快科技7月15日消息，今日，苹果向iPhone用户推送了iOS 18.6开发者预览版Beta 3。 开发者可在兼容设备上通过“设置”应用，进入“通用>软件更新”下载该测试版。 目前尚未发现有可见更新内容,不过此前有消息称，iOS 18.6将会针对欧盟地区用户进行实用性更新。 苹果当前在欧盟地区的iOS版本虽然支持上述两种行为，但会插入一些警告屏幕，这引起了欧盟监管机构的关注，将会进行一些调整。 值得注意的是，市场上一直有传言称，苹果希望通过iOS 18.6将Apple Intelligence扩展到国行版本，但受限于监管问题一再推迟。 据悉，国行iPhone的Apple Intelligence是通过第三方提供服务，整合了阿里巴巴、百度的大模型。 其中，文心一言是核心云端引擎，阿里负责苹果内容合规审查。 其实iOS 18.5开始，Apple Intelligence就已经支持中文版了，苹果方面的准备已经就位，目前更多的是审核问题。 苹果不光是要面对中国的审核，还要面对美国的管制。 美国担心苹果与百度、阿里合作，会让后者学习到美国的“先进”技术。 责任编辑：建嘉

【CNMO科技导购】过去两年，中端手机市场经历了一场“质感革命”。曾经受限于成本，厂商往往在2000-3000元价位段采用大塑料机身、廉价涂层或粗糙的仿金属设计，但如今，旗舰机的材质和工艺正快速下放，让中端机也能拥有媲美高端机的精致触感。 一加Ace 5至尊版 2022年以前，中端机普遍采用塑料背板+塑料中框的组合，虽然性价比突出，但握持时的廉价感明显。而到了2023年，玻璃背板几乎成为中端机的标配，比如REDMI Note 12 Pro+、一加Ace 2等机型均采用AG磨砂玻璃，触感细腻且不易沾染指纹。此外，越来越多的旗舰级背板工艺开始下放，如荣耀X50、realme 11 Pro+等机型背板采用素皮材质，提供了更接近旗舰机的柔软触感，同时提升了产品的视觉档次。 过去，金属中框是旗舰机的专属，但近两年，越来越多的中端机开始采用金属材质。金属中框不仅提升了结构强度，还让整机握持更显高级。相比过去的塑料中框，金属中框的光泽和冰凉触感让中端机在质感上真正向旗舰靠拢。 真我Neo7 Turbo 接下来，就由CNMO为大家推荐四款2000元左右质感优秀的手机，它们分别是：一加Ace 5至尊版、荣耀400、红米K80至尊版和真我Neo7 Turbo。 相比于如今各种各样大面积的镜头模组，一加Ace 5至尊版的影像模组也算是别具一格。而且，Ace 5至尊版的这种影像模组设计在日常使用中不会影响到手机的握持手感。 一加Ace 5至尊版 一加Ace 5至尊版机身设计相当用心，摄像头模组采用竖排矩阵结构，占用面积不大，对于横屏游戏党而言，手指基本不会触碰，十分贴心。中框采用哑光金属材质，搭配圆润大R角设计，边缘顺滑，无论是横握还是竖握，都不会有硌手的感觉。手机厚度约8.10mm，重量约206g，轻薄机身加上1:1均衡配重，拿在手中轻盈舒适，长时间握持也不易感到疲惫。 在周边配置方面，一加Ace 5至尊版同样表现出色。它搭载6.83英寸1.5K电竞直屏，分辨率为2800×1272，像素密度达450ppi，显示极为细腻。该屏幕还支持最高144Hz刷新率、1400nit全局峰值亮度、3840Hz高频PWM调光与全亮度类DC调光。 性能上，一加Ace 5至尊版搭载天玑9400+旗舰芯片，配合16GB大运存以及UFS 4.0闪存，安兔兔综合跑分成绩突破322万分。此外，手机还配备了6700mAh的大电池，结合100W超级闪充，能够实现长久续航。 如果你正在寻找一款外观出众、质感上乘且周边配置强大的手机，一加Ace 5至尊版绝对是一个值得考虑的选择，它能为你带来全方位的优质体验。目前12GB+256GB版本价格为2039元。 荣耀400凭借轻薄的机身与优秀的外观设计，带来了堪比高端旗舰手机的质感。现在荣耀400的起售价为2124元。 荣耀400 荣耀400拥有精湛的制造工艺，机身采用超细腻金属中框，利落的棱线设计锋芒毕露，搭配精研雾面工艺，触感细腻且不易沾染指纹。196g的重量与7.8mm的厚度，在保证轻薄的同时，兼顾了握持的舒适感。更令人称道的是其“流光织锦”工艺，每一台手机背面的灵动纤维纹理都独一无二。无论是视觉还是触觉，荣耀400都能为用户带来高端旗舰般的体验。 荣耀400不仅外观出众，其硬件配置同样令人惊艳。其搭载2亿像素AI超清影像系统，主摄配备1/1.4"超大底传感器，支持OIS+EIS双重防抖，配合16合1像素融合技术，轻松捕捉清晰细腻的瞬间。112°超广角微距镜头和5000万像素前置摄像头，满足用户的拍摄需求。此外，荣耀400内置7200mAh青海湖大电池，搭配AI智能电量调度引擎，续航能力全天无忧。搭配80W有线超级快充，仅需15分钟即可充至39%。 此外，荣耀400在屏幕护眼方面同样表现出色，采用38840Hz超高频PWM调光，有效降低屏幕闪烁对眼睛的伤害，并通过德国莱茵TV无频闪认证。其独有的AI类自然光护眼和助眠显示技术，能够根据环境光线智能调节屏幕色温，缓解视觉疲劳，甚至提升褪黑素分泌，帮助用户获得更好的睡眠质量。 荣耀400凭借质感设计、强悍影像、持久续航和健康护眼，成为中高端市场的全能选手。无论是追求时尚的年轻人，还是注重实用性的上班族，都能在这款手机上找到心动的理由。 长久以来，红米手机给消费者的印象便是性能强大，外观质感一般。然而，红米K80至尊版的出现打破这一刻板印象。 红米K80至尊版 红米K80至尊版首次采用旗舰玻纤背板，不仅重量更轻、厚度更薄，还具备出色的强韧性和耐用性。机身背部搭配金属相机DECO，通过CNC金属材质与高精度精雕纹理工艺，呈现出细腻光泽与高级质感。四曲面包裹式金属中框采用整块铝箔CNC切割工艺，边缘平滑不硌手，握持舒适度大幅提升。超薄相机一体化设计进一步优化了机身线条，同时降低了跌落损伤的风险。 作为性能旗舰，红米K80至尊版搭载天玑9400+旗舰芯片，采用台积电3nm制程工艺，超大核主频高达3.75GHz，配合独立AI模块与PC级独显芯片D2，无论是高负载游戏还是多任务处理都能轻松应对。 红米K80至尊版在细节配置的堆叠上同样不留余力，搭载大师级同轴对称双扬声器，高低频同轴双单元设计带来全频段好音质，无论是游戏声效还是影音娱乐都能沉浸其中。超宽频赛博马达提供更强劲、更精准的振动反馈，触感体验媲美专业游戏手柄。此外，该机还支持Dolby Vision、HDR Vivid等超高清认证，影音表现全面升级。 如果你正在寻找一款兼具质感与性能的手机，红米K80至尊版无疑是2025年最值得入手的选择之一。目前国补后起售价为2209元（12GB+256GB）。 真我Neo7 Turbo自发布以来，就凭借独特的设计语言与极致的质价比吸引了众多消费者购买。目前，12GB+256GB版本到手价仅需1700元。 真我Neo7 Turbo 真我Neo7 Turbo以极具未来感的"透明新生设计"重新定义了智能手机的美学语言。手机背部采用独特的晶透背板工艺，将精密内部构造以艺术化的方式呈现，营造出悬浮立体的视觉奇观。透明灰与透明黑两种配色方案，完美平衡了科技感与高级感。背板精心雕刻的纹理在光线流转间展现出迷人的光影变化，与NFC灵透线圈、闪能DART标等设计元素相得益彰，让实用科技成为视觉美学的一部分。这种大胆创新的设计理念，让Neo7 Turbo在众多旗舰机型中脱颖而出，成为彰显个性的时尚单品。 在惊艳的外观之下，真我Neo7 Turbo搭载了天玑9400e旗舰芯片，配合LPDDR5X内存和UFS4.0闪存组成的满级存储组合，安兔兔综合跑分高达245万，轻松应对各类重度使用场景。特别配备的"电竞抢网芯"技术，可以确保在网络拥堵环境下依然保持稳定连接。此外，该机内置7200mAh超大容量泰坦电池，搭配100W光速秒充，实现超强的续航能力。 真我Neo7 Turbo配备了一块6.7英寸1.5K分辨率京东方Q10旗舰屏，采用先进的144Hz超高刷新率，配合1.3mm视觉等窄边框，带来沉浸式的视觉体验。这块屏幕不仅拥有6500nit的超高峰值亮度和1800nit的全局激发亮度，更搭载了领先业界的4608Hz超高频PWM调光技术，大幅降低频闪对眼睛的伤害。

IT之家 7 月 15 日消息，Fortune 昨日（7 月 14 日）发布博文，报道称瑞银（UBS）预估苹果首款折叠 iPhone 的物料成本（BoM）为 759 美元（IT之家注：现汇率约合 5444 元人民币），定价在 1800~2000 美元（现汇率约合 12911 ~ 14345 元人民币）之间，预估初期销量在 1000~1500 万部之间。 瑞银拆解了三星 Galaxy Z Fold 特别版，分析显示该折叠手机的物料成本大约为 790 美元（现汇率约合 5666 元人民币），并以此预估苹果首款折叠 iPhone，认为其物料成本要低 4%，为 759 美元（现汇率约合 5444 元人民币）。 此前报告指出苹果首款折叠 iPhone 售价可能为 2000~2400 美元，成为苹果迄今为止最昂贵的手机。而瑞银的这份评估报告，认为售价在 1800~2000 美元，贡献利润率在 53% 至 58% 之间。 iPhone Fold 的发布预计将对苹果的供应链产生积极影响，包括 Amphenol、Hirose、TDK、Avary 和 SDI 等公司。这些公司目前的交易价格低于历史平均估值，新产品的大量生产可能会提升市场情绪和股价。 该报告指出以下关键供应链信息： 显示面板：三星显示预计将是主要的供应商，具备年产 1500 万部 7 英寸折叠 OLED 面板的能力，而苹果正在多元化其供应商，LG 显示也可能参与其中。 外壳和铰链：设备可能会采用钛合金外壳和液态金属铰链，Lens Technology、Amphenol 和鸿海（富士康）等供应商将从更高的物料成本中获得更多份额。 EMS 供应商：鸿海预计将负责初期组装，立讯精密作为次要合作伙伴，反映了苹果利用其成熟的制造生态系统的策略。

