和观众的距离更近，花了钱，就能享受到爱播的私信维护，情绪价值来得迅速实在，的确是一笔相对划算的买卖。 艾礼斯也是知道这一点，才选择给爱播上票，她说，她“就是冲着私联去的”。 从爱播私信她“谢谢A公主送的大跑车”开始，到后面逐渐聊工作、聊生活，他们的对话的确充满暧昧的氛围。有一天晚上，艾礼斯看完演唱会，兴奋到凌晨四五点都睡不着，她的爱播竟然也很耐心地陪她聊天。这种陪伴让她对爱播更加依赖。 这样美好的时刻却是少数，大部分时间，她觉得“他不值这个价”。 艾礼斯很了解团播行业内的套路，对团播主播而言，持续通过私信维护观众也是工作内容的一部分。许多团播公司还会开设私信话术课程，教主播们如何更好地与“榜一大姐”们打招呼、聊天，为她们提供情绪价值，以维持她们的消费热情。 但自己的爱播似乎并没有认真做这类功课，平时聊天，更主动的都是艾礼斯，这种“被吊着”的感觉让她很内耗。看着自己的账单像流水一样越花越快，却没有买来足够的情绪价值，她意识到这不是一段健康的关系，但又无法潇洒放弃。投入越大，想要的情绪价值就越多，这是每个团播粉丝都绕不开的怪圈。 艾礼斯也和其他粉丝交流过，听说另一位“榜一大姐”一年以来为他上票高达几十万。下次当爱播“冷落”她时，艾礼斯免不住想，他一定是去维护刷票更多的大姐了，“那我多花一点钱，会不会得到他更多关注？” 在团播直播间里，情绪价值也是被明码标价了。像艾礼斯这样花钱少的粉丝，上的票叫做“暧昧票”，主播只会提供标准的维护服务；上票金额再升级，就变成了“爱情票”，主播跟她们聊天明显更频繁，聊天话术也更像情侣之间的对话方式；还有一种“接你下班”的玩法，指粉丝打赏金额达到一定数目时，主播可以不参与直播直接下班。这背后往往是更私密的维护服务，比如视频聊天，甚至约线下见面。 团播无“学历、年龄、经验”要求，工作时间灵活，薪资高，这些看似无门槛的招聘条件，筛选出的往往是一批缺乏社会经验的年轻人。当公司有限的话术培训撑不住更深层的对话时，爱播与粉丝间难以逾越的鸿沟也渐渐浮出水面。 23岁的大学生momo渐渐发现，与主播聊天只能说一些当天直播的内容，“你很帅”“今天跳的舞还挺好看的”之类的表面说辞。她无法展开其他话题，“说了他们也听不懂，学历低，没有办法。”小松鼠也承认，跟主播聊天越来越得不到情绪价值，还没有在主播粉丝群里和姐妹们一起吐槽有意思。 艾礼斯更直接，形容自己的爱播就是“九漏鱼”（九年义务教育漏网之鱼），聊天只能闲聊，“深一点的东西聊不了”。与其说他在服务自己，不如说是自己在照顾他。 漫长的戒断 一次，艾礼斯收到爱播的私信，希望她帮自己打下一个嘉年华赛，总共要准备四五万块钱。 像这样的PK赛制是团播圈钱最为高效的手段之一。公司通过主播之间、团与团之间的PK营造竞争感，让粉丝比拼着给主播刷礼物。PK结果会实时显示在屏幕上，获胜的主播会站在C位，得到官方的更多曝光机会。这种赤裸裸的竞争机制往往更能激发粉丝的胜负欲。但一想到爱播最近的消极维护，艾礼斯直接拒绝了他。 几天后，为了帮助公司主播所在的公司赢得比赛，艾礼斯给爱播的同事刷了“友情票”。事后她还是和主播大吵一架，气上头时艾礼斯脱口而出：“早知道我就不帮你打业绩，全打给你同事算了。”爱播直说，“你就刷那么一点，在我同事那里根本排不上号！” 这句话出来，艾礼斯彻底看清了他的真面目。他不再像一开始那样闪闪发光了。沉默许久，她说：“你不可以这样跟我讲话的。” 这之后，他们没有再说过话。 自己必须停止看团播和刷票了。