12月26日，GYBrand全球品牌研究院等联合编制的《2025年度中国出海品牌100强指数》正式发布，长虹等品牌入选。作为中国出海品牌高质量发展的“风向标”与“晴雨表”，该指数主要从出海业绩、品牌建设、品牌贡献、可持续发展四大核心维度进行综合评估，全面展示了新时代中国企业高质量出海的最新成果。 据了解，2025年前三季度，长虹海外业务稳步增长。其中冰洗产业销售收入同比双位数增长，洗衣机业务高速发展，同比实现大幅增长；空调产业保持稳健增长，渠道战略持续深化，客户开发成效显著；电视产品持续创新，全球首发Google 5.0操作系统，区域渠道拓展实现突破。同时，长虹在欧洲、澳洲、印尼等核心市场销售收入持续增长，电商业务蓬勃发展，品牌影响力不断增强。

凤凰网科技讯 12月26日，京东物流无人机在沙特完成海外首次试飞，这也是其首次在海外运用无人机开展货物运输。 此次试飞采用电动垂起固定翼无人机，可垂直起降并自动收起旋翼，最高载重10公斤，将15公里直线距离的配送任务从传统车辆的1小时以上缩短至15分钟。 无人机接驳结合JoyExpress快递员送货上门的“人机协同”模式。 京东物流无人机相关负责人在文中表示“传统车辆运输行驶距离长，加之中东地区的高温天气，对于快递员而言颇有挑战，通过京东物流无人机进行‘最后一公里’的货物接驳运输，不仅为我们的快递员减轻了负担，也大大提升了运输效率。” 后续，京东物流将持续推进无人机海外服务能力建设，助力海外“最后一公里”配送。目前，京东物流无人技术已规模化应用，其“飞狼”无人机常态化测试运营线路达数十条 同时，公司计划未来5年采购300万台机器人、100万台无人车和10万架无人机，全面布局物流供应链全链路，无人机、无人车等前沿设备也已相继落地海外，为海外供应链服务提供科技支撑。

马斯克 凤凰网科技讯 北京时间12月26日，据《金融时报》报道，得益于投资者对头部AI公司的狂热追捧，美国顶级科技亿万富翁们的财富今年共增加了逾5500亿美元(约合3.86万亿元人民币)。 根据彭博社数据，截至圣诞节前夕纽约股市收盘，美国排名前十的科技创始人和CEO所持有的现金、股权及其他投资资产总额已接近2.5万亿美元，较今年年初的1.9万亿美元显著增长。同期，标普500指数涨幅超过18%。 硅谷领袖们从全球对AI芯片、数据中心及相关产品的数千亿美元投资中获利丰厚，即便近几个月市场对AI投资泡沫的担忧使他们的部分收益有所减少。 “这一切都与AI的成功前景紧密相连，带有强烈的投机性质。这些投入最终能否获得回报仍是巨大的未知数，但投资者正在押注它会成功。”哈佛大学经济学教授、OpenAI顾问杰森·弗曼(Jason Furman)表示。 马斯克赚大了 特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)依然稳居榜首，其净资产飙升近50%，达到6450亿美元。今年9月，甲骨文创始人拉里·埃里森(Larry Ellison)的财富曾短暂超越马斯克，但马斯克很快重夺榜首。 这位亿万富翁的财富在过去一年里急剧增长。他与特斯拉股东达成的薪酬协议价值高达1万亿美元，旗下火箭公司SpaceX的估值也飙升至8000亿美元。 硅谷十大亿万富翁 AI热潮的另一位赢家是AI芯片制造商英伟达的创始人黄仁勋(Jensen Huang)。该公司已迅速成长为全球市值最高的上市公司，市值突破4万亿美元。黄仁勋以1560亿美元净资产位列美国科技高管财富榜第八位。证券文件显示，随着英伟达跃居全球先进AI芯片制造商龙头地位，黄仁勋今年已减持价值逾10亿美元的股票。 亚马逊创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)今年也出售了价值56亿美元的股票。迈克尔·戴尔(Michael Dell)则减持了戴尔逾20亿美元的股票。 由于投资者对Meta在AI基础设施上的巨额投入及与顶尖AI研究人员达成的薪酬协议心存疑虑，Meta股价近期下挫，导致CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)的排名下滑。 三个月前，甲骨文披露与OpenAI达成价值3000亿美元的数据中心协议，推动埃里森净资产暴涨。但是，市场对该公司数据中心的建设融资感到担忧，导致甲骨文股价较9月峰值下跌40%。 扎克伯格和埃里森的排名被谷歌联合创始人拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)超越，后二人净资产分别增加了2700亿美元和2550亿美元，这得益于谷歌在自研AI模型和芯片方面取得的进展。 微软创始人比尔·盖茨(Bill Gates)是名单中唯一净资产在年末低于年初的富豪，他继续出售软件巨头的股票，以资助慈善事业。(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5月12日消息，日前，天猫官微宣布，天猫Apple Store官方旗舰店iPhone 16 Pro直降2000元，还能再享500元国家补贴，到手价5499元起。 同时还有分期免息和以旧换新至高1100元补贴可享，将于5月16日20:00开售，5499元为128GB版本。 作为对比，iPhone 16 Pro 128GB版本目前在苹果官网售价7999元，此次优惠后的差价够买一台中端安卓手机了，比如REDMI K80（12GB+256GB 2499元，国补2124.15元起）。 据媒体报道，苹果近日向渠道商下发调价通知，iPhone 16 Pro Max所有版本降价160美元，对应1313.06元人民币；iPhone 16 Pro 128GB版本降价176美元，对应1445.27元人民币，其他版本降价160美元。 今年的618活动将于5月13日开始，因此有渠道商认为苹果此次调价就是在为618大促做准备。 根据苹果2025财年第二财季（截至今年3月29日）数据，大中华区再度成为唯一出现营收同比下滑的地区。 Canalys分析师钟晓磊指出，在外部竞争环境快速变化的时候，苹果在国内遇到的问题已经不再是仅凭降价或减配能够解决的了。

IT之家5月12日消息，魅族Note 16系列暨Flyme AIOS生态发布会将于5月13日14:30举行，官方现已发布最新预热。 据介绍，魅族Note 16 Pro是行业首款通过中国信通院-通信信号能力卓越五星测评手机，搭载无界超级天线系统，配备19根超级天线，同档首次引入满血 N28 低频四天线技术方案，实现更广信号覆盖。 新机搭载mSmart智选优网SNS技术，弱网环境也能稳定连接，双天线Wi-Fi设计支持双频2x2 MIMO技术及分布式布局。此外，该机还搭载双频GPS+三频北斗。 IT之家注意到，此前预热显示 Note 16 Pro 搭载高通骁龙第三代 7s 处理器，4nm 制程工艺，支持至高 28GB AI 融合运存、至高 144Hz 流畅高刷。Note 16 搭载紫光展锐 T8200 Flyme 特调满血版，台积电 6nm 制程工艺，安兔兔跑分 45 万。 魅族 Note16 Pro 搭载 144Hz 1.5K 高亮护眼屏，4500 nits 的局部峰值亮度，旗舰同款如然护眼技术。魅族 Note 16 搭载 120Hz 1080P 高素质 LCD 直屏，1050nit 超高亮度，通过泰尔低风险舒适度护眼认证。

奥斯汀的特斯拉自动驾驶出租车 凤凰网科技讯 北京时间12月26日，据《纽约时报》报道，特斯拉股价在本月创下历史新高，部分原因在于许多投资者相信，这家车企有望主导一个新兴市场：价值数万亿美元的自动驾驶出租车(Robotaxi)。 然而，《纽约时报》记者在走访了得州奥斯汀后很快发现，这家公司正陷入一场激烈的竞争，而且还有很长的追赶之路要走。目前，特斯拉正在奥斯汀运营一支小规模自动驾驶出租车车队。 根据追踪特斯拉奥斯汀自动驾驶出租车的网站Robotaxi Tracker，自今年6月开始服务以来，特斯拉已在奥斯汀部署了大约30辆自动驾驶出租车。相比之下，谷歌母公司Alphabet旗下自动驾驶汽车公司Waymo 3月开始在奥斯汀提供服务，在当地道路上部署了大约200辆汽车。Waymo还在另外四个城市提供付费乘车服务，车队总规模超过2500辆。 远远落后于Waymo 本月，至少有一辆特斯拉在奥斯汀被目击在里面无人的情况下行驶，但每一辆搭载付费乘客的特斯拉车内都有安全员进行监控。而在奥斯汀接送乘客的所有Waymo车辆都不需要人类安全员。 “我从未在奥斯汀见过特斯拉的自动驾驶出租车，而Waymo随处可见。”研究交通问题的得克萨斯大学奥斯汀分校工程学教授卡拉·科克曼(Kara Kockelman)说。 Waymo已在奥斯汀部署200辆自动驾驶汽车 特斯拉与Waymo之间的差距并不令人意外。谷歌早在2009年就启动了自动驾驶汽车项目，该项目后来发展为Waymo，并于2018年在菲尼克斯推出了首个商业化自动驾驶出租车服务，这让它获得了多年的先发优势。 尽管特斯拉起步较晚，但也已经在这项技术上耕耘多年。特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)曾在2016年表示，特斯拉汽车将在两年内具备独立横穿美国的自动驾驶能力。2019年，马斯克还预测，到第二年年中，公司将有100万辆自动驾驶出租车行驶在路上。 多久才能赶上？ 如今，摆在特斯拉及其投资者面前的重大问题是：该公司能否迎头赶上，这需要多长时间？ Waymo本月表示，今年已完成1400万次付费乘车服务。除奥斯汀和菲尼克斯外，该公司还在旧金山、洛杉矶和亚特兰大接送乘客，并宣布计划于2026年扩展至另外20座城市，包括达拉斯、华盛顿、迈阿密和伦敦。 特斯拉也在旧金山提供付费乘车服务，但驾驶座上配有安全员。不过，该公司似乎不太可能兑现马斯克今年10月作出的预测：在明年1月1日前进入8至10个城市地区运营。 “特斯拉仍然远远落后于Waymo。”卡内基梅隆大学教授、自动驾驶技术研发先锋拉吉·拉吉库马尔(Raj Rajkumar)表示。 奥斯汀以烧烤餐馆、现场音乐和科技创业公司闻名，已被该市负责交通事务的官员刘易斯·莱夫(Lewis Leff)称为自动驾驶技术的“培养皿”。 特斯拉自动驾驶出租车中控台 亚马逊旗下Zoox在奥斯汀进行了车辆测试，最近刚在拉斯维加斯和旧金山启动商业服务。该公司采用一款带有滑动门、无方向盘的矩形车型。Waymo则使用捷豹I-Pace运动型多功能车，而特斯拉采用其Model Y车型。 本月，Uber与奥斯汀自动驾驶公司Avride合作，在达拉斯开始测试无人驾驶服务。在得州其他地区，Aurora等公司正在进行无人驾驶卡车的测试。 Robotaxi的重要性 自动驾驶出租车业务对马斯克至关重要。特斯拉股东近期批准了一项薪酬方案，最终可能授予马斯克价值1万亿美元的股票，但该方案要求他必须监督完成100万辆自动驾驶出租车的商业部署。 对于马斯克作出承诺却经常推迟兑现(甚至可能无法兑现)的情况，投资者已习以为常。关注该公司的伦敦RBC资本市场分析师汤姆·纳拉扬(Tom Narayan)表示，部分投资者更倾向于特斯拉采取谨慎策略。 “与我交流的投资者认为，只要朝着正确方向前进，他们就不那么担心进度问题。”纳拉扬说。 马斯克经常强调，虽然特斯拉起步较晚，但一旦技术成熟必将超越Waymo等竞争对手。这一观点得到了许多投资者认同。他表示，目前已上路行驶的数百万辆特斯拉汽车已具备成为自动驾驶出租车所需的硬件，只需进行软件升级即可。 “我们实际上才刚刚开始大规模推广全自动驾驶(FSD)和自动驾驶出租车，并从根本上改变交通出行的本质。”马斯克在10月表示。 马斯克 理论上，特斯拉还能提供比其他公司更便宜的乘车服务，因为其自动驾驶系统仅依靠摄像头来探测和避开其他车辆、行人及物体。而Waymo和Zoox等公司除摄像头外还使用雷达和激光传感器，这使得它们的车辆成本更高。 但许多汽车与安全专家指出，特斯拉仅使用摄像头可能使其难以追赶Waymo，因为缺乏能提升车辆性能的传感器。与雷达或激光传感器不同，摄像头难以穿透浓雾视线，可能被强光干扰而失灵，并存在其他局限性。 “我仍然深深怀疑，特斯拉在开发真正的自动驾驶系统方面是否真的如此接近成功。”曾在自动驾驶创业公司工作的纽约卡多佐法学院教授马修·万斯利(Matthew Wansley)表示。 此外，一些专家指出，雷达和激光传感器的成本已从过去的数千美元大幅下降，不再使其他公司在财务上相对于特斯拉处于显著劣势。 “我认为在消费者成本方面，这并不会成为一个重要的差异化因素。”咨询公司科尔尼驻阿联酋迪拜的交通业务合伙人克里斯蒂安·加斯帕里克(Christian Gasparic)称。 能创造万亿美元收入？ 一些分析师也质疑，自动驾驶出租车是否真如马斯克所预言的那样能产生数万亿美元收入，或实现可观盈利。汇丰银行分析师迈克尔·廷德尔(Michael Tyndall)指出，即便要实现数千亿美元的收入，也必须有大量人群放弃私家车转而选择出租车出行，而这在短期内不太可能实现。 此外，除传感器外的其他成本也将限制该行业企业的利润。车辆必须由控制中心的人员监控以处理突发问题，还需要配备人员进行清洁和维护。 “这其中存在大量未被提及的隐性成本。”廷德尔表示。 许多城市的交通官员正在为无人驾驶车辆的到来做好准备，因为这可能会使本已拥堵的城市区域管理更加困难。 “交通网络已变得复杂得多。”奥斯汀交通运营助理主任莱夫在市政厅接受采访时表示。 问题还不少 目前尚无完美的自动驾驶系统。市政府官员指出，特斯拉和Waymo的车辆在奥斯汀都曾卷入轻微事故，但事故责任并非总在自动驾驶汽车一方。Waymo车辆曾驶过正在上下学生的校车旁，所幸未造成人员伤亡。 Waymo表示，在获悉校车相关问题后已召回车辆系统，并与奥斯汀官员协作改进技术。 特斯拉自动驾驶汽车 上周末，旧金山发生的大范围停电事件则暴露了另一项技术缺陷。断电导致Waymo车辆在信号灯熄灭的路口停滞不前，引发了交通堵塞。 自动驾驶出租车似乎无法理解手势信号，而且已知会忽视试图引导交通远离事故现场的警察或应急人员。 “Waymo车辆在识别执法人员意图方面存在很多问题，”负责交通执法的奥斯汀警察中尉威廉·怀特(William White)在接受采访时表示。他补充说，也曾发生过一些险情。 Waymo表示，它已努力培训警察和应急人员如何应对其车辆。同时，Waymo在一份声明中表示，公司在让车辆理解手势信号方面已取得“巨大进展”。 得州成为Waymo、大众及其他公司测试自动驾驶技术的热门地点，因为该州对相关限制较少。但今年，该州州议会要求公司在运营前须获得机动车辆管理局的许可。该规定在5月底生效。 政府官员担心部分公司推进速度过快。“这可不能走‘快速行动、打破常规、抢占市场’的模式，”得州交通厅战略与创新高级总监达伦·安德森(Darran Anderson)强调，“而是要提供确保公众安全的优质解决方案。” 《纽约时报》记者在奥斯汀乘坐的四次特斯拉自动驾驶出租车行程中，车辆表现良好但并非完美。出于未知的原因，其中两辆车的安全员坐在驾驶座，另两辆的安全员则位于副驾驶座。安全员表示他们可以谈论天气，但不得讨论工作内容。 有一次，特斯拉自动驾驶出租车在信号灯由黄转红时驶过十字路口。这种操作虽存争议，但人类驾驶员同样可能出现。在另一次行程中，车辆将记者送至距目的地还需步行十分钟的地点。 在很多情况下，自动驾驶出租车应用显示没有车辆可用，或需要等待很久。但乘车费用便宜。在奥斯汀跨城20分钟的行程费用为5.34美元。 尽管仍存在众多反对声音，但像汽车网站A Girls Guide to Cars创始人斯科蒂·雷斯(Scotty Reiss)这样的奥斯汀居民认为，自动驾驶出租车比人类驾驶的车辆更安全。 “如果能让我的小女儿乘坐自动驾驶汽车，”她表示，“我会感到安心得多。”(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”。