作者 | 程茜 编辑 | 李水青 智东西7月15日消息，近日，“大模型六小虎”之一MiniMax新动向频发。 昨日，据晚点报道，MiniMax接近完成近3亿美元（折合人民币约21.5亿元）的新一轮融资，投后估值超过40亿美元（折合人民币约287亿元）。“大模型六小虎”中，智谱、百川智能、月之暗面估值均超200亿元，零一万物、阶跃星辰超100亿元。 上个月，MiniMax前脚宣布启动“发布周”，一口气发了推理模型MiniMax-M1、视频大模型海螺02、通用智能Agent MiniMax Agent、端到端视频创作Agent海螺视频Agent、语音设计工具；后脚外媒彭博社就爆料，MiniMax正在筹备赴港上市。 MiniMax成立于2021年11月，去年3月获得6亿美元A轮融资，当时估值约为25亿美元（约合人民币180亿元），该轮融资由阿里巴巴集团领投，红杉中国、高瓴资本参投。此前，腾讯、米哈游等公司也参与了MiniMax的融资。 今日，MiniMax放出了其在7月10日的M1全球技术闭门会的技术实录，M1团队与香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face等技术人员，围绕RL（强化学习）训练、模型架构创新、长上下文展开探讨，主要干货信息如下： 1、针对有限上下文长度，RL能赋予模型新能力； 2、RL训练可以让模型获得范围广阔的知识； 3、只在数学和代码上进行RL训练，模型更容易产生幻觉； 4、Latent reasoning（隐性推理）可能是让模型用图像进行思考的一个方向； 5、Reward Modeling（奖励建模）、多智能体、AI自动化研究、非token空间推理是RL领域令人兴奋的挑战； 6、长上下文在Agent工作流中有巨大潜力； 7、混合架构将成为主流； 8、大模型领域，脱离硬件的纯粹算法研究正逐渐失去关注度。 如今大模型领域呈现出激烈的竞争态势，DeepSeek等模型引发行业震动的同时使得国产大模型格局深度洗牌，大模型六小虎纷纷调整战略求生存，在此背景下，MiniMax得到资本青睐，拿下大额融资、被曝冲刺IPO，其对于大模型在长文本处理能力、低成本训练等方面的有哪些创新点？这次技术闭门会有哪些独到见解能为业界提供参考？我们试图从其精华整理中找到答案。 一、揭秘M1背后闪电注意力机制，推理模型自我反思的关键是高效利用计算资源 今日放出的技术闭门会实录提到，MiniMax研究人员针对MiniMax-M1采用的混合线性注意力以及推理模型是否已经具备推理和自我反思能力进行了探讨。 MiniMax-M1是其发布周最先更新的模型，作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型，参数规模达到4560亿，每个token激活459亿参数，原生支持100万上下文输入以及业内最长的8万token推理输出，输入长度与闭源模型谷歌Gemini 2.5 Pro一致，是DeepSeek-R1的8倍。此外，研究人员训练了两个版本的MiniMax-M1模型，其思考预算分别为40K和80K。 MiniMax在标准基准测试集上的对比显示，在复杂的软件工程、工具使用和长上下文任务方面，MiniMax-M1优于DeepSeek-R1和Qwen3-235B等开源模型。 其博客提到，在M1的整个强化学习阶段，研究人员使用512块H800训练了三周，租赁成本为53.74万美金（折合人民币约385.9万元），相比其一开始的成本预期少了一个数量级。 M1是基于MiniMax-Text-01模型开发，采用了混合专家（MoE）架构和闪电注意力机制。 M1的闪电注意力机制可以高效扩展测试时计算。例如，与DeepSeek-R1相比，M1在10万个token的生成长度下只需消耗25%的FLOP，使得M1适合于需要处理长输入和广泛思考的复杂任务。 对于混合线性注意力会如何影响使用RL的推理模型的性能，技术探讨会中提到，在训练过程中，当其扩展到可处理数万token上下文长度的模型时，遇到了RL训练停滞不前，奖励信号在仅几百步后就不再增长的问题。这与线性注意力架构在这种规模下固有的训练不稳定性有关，会导致某些层激活值爆炸等，并使模型在训练和推理时的行为出现严重错位。 这使得其发现混合线性注意力的一个根本性权衡：效率极高，单位token的计算成本非常低，但通常需要生成更多的 token（即更长的推理路径）才能达到与full attention模型相同的性能。其工作证明：通过适当规模的RL以及合适的推理时算力，混合注意力模型能实现媲美Full Attention（全注意力）架构性能。 这对未来架构设计的一个关键启示——评估方法的重要性。为了公平地比较混合模型与其他模型，研究人员应该基于在给定任务下、固定总计算预算内的性能来进行评估，而不仅仅是比较固定输出长度下的效果。 被问及推理模型是否已经具备了System 2推理和自我反思能力，研究人员称，System 2推理和自我反思，可以被理解为从大语言模型基本原理中涌现出的、可被观测的模式。 首先其核心驱动力，是有效利用更大的计算资源来获得更好性能的能力。高级推理能力，是扩展这些资源后的直接结果，而非其根本原因。本质上，为模型提供更多的计算能力去“思考”，使得这些复杂的模式得以涌现。 其次，这种高级推理可以被看作是一种自动化的Prompt Engineering。对于数学或编程等复杂任务，模型学会了生成自己的内部思考过程，这实际上取代了人类提供详尽、分步式指令的需要。 对于写作等任务，模型在思考过程中会先对问题进行分析，并对写作步骤进行专业化拆解。它会独立地执行诸如规划和对问题进行更深层次分析等操作。这使得模型能够通过创建详细推理路径来“像专家一样思考”。 因此System 2推理和自我反思，实质上是如何高效地利用并扩展计算预算（Computation Budget），同时也是模型自动深化用户问题的体现。 二、从MiniMax-M1到大模型产业核心议题：模型架构创新、RL训练、长上下文应用 从MiniMax-M1出发，MiniMax团队成员与其他技术专家还探讨了当下大模型行业的其他核心话题，如模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域探讨了当前的前沿话题，有以下8大核心要点： 1、RL训练可增强有限上下文长度模型能力 首先需要定义模型的基础能力：对于给定上下文长度的模型，在一组特定问题上无限次尝试下的通过率（pass@k, k→∞）是多少，如果通过率为1，就表示这个模型能解决这类问题，通过率为0，则表示模型解决不了。 如果模型的生成长度，即模型思考过程的长度无限，RL无法赋予模型新能力，所有能用自然语言表述的问题，理论上模型都可以通过有限次的采样尝试来解决。 如果针对有限上下文长度，RL能赋予模型新能力。因为RL所做的是改变模型输出的分布，预训练后，模型可能需要至少10W tokens才能解决某个问题，但经过RL微调后，它可能只需要10K tokens。如果模型有限上下文长度是50K tokens，那么RL的确赋予了模型新能力。 在有限上下文长度下， pass@k是一个好的衡量指标。K的取值很重要，这取决于如何定义模型能力，如果定义是“模型至少有一次能解决这个问题”，那么应该用尽可能大的k来衡量pass@k；但如果定义是“模型能否在4次尝试内解决问题”，那应该去衡量pass@4。 目前Reward（奖励）是RL scaling的核心瓶颈，特别是如何为那些不基于结果的奖励（Non-outcome-based Reward）进行建模，比如，人类可以从别人写的一段文字或反馈中获得正面或负面的感受，但目前并没有很好的方法来对这种主观感受进行建模。 2、预训练的价值在于更多样化的数据分布 原则上可以，只要有足够的信息源就可以用RL来替代任何过程。某种意义上，预训练只是RL的一种特例，任何监督学习都可以被看作是一种特殊的强化学习。现阶段，RL训练阶段的数据分布，要比预训练数据的分布狭窄得多，这正是目前进行预训练能带来的最大收益——它让模型获得了范围远为广阔的知识。 但在当前阶段，预训练的价值在于可以在预训练阶段接触到更多样化的数据分布。目前RL研究的核心挑战之一是如何拓展至Reward清晰的环境之外。奖励建模（Reward Modeling）可能是一种解决方案，但更为通用的奖励信号依然是行业在探索的方向。 3、只在数学和代码上做RL训练更易产生幻觉 关于通用推理，至少在今年二月左右，大多数RL数据都来自于数学或编程领域。事实上，只在数学和代码上进行RL训练，模型更容易产生幻觉。SimpleQA等事实性基准、MMLU等多学科问答基准上模型的性能都会显著下降。 因此研究人员做通用推理数据集的动机之一，就是创建更多样化的RL训练数据。WebInstruct-verified数据集旨在为所有领域构建更大规模的RL训练数据，以便模型能够在不同领域取得进步，而不仅是数学和编程。 现在MiniMax尝试进一步扩大这个规模，之前，通过在预训练数据集中搜索可用的RL数据来扩大规模，其已经将其扩展到50万量级，现在正尝试通过检索更大规模的预训练数据集，从中获取越来越多样的RL数据，并采用在Mid-training（中期训练）进行RL的范式，而不仅仅是作为后训练。 4、隐性推理是让模型用图像思考的可能方向 目前很多视觉推理范式，核心大都集中在文本形式的思维链上，视觉部分固化为一个ViT（Vision Transformer）编码器，无法让模型在编码图像上花费更多计算资源。像视觉语言模型Pixel Reasoner或其他研究，正试图帮模型重新审视图像的特定区域，并对其进行重新编码，从而在关键区域上投入更多算力。 但这并不是从底层提升模型能力的方法，现阶段更像是权宜之计。因为现有的视觉编码器太弱，无法很好处理高分辨率图像，所以才尝试用其他操作操纵图像表示，然后从输入中重新调用并在此基础上进行推理。现阶段，重新调用帧或高亮显示等工具，实际上都只是在增强感知能力。 其他更复杂的图像生成技术等工具，能从根本上改变图像，其已经超越了单纯增强感知的范畴，比如在几何问题中画辅助线。这种方法如果奏效，未来或成为“用图像思考”的更强大版本。 但仍需解决其根本的瓶颈问题：如何更好地编码视觉像素，以及如何以更好的方式在抽象潜在空间（Latent Space）中进行视觉推理。 Latent Reasoning（隐性推理）可能是一个方向。机器人或具身智能领域的视觉推理需要在空间中思考，在这些涉及空间感的场景下，很多推理过程是隐式的，无法被清晰地表述或言语化。 5、多智能体、AI自动化研究是RL领域挑战 RL面临挑战之一是Reward Modeling，特别是如何超越那些结果容易被评估的环境；另一个可能很重要的领域是多智能体，多智能体目前更多受限于基础设施，而非理论研究；另一个领域是AI自动化研究——让模型自己训练自己，这与AGI的定义相关，即当模型可以在没有人类干预的情况下，自我训练并自我提升；非token空间的推理也存在机会。 6、长上下文是Agent的破局点 长上下文在Agent工作流中有巨大潜力，Agent完成某个任务时，能将整个代码库、API参考文档、历史交互数据等等，全部一次性喂给它。这种任务不能分几次调用来处理，因为智能体完成任务时掌握的关于这个项目的信息越多，产出的质量就越高。 研究人员有望从目前在大多数情况下，只能处理相当孤立任务的智能体，发展到那些能够管理复杂项目、同时保持完整上下文感知的智能体。 M1超长上下文模型的真正价值在于解锁了全新的企业级应用场景。例如，法律行业客户需要把文件一块一块地喂给大语言模型，并用一些窍门来优化检索和上下文管理。这样问题在于，可能错过埋藏在某个随机法律文件某一页中的关键细节。1M token的上下文窗口就可以一次性处理整个案件历史、所有相关判例以及所有其他信息源。 7、混合架构将成为主流 对比纯线性注意力和Full Attention，混合注意力机制（Hybrid Attention）是最有前景的方案。纯线性注意力机制有很多根本性局限，因为它的状态大小是固定的，因此，在处理长序列建模问题时表现不佳。 Full Attention虽然提供了灵活性，但其代价也显而易见：KV缓存大小会随着序列长度线性增长，并且训练复杂度也是平方级的。当序列不断变长时，高昂的推理和训练复杂度就会成为瓶颈。 混合架构将会成为模型设计的主流，因为随着对大规模部署和低延迟需求的增长，人们会越来越关心推理效率和模型的推理能力。未来如何进一步拓展混合注意力架构的空间，研究人员可能需要探索不是简单地用固定的比例来交错堆叠Softmax注意力和线性注意力层，或许需要更多样的混合架构形式。 在大模型领域，脱离硬件的纯粹算法研究正逐渐失去关注度。如果一项技术无法规模化，或者不能被高效地部署，那它就很难获得关注、形成势能。一个算法不仅要在理论上站得住脚，还必须在硬件上——尤其是在GPU或TPU这类加速器上高效运行。如今的算法研究者们还应该掌握一些底层的GPU编程工具，这才是当今在大模型领域做算法研究的正确方向。 混合架构目前的瓶颈在于基础设施。混合模型的有效性在去年就已经得到了很好的验证，但没有公司投入更多资金进行大规模验证。 8、混合架构推理速度对现实应用至关重要 在推理层面，随着混合注意力架构越来越流行，为了在SGLang或其他推理引擎中充分利用缓存感知和缓存复用等特性，研究人员需要为普通架构和混合架构设计统一的抽象层，这样才能简单地将所有优化应用到混合模型上。 此外当前MiniMax模型7+1层交错的架构可能会带来一些工程挑战，特别是在用计算图优化（Graph Optimization）进行部署时，因为不同层的计算和内存访问模式是不同的，这会导致GPU利用率不平衡。可能需要用一些技术来解决它，比如批处理重叠（Batch Overlapping）或者更先进的Pipeline策略。 从支持混合架构的技术层面来说，首先需要一个混合分配器（Hybrid Allocator），有助于管理混合架构的KV缓存。这些状态的生命周期与全注意力层的KV缓存并不同步，所以需要设计如何让它与现有的缓存机制、预填充、解码等环节协同工作。 其次，批处理重叠（Batch Overlapping）会很有帮助。采用了混合架构后，如果能将两个微批次（Micro-batches）重叠起来处理，只要比例计算得当，理论上任意时刻都会有一个微批次在执行计算密集型的Full Attention 操作，从而最大化GPU利用率。 从生产部署的角度来看，混合架构的推理速度对现实应用至关重要。例如，有一个客户，需要并发处理多个几十万token的请求。但对于使用二次方复杂度注意力的传统模型，在这种输入大小和并发量下，生成速度都会变得极慢。 结语：“大模型六小虎”发力 作为MiniMax推出的首个推理模型，MiniMax-M1是其在模型架构、算法创新上的最新探索。未来大语言模型在测试或推理阶段，往往需要动态增加计算资源或计算步骤来提升模型性能，尤其在Agent发展加速的当下，模型需要进行数十到数百轮的推理，同时集成来自不同来源的长上下文信息，才能执行任务。MiniMax在M1上的技术探索，对于推理模型能力、长上下文处理能力的突破或许均有可复用性。 与此同时，“大模型六小虎”之一的月之暗面也放出了其最新一代MoE架构基础模型Kimi K2，总参数量达到1万亿（1T），在预训练阶段使用了“MuonClip”优化器实现万亿参数模型的训练优化。 可以看出，被DeepSeek冲击的“大模型六小虎”现在正在卯足劲头，竞相通过技术创新开发更实用、更低成本的模型。