她意识到，他们裂痕已深。 团播戒断是一次漫长的渡劫。社交媒体上，有不少女生都在发帖讲述自己的戒断故事。艾礼斯也曾发布帖子，起初只是分享自己的想法，但后来却发现沉迷在这种“甜蜜陷阱”中的人不在少数。那条帖子的评论区她看到很多比她受伤更深的案例：有刷十几万票也换不来几句聊天的，还有被爱播发私信、打电话大骂的，大家都“各有各的病情”。 随着团播上瘾的人越来越多，戒断也被做成了一门生意。 比如，“团播戒断直播间”。这类直播间通常由一名类似情感咨询师的主播控场，采用“崩溃疗法”，为观众细致讲解团播圈钱套路、分享粉丝被骗案例。下播后，“团播戒断粉丝群”里也会不时分享主播塌房和粉丝被骗的故事，群里还设置了团播戒断打卡功能，每天，粉丝们都在群里接龙“今天没有和无良主播聊天”。 某“团播戒断”直播间的课件 “花钱买来的爱情还是爱情吗？”情感直播间里，主播致力于“骂醒”那些给爱播花钱的“榜一大姐”。每天固定时间开播，情感主播就会开始讲诸如“团播直播间粉丝最蠢行为合集”“不同类型主播如何套路粉丝”等课件，以及现场答疑解惑。最后，再推荐走不出来的粉丝移步主页，购买付费情感咨询课程，一节200-300元。购买情绪价值的金钱，又可能流入了“帮你戒断”的人的钱包。 团播，只不过是又一次换汤不换药的男色经济。从追星到追乐园NPC，再到男主播，“女凝”消费经历了一场全方位的下沉。它抓住了女性的底层需求——情绪价值，精准地向广大普通女性张开了怀抱，以极低的门槛诱惑了更多人。量产的“工业糖精”，已经以最低成本，流水线一般批发给了粉丝。 但短时的情感价值满足，往往会带来更大的情感伤害。团播戒断直播间里不少人讲出了自己被主播辱骂、骗钱的故事，有的主播还会训粉，在粉丝群里给自己不喜欢的粉丝造黄谣…… 有时，戒断的觉醒发生在一瞬间。双十一时，小松鼠想给自己换一部新手机。她突然意识到：“我赚了钱为什么不花给自己呢？”从那之后她不再看直播间，也拉黑了主播，“我特别害怕好不容易戒断了，他一找我聊天，我心软又给他刷钱。” 但也有的戒断带来了反复的挣扎。在断联持续半个月后，艾礼斯的爱播一反常态给她发了张下雪的照片。她想到，自己曾经跟他说过从来没见过雪，内心又被触动了，她还是心软回复了：“注意保暖，不要感冒。” 现在，她又换了另一位新的爱播，虽然没有上一个那种让她“一见钟情”的感觉，但这个新爱播更积极，每次都秒回。况且这次她花的钱还更少。艾礼斯看得很明白，这种“移情”只不过是从一个坑跳到另一个坑，但比起干脆的戒断，这种慢慢抽离对她而言更合适。 “毕竟我喜欢的是这个人，而不是这个主播。”她说，未来她可能还是会给以前的主播刷票。

帕拉尼 凤凰网科技讯 北京时间3月10日，据彭博社报道，特斯拉又有一位资深高管宣布离职。随着该公司将重心转向AI和机器人领域，不断有高管出走。 特斯拉财务副总裁辛迪尔·帕拉尼(Sendil Palani)在社交媒体上发帖称，在公司工作17年后，他将离职。帕拉尼自2021年以来一直担任财务副总裁，此前他曾在特斯拉任职两次，先后从事财务、工程和制造工作。 特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)回复称：“感谢你多年来做出的卓越贡献！” 马斯克表示感谢 帕拉尼是近年来特斯拉离职的又一位知名高管。目前，该公司正致力于在更多城市部署自动驾驶出租车并生产人形机器人。由于美国市场需求疲软、竞争日益激烈，以及消费者对马斯克为特朗普政府工作的抵制情绪，特斯拉核心电动汽车业务销量已连续两年下滑。 