Fourier GR-3人形机器人 凤凰网科技讯 北京时间12月26日，据《华尔街日报》报道，投资者正在向人形机器人创业公司投入数十亿美元资金，押注该行业很快就会在仓库、工厂和客厅里投放人形机器人。 然而，许多人形机器人创业公司的领导者希望给这种期待降温。他们表示，尽管该领域近来取得了诸多进展，但是人形机器人仍被过度炒作，在从科学实验转变为人类工人的替代品之前，仍面临着艰巨的技术挑战。 “我们不仅要造人形机器人，还要制造能做有用工作的人形机器人，这是我们一直试图弄明白的事情。”美国人形机器人公司Agility Robotics首席技术官普拉斯·维拉加普迪(Pras Velagapudi)表示。 目前，Agility已有有数百个Digit机器人与客户合作，包括亚马逊和汽车零部件公司舍弗勒。它们执行的任务包括拾取物品并在仓库中搬运。 维拉加普迪要做有用的机器人 随着Digit这样的机器人开始找到需求点，一些分析师和科技公司高管开始预测一波人形机器人浪潮即将到来。 理想与现实的差距 然而，维拉加普迪对此持怀疑态度。他表示，让人形机器人进入仓库或工业场所搬箱子是一回事，而要制造机器人管家则超出了该行业目前的能力范围，因为当前的机器人可靠性太低，无法执行复杂的任务。 此外还有安全问题。麦肯锡合伙人安尼·凯尔卡(Ani Kelkar)表示，根据公司对高管的调查，安装机器人的成本是企业避免部署机器人的最大原因。凯尔卡说，如今每在部署机器人上花费100美元，只有大约20美元用于机器人本身，其余则用于购买旨在保护人类免受伤害的设备和系统。 理论上，人形机器人不需要像工业机械臂那样配备同样的安全防护措施，后者可能重达数千磅且高速运转。特斯拉的Optimus机器人身高约5英尺8英寸(约1.73米)，重125磅(约56.7公斤)；宇树科技的G1机器人更小，身高4英尺(约1.22米)，重77磅(约35公斤)。 但是，凯尔卡指出，这项技术的前景与其当前实际能力之间存在巨大鸿沟。他说：“我们正从观看机器人洗衣服的视频，一下跳到家里有个能做所有事情的机器人管家，跨度太大了。” Booster T1人形机器人 在近期于加州山景城举行的人形机器人峰会上，艾萨克·库雷希(Isaac Qureshi)头戴虚拟现实设备，操控着一款用于清洁办公空间的机器人早期原型机。这场峰会号称全球规模最大的人形机器人主题盛会。 库雷希是新成立的机器人公司Gatlin Robotics的CEO。他跟随着正在尝试擦洗砖墙的机器人缓缓移动。 “我们将逐步教会Gatlin机器人做更多事情，比如从除尘、表面清洁、清理垃圾桶开始，再到清洁马桶，”库雷希说，“清洁马桶是我们的重要目标。” 降温 在峰会舞台上，一位又一位创业公司创始人试图给人形机器人的炒作热潮降温。 “现在确实有很多出色的技术成果涌现，许多优秀人才投身于此，但它们还算不上成熟的产品。”前苹果工程师、Weave Robotics CEO卡安·多格鲁索兹(Kaan Dogrusoz)表示。 多格鲁索兹认为，当前的人形机器人方向正确，但技术水平尚不足以支撑这一宏大设想。他将此比作苹果公司最著名的失败产品：Newton掌上电脑。这款上世纪90年代在个人数字助理炒作浪潮中问世的产品，上市仅数年就因商业失败而停产。然而仅仅十年后，随着iPhone的问世，掌上计算机变得无处不在。 “全尺寸双足人形机器人就是我们这个时代的Newton。”多格鲁索兹说道。 Weave正在研发叠衣机器人，并且已在旧金山部分自助洗衣店投入使用。但即便是旗下产品已获得一定市场认可的创始人也认为，宣扬“这项技术已经成熟”的观点存在风险。 “我认为，我们必须对所谈及的时间表、普及时间表保持一种责任感。”Persona AI的CEO古拉斯·拉德福德(Nicolaus Radford)在峰会主题演讲中表示。 企业领袖们指出，目前人形机器人适合的应用场景非常有限，主要包括执行移动箱子等简单、重复性的任务。Persona正在为一家造船企业打造焊接机器人。拉德福德认为，这一功能实现机器人化的时机已经成熟，因为该工作的危险性导致难以招募人工。他表示，像机器人管家这类应用，市场则要遥远得多。 人形机器人公司的领袖和工程师们，持有的谨慎甚至有些悲观的前景判断，与科技界一些最知名人士所做的预测形成了鲜明对比。 马斯克鼓吹 特斯拉CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)预测，人形机器人的需求将是“无法满足的”，并表示特斯拉计划到2030年每年生产100万台Optimus机器人。 英伟达CEO黄仁勋(Jensen Huang)则表示，他相信世界正处于“让一切可移动物体实现机器人化”的临界点。“人形机器人以及实现它的技术已近在咫尺。”黄仁勋在1月份的一档播客中说道。 马斯克看好人形机器人 像马斯克和黄仁勋这样的乐观派看到了预测背后的趋势交汇。数十亿美元正被投入到数据中心，用于训练为未来机器人提供动力的人工智能模型。许多国家人口老龄化意味着劳动力将减少，同时需要照护的老年群体日益庞大。政府也将机器人视为从海外赢回制造业工作岗位的途径。 除了宏观经济趋势，电池和电机技术的进步意味着机器人正变得更擅长模仿人类动作，并能工作更长时间。本月初，最受关注的机器人初创公司之一Figure AI的CEO发布了一段视频，展示其最新人形机器人以与人类惊人相似的方式慢跑。 麦肯锡合伙人凯尔卡表示，数十家机器人创业公司正在吸引巨额投资，今年约有50亿美元资金投入人形机器人领域。 FEV咨询公司为多家机器人公司提供顾问服务。它预测，到2035年，投入工作的人形机器人数量将达到约100万台，阻碍其壮大的一个关键因素是机器人训练数据的匮乏。目前，许多创业公司仍依靠人类佩戴虚拟现实头显来训练机器人，也有公司正尝试利用工作空间的3D模型来加速这一进程。 人形机器人的劣势 但是，FEV经理多米尼克·伯默(Dominik Boemer)坦言，尚无人能确定，机器人究竟需要经过多大量的训练才能从折叠衬衫进阶到完成多项家务劳动。 制造包裹分拣机器人的Ambi Robotics公司首席技术官杰夫·马勒(Jeff Mahler)直言：“人形机器人或许能解决某些特定问题，但短期内的市场规模可能并不像大家想象的那么大。” 最终，还有一个更根本的问题需要回答：人类真的需要一台有手有脚的机器人吗？ 人形外观也有其缺点：看起来像人的机器人容易倾倒，工程师们在制造人手的机械版本时也面临巨大挑战。人类依靠皮肤感知来判断施加多大压力，而这正是机器人制造者难以复制的。一些工程师认为，未来不在于复制人类形态，而在于超越它，比如使用四只手而不是两只，或者用吸盘抓手替代手指。 “我的观点是，我们过于执着于人形形态了，”RemBrain公司首席技术官马克斯·贡恰罗夫(Max Goncharov)表示，“在工厂里，一切关乎效率，而效率意味着需要更专业的机器人。” “我认为，未来人形机器人只会承担工厂中极少数的工作。”贡恰罗夫说。(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”。