IT之家 7 月 15 日消息，今日，百度萝卜快跑宣布与全球最大的移动出行服务平台 Uber 建立战略合作伙伴关系，将萝卜快跑拓展至全球多个市场，并部署数千台无人驾驶汽车，为更多用户提供安全可靠的无人驾驶出行服务。 ▲ 图源百度公众号 按照计划，今年年底前双方将率先在亚洲和中东地区部署萝卜快跑第六代无人驾驶汽车，未来将逐步扩展至全球更多市场。服务上线后，乘客可通过 Uber App 呼叫到由萝卜快跑提供服务的无人驾驶车辆。 百度创始人李彦宏表示：“我们致力于让更多市场和更多用户享受到无人驾驶技术的成果，与 Uber 的合作是萝卜快跑在全球范围内部署无人驾驶汽车的一个重要里程碑。我们将与 Uber 一同，为世界各地的乘客提供安全高效的出行方式。” “这一合作是全球最具代表性的两家科技公司强强联合，共同定义未来出行。”Uber 首席执行官达拉・科斯罗萨西（Dara Khosrowshahi）表示，“作为世界上最大的移动出行平台，Uber 业务涵盖出行、配送和货运，具有独特的优势，可以将萝卜快跑无人驾驶技术快速推向全球市场。” 目前，萝卜快跑已在全球部署了超 1000 台无人驾驶汽车，足迹遍布香港、迪拜、阿布扎比等 15 个城市，为全球用户提供了超过 1100 万次出行服务，累计安全行驶里程已超过 1.7 亿公里。

快科技7月15日消息，分析师郭明錤发文表示，为了确保能在2026年下半年量产折叠屏iPhone，苹果最终决定采用三星提供的无折痕面板，放弃自家方案，同时供应商Fine M-Tec也将从中受益。 郭明錤指出，铰链是实现无折痕的关键部件之一，折叠屏手机产生折痕的主要原因在于，屏幕反复弯折造成应力集中，使材料产生永久形变，金属板能分散弯折产生的应力，降低材料超出弹性限度的风险，进而减少折痕的形成。 因金属板需要高度配合显示屏来完成设计，所以三星提供给苹果的无折痕设计方案中包括了Fine M-Tec设计制造的金属板。 Fine M-Tec将在越南生产显示器金属板，预计将在2026年Q1开始出货，单价约30-35美元，预计2026年出货量约1300-1500万个，考虑到下游良率与维修需求，此零组件出货量高于终端产品组装量。 为满足苹果对无折痕的高要求，供应商将导入镭射钻孔，从而实现微结构设计，这将有利于引导应力并最终达到无折痕的视觉效果，因折叠屏iPhone金属板导入镭射钻孔，故单价较高。 据爆料，苹果折叠屏iPhone最快会在2026年9月登场，预计和iPhone 18系列同台亮相。

凤凰网科技讯（作者/坨坨） 7月15日，理想汽车CEO李想在社交媒体平台发布动态，就理想i8的相关泄密情况作出回应。他表示，“泄密打乱了理想i8的发布节奏，按原计划今天不会发布内饰图。此次泄密与用户、媒体无关，是我们自己低估了理想i8潜在用户的‘求知欲望’。” 李想还附上了两张从其他渠道获取的理想i8内饰图，并建议网友关注理想汽车后续的官宣图。 随后理想汽车官方也放出了内饰图。 此外，李想透露，近期理想汽车会陆续在四个城市举办理想i8媒体品鉴活动，相关内容也会陆续释放。关于理想i8为何如此设计以及真实体验如何，消费者可以静待第三方专业媒体的解读。 此前有消息传出，理想i8的内饰图遭提前泄露，甚至有参与评测体验的博主透露，签订的保密协议金额高达1000万元，引发广泛关注。 理想i8采用六座布局，取消了双A柱设计，采用大角度倾斜前风挡、隐藏式门把手与半封闭式轮圈，车身尺寸为5085mm×1960mm×1740mm，轴距达3050mm；动力上，理想i8搭载自研碳化硅双电机四驱系统，最大综合功率达400千瓦；电池方面，新车全系标配5C三元锂电池，提供90.052kWh和97.842kWh两种容量选择，对应CLTC续航里程分别为670km和720km。 该车将于7月17日开启预订，7月29日正式上市。

快科技7月15日消息，享界S9T官图发布后，不少人称其为鸿蒙智行颜值最高的车，如此评价确实有其道理。 就在今日，一台享界S9T实车曝光，而让人没想到的是，余承东本人竟然坐在主驾驶，而享界的新任产品经理则正在给他做讲解。 这台曝光多点S9T采用了“绿野仙踪”的配色，也就是官图上展示的同款配色，低调内敛，但又不失豪华感。 此次展示的实车细节颇多，比如S9T使用了20英寸的密辐条锻造轮毂，中间已经配备了享界的品牌Logo，从轮拱间隙看，这款车大概率会提供空气悬架，而此次实车展示的则为最低间隙。 同时该车延续了无框车门，进一步提升整车的颜值，翼子板上配有摄像头和固体激光雷达，设计和S9增程版保持一致，而车顶192线激光雷达也做了优化处理，与车身融入更为和谐。 车内布局目前依旧是个谜，从这张图上倒是能看到中控屏，但不清楚是否配备副驾驶娱乐屏。 动力方面，参考享界S9车型，享界S9T旅行版同样会提供纯电和增程两种版本，其中增程版无疑是走量版。 值得一提的是，前段时间在享界品牌之夜上，余承东曾表示自己要开着S9T去大草原实测，也许不久的将来，去内蒙古旅游的朋友就能和他偶遇。