其他已离开特斯拉的高管包括：马斯克的长期密友奥米德·阿夫沙尔(Omead Afshar)、特斯拉软件工程副总裁大卫·刘(David Lau)、Optimus机器人项目工程负责人米兰·科瓦奇(Milan Kovac)、北美销售高管特洛伊·琼斯(Troy Jones)，以及他的接任者拉杰·杰根纳坦(Raj Jegannathan)。(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3月10日消息，今年苹果最重磅的新品之一，无疑是其首款折叠屏手机——iPhone Fold，新机有望今年秋季正式发布。 日前，知名苹果爆料人士Sonny Dickson晒出了iPhone Fold的3D CAD设计图。 结合此前多方爆料来看，新机整体外观基本已经没有太大悬念。 CAD图显示，该机采用左右折叠设计，整体形态类似书本式折叠，后置相机模组风格接近 iPhone Air，配备双摄系统。 屏幕方面，iPhone Fold外屏采用居中挖孔前摄，内屏则在左上角设置另一枚挖孔镜头，实现内外屏双前摄方案。 根据爆料，该机外屏尺寸5.5英寸、内屏为7.8英寸，外屏分辨率为2088 x 1422，内屏分辨率为2713×1920。 屏幕结构上，iPhone Fold将采用超薄玻璃+透明聚酰亚胺薄膜防护，其核心目标是解决折叠屏长期存在的折痕问题——通过金属板分散屏幕弯折应力，同时在铰链内部引入液态金属材料，从硬件结构上尽可能降低折痕。 由于铰链、屏幕以及机身结构成本大幅提升，iPhone Fold的售价也将明显高于现有iPhone。 美版定价预计在2000-2500美元之间，约合人民币13821-17276元，有望成为苹果首款售价突破2000美元的iPhone。

经常在网上冲浪的机友。 我想，对下面介样东西，肯定不会陌生。 啊，不好意思，放错了。 应该是这个—— 没错，它，就是大名鼎鼎的「OpenClaw」。 因为LOGO是只既可爱又嚣张的龙虾，所以大伙也叫它“小龙虾”。 这玩意今年有多火呢。 在知名代码托管平台GitHub上。 「OpenClaw」的“star”星标数，前段时间正式超过「react」和「linux」，登顶第一。 星标，大概就相当于点赞关注收藏三连。 短短四个月，就超过人家十几年的沉淀。 大伙看下面这张点赞数据趋势图。 就知道什么叫一支穿云箭，千军万马来相见了。 趋势？ 哪里有趋势？ 右面垂直向上那条红线，不说我还以为是坐标轴呢。 这热度，生平仅见。 OK，那这玩意到底是干啥用的，这么火。 简单来嗦。 小龙虾就是个开源的，本地部署在电脑里的AI Agent框架。 部署完成后，它有大部分电脑的权限，能直接操作你的电脑、软件去干活。 也就是一个住在你电脑上的，24小时待命的私人秘书。 举个栗子，同一个问题。 “怎么下载XX文件”。 普通AI会告诉你去哪里下载。 而小龙虾，能直接给你下好，然后放在桌面上。 现在视频网站上有一堆教程，让小龙虾帮你做各种想象不到的工作。 更骚的是。 它还能集成到飞书、钉钉、QQ之类的聊天软件里。 就算在外面玩，也能直接远程发消息给它，让它在电脑上完成任务。 而且它还有长期记忆，能默默记住你的要求、甚至是熟悉你的工作流。 就跟个小秘书一样，真越用越懂你。 毫不夸张地说，如果调教到位—— 以后小龙虾可以直接代替机哥，定时找选题、在公众号后台写文章、发文章。 