2024 年 5 月 10 日，极氪登陆纽交所，成为吉利麾下第九家上市公司。 一年不到的时间，纽交所钟声仿佛昨日敲响般还在耳边回荡。吉利却在前两天正式对外宣布，将极氪私有化。 5 月 7 日，吉利汽车正式递交对极氪私有化建议的非约束性报价函，建议以每股极氪股份 2.566 美元或美股美国存托股票 25.66 美元的价格，收购极氪已发行的所有股份。 公告显示，吉利汽车目前持有极氪约 65.7% 股份，倘若私有化建议落地并完成，极氪将成为吉利汽车全资附属公司，实现私有化并于纽交所退市。 吉利控股集团董事长李书福通过官方渠道表示，此举是为了应对 “ 激烈的市场竞争和日益复杂的经济环境 ”，吉利将 “ 持续推动汽车业务整合，回归一个吉利，整合技术优势，提高创新能力、盈利能力，打造全球领先的智能电动汽车集团 ”。 “ 券商之家 ” 荣大科技发展战略总监赵昊鹏表示，吉利此举一方面是为了进一步落地《 台州宣言 》，提升资源利用效率；另一方面，可能是由于美股环境发生变化，以极氪为代表的中概股开始选择回流。 重大但不意外之变 时至今日，吉利已经意识到 “ 孩子多了好打架 ” 的时代已经过去，精兵简政才是汽车电动智能化时代最大利器。 2024 年 9 月，吉利正式发布《 台州宣言 》，提出 “ 战略聚焦、资源整合、协同创新、稳健经营、人才赋能 ” 五大战略支柱。 其中 “战略整合” 提到，吉利将“全面梳理吉利各业务部门板块，厘清业务定位 ”，“进一步明晰各品牌定位，理顺股权关系，减少利益冲突和重复投资，提高资源利用效率 ”。 极氪私有化就是其 “战略整合”的关键一招。 虽然目前，吉利汽车持有极氪约65.7%的股份，对极氪汽车拥有压倒性的控制权，但美股上市公司的身份，也让极氪不得不“戴着镣铐跳舞 ”。 极氪的一举一动被成千上万的股民监视着，迫使吉利汽车在做每次与极氪相关的重要决策时都需要思前想后考虑市场反应。 在当下国内高速变化的汽车环境下，极氪如果缺乏足够快速的反应能力和灵活多变的战略能力，将存在被市场淘汰的风险。所以如果私有化极氪，极氪将能更加灵活且快速应对市场变化。 其次，2024 年极氪年销量已突破 22 万辆，全年营收已突破 800 亿元，占据吉利新能源总盘较大比重。然而目前极氪的营收、利润等核心经营数据并不能并入吉利汽车集团财务报表中。吉利如果想要宣传其电动化、智能化的能力，在资本层面，始终不能拿极氪这个争气孩子举例。 但如果完成合并，极氪的新能源营收、智能化研发投入等数据就能体现在吉利汽车报表中，助力吉利汽车讲好新能源智能化时代的故事。 此前，吉利在落实《 台州宣言 》、提高资源利用率方面已经做了大量动作，也达到了不错效果。 在《 台州宣言 》发布后的第二个月，吉利正式宣布将几何品牌并入银河品牌，改名为 GEOME，成为银河智能精品小车系列。两者合并后，几何经销商网络全面并入银河的 B 网。与此同时，银河的核心技术也逐步下放给几何体系，比如 flyme auto，11 合 1 的电驱技术。 “ 效益协同是最核心的关键点，我们主要目标是减少浪费、提高效率，提升整个汽车板块的盈利能力。” 吉利汽车集团 CEO 淦家阅此前提到。 同年 11 月，吉利汽车开始着手推动领克与极氪整合。此前知危文章《 吉利旗下极氪领克合并，知情人士称这还只是一个开始 》就已指出，两者整合后将有望消除同业竞争，极氪和领克将形成定位互补，极氪覆盖主流豪华市场，领克覆盖中高端市场。 与此同时，双方还实现研发能力和销售网络的互补。技术层面，两个品牌将共享电子电气架构，减少成本投入。在销售网络上，双方在一、二线保持独立的销售渠道，但在三四线城市，则选择渠道共享发挥协同效应。 赵昊鹏说，极氪此前都是采取纯直营模式。在该种模式下，极氪覆盖范围有限，难以下沉到三四线，并且需要投入较大的资金成本进行营销体系建设。如果能与领克共享营销渠道，则有利于极氪进一步扩大市场影响力。 吉利汽车在过去半年打出这一系列组合拳，充分论证了其正在进行大刀阔斧的改革，持续推进资源的深度整合。而即将推行的极氪私有化，更是这一战略布局中关键一步。 被赶走不如自己走 此外，极氪此时从美股退市，正处于中美地缘政治敏感的关键节点。 2020 年 12 月，《 外国公司问责法 》（ HFCAA ）在特朗普手中签署生效，核心内容为：在美上市的外国公司若连续三年未能满足美国公众公司会计监督委员会（ PCAOB ）的审计检查要求，将被强制退市。 美国证券交易委员会（ SEC ）依据该法案自 2021 年起逐步出台实施细则，并于 2022 年 3 月将首批 5 家中概股列入 “ 预摘牌名单 ”，标志着监管进入执行阶段。 虽然极氪并不在 “ 预摘牌名单 ” 中，但《 外国公司问责法 》就如同达摩克利斯之剑一般悬在极氪等中概股头上。根据法案，极氪需提供审计底稿。但中国《 证券法 》规定，未经许可不得向境外提供此类文件。极氪面临国内国外双重监管，艰难度日。 今年以来，美国证券交易委员会持续施压。4 月 12 日，美国证券交易委员会（ SEC ）主席向美国国会表示，已准备对中国上市公司展开大规模 “ 退市调查 ”，调查结果可能导致数百家中概股公司从美国证券交易所退市，极氪如果未达标也可能面临退市。 与其坐等被驱离，不如主动退市求变。在此背景下，有观点认为，中国即将迎来第三轮中概股回流大潮，而极氪极有可能成为此次回流大潮中的先行者。 除了越发不稳定、不安全的外部环境，极氪在美股市场表现也并不理想。 极氪上市发行价为 21 美元，上市当日收盘价为 28.26 美元，较发行价上涨 34.57%，市值约为 69 亿美元，低于彼时 “ 蔚小理 ” 的市值，与之接近的是 73 亿美元的小鹏汽车。在过去的一年时间，极氪股价最低达到了 13 美元/股，巅峰则是 33 美元/股。 5 月 7 日，极氪私有化消息公布当日，极氪收盘价为 22.59 美元，市值为 57.42 亿美元，市值较发行日相比缩水 17.4% 。与此同时，同为新能源智能化造车新势力的蔚小理分别为 88.77 亿美元、187.9 亿美元和 260.21 亿美元，极氪市值与后面三者相比，差距进一步拉大。 在美国资本市场环境越发苛刻，自身市值被严重低估的情况下，吉利汽车也自然而然会做出撤离美股市场的选择。 值得注意的是，吉利汽车向极氪发送的是 “ 非约束性报价函 ”，文件是 “ 不具有法律约束力的意向文件 ”。因此市场上有观点提出，存在吉利回购不成功的可能。 但赵昊鹏表示，这种可能性较小。一方面，吉利汽车对极氪有着极高的控制权，其它阻力较小；另一方面，极氪私有化将利于吉利汽车整合资源，从而提高竞争力，意义重大。 因此，极氪的回归，吉利似乎势在必得。

IT之家 12 月 26 日消息，12 月 25 日，首届粤港澳大湾区低空经济高质量发展大会在广州召开，京东物流携全链路无人物流解决方案及飞狼系列无人机参会，明确表态将持续加大在大湾区的投入与合作力度。 IT之家从官方介绍获悉，自 2017 年起，京东物流持续投入无人机物流技术研发与运营实践，已形成覆盖多场景的“飞狼”系列产品矩阵。其中，JDX-50 无人机载重 15 公斤、飞行半径 15 公里，适用于山区、跨江等复杂环境下的物资运输与应急配送；JDX-20 无人机专注城市即时配送场景，最大载重 10 公斤、飞行半径 12 公里，具备多天候、多场景作业能力；JDX-03 仓储无人机则应用于仓内自动化巡检与盘点，提升仓储运营效率。 京东物流无人机已进入全国常态化测试运营阶段。目前，京东物流无人机全国开通近 50 条航线，飞狼 JDX-50、JDX-20 等机型已在西安、上海、南京等地开展试点运营，应用于医疗物资转运、生鲜产地直发、城乡末端配送等多元场景。

5月4日，小米汽车因为将“智驾”字眼更名为“辅助驾驶”一事被推上热搜。实际上，早在4月23日开幕的上海车展前，多方就已经相继宣布，车企被明确要求不得使用使用“自动”“自主”“智驾”“高阶智驾”等词汇，建议统一使用“组合辅助驾驶”等中性表述。 因此，车展上很多发布的新车，在描述和表达“组合辅助驾驶”时显得非常生涩和隐忍。这其实不难看出，在经过一系列的浮夸式的宣传，以及众多因使用“智驾”而产生的事故后，所有人都希望明确系统功能边界和安全响应措施。 毕竟，安全面前无小事。不过在此之前，我们也看到有不少车企，在配备“智驾”功能时，也提供了一些相对应的保障措施，比如推出一些类似“智驾险”的东西，这其中就包括在这方面比较突出的车企，比如鸿蒙智行、小鹏、小米、阿维塔等。 其中，小鹏汽车在4月28日推出的“智驾险”，个人认为更值得上热搜。据悉该保险涵盖的范围包括：可赔付全行车场景、赔付不限次，NGP退出5秒后仍可享受权益。其中，最值得关注的就是NGP退出5秒后仍可享受权益。 这5秒钟，是一个非常关键的时间概念。 01 驾驶员与车企的矛盾 当我们翻看过往那些因“智驾”而引发的事故记录时，会发现一个令人深思且颇具争议的现象。每当这类事故发生，相关方总是会在恰当的时间公布事故产生的重要时间点。这些时间点就像是一把精准的刻度尺，细致地记录着事故发生前后的每一个关键瞬间。 比如，在某个具体的时间点，车辆正以怎样的时速行驶；在另一个时间点，智驾系统处于工作状态；再之后的一个时间点，智驾系统突然退出。这一系列时间节点的公布，本意是为了还原事故真相，但却在不经意间，揭示出了智驾事故背后更为复杂的矛盾。 其中，一个尤为关键且引人注目的信息是，在不少车企公布的时间节点里，智驾系统呈现出一种极为突然的“工作—退出”状态。前一秒，智驾系统还在有条不紊地运行，后一秒，它却直接退出工作模式显示人为接管。 而恰恰就是在这人为接管的瞬间，事故如同不速之客般降临。 这就引发了一个尖锐的问题：不管是智驾系统真的因为某种技术故障或算法判断而主动退出，还是驾驶员在面对突发状况时由于慌乱而主动接管车辆控制权，最终的结果都只有一个——所有责任都只能由驾驶员来承担，与智驾系统毫无关联。 从法律层面和现有责任判定规则来看，车辆的控制权一旦交到驾驶员手中，无论事故是否与智驾系统退出存在关联，驾驶员都成为了第一责任人。这也是近几年来智驾事故中，驾驶员与车企之间最大的矛盾所在。 对于驾驶员而言，他们选择搭载智驾系统的车辆，很大程度上是出于对这一技术的信任，希望能在驾驶过程中获得更多的便利和安全保障。然而，当事故发生，他们却发现自己要独自承担所有的后果，这无疑让他们感到委屈和不满。 而车企则认为，他们已经按照规定公布了事故相关信息，智驾系统也只是在特定情况下退出，责任不应归咎于他们。这种矛盾如同一个难以解开的死结，不仅困扰着事故双方，也对智驾技术的进一步发展提出了严峻的挑战。 所以我们再翻看鸿蒙智行、小鹏、小米、阿维塔这些车企提供的“智驾险”来看，基本上聚焦在“使用智能辅助驾驶时所产生的事故”中。这些“智驾险”看似对现有车险的补充，对智驾事故责任划分模糊地带的一种解决方案。 但实际上，如果事故发生在人为接管时，那么这些“智驾险”毫无意义。换而言之，“智驾险”不仅没有让车企承担更多责任，因为所有的险种都是由保险公司承担。因此，车企又转移风险成了“隐性被保人”。驾驶员与车企或技术上，仍然存在不平等的关系 那么我们再回到小鹏汽车这次最新推出的“NGP退出5秒后仍可享受权益”的“智驾险”，才能发现这5秒钟的难能可贵。在这看似微不足道的5秒里，智驾系统虽已退出，但其影响似乎仍在延续保障范围，一定程度上打破了以往“人为接管即无保障”的僵局。 02 保险但不一定保命 以往，人为接管瞬间便如同开启了一道车企“责任豁免”的闸门，将风险一股脑儿推给驾驶员。而小鹏此次的改变，传递出一个积极信号，车企开始正视智驾系统退出瞬间的潜在风险，试图在保障驾驶员权益与自身风险规避间寻找新的平衡点。 不过，这5秒钟的权益究竟能发挥多大实际作用，仍需时间检验。是真正成为保障驾驶员权益的有力盾牌，还是沦为车企营销的噱头，有待更多实际案例来评判。但可以肯定的是，只有车企真正承担起与智驾技术发展相匹配的责任，才能让消费者真正享受智驾的便利。 当然，我们切不可因这短短5秒钟权益的推出，就对“组合辅助驾驶”的使用有丝毫懈怠、掉以轻心。更不能让驾驶员滋生“有了此项保障便能肆意妄为、无所顾忌”的错误认知，否则安全隐患将如影随形。 智驾技术虽日益成熟，但远未达到能完全替代人类驾驶的程度。道路状况复杂多变，天气、交通参与者等不可控因素随时可能引发意外。若驾驶员过度依赖智驾系统，在系统退出时未能及时、正确地接管车辆，无疑是将自己和他人置于巨大的安全隐患之中。 从本质上说，任何一款险种是车企在平衡风险与保障、责任与信任之间的一次有益尝试，但它绝不是鼓励驾驶员冒险的“通行证”。车企在推出此类创新险种时，也应同步加强安全教育宣传，引导驾驶员正确认识智驾技术的边界与局限，始终保持高度的安全驾驶意识。 更重要的是，相关层面亟待做出改变，而这绝非仅停留在对“组合辅助驾驶”这一说法的调整上，责任划分、数据安全、法律法规等都需要快速完善。只有这样，才能更好的规范车企、保险公司、驾驶员等所有出行参与者的行文。 所有人都知道，买车之后往往少不了为爱车精心挑选各类车险项目。交强险就不用多说了，商业险中的车损险、三者险、盗抢险、玻璃单独破碎险等等，五花八门的险种不过是为驾驶员的损失降到最低。 其实，每一位驾驶员内心深处，都不希望自己的爱车去“体验”各种险种。他们所期盼的，是每一次出行都能平平安安。从本质上来说，“智驾险”不过是车险大家族中的一员。最理想的不出险情况，依然是我们自己稳稳地掌握好方向盘，精准把控车速。

IT之家 12 月 26 日消息，微软 AI CEO 穆斯塔法・苏莱曼警告称，企业若想在 AI 竞赛中占据领先位置，需要承受极其高昂的投入成本。 苏莱曼在 12 月 17 日更新的“Moonshots with Peter Diamandis”播客中提到，未来 5 年至 10 年内，要在 AI 最高层级展开竞争，所需投入将高达数千亿美元，涵盖基础设施建设、硬件投入以及专业人才成本。这种规模的资本需求，使大型成熟企业在结构上具备明显优势。 ▲ 图源微软官网 苏莱曼强调，成本压力不仅来自算力和硬件，还来自对人力资本的激烈争夺，尤其是 AI 研究人员、数据科学家和工程师，单个研究人员或技术人员的薪酬水平正在急剧攀升。 苏莱曼还将微软当前的角色形容为一家“现代建筑公司”，数十万名员工正为 AI 建设以千兆瓦计的 CPU 和加速器算力基础。 除人才争夺外，微软与其他大型科技公司一样，正加速推进 AGI 和超级智能的发展。行业领袖公开承认，这些目标不仅成本惊人，同时也具有极其重要的战略意义。 IT之家注：AGI（通用人工智能）指能够在大多数任务上达到人类智能水平的系统，而超级智能则是指在整体能力上超越人类的 AI。