OpenAI暂时还是世界上最牛的AI初创公司，但这家公司正面对科技巨头们的疯狂挤压，以及中国科技公司带来不确定性，挣脱牢笼，恐怕需要再重复一次ChatGPT的奇迹时刻。 数读社原创 作者 | 老牛 #1 “魅魔”华人工程师 Business Data Analysis Grok 4发布会上，马斯克身边出现了两个华人面孔。这两位华人坐在了C位，甚至将主角马斯克挤到了角落。 两人分别是吴宇怀和吉米·巴（Jimmy Ba），是马斯克xAI公司的创始团队成员。其中，吉米·巴师从“AI教父”杰弗里·辛顿，论文过去五年被引用22万次之多，是当之无愧的学术大牛。吴宇怀则是彻头彻尾的中国人，出生于杭州建德，9年义务教育在国内完成，如今刚满30岁。 2023年，马斯克公布了xAI公司的12人初创团队，华人几乎占据了半壁江山。除了上述二人，还有杨格、戴子航和张国栋三人。 杨格本科、硕士均毕业于哈佛大学数学系 ，曾在微软雷蒙德研究院当研究员。 戴子航本科毕业于清华，硕士和博士毕业于卡耐基梅隆大学，曾是谷歌的高级研究员。 张国栋本科毕业于浙江大学，多伦多大学博士，曾在谷歌和DeepMind工作。 从名字就能看出三人均是华人。 马斯克并不是唯一对华人情有独钟的大佬。就在近期，扎克伯格掀起的挖角大战，华人工程师同样广受关注。 挖角堪称疯狂，扎克伯格启动“超级智能团队”计划，领导者名为汪韬，此前是Scale AI首席执行官，工作地点紧邻扎克伯格本人，受重视程度极高。 在此基础上，扎克伯格还开启“BOSS直聘”，高薪挖角硅谷精英。 最知名的事件当属1亿美元薪酬挖角事件。据《连线》杂志，扎克伯格为顶级AI人才开出了四年、总额高达3亿美元的薪酬方案，其中第一年的薪酬就超过1亿美元。 天价薪酬的主角叫余家辉。 余家辉本科毕业于中国科学技术大学少年班，主修计算机科学专业。 他先后在Google Brain和OpenAI等顶尖AI研究机构任职，参与了多个里程碑式模型的研发工作。谷歌学术被引量已经达到了33000+。 1亿美元薪酬事件传出后，有人甚至将余家辉与足球明星C罗做了对比，用以凸显薪酬的疯狂程度。当然，Meta进行解释称，这一数字并非直接给到个人的年薪，而是包括各种福利和奖励在内的总包方案，侧面承认了天价年薪的真实性。 除了余家辉，苹果基础模型团队负责人庞若鸣（Ruoming Pang）也被挖角到Meta。他的薪酬传言更加离谱，有报道称他的薪酬水平达到了2亿美元。 庞若鸣曾经是谷歌首席软件工程师，1998年毕业于上海交大，随后取得美国南加州大学计算机科学硕士学位，以及美国普林斯顿大学计算机科学博士学位。 目前，在扎克伯格目前公布的“超级智能团队”中有14名成员，其中，8位是华人，且多数来自OpenAI和谷歌DeepMind。 华人工程师，已经成为全球AI产业的支柱力量，他们的流动，很可能会直接影响着科技巨头的AI进展。 万亿科技大厂争抢华人顶尖人才，AI军备战之下，有的企业展现手腕，有的企业则正在陷入前所未有的危机。 #2 第一AI公司的轮回 Business Data Analysis 扎克伯格挖角的主要“受害者”是OpenAI。有报道称，至少八名核心研究员集体跳槽到了Meta。 余家辉是其中之一。在OpenAI，他深度参与了GPT-4o、GPT-4.1等模型的研发。 常慧文（Huiwen Chang），本科清华，博士普林斯顿，GPT-4o图像生成的共同创建者。 任泓宇（Hongyu Ren），本科北大，博士斯坦福，是o3mini、o1mini等模型的创建者和核心贡献者。 赵晟佳（Shengjia Zhao），本科清华，博士斯坦福，参与了GPT4、o1等核心项目的研发。 林吉（Ji Lin），本科清华，博士MIT，参与构建o3/o4-mini、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5、4o-imagegen和Operator推理堆栈。 有报道称，这场挖角非常凶险。OpenAI内部的Slack群里，几个核心研究员的账号突然变灰。 核心成员一夜“叛逃”，激怒了研究主管Mark Chen，他在内部备忘录里写下了一句疯传硅谷的话：“我感觉五脏六腑都在翻腾，就好像有人闯进我们家，偷走了我们的东西。” OpenAI 招聘主管直接破防，连发多条推文，批评Meta挖角方式过于激进。 创始人奥特曼在内部群里称，Meta 的行为有些令人反感。据《连线》杂志，他吐槽扎克伯格说，“我已经记不清他们从这里挖了多少人来当首席科学家了。” 奥特曼还试图安抚人才，方式也非常“卑微”。他表示，Meta 更看重短期薪酬，而非长期创新文化。 另外根据公开的报道，奥特曼在接受采访时刻意表现得很豁达，但他是边说“fine”边摇头，在阐述留住人才策略时，他略带磕巴地说到，“有伟大的使命和真正有才华的人”。可见内心是有焦虑感的。 在这场挖角大战中，OpenAI变得非常被动。 OpenAI并不无辜，此前，他们还是挖角的主角。余家辉在加入OpenAI之前，曾经是谷歌的重要人才，他参与了谷歌Gemini的研发工作。常慧文在加入谷歌时一直在谷歌担任研究科学家。去年12月，OpenAI直接从谷歌DeepMind挖走了3名顶级工程师，其中就包含上文提到的翟晓华。 如今，风水轮流转，OpenAI成为了被挖角对象。 挖角并不是多么致命的问题，真正问题严重的OpenAI的管理问题。 #3 重蹈仙童半导体覆辙？ Business Data Analysis 从名噪一时开始，管理问题一直是OpenAI最为烦恼的问题。 2022年11月，ChatGPT问世，名声大噪，开启了AI大模型时代。随后，OpenAI趁热打铁，发布了4.0版本。 就在全世界目光都聚焦到这家AI初创公司的时候，一场宫斗大戏上演。 2023年11月，首席科学家伊尔亚·苏茨克维和3位董事将CEO奥特曼和董事长格雷格·布洛克曼踢出局。故事并没有就此结束，包括微软在内的投资人和OpenAI内部诸多员工，敦促董事会撤销决议。 随后，700多名员工以辞职威胁，逼宫董事会请回奥特曼。 最终，宫斗落幕，首席科学家伊尔亚发声明表示后悔，奥特曼重回CEO宝座。 这次宫斗，看起来并未对OpenAI带来实质性影响，公司随后照常发布了多个版本的大模型。但实际上对内部的伤害巨大，人员流失也不可避免。 首席科学家伊尔亚宫斗失败后，灰头土脸地离开。计算机科学家约翰·舒尔曼宣布离职，产品副总裁Peter Deng、安全团队负责人詹·莱克也先后辞职。 OpenAI实际一直处在震荡当中。 据报道，首席科学家、首席技术官、首席研究官、Sora视频生成模型负责人、GPT-4o多模态模型负责人在内的至少十几位中高层领导已经先后更换，2015年帮助创立OpenAI的13人中，仅有3人还留在OpenAI。 OpenAI的管理难题，更多在于，这家公司的理想与现实产生了偏差。 2015年，奥特曼、彼得·蒂尔、里德·霍夫曼(Reid Hoffman)和马斯克等共同创立了OpenAI，最初这家公司定位于非营利组织，定位是“确保通用人工智能造福全人类”，公司也由此被架到了如此恢弘的目标上无法降低身段。 当大模型研发投入越来越高，OpenAI不得不面临抉择，究竟是继续当初的崇高理想，还是向现实屈服。 OpenAI选择了后者。2019年，OpenAI创建了限制性盈利实体，并随后引入了微软的10亿美元融资。 2022年的彻底爆发以及随后的惨烈竞争，让这家公司很难坚持当初的路线。保持领先需要更大的投入，引入投资者需要放弃一些理想主义，拥抱商业化。 2023年至今，OpenAI完成了三轮融资，分别是100亿美元、66亿美元以及400亿美元，其中，在软银主导的400亿美元投资中，OpenAI被要求从非营利架构向营利性实体的转型。 OpenAI希望竭力避免成为当年的仙童半导体。后者曾经聚集了半导体最顶尖的人才，一度成为世界上最富创造力的半导体企业，但由于母公司短视，内部人才流失，成为滋养硅谷的“西点军校”，没能兑现期待。 但实力强大的对手面前，OpenAI也许不是想不想的问题。 #4 东方力量 Business Data Analysis 今年年初，奥特曼罕见服软。 在接受采访时，他说道，OpenAI的闭源策略“站在了历史错误的一边”。逼迫奥特曼做出这样的表态，是因为来自东方的开源模型DeepSeek。 作为开源系统的DeepSeek，彻底打破了OpenAI筑起的高墙。 DeepSeek用557.6万美元的训练成本、算力受限的英伟达H800 GPU集群，在数学、代码、自然语言推理等任务上，比肩了投入数十亿美元的ChatGPT。彻底打破了大模型“越强越贵”的成本诅咒、“性能-成本-速度”的不可能三角。 短短几个周内，OpenAI不仅推出了类似的推理功能，还加快了在推理技术上的投入力度，以应对DeepSeek带来的巨大压力。 4月，奥特曼宣布将试水开源，几个月内发布“强大的带有推理能力的全新开放权重（open-weight）模型”。 这个模型原本是今年夏天最受期待的模型，然而，就在马斯克发布新模型的同一天，奥特曼推迟了开放模型的发布。此前，已经推迟了一个月，这一次是无限期推迟发布。 OpenAI迫切想证明其领先能力，但是硅谷有xAI、Google DeepMind 和 Anthropic等大厂，中国有DeepSeek、通义、豆包大模型，OpenAI的任务越来越艰巨。 美国科技大厂的挖角大战，让OpenAI面临巨大的人员流失，而中国工程师的与日俱增的影响力，让OpenAI即将面临另一个市场的巨大未知。 从DeepSeek以后，通义千问、豆包、Kimi相继推出了新版本，这对于OpenAI或许尚可应对，真正隐忧的还是人才。 能够看到，Meta挖角的众多华人工程师中，很多人的本科都是在国内完成，这侧面证明，中国高等教育输送的人才含金量已经非常高。如果中国AI公司能够给出更高待遇，未来截胡OpenAI，乃至xAI、Google DeepMind和Meta的情况很可能会发生。 事实上，这样的事情已经在上演。 为了应对AI竞争，字节挖来了谷歌DeepMind前副总裁吴永辉。 吴永辉是Google Fellow级别的人物。在谷歌，Google Fellow是终身荣誉，只有顶尖工程师才能享有这个称号，可谓凤毛麟角。 在AI领域，吴永辉是谷歌神经机器翻译项目及Rank Brain项目的主要贡献者之一。在2023年谷歌大脑和DeepMind合并之后，他曾参与到谷歌大模型Gemini的研发工作，是Gemini应用总技术负责人之一。前文所述的余文辉，是吴永辉的嫡系弟子。 能够挖来这样的技术大牛，可见中国科技公司也对这场竞争充满野心。这样千金买马骨的戏码，会吸引更多优秀人才。 这种背景下，OpenAI的后劲显得不足。 #5 穷兵黩武 Business Data Analysis 7月12日，谷歌 DeepMind 宣布收购Windsurf，其员工将专注于 DeepMind 的编程智能体和工具使用方面的 Gemini 项目。这家公司原本是OpenAI的猎物。 为了赢下AI之战，美国巨头之间已经撕下来表面和谐。 OpenAI也在变得愈发激进。 为了反制，OpenAI挖角了四位技术大牛，分别是：大卫·刘，曾在特斯拉担任软件工程副总裁12年；乌代·鲁达拉朱，xAI及X公司前基础设施工程主管；迈克·道尔顿xAI基础设施工程师；安吉拉·范，Meta AI的长期研究员。 实际上，为了留住人才，OpenAI已经非常疯狂。 其最新的财报数据显示，公司去年股权激励共烧了44亿美元，比全年营收还多出19%。占营收119%的股权激励，在所有科技公司中都是闻所未闻的。谷歌上市前股权激励占营收16%，Facebook是6%。 OpenAI把挣来的钱，还贴上了一些，塞给员工，为的就是防止他们跑路。 这样客观带来的结果是，早期投资者的份额被稀释成废纸，越来越难以拿到新的融资。 这像极了产业互联网时代的“烧钱”大战，只不过烧的钱落到了工程师们的口袋里。没有公司会停下来，OpenAI自然也停不下来。但面对万亿美元市值的科技巨头挖角，OpenAI能给到的诚意只有股权和很虚的“企业文化”，非常被动。 这不是长久之计，但OpenAI似乎没有更好的办法。 这家公司仍然是世界上最牛的AI初创公司，但这家公司正面对科技巨头们的疯狂挤压，以及中国科技公司带来不确定性，挣脱牢笼，恐怕需要再重复一次ChatGPT的奇迹时刻。