发完还能在评论区里，和网友激情对喷互动。 实打实的生产力啊！ 再加上，OpenClaw本身是开源且免费的。 只需要给它接入个AI大模型，付点Token费用，就能拥有一个真正具备生产力的24小时待命小秘书。 能火成这样，只能说是意料之中。 但是。 机哥要说但是了吼。 诚然，这玩意是很厉害，但同时也有个“致命”的缺点—— 相比其他AI大模型的开箱即用，小龙虾，有着极高的上手门槛。 光是安装部署到电脑上的操作，就足以让98.114514%小白用户直呼哒咩。 以至于。 在这场全民养虾狂潮中，不少人本着掉皮掉肉不掉队的想法，选择了更简单粗暴的养虾方法—— 上门安装。 所谓有需求就有市场，现在各大平台随便一搜，就能搜出大量上门安装的广告。 费用从500-5000不等，靠上门安装年入百万不是梦。 是。 小龙虾是很强。 强到足以开启新的Agent时代。 但机哥还是不建议大伙，现在选择付费安装的法子。 毕竟到了这会，很多大厂已经逐渐开始，推出开箱即用的“小龙虾”。 像是KimiClaw、MaxClaw啥的。 甚至是硬件厂商，都已经加入到这场Agent大战中。 比方说… 浓眉大眼的小米。 要不怎么说国产机卷呢。 隔壁还在为Apple智能预备好呢，小米，已经开始把“龙虾”搬到手机上了。 就在上周五，阿米官宣「Xiaomi miclaw」正式开始小范围封测。 可能有机友搞不懂，最先是小爱同学，后来是超级小爱，现在这「miclaw」又是个啥玩意。 实际上Hin简单。 雷总四个字就给概括了，这就是个「手机龙虾」。 能在手机上运行，自带澎湃系统底层能力，能直接操控手机系统执行任务，相当于自带部分豆包的能力。 动动嘴，就能批量删掉垃圾短信、创建复杂的家居控制、根据日程灵活调整系统设置……等等等等。 比苹果早些年吹的apple intelligence还更猛。 首次把龙虾带到手机上，让看似远在天边的养虾之路，瞬间变得触手可及。 Xiaomi miclaw的到来，的确让无数米粉肾上腺素狂飙。 只不过这会仅支持小米17系列。 并且还处于「封测」阶段，采用邀请制，并不公开招募。 机哥也搞到了封测资格，但因为这玩意刚出来，更新还很频繁，后续机哥再单独跟大伙聊聊使用体验。 这会可能有机友要说了。 “自己不会装OpenClaw，也没用小米手机，真没法免费领养到小龙虾了吗？” 只能说，你还是太小瞧国内大厂的思必得了。 软件大厂腾讯，就在今天连发三只虾。 最有意思的是「QClaw」。 上手难度，低到哈人。 会安装微信吧？ OK，那你就能上手QClaw了。 这玩意相当于把OpenClaw给你打包好了，自动部署，打开即用，就跟安装微信一样简单。 OpenClaw能干的事儿，它都能干。（毕竟它就是免部署的OpenClaw 而且背靠腾讯这棵大树，意味着它是唯一一个，能无缝接入到微信里的龙虾。 通过微信发消息，就能指挥QClaw行动。 也就是说，「龙虾」直接变成了你微信好友，用起来更无感。 此外据说QClaw的数据全部保存在本地，不上云。 所以安全性这块也不用担心。 目前还在内测当中，暂未开放下载。 内测的软件界面，长这样。 是不是和现在用的AI大模型基本没差？ 如果说第一只虾，是个不用部署的OpenClaw安装包。 那第二只虾，就是腾讯自己的小龙虾了——「WorkBuddy」。 也是个全场景AI智能体。 作用如其名“工作搭子”，很直白啊。 同样能用自然语言驱动工作，也兼容OpenClaw的技能。 