全球混凝土及砂浆行业供应链平台

作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西4月10日报道，在第91届中国国际医疗器械博览会CMEF 2025上，GE医疗携80款全数字化、智能化产品亮相，其中由中国团队主导研发的新品占比和国产产品数量均创下历史新高。 昨日，在GE医疗数字化新品发布活动后，GE医疗中国首席技术官孙旭光、数字研发总经理黄峰，以及合作伙伴深睿医疗CEO乔昕、锐达医疗CEO荣辉接受采访，就AI医疗影像的技术落地、本土化创新路径及生态合作展开了深度探讨。 孙旭光说，经大量调研，中国医生对AI的依赖和信任度愈发增长，在实际场景应用中的应用价值逐渐显现。他观察到中国医疗市场对AI需求浓烈、资源丰富，从需求到推出方案和产品的速度很快。 荣辉也提到中国医生和患者对AI接受度明显高于全球平均水平，这为AI技术在医疗领域的应用提供了有利条件。 一、AI在影像设备应用领域潜力巨大，解决中国本土特色痛点 对于AI在医疗领域的发展现状， GE医疗中国首席技术官孙旭光引用2023年发布的《创想健康新未来》调研分享说，中国医生对AI的信任度远超全球平均水平，近66%参与调研的中国医生认为AI已经可以用于医疗领域。 GE医疗中国数字研发总经理黄峰以GE医疗中国团队主导研发的“深度天眼”技术为例，该技术不仅将CT扫描效率提升了30%，还显著减少了技师培训时间，并在疫情期间成为高效诊断的重要工具，帮助医疗系统应对高需求的挑战。 去年GE医疗还推出了IQ Engine，帮助磁共振的扫描速度大幅提高2-3倍，针对性解决了中国本土特色的痛点问题。 深睿医疗联合创始人兼CEO乔昕谈到肺结节AI所反映的技术迭代趋势：从早期单纯结节检出，到如今良恶性预测、生长趋势分析，功能深度持续拓展；大模型技术的引入进一步整合了碎片化流程。 锐达医疗CEO荣辉从设备端视角补充道，AI技术已应用于CT图像筛选等环节，医生工作量从“千张图像”缩减至“十张关键帧”，部分医院甚至因AI模块故障而暂停诊疗，足见其临床依赖性。 二、构建AI医疗开放平台，迈向共赢创新之路 在医疗AI市场快速发展的背景下，行业共识正在形成：构建开放的行业生态，将成为推动技术落地和产业升级的关键路径。 孙旭光说，GE医疗着力与众多生态伙伴合作，打造数字化生态圈和开放平台，实现产品融合，减少硬件设备冗余，并积极与医院开展产学研合作，推动科研成果转化。此次其发布的影像数字化生态平台“源啓”，就为行业共研创新提供了新的支撑。 对于合作伙伴而言，加入生态系统意味着更多机遇。荣辉认为，通过开放平台，本土企业能接触国际化标准，借助平台资源实现产品快速集成、落地与迭代。锐达医疗借助GE医疗平台，整合优秀AI产品，可快速获得客户反馈。 “原来整个产品周期可能需要很长的时间，但是这样纵向的整合，加上和客户的及时落地、及时反馈，这是我们得到非常大的好处。”荣辉说。 乔昕从技术融合角度分享了实践经验：深睿医疗依托开放平台，将自身技术与设备更好融合，探索AI Agent等前沿概念，推动医学影像智能化创新。 三、聚焦基层医疗，用AI优化流程 基层医疗作为AI落地的另一关键战场，也成为了当天讨论的焦点。 乔昕说，基层对AI的需求迫切，AI正从大医院向基层下沉，有助于提升基层医疗服务质量。 黄峰提到在县乡村医疗场景中，GE医疗上海创中心与合作伙伴开展了诸多实践。GE医疗与深睿医疗联合打造的云端数字化生态平台“E影”，采用分布式存储与边缘计算技术，在保障数据安全的前提下，实现了远端专家对基层医院的诊断支持。 该平台还可为基层医生提供海量云端学习资料，多维度提升其诊断能力，助力分级诊疗政策落地。 结语：中国医疗AI正走出特色路径 从设备智能化到基层普惠，从技术本土化到生态全球化，GE医疗与合作伙伴的实践印证：在人口规模效应与临床需求倒逼下，中国医疗AI正走出一条“以应用反哺研发、以生态定义标准”的特色路径。 这场始于效率革命的变革，或将催生全球医疗创新的“中国范式”。

凤凰网科技讯（作者/于雷）4月10日，百度官方今日宣布，文心大模型4.5 Turbo将在4月25日的百度Create开发者大会上正式亮相。新模型具体升级官方并未透露，相关内容将会在开发者大会上公布。 据此前报道，4月25日举行的Create2025百度AI开发者大会共设置了6个分会场聚焦智能体、MCP、DeepSeek等，为参会者带来技术实操、案例分享。 3月16日，文心4.5与X1上线并且免费使用。文心4.5是多模态模型，能对文字、图片、视频、音频等内容进行综合解读，官方称其能力大幅度超过OpenAI GPT-4o。X1和DeepSeek-R1一样具备深度思考能力，能对提出的问题进行理解、规划、反思、进化能力，同样支持多模态。

近日，星尘智能连续完成A轮及A+轮融资数亿元，由锦秋基金、蚂蚁集团领投，云启资本、道彤资本等老股东跟投，华兴资本担任独家财务顾问。 Design for AI，带来行业全新表现 星尘智能（Astribot）于2022年底在深圳成立，致力于让数十亿人拥有AI机器人助理，推动人机共存、共创、共赢。公司首创面向AI（Design for AI，DFAI）的软硬件一体化系统架构，将“AI智能”与“最强操作”深度耦合，在具身智能数据采集与处理方面取得关键突破，让机器人能像人一样学习、思考和劳动，与人流畅智能交互，使用人的工具和设备、帮人完成枯燥、困难或危险的任务，奠定了独特技术优势。 由团队全栈自研的Astribot S1致力于成为全能操作型AI机器人，发布至今经历三次迭代，从“最强操作性能”到令人惊叹的“专家级操作”，曾被Figure AI CEO转发评论，也曾让Physical Intelligence团队为之赞叹。 据官方数据，星尘智能S1高度仿人，各项关键操作参数媲美甚至超越成年男性，使其能快速学习和复现人类的各项复杂操作。S1的单臂自由度7个，拥有类似人类关节的设计，能模拟人类运动轨迹。其末端最高速度超过10m/s，单臂额定负载可达10公斤，负载自重比1:1，重复定位误差只有30微米，一系列指标均超越了普通成年男性。 目前，团队已为客户配置了丰富的套件和开发工具，致力于打造最佳客户使用体验，为科研工作者及场景探索者创造了更大想象空间和落地可能。 独特传动设计，攻克绳驱工程难点 在学术界和工业界，打造通用智能机器人一直是长期以来的目标。从历史上看，由于缺乏能与人类认知相媲美的先进人工智能算法，以及具备多种功能且性能强大的机器人躯体，这方面的进展受到了阻碍。随着 ChatGPT ,Claude, Deepseek等模型的迅速发展，AI能力得到巨大提升，行业对于新型智能本体的要求也过渡到另一个阶段。 据Nature报道，星尘智能认为具身机器人的水平取决于硬件（机器人技术）和软件（人工智能）的共同进化程度，而 “力” 则是人类与物体进行灵活交互的关键因素。为了实现更好的力反馈，星尘智能从第一性原理出发，在机器人关键部位采用了创新的绳驱传动设计，高度模仿人类肌肉和施力方式，使得机器人的表现更快速、更柔顺、也更安全。 与传统的刚性连杆机器人相比，该系统的有效载荷能力提高了至少四倍（即 10 千克系统可承载 10 千克负载）， backlash（回差）降低（为半直接驱动系统的 30%），惯性减小，结构更加紧凑，安全性更高。其轻质结构、低摩擦（传动效率 > 90%）以及高反向驱动能力（>80%）带来的软缓冲特性，使其能够实现高分辨率的力控制，这对于需要精确力反馈的人工智能驱动应用至关重要。通过混合刚柔体动力学建模，该系统实现了毫秒级的延迟和毫米级的轨迹精度。 同时星尘智能优化了绳驱的传动方式和制造工艺，大大提高了绳驱的稳定性，确保其在运行数千万次循环后仍能保持较高的剩余性能。据悉，这也益于团队拥有来自包括腾讯、谷歌、优必选、百度和华为等前沿科技公司的技术专家，构建了“稀缺AI+机器人”系统架构师领衔的全栈式团队，兼具创新与工程化能力。 务实前行，以“本体+数据+模型” 助推机器人世界模型 此前，来杰（星尘智能创始人兼CEO）表示，构建机器人世界模型是星尘智能的目标之一。“我们的机器人正是在世界与世界模型之间收集数据、理解数据，再与物理世界交互，把结果反馈给世界模型。” 星尘相信，对这个市场的机会而言，重要的增量变量是AI和机器人的结合。除了智能本体，数据和AI能力也是公司从创立之初就开始坚持布局的重要环节。 在AI能力上，S1机器人拥有超强“大脑”，具备在复杂环境中的感知、认知、实时决策能力，具备智能理解和多模态交互执行能力，实现物体、任务和环境级别通用操作泛化。 同时，星尘智能搭建了三层数据金字塔，在具身智能数据采集与处理方面实现了关键性突破，能够低成本、高效率地利用已有的真实世界视频数据及人体动作数据，并通过第一人称高效收集多维度高质量数据，实现视觉、触觉、听觉、力觉等人类多模态数据交互。同时，S1机器人展现了像人一样理解和分析、与人流畅交互的卓越能力，并通过海量数据驱动持续学习进化，将不断提升智能化和多任务泛化能力，逐步实现通用智能。 据悉，目前星尘智能也在不断优化自研的端到端大模型，寻求具身基座模型及迁移能力的关键突破，将在未来发布更多实操案例，与生态伙伴强强联合进一步加速本体进入物理世界的智能进化，让我们一起期待。 投资人寄语 锦秋基金合伙人臧天宇表示："星尘智能是一支极致专注的工程和算法团队，从“design for AI”的第一性原理出发，完全面向新一代的learning based方法设计迭代整套软硬件系统。团队开发的绳驱臂具备优越的动态性能和力控特性，且与人体有最优的映射关系，有机会迁移大量泛在的人类数据进行学习，为突破具身的数据瓶颈提供了新的思路。锦秋基金是一支12年周期的AI基金，愿意持续关注在具身领域进行底层创新和探索的团队，期待星尘团队能够在“本体+数据+模型”的闭环上持续迭代，推动机器人更早地进入千家万户。"