摘要： 站在二次上市的重要节骨眼上，核心销售岗位换帅、董事长清空社交媒体，这家曾被称为“扫地茅”的公司到底在筹划什么？ 凤凰网科技 出品 作者｜周遐观 编辑 | 董雨晴 气势汹汹杀入洗衣机市场，石头科技很快被现实打了一巴掌。 近期有报道显示，石头科技围绕洗衣机事业部开启了裁员调整，包括南京的产品项目组从12人裁至4人、供应链团队从40余人裁至10人左右、深圳出海业务团队仅留4人等；此外，产品部、供应链等多部门负责人也被免职。 有知情人士告诉凤凰网科技：“南京和深圳两地都裁了不少人，同事在上周去了他们（石头科技）处理与亚马逊相关业务的办公区，位置空置了好多。” 不仅是创新业务出师不利，石头科技内部也在酝酿一场人员震动。半月前，据雷峰网报道，石头科技清洁产品业务单元总裁及全球销售主管钱启杰已宣布离职，王恺靖接任，其此前是石头科技市场总监。 凤凰网科技了解到，钱启杰是昌敬一手提拔起来的老人。2024年之前，钱启杰的职务集中于供应链与制造管理。2024年，原全球销售负责人程飞离职后，钱启杰才临时接任全球销售负责人一职。 王恺靖则是技术出身，本科与研究生均毕业于北京航空航天大学，研究方向则是卫星惯导组合导航。也因此，其在行业的争议点在于，“搞技术的人搞市场，不符合其专业定位”。 就在今年4月，昌敬还清空了微博、抖音等平台内容。社交媒体曾是昌敬对外发声的重要窗口，曾多次发布极石汽车的相关内容。创始人套现近9亿，却“劝投资人耐心一点”的言论也出自昌敬抖音。 6月27日，石头科技正式向港交所递交了招股书，开启其自2020年成功登陆科创板后的二次上市动作。 站在二次上市的重要节骨眼上，核心销售岗位换帅、董事长清空社交媒体，这家曾被称为“扫地茅”的公司到底在筹划什么？ 洗衣机事业部大动干戈裁员，消费者懵了 “避雷石头H1 Neo洗烘一体机，它有严重设计缺陷，烘干功能寿命非常短，不到半年就烘不干衣服了。”“新买的石头小型洗衣机，不到一个月就发生故障。”“石头分子筛洗烘一体机H1 Air，首次使用就出现异响。”最近，有不少消费者吐槽石头科技的洗衣机产品。黄先生在某社交平台表示，他在去年1月购买的石头科技洗烘一体机，已经让售后上门维修3次。 图｜黄先生的吐槽帖 类似这种问题反馈在黑猫投诉上也非常多。“今年3月20号，下单的石头分子筛洗烘一体机H1 Air，4月18号安装，首次使用就出现脱水震动异响；6月5号换货后再次安装，17号又出现同样的异响，维修师傅说修不好。”消费者Susie不满地说道。 值得注意的是，此前出现故障，消费者还可申请售后上门服务；但眼下，一则突发消息传出——南京石头科技洗衣机项目组突遭“大瘦身”。虽然，作为新兴品牌，石头在国内的部分售后一直是外包给海信爱家的，但如此大动干戈的裁员还是加重了消费者的售后焦虑。“本来，他们的售后体验就不怎么好。我买的迷你洗烘一体机M1S，外观上有瑕疵申请换货，处理了3天、换了几十个客服都没解决。现在还要大面积裁员，真不知后面遇到问题，能处理成什么样？”网友“10月的皮卡丘”告诉凤凰网科技。 针对消费者们最关心的，大范围裁员是否会影响洗衣机等产品的售后这一问题，截至发稿，石头科技官方并未给出回应。 曾因董事长言论引发不满 昌敬曾是石头科技的灵魂人物，也是个连续创业者。 早在2010年，乔布斯带着IPhone4火遍全球时，昌敬就瞧准了智能手机“拍照”的机会，开发了一款名为“魔图”的App，帮助用户P图。因为切中了用户爱美和分享的需求，该App一经面世，便大获成功，一年时间就收获了1000万用户，随后又被百度以1200万美元的价格收购。 创业2年，才30岁出头就实现财务自由的昌敬，转头又将注意力放在了扫地机器人上。 2014年的扫地机器人，还被叫“智障机器人”，因为采用的是“碰撞技术”，只有在碰到墙壁、家具等障碍物时，才能转换方向，使用体验极差。昌敬也抓住了这个痛点，用一份PPT说服了雷军，拿到了3000万融资款，誓要研发出一款真正智能的扫地机器人。 2016年，石头作为原始设计商，为小米研发出第一款扫地机“米家智能扫地机器人”，售价1699元。因为比竞品多了激光雷达和路径规划的功能，该机器一上市就打爆了市场。 图｜石头智能扫地机器人 2020年2月顺利登陆科创板后，为了快速实现商业化和规模增长，石头与小米进一步切割。上市当年，石头实现营收45.3 亿元，净利润 13.69 亿元。虽然，营收和净利增速较此前有所下降，但仍旧是一个好开端。 此后的4年时间里，石头的业绩节节攀升，营收在2024年突破百亿大关，达到了119.18亿元，净利润也来到了19.77亿元。特别是海外市场，表现颇为亮眼，占总营收的比例超过了50%，产品在全球170多个国家有售卖。 但转折点也在这一年到来，据石头科技披露的2024年财报，全年实现营收119.4亿，同比增长38.03%；实现净利润19.77亿，同比却下滑了3.64%。其中，Q3\Q4是最为严峻的两个季度，Q3石头科技营收25.91亿元（同比+11.9%），但净利润仅3.5亿元（同比-43.4%），创上市以来最大单季度跌幅，此后Q4净利下滑26.99%，2025年Q1下滑32.92%，形成持续性颓势。 投资人对石头科技的业绩表达了强烈的不满，更令他们气愤的是，石头科技业绩大跌的同时，昌敬却在抖音平台发布了众多关于其个人参加“沙漠越野”活动的视频，引发了投资者对其“不务正业”的讨伐。 对于这些质疑，昌敬专门发布视频称，铺天盖地的评论为其带来了一定的困扰。他希望持有石头科技股票的投资者可以“耐心一点”，现在是一个战略的转型期，特别是一个阵痛期，势必会带来公司的一些变化，这些变化都是为了以后更长远的发展。 但就是劝投资人耐心一点的昌敬，2023年至2024年间却多次减持石头股票，累计262.82万股（占公司总股本约2.06%），累计套现金额8.88亿元。 减持期间石头科技股价持续下行，较2021年巅峰时期下跌超60%。尽管投资者们多次呼吁昌敬回购股份，但后者并不为所动。 二次上市，谁还敢买单？ 就在裁员一事闹得沸沸扬扬之际，石头科技要登陆港股的消息也引发关注。 6月27日，石头科技正式向港交所递交了招股书，这家被称作“扫地茅”的科技公司，正式开启了自2020年成功登陆科创板后的二次上市征程。 至于此次赴港上市的考量，石头科技表示是为了拓展融资渠道与优化资本结构，为公司提供更广阔的融资平台，满足其业务扩张对资金的大量需求；同时引入新的投资者，优化公司的资本结构，增强财务稳健性。 不仅海外市场面临渠道拓展压力，国内市场同样有着不小的研发难题。 随着扫地机器人赛道天花板逼近，石头选定的跨界赛道，是洗衣机领域的洗烘一体机。其研发的 “分子筛技术” ，原本有望解决传统洗衣机烘干损伤衣物、机身高度难控制的痛点。 图｜使用“分子筛技术”的石头热泵洗烘套装 Z1 Max Ultra。图源｜企业官网 但传统白电市场早有海尔、美的垄断产业链数十年，原材料采购成本低、零部件供应稳定，在供应链上有着天然优势。而石头主要采用轻资产的代工模式，在供应链议价能力和整合能力上相对薄弱，成本控制难度大。 其次在渠道建设上也并不完善。传统白电厂商，早就建立了覆盖全国乃至全球的销售渠道和售后服务网络。而石头，正如前文消费者们所经历的那样，此前他主要依赖线上渠道，在线下渠道和售后服务体系搭建上，与传统大厂相比都存在较大差距，难以通过服务打动消费者。 更重要的是，虽然石头在扫地机器人领域有较高知名度，但在洗衣机领域，知名度远不如传统白电品牌。 目前，石头科技在洗衣机领域显现出的是极低的投入产出比。 2024年智能硬件板块中的 “外购配件 / 整机” 分项金额为 2.49 亿元，同比增长197.57%；而主要用于满足洗衣机业务需求的分项金额为 2.29 亿元，同比却大增 406.47%，是前者的2倍还多。 另外在研发上，2024年投入了9.71亿元，同比增长 56.93%，其中洗衣机品类研发投入就达到了 4 亿元。另外在渠道上，石头也在全国20个省份开出了113 家门店。 如此多的努力反映在收益上，洗衣机业务仅收获毛利率33%，远低于主业扫地机器人的52%。今年1季度录得净利润2.67 亿元，较上年同期下降32.92%。 招股书显示，本次“上市募资主要用于国际化业务拓展，产品研发拓展及产品组合扩充，运营资金补充及公司一般业务用途等”。但从更现实的角度来看，这也是在业务增速放缓的背景下，重构资本故事，寻找新一轮现金输血。 不过，石头科技的港股梦能否如愿，还要经受多轮考验。此前已有大量投资者信心受挫，直言 “买石头股票让我有抑郁情绪了”。 虽然有观点认为，石头科技此次裁员本质是战略试错后的紧急纠偏。但在资本压力与市场竞争双重挤压下，通过斩断洗衣机业务以保全现金流，全力冲击港股上市的目标能否实现，仍然是未知数。 更重要的是，如何修复消费者信任、稳定核心团队及重塑资本市场信心，仍是其发展路上的关键挑战。

特斯拉在印度的首家展厅 凤凰网科技讯 北京时间7月15日，特斯拉今天正式进入印度市场，该公司在孟买的首家展厅将开门迎客，点中已经陈列了焕新Model Y。 与此同时，特斯拉也公布了Model Y在印度的售价，Model Y后轮驱动版售价为598.9万卢比(约合49.95万元人民币)，长续航后轮驱动版的售价为678.9万卢比(约合56.62万元人民币)。 相比之下，在中国，焕新Model Y后轮驱动版售价为26.35万元人民币，长续航全轮驱动版售价为31.35万元人民币。 Model Y印度售价 根据此前报道，印度销售的Model Y在中国生产。(作者/箫雨)

凤凰网科技讯 7月15日，吉利控股集团宣布，旗下吉利汽车与极氪科技正式签署合并协议，吉利汽车将收购除其已持有股份外的全部极氪股份，极氪股东可选择以现金或置换吉利汽车股份作为对价。