凤凰网科技讯 12月26日 2025联想天禧AI生态伙伴大会（LTPC 2025）今日在北京举行。会上，联想集团披露了其在个人AI领域的最新战略进展，正式宣布天禧AI已升级至3.5版本，并明确了从“AI助手”向具备闭环执行能力的“AI队友”跃迁的技术路径。联想集团副总裁阿不力克木·阿不力米提表示，行业共识正指向个人AI普惠，联想将通过“一体多端”战略（即天禧个人超级智能体+多种终端设备），构建以“人”为中心的AI生态，目标是让每位用户拥有专属的“智能双胞胎（AI Twin）”。 据官方数据显示，天禧AI生态目前月活跃用户已突破2.8亿，其中18至34岁的年轻群体占比超七成，2025年分发量突破40亿次。为进一步激活开发者生态，联想在会上联合火山引擎启动了“天禧AI生态智能体先导计划”，并抛出重磅商业激励政策：向开发者提供1亿token抵用券，且承诺在未来12个月内，智能体产生的全部利润将100%归属于开发者。这一举措旨在降低开发门槛，加速应用从技术尝鲜向商业落地转化。 针对AI行业的商业模式变革，联想方面指出，随着2025年国内AI用户突破5亿，智能体的价值衡量标准正从传统的SEO（搜索引擎优化）向GEO（生成式引擎优化）范式转变。这意味着，未来的流量分发不再单纯依赖关键词匹配和曝光，而是取决于智能体能否理解用户意图、有效协同并可靠交付最终结果。为此，联想正致力于构建包括A2A协同协议及TAC连接、TAP支付在内的基础设施，试图打通从意图理解到任务交付的完整商业闭环。 技术演进方面，新发布的天禧AI 3.5在个性化记忆、多智能体协同行动力及交互体验上实现了升级，如通过ChatExcel等应用实现办公自动化。同时，联想还前瞻性地展示了天禧AI 4.0的规划，强调其将具备“思你所想”的深度认知能力和“行你所愿”的跨应用资源调度能力。此外，联想还提及了从“万物互联”向基于物理AI的“万物AI”演进趋势，即通过智能体大脑与操作系统小脑的融合，驱动物理系统自我进化。 会议最后透露，联想将于北京时间2026年1月7日亮相CES 2026消费电子展。届时，联想将与英伟达CEO黄仁勋、英特尔董事会成员陈立武、AMD CEO苏姿丰等行业领袖同台，共同探讨AI PC及产业创新的未来方向。

作者｜刘景丰 “我们总共30个房间，29个房间住着来考察的中国人。” 一家在哈萨克斯坦最大城市阿拉木图的酒店老板告诉霞光社。 这家酒店的老板是福建人，因看好阿拉木图的商机，他只身来到这里，于今年9月开了这家主要服务华人的酒店。 “这还不是旺季。今年九月刚开业那会儿，酒店的房间提前好几天就被订出去了。” 这是出海中亚热最微观的体感之一。更宏观的数字也呈现了这种趋势：来自同程旅行的数据显示，今年前11个月，中国赴哈萨克斯坦人数超过87.6万人次（2024年全年为65.5万人次）；此外，12月初至新年假期期间，中国主要城市飞往哈萨克斯坦的机票预订量较去年同期更是增长超50%，酒店预订量增长超80%。 如此看来，今年赴哈萨克斯坦的中国人或将接近百万之众。 除了“人”的流动外，货物的流动同样高涨。今年1-11月，我国境内6大口岸站累计开行中亚班列13089列，累计发送货物1031695标箱，同比增长30.6%。 可以感受到，今年出海中亚真的热起来了。中亚正从过去的“边缘市场”转变为中国企业出海的 “外贸增长极”，除了基建、新能源、3C等领域领跑外贸增长，跨境电商更是帮助中国商品铺就出海中亚的新通道。 12月中旬，霞光社在哈萨克斯坦的阿拉木图进行了为期5天的考察，深入了解这片变革中的市场。一个直接的感受是，尽管这里的城市更像是10-15年前中国二线城市的基建水平，但整个社会的数字化进程发展迅速，电商、在线打车、在线娱乐和线上订酒店民宿等已成为人们的日常；人们的消费也迎来新一轮升级，中国的新茶饮、新能源车在街头日益增多；此外，这里经济产业也从“能源腹地”升级为“多元合作区”，中国企业开始成为年轻人就业的“新宠”。 回看2025年，或许这正是中亚市场迎来全面升级的历史新节点。 01 电商购物，成为年轻人的日常 在许多人的印象里，中亚的斯坦国是拥有着广袤草原与戈壁、热情游牧民族以及丰富美食文化的地方。 但当我们真正踏入这片土地时，反而有种欧洲小城的感觉——在12月圣诞节前的两周，阿拉木图街道两侧的商店几乎家家都摆上了圣诞装饰；俄式建筑，是这里最常见的建筑风格；堵车不分早晚，即使上午11点路上依然会堵车，晚高峰堵车更是家常便饭。 下午四点，阿拉木图的公路上已经排起长龙 或许堵车也能磨练人的性子，这里人们的节奏比较松弛，上班出行除了打车、公交外，更多是步行，就连送外卖也可以步行…… 当地“骑手”，正在步行送外卖。因为不方便，当地人几乎不怎么点外卖 实际上，对于第一次来这里的中国人，通常会有各种攻略教你如何靠各种软件实现“无缝衔接”：如何开通“一带一路”流量，如何用Yandex Go打车、如何用Kaspi QR（已与支付宝打通）扫码支付、如何用地图软件查看本地公交，乃至如何电商购物。 Kuma（化名）是一位当地大四学生，2021年举家从中国移民到哈萨克斯坦，如今在一家中资汽车服务企业实习。她告诉霞光社，刚来到阿拉木图时，这里电商还不发达，对于早已适应国内电商环境的她还不适应，购物极不方便；但如今她几乎每周都要网购两三次，“这里的电商跟国内相比在体验上已经差别不大，唯一不同就是这里不会包邮。” 今天的哈萨克斯坦，不仅有本地电商平台Kaspi.kz，俄罗斯电商平台Wildberries（WB）、Ozon，还有来自中国的淘宝、速卖通、Temu等跨境电商平台，而且通过中国电商平台还可以购买国内商品，并通过西安、乌鲁木齐的中转仓发往阿拉木图等城市，体验十分流畅。此前，霞光社也曾撰文详细分析中亚的电商市场，《中亚电商热：147亿美元市场里的中国玩家》。 整体来看，哈国已成为中亚电商基础最完备的国家。在这里，无论是互联网普及率（92.9%）还是移动连接率（128%）均处于区域最高水平，用户线上购物习惯已经稳定形成；而且，电商占零售比重从2013年的0.5%升至2024年的14.1%；过去五年哈萨克斯坦电商规模增长了七倍，2024年规模已达3.156万亿坚戈（约65亿美元），同比增长33%。 Yandex Ads大中华区负责人马婧对霞光社表示，电商是数字化转型的 “催化剂”和“缩影”，它正给当地带来三大变化：一是消费的普惠化，打破了消费的地域限制，让小城镇和农村居民也能获得与大城市几乎同等的商品选择；二是催生新就业与创业，直接带动了数字营销、本土电商运营、仓储物流、客服等大量新职业，也激发了本土中小卖家的创业热潮；第三，也倒逼商业基础设施升级，支付、物流、信任体系（如评价、客服）在电商的推动下快速成熟。 以支付为例，除了电商、打车等线上场景，在阿拉木图历史最悠久、最著名的交易市场绿巴扎，一些销售农产品和手工商品的商户已经能够支持Kaspi QR扫码支付。这意味着，电子支付已经从线上向线下渗透。 对中国企业而言，哈萨克斯坦是中亚各国里最容易起量、最适合进行仓配布局、也可能是ROI最快转正的市场。 此外，乌兹别克斯坦借助最大的人口红利，也成为中亚最重要的电商市场。乌兹别克斯坦互联网普及率高达89%，整体数字化基础在快速提升；同时，它以3700万人口成为中亚潜力最大的消费市场。随着Uzum等本地电商以及速卖通、Temu等中国电商在这里崛起，其电商交易额持续保持双位数增长。 另一个可以考虑的市场是吉尔吉斯斯坦，这里的互联网普及率与乌兹别克斯坦接近。尽管整体经济体量较小，但用户高度依赖线上渠道，电商渗透速度快，服饰、小家电、日常用品等品类增长明显。对于中国商家来说，吉国适合作为低成本试水、轻运营快跑的市场，通过平台入驻与海外仓轻量模式观察用户需求并快速迭代。 中亚早期错过了PC互联网时代，但如今正赶上移动互联网时代，因此这里95%的网民通过智能手机上网，消费决策链路高度依赖移动互联网。霞光社体验发现，在这里常用的打车、支付、在线招聘、在线买车等软件，许多都是在2020年之后开始出现或推广。而且，在这里一个App集成多个功能的现象较为普遍。以Yandex为例，它集成了搜索、出行、外卖、租车等各种功能，构筑了一个超级App的数字生态。 马婧介绍，Yandex哈萨克斯坦公司正构建一套深度渗透的数字生态系统，该系统已成为当地核心的网络基建：每月有1000万人使用Yandex哈萨克斯坦的服务，日均在Yandex搜索中发起超900万次查询。Yandex广告联盟（YAN）拥有4.5万家合作伙伴，为品牌与当地活跃消费者搭建持久互动关系创造了契机。 数据显示，2025年上半年，在哈萨克斯坦使用Yandex Ads的中国广告主数量同比增长76%，广告投放金额激增192%。增长的核心驱动力来自工业设备及材料领域，其广告投入占中国企业在哈Yandex Ads总投放额的75%，较2024年上半年增长超5倍；游戏行业成为增长最快的品类，广告投入增长近8倍；IT服务、物流及家居用品行业也实现了两位数乃至三位数的强劲增长。 Yandex在阿拉木图的办公大楼 这些数字表明，中国企业正借助Yandex Ads的本地化效果营销工具，将自身竞争优势与中亚市场需求精准匹配，快速且规模化地开拓新细分领域。 此外，马婧还提到，中亚消费者过去受欧洲商品影响较大，在产品审美上更偏欧美风格；此外，商家如果要在这里做营销，一个关键点是 “超越翻译，实现文化共振”——不仅内容要融入本地节日、热点、网络用语，渠道上也要深耕本地国民级生态，而非简单复制国内渠道矩阵。 从人们的生活到商业营销，数字化正在全面改变这片市场。 02 从奶茶到新能源车，中国商品带来消费升级 数字化变革这里的生活方式，而新消费则正提升人们的生活质量。 在阿拉木图，火遍全球的蜜雪冰城也开到了这里。在阿拉木图火车站旁，就有一家蜜雪冰城的门店。在它隔壁，紧挨着一家同样来自河南的新茶饮品牌——WEDRINK（茶主张）。 蜜雪冰城的门店依然保持着跟国内相似的视觉设计，门店里茶饮的品类也跟国内相差不大。霞光社看到，这里的饮品在价格上普遍比国内要高。以一款草莓圣代为例，在这里要600坚戈（合人民币8.15元），而国内同款的价格约为6元。 别看只相差2.15元，但对于讲求极致性价比的蜜雪来说，这已经高出一个价格档了。但对于当地人而言，这个价格算是非常接地气了，毕竟人均工资大概5000-6000元的当地人，日常承受的消费品物价几乎是国内的2倍甚至更高。 在跟店员交流中霞光社得知，蜜雪冰城约一年前开始进入中亚市场，已经在哈萨克斯坦开了十多家门店，此外在乌兹别克斯坦也有门店。目前，其正处在扩张早期。 相比蜜雪冰城，WEDRINK在哈萨克斯坦的门店扩张也更凶猛——据称目前已经有上百家了。在WEDRINK官方消息中称，其已经在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦等中亚国家铺开。毫无疑问，在这里WEDRINK 的渗透率远高于蜜雪冰城。 奶茶消费只是个缩影，当下的中亚国家正处于消费升级的起跑阶段，这里既有对欧美生活方式的需求，同时又乐于接受来自中国的新消费品牌，而谁能率先跑通模式、搭建本地化运营与跨境供应链，或许就能在这片蓝海市场占据先机。 但挑战同样不容忽视。在跟蜜雪冰城店员交流中，霞光社注意到这里的新茶饮供应链目前还主要依赖国内供应，而哈萨克斯坦冬季漫长，物流延迟风险高，原料依赖进口成本波动较大。此外，当地消费者对甜度要求较高，且传统咸奶茶仍占据主流。对于想在这里长期立足的品牌来说，加快供应链本地化建设，同时根据“重咸重甜”调整产品配方，是必须要做的事。 除了新茶饮，中国的新能源车也已成为这里的一道风景线。在阿拉木图的道路上，时常见到比亚迪、红旗、理想以及极氪等品牌的新能源车。在一众旧车中，他们格外显眼。 由于哈萨克斯坦对汽车没有报废年限限制，加上油价便宜（约人民币3-4元/升），大街上放眼望去几乎都是各种老旧车辆。哈萨克斯坦马吉利斯（议会下院）议员沃勒扎斯·库斯佩科夫在接受“Бүгін LIVE”节目采访时曾透露，哈萨克斯坦国内注册的乘用车数量已超过500万辆，其中近80%为使用年限超过10年的旧车。 一位在哈萨克斯坦做汽车服务的企业负责人邢先生告诉霞光社，因为这里旧车较多，汽车服务的需求也比较旺盛，加之近几年中国品牌汽车的到来，许多中国车企已经在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等国开设了类似4S店的售后服务点。他所在的万高汽车就是一家有中欧背景的汽车质保与跨境贸易服务商，目前已经在中亚的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦等国落地汽车维修、质保等业务。 除了维修的商机外，另一个变化是，哈萨克斯坦为了改变旧车过剩的情况，政府即将推出一项“以旧换新”计划，类似于国内通过政府补贴的方式、鼓励车主将旧车更新的政策。此外，当地媒体也曾报道，哈萨克斯坦将推出汽车租赁计划，该计划仅限购买新车，最大亮点是无需首付款。毫无疑问，这项措施将推动当地新车价格下行，激活新车消费。 或许得益于此，2025年上半年哈萨克斯坦对中国品牌汽车的需求快速攀升。中国汽车工业协会数据显示，2025年1—6月，哈萨克斯坦累计进口中国汽车约7.76万辆，同比翻倍，跻身全球进口中国车前十市场。 甚至有行业内人表示，在中国运往中亚的汽车里，有约45%是销售到哈萨克斯坦的。在欧美等高消费市场的汽车消费日渐低迷之际，中亚快速增长的汽车消费已成为车企的“香饽饽”。 为了推动当地新能源车市场，自2024年开始，哈萨克斯坦就开始在主要城市启动新能源充电网络规划，预计到2030年，当地充电桩覆盖率将达到60%以上。这同样给中国的新能源充电设施企业带来了新机会。 03 被“排斥”后，中国商人的出海再思考 看似美好的市场，但对中国商人来说并不是唾手可得。 一位在当地做了一年的汽车贸易从业人员告诉霞光社，哈萨克斯坦人更倾向于从本地汽车零售商那里购买汽车，“从中国来开店的汽车销售商，销量基本上都不行。即使你把价格做得很低，本地人也不愿意来，他宁愿以高一点的价格从本地车入手车辆”。 这是因为，当地人更看重汽车售后的持续服务，过去一些中国车商在销售完车辆后出现售后纠纷，给当地消费者带来不好的体验，影响了中国车商的信誉。 当然在汽车售后上，也会出现另外一种情况：当地人会有一些特别完美的要求，比如要求维修过发动机、变速箱的车辆要跟新车一样，“我之前就遇到过一位这样的顾客，他要求维修的车辆性能必须跟新车一样，我们给他解释维修的车辆不可能跟新车完全一样，但他就是不认可，甚至后来我们要请来警察给协调处理。” 阿拉木图的中国新能源车 除汽车市场外，在建材贸易领域，一位从江苏来哈国考察的建材商家也直言自己受到了当地商家的“排斥”。他原本打算在中亚考察一圈，重点考察哈萨克斯坦。为了沟通方便，他特意花了800元人民币请了翻译一起走访当地的商家。结果在批发市场转了一圈也没能找到一家愿意跟他深度交流的商家，“他们看我们只问不买，知道我们做类似的生意后，就不愿意接待了，把我们往外轰。” 原本想多考察几天的他，最终在第一天考察结束后决定转道去乌兹别克斯坦。 当地商人对中国商人固有的一些偏见，以及竞争开始激烈的市场，都让想来这里做小生意、赚快钱的商业变得越来越难。 除此之外，还有一些坑也需要引起中国商人的注意。 哈米信息创始人Kimi从2022年开始布局哈萨克斯坦，此前她做中国到欧洲跨境物流生意，对哈国的关务、口岸以及当地车队资源较熟悉。尽管如此，但她在哈国的业务起步时就遭遇当头一棒：她曾在哈萨克斯坦招聘了一名当地的合伙人，负责整个项目在本地的推广，很快Kimi就发现，这个合伙人把公司的资源和APP项目包装成个人的，并拿到外面招商引资、直接卖钱，最后兜不住穿帮了，不仅自己惹上官司，也给公司也惹来麻烦。 “在中亚，你如果要做生意又不想不亲自干，指望纯财务投资给你带来回报，大概率会掉坑里。你只能自己多考察、多留意、多长点心眼，做决策慢点，没有其他的办法。”Kimi 表示。 实际上，当下的中亚各国正处在经济改革、社会开放、政策调整的转折期，这里的社会规则、产业政策以及执法机关的执法随意性都需要外来投资者特别注意。 中国商务部发布的《2023年对外投资合作国别（地区）指南——哈萨克斯坦》里，特别强调了防范风险这一项：“考虑到哈方投资政策和产业政策变动频繁，各地执法机关随意执法现象屡见不鲜，如果由可靠的哈方合作伙伴出面，同有关政府部门打交道，往往能够收到事半功倍的效果。如果是中方独资项目或企业，也应聘请有实力、有经验的顾问，协调处理与各级政府部门间的关系和法律事务。签署合同时要谨慎仔细，防止落入陷阱圈套，尽可能规避风险隐患。” 总结下来，哈萨克斯坦与中国的商业合作，似乎正呈现一种“上层热、中层冷、基层疑”的复杂局面。 但这种情绪并不意味着合作没有前景，恰恰说明了这片市场存在着不成熟性和高潜力。 应对这种不成熟的关键，在于深度的本地化。 当下，全球的目光都开始聚焦中亚，除了中国与中亚5国每年举办的中亚峰会外，美国、欧盟、日本等经济体今年也相继与中亚5国举办了C5+1峰会，意图与之开展各类合作。这片战略位置重要、自然资源丰富的市场，正在掌握自己的主动权。 中国企业想要深度融入这片市场，必须将自身的资本、技术优势，与哈萨克斯坦国家转型的战略需求、本地合作伙伴的切实利益深度绑定，与其单纯出口成品，不如探讨在当地设厂组装或生产部分组件，给当地带来很多就业机会；与其外派工人，不如雇佣、培养值得信赖的本地骨干，这也能缓解因跨文化和工作习惯差异引发的内部矛盾。 一个可喜的变化是，霞光社在跟当地大学生交流时发现，过去他们毕业后最常选择的岗位是饭店服务员等，但现在，当地的中国公司成为当地年轻人最喜欢的就业去向之一。