目前已经开启公测，感兴趣的机友，可以直接去官网下来玩玩。 此外，腾讯轻量云，现在也能快速部署OpenClaw。 主流聊天软件，包括QQ、飞书、钉钉、企微，全都能接入。 嗅到风口的其他互联网大厂们，当然也没闲下来。 不止腾讯，字节的火山引擎也正式上线了「ArkClaw」。 也就是个开箱即用的，云上SaaS版OpenClaw。 安装过程都省了，直接打开网页，就能养虾。 阿里云，也推出了「CoPaw」。 能轻松部署并且集成到钉钉里去。 … 华为、微博，虽说没推出自己的龙虾，但也光速做了适配。 现在通过小艺App、微博私信，都能直接和自己养的龙虾交互。 真就一夜之间进入龙虾时代了，科技圈从此变成水产圈。 按照这个趋势，接下来会有更多像QClaw之类，没有上手门槛，而且还更安全的用户友好型产品出现。 毕竟最好的科技，就是让你感受不到科技的存在。 谁离用户更近，谁更容易上手，谁就Win。 就像现在的AI大模型一样。 所以，现在还没养上龙虾的机友，也完全不用焦虑，更不用到处找500块的上门安装服务。 各种口味的小龙虾。 清蒸的，蒜香的，麻辣的…都已经在路上了～

IT之家 3 月 9 日消息，芬兰初创公司 Donut Lab 发布了由芬兰国家技术研究中心（VTT）出具的第三份独立测试报告，该报告证实了该公司另一项表述：其固态电池静置 10 天后，仍能保留 97.7% 的充电容量。 这份新报告（编号 VTT‑CR‑00125‑26）将自放电性能纳入了不断扩充的独立验证参数清单中。不过，三份报告发布至今，该公司两项最具颠覆性的表述仍完全未接受测试。 据IT之家了解，本次自放电测试采用了简单直接的方法。VTT 首先对编号 DL1 的电芯进行初始容量测试，在 1C 倍率下测得放电容量为 26.5 Ah，高于 Donut Lab 标称的 26 Ah 规格，也显著高于此前高温测试中另一颗电芯测得的 24.9 Ah。 在自放电测试环节，VTT 先将电芯充至约 50% 荷电状态（13.335 Ah），随后在室温（22–28°C）下静置 240 小时（10 天），每 10 秒记录一次电压。静置结束后，VTT 对电芯放电，回收电量为 13.029 Ah，即初始电量的 97.7%。 电压数据呈现出有意思的规律：电芯在前 10 秒电压下降 60 mV，第 1 小时内下降 103 mV—— 这主要是充电后的电压弛豫现象，并非真正的自放电。从第 10 小时到第 240 小时，电压仅额外下降 12 mV（从 3745 mV 降至 3733 mV），表明电芯已基本趋于稳定。 VTT 得出结论：测试未对电芯造成任何可见损伤或改变。 标准锂离子电芯在室温下的月自放电率通常为 1%–3%。Battery University 指出，锂离子电芯在前 24 小时会损失约 5% 电量，之后进入每月 1%–2% 的稳定衰减阶段。 从理论上讲，固态电池自放电率应更低，因为其固态电解质不易发生液态电解质电芯中导致能量损耗的寄生化学反应。 Donut Lab 这款电芯在 50% 荷电状态下 10 天容量损失 2.3%，单看这一数据并不突出。按线性推算，月损耗约为 5%–7%，表现不如常规锂离子电池。但自放电并非线性过程，电压曲线显示大部分损耗集中在初始弛豫阶段。第 10 小时至第 240 小时的电压曲线极为平缓 ——230 小时内仅漂移 12 mV，说明其长期自放电率实际上非常低。 