被梁文锋靠着DeepSeek抢走风头近180天后，杨植麟正借助Kimi更新试图卷土重来。 近期，Kimi K2新模型发布后，引来外部试用高潮。Perplexity CEO阿拉温德发文称，内部将很快用K2进行后训练，以对外提供服务。此前DeepSeek R1上市后，也被第一时间引入Perplexity。 试图通过模型更新从DeepSeek手中抢回注意力的不止Kimi一家。据字母榜（ID：wujicaijing）获悉，7月底，“AI六小龙”中的阶跃星辰、智谱AI，都将发布自研的新一代基础大模型，科大讯飞也将赶在月底推出自家全新模型。 当一众大模型玩家都在比拼模型更新和产品体验之际，迟迟没有大动作的DeepSeek，不出意外迎来了自身流量和产品使用率的下滑。 DeepSeek自1月以来的爆发式增长，仅持续了2个月时间。从4月份开始，DeepSeek月活跃用户数便掉头向下。QuestMobile数据显示，截至5月份，DeepSeek月活跃用户规模为1.69亿，环比下滑5.1%。 随着月活用户规模下降，DeepSeek的下载量排名也急速下坠。曾经一度在中美两地的苹果App Store 免费应用下载榜上夺冠的DeepSeek，如今已经被挤到了30名开外。 来自SemiAnalysis半导体研究机构的一份报告，更是直观展现了DeepSeek在用户使用率方面的下降态势——从年初7.5%的峰值，回落至5月底的3%，官网访问量也同期下降了29%。 梁文锋并非没有准备。早在2月份，路透社就曾爆料，DeepSeek内部正在加速推出R2模型，该模型原计划在5月初发布，但现在官方希望能尽早发布。 但直到7月中旬，R2模型仍迟迟未见。The Information曾爆料称，阻挡R2模型上线的一大原因是，英伟达H20芯片的意外禁售，使得DeepSeek在算力储备上出现紧缺状况。梁文锋担心新模型一旦上线，会因为短时间内调用量过高而造成体验不佳。 年初R1模型爆火后，梁文锋的低成本大模型训练方法，还意外带火了H20芯片在国内的需求。 自2023年以来，H20芯片是英伟达可合法出口至中国的最强AI芯片。但在DeepSeek影响之下，4月份，美国对其实施新的出口管制许可，其被禁止卖入中国市场。 如今，上述禁令终于迎来转机。7月15日，在黄仁勋年内第三次访华之际，英伟达官方公告，公司正在提交重新销售H20芯片的申请，且美国政府已向英伟达保证将授予许可证，接下来，公司将尽快启动交付程序。 面对被同行抢跑的竞争格局，高端算力遇阻的梁文锋，意外等来了黄仁勋送来的一场及时雨。 R1发布近半年来，动作寥寥的DeepSeek，不可避免陷入不进则退的现实困境之中。 在国内其他大模型玩家卯足劲头追平乃至超过DeepSeek模型性能之际，梁文锋只是带领团队出着一些小招式，如DeepSeek V3模型完成小版本升级，上线新版本DeepSeek-V3-0324，随后又更新了以DeepSeek-V3为基础模型微调而来的DeepSeek-Prover-V2——一款数学定理证明模型。 最近的一次动作还要数5月底完成的DeepSeek R1小版本升级。但值得注意的是，DeepSeek-R1-0528仍然使用的是2024年12月所发布的DeepSeek V3 Base模型微调而来，并非基于新一代的V4模型。 官方介绍中，DeepSeek-R1-0528更多是在后训练过程中投入了更多算力，以此来提升模型的思维深度与推理能力，其在数学、编程等方面的整体表现，逼近OpenAI o3与谷歌 Gemini-2.5-Pro等国际顶尖模型。 但缺乏大版本升级，只是在小版本上修修补补的DeepSeek，遭遇的直观后果之一便是，外界给其贴上的性价比标签，正在一点点被重新撕下。 一贯以性价比开道的DeepSeek，在过去近半年内，正在被阿里、字节、百度等科技大厂夺走自身的性价比标签，科技大厂纷纷推出了API价格更低的同类模型。 百度创始人李彦宏更是贴脸开大，吐槽DeepSeek除了没有多模态之外，使用起来还慢且贵，“中国市场上绝大多数的大模型API调用价格都比DeepSeek满血版要低，而且速度也更快。” 现在，蓄足实力的“AI六小龙”们，通过新的模型更新，也开始在性能和价格上纷纷挑战起DeepSeek的性价比。 7月份新上线的Kimi K2模型，同样选择了开源，并成为国内开源领域首个总参数量达到1万亿的MoE架构基础模型。 官方介绍，在SWE Bench Verified、Tau2、AceBench等一系列基准性能测试中，Kimi K2 均取得开源模型中的SOTA成绩，在DeepSeek擅长的代码、数学推理任务上实现了反超。 价格上，Kimi K2每百万输入tokens收费4元，每百万输出tokens收费16元，对齐了DeepSeek在标准时段（8点半到夜间12点半）的API价格体系。 Kimi之外，6月中旬更新的MiniMax-M1模型，号称世界上第一个开源的大规模混合架构推理模型，其号称整个强化学习阶段只用到512块H800三周的时间，租赁成本只有53.47万美金。对比DeepSeek，其V3模型训练是在2048块H800上实现的，总花费约为557万美元。 摸着DeepSeek过河的一众国产大模型玩家，纷纷在模型性价比上完成了抢跑。对比国外的OpenAI，尽管各家也都在推出各类平替模型，但OpenAI的总调用量依然保持稳定的秘诀，主要在于其在基础模型能力上依然保持着行业头部的水平，始终领先着竞争对手将近一代的差距。 相比之下，DeepSeek爆火出圈的R1，也只是做到了比肩o1的水平，而非彻底超越OpenAI的存在。所以，这也能部分解释为什么短短半年内，DeepSeek官方应用和管网流量就相继迎来了下跌，而ChatGPT却依然维持稳定增长。 不过，需要注意的是，尽管DeepSeek自身流量在下滑，但在第三方平台，R1和V3模型的总使用量仍在持续快速增长。SemiAnalysis给出的数据显示，第三方平台托管的 R1 与 V3 使用量，自R1发布以来已增长近 20 倍。 之所以会造成上述反差局面，SemiAnalysis认为DeepSeek更多是败在了Token经济学上。 虽然外界一般都以每百万 tokens的价格来衡量各个模型的性价比，但这一方法并不总是有效或合理，“因为这忽略了具体工作负载和用户需求。”SemiAnalysis分析师指出。 包括延迟（模型生成首个 token 所需时间）、吞吐率（每个token的生成速度）、上下文窗口等因素的差异，都会对最终的token消耗成本产生直接影响。 典型如 DeepSeek 为了在推理资源有限的情况下提供便宜模型，其上下文窗口严格控制在了64K，是一众主要模型提供商中最小的之一。 与之对比，近期更新的Kimi K2，支持最长128K上下文。更早之前更新的MiniMax-M1，更是支持业内最高的100万上下文输入，是DeepSeek R1的8倍。 当然，这更多是 DeepSeek主动选择的结果。在一众大模型玩家中，梁文锋不仅主动选择了开源，且还直接表现出了对C端应用毫不在意的商业考量。追求并实现AGI，才是梁文锋视野中的头等大事。 但DeepSeek终究不是一家慈善机构，梁文锋尽管追求模型开源，他最终想要的也是借助开源生态实现预期的商业化。 基于此，维持开发者群体的活跃，和自家产品的用户使用率，不仅必要，而且对大模型玩家来说更是多多益善。 如何重新激活外界对DeepSeek的兴趣，最直接的解决办法，无疑便是尽快推出新模型V4和R2。 这方面，奥特曼已经为梁文锋做了最佳现身说法。在DeepSeek抢走行业热度后，奥特曼几乎以每周都有新产品的更新频率，让OpenAI牢牢定在了AI热搜榜上：在模型侧推出了GPT 4.5、o3-mini/o4、GPT 4.1；在产品侧上线了Operator、Deep Research、Codex；在体验侧，学习DeepSeek开放思维链，并主导了吉卜力风格图片的流行。 上述动作背后，都藏着奥特曼对OpenAI模型调用度规模的追求。全球最大的大模型整合应用平台Poe，在此前发布的《2025年春季人工智能模型使用趋势》报告中指出，OpenAI的GPT-4.1系列发布后几周内，份额迅速增加到了约10%，位列第一。对比DeepSeek，其R1模型使用率，已从2月中旬的峰值7%下降到了4月底的3%，整体使用率下降超过50%。 在通用Agent大爆发的当下，除了推出新模型之外，梁文锋或许还该考虑如何补上模型调用工具的能力短板，以满足更多AI开发者的新需求。 晚点LatePost 就曾爆料称，字节扣子团队开发扣子空间时，他们曾考虑优先使用DeepSeek-R1，但测试后发现其调用工具的能力不太理想，最终还是用了自家的豆包模型。 环比市面上主流的AI助手类应用，DeepSeek是唯一暂不支持多模态功能的产品。1月15日应用上线至今，6个月过去，如语音对话、图片生成、音乐生成、视频生成等，DeepSeek仍未提供支持服务。 作为通向AGI重要途径的多模态，其重要性正随着Agent生态的发展日益凸显。如果梁文锋再不向外界亮大招，其还将迎接更加现实的竞争挑战，即可能会将更多模型调用需求推向对手。 毕竟，现实环境中，从MiniMax到Kimi，其在最新更新的模型中，无一例外都强调了调用工具来构建Agent的特性。 借助R1开启深度思考浪潮后，梁文锋还能为Agent时代创造出新的惊喜吗？

苹果折叠版iPhone将采用三星无折痕方案 凤凰网科技讯 北京时间7月15日，天风国际证券知名苹果分析师郭明錤今天表示，苹果公司将采用三星显示公司(SDC)的显示屏无折痕设计方案，而非自研方案。 郭明錤在X上表示，根据他的最新产业调查，为了确保能够在2026年下半年量产折叠版iPhone，苹果将采用三星的显示屏无折痕设计方案，而非自研方案。此决定将有利于与三星合作关系较紧密的供应商，其中三星显示屏金属板(也有人称为内藏轴承)供应商Fine M-Tec将是首要受益者。 他解释称，显示屏金属支撑板是实现无折痕的关键设计之一。折叠手机屏幕产生折痕的主要原因在于反复弯折导致应力集中，使材料疲劳并发生永久变形。金属支撑板可以分散并控制折叠时产生的应力，降低材料超出弹性极限的风险，从而减少折痕的形成。由于金属支撑板需要与折叠屏高度配合，三星提供给苹果的无折痕显示屏设计方案中也包含了由Fine M-Tec设计和制造的金属支撑板。 Fine M-Tec将提供金属支撑板 三星现有的金属支撑板工艺主要是蚀刻(etching)，但为了满足苹果对无折痕的更高要求，将引入激光钻孔(laser drilling)以实现更精细的微结构设计，从而更好地引导应力、实现更优的无折痕效果。由于折叠iPhone的金属支撑板导入激光钻孔工艺，单价更高(30~35美元 vs. 传统蚀刻约20美元)，这一高技术门槛也有利于Fine M-Tec提升市占率。 此前，有数码博主在微博爆料称，苹果明年推出的折叠屏iPhone因铰链强度问题，可能被迫采用华为、荣耀或三星等友商的铰链方案。该博主指出，华为、荣耀和三星在铰链领域的专利布局“近乎垄断”，导致苹果难以开发全新设计，甚至面临侵权风险。 另外，郭明錤还透露，三星新款折叠机Z Fold 7与Z Flip 7在2025年的出货量预计约700万部，相较2024年新机型显著增长约40%。Fine M-Tec作为三星折叠屏金属支撑板的最大供应商，将是主要受益者。(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”。

凤凰网科技讯 7月15日，鸿蒙智行通过社交媒体平台正式宣布，问界M8纯电版将于8月上市。官方资料显示，该款车型车身尺寸为5190×1999×1795mm，轴距达3105mm，新车提供五座和六座两种版本选择，同时，该车配备超大前备箱，并支持电动开合，外观上延续了家族式的鲲鹏设计语言。 在智能驾驶领域，问界M8纯电版配备了HUAWEI ADS 4系统，硬件方面搭载192线激光雷达、1个后向高精度固态激光雷达以及5个4D毫米波雷达，全方位保障感知能力，同时新车可支持主动安全、智能驾驶辅助、智能泊车辅助等功能，此外，该车将搭载全维安全和华为途灵平台，首发华为高压七合一电驱，在性能与安全层面再添保障。 续航与补能方面，问界M8纯电版全系标配宁德时代100度电池，基于华为巨鲸800V高压电池平台打造，CLTC综合续航里程最高可达705km，同时，该电池平台采用15层硬核防护。 据华为常务董事、终端BG董事长余承东透露，问界M8在刚刚过去的6月份，交付量超过2万台。 鸿蒙智行此前于7月8日宣布，问界M8累计交付量已突破4万台。在配置与价格方面，车型提供增程Max、增程Max+、增程Ultra三种配置，对应配置价格分别为增程Max大五座35.98万元、享六座36.98万元；增程Max+大五座37.98万元、享六座39.98万元；增程Ultra大五座42.98万元、享六座44.98万元。