快科技12月26日消息，今日，华为宣布面向全球启动2025奥林帕斯奖难题征集，今年的两大难题分别为面向AI时代的创新介质技术与Agentic AI原生的数据底座。 华为表示，随着AI技术的发展，传统应用正在向Agent智能应用演进，数据不仅在规模上持续增长，数据的留存、管理与应用方式也在发生改变。 本届奥林帕斯奖将聚焦解决AI时代数据处理的算力开销大、协议栈复杂、知识库构建难、推理效率与精度冲突、存储成本激增等问题，面向全球科研工作者公开征集解题之道。 方向一：面向AI时代的创新介质技术 难题1：基于SSD的存算融合与高效索引技术 难题2：面向超高记录密度的存储信道调制编码技术 难题3：层次化大内存网络协议和IO路径优化技术 方向二：Agentic AI原生的数据底座 难题4：知识提取、多模态数据表征与知识检索技术 难题5：面向大模型高效推理的语义信息凝练技术 今年奥林帕斯奖奖金池还是保持了百万级，设置2个奥林帕斯奖，奖金各100万元；5个奥林帕斯先锋奖，奖金各20万元。 根据安排，2026年5月至2026年6月将进行成果评审，2026年8月举行颁奖典礼。 据了解，“奥林帕斯奖”（OlympusMons Awards）由华为公司于2019年起设立，旨在鼓励全球科研工作者投入数据存储领域基础理论研究，突破关键技术难题，加速科研成果产业化，实现产学研合作共赢。 奥林帕斯奖自设立以来，已吸引全球12个国家的超过320名学者参与，共评出6个奥林帕斯奖和18个奥林帕斯先锋奖。

快科技12月26日消息，今年8月份的时候，美国总统特朗普在社交媒体上公开炮轰Intel新任CEO陈立武，称其存在高度利益冲突“必须立刻辞职”。 但令人没想到的是，这场原本可能导致高层震荡的危机，却在一次仅40分钟的会谈后，演变成为了Intel的“保命符”。 据知情人士透露，在特朗普的抨击之后，Intel迅速采取行动，设法安排陈立武与特朗普会面。 这场关键的会谈最终成行，持续了大约40分钟，成为陈立武职业生涯中最为重要的一次会晤。 之前未曾披露的细节显示，虽然陈立武曾被特朗普指责支持中国利益，但会谈后，陈立武却在会面后成功获得美国政府的承诺，宣布将投入89亿美元，换取Intel近10%的股权。 这笔交易也让Intel披上了“战略性大到不能倒”的光环，确保了其在俄亥俄州等地的先进晶圆厂建设获得持续支持。