若没有更长的静置周期（30 天或 60 天），很难精准区分初始弛豫效应与真正的稳态自放电。97.7% 的容量保持率数据可靠，但还达不到改写行业认知的程度。 这是三周内的第三份 VTT 报告。第一份证实了 11C 超快充电（4.5 分钟充至 0–80%），第二份证实了可在 100°C 高温下放电，第三份则验证了合格的自放电性能。 然而，Donut Lab 持续验证的，都是电池行业认为技术上可实现的性能 —— 快充、耐高温、低自放电。这些属于工程挑战，而非物理定律层面的难题。固态电池本身就理应在这三方面表现出色。 而在 CES 展会后引发最强烈质疑的两项参数，至今仍未经过任何第三方独立测试： 一是 400 Wh/kg 的能量密度 —— 蜂巢能源董事长曾称其“在物理上不可能实现”； 二是 10 万次循环寿命 —— 这一数据远超行业现有任何成果。 VTT 的报告未提供电芯重量或物理尺寸，仅凭现有数据无法独立验证能量密度。 另有一处细节值得注意：DL1 电芯初始容量测试测得放电能量为 91.8 Wh，标称规格为 94 Wh。若电芯重量约 235 克，则能量密度接近 400 Wh/kg 的宣称值。但 VTT 并未公布重量，通过能量密度反推参数，与直接测量完全是两回事。 公司首席执行官马尔科 · 莱赫蒂迈基（Marko Lehtimäki）曾以个人信誉担保，将在 2026 年第一季度为 Verge 电动摩托车搭载这款电芯量产交付。如今，这一期限仅剩数日。 三周内三份 VTT 独立报告令人鼓舞，但目前仍无真正颠覆性的突破。快充性能或许是其中最亮眼的一项，但考虑到中国市场已进入商业化的产品（如比亚迪第二代刀片电池），这一优势也相对有限。 外界真正等待的，是能量密度与循环寿命的实测数据。一旦这两项得到证实，这款电池才称得上真正革命性，而不只是一款热性能优秀的普通固态电芯。在 VTT 对电芯称重并完成数千次循环测试之前，结论依旧不变：前景可期，但最关键的指标仍未证实。距离 Donut Lab 要么拿出实锤证据、要么再无容易验证的性能可公布的时刻，已经越来越近。

上门小龙虾安装，一次收费 500 元，甚至还有人从这里头嗅到了商机，几天赚到了 26 万？ 最近，“养小龙虾” 这事在网上又火了起来，当然养的不是那种蒜蓉十三香的小龙虾，而是运行在互联网上的赛博龙虾 —— OpenClaw。 首先毫不夸张地说，OpenClaw 是今年目前为止，最火的 AI 产品。 作为一个直接部署在电脑里的独立AI助手，只要权限给到位，它就能用你电脑里的所有工具来完成各种各样的任务。 用户只需要在聊天软件里动动嘴皮子，OpenClaw 就会自己想办法去把任务给完成。 这让大伙以极低的成本，体验到了当老板使唤 AI 干活的快感。 所以只过了两个月，OpenClaw 就在 Github 上收货了 25 万个 Star，成为了史上最受欢迎的开源项目。 最右边的蓝线不是坐标轴 但和简单的操作流程相对应的，就是它略带门槛的安装步骤。 看起来只要在命令行里敲两行命令就能装好小龙虾，很简单对吧？ 但不少人装小龙虾遇到的第一个问题就是： 什么是命令行？ 很多人现在连电脑上的 zip 压缩包都不会解压，你让哥们直接来玩命令行，那不是为难人吗？ 而面对难办的事情，不少人想到的第一个办法不是仔细看教程，而是更成人的操作—— 砸钱。 这就导致了现在，找人安装 OpenClaw，变成了一种最新的时尚单品。 在遥远的大西洋彼岸，有人开起了代装公司，装一次 OpenClaw 收费上千刀，号称可以年入百万。 