IT之家 7 月 15 日消息，鸿蒙智行首款旅行车享界 S9T 已于昨日首发亮相，新车将首发仙踪绿车色、搭载全新星云尾灯。 华为智选车产品总监（享界系列）彭磊今日发文称，今天体验了最新版 ADS 4，在城区拥堵路况、红绿灯启停、超车变道更加平稳，更加“老司机”。此外他透露，这只是 S9T 第一个 ADS 4 测试版本，在新车上市前会争取升级 ADS 4 下一个版本。 据IT之家此前报道，华为乾崑智驾 ADS 4 采用面向未来自动驾驶时代的世界引擎 + 世界行为模型架构（WEWA 架构），端到端时延可降低 50%、通行效率提升 20%、重刹率降低 30%。ADS 4 既有对 L2 组合驾驶辅助的安全与体验提升，也有对 L3 有条件自动驾驶的支持，共有 4 个档位： 第 1 档是 ADS SE 基础版，满足基本的主动安全、泊车辅助、高速 NCA 及城区 LCC + 功能，经济型车型首选。 第 2 档是 ADS Pro 增强版，搭载舱内激光视觉传感器，主动安全能力与城区 LCC + 功能进一步增强，标准型车型首选。 第 3 档是 ADS Max 超阶版，搭载高性能超远距激光，可选配分布式毫米波雷达及高精度固态激光雷达，支持全维主动安全、高速 NCA、城区 NCA 及车位到车位与泊车代驾等高级功能，豪华型车型首选。 第 4 档是 ADS Ultra 旗舰版：具备高速 L3 能力，高端旗舰车型首选。

要问每个80后都想要的一辆神车，那必须得有《霹雳游侠》里那个超级智能的跑车KITT。 长得酷只是其次，主要是作为一台车它竟然会说话、会玩梗、能讲段子，在上个世纪来看已经非常超前了。 现在，马斯克就让这台车照进了现实。 自美国时间周六起，特斯拉已开始向符合条件的车推送号称「地球上最聪明」 AI——Grok。 它主打的就是提供情绪价值，不仅能聊天，还能切换多种个性风格，简直就像真人一样。 从特斯拉发布的视频来看，这车机还挺热情，不仅能聊自己在干嘛，还能帮忙规划行程。 那么有了这样一个好玩的“副驾驶”，对特斯拉车主来说是好事吗？ 目前Grok仅支持搭载AMD信息娱乐处理器且运行2025.26及以上版本车载软件的车型。 即仅限2021年年中以后生产的汽车，以及今年7月12日起交付的所有（美版）新车，所以说“晚买晚享受”才是真理 要是不知道自己的车啥配置，选择“控制”>“软件”>“其他车辆信息”来查看信息娱乐处理器型号。 使用起来还比较简单，联网或连上WiFi后，通过车载应用启动器，或者长按方向盘语音键就能唤醒Grok。 从体验来看，作为马斯克旗下 xAI 开发的大语言模型，Grok的首次上车显然带着 “半成品” 的仓促感。 首先聊天可以多种人格切换确实好玩。 甚至官方演示了“脱缰模式”下的 Grok，能畅快描述出未来与特斯拉擎天柱机器人约会的场景，联想能力很强，显得没有那么呆板。 但是AI太过聪明的坏处也在于此，就是容易产生“幻觉”。 此前就有前车之鉴了，Grok一向口无遮拦。 比如能说出“日本历史上最大的烟花是原子弹爆炸”，甚至开口赞美希特勒，逼得xAI公司不得不紧急将它关停。 此外还有部分车主反馈，Grok 的 “脱缰模式” 可能分散驾驶注意力，比如在高速上与Grok辩论AI的各种错误回答。 还有担心因 “性感声线” 引发后排乘客误解... 最关键的是，目前更新的版本除了聊天啥也不能干，也就是不能直接控制车辆。 你要想空调调节、导航、放歌挺，还得依赖传统语音指令功能... 整体看下来是不是有点鸡肋？实际体验更像是 “车载版 Siri 闲聊模式”。 本来消息曝光的时候还有点担心国产新能源，现在看还是担心早了。 尽管当前能力有限，马斯克显然不想让 Grok 只当个 “电子宠物”。 在近日的Grok4发布会上，他介绍目前Grok4的智力在所有科目上的表现都优于博士，虽然还未能创造出全新科技或物理学突破，但这只是时间问题。 也就是说未来特斯拉车主可能在跟一位“科学家”聊天，是不是逼格瞬间高了很多？ 有了聪明的大脑，接着就开始"画大饼"了，未来Grok 4与特斯拉进行深度整合后，就能集成实时网络访问模块。 可处理车辆周边500米范围内的道路动态数据，让特斯拉FSD系统的决策更加智能完善。 比如给车机知会一声“前面要堵车了”，Grok可分析路况以及用户偏好并主动选择一条新的行车路线。 再加上马斯克在自动驾驶无人车Robotaxi上不是还有布局吗？ 或许就是为了未来让乘客通过Grok ，在合规、安全的情况下控制车的节奏和路线。 当然了，汽车关乎到生命安全，所以AI必须得靠谱。 所以马斯克还强调，Grok 4的更新目标是 “成为尽可能追求真相的AI” ，应该就是在暗示想要解决当前AI信息可信度的问题。 毕竟一向听话智能的Robotaxi也发生了首撞... 上述这些能不能实现不知道，但是消息公布后，特斯拉股价上涨4.7%，看来资本市场还是挺看好的。 这边美国车主还在与Grok插科打诨时，另一头的国内特斯拉用户面对更新通知，就只能望屏兴叹了。 由于网络政策限制，Grok服务暂未进入中国，这个剧本是不是跟苹果AI有点类似？ 好巧不巧，“捡漏”的也刚好是百度。早前就有报道特斯拉曾与百度合作优化 FSD 系统。 不过Grok的本地化显然难度不是一个级别的，其多模态交互需要实时采集车内环境数据，包括乘客对话、面部表情等敏感信息。 而且这些数据在国内必须存储于本地服务器，so... 参考FSD在中国的遭遇，Grok的 “脱缰模式” 等敏感功能大概率会被屏蔽。 即便最后落地了，国内用户大概率只能使用基础聊天功能，且需依赖百度、华为等国内AI公司提供的替代服务，只能说百度你小子命真好。 关于这事，特斯拉车主们也有不同的看法。 比如部分车主表示 “只要能聊天就行，总比车机哑巴强”； 更多人则担忧 “花着流量费跟Grok练英语，还不如买个智能音箱”。 甚至有激进用户建议：“直接把Grok换成小爱同学，至少能控制空调”。 总的来说，Grok上车像给特斯拉注入了“马斯克式灵魂”：幽默、大胆，偶尔冒失。 它尚不能帮你转动方向盘，却已让驾驶舱从工具空间转向生活化场景，堵车时有人陪你编段子，迷路时有人理性分析路线。 在全球都在卷智能化的当下，未来AI终将成为驾驶舱里那个看不见的“家人”。