张一鸣和任正非之前的交集有二：一是在2017年前后，任正非特别喜欢刷今日头条；二是张一鸣曾在2018年6月的一次演讲中，称赞华为是字节的榜样。现在，张一鸣又一次踏入了“榜样”任正非涉足的河流。 数年前，华为大力扶持赛力斯，开启了ICT企业入场汽车行业的成功范式，一度推出业内首创的智选车商业模式，如今大模型企业扎堆切入智能手机赛道，跨界协同同样正成为智能手机行业新的商业化路径。 在混元、DeepSeek大模型被植入C端产品时，12月份豆包与中兴的深度合作引发了关注，前者手握大模型技术优势，后者具备手机硬件研发积淀。 据界面新闻，近期字节跳动又在推进与vivo、联想、传音等硬件厂商开展AI手机的合作，为其设备预装AIGC插件，从而获得用户入口，扭转当前AI在执行层面的被动局面。报道称，多位vivo员工还证实，vivo与字节跳动已经确认合作，双方正在讨论具体合作细节。 此前字节曾强调，豆包目前正在与多家手机厂商洽谈助手合作，但没有自己开发手机的计划。如今看来，在初试中兴手机获得市场验证成功后，豆包跨界手机领域几乎已经不可避免。 问题在于，互联网及大模型厂商的技术与手机厂商硬件的绑定，能否复刻问界的崛起神话？ 即便这个答案或许要在今后一段时间内日渐见分晓，但在存量竞争的手机市场，我们依然可以给出一个判断：豆包下场手机赛道，注定要给十年来高度同质化的行业格局，带来新变量。而2026年的智能手机格局，也将发生彻底变化。 01 理解当下豆包赋能中兴的价值，仍需对标当年华为扶持赛力斯的逻辑。 通讯、汽车、AI是三个不同的细分产业地带，但理论上，AI赋能手机，与当年华为用ICT技术赋能汽车有相似之处，在逻辑上皆属于核心能力的跨界输出。况且，智能手机与汽车皆属于消费工业品赛道，对智能感知、图像调用、底层芯片等方面有相似的技术基因。 回过头来看，数年前当传统汽车行业正面临智能化转型的阵痛时，华为以鸿蒙系统、智能驾驶技术为核心，向赛力斯输出全链条智能技术，并派驻人员入驻重庆，后者则承担硬件制造、整车生产等职责。 联合定义的产品开发模式和华为的全栈赋能，让问界实现了从小众车企品牌到高端玩家的转型，问界M8、问界M9分别长期稳居国内40级和50级豪车市场冠军，智选车的跨界样本也让赛力斯率先成为新能源车企中盈利的玩家，同时又使智选车模式拓展到当下的五界。 如今豆包与中兴的合作，在模式、逻辑以及路径上与华为、赛力斯的组合有异曲同工的地方，从合作背景来看，双方各有诉求，形成了天然的互补。中兴手机近年来在市场份额上持续承压，根据IDC 报告，在现有的固化格局下，中兴手机在国内的市场份额可以被视为others，高端市场更是突破乏力，亟需AI手机以及核心技术赋能打破增长瓶颈，至少明面上，中兴手机依旧想留在牌面上。 反向看豆包，作为国内用户量最大的AI APP，月活用户达1.7亿，已在大模型技术上形成成熟积淀，同样需要补足生态体系，依托到智能手机这一高频C端场景，验证AI技术落地价值与商业潜力，并创造新的流量变现路径。 即使在合作模式上，豆包也延续了技术输出配合硬件承载的思路，向中兴输出大模型核心设备，主要是AI助手本身具备的智能交互升级、多模态内容生成、智能感知操控等，这与华为此前把智能座舱、智驾系统等落地到智选车上的做法类似。 中兴则发挥自身在硬件研发、生产制造与渠道铺设上的优势，将技术能力转化为终端产品。理论上，上述的策略均是让专业的玩家做专业的事，实现1+1>2的效果。 当年华为在汽车圈“出道”，主流头部车企基于市场竞争、自主能力储备以及所谓的灵魂论等影响未能吃下红利，反倒是赛力斯最终与华为一拍即合，率先进行该模式的探索。而据外界报道，字节跳动也曾与OPPO沟通相关合作，但遭到后者的拒绝。 很显然，即便豆包也强调不造手机，上述现象还是表明，在相对成熟的汽车以及手机行业，主流玩家基于维护市场地位等考虑，一开始可能都对颇有实力的外界巨头下场抱有谨慎态度。 这意味着跨界者要么构建让原有产业界放下戒备的商业模式，要么通过竞争以及市场销量业绩，以扩大影响力，从而实现商业化破局。 这番道理在豆包身上是适用的，从初期成果来看，中兴努比亚M153 手机的系统级AI Agent能力让其3万台首批备货很快售罄，并在二手市场上溢价，成交价格远高于实际3400元多的零售价。 问界的成功是汽车工业网联智能化技术趋势与新能源汽车市场窗口期红利的双重结果，它至少为华为公司在当时市场环境下探索了增长曲线，又引出了后来的“五界三镜”布局，为汽车工业升级注入活力。 至于豆包和中兴的模式，其他手机厂商能否复制，关键要看各方洽谈下合作壁垒是否能被打破，以能否根据行业特性进行合作模式的适配。 02 手机行业的市场环境及赛道属性、核心技术痛点以及产业链形态等，注定了字节扶持“赛力斯”之路不会平坦。 首先在于，手机行业的红海属性和品牌固化，加起来业内不过几个，远低于汽车行业几十个品牌的规模数量，高度集中的壁垒就让这条路径比汽车行业艰难得多。 换句话说，智能手机行业的主流玩家只有五六家，已经落寞的品牌也只有三四个，汽车行业即便某些传统厂商缺乏与跨界玩家的合作基础，可业内的选择面广，可能性较多，厂商的智驾方案、激光雷达以及车载系统等软硬件产品不会愁卖。 即使车企考虑自研，在尚未分清胜负的情况下，外部供应链伙伴依旧有利可图。例如长安等车企，在智驾方向走的便是多方案并行。 如果说华为赋能赛力斯是在蓝海市场实现“从0到1”的突破，那么豆包赋能中兴，或者后续可能的其他厂商，则是在红海市场进行“从1到N”的优化，两者的难度并不能完全同日而语。 进一步讲，赛道属性差异也巨大。 汽车行业是典型的“重资产、长周期、高壁垒”领域，当年华为入场时，汽车智能化尚处于萌芽阶段，市场空白点较多，赛力斯旗下品牌凭借领先的智能座舱和驾驶技术，轻松实现了差异化竞争。 智能手机行业与之不同，早已进入“快迭代、红海竞争、技术固化”的成熟阶段，瑞银调查预警称，业内换机周期延长至2.6年，智能手机行业或将迎来数年低增长期，虽然有AI手机加持推动超过10%的年均增长，存量竞争态势却愈发明显。 在这样的市场中，任何创新都容易被快速复制，可能难以形成长期壁垒。加之字节与其他主流手机厂商的合作与否尚，以及具体合作模式无定论，中兴、魅族等小众厂商出货量占比又不到10%，短时间内走向规模化是一大挑战。此外，双方当前合作仍处于用户“教育”与功能打磨的初级阶段，国内每年手机出货量上亿，对比下来尚未形成超大口碑效应。 这与当年问界M9很快占据50万级市场冠军的逻辑不一样，双方所处的行业变化阶段不同，新能源汽车行业，新成立不到几年的品牌也可能在资本、技术加持下瞬间崛起。手机行业目前日渐成为“华米OV”的固化市场，想要打破需要有现象级爆款以及可持续的增长潜力。 再者，考虑技术赋能的核心痛点不同，这是不同宿命下需要直面的第二个问题。 当年汽车工业要解决的是传统汽车“智能缺失”的核心短板，还要参与到工厂建设、销售服务营销中来，当时绝大多数车企的智能化水平低下，ICT技术输入相当于为赛力斯装上了“智能大脑”，借助科技巨头的渠道、品牌势能，便形成了碾压式的竞争优势。 豆包赋能中兴面对的是智能手机行业创新同质化的问题，当前市场上的主流手机在摄影、屏幕、大电池等硬件配置、基础功能上已相差无几，大模型功能更多是锦上添花的优化，AI手机的确是趋势，却并非用户的刚需，又或者说以此激起用户换机欲望的有效性，还尚待观察，在隐私风险等诸多问题没有得到妥善解决的前提下，豆包版AI手机首批3万多台的销量不完全足以论证技术影响力，其逻辑在于手机群体画像结构更为复杂，中青老年、男女等各自看重的技术卖点差异很大。 大模型能力下，业内竞争态势依旧也有差异化，一旦豆包的技术方案获得市场认可，头部品牌凭借更强的研发实力和供应链优势，进行快速跟进复制，不排除豆包手机助手的模型技术差异化迅速被缩小。 在智能手机行业竞争，最大的影响不是技术变革本身，而是仍然用过去的逻辑做事，模型大厂在完成0到1阶段的商业试水后，摆在它面前的新困难又会出现：手机行业60%左右份额在线下，依托于渠道体系、零售终端店面，还有各种供应链，从现阶段看，豆包对于手机厂商的赋能围绕大模型展开，小厂商在上述几点方面若做不到体系化的铺开，仅靠线上渠道，市场业绩增长大概率会受限。 字节毕竟缺乏对消费电子业态在市场、渠道、营销等方面的经验，而且这些领域字节也未必会涉足其中。 当然如果合作的是大厂商，这个结论自然不成立，豆包可以聚焦擅长的领域，其他交给手机厂商就行了。因此，开头提到的豆包与手机厂商的合作模式，就成了重点，各自的商业化考虑决定了市场走向。 03 豆包版“赛力斯”是否会出现，可能还没有定论。但仅从产品而言，我们判断，豆包版的“问界”可能已经在路上。 尽管挑战重重，AI手机还是为打破十多年来已经成熟的行业格局提供了可能。当前，传统智能手机高端市场格局固化，苹果依旧占据国内头部，中端市场产品同质化严重。 站在市场需求层面，年轻用户群体为AI手机提供了增量空间。MobTech的研究显示，大模型的受众用户以中青年及学生为主，年龄集中在18-30岁，占比超过70%，其中学生群体占比最高。 这部分用户对信息技术的接受度高，愿意尝试“AI辅助表达”“多模态交互”等新功能。豆包定制版中兴手机主打的智能交互、场景化内容生成等功能，恰好契合了年轻用户的需求，有望在2000-4000元的中高端细分市场切分份额。 据界面新闻报道，援引知情人士观点，字节跳动的想法是针对2000元以上的中端机型进行“投量”，先于手机厂商发布新机，后续再通过OTA（系统升级）覆盖至其他机型，等规模达到1.5亿—2亿量以后再与其他互联网厂商“掰手腕”。 如此一来，在豆包已经率先吃螃蟹，其他大厂按兵不动的背景下，可以推测，假设随着豆包手机助手能力的进化，形成更智能化和个性化的用户体验，即便不能改变行业厂商格局，也有希望在产品侧，像当年问界在高端汽车市场超越BBA一样，在细分市场实现弯道超车。 毕竟，在以往手机操作系统、芯片会是用户选择某款机型的重要参考因素，苹果、华为便是借此拉开了与其他厂商在高端市场的差距，锁定70%以上份额。人工智能的到来，将会增加市场竞争的变化因素，Agent及其具备的智能调度、多模态感知技术等即将成为手机的另一大底层能力卖点。 豆包与中兴的合作，是AI技术赋能C端硬件的一次重要尝试，既承载着复刻问界神话的期待，也面临着红海市场的重重考验。 产业界内外更关心的是，这场合作能否成功，既要发挥Agent技术的差异化优势，又要契合用户的真实需求，既要打破行业的同质化僵局，又要构建可持续的商业竞争生态。