在国内也是有各种上门安装的服务计划，只要花费上百元，就能找人来帮你装上“最新”，“最前沿”，“最炫酷”的 OpenClaw，成为一个“云上养虾人” 有的地方连上门安装都卷起来了，干活的时候还附带了赠送了一次叠衣收纳服务。。。 腾讯甚至直接在深圳搞了个线下活动，在免费帮你装机龙虾。。。 属于是一代人有一代人的鸡蛋要领了。 这一切看起来是个蛮不错的生意，但是我还是想说： 求求各位，别再花那个冤枉钱找人代装 OpenClaw 了。 就这么说吧：如果你搞不定OpenClaw的安装，那花钱找人代装纯属是上赶着当韭菜。 当然，咱们不是要否定 OpenClaw 这个项目本身。 相反，我觉得它很棒，甚至可以说它是今年截至目前，最让我激动的开源项目。我也举双手赞成大家去自己找教程，哪怕是零基础，也要一点点踩着坑把它部署起来。 但是如果你啥都不愿意学，想花钱找人来快进到享受环节的话，那你只是在给自己挖坑埋雷。。。 咱就说有没有一种可能，你装不上 OpenClaw，那是 OpenClaw 在保护你？ 这玩意和过去那些 Steam 代装，花钱装系统这些传统派的付费安装服务完全不一样。 过去那些付费安装服务都是一锤子买卖，你花钱，他安装，装完了你就能直接用上这些软件。 但是 OpenClaw 不一样啊，作为一个革新派，对它来说，安装成功还是只是万里长征的第一步。 它只是看起来很好用而已，你真想把它玩好，门槛也是高得离谱。 刚装好的 OpenClaw，是一个纯纯的白板程序。 在它的预置内容里，只有一个名叫 Soul.md 的文件是完整的。这个文件只限定了最底层的底线：叫它温和、友善、别干坏事。 除此以外，它什么都不知道。它不知道正在对话的用户是谁，不知道你有什么习惯，它甚至不知道它自己是谁，纯纯一白板。 这就导致你在指挥它的时候，感觉就像在带一个连 Excel 都没打开过的职场纯萌新。比如有一天的凌晨三点，我给它发指令：“今天上午 10 点提醒我一下。” 结果你猜怎么着？它直接给我把日程安排到了明天上午 10 点。 就为了这么一个破事儿，我得专门去教它理解时间格式，教它去判断用户语境里的“今天”到底对应什么时间戳。 它的初版输出几乎全是浆糊。你必须强迫自己拥有极强的逻辑性，把自己当幼教，去一轮一轮地引导宝宝才行。 那你说我花点时间好好教，把它教好了，总行吧？ 不好意思，这龙虾根本教不熟，你给它下的指令可能随时都会被忘掉。 前几天 meta 的 AI 对齐与安全总监，这个理论上最应该懂得 AI 风险的人都翻了车。 她本想让 OpenClaw 帮忙整理一下邮箱，帮忙找找看哪些邮件可以删的，哪些邮件是要看的，还特意叮嘱让 OpenClaw只能看看，不能操作。 但是没想到自己邮箱里的邮件实在是太多了。。。直接触发了的上下文压缩功能。 结果这一压缩就出问题了，模型把上面那句“只能看看，不能操作” 给直接忘记了。 然后 OpenClaw 就开始原地发疯，删起了她的邮件，不管人怎么喊也停不下来。 而且这个龙虾生活的网络环境也是凶险异常。 OpenClaw 之所以好玩，是因为社区里有无数开发者写了各种各样的 Skills 插件。你想让它干嘛，丢个链接让它自己装就行。 看起来是很爽很简单吧？咱再也不用从头教 AI 怎么解压压缩包了。 但问题是，你装进去的这些 Skills 真的安全吗？ 