30 年过去了，浏览器最大的变化可能是图标。 「互联网之父」蒂姆·伯纳斯-李 1990 年设计的基本交互模式——通过超链接（Hyperlink）实现网页之间的跳转，以及后面输入网址、等待加载、回到上一页等逻辑，在今天岿然不动。 都 2025 年了，我们还在用同样的姿势，对着屏幕傻傻地等待页面加载。 过去十年，我们见证过许多号称「要颠覆浏览器市场」的浏览器，Arc 也是其中被誉为全村最有希望的种子选手，但却在拥有百万级用户，烧掉 1.5 亿美元后，母公司 The Browser Company 宣布停止更新，黯然退场。 去年，在完成 5000 万美元融资后，他们决定将重心转向开发一款名为 Dia 的 原生 AI 浏览器。 创始人 Josh Miller 表示，Dia 要构建一种完全不同类型的浏览器——一个更加主动、更强大、更以 AI 为中心、更加符合最初愿景的浏览器，可以称它为网络浏览器的 iPhone，或者「互联网计算机」。 Arc 浏览器在其早期和公测阶段使用了邀请码制度，显然 The Browser Company 从中尝到了甜头。 最近，这款名为 Dia 的浏览器终于上线，采用邀请码制， 开始小范围开放体验。体验设备有一定限制，目前适用于配备 Mac M1 芯片或更高版本的 macOS 14+。 在各家都在竞相将 AI 融入离用户最近的浏览器，Dia 的表现能否脱颖而出，AI 又该如何重塑浏览体验，这些都是我们想要探究的问题。 APPSO 读者福利🎁 我们也在文末准备了一些邀请码，扫码即可抽取。 Google+Perplexity，Dia 想用 AI 改变浏览器？ Dia 的主页非常简洁，只有一个最为寻常不过的搜索框，甚至可以说清爽得有些不像样，但这也许正是浏览器最理想的样子：提问、获取答案、结束。而不是塞满热搜榜单，分散你的注意力。 输入问题后，Dia 会弹出一个候选窗口，提供 Google 和 Chat 两个选项。 顾名思义，前者直接跳转到常规搜索引擎页面，后者则类似于 Perplexity 等 AI 搜索引擎，既能调用 Dia 自带的大模型直接给出答案，拥有独自的历史聊天记录，遇到复杂问题时，也会联网搜索。 「现在的宠物能坐高铁了吗」「马斯克现在管理着多少家企业」，Dia 的回答质量属于不太稳定的那种，同一问题的几次回答，都在正确和出错之间反复横跳。 用英文提问，回答质量也不会显著提升，甚至它就把星链误认为独立公司。实测下来，Dia 偶尔会在回答中附上图片；用中文提问时，有时也会意外触发英文回答。 输入框底部，你还能看到「Personalize Dia」，设置崇拜对象、喜欢的学习方式，以及 Dia 的回答风格，可以帮助 Dia 快速了解自己，起到调教 AI 人设的作用。 随手上传一个互联网梗图，Dia 也能够轻松识别表情包的言外之意。文档总结很到位，10 万字被梳理得清晰明了，但值得注意的是，文档大小限制在 100M 内，且实测不支持上传 Doc 格式文档。 左上角会显示出现了两个 ChatGPT， 应该是 Bug 总结公众号文章，甩个链接即可。 值得注意的是，Dia 浏览器使用的是 Chromium 引擎的特定版本。Chromium 是一个开源项目，许多现代浏览器（包括 Chrome）都基于它构建。 交互是最大亮点，但 Dia 还是个半成品 交互设计是 Dia 的一大亮点。传统 AI 插件主要以侧边栏、悬浮窗的形式呈现，涵盖 AI 聊天、翻译、网页总结等。右上角的 Chat 可以看作一个阉割版的 AI 插件，虽然功能稍显单薄，但在交互体验上却做得不错。 划词后，右侧就能直接提供查找或解释功能，整体操作流畅顺滑。 比如在知乎看到有人推荐线性代数书籍，我本来想评论一句「不明觉厉」，但写到一半卡住了，怎么办，这时候，放到光标处，光标就会变蓝变粗，点击会自动调出右侧 Chat 界面。 接着我简单描述了「看不懂，但我大受震撼」的想法，Dia 就会浏览完整个页面，并给出几个评论方案。 这些建议甚至模仿了知乎热评区的轻松语气，简洁直白又人性化。确认无误后，点击「Insert」就能自动插入扩写左侧评论。 没时间看视频，总结视频内容也可以。这里有个小技巧，也能让它给出总结视频的字幕。不过，我让其生成 Word 或 PDF 文档后，却没有后续反馈。 另外，Dia 还能通过点击「View 菜单-Add Split View Pane」在浏览器内实现快速「分屏」，最多可同时分出 4 块屏幕。 不过，这个功能实用性有限：它仅显示搜索结果，点击具体网页仍会跳转到全屏模式，属实有点「中看不中用」。 Arc 曾常被吐槽无法迁移 Chrome 书签，现在吸取教训的 Dia 提供了一键导入书签功能，支持无痛迁移。 没有像 Arc 那样「剑走偏锋」，Dia 选择了更常规的横向标签页设计。你可以在输入框里添加各类网页标签，也能一口气将所有标签加入对话上下文，提升多标签页的信息联动能力。 类似 ChatGPT 调用 GPTs 的方式，Dia 也支持通过 @ 调用各个网页标签。 玩法很朴素，我挑选了过往几篇关于 Ai Pin 的文章，并让其总结 Ai Pin 值得吐槽的点，很快就得到了清晰的答案。 浏览器 2.0 时代已经开始，而 Web，远未走向死亡 2010 年，克里斯·安德森（Chris Anderson）与迈克尔·沃尔夫（Michael Wolff）在《连线》杂志共同撰写了《Web 已死，Internet 永生》一文。 文章犀利地指出，万维网（Web）在诞生二十年后正逐渐走向衰退，其原因在于传统的 Web 浏览模式逐渐被更简单、更流畅的服务所取代，尤其是应用程序（App）的崛起，更简洁、高效，能够直接满足他们的需求。 比如，打开一个新闻 App 就能立刻浏览头条，而无需在浏览器中输入网址、等待页面加载。这种「App 优先」的趋势在过去十年中几乎主导了互联网产品的开发逻辑。 然而，生成式 AI 的崛起重新将产品开发的焦点拉回到 Web 模式。 这种转变看似出人意料，却又合情合理。 AI 交互本质上是以文本/对话为核心，Web 界面天然支持复杂的文本输入输出，且能便于分享结果和协作。 生成式 AI 模型计算需求大、迭代速度快。在不确定哪种 AI 应用场景最有价值的探索期，Web 平台能以最小成本覆盖所有设备用户，加速产品市场匹配验证。 并且，相比下载 App 的心理和实际成本，Web 版本让用户可以「即点即用」，减少了用户尝试的障碍，这对于像 ChatGPT 这样天然陌生的产品也尤为重要。 浏览器的基本形态和功能已经维持了近三十年。 1989 年，蒂姆·伯纳斯-李（Sir Tim Berners-Lee）在 CERN 工作时，创建了万维网（WWW），以满足科学家、大学和其他研究机构之间共享信息的需求。 网页浏览器应运而生，但它的设计初衷是围绕文档展开的，这一底层逻辑至今没翻篇。 到后来的 Netscape Navigator，再到如今的 Chrome、Safari、Firefox 和 Opera，浏览器的核心元素（标签页、地址栏、收藏夹）表面形态不能说毫无变化，但也变化不大。 过去，我们通过搜索引擎获取信息的方式是这样的：输入关键词，得到十几个甚至几十个结果页面，然后一个个点击，浏览，判断，筛选，最终从海量信息中找到自己需要的那一小部分。 这个过程就像在图书馆里翻阅一摞摞的书籍，耗时且低效。在那个年代，找到信息的能力本身就是一种技能，甚至催生了「高级搜索技巧」这样的教程和课程。 后来，搜索引擎变得更加智能，界面设计和性能有所优化，比如标签页从单一窗口变为多任务管理工具，地址栏也整合了搜索功能，可这些变化，说到底还是修修补补，算不上脱胎换骨。 在沉浸式、空间计算和对话式 AI 方兴未艾的当下，我们仍然被迫使用基于 30 多年前文档范式设计的浏览器。与其说这是界面问题，倒不如说是整个信息交互模式的不匹配。 AI 的狂飙突进，给浏览器体验的重塑撕开了一道口子。 去年，AI 插件热潮席卷而来，Kimi、Monica 等玩家纷纷入局，带来了一些新玩法： 不用离开页面，就能获取答案、完成任务，效率直线上升。 从目前体验上看，仍处于半成品的 Dia 在侧边栏交互、划词解释等细节上有些亮点，但说到底还是没跳出 AI 插件的范畴，更多是对现有功能的整合和打磨。 Josh Miller 曾表示，传统浏览器的界面需求已经不再那么迫切，其底层结构将决定我们的未来。 「大多数人以为我们在造浏览器，」Miller 在一次对话中说，「其实我们造的是一个基于浏览器的系统。」 他的野心，是把浏览器从单纯的内容展示工具，变成一个类似操作系统的存在，管理个人偏好和行为，在系统层面实现跨设备的 AI 体验，而不用在每个应用里重复设定。 在早期演示中，Dia 就展示了浏览器如何代表人类执行任务。 例如，Dia 通过自己浏览亚马逊，找到这些物品并将它们添加到购物车中。这正是浏览器能做到的事——利用它对你所有 Web 应用和浏览数据的访问权限，替你完成任务。 尽管，如今的 Dia 距离这一目标尚有差距，但这种从被动响应到执行理念的转变，却与当下大火的 Agent 不谋而合。 在 OpenAI 推出的 Operator，以及智谱最新发布的「沉思」Agent 中，我们也 看到浏览器 开始代替用户采取行动，比如预订机票、比较产品价格、填写表单，甚至完成在线购物。 为了更好地了解这一趋势，不妨再来看看 OpenAI 前 AI 大神 Andrej Karpathy 提出的「LLM 操作系统」设想： LLM 作为内核：LLM 是整个系统的中心，类似于传统操作系统中的 CPU，负责处理核心任务和协调其他组件。 存储体系：包括上下文窗口（类似 RAM），用于存储当前正在处理的信息。 文件系统：用于长期存储数据，类似于传统计算机的硬盘。 向量数据库（embeddings/vector databases）：用于存储和检索嵌入向量，是 LLM 进行语义理解和检索的重要基础。 浏览器：作为 I/O 外设之一，用于访问互联网资源，获取实时信息。 多模态工具：支持处理文本、图像、音频等多种数据类型。 其他工具：如代码解释器、计算器等，用于辅助 LLM 完成复杂任务 从根源上讲，浏览器自诞生之初便紧密贴合人类需求， 为人类而生的属性贯穿始终。传统浏览器依赖的 UI 自动化工具（如 Selenium）本质上是对人类操作的镜像模拟。 与图形化界面和手动操作有所不同，AI Agent 需要通过代码访问和解析数据与网页进行自动化交互，而动态加载的内容、复杂的页面结构，以及反爬机制（如验证码）的普遍应用，都是亟待解决的几道难关。 浏览器服务商 Browserbase 创始人 Paul Klein 也曾给出一些技术思路： 开发开源、高效的浏览器，减少浏览器启动时的等待时间和安装所需的资源量，提升运行速度和部署便利性。 利用 LLM 快速定位网页数据，VLM 基于截图识别元素，支持自然语言交互，无需复杂脚本，即使面对混淆或动态内容也能适应。 提供更可靠的 SDK 和 API 开发工具，简化开发流程，提高 AI Agent 使用体验。 更理想的状态是，AI Agent 与浏览器/网站则需要通过标准化协议直接通信，跳过视觉交互环节，基于数据接口（如 API、底层协议）实现自动化操作，完成从 「人→界面→数据」 到 「机器→协议→数据」的直连。 这段时间频繁出现在大众视野的 MCP，正是解决传统「人→界面→数据」模式瓶颈的一种方案。它通过客户端-服务器架构，将 AI Agent（主机/客户端）与外部资源（服务器）连接起来，用协议取代了界面操作。 简单来说，你可以把 MCP 想象成一个「万能接口」，就像电脑上的 USB-C 接口一样。这个接口让 AI 模型能够轻松地连接到各种外部资源，比如文件、数据库、在线服务等。 通过 MCP，AI 助手不仅能获取数据，还能直接对数据进行操作，比如读取文件内容、更新数据库记录等。 浏览器会继续服务人类，但会越来越适配 AI 的需求。人类下达命令，Agent 高效执行的协作模式将成为未来的常态。 从早期的命令行界面（CLI），到图形用户界面（GUI），再到如今迈向人机纯自然语言交互以及机器与机器的协议层交互，技术在复杂化，但交互方式却在不断简化。 现在，浏览器 2.0 时代已经开始，而 Web，远未走向死亡。 「 AI 不会以应用程序的形式存在，也不会是一个按钮。我们相信它将是一个全新的环境——建 立在 Web 浏览器之上，」Dia 的官网如是说。