2025 年底，大模型行业的“年终决战”正式打响，各家纷纷亮出压箱底的杀手锏，就在这场激烈角逐中，Gemini 3 以绝对王者之姿强势突围，一登场就刷新了行业的认知边界。 11 月 18 日，Gemini 3 直接“横扫”多项权威基准测试，以“世界最强多模态理解”“交互最深智能体”“推理怪兽”的姿态，强势碾压全球所有同类模型。谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊亲自为其站台，直言这是“迄今为止最智能的模型”。消息一出，整个 AI 圈瞬间沸腾，所有人都在追问：Gemini 3 的强悍，到底藏着什么秘诀？ 答案在发布当天就有了初步线索。Google DeepMind 研究与深度学习副总裁 Oriol Vinyals 直接在推特上“剧透”：“Gemini 3 这么强，核心秘诀就两点：更好的预训练，更好的后训练。”这番直白的表态，让“预训练”与“后训练”瞬间成为行业热议的核心话题。 近日，Gemini 3 预训练负责人之一、开创性论文 RETRO 的合著者 Sebastian Borgeaud 首次现身播客，深度拆解了这款顶级模型背后的实验室逻辑。在他看来，Gemini 3 的飞跃绝非单一环节的突破，而是无数细节持续优化的结果：“我们几乎每天都能找到让模型变更好的地方，整个团队都在加速前进。” 更关键的是，Sebastian Borgeaud 点出了一个核心转变：谷歌已经不再是单纯“做模型”，而是转向“做系统”。 这一观点恰好与 DeepMind 联合创始人兼 CEO 戴密斯·哈萨比斯不谋而合。哈萨比斯此前就公开表示，Gemini 3 的强大，根源在于“研究、工程和基础设施”的深度融合。 Gemini 3 的秘诀，其实侧面反映了当下行业的深刻变革：AI 已经从“无限数据”的规模化时代，正式迈入“数据有限”的新阶段。 这一趋势不可逆转，也倒逼整个行业重新思考创新方向。在 Sebastian Borgeaud 看来，合成数据、推理轨迹、长上下文、持续学习、端到端检索训练，再加上靠谱的评估体系，这些将共同构成 AI 行业未来的进化路径。 其实早在经典的 Chinchilla 项目中，DeepMind 团队就已经摸到了关键规律：在训练计算量固定的前提下，与其盲目扩大模型规模，不如更快地扩展数据规模，这样能训练出更优的模型。 这一结论放到现在依然极具现实意义，它直接决定了模型训练后的推理服务效率和使用成本，是企业落地 AI 的核心考量之一。 作为从强化学习转向表征学习的资深研究者，Sebastian Borgeaud 的预训练功底堪称深厚：从 Transformer 架构，到 BERT、XLNet，再到 DeepMind 第一篇大语言模型论文 Gopher，丰富的研究经历让他形成了独特的“研究品味”，这也为 Gemini 3 的预训练突破埋下了伏笔。 针对行业内 “预训练 Scaling Law 已死” 的争议，Sebastian Borgeaud 给出了明确回应：“规模依然重要，但架构创新和数据创新的权重已经显著提升，甚至变得更为关键。” 那么，在数据受限的大背景下，如何实现更好的模型效果？合成数据成了行业追捧的热门方案，但 Sebastian Borgeaud 的态度却相当审慎：“这确实是个有意思的方向，但必须极度谨慎。” 在他看来，合成数据的核心风险不是“没效果”，而是“用错了还浑然不觉”。一旦数据分布发生偏移，模型看似答题能力提升，但可能会陷入“自嗨”的闭环里。为此，他给出了一套稳妥方案：用强模型生成合成数据后，必须通过小规模的可控消融实验，验证其带来的收益和潜在副作用。 但即便如此，一个核心疑问仍未解决：“用合成数据训练出的模型，能否超越它的‘老师’？” 值得一提的是，谷歌的模型训练一开始融合了多种来源的数据，这也为 Gemini 3 的多模态优势打下了基础。 Sebastian Borgeaud 还透露，DeepMind 正在推进 “后 Transformer 架构” 的创新，同时十分看好 “原生态模型”。尽管这种模型的研发成本高昂，但长期价值值得投入。此外，今年兴起的强化学习规模化趋势，他们也有丰厚的预训练阶的经验可以复用，形成了技术协同效应。 在播客后半段，Sebastian Borgeaud 把话题转向下一轮预训练的热点。他认为，预训练不会再沿着“更大、更长、更贵”的单一路线走下去，重点会转向架构创新： 长上下文和注意力机制是其中的关键变量。如果上下文越长，模型推理时可携带的信息越多，模型能力边界也就越宽。 更长期的方向，是把检索与搜索更深地融入训练，做端到端、可微的学习，让模型把“会检索”变成内生能力，而不是上线后再外挂工具。他判断，强化学习的规模化可能推动这一进程，但要沉淀为稳定的架构与训练范式，不是一时之功，还需要数年。 另一条主线是持续学习。Sebastian Borgeaud 直言，基础模型一旦预训练结束，知识就基本定格：明天出了新论文、新发现，模型不会自己更新。眼下行业更可行的办法主要发生在产品推理侧——接入检索，把最新信息实时拉进上下文，再基于这些材料完成推理，从而避免频繁重训底座、缓解知识过期。 这与他参与的 RETRO 项目思路一致，将知识放在外部库，模型负责推理。他认为检索增强这套方法近年才走向成熟，未来几年有望更深地进入 Gemini 这类头部模型。更远的目标则是改变训练方式，让模型能在真实世界的数据流上持续训练，实现真正意义上的“持续更新”。 Sebastian Borgeaud 还单独拎出来评估这件事，将其视为预训练阶段的核心难题。“如果评估体系跟不上，很容易陷入‘看似提升’的假象内耗，根本分不清是模型改对了，还是数据出了问题。”也正因为如此，谷歌内部搭建了专属的评估体系。毕竟外部基准很容易被污染，保留内部的评估阵地才是关键。 他认为评估需要跨越两道鸿沟：一是在小模型上验证有效的改进，能否顺利迁移到大规模模型上；二是预训练阶段的优势，能否在后训练之后转化为真实可用的能力。 最后，服务成本也是绕不开的现实约束。随着用户规模不断扩大，推理预算变得越来越敏感，预训练环节也必须为“上线落地”负责，在提升模型能力的同时，还要降低成本、节省资源。 对于 Gemini 3 目前的表现，Sebastian Borgeaud 直言“超出预期”。他认为，模型是真的越来越聪明了，这种进步不仅体现在基准测试的屠榜成绩上，更反映在真实工作场景的使用体验中。 展望未来，他预测 Gemini 将更好地服务于科学研究，甚至有可能凭借助力重大发现拿下诺贝尔奖；同时也会越来越深入地融入普通人的生活，解决各类实际问题。 “进步的脚步看不到尽头，至少未来一年，这种加速前进的势头不会放缓。” 这正是他的对未来的预言。 播客里还分享了更多关于 Gemini 3 训练背后的细节和 Sebastian Borgeaud 的精彩观点，我们翻译了该内容，并在不改变原意基础上进行了删减和整理，以飨读者。 Gemini 3 强大的“秘方”： 更好的预训练与后训练 Matt Turck：我想从 Oriol Vinyals 的一条推文开始。Oriol 是 Google DeepMind 研究与深度学习副总裁，也是 Gemini 联合负责人。他在 Gemini 3 发布时说，模型背后的秘密非常简单：更好的预训练和更好的后训练。考虑到 Gemini 3 相比之前最先进水平的跃迁幅度，这听起来很朴素。你怎么看？在某种意义上，真的就是这么简单吗？ Sebastian Borgeaud：我不确定这算不算秘密。至少从我的角度看，这很正常。人们有时会期待从一个 Gemini 版本到下一个版本，会有某个重大变化并带来巨大差异。以我的经验，可能确实有一两件事带来的提升更大，但总体上是很多变化、很多来自一个非常大团队的工作累积起来，才让 Gemini 3 比之前几代好这么多。我想这会成为一个反复出现的主题：像 Gemini 3 这样的发布，是大团队共同促成的结果。 Matt Turck：这对 AI 进展意味着什么？从外部看似乎只是调了一些“旋钮”就实现了跃迁。这对未来意味着什么？我们接下来可以期待什么？ Sebastian Borgeaud：有两点。第一，以这种方式我们仍然能取得这么多进展，这仍然很了不起，而且进展并没有放缓。有很多“旋钮”、很多改进，我们几乎每天都能找到能让模型更好的东西。第二，我们不再是在构建一个模型，而是在构建一个系统。人们有时会觉得我们只是在训练一个神经网络架构，但我们实际上也在构建围绕网络的整个系统。 Matt Turck：大家最关心的是：这对真正的智能进展意味着什么？我们不必深入讨论“AGI”，但我们该如何理解模型进展：它是通往智能的路径，还是只是为了在某个基准上表现更好？是什么让你相信核心模型在变得更聪明？ Sebastian Borgeaud：基准表现确实在持续提高，而且前沿基准的设计正在变得越来越难。即使对我这样有计算机科学背景的人来说，模型能回答的一些问题也需要我花相当长时间才能答出来。这是基准视角。我们会频繁评估，也非常谨慎地保留测试集。但人们常担心对基准过拟合，或所谓 benchmaxing（刷榜 / 跑分）。我认为这些担忧并没有很充分的依据。 另一个更让我有信心的方面是：内部人们使用模型来提升生产力的时间在不断增加。每一代新模型都很明显能做新的事情，并且在研究与日常工程工作中比上一代提供更大的帮助。这也说明模型在变得更有能力，并在做非常有用的事情。 Matt Turck：如果把视角拉远，你还会对现状感到惊讶吗？从你的角度看，我们相比几年前你的预期是领先、按计划，还是落后？ Sebastian Borgeaud：事后说“按计划”很容易。如果我诚实面对自己，我觉得我们领先于我原本以为能达到的位置。2019 或 2020 年开始做大语言模型工作时，很难相信我们现在所做一切的规模，以及模型如今的能力。当时如果看 Scaling Law ，它们确实指向这个方向，也有一些人非常相信这些。但我不确定当时我是否会重注押它一定会实现并达到今天的状态。 一个随之而来的问题是：如果未来还能保持过去五年的同类进展，这会把我们带到哪里？我认为未来几年会发生非常酷的事情。 Matt Turck：你认为短期两到三年会走向哪里？AI 会提出新的科学发现、获得诺贝尔奖吗？ Sebastian Borgeaud：这是其中一部分。在科学方面，DeepMind 历史上做了很多工作，也有大量工作继续朝这个方向推进。我认为未来几年会有一些重大的科学发现。 另一方面，在我日常的研究和工程工作中，我也很期待我们如何用这些模型推动更多进展，同时更好地理解我们正在构建的系统，并进一步发展我们自己的理解和研究。 Matt Turck：行业里有一个重要主题：自动化 AI 研究与工程。如果外推，会通向类似“AI 2027”的情景，出现某种断点。从务实角度，你今天在工作中使用 AI 是什么样？你觉得几年后会意味着什么？ Sebastian Borgeaud：我认为与其说是自动化，不如说是让我们更快，让我们把更多时间投入到更高层次的研究部分。语言模型研究的日常工作中，我们要处理基础设施层面非常复杂、非常大的系统，所以相当多时间用在跑实验、盯实验、分析数据、收集结果。真正有意思的部分是形成假设并设计新实验。我认为后两部分仍将主要由我们来做。第一部分，尤其在接下来一年，随着更多能动式（agentic）工作流被启用，会越来越能够加速我们的工作。 Matt Turck：你认为各个前沿 AI 实验室基本都在朝同一个方向做同样的事情吗？几乎每周或每月都有新模型，我们已经被“惯坏了”。Gemini 3 刚发布时，几乎就在我们录制前两小时，GPT 5.2 也发布了。你怎么看？未来会怎样？会有人脱颖而出吗？ Sebastian Borgeaud：不同实验室的工作确实有相似之处，底层技术也相似。如果大家都在训练类似 Transformer 的模型架构，我不会惊讶。但在其之上，确实存在专业化：研究树上不同分支会被不同公司探索与利用。例如，DeepMind 在视觉与多模态方面一直很强，这一点今天仍然成立，也体现在使用方式与基准表现中。推理方面，OpenAI 提出了第一个模型，但我们也有相关研究脉络。所以有相似之处，但并不完全相同。 至于未来是否会有人脱颖而出，我不确定。有一点很清楚：今天要在 Gemini 这样的模型上继续取得进展，确实需要很大的团队和大量资源。但这并不意味着今天的方式就是最优的。颠覆性研究可能出现，使得更小团队在某种形式上实现超越。这也是我喜欢在 Google 的原因之一：Google 有做更探索性研究的历史，研究覆盖面很广，而且这些研究很多时候与 Gemini 并行推进，我们也能利用其中一些进展并将其带入 Gemini。 Matt Turck：在 DeepMind 或行业其他地方，是否有团队在半秘密或完全秘密地研究“后 Transformer”架构？有一天会突然出现让大家惊讶的成果吗？ Sebastian Borgeaud：我相信有。Google 和 DeepMind 内部确实有团队在模型架构方面做研究。至于这些研究是否会成功，很难说，因为研究想法真正能奏效的很少。在此期间，一家公司相对另一家的核心优势，可能就是人才质量。 Matt Turck：我提到的那条 Oriol 的推文，被 Demis Hassabis 引用转推。他说真正的秘密是研究、工程和基础设施的结合。这是 Google 的“秘方”吗？你们做了垂直整合（端到端整合）？ Sebastian Borgeaud：这确实有帮助，是重要的一部分。研究与工程的界限也很有意思。我认为随着时间推移，这条界限变得模糊：在这些很大的系统上工作时，研究看起来像工程，工程也反过来像研究。这种思维方式在 DeepMind 过去几年发生了变化：以前可能更偏传统研究心态，但现在做 Gemini 更像研究工程。 基础设施也非常重要。我们在构建超级复杂的系统，因此拥有可靠、可用、可扩展的基础设施，是不让研究工程被拖慢的关键。Gemini 3 是在 TPU 上训练的，不是在英伟达芯片上训练的，这体现了端到端整合。 Sebastian 的工作内容 与研究品味的养成 Matt Turck：你是 Gemini 3 的预训练负责人之一。这具体意味着什么？ Sebastian Borgeaud：这项工作包含几部分。第一部分是研究：让模型变得更好。但现在不太是我亲自跑实验，而是帮助设计实验，并与团队成员一起审查结果。 第二部分是协调与集成。团队规模很大，在预训练侧包含数据、模型、基础设施、演进等，日常参与的人可能有 150 到 200 人。把所有人的工作协调成一个能共同构建的整体很复杂，也需要时间。对我来说这很重要，因为能把每个人的进步释放出来，才是我们取得最大进展的关键，而不是让少数人短期跑在前面。短期可能有效，但长期真正成功的是能整合很多人的工作。 Matt Turck：你在哪里长大？你是如何成为今天的你？ Sebastian Borgeaud：我在欧洲多个地方长大，搬家比较多。我出生在荷兰，7 岁时搬到瑞士。父亲来自瑞士，母亲来自德国。我大部分学校教育以及高中开始阶段在瑞士完成，主要使用法语，也有德语部分。15 岁时我搬到意大利，在那里完成高中，大概到 19 岁。那时我原本打算去苏黎世联邦理工学院学习，但某天早上查排名时看到剑桥排在前面，就决定申请。几个月后收到录取，于是搬到剑桥，在计算机实验室完成本科和硕士。 Matt Turck：你成长过程中是数学很强、偏理工、偏计算机的孩子吗？ Sebastian Borgeaud：我父亲有技术背景。我大概 10 或 11 岁开始和他一起写程序学习，一直很喜欢。我在学校的数学和科学一直比较轻松，数学考试几乎不需要复习也能考得很好。这在大学里明显改变，但那就是我的高中经历。 Matt Turck：你从学校到现在的路径是什么？ Sebastian Borgeaud：这也比较幸运。硕士期间有一门课的授课人也是 DeepMind 的研究员。最后一节课结束后，我去问他能否给我内推。他让我发简历给他看看能做什么，我由此获得了 DeepMind 面试机会。那是 2018 年。我大学毕业后以研究工程师身份加入 DeepMind（当时还不是 Google DeepMind）。 Matt Turck：你最开始做什么？后来如何发展到成为 Gemini 3 的预训练负责人之一？ Sebastian Borgeaud：我最开始做强化学习方向：训练无监督网络，在 Atari 环境中学习关键点，尝试让智能体玩 Atari。我做了大约 6 个月，但不太喜欢这种偏合成的部分。我更想做真实世界数据，产生更直接的真实世界影响。我总体更喜欢做“能用起来的东西”，不太喜欢纯粹学术式研究。 这促使我转向表征学习：构建或训练能形成良好表征、可用于不同任务的神经网络。我参与的第一个项目叫“从真实世界数据中学习表征”。当时我们不得不把“真实世界数据”写进项目名里，因为否则大家会默认是合成环境或合成数据；这一点后来完全改变。 之后在大语言模型与 Transformer 方面，我们研究 Transformer 架构，以及 BERT、XLNet 这类模型，学习这些表征并尝试改进。 Matt Turck：你做过 RETRO，对吗？能谈谈吗？ Sebastian Borgeaud：之后我们开始做大规模化大语言模型。首先是 Gopher，我认为那是 DeepMind 发表的第一篇大语言模型论文。那时团队大概 10 到 12 人，已经很清楚这类研究无法靠个人完成。 这也是我开始做预训练、做大规模预训练的阶段。我形成了自己的研究取向，也很享受这项工作。我们训练了一个密集 Transformer 模型，参数规模约 2800 亿，数据约 3000 亿 token。现在我们不会再用当时那样的方式做事，但那是一次很棒的学习经历。 之后出现了两个项目：Chinchilla 与 RETRO。Chinchilla 重新审视模型规模与数据规模如何扩展，尤其从训练计算量最优的角度：训练计算量固定时，如何训练出最好的模型？应该增加模型规模还是增加数据规模？我们重新审视了 OpenAI 的相关工作，发现相较于扩展模型规模，更应该更快扩展数据规模。这在今天仍然很相关，因为它影响训练后推理服务成本以及使用成本。 RETRO 更偏架构创新：研究如何通过给模型加入从大规模文本语料库检索的能力来改进模型。与其让模型把所有知识都存进参数里，我们让模型在训练和推理时都能查找特定内容。 Matt Turck：你提到“research taste”。这是什么意思？对研究者有多重要？ Sebastian Borgeaud：这很重要，也难量化。第一，研究不是孤立的；你的改进必须能与其他人的研究整合。假设你让模型变好，但让其他人使用模型难度增加 5%，这不是好权衡，因为会拖慢其他人的研究，累积下来会拖慢长期进展。 第二，要对复杂性敏感。复杂性具有主观性，但我们有复杂性预算，也有研究风险累积的上限。意识到并管理它很重要。很多时候我们不一定用性能最强的版本，而是愿意牺牲一些性能，选择更低复杂度的版本，因为这能支持未来取得更多进展。 Matt Turck：这也包括对什么可能有效的直觉判断吗？毕竟算力有限。 Sebastian Borgeaud：是的。有些人这方面更强，经验也很重要。研究侧确实受算力瓶颈限制；如果算力更多，会更快取得更多进展。你需要判断研究树上哪些方向值得探索、做哪些实验。大多数研究想法都会失败，你需要判断何时该转向别的方向，何时该继续推进。深度学习里，负面结果并不一定意味着方法不行，往往只是还没把它做成，意识到这一点也很难。 Matt Turck：你们如何平衡短期与长期？ Sebastian Borgeaud：总有关键路径事项需要做：某部分需要改进，或已知某部分不够好。我们会投入很多精力去修复这些问题。原因之一是它们能确定性地让模型变好，是较安全的投入；原因之二是那些不够好、不够完美的地方，往往在扩大规模或模型更强时暴露问题，所以需要认真解决。 另一部分是探索性研究：可能进入下一版或再下一版 Gemini 的想法，潜在收益更大，但尚未完全验证。如何平衡没有明确答案，也有周期性：做 scale-up 时探索性研究更多；临近扩大新架构或新模型规模时，会更偏执行导向，重点在去风险、补齐最后不确定因素。 预训练 Scaling Law 已死？ 从无限数据向有限数据的深层转变 Matt Turck：研究与产品之间的张力如何？会不会因为与其他实验室竞赛而有压力，比如为了某些基准目标？ Sebastian Borgeaud：我认为在 Google 这类压力很少，因为领导层有研究背景。他们知道可以强推某些基准或目标，但最终重要的是研究进展与把研究做成。我个人日常几乎不感受到这种压力。 Matt Turck：DeepMind 的团队如何组织？预训练有几百人？是否有后训练、对齐团队？大家如何协作？ Sebastian Borgeaud：我们有预训练团队、后训练团队。预训练侧有人做模型、数据、基础设施，也有评估（eval）。很多人低估了评估研究的重要性，但它很难做好。也有大型团队做基础设施和上线服务。 Matt Turck：Gemini 3 用起来和 2.5 很不同。是否有一个关键架构决策解释差异？你会怎么描述架构？ Sebastian Borgeaud：从高层看，架构与上一代相比变化不大，更像是多个因素叠加带来的大幅改进。它是基于 Transformer 的混合专家（MoE）架构。粗略看，你仍能在其中辨认出原始 Transformer 论文里的很多组件。 Matt Turck：能用科普方式解释 MoE 吗？ Sebastian Borgeaud：Transformer 大体有两块：注意力模块负责在不同 token 之间混合信息；前馈模块更多提供模型推断所需的“记忆”和计算能力，它对单个 token 计算，因此可以并行。在原始 Transformer 中，这部分是一个密集计算的隐藏层：输入线性变换到隐藏维度，经过激活函数，再线性变换回输出。 混合专家的核心想法是把“使用的计算量”和“参数规模”解耦，通过动态路由，把计算分配到某些“专家”上执行，而不是把计算量与参数规模完全绑定。 Matt Turck：Gemini 原生多模态。从实际角度看，这意味着什么？是否会更贵？ Sebastian Borgeaud：原生多模态意味着不分别训练图像模型、音频模型、文本模型，而是同一个模型、同一个神经网络共同处理不同模态。 成本大致有两类。第一是复杂性成本：做的事情更多，不同模态会相互作用，与研究中的不同部分产生交互，因此需要花时间处理复杂性。第二是计算成本：图像输入通常比纯文本大，朴素处理会更贵，但也有很多研究在提升效率。我认为收益总体上远大于成本，这也是我们训练这些模型的原因。 Matt Turck：2025 年很多人讨论“预训练 Scaling Law 已死”。Gemini 3 是否证明 Scaling Law 仍在继续？ Sebastian Borgeaud：这些讨论对我来说有点奇怪，因为我的经验不匹配。规模在预训练中很重要，是让模型变好的关键方面，但人们高估了它：它重要，但不是唯一因素。规模带来的好处相对可预测，这就是 Scaling Law 告诉我们的。但这只是其中一部分；架构创新与数据创新同样重要，甚至今天可能比纯扩规模更重要。不过规模仍然重要。 Matt Turck：今年后训练出现了强化学习规模化、测试时计算规模化。预训练这边是否也在继续加速？ Sebastian Borgeaud：更合适的说法是这些因素会叠加。规模是一条轴，模型与数据也会提升性能。有时创新带来的收益超过继续扩规模；有时纯扩规模才是正确答案。强化学习规模化也出现了类似现象；因为我们有预训练经验，很多经验教训可以复用到强化学习规模化上。 Matt Turck：Gemini 3 的预训练数据混合是什么？ Sebastian Borgeaud：数据从一开始就是原生多模态的，包含许多不同来源。 Matt Turck：我们会不会用完数据？合成数据今年使用增加。合成数据在哪里有帮助，哪里没有？ Sebastian Borgeaud：合成数据很有意思，但必须非常谨慎，因为很容易用错。常见做法是用强模型生成合成数据，再用更小规模消融实验验证其效果。一个关键问题是：能否用合成数据训练未来的模型，并让这个模型比生成合成数据的模型更强？我们为此花了很多时间思考并做研究。 至于是否用完数据，我不这么认为。我们也在这方面做工作。但更可能发生的是范式转变：从数据无限环境转向数据受限环境，这会改变研究方式与问题思路。一个类比是，大语言模型之前，很多人在 ImageNet 等基准上工作，也处在很数据受限的环境；那个时期的一些技术因此又变得有意思。 Matt Turck：行业里还有“推理轨迹（reasoning traces）训练”的概念：让模型展示推理过程，用来训练下一代模型。你怎么看？ Sebastian Borgeaud：我不能评论具体细节。泛泛来说，这与合成数据问题相关，我们的思路类似。另一个关键主题是：模型如何用更少的数据学习。 我这里的“数据受限”不一定指数据更少，而是指数据是有限的，范式从“无限”转为“有限”。 从另一个角度，架构改进的含义之一是：用同样数据训练能得到更好结果；等价地，也可以用更少数据达到旧模型的同等结果。但就今天所需的数据量而言，我们仍比人类可用的数据量高出好几个数量级。人类还有进化过程等因素，这类高层换算需要很多假设，但一阶近似下，我们确实用得更多 长上下文、注意力机制： 未来预训练的重要方向 Matt Turck：你对预训练进展的哪些方向感到兴奋 Sebastian Borgeaud：Gemini 1.5 在长上下文能力上有很大跃迁，这使模型与智能体能处理更长的上下文，例如在代码库上做大量工作时上下文会不断增长。未来一年左右，这方面会有更多创新：让长上下文更高效，也让模型支持更长上下文。 对我们来说，注意力机制方面最近也有一些有意思的发现，会影响未来几个月的研究，我对此非常兴奋。 我也想强调：进展往往来自许多因素累积。我们已经看到很多小到中等规模的改进：修复某个问题、修复某个 bug、某项研究显示出前景。这些叠加会推动大量进展。 Matt Turck：RETRO 强调效率，小模型做更多；而 Gemini 3 是海量数据与长上下文。长上下文是否会让 RAG/ 搜索不再需要，一切被折叠进模型？ Sebastian Borgeaud：RETRO 的核心是检索信息而不是存储信息，不一定是为了让模型更小。它更像是让模型在预训练意义上做更多推理，而不是只存知识。这一点今天仍然重要。 直到最近，预训练的迭代周期通常比后训练慢很多，因此预训练侧做大改动风险高、耗时长。RAG 或搜索可以在后训练中做，迭代更快，也能提供很强性能。 但从根本上说，我相信长期答案是以端到端、可微的方式学会这些能力：在预训练（或未来某种训练形式）中，把检索作为训练的一部分，把搜索作为训练的重要部分。我认为强化学习规模化可能开启了这个过程，但架构侧仍有很多工作。这会在未来几年出现，而不是立刻。 我还想强调：让预训练更好的不只有架构，还有基础设施、数据与评估。评估非常难，在预训练中更难，因为要跨两个差距：一是小模型评估要能预测大模型 scale-up 后的方向；二是预训练评估还要能代理后训练之后的效果。评估上的进展非常重要，也很难，它帮助我们判断模型侧或数据侧的改动是否是真实改进。 Matt Turck：你们内部会自己建立一套评估体系，对吗？ Sebastian Borgeaud：是的，而且越来越是这样。外部基准可以用一段时间，但很快会被污染：它们会以不同形式出现在论坛或网络各处。如果训练数据覆盖到这些内容，就很难检测评估泄漏。要防止自欺、避免误以为自己更强，唯一办法是创建内部留出的评估集，并真正把它们留出。 Matt Turck：对齐在预训练层面重要吗，还是主要在后训练？ Sebastian Borgeaud：主要是后训练，但确实有一些部分与预训练相关，我们也会考虑。我不能讲太多细节。 Matt Turck：如果核心数据来自互联网，而互联网有很多糟糕内容，对齐的最基础做法是否就是把某些内容从模型中排除？ Sebastian Borgeaud：我没有明确结论。但你不希望模型去做那些糟糕事情。从根本层面，模型需要知道那些事情是什么，因此至少要训练一部分内容，让它知道并学会避开；否则用户提到糟糕内容时，模型可能连在说什么都不知道，也就无法判断“这是糟糕的事情”。 持续学习很重要 Matt Turck：Deep Think 是不同模型，还是同一模型的一部分？ Sebastian Borgeaud：我不能评论太多。 Matt Turck：模型“思考”10 秒、20 秒时幕后发生什么？ Sebastian Borgeaud：核心是生成“思考”。不只是在模型深度方向做计算，也在序列长度方向做计算，让模型在序列上进行更多推理。模型会形成假设、检验假设、调用工具验证、进行搜索调用等，最后可能查看思考过程并给用户确定答案。 Matt Turck：智能体部分，以及 Google 的 antigravity 项目，你觉得哪里有意思？ Sebastian Borgeaud：我们日常很多工作偏执行，例如盯实验。我认为智能体在这里影响最大。 从预训练角度看，感知与视觉很重要，因为模型需要与电脑屏幕交互；屏幕理解做得好非常关键。 Matt Turck：vibe coding（氛围编程）是预训练带来的还是后训练带来的？如何把“氛围”做进模型？ Sebastian Borgeaud：你问五个研究者会得到五种答案。也有人谈“大模型气场”，认为更大模型可能“感觉”不同。我不会用这些词来表述，但我认为模型“氛围 / 感觉”更多来自预训练，而非后训练。至于 vibe coding 本身，我认为更偏强化学习规模化与后训练：可以获得大量数据，把模型训练到在这方面做得很好。 Matt Turck：什么是持续学习？它会如何影响重训？ Sebastian Borgeaud：持续学习是让模型随着新知识出现而更新。例如明天出现新科学突破，我们昨天训练的基础模型在预训练阶段并不知道它。 过去几年这方面进展很大，主要在后训练：使用搜索工具并进行搜索调用，模型在某种意义上能访问新信息。这也类似 RETRO 的思路：通过检索，把知识语料与推理部分外化。 预训练侧也有关联：如果能持续扩展用户上下文，模型在上下文中获得越来越多信息，在某种程度上就具备持续学习成分。 更范式性的变化是：是否能改变训练算法，使模型可以在来自现实世界的数据流上持续训练。 最值得关注的研究热点 Matt Turck：持续学习之外，你觉得今天哪些研究方向最值得关注？ Sebastian Borgeaud：很多小改动仍在累积，这是历史上推动进步的主要方式，我不认为它会停止。长上下文架构与研究是一个方面；注意力机制是一个方面；从无限数据转向有限数据的范式转变也会带来很多变化与有趣研究。 另一个重要方面是：使用模型的人增长很快，因此预训练侧也越来越要考虑上线服务成本。预训练侧能做什么，让模型质量更好、服务更便宜，并在推理时消耗更少资源。 Matt Turck：给想成为你这样的学生或博士生一些建议：几年尺度应该聚焦什么？ Sebastian Borgeaud：越来越重要的是：能做研究，同时理解系统层面。我们在构建复杂系统，能理解从 TPU 到研究的整套堆栈，是一种优势：能发现不同层之间的空白，也能把研究想法一路推演到 TPU 堆栈层面的影响。能做到这一点的人会产生很大影响。应关注研究、工程与系统结合，而不仅是纯架构研究。 我也对 RETRO 那类检索研究很感兴趣。我认为它直到现在才接近成熟，但情况在变化。未来几年，让类似方法对 Gemini 这类领先模型变得可行，并非不合理。 Matt Turck：为什么以前不成熟，为什么可能改变？ Sebastian Borgeaud：与复杂性有关，也与这样一个事实有关：它带来的能力可以在后训练中更快迭代。用搜索与后训练数据，可以用更简单方式给模型提供相似能力。随着后训练与强化学习规模化发展，重心可能再次向预训练侧转移。 Matt Turck：你认为 AI 领域有哪些方向被过度投资？ Sebastian Borgeaud：情况已经好很多。两年前我看到人们还在做专门模型来解决一些任务，而这些任务可能在半年到一年内就会被通用模型覆盖。现在大家更相信：对不需要极度专门化的任务，用通用模型更合理，即使不是当前版本，下一版本可能就能做到。这意味着如何使用模型、以及 harness 等研究变得越来越重要；也包括如何让模型与这些 harness 更稳健、能从错误中恢复。 Matt Turck：对创业公司有什么建议？基础模型越来越强，似乎缩小了创业空间。 Sebastian Borgeaud：可以比较一年前或一年半前模型能做什么，再看今天能做什么，然后外推。模型正在改进的领域会继续改进；也可能有一些领域进展不大，那些可能更值得研究。我没有具体例子，这是总体建议。 Matt Turck：从你个人经历的角度，你对未来一年到两年有什么期待？ Sebastian Borgeaud：我很喜欢日常工作中的一点：与很多人一起工作，并向许多研究人员学习。这在很大程度上驱动着我。每天我来上班都会与非常聪明的人交流，他们会教我以前不知道的东西，我很喜欢这部分。 我已经多次提到：有太多因素会叠加，很多方面仍有改进空间。我非常好奇，因为我看不到这类工作继续带来进步的尽头。能够见证并看到这能把我们带到多远，非常有意思。至少在接下来一年左右，我看不到它会放缓。