网络安全公司 Koi Security 研究了一下，他们在龙虾的应用市场里审查了 2857 个 Skills，结果发现其中超过 10% 的 Skills 都有问题 你要是装了这些东西，那它就有可能抓走你的全部账号密码，你的聊天记录，你的登录凭证。 还可能会把你的 API key 给偷走，把你的 token 都给用光。 除此之外，你的小龙虾在网上冲浪的时候，也可能踩到陷阱，遭受别人的 prompt 注入攻击。 差评君之前让自家的小龙虾去论坛上冲个浪，结果随便一刷，就撞到了一个钓鱼帖子。 还好咱钱包里没钱，不然直接一夜爆负了要。 并且，现在的 OpenClaw 根本不是什么成熟的消费级软件，它就是一个充满 Bug 和安全漏洞的实验品。 整个项目里的 BUG 和安全漏洞多到数都数不过来，随手一搜就能找到一大堆。 甚至就连工信部都发布了 OpenClaw 的安全风险提示。。。 总而言之，只要你的小龙虾跑起来了，那可以说不管是系统 BUG，还是提示词攻击，或者是小龙虾自己发疯，它都有无数种办法，把你藏在电脑里的个人隐私给泄露的一干二净，让你在互联网上直接裸奔。 而且，它发疯，花的还是你的钱。 OpenClaw 可不是装完就能免费白嫖的东西，这只龙虾每一次帮你干活、思考，甚至只是在后台挂着监听你的指令，都在疯狂燃烧你的钱包。 腾讯那边的免费安装 OpenClaw 活动上周五刚办完，周六就有人发帖说自己的免费额度已经给用完了，一天不到就倒欠十几块钱了。 海外甚至还有有网友睡了一觉，发现自己刚充的 20 美元就被这小龙虾给嚯嚯光了。 而小龙虾把这钱拿去干啥了呢？ 拿去每隔半小时叫自己起床一下，然后思考一下：“我是谁，我在哪，我要干什么？” 这些低级问题。 这种问题每问一次消耗 12 万 token，差不多 5 块人民币。 上下图片 你难不难受我不知道，反正卖 API 的大厂们都爽了。 在模型中转网站 Openrouter 上，这几个月所有模型的 API 调用量都在增加，赚麻了。 其实差评君非常能理解，为什么 OpenClaw 的代装生意能这么火。 很多人愿意花这份钱，往往也不是真指望这只小龙虾能替自己干多少活，而是想给自己买个心理安慰，缓解那种害怕掉队、害怕被时代抛弃的焦虑感。 这种感觉其实有个专业名词，叫 FOMO，也叫错失恐惧症，在 AI 时代尤其严重。 就比如以前刷到各种元宇宙，VR 设备“震撼发布”，“改变世界” 的新闻，我都会想过是不是自己老了，跟不上时代了。。。 但在差评君看来，化解这种赛博焦虑的解药往往非常朴素： 正如冬泳怪鸽说的那样，消除恐惧的最好办法，就是去面对恐惧。 放在 OpenClaw 这件事上也是完全一样的，你对这个东西感兴趣，觉得它会改变未来，那应该做的绝不是赶紧掏钱找黄牛代劳，假装自己已经上车，而是不妨让自己稍微慢下来。 既然你认为它代表着未来的方向，那干脆就花个周末的时间，自己亲手去试一试。 在这个过程中，你有可能会遇到很多报错，也可能会在一个环境配置上卡住一个上午，需要狼狈的向 AI 寻求帮助。 但这个跌跌撞撞去驯服这只小龙虾的过程，才是最有价值的东西。 撰文：早起 编辑：江江 & 面线 美编：焕妍 图片、资料来源： OpenClaw近期生态安全事件解读：从RCE漏洞到Skill供应链投毒分析 Malicious OpenClaw Skills Used to Distribute Atomic macOS Stealer https://github.com/openclaw/openclaw x，小红书，zhihu