作者｜陈骏达 编辑｜程茜 智东西4月10日报道，今天，在谷歌云Next大会上，谷歌正式发布Agent2Agent（A2A）开放协议。A2A协议让智能体之间的沟通与协作更为顺畅，不同开发者发布的智能体也可以有效通信。 以招聘场景的多智能体系统为例，通过A2A协作，主智能体可以在理解用户需求后，以高效准确的方式，与其他专业智能体互动，合作给出人选建议。用户还可以参与到这一流程中，如指示智能体安排进一步的面试。 这一协议给智能体配备了一张“名片”，让不同智能体看到彼此的功能。A2A还界定了智能体间沟通的固定方式，允许智能体相互发送消息，以传达上下文、回复、交付物或用户说明等信息。 A2A帮助智能体跨越孤立的数据系统和应用程序，完成协作，有望进一步提升智能体的自主性，并大幅提高其生产力，长期来看有望降低多智能体系统的使用成本。 目前，A2A协议已经获得了50多家企业与组织的技术支持和贡献，包括PayPal、SAP、ServiceNow、埃森哲、德勤、毕马威等知名企业。 A2A协议与Anthropic的MCP（模型上下文协议）属于互补关系，前者关注智能体间通信，后者将智能体与数据、资源和工具连接，让智能体更好地与现实世界交互。 为了更直观的讲解A2A的原理及其与MCP协议的互补关系，谷歌提供了一个生动的案例： 假设存在一家汽车维修厂，这家店雇佣具备自主行为能力的员工，他们使用千斤顶、万用表和套筒扳手等工具来诊断和修复问题。工人经常不得不诊断和修复他们以前从未见过的问题。维修过程可能涉及与客户的对话、研究以及与零件供应商的合作。 可以将上述场景中的员工类比为智能体，MCP协议处理的是员工对工具的调度，A2A协议处理的是员工与员工、员工与客户（对应AI用户）间的沟通与协作。 具体来看，在修理厂场景中，MCP让员工能使用工具，完成类似“将汽车抬升50cm”、“将扳手往右拧4mm”这样的操作。 而A2A协议则让用户或员工能与其他员工合作，通过持续的沟通和不断改善的计划以实现结果。在汽车修理厂情境里，A2A协议让员工可以主动询问客户或者其他员工： “给我发一张左侧轮胎的照片。” “我注意到液体泄漏，这种情况已经发生了多长时间？” A2A还可以帮助汽车修理厂员工与外部员工合作，例如他们的零件供应商。 上述交互过程中，A2A协议促进了“客户端”智能体和“远端”智能体之间的通信。客户端智能体负责制定和传达任务，而远端智能体负责处理这些任务，提供正确的信息或采取正确的动作。此交互涉及几个关键功能： 1、功能发现：智能体可以使用JSON格式的智能体卡（类似智能体的名片）公布其功能与验证方式，让客户端智能体确定可以执行任务的最佳智能体，并利用A2A与远端智能体进行通信。 2、任务管理：客户端智能体与远端智能体之间的通信以任务完成为导向，双方通过协作满足终端用户的请求。该协议定义的“任务”对象具有完整生命周期——对于即时任务可快速完成；对于耗时较长的任务，各智能体将持续同步任务的最新执行状态。任务最终产出的结果被称为“交付物”。 3、协作：智能体可以相互发送消息，以传达上下文、回复、交付物或用户说明。 4、用户体验协商机制：每条消息均包含若干“内容单元”（如生成的图像等完整内容模块）。每个单元均标注特定内容类型，使客户端与远端智能体能够协商确定所需格式，并特别涵盖UI能力的协调——包括嵌入式框架、视频、网页表单等交互元素的适配。 谷歌与其合作伙伴将A2A建立在HTTP、SSE、JSON-RPC等广泛使用的现有标准之上，这意味着它能与企业日常使用的IT基础设施集成。A2A支持企业级身份验证与授权，其认证方案在发布时即与OpenAPI标准保持同步。 A2A协议支持包括音视频流在内的多种交互模态，并采用灵活设计，既能高效处理即时任务，也能支持需要数小时甚至数天（含人工介入环节）的深度研究任务。 在整个过程中，A2A会向用户提供实时反馈、通知和状态更新。 结语：采用率未达临界点，将继续拓展用例和场景 在接受科技媒体VeatureBeat采访时，谷歌云业务应用平台副总裁兼总经理Rao Surapaneni称，目前A2A虽获得50多家合作伙伴的采用，但并未达到采用率的“临界点”。 未来，A2A能否成为一项易用、通行的协议，或将在很大程度上取决于企业的采用率。Surapaneni称，谷歌将为A2A寻找更为广阔的用例和场景，实现持续增长。

IT之家4月10日消息，谷歌今天（4月10日）推出Vertex AI Media Studio平台，该套件支持文本指令生成完整视频内容。 该平台整合Imagen 3图像生成、Veo 2视频制作、Chirp语音合成及 Lyria 背景音乐四大核心模型，用户无需编码或剪辑经验，即可在统一界面完成全流程创作。 谷歌近日宣布推出Vertex AI Media Studio，这是一组基于Google Cloud Vertex AI 的生成式工具，旨在让用户仅通过文本提示就能制作出精良视频。 作为谷歌AI产品线的重要扩展，该套件全部自动化图像生成、动态渲染、语音旁白和音乐配乐等环节，彻底改变了传统视频制作流程。 技术架构方面，系统采用模块化设计：Imagen 3负责生成静态画面，Veo 2实现图像动态化转换，用户可自由调整镜头运动方式与视频时长，其中Veo 2内置的智能修正工具能自动消除不理想的生成元素。 完成视觉部分后，Chirp模型为视频添加拟真语音解说，而DeepMind与YouTube联合研发的Lyria模型则提供定制化背景音乐。 Vertex AI Media Studio依托Vertex AI平台，支持谷歌Gemini模型，能处理文本、图像、代码等多种数据类型。无论是开发者还是普通用户，都可在Vertex AI Studio中测试提示词并优化AI模型。尽管这些工具简化了内容创作，但也引发了关于真实性、人类创意及AI使用责任的讨论。

车企们之前为纯电和混动车型开发的各种智能化技术，正在逐步的被迁移运用到燃油车型上。 这不，4 月 9 日，吉利新一代的入门级燃油车博越 L 这次就把「AI 数字底盘」和「AI 情感座舱」作为了主要卖点。 这套 「数字底盘」最主要的作用是可以实现悬架阻尼 10ms 级动态调整，同时提升 15% 的滤震效率，也可以减小紧急变道时的侧倾角。总结来说就是整体的行驶质感会上一个档次，坐在车里的舒适感会强上不少。 搭载 Flyme Auto 1.8 系统的车机则是「情感座舱」的最直接体现，在 16Tops 算力的龍鹰一号芯片加持下，座舱语音的唤醒响应时间可以缩短到 0.38 秒，同时也支持了 23 种方言的识别。 同时升级进化的还有这次的整车电子电气架构，这次吉利将博越 L 上面的 14 个域控制器整合成了 2 个中央计算单元，整车的线束减少了 1.2 公里到 1.8 公里，数据传输的速率也提升到了 10Gbps 。 还有一个很实用的升级是，吉利博越 L 这次支持 OTA 远程修复 98% 以上的软件故障，这项功能依靠的是一套 AI 云诊断系统，可以实时监测 328 项车辆参数，故障的预警准确率可以达到 99.6%。 除了在智能化上的全面升级，博越 L 这次外观内饰设计也挺漂亮。 新款博越 L 的 外观是那种经典的 SUV 造型，属于稳重大气的耐看型设计。 其整体的车身尺寸为 4730mm / 1910mm / 1710mm，轴距为 2785 mm，较现款的长度增加了 60mm，宽度增加了 10mm，后包围的离地间隙提升了 18 mm，达到了 273mm。 前脸这次采用了全新直瀑式进气格栅，由 32 组间距 8.5mm 的镀铬饰条构成，表面进行了纳米级镜面抛光处理。同时前包围两侧设计了 T 字型导流结构，雾灯附近的开口也扩大了不少。 大灯则是有 632 颗灯珠构成的一整条贯穿式灯带，照明宽度可以覆盖 6 条车道，有效照射距离可达 184 米。 车身侧面则还是悬浮式车顶的设计，据说这次通过收窄轮眉间距等方式让整车的风阻系数降低到了 0.32 cd。 尾车也是一整条的贯穿式尾灯，牌照框也下移到了后保险杠区域，比起前代车型，这次博越 L 把排气系统改成了隐藏式布局并新增了导流鳍片。 内饰系统这次用了环抱式的架构，很有电车的味道。 中控配备了一台 15.4 英寸的 2.5K 分辨率液晶屏，包覆材质上则大量使用了Nappa真皮与超纤麂皮混搭材质。主驾座椅配备12向电动调节机构，同时坐垫长度和腿托部分都有加长。 座舱的氛围感配置也给了不少，仪表台和门板等 12 个区域都配备了 256 色氛围灯，支持与驾驶模式联动的动态光效，同时给了 16 个扬声器和 4 个头枕发声单元，最大输出功率 1200W。 动力系统倒是没啥变化，还是上代的J LH-4G20TDJ 2.0T 发动机，最大功率 160kW，峰值扭矩 325N·m，匹配 7DCT 变速箱，支持 92 号汽油，WLTC 工况油耗约为 7.2L/100km。 这次博越 L 的换代，为那些垂涎的各种智能化功能，但是又不得不买燃油动力的车主们提供了一个不错的选择，董车会翻了一圈社媒，整体也是以正面评价为主。 在价格上，作为参考现款 24 年博越的指导价为 11.57 万-14.97 万元，在现代同价位车型打的火热的市场情况下，估计新款车型还是会采用「加量不加价」的策略，也有进一步降低到 10 万左右的可能。