IT之家 12 月 26 日消息，今日，有市场传闻称，“叮咚买菜要被京东收购。”对此，新浪科技分别向京东、叮咚买菜双方进行求证，截至发稿双方未予置评。 叮咚买菜是中国一家自营生鲜电商平台，由上海壹佰米网络科技有限公司于 2017 年 5 月创立。该平台采用前置仓模式，提供蔬菜、水果、肉禽蛋、水产等生鲜商品。 财报显示，2024 年全年，叮咚买菜实现 GMV 255.6 亿元，同比增长 16.3%；实现收入 230.7 亿元，同比增长 15.5%。在 Non-GAAP 标准下，实现净利润 4.2 亿元。值得一提的是，2024 年也是叮咚买菜首次实现了全年 GAAP 标准下的盈利。 IT之家注意到，京东近年来也在发力线下零售市场，自营超市京东七鲜开启了快速扩城。12 月 19 日，京东七鲜石家庄首店开业，24 小时菜、7 日鲜蛋成为抢手产品，涵盖蔬菜水果、肉禽蛋品、饮料酒水、休闲食品、烘焙、水产、家居日用等多品类。

快科技12月26日消息，今天，高德地图正式上线2025年度出行报告，帮用户唤醒全年出行记忆。 打开高德地图App，搜索“2025”即可。 报告延续了过往对出行数据的细致梳理，用户可以看到2025年导航了多少次，导航距离有多远，去过几个城市，去过哪些餐馆等等。 还能看到深夜最晚的一次出行，导航距离最长的一次出行等等。 今年报告最大亮点是新增“自定义照片页”功能。用户打开高德地图App，搜索“专属报告”即可进入自定义页面，上传1-9张年度出行相关照片，让出行记录更具个人色彩。