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。 2025年4月份，随着韩国女团成员Lisa作为“粉丝”，对Labubu玩偶的强势曝光，彻底点燃了泡泡玛特爆火全球的引线。 今天的labubu，正在以新时代的速度，复制着Hello Kitty的成名之路——名人带货、名人狂热粉、被广泛关注并抢购一空、随后被收藏、高价拍卖，被各行各业联名和授权，由此向所有人宣告泡泡玛特的独特存在。 互联网时代，每个人拥有了公开发言和评价的空间，于是对Labubu的两极化评价让舆论大树摇摆不定。人们不知道该如何看待这个相貌有点古怪，龇牙坏笑的小怪物。喜欢者恨不能将其刻到骨头里，讨厌者觉得这是在败坏新时代的审美观。 但这些，都不影响泡泡玛特股价飙升。 抛开社媒各个行业KOL”带货“引发的超高关注度，以及潮玩、手办、挂件等超高曝光量，真正能帮助泡泡玛特在“零售”这个赛道上走的更远的推手，一定还是潮玩产品本身。 泡泡玛特IP爆火的秘诀是什么？现阶段的它存在“泡沫”吗？ 01 历史里的细节 王宁创立泡泡玛特是个典型的创业故事，伴随着近两年公司股价的飞起，这个故事被一再传播和放大，现在已经人尽皆知。 再次回顾这个故事的时候，我们发现了3点很有意思的时代现象。 第一点，王宁选择的创业项目是平凡的潮流杂货铺。 这是一个颇有时代特征的店铺模式，整个店铺摆满了琳琅满目的小商品，用户自选。是个纯粹的辛苦活，门店需要自己进行选品、采购，然后通过自营的线下门店销售，赚取中间差价。 这是一个典型的零售商模型，业务平淡无奇，业绩表现平平 。尽管王宁在此期间尝试过开放加盟和建立电商平台等多种探索，仍旧没有摆脱低买高卖的角色，自己无法自由选择产品更遑论定制化。 创始人王宁身上的“河南本土企业家特质”，灵活、坚定，聪明却又能吃苦。王宁从普通的日常门店销售中发现了商机并坚持了自己的想法。 第二点是公司运作的模式——格子铺。 这是一种发源于日本的店铺运作模式，通过将店铺划分为多个小格子，以达到在尽可能小的空间内展示尽可能多的商品的作用。 90年代初消费主义抬头，商品种类丰富程度爆发，由此产生了对店铺高坪效的要求，格子铺应运而生。 很多80后和90后，应该还会对大学时代逛街时遇到的琳琅满目的小饰品、小玩具、背包服装配件一条街有印象。 这些小商品的受众和今天泡泡玛特的受众从人口属性来看，应该有着相当大的重合。我想在日复一日的开店经历中，善于把握机会的王宁应该很容易从商品销售中发现商机。 第三点，2015年泡泡玛特确定all in 盲盒战略。 这一年，泡泡玛特开始代理日本公司Dreams旗下一款名为Sonny Angel的日本盲盒玩偶。 根据第一财经的报道，这款盲盒潮玩一度占了单店销售额的三分之一，王宁想要进一步扩大开店数量增加盲盒销售，却遇到了来自Dreams的僵硬代理政策阻挠。 日本市场对于授权的管理十分严苛，对泡泡玛特提出的个性化定制开发盲盒也置之不理。 市场的热烈反应清晰地指明了方向，僵硬的代理政策进一步刺激了王宁团队，促使泡泡玛特下定决心，从一个广泛的潮流商品零售商，向一个专注的潮流玩具公司转型。 泡泡玛特最初代理的Sonny Angel，是Dreams旗下一款盲盒潮玩，但其自身的IP属性并不强。2004年5月份上市，形象是一个带着治愈微小的小男孩，最初是为职场人特别是职场女性提供情绪安慰价值的玩偶。根据官网信息，Sonny Angel已诞生超过1300款公仔，在全球超过 30 个国家和地区销售。 但日本公司在创新上一直比较谨慎，尽管Sonny Angel历史更久，但其产品仍然只是“换皮”游戏，不同代际之间只是玩偶配饰略有差异，而且紧守潮玩这个品类，很少探索到毛绒、跨界联盟等领域。 日本公司在创新上一直比较谨慎，尽管Sonny Angel历史更久，但其产品仍然只是“换皮”游戏，不同代际之间只是玩偶配饰略有差异，而且紧守潮玩这个品类，很少探索到毛绒、跨界联盟等领域。 类似盲盒的玩法其实在儿童玩具和零食领域并不罕见，像扭蛋机、健达的奇趣蛋，以及80后和90后童年的水浒卡，都有盲盒玩法的影子。 将“角色IP”与“盲盒”这一充满惊喜和收藏属性的玩法相结合，爆发出了巨大的商业能量。这股力量的最佳体现就是泡泡玛特旗下的Molly。 2016年3月，泡泡玛特成为Molly在中国大陆地区独家授权经销商及独家授权生产商，借助自身的渠道优势和生产能力，将盲盒玩法发挥到了极致，特别是“隐藏款”这一大杀器，对盲盒迷们形成了黑洞般吸引力，在获得授权的早期泡泡玛特就可以一年卖出几百万只Molly盲盒。2023年Molly的销售突破10亿元，2024年突破20亿元。 图源：泡泡玛特投资者关系官网 02 “IP无故事” 这是一个被严重忽略的行业秘密，也是潮玩的秘诀所在。 经典的IP是一定要有故事的，因为要保证每个了解到的人都能够记住，故事是记忆最好的载体。 王宁说Molly没有故事，Labubu也没有故事，这两个IP背后都没有像迪士尼、漫威旗下众多著名IP那样的故事宇宙。 Labubu就是Labubu。无论是王宁还是Molly、Labubu的设计师都在强调一点——IP无故事。泡泡玛特官方甚至强调：labubu不需要故事，因为每个人都可以把自己的故事投射在它身上。 这是泡泡玛特故意为之还是有其他原因？无独有偶，我们发现同为潮玩IP的Be@Brick 积木熊、高端潮玩Kaws公仔、近两年偶然爆火的玲娜贝儿均为没有故事的“同学”。 几个IP都没有明确解释无故事的原因，而泡泡玛特将其解释为“情感投射”。但从商业本质来看这种“留白”更多的是赋予IP潮玩更多的创造空间。 这让设计师可以基于潮玩进行二次设计创作，产生次级IP。也让购买的玩家也可以在潮玩上尽情装扮成自己喜欢的样子。热衷于装扮潮玩的“养娃”群体，其消费潜力巨大养娃群体的消费潜力之大，足以成为驱动潮玩销量增长的另一个重要因素。 另一方面，“IP无故事”正印证了其“情绪商品”的本质。 漫威旗下的IP本身带有丰富的设定，购买者出于喜欢这种设定而购买各种IP手办和玩偶，对于漫威宇宙无感的人自然无动于衷。 正是因为潮玩产品没有故事，买家才能将自己的情绪、故事、心情放到潮玩上。此时，潮玩成了一种情绪的”容器“。再加上其具备的装饰、社交作用和跟随（偶像）的心态，使得一个简单的玩偶具备了多重功能。 这自然可以带来远高于故事IP的情绪价值，泡泡玛特最初代理的Sonny Angel畅销全球的原因之一，就是其给现代职场女性提供的“抚慰”感。 精密策略的营销策略、成熟的IP运营手段以及“无故事”的IP设定，完美契合了当代年轻人的消费心理和情绪需求，也是泡泡玛特成功的秘诀。 03 “泡沫”争议 自从泡泡玛特从潮玩圈爆火到“全民目击”，盲盒+隐藏款成为吸金黑洞，越来越多的人质疑盲盒潮玩是“金融理财”潮玩。当看到年轻人大把大把撒币到一款玩具上，以及一款玩偶拍卖到108万人民币的高价，让人们涌起了对泡泡玛特的强烈质疑——泡泡玛特是否存在泡沫？ 在潮玩还未走进大众视野的时代，是核心玩家和设计师们在苦心经营这个初生的商业模式，他们向上游沟通潮玩公司改进设计和增加新款式，向下通过自己开店和召集玩家交流向新玩家宣传潮玩概念。可以说是这个行业早期的主要推动者。 潮玩工作室和公司是IP发起者，而核心玩家则是新产品最重要的传播者，连接着最外层规模庞大的浅层玩家和新玩家。 炒作导致的加价购买无疑会阻碍新玩家进入。潮玩在其核心核心受众中有着很重的“收藏”属性，炒作导致的价格虚高，破坏了基于不同等级、工艺的正常价格体系，伤害了核心玩家的收藏积极性。长期来看，潮玩行业可能会迎来停滞不前甚至面临玩家群体的放弃。 理性的看，二手市场泡泡玛特潮玩的高溢价并不是管理层乐意看到的，但隐藏款的存在却无形中成了高溢价的助推器。 从Labubu开始，泡泡玛特似乎在尝试走出盲盒模式，向毛绒玩具、配饰和纯玩偶方向探索，目前看来这种尝试似乎走势不错。 回到最初的问题：如何理性看待泡泡玛特的成功及其股价？下面四种能力将决定泡泡玛特能否走出“泡沫”争议，向公众证明自身真实的商业价值。 1、IP创造力：持续推出新IP的能力 2、IP运营能力：通过运营手段维持一款IP长久生命周期的能力 3、渠道控制力：把控线上和线下产品流通渠道的能力 4、定价力：合理给一款IP的潮玩和周边玩具定价，来保证产品的生命周期和稀有程度。 尽管泡泡玛特将自己定义为潮玩公司，但其本质上是另一种形式的零售公司，影响公司业绩的仍然是零售公司那套指标，销售渠道覆盖度、销售量、sku、复购率等等。这些指标本质上是决定其公司价值的根本原因。 基于泡泡玛特这种特殊的企业特性，我们可以将泡泡玛特的市值拆分为公司真实价值（零售角度）+溢价（潮玩角度）。这里所谓的溢价构成复杂，社媒的声量、二手产品的高溢价、以及出售的潮玩产品的情绪和情感价值。 04 三个引申议题 一、不依赖盲盒后可以走多远 众所周知，泡泡玛特最初爆火是来自盲盒销售，玩家砸重金就是为了集齐一个系列，或者获得一个隐藏款。这种抓手给泡泡玛特带来的巨大的受益，也带来的公众的谴责。 可以说Molly的成功离不开盲盒模式，但从Labubu开始我们看到了泡泡玛特摆脱盲盒依赖的决心。从Lisa的包包挂件，到毛绒版Labubu，新的IP正在凭借非盲盒产品获得巨大销量。 2024年泡泡玛特首次将零售业务划分为四大品类：手办、毛绒、MEGA、衍生品及其他。其中2024年毛绒同比增长1289%，收入占比21.7%，Labubu是高增长的最大功臣。 在2024年年报中，管理层认为非盲盒模式的毛绒新式的制作材料搭配毛绒的外形，可以带来兼具视觉美感与触觉体验的现象级爆款产品。例如搪胶毛绒，搪胶工艺的运用使玩具面部表情更加生动传神。实际上，Labubu正是凭借其毛绒产品线在东南亚爆火。 MEGA和衍生产品尽管销量增速高，但由于其体量尚小，还需要时间证明其商业价值。 图源：泡泡玛特投资者关系官网 二、全球化步伐可以走多快 2018年泡泡玛特布局出海，2019年港澳台及海外的渠道为批发模式当年销售达到2689万，2020年达到7417万，尽管增速不慢，但体量无法做大，当年确定了直营门店为主的拓展策略。 2024年借助新IP，港澳台及海外的年销售额达到50.65亿人民币，占比从2023年的16.9%提高到38.9%。 2025年一季度海外收益同比增长475%- 480%。海外的爆发由Labubu引燃，收入增长刚刚开始，在东南亚已经取得了不小的胜利，Labubu已经成为东南亚多个国家的顶流IP。 三、一款IP的生命周期有多久 2024年是泡泡玛特成立的第15年，Molly推出已经19年，Labubu也已经十周年了。但Molly和Labubu作为真正走向大众的潮玩IP均不足10年。 一个IP其生命周期可以有多长？从Labubu和Molly这两个年轻IP身上是无法得到解答的，我们可以通过对比那些当前仍有较大关注度，但推出历史更加久远的IP来比较，以获得关于生命周期的大概长度预估。 • IP界鼻祖Hello Kitty推出于1974年，2021年由于日本明星带货，又重新获得关注； • 村上隆的太阳花首次以艺术作品形式面世是在1995年，而后以多种商业联名合作的形式维持着其生命力； • 泡泡玛特的老师Sonny Angel在2005年以盲盒潮玩的形式面世； • Medicom Toy的BE@RBRICK 积木熊最早于 2001年推出； • 高端潮玩KAWS公仔，最早于1999年以8英寸软胶玩具的形式推出。 这些比Molly和Labubu年纪更大的IP，凭借不断的授权、联名以及推出新产品依然保持着其生命力。从中可以看到，一款IP如果运营得当，是可以获得持续的商业收入的。 泡泡玛特当前有THE MONSTERS、MOLLY、SKULLPANDA和CRYBABY四大系列IP营收过10亿元。每个系列中如果选择最高销量的IP加以特别独立运营的话，其创造的价值也会极大推动泡泡玛特年营收增长。 在我们看来，对于泡泡玛特来说，持续运营一款IP的能力比持续推出新IP的能力更加重要。 05 回到价值投资的轨道 泡泡玛特的护城河，并非某一个具体的IP，名创优品也可以推出某些IP联名潮玩，但名创优品无法成为泡泡玛特。 泡泡玛特的这套“制造并分发情绪容器”的独特商业模式正是其护城河所在。这个模式的环环相扣，从制造IP的能力，到精密的IP运营策略，再到销售IP的渠道每一个环节都要由策略驱动和统一管理。这种IP上下游的管理能力是无法被轻易模仿的。 投资者需要关注的，并非是下一个Labubu的拍卖价，而是回到商业本质，利用常识去分析这家公司，关注其IP矩阵的健康度以及出海战略的执行力。 历史上没有哪个公司是被泡沫击倒的，也没有哪家公司会长久从泡沫和喧嚣中获益。

快科技7月15日消息，7月8日，神州租车与百度Apollo联合宣布，正式推出全球首个面向公众的自动驾驶租车产品。年满18周岁的用户即日起可通过神州租车APP预约体验该智驾产品。 根据官方的介绍，萝卜快跑包车服务仅限武汉地区，只能在规定的运营范围内运行，并且不能随意路边停车，只能在指定的地点上下车。 租车用户无需驾照，年龄18-70岁都可使用，每辆车最多限乘3人，驾驶位不能坐人。 近日，有不少网友都在武汉体验到了萝卜快跑的自动驾驶租车服务。网友分享的订单页面显示，萝卜快跑全天包车租赁费用为588元，但目前给出的潮流尝鲜价仅为88元。 租车的网友表示，车内环境一如既往的干净，没有异味，神州还在后备箱位置搞了个车载冰箱，里面有冰水，体验感拉满。 车载网易云音乐，登录自己账号，播放的就是个人音乐，车辆在环线和主干道上跟车行驶都挺稳，跟前车保持距离也算合理，不会让人觉得太近有压迫感。 不过，自动驾驶不足也很明显，因为限行绕路多，滴滴跑40分钟，萝卜可能要1小时。另外，即便在行程里写了时间，也要再次点击“一键接驾”，车才会过来接，要是忘点，萝卜绝对不会按照预约时间到达约定地点。 所以，赶时间的话还是不要用萝卜，休闲一下蛮推荐，特别是周末，可以搞个一日游，一家三口使唤哈萝卜，规划好路线，随时待命，下车不用找车位，方便还省心。