IT之家 4月10日消息，数月前的一项研究在网上引起热议，其暗示AI会逐渐形成类似于“价值体系”的东西，能够使AI在某些情况下会把自己的利益置于人类之上。然而，麻省理工学院的最新研究对此提出了反驳，得出结论认为，AI并不具备任何连贯的价值观。 据外媒TechCrunch今日报道，研究的合著者表示，要“对齐”AI系统，即“确保其行为符合预期且稳定可靠”可能比原先想法更加困难。合著者强调，当前的AI技术存在幻觉，并且具备模仿能力，这使得其行为变得不可预测。 麻省理工学院的博士生、研究合著者斯蒂芬・卡斯珀在表示：“我们可以肯定，模型并不遵循许多关于稳定性、外推性和可操作性的假设。虽然指出一个模型在某些条件下会表现出某些偏好是合理的，但当我们基于狭窄的实验结果来做出广泛的推断时，问题才真正出现。” 卡斯珀和他的团队对Meta、谷歌、Mistral、OpenAI和Anthropic等公司的多个模型进行了研究，考察它们是否展现出明确的“观点”或“价值观”（比如个人主义和集体主义的对立）。他们还调查了这些观点是否可以被“引导”或修改，并分析了模型在不同场景下对这些观点的坚持程度。 IT之家从报道中获悉，合著者们表示，这些模型在偏好上的表现极其不一致。根据输入提示的措辞和框架，模型的反应可能会发生很大的变化。 卡斯珀认为，这为模型的“不一致性和不稳定性”提供了有力证据，并且可能表明这些模型本质上无法像人类一样内化和坚持价值观。 卡斯珀补充道：“对我来说，做这项研究的最大收获是，我现在意识到这些模型根本不是拥有稳定、一致信念和偏好的系统。相反，它们本质上只是模仿者，进行各种编造，发表一些无关紧要的言论。”

作者 | 程茜 编辑 | 心缘 智东西4月10日报道，深势科技发布全球首个覆盖“读文献-做计算-做实验-多学科协同”全流程的AI科研平台玻尔科研空间站，并上线了科研知识库与AI学术搜索平台科学导航（Science Navigator），这一平台已覆盖全球1.6亿篇文献。 据了解，科学导航由深势科技联合北京科学智能研究院打造。该平台可以系统性解决科研人员在文献筛选、跨学科知识发现及学术资源获取等环节中的痛点，应对信息过载、检索繁杂、整理耗时等挑战。 张林峰谈道，当下，AI4S（AI用于科研）应用场景更彻底的爆发，依赖于AI读算做的系统打通、加速闭环。 深势科技成立于2018年，他补充说，目前该公司员工规模在200人左右，其中有超过100名实习生。 一、首个覆盖“读算做+多学科协同”的AI科研平台 在科学导航中，用户输入或选择相应科学问题，科学导航就可以自动解析问题意图，匹配最相关的科研成果，并智能生成精准答案，同时一键跳转至原始文献，获取更深入的研究信息，确保科研探索的全面性与可溯源性。 这一平台拥有数据库和知识库、个性化问题捕捉、模型切换、多模态能力、批量文献问答、联网搜索等能力。 其中的学者库收录超2000w+位全球学者，基于学者AI分身，用户可以与其对话交流，回答专业问题、分享观点、拓展科研思路。 二，AI4S模型走向成熟，应用场景爆发需要AI读算做闭环 如今有越来越多AI4S模型出现。深势科技已经推出了多个AI4S模型，包括面向物理世界的DPA分子模拟大模型、面向化学世界的Uni-Mol 3D分子构象大模型、面向生物世界的Uni-RNA核酸结构大模型。 张林峰谈道，现在AI4S的发展趋势是，一方面模型走向成熟，另一方面其发展阶段可以对标GPT-3，处于有基本数据积累以及面向下游能够实现迁移泛化的阶段，但在实验、生产、计算的科学探索领域仍存在较大问题。 他认为，当下AI4S应用场景更彻底的爆发，都依赖于AI读算做的系统打通、加速闭环。 因此，从2022年开始，深势科技一方面要证明自己可以把某些场景打通，如考虑药物设计领域等；另一方面，2022年是大模型爆发前夜，在药物研发过程中需要对相关专利、文献进行收集、整理，然后将相应分子式等进行提取，再形成数据库，才能和AlphaFold3等类似的大模型进行拟合、迭代。 在AI“读”的部分深势科技的产品可以给出具体的分子式、化学反应等信息。此外，实验侧的合成、制备环节是形成整个闭环的规模、效率和反馈质量的最终要素，解决这一难题的关键就是大语言模型。 在“算”的环节，深势科技解决了AI克服维数灾难的问题，实现更好的建模、加速计算等，之后数据资料充足时，就会有整体的预训练模型和下游反馈。 三、AI今年将吞噬文献世界，科研场景需自动化实验系统 张林峰谈道，AI4S整个领域面临的一大问题是，AI今年能够吞噬文献世界。从AGI的角度来看，有挑战的事情是高质量的数据，全量的文献专利就是更高质量的反馈。 他认为，AI文献今年非常有望实现全量文献专利的干闭环，以及进一步的干湿闭环能够从局部走向整体。其中，包含瓶瓶罐罐的实验过程是湿实验，计算是干实验。 AI4S的干闭环挑战在于，文献专利中的基础问答不够，体现在质量、通量不够；文献的标注解析缺乏，需要进行多模态信息标注的解析；每个场景都需要专用科学数据库。 这也导致玻尔空间站选择了现在的表现形式。玻尔空间站的现有版本里，已经可以针对文献的基础信息、通用语料、分子式等信息进行基础知识问答。 未来，张林峰提到，进一步的AI连接能力是产品继续往深走的核心。他认为，文献可能成为全球科学家的新平台，改变科研生产关系，而这很有可能发生在今年年底。 AI“做”的部分的瓶颈是自动化程度不高，其中的一大矛盾点事，基于智能化算法去优化生产效率、化学反应可以追溯到1978年；但当下科研场景的自动化却很低，在工业场景已经非常成熟。 材料合成、药物发现领域的自动化实验系统可以支持开放式探索场景。他认为，这有点像人形机器人的柔性场景需求，但人形机器人相比实验系统更难，如果AI4S的实验室“具身智能”无法落地，人形机器人也很难落地。 上个月底，深势科技发布了Uni-Lab-OS智能实验室操作系统，该操作系统可以解决传统实验室手工操作低效、设备孤立及数据分散的痛点。 结语：未来AI4S大模型、自动化实验、产学研生态将实现飞轮 AI4S大模型想要和真正的科学发现相关联，就需要RLHF（人类反馈强化学习），也就是为模型优化进行定制化，这个过程类比到GPT-3到GPT-4就是大范围的人类对齐，GPT-4以后的Reasoning模型就是针对具体场景的反馈优化。 张林峰称，面向未来，每个阶段都有独属于各个阶段的问题，2025年实现彻底的干闭环，更长期的是AI4S大模型、自动化实验、产学研生态实现飞轮。

前不久，OPPO 正式发布自有影像品牌 LOMO 凝光影像，宣告在多年打磨之后，已建立起一套成熟的影像认知体系，并开始探索属于自己的影像美学之路。 而在一周后，OPPO 再次召开发布会，一口气推出了三台手机，分别是今年国产手机厂商的第二台影像超大杯、搭载 LOMO 凝光影像的 OPPO Find X8 Ultra，以及 Find X8s 和 X8s+ 一大一小两部兄弟机型。 爱范儿也提前拿到了产品，并拍摄了不少的样片，在初步体验之后，我认为 OPPO Find X8 Ultra 这台手机，也许是旗舰影像机型的转折点。 OPPO Find X8 Ultra：设计很听劝，影像很坚持 在设计上，OPPO Find X8 Ultra 可以说是相当听劝。 它采用了用户呼声颇高的直屏设计，正面配备一块 6.82 英寸 OLED 显示屏，分辨率达 3168×1440，像素密度 510PPI，支持 1-120Hz 自适应刷新率，全局峰值亮度高达 1600nit，依旧维持旗舰级显示素质。 机身背面则摒弃了前代的分区设计，所有配色版本均采用统一一体化风格，带来更加完整和谐的视觉体验。 视线转向影像模组，这一代对前代 Ultra 颇受争议的不对称镜头布局进行了调整，改用更为对称的十字形排列。哈苏 logo 回归模组正中央，闪光灯依旧独立于模组之外，安置在机身左上角。 这种改动可谓见仁见智——你觉得，它对你的审美胃口吗？ OPPO 将本代影像旗舰称为「夜神」——别误会，这个夜神的意思是「夜景人像神器」。 影像模组中的四颗镜头延续了 OPPO 一贯以来的四摄方案，以超广角、大底主摄再加上两颗长焦镜头覆盖常用焦段需求。 原生 15mm 超广角均适用于风光与人像题材；主摄延续一英寸大底传感器的配置，原生 23mm 焦段，支持拓展至 28mm、35mm、47mm 三个经典焦段，自然还原人物与环境关系。 长焦是这一代升级的重点，70mm 潜望长焦采用 1/1.56 英寸 CMOS，光圈升级至 F2.1，还提供了额外 85mm 焦段的选择，进光量比至今仍在爱范儿编辑部广受欢迎的 Find X7 Ultra 提升了 150%，这颗镜头也被称为凝光影像的王牌镜头，尤其适合带有环境特征的人像拍摄。 而 135mm 潜望长焦配备 1/1.95 英寸 CMOS，光圈从 F4.3 提升至 F3.1，进光量提升 251%，最长焦段可以延伸至 600mm。 进光量的提升，带来的不仅仅是亮度的增强，更是一系列影像质量的根本性改善。 随着进光量的增加，手机可以在更低的感光度下完成曝光，从而有效抑制画面噪点，而手机常采用多帧融合来提升画质，单帧噪点的降低也意味着系统可以减少融合帧数和拍摄时间，进一步提升成像效率与稳定性。 换句话说，在夜间拍照时，不仅画质更纯净，成片率也更高，不容易出现糊片或抖动的问题，让夜景拍摄变得更简单、更可靠，这也是他们将 OPPO Find X8 Ultra 称为「夜景人像神器」的凭仗之一。 除了影像模组规格升级，Find X8 Ultra 对光线的处理也有重大突破。 首先是定制的红外截止滤镜。OPPO 宣称这枚蓝玻璃采用屏幕级封装工艺加工，拦截杂光性能比传统蓝玻璃材质提升 81%，显著提升画面色彩纯净度。 其次是色温控制。随着 LED 光源在日常照明中的普及，光谱成分更加复杂多变，传统相机的全局白平衡难以准确应对多光源场景，极易导致肤色偏黄或泛青，画面光影混乱。 为解决LED光源复杂的色温问题，OPPO Find X8 Ultra 的影像模组迎来了第五个成员——丹霞原彩镜头。 OPPO 将这颗镜头称为「电子阿胶」，因为这颗具备完整光学结构的独立摄像头，内置分区色温感知技术，能够将画面划分为多个区域，针对每一区域的色温进行独立识别与校准，特别适用于夜间人像拍摄。 简单来说，分区色温计算，就是一位懂得因地制宜的调色师，可以将画面分成一块一块的区域，分别识别和校准不同区域的色温，在夜晚拍摄人像时，它能独立优化人物肤色的白平衡，避免肤色因全局调整而发黄或发青，让肤色保持自然，同时还能确保背景霓虹灯不被误调偏色，保留真实光影的氛围感，让整幅画面在情绪和真实之间取得更好的平衡。 而定制的蓝玻璃与丹霞原彩镜头，就是「夜景人像神器」的第二个凭仗。 更进一步，OPPO 基于亚洲多光照环境下的肤色数据库，打造了首个 AI 肤色模型，融合电影色彩工程师与彩妆品牌的美学标准，通过算法优化肤色分区与光影过渡，减少后期调色需求，使成片更自然、更一致。 值得一提的是，由于用户对于影像模组厚度的顾虑，OPPO 延续了传感器倒置的设计，Find X8 Ultra 在搭载一英寸大底与双潜望镜头的情况下，依旧将镜头模组厚度控制在可接受范围内，机身厚度 8.78mm，加上影像模组的厚度也仅有 13.99mm，整体手感较为轻盈。 ▲ 左：OPPO Find X8 Ultra / 右：OPPO Find X8s 除了硬件升级，Find X8 Ultra 的软件也迎来进一步优化。 上一代口碑颇佳的大师模式再次进化，新增风格自定义界面，用户可通过滑动切换多种摄影风格，并进行更深层次的个性化调节，同时，Find X8 Ultra 还引入了 JPG Max 格式，在保留 5000 万像素全尺寸输出的同时，大幅降低文件体积，兼顾高画质与便捷分享。 ▲ 使用大师模式拍摄 大师模式是我在初步体验 OPPO Find X8 Ultra 时最喜欢的一个功能，这个模式不会过分压制高光，也不会大幅度提亮暗部，整体保留了画面的自然动态范围；同时极大程度地去除了算法锐化带来的「数码感」，搭配 OPPO 全新引入的拍摄场景与题材识别的自适应影调引擎，让照片呈现出极具光学质感的成片效果。 ▲ 使用大师模式拍摄 在 OPPO Find X8 Ultra 上，OPPO 对 HDR 进行了全面升级与普及：ProXDR 效果不仅应用于相机取景预览和实况照片，还实现了所见即所得的成片一致性体验，并且在相册中对照片进行编辑，也能保留 HDR 效果，后续小红书还将在 4 月底全面支持 OPPO ProXDR Live 照片的分享，进一步提升使用便捷性与影像呈现力。 随着 Find X8 Ultra 推出的，还有进一步升级的 AI 功能。 在 OPPO Find X8 Ultra 机身左侧，还新增一颗全新的「快捷键」，默认绑定为 AI 一键闪记。该功能可智能识别、分析并记录当前屏幕中的各类信息，自动储存在「小布记忆」App 中，随后，AI 会对内容进行分类整理并形成记忆，用户可通过 app 或语音指令便捷调用，或是 AI 主动根据日程提醒，实现「所见即记、随时可取」的用户体验。 OPPO Find X8 Ultra 搭载高通骁龙 8 至尊版移动平台，整机重量为 226 克，厚 8.78mm，搭载 6100mAh 电池，支持 100W 有线快充及 50W 无线快充，兼顾性能、续航与充电效率。 OPPO Find X8 Ultra 一共提供了星野黑、月光白、晨曦微光三种配色，售价根据配置不同，分别为： 12GB + 256GB：6499 16GB + 512GB：6999 16GB + 1TB（卫星通讯版）：7999 在体验了一段时间的 OPPO Find X8 Ultra 后，我还有一个更深的感触，也就是我在开头写下的最后一句话——这也许是旗舰 Ultra 机型的转折点。 我最中意的大师模式，之所以可以极大程度地还原光学质感，说到底凭借的是足够强大的硬件底气，才能在尽可能脱离算法的前提下提供依旧优秀的成像，而这些强大的影像硬件，正是 Ultra 机型一直以来的象征。 在这种拔尖定位下，「极致影像」几乎成了 Ultra 的代名词——无论是设计、手感，甚至是便携性，都可以为影像性能的极致表现让路。 这么来看，这一代 OPPO 的影像超大杯可以说相当有意思，在核心竞争力影像上，OPPO 坚持走自己的双潜望路线，先夯实硬件基础，再将突破口聚焦在夜景人像，进一步解决杂光干扰、色温偏差等夜拍顽疾，试图从底层打通复杂光线下的人像表现，取得新的突破。 但在设计上，OPPO 却一反 Ultra 机型完全极致和厂家主导的设计理念，不仅开始考虑手感、厚度，也明显听进去了不少用户的反馈，对上一代存在争议的部分进行了大刀阔斧的改动，可谓「听劝」听到了点子上。 坚守中有改变，听劝中又有坚持，牺牲手感换影像的时代，可能要结束了。 OPPO Find X8s 系列：一大一小，直屏全能 除了影像旗舰 Find X8 Ultra，OPPO 此次还同步推出了两款 X8s 系列新品。 OPPO Find X8s 是呼声已久的小屏旗舰，搭载 6.3 英寸 1.5K OLED 显示屏，屏幕像素密度达到 460PPI，支持 1-120Hz 自适应动态刷新率，全局峰值亮度达到 1600nit。 这部小屏旗舰的最大亮点之一，是来自第二代芯片级屏幕封装技术的 1.25mm 的屏幕黑边，这个数据比 X8 标准版缩减了 0.2mm，比 iPhone 16 Pro 窄了 0.18mm，同时仅 7.73mm 的厚度配合 179 克机身重量，带来更加轻盈、舒适的手感体验。 OPPO Find X8s+ 搭载 6.59 英寸 OLED 显示屏，屏幕像素密度达到 460PPI，支持 120Hz 自适应动态刷新率，亮度规格保持一致，定位为更大尺寸的性能旗舰。 ▲ 左：OPPO Find X8s / 右：iPhone 16 Pro Max OPPO Find X8s 系列两部手机正面均采用直屏设计，背面则采用了新的浮光寰宇影像模组设计，镜头布局由 OPPO Find X8 系列的十字布局改为了「×」形布局，未与 OPPO Find X8 Ultra 这台超大杯对齐，有些可惜。 值得一提的是，OPPO Find X8s 的镜头凸起仅 2.97mm。 两部手机均搭载 LOMO 凝光影像三颗摄像头，但潜望长焦的焦段设置稍有区别： OPPO Find X8s 的潜望长焦为原生 85mm（3.5 倍） OPPO Find X8s+ 的潜望长焦为原生 73mm（3 倍） 两款新品同样搭载了 Find X8 Ultra 上的 AI 一键闪记，让小屏旗舰也拥有不打折扣的智能体验。 在续航方面，Find X8s 配备 5700mAh 电池，Find X8s+ 则为 6000mAh，双机均支持 80W 有线快充与 50W 无线快充，续航与充电体验都在线。 性能上，两款新机均搭载天玑 9400+ 处理器，提供旗舰级的性能表现，确保日常流畅与高强度使用场景下的能效兼顾。 OPPO Find X8s 共提供星野黑、月光白、落樱粉、海岛蓝四种配色，根据配置不同，售价分别为： 12GB + 256GB：4199 国补到手价 3699 12GB + 512GB：4699 国补到手价 4199 16GB + 256GB：4399 国补到手价 3899 16GB + 512GB：4999 国补到手机 4499 16GB + 1TB：5499 国补到手价 4999 OPPO Find X8s+ 在星野黑和月光白的基础上新增一个风信紫配色，根据配置不同，售价分别为： 12GB + 256GB：4199 国补到手价 3699 12GB + 512GB：4699 国补到手价 4199 16GB + 512GB：4999 国补到手价 4499 16GB + 1TB：5499 国补到手价 4999 在简单上手 OPPO 这一次推出的其中两款手机后，我最大的感受是一个词：听劝。 OPPO 这代产品策略的核心，是兼听则明。也正是因为这种「听劝」的姿态，Ultra 机型被确立为顶层锚点，一方面承载了 OPPO 对旗舰影像的理解与表达，另一方面也开始拿出余力去顾及更多日常使用体验。 这种理念最终落到了产品层面，便有了 X8s 与 X8s+ 的组合搭配——在主打一手掌握的同时，与 Find X8 Ultra 形成高低错位、前后呼应的产品梯度，通过尺寸、定位、手感、影像能力等多个维度的差异化，对不同用户的呼声做出了更具体系感的回应，也进一步完善了自身的旗舰产品矩阵。 在坚持原本产品核心竞争力的前提下，这种听劝，本质上是一家厂商放下姿态、将用户反馈从「被听见」变成「被实现」的努力尝试，这种尝试无疑会获得用户的认同，这本身就是一种进步，也值得肯定。 将目光转回这个矩阵的排头兵——OPPO Find X8 Ultra，也许有朋友会认为，这样的方式让 Ultra 失去了一些极致的味道，反而有些面面俱到、四平八稳的中庸感； 但如果让我以一个普通用户的身份来回答，在一台尽可能照顾到手感、设计、影像体验乃至用户反馈的旗舰产品面前，我会毫不犹豫地说一句： 我很喜欢。

2003 年，当时的全球最大车企通用汽车，对一家来自安徽的小作坊挥起了专利大棒，试图将后者扼杀在摇篮里。 然而，历史的剧本往往出人意料——这家小作坊不仅挺过了风浪，还借着这场风波乘风而起，孕育了中国汽车史上最火爆的 IP——奇瑞 QQ。 从简陋的产线到席卷市场的国民小车，奇瑞 QQ 的诞生与成长堪称一段传奇。如今多年过去，这个曾经风靡一时的品牌逐渐淡出公众视野，辉煌不再。但奇瑞似乎从未放弃对这一经典 IP 的执念。 不久前，奇瑞汽车执行副总裁李学用在微博上大喊了一句：「爷青回」，并试图用三张图片唤醒人们的记忆——那是全新 QQ 概念车的渲染图。 这辆概念车并没有完全继承初代 QQ 的圆润造型，标志性的圆形大灯在 LED 数字化面板上获得了全新表达，同时，隐藏式门板、封闭式轮毂和前脸等现代化设计元素，也在尝试让「奇瑞 QQ」这个 IP 跟上新能源车的前沿趋势。 只不过，在互联网时代，奇瑞的品牌声量始终不高，甚至在网络舆论中显得有些沉默。这不禁让人疑惑：一个在数字时代缺乏存在感的车企，能否再造一个「新 QQ」？ 中国首个现象级汽车 IP，是怎么诞生的？ 2003 年的中国汽车市场迎来了一场革命。 随着经济的腾飞和城市化的加速，私家车从曾经的奢侈品逐渐变为普通家庭奋斗的目标。当然了，那个时候市场还是被合资品牌牢牢占据，它们动辄数万元甚至更高的价格，让许多消费者望而却步。 就在这样的背景下，一家来自安徽芜湖的本土车企——奇瑞汽车，推出了一款定价仅为 3.38 万元的微型车：初代奇瑞 QQ。以当时的眼光来看，这款车不仅拥有超高的性价比，其独特的设计也迅速点燃了中国消费者的热情，成为许多家庭迈向「有车生活」的第一步。 可那个时候，奇瑞才刚刚开始造车两年半，旗下只有风云这一款车，资质还挂在上汽那里。这样一个「毛头小子」，是如何想到奇瑞 QQ 这步好棋的呢？ 这就要聊到奇瑞 QQ 的「远房表哥」——韩国大宇汽车的 Matiz。 ▲大宇 Matiz 大宇汽车曾经是韩国第二大车企，但它没能挺过 1998 年的那场席卷亚洲的金融危机，于 2002 年被美国通用汽车低价收购，包括 Matiz 在内的众多车型全都改名换姓，变成了雪佛兰乐驰、雪佛兰景程，以及别克凯越。当时的通用正是想依靠这些中低端车型，在国内的入门级市场分一杯羹。 就在这时，尹同跃出手了。奇瑞不知道从哪弄来了大宇 Matiz 的图纸，攒出了一辆长相呆萌的「奇瑞版 Matiz」，让刚准备在中国大展拳脚的通用汽车气不打一处来，一纸诉状，将奇瑞告上了法庭。 ▲雪佛兰乐驰 这场风波让奇瑞 QQ 在一片质疑声中登场，却也意外地为其带来了关注度。这款小小的微型车，带着争议的光环，开始了它在中国汽车市场上的传奇之旅。 如果说争议为 QQ 打开了知名度的大门，那么它的设计则是真正俘获人心的钥匙。 初代 QQ 的车身圆润小巧，仿佛一个圆头圆脑的小精灵，搭配标志性的大眼前灯和多彩的车身配色，散发出一种俏皮可爱的气质。事实上，奇瑞最初给 QQ 的命名就是「小精灵」，还好最后在网友的提议下改成了 QQ。 这种「萌系」风格虽受到大宇 Matiz 的启发，但奇瑞的设计团队并未简单照搬，而是进行了巧妙的本土化调整。他们将车身线条调得更柔和，配色上增加了红、黄、蓝等鲜艳选择。正因如此，在当时以黑白灰为主色调、造型偏保守的汽车市场中，QQ 格外引人注目。 奇瑞 QQ 的魅力远不止于外表。作为一款微型车，它在配置上的「越级」表现令人刮目相看。3.38 万元的起售价，几乎是当时市场上最便宜的四轮机动车，后续甚至还出了一个 2.68 万元的版本，但奇瑞并未因此牺牲配置。 虽然 QQ 最早用的都是东安动力的四缸机和自研的三缸机，但奇瑞为它引入了自动变速箱、ABS 防抱死系统和安全气囊，让 QQ 在低价市场中脱颖而出，也让消费者感受到「花小钱办大事」的惊喜。 2003 年上市首年，QQ 的销量就突破了 5 万辆；到 2006 年，其单品市占率更是攀升至 23.7%。在合资品牌主导的中国市场，这样的成绩堪称奇迹，也让奇瑞 QQ 迅速跻身「国民车」之列。 QQ 的成功不仅仅依赖于产品本身，奇瑞在用户运营上的创新同样功不可没。 2004 年，奇瑞举办了首届全国 QQ 车主文化节，这一活动后来延续了 10 届，成为中国汽车行业最早的大规模车主活动之一。文化节上，车主们参与巡游、展示个性化的成果，彼此分享用车故事，用现在的话来说就是：「你买的不是车，而是一种生活方式。」 ▲当年的 QQ 车主文化节好比现在的 NIO Day 与此同时，奇瑞还在全国范围内推动车友会建设。数据显示，QQ 车友会在鼎盛时期达到了上百个，覆盖海内外 150 万用户。 谁能想到，如今在互联网上默默无闻的奇瑞，曾今在用户运营上版本领先。有趣的是，奇瑞在那个时期的营销副总裁，就是蔚来汽车的创始人之一：秦力洪。 这种运营策略的效果在数据中得到了充分体现。来自前进策略的一份报告显示，在奇瑞 QQ 的用户里，21 岁-40 岁的用户占比八成，其中，26 岁以下的用户约占 15%-25%。 对于当时的许多年轻人来说，QQ 不仅是他们的第一辆车，更是青春岁月里的伙伴。它价格亲民，开起来轻松，停车方便，那圆滚滚的车身和明亮的「大眼睛」，成了那个年代的集体记忆。截至 2011 年停产，这款小车全球累计销量突破了 110 万辆。 可以说，这就是旧时代的「五菱宏光 MINI EV」。只不过，和 MINI EV 的大起大落一样，奇瑞 QQ 在换代过后，也没能一直发光发热。 奇瑞无法再造一辆 QQ 初代奇瑞 QQ 的成功，让奇瑞这家安徽车企看到了打造长青品牌的可能性，然而，要让一个现象级的 IP 持续发光发热绝非易事。 在初代 QQ 的光芒逐渐褪去后，奇瑞在产品策略和市场应对上的多次尝试，都没能达到他们的预期效果，反而暴露了自身在产品规划和新能源转型中的短板，最终让「QQ」这个 IP 留下了诸多遗憾。 奇瑞曾经试过推出衍生车型来拓展市场，但效果并不理想。 2006 年，奇瑞推出了首款三厢衍生车型 QQ6，希望通过增加后备箱空间，吸引既喜欢 QQ 可爱外观又追求实用性的消费者。 ▲QQ6 然而，QQ6 在设计上出现了致命失误：由于后悬架设计过高，车尾明显上翘，形成了一个莫名其妙的「翘臀」；前脸的设计也堪称灾难，不仅破坏了 QQ 原有的笑脸造型，过高的尾部也导致后备箱开口过高，实用性大打折扣。 这么一搞，销量上自然是遇冷了，QQ6 的月均销量不足 2000 辆，远低于预期，最终在 2010 年停产，成为奇瑞在 QQ 系列扩展上的一次失败尝试。 2009 年，奇瑞再次推出衍生车型 QQme，试图通过更前卫的设计吸引年轻消费者。在哪里跌倒，就要在哪里爬起来，从这一点来看，当时的奇瑞可比现在要强多了。 为了 QQme 的造型设计，奇瑞特地找来了意大利著名的设计巨匠——Enrico Fumia。他在 1976 年以设计师、职业经理人的身份加盟了宾尼法利纳设计公司，为奥迪、菲亚特、阿尔法罗密欧、法拉利打造了诸多天马行空的作品。 在和奇瑞共创了 4 年之后，Fumia 交出的答案是这样的： ▲ QQme 在稳坐「中国最丑汽车」王座多年后，奇瑞 QQ6 终于迎来了自己最强劲的对手奇瑞 QQme——一辆车头和车尾看起来几乎一模一样的车。 稍微年长一点的朋友可能会在路上见过这辆双门小车，看到它的一瞬间你很容易陷入自我怀疑：我是不是逆行了？ 总之，QQme 绝对称得上是奇瑞大胆的一步，它的内饰也充满了未来感，确实有那么点高端精品小车的意思了。 然而这种过于「超前」的设计理念与中国消费者当时的主流审美严重脱节。更糟糕的是，QQme 的尾灯未采用传统红色，导致夜间行驶时难以辨识前后，存在一定的安全隐患。 如果「困惑」二字可以用来形容 QQ6，那么 QQme 绝对可以称得上是令人「不适」了。最终，在坚持了两年后，QQme 最终也走向停产，被后来的 QQ3 运动版取代——实际上就是初代 QQ 的换壳版本。 ▲QQ3 运动版 这两次衍生车型的失败，暴露出奇瑞在产品规划上的不足。初代 QQ 的成功，依赖于精准的市场定位和对消费者需求的深刻洞察，而 QQ6 和 QQme 的推出却过于追求形式创新，忽视了实用性和市场接受度，导致品牌扩展之路屡屡受挫。 而后，随着全球汽车产业向电动化转型，奇瑞还试图将老 QQ 带入新能源时代，推出了油改电车型 EQ，但结果同样未达预期。 ▲ EQ 2017 年 3 月，奇瑞总算是推出了 QQ 的正统续作，一款双门四座的纯电小车：eQ1。没错，就是奇瑞小蚂蚁。凭借小巧的车身和亲民的价格（4.98 万元起），小蚂蚁在上市初期取得了一定市场反响。 ▲奇瑞小蚂蚁 可惜的是，当时的新能源市场还没有现在这么成熟，小蚂蚁未能形成规模效应，最终成为了「小众选择」。 随后到了 2021 年，奇瑞再次发力新能源微型车市场，推出了起售价仅 2.99 万元的 QQ 冰淇淋，直接对标五菱宏光 MINI EV，配置上也要「遥遥领先」于竞品。然而，QQ 冰淇淋的销量却远不及五菱宏光 MINI EV，仅为后者的 17.3%。 究其原因，五菱凭借先发优势和「人民的代步车」定位，通过广泛的渠道网络迅速占领了市场高地。而奇瑞在营销策略和渠道建设上的不足，使其难以撼动五菱的主导地位。 这一次，奇瑞卷子交晚了。 不可否认，作为中国汽车工业发展历程中的一座里程碑，奇瑞 QQ 是具备一定历史意义的。 这款车当年以 3.38 万元的亲民价格震撼上市，不仅让无数中国家庭圆了汽车梦，更以破竹之势打破了合资品牌对市场的长期垄断，为自主品牌赢得了宝贵的喘息空间。 奇瑞 QQ 的成功不仅体现在亮眼的销量数字上，更在于它向世界证明了自主品牌完全有能力打造现象级产品。 只是，市场环境早已今非昔比。 全新 QQ 概念车的亮相无疑展现了奇瑞重振品牌的决心，凭借出色的设计、丰富的配置和具有竞争力的价格，或许能在短期内吸引一部分用户。但仅仅依靠这些，并不足以让奇瑞再造出一辆「QQ」。

今天下午，零跑汽车全新 B 系列首款车型——零跑 B10 正式上市。 B10 一共有 5 个版本，按续航来划分，则可以分为 510km 和 600km 两个版本（均为 CLTC 续航），售价区间为 9.98 万元至 12.98 万元，具体如下： 510 舒享智驾版：9.98 万元 510 悦享智驾版：10.98 万元 510 激光雷达智驾版：11.98 万元 600 悦享智驾版：11.98 万元 600 激光雷达智驾版：12.98 万元 零跑 B10 的首次亮相是在去年 10 月的巴黎车展，零跑科技 CEO 朱江明当时强调，B10 作为全新 LEAP 3.5 平台的首款车型，具备了「超级智能」和「超级集成」两大特点，将成为撬动全球市场的战略级产品。 9.98 万元的起售价，也足以看出零跑的决心。 智驾免费后，零跑选择给老车主退钱 我们将重塑 10-15 万元级 SUV 市场的价值标准。 一个月前，零跑科技高级副总裁曹力在 B10 的预售发布会上清晰勾勒出了这款新产品的定位。 曹力指出，目前 10-15 万元的紧凑级 SUV 市场拥有多达 206 款产品，但其中没有任何一款能满足用户的高阶智驾需求。「我们认为，在路况如此复杂的中国市场，有激光加上高阶算力的智驾才是真智驾。」 为实现技术突围，零跑 B10 使用了高通新一代 8650 智驾芯片，整合了端到端大模型，并加入了激光雷达来解决高光比等复杂场景，最远探测距离达到了 300 米。 有了进阶的硬件，零跑 B10 在智能驾驶的功能上也实现了不小的突破，其高速领航 NAP 能够在完全不依赖高精地图的情况下做到自主变道超车、微避障以及上下匝道。 而在城区场景下，B10 的通勤 NAP 只要经过一次路线学习，就能实现红绿灯识别、绕行避障、自主超车；自动泊车也是全系标配，还支持停车场的记忆泊车。 在今天的发布会上，零跑还公布了一项决定： 由于 NAP 高速智能领航现已免费开放，零跑将为已购买该功能的 21-23 款车型用户退还费用。没有购买 NAP 的老用户，也会在今年 7 月通过 OTA 推送获得该功能。 在智能座舱这一块，零跑准备的是另一块高通芯片——同级唯一的骁龙 8295。对比前代，高通骁龙 8295 的性能有着显著提升，当前主要应用于 20 万元级以上车型。 *9.98 万元的 510 舒享智驾版和 10.98 万元的 510 悦享智驾版为骁龙 8155。 在骁龙 8295 的支持下，零跑 B10 的 LEAP OS 4.0 PLUS 交互系统实现了车辆状态 3D 可视化桌面，甚至连天气昼夜的变化也能实时显示。过渡动画也经过重新设计，交互流畅度显著提升。 双 AI 语音大模型（DeepSeek 与通义千问）的深度融合，不仅拓展出多模态指令控制能力，更通过车载摄像头实现视觉上的交互创新。面对「前面那棵是什么植物」这样的开放式问题，系统会进行视觉解析并给出准确回应。 零跑表示，B10 在座舱上的多场景功能体验已经达到了 30 万到 40 万元的水准。从董车会此前的体验来看，对比 30 万元的产品其实还是有点吃力，但赶上 20 万元车型可以说没有一点问题。 B10 的「悦动几何」内饰设计同样能够让人眼前一亮，其核心理念是将充满生机与活力的圆角，矩形元素进行统一而精致的呈现，软包覆盖率高达 85%，整体的风格简约而不失亲和，年轻且有格调。 除了好看，零跑 B10 的这套内饰还兼顾了很强的功能属性，中岛下的悬浮折叠杯托灵活便捷，后排还专门做了一个能够抽纸的储物盒，座椅中间的翻折扶手不仅能够放水杯，也能够成为一个置物平台，方便奶爸奶妈在服务区冲奶粉。 当然了，家里没有小朋友的话，给大朋友放点零食也是可以的。 ▲纸巾盒在后排出风口下方 虽然 B10 是一辆紧凑型 SUV，但零跑表示，其得房率高达 87.4%，共有 22 处储物空间。在董车会的实际体验中，身高 175 左右在后排翘个二郎腿完全没有问题，头顶上 1.82 平米的天幕也带来了不错的开扬感，更重要的是它还带遮阳帘。 B10 的座椅组合方式也足够丰富，前排座椅支持 180°向后放倒，能够与后排形成一个联通的空间，前后排完全放倒，就变成了一个「露营大床房」。后方的双层后备箱向下拓展之后，最大能够容纳 6 个 20 寸的登机箱。 在驾控方面，B10 搭载了七合一高性能油冷电驱总成，百公里加速 6.8 秒。而在续航上，零跑 B10 这次有两个版本：510km 和 600km（均为 CLTC 工况续航），均支持高功率快充，从 30% 充至 80% 的时间分别为 19 分钟和 20 分钟。 零跑，就是「薄利多销」的典范 2019 年上海车展前夕，董车会参加了一场零跑的媒体沟通会。会上的主题大概有两个，一个是给 2018 年的自己打分，第二个是剧透他们的新 SUV——C-More。 当时，华为出身的赵刚还在零跑任副总裁，他在那场沟通会中表示，2018 年的零跑可以说是「达到预期」，从企业形象建立到量产车前期准备以及上市节奏，他们都在预期内完成了。而他们接下来的任务，就是通过 C-More 这辆车，将零跑的「性价比」标签，烙得更深。 现在我们知道，这辆 C-More 就是后来的零跑 C11。从它的市场表现来看，C11 确已完成了它的任务——它在 2023 年的累计交付量达到 80616 辆，成为当年 15-20 万元新能源中型 SUV 细分市场的销量冠军。 可以说，零跑就是「薄利多销」的典范。 ▲零跑 C11 曹力曾说：「零跑坚持以成本定价、低品牌溢价、高产品价值。」零跑之所以能用低成本打赢这场战，成为继理想后实现盈利的第二家新势力车企，离不开他们对于「全域自研」的坚持。 2023 年，零跑发布了四叶草中央集成式的电子电器架构，实现了行业首个四域合一的中央控制器，为软件定义汽车打下了坚实的基础。如今的 LEAP 3.5 则在 3.0 的基础上进一步优化，控制器数量仅有 22 个，集成度进一步提升。 零跑表示，其自研的电驱系统实现了整车控制器和电驱控制器的深度的融合，B10 的整车线束总长仅有 996 米，全球最短。不仅如此，LEAP 3.5 的通讯从毫秒级提升到了微秒级，系统的响应速度提升了三倍，稳定性提升了 50%，电气架构能耗降低了 25%。 为了将 B10 推向全球市场，零跑还下了不少功夫，电池抗振性能超国标 3 倍以适应巴西北部湿热多雨、道路崎岖的情况；到了中东，面对高温和沙尘暴，27 合一的超级热管理模块能让电池不掉链子；内饰用的则是欧盟认证的竹炭纤维面料，可以吸附空气中有害成分和粉尘，维护车内环境。 更重要的是，LEAP 3.5 技术架构还带来了安全方面的提升。 CEO 朱江明表示，全新的 LMC 的一体化运动融合控制底盘支持爆胎控制功能，让 10 万元级的 B10 也能够实现 120km/h 爆胎稳定停车，「让智能科技从『豪车专属』到『人手必备』」。 朱江明所说的「人手必备」并不是一句空话——零跑直接把 2025 年的年销量目标定在了 50 万辆。 从市场的反应来看，零跑「薄利多销」这一步是走对了。今年 3 月，零跑全系车型交付量达 37095 台，同比增长超 154%，而今天的主角 B10 开预售开启后的一小时内，订单量就突破了 15010 台；预售 48 小时达成 31688 台。 便宜又大碗，有谁会不喜欢呢？

作者 | 杨启隆，编辑 | 丁力 越来越不保值的手机，不仅是换机人群心中痛点，也成为了压制新机销量不可忽视的因素。 据Canalys统计，2024年中国大陆智能手机市场全年出货量达2.85亿台，虽然在两年的下跌后终于迎来一点复苏，但想要重回过去高速增长的轨道却显得有些许困难。 而与其形成鲜明对比的则是，CounterPoint Research的报告显示，2024年中国二手智能手机市场（包括翻新和二手手机）同比增长了6%，已占到全国智能手机总销量的20%，并预计在2025年中继续加速增长。 “我不会在发布会后立马下单新机，因为哪怕‘尝鲜’下单的用户有不少的额外权益，但稍微等几天找个店员便宜几百块钱拿下不更香吗？而且现在手机换代能给到的升级越来越少了，真不如看看去年甚至前年的旗舰机，又便宜体验还好”，李闻向我们表示。 拥有和李闻相似看法的人还有很多，“新机发售即贬值”的现状，确实极大地削弱了用户购买首发旗舰的意愿，在手机升级越来越无趣的当下，更催生了“持币待发布会后购买往年旗舰”的观望心理。 也就是说，往年手机品牌旗舰机的价格越低，往往会对同品牌当年旗舰机的销售造成越大的影响，并且将成为一种趋势延续到下一代新机发布。 那么，当前国内主流手机品牌的往年旗舰机折价率分别为多少？又是否匹配其新机销售与品牌战略呢？ vivo和OPPO标准版保值率低 为保证统计的一致性，在OPPO与vivo旗舰机保值率的统计上，我们选择了上一代标准旗舰Find X7、X100与影像旗舰Find X7 Ultra和 X100 Ultra的16G+512G版本。 折价率=当前购买价格（京东、淘宝、拼多多较低值）/发售原价 99新二手现价为转转平台购买最低价格 作为从中低端冲向高端的选手，两者旗舰标准版的保值率不出意外地成为了各主流手机品牌中保值垫底的那个。 其中，OPPO Find X7可以在平台找到3069元的全新机，相比于4599的发售价直接跌去三分之一，折价率为66.73%。而如果用户还能接受二手手机的话，在某二手平台上能拿到2579元的99新二手机，二手折价率进一步下探至56.08%。 也就是说，对那些芯片没有太高要求并且不介意用准新机的用户来说，在一年后完全可以用一半的价格拿下OPPO上代标准旗舰，而如果去个人二手平台，半价换准新机也并不难。 vivo X100标准版的状况也相差不大，4599发售价在一年多之后全新现价也跌到了3039元，同样折价66.08%，二手准新机的价格则下探至2588元，折价率也到达了56.27%。 以上的折价率还是买价的折价率，对于那些用一年就要换机的卖机用户则更低，再叠加新一代旗舰标准版都有提价，卖旧机换新机的折价率会稳稳地跌到50%以下。试问一下，用一年价格就至少腰斩的产品，谁买谁不会掂量一下？ 用户知道的，官方也知道，这也就出现了每每在新机发售后不久，两个定位类似的品牌就都要比拼一波跳水到底哪家强的情况，虽然是标准版会出现的情况，但好歹也是旗舰机的入门，颇有一种为了冲高端“顾前还要顾后”的窘迫感觉。 在高端的产品上，Find X7 Ultra和 X100 Ultra可就出现了分化。 OPPO Find X7 Ultra一年后全新机的价格从6999跳到了3869元，二手准新机则进一步下探到3558元，折价率分别为55.28%和50.84%，尚且不如标准版保值，卖掉手上99新的Ultra都换不来半台下一代标准版的产品，令人有些尴尬。 这样低的保值率，就差把“不要原价买Ultra，等跳水再买”的消息直接告诉哪些每年都要换机的用户了，撑起的高价就是水中月镜中花一般虚无缥缈。 这样的高端化，正如某位中原地区经销商所说的那样，“OPPO的高端机参数不差，但品牌撑不起溢价。同样的价格，消费者宁愿买二手iPhone。” OPPO若想要改变这样状况，就势必要放弃一年的销量或在过硬技术支持下“稳住不降”，但这对于现在的OPPO来说实在有些困难，所以OPPO的新机跳水与不保值，或许也能代代传下去成为“传统”了。 相比之下，X100 Ultra可以说是最保值的高端系列机型了，发布一年多后的全新机仅从7299元下跌到了5389元，二手准新机也能卖到4268元，全新保值率与二手保值率达到了73.83%和58.47%，算是近两年中最保值的产品了。 这也同vivo坚守单点突破的战略有关，只要有过硬的技术并且可以忍受短期的低迷，向上的道路仍然存在。但同时过度聚焦单一产品线也对未来该机型的升级提出了更高的要求，在整个品牌口碑完成升级之前，都有着滑落的风险。 总的来说，OV（OPPO 、vivo）虽然喊了很多年的冲高，但高端机的保值率一点都不高，尤其是对于那些每年都要换机的用户们来说更是如此，但这也让很多不追求最新款机型的消费者得以以相对较低的价格享受到更好的产品，只不过代价是将OV永远锁在高端门前。 小米Ultra版保值率最高，标准版与OV保值率同水准 相比于OPPO与vivo，一直被视作占据性价比铁王座的小米，标准版机型的保值率也并不高。 发售价4599元的小米14（16G+512G），在经历一年多后价格也掉到了3142元的位置，保值率为68.32%，虽然相比于OPPO与vivo标准版机型的保值率略高出一些，但考虑到平台价格及渠道差异的存在，这高出两个点的保值率也可以忽略不计。 二手准新机的小米14现价也跌到了2638元，57.36%的折价率也同另外两位友商相差不大。 但是，小米14 Ultra的保值率却和vivo相似，保持在了较高的位置。截至目前，原价6999元的小米14 Ultra全新机的价格仍然还有5309元，保值率甚至超过了X100 Ultra达到了75.85%，但其Ultra产品的二手准新机折价率则下滑到了和Find X7 Ultra几乎差不多的位置（51.55%）。 折价率=当前购买价格（京东、淘宝、拼多多较低值）/发售原价 99新二手现价为转转平台购买最低价格 而之所以会出现标准版机型保值率较低但Ultra全新机保值率较高的情况，主要是由于小米在用一代旗舰的名头做出了性价比与体验感两款产品，同时还拥有一批忠实的发烧友。 之所以这么说，主要是由于小米14与小米14 Ultra的差距实在有些大，无论是屏幕、摄像、电池、充电速率还是影像，和14U相比，标准版完全可以被“踢出”14序列，这也让Ultra的保值率可以保持在较高的位置，哪怕15 Ultra已经发布，14U仍能拥有足够强的竞争力。 而这种“配置断层”的情况，也导致标准版并无法像Ultra产品一样承载旗舰品牌的溢价，反而被用户视为青春版旗舰，其保值率受中端机型冲击更明显，所以小米14的保值率也就被归到了OV标准版产品一列的。 不过，对于一直以来都打性价比牌的小米来说并不是什么坏事。数字系列标准版与Ultra机型在保值率上的分化，本质是小米对用户分层运营和品牌升维战略的必然结果。 标准版普惠大众，Ultra锚定高端且都能走量的双轨制模式，既延续了性价比基因还同OPPO全系保值率低进行了区别，又逐渐突破价格天花板但还不像vivo一样“赌博式”冲高。 而在向高端化迈进的同时还能兼顾性价比的背后，其实更多的还是小米技术突破带来的护城河。 未来，如何把手机系列Ultra机型、汽车系列Ultra产品上搭载的极客技术也完成下放，让性价比产品同样体验到体系化溢价的红利，成为小米要攻克的下一个难关。 苹果华为旗舰居然也并不保值 作为相对老牌一些的高端机代表，华为和苹果一直以来都被贴上“保值王”的标签，但从数据上来看却并没有超过OV米多少。 其中，华为Mate 60(12G+512G)的原价为5999元，而当前同配置的最低价格为4499元，保值率为75%，也是目前所有高端机中全新机型保值率最高的机型，但二手准新机的价格就没有这么坚挺了，3398元的价格对应的保值率则为56.64%，属于正常的保值率区间。 但Pro+（(16+512)）版本机型的保值率就要低上不少了，原价8999现价5546的全新机保值率就掉到了61.63%，虽然没有Find X7 Ultra那么低，但比起vivo与小米的Ultra要低上不少；而二手折价率就更惨了，47.98%是唯一一个保值率跌破50%的机型。 折价率=当前购买价格（京东、淘宝、拼多多较低值）/发售原价 99新二手现价为转转平台购买最低价格 个中原因也不难理解，华为的目标用户其实对产品的性能要求并没有太高，很多用户购买手机并没有很多功能上的要求，所以上一代标准版产品的保值率也就相对坚挺。 不过，到了Pro+这种高端产品上，用户往往都不是差钱的主，也都会选择Mate 70系列的产品。而二手机保值率较低的原因也是如此，华为的目标用户不会购买二手机，购买二手机的用户很少有对华为手机性能的认可，也导致华为二手准新机的保值率垫底。 但是，不同于OPPO与vivo，由于华为的目标群体并非没有那么看重性能、而是更加在乎购买渠道与所谓的品牌价值，所以保值率低并不会对其新机销量造成严重的影响，这就是打下高端市场、将高端心智种给用户后可以享受的专属市场待遇。 苹果的保值率也大致类似，256G版本的苹果15全新机保值率为有67%，二手准新机的保值率也只有57.84%；更贵一些的Pro Max（512G）的保值率为63.32%，二手准新机保值率为56.65%，并没有对高出其他品牌很多。 折价率=当前购买价格（京东、淘宝、拼多多较低值）/发售原价 99新二手现价为转转平台购买最低价格 而这，也与人们心目中iPhone保值的观念有不少的冲突。 其实，在很多年前苹果确实比安卓手机更加保值，但在最近数年中，苹果手机保值率却越来越低。 据3C毒物报道，有数据据统计显示，从iPhone11系列开始，每发布一款新iPhone，贬值率就会提升：其中iPhone11贬值率为43.8%，iPhone12贬值率为43.8%，iPhone13贬值率为46.2%，iPhone14贬值率为47.7%，iPhone15贬值率为48.2%。 但是，保值率不高却并不是苹果最需要关注的问题，创新力衰退反而才是要面临的深层危机。 从乔布斯时代“设计驱动技术”的基因弱化到库克时代侧重供应链优化而非颠覆性创新，苹果最能吸引用户的能力已经“泯然众人”，AI能力的落后更是让苹果从“定义需求者”沦为“追赶需求者”的角色。 不过，作为守江山的品牌，苹果的用户忠诚度、生态粘性、品牌价值、全球布局的供应链，都是苹果很深厚的护城河，光是依据已有的优势，苹果只要不犯错，就能一直享受高端红利，并且完全可以向下“突破”。 写在最后 在当前这个手机升级越来越无聊的时代，二手机的价格理应逐渐向新机靠拢，但现实却是保值率飞速下降，哪怕在消费降级、不少用户转向购买二手机的大背景下，准新机的价格仍在向着腰斩进发。 其中很大的原因就是厂商“竭泽而渔”的策略，为了追求短期的销售数字、市场份额和高端化，类似于Ov米的手机厂商往往采取了过于激进的价格战以及频繁的产品更新策略，使得上一代产品迅速贬值，极大地影响了消费者的购买欲望。 而如何平衡短期利益与长远发展，找到一条既不会马上背刺消费者又能保证企业持续增长的道路，成为了摆在各大手机厂商面前的重要课题，而对于消费者而言，如何理性地挑选一款手机、是否选择购买二手产品也显得尤为重要了。

凤凰网科技讯 4月10日，零跑汽车今日发布用户公告，宣布高速智能领航辅助(NAP)功能免费开放，同时还宣布三电终身质保覆盖全系用户、将在7月对2021-2023款C11/C01用户进行OTA推送。 零跑汽车称，即日起，对含有智能驾驶辅助功能的车型，智驾软件全面免费，包括免费开放高速智能领航辅助(NAP)功能。针对此前已付费开通NAP功能的用户，将在2025年5月31日前退还相关费用。 对通过零跑官方APP、小程序及官网渠道购买任意零跑新车时，未获赠三电终身质保或整车终身质保权益的所有车型首任车主(非营运)，将在2025年4月30日前补赠三电终身质保权益。 将在7月对2021-2023款C11/C01用户进行OTA推送:包括升级“红绿灯读秒直线召唤"等高频需求功能。同时，拟于2025年内探索更多功能升级，后续也将逐步覆盖更多车型。

IT之家 4月10日消息，宝马集团今日公布数据显示，一季度全球交付量为586,149辆，同比下降1.4%。分地区看，公司在中国市场销量同比下降17%，而在欧洲和美国同比分别增长6%和4％。 IT之家整理各地区销量如下： 欧洲241867辆，同比增长6.2%； 德国61264辆，同比下降1.3%； 亚洲 214203 辆，同比下降 12.2%； 中国155195辆，同比下降 17.2%； 美洲114313辆，同比增长5.4%； 美国94591辆，同比增长4.1%。 宝马集团2025年继续推进电动出行业务，今年前三个月共向全球客户交付了109,516辆纯电动汽车，同比增长32.4%。宝马集团计划在2025年向客户交付150万辆纯电动汽车。

IT之家 4 月 10 日消息，美国跨国投资银行 Piper Sandler 昨日（4 月 9 日）发布 2025 年春季青少年调查，报告称 88% 的受访青少年表示拥有 iPhone，且 88% 计划下次购买仍选择 iPhone。 2025 年春季报告调研了 43 个州的 6455 名青少年，结果表明 88% 的受访者拥有 iPhone。这一数字自 2024 年 4 月起增长了 3%，接近历史峰值。IT之家附上信息图如下： 回顾 10 年前，2015 年 4 月仅有 66% 的青少年持有 iPhone，显示出苹果在这一群体中的稳步渗透。88% 的青少年还表示，下一部手机仍会选择 iPhone，凸显其品牌忠诚度。 尽管 iPhone 广受欢迎，苹果的其他服务却未能打动青少年。音乐流媒体方面，Spotify 以 65% 的使用率遥遥领先，其中 45% 的青少年拥有付费订阅。相比之下，Apple Music 以 30% 的订阅率位居第二。 视频流媒体服务 Apple TV + 表现更糟，仅不到 1% 的青少年观看其节目，而 Netflix 和 YouTube 分别以 31% 和 26% 的使用率占据前列。苹果在这些领域的竞争力仍需提升。 调查还揭示，约 31% 的青少年拥有虚拟现实设备，其中 25% 使用 Oculus，仅 1% 拥有 Apple Vision Pro，可能与其高昂价格密切相关。即使拥有此类设备的青少年中，60% 也表示很少使用，每日频繁使用的仅占 4%。苹果若想在虚拟现实领域吸引更多青少年，可能需调整策略或降低价格门槛。

IT之家 4月10日消息，vivo X系列春季新品发布会将于4月21日19:00举行，届时全新vivo X200s和vivo X200 Ultra将迎来上市。 据今日官方预热，vivo X200s手机支持“湿手秒开超声波指纹”+40W无线充电；双机任务流转，打破生态壁垒；还有6200mAh 蓝海电池，加量不加厚。 外观方面，vivo X200s提供全新淡紫、薄荷蓝、直白和简黑四款配色。目前，vivo X200s的外观正式解禁，IT之家也为大家带来了vivo X200s「淡紫」配色的实拍图赏。 vivo X200s曝光参数（以上市为准）： 6.67"1.5K LTPS BOE Q10直屏 天玑9400+处理器 6200mAh电池+90W+40W 50Mp潜望长焦微距 金属中框 AG玻璃机身 7.99mm机身

IT之家 4月10日消息，在今晚的2025上汽之夜活动中，上汽发布了整车安全3.0技术。 据上汽集团介绍，整车安全1.0是“不怕撞”，通过全维立体防护来保护乘员。 整车安全2.0是“不会撞”，上汽全栈自研中央协调运动控制VMC和线控执行系统，实现对车辆运动轨迹的控制。 整车安全3.0是“放心开”，在乘员躺姿状态下，可以预感知碰撞并自动调整座椅姿态、束紧安全带等，将头部加速度降低31%、腹部压缩量降低32%、腰椎压力降低45%。 IT之家从发布会获悉，上汽整车安全3.0技术包括“五重”创新安全技术标准： 预碰撞主动安全系统 碰撞随动机构 座椅集成安全带 全包裹式安全气囊 坐垫气囊

快科技4月10日消息，美国突如其来的关税政策让全球各行业出现大动荡，苹果作为美国本土科技企业也十分紧张。 赶在最后的时间限制前，苹果紧急调货5架飞机满载iPhone急赴美国，避开潜在关税政策冲击。 以最新iPhone 16 Pro来说，256GB版本的费用为1100美元，苹果预估内部所有成本约为550美元，加上组装和测试，每部的成本达到了580美元。 美国最即将对中国商品征收的关税总税率达到54%，意味着每部iPhone成本上升至850美元。 如果苹果不提高价格，那利润就会大幅缩水，但如果将部分组装过程转移到美国，制造成本也并不便宜。 美国银行表示，苹果股价已因特朗普政府的关税政策而面临沉重的抛售压力，但将更多生产转移到美国将带来极大的困难，并导致iPhone成本飙升。 分析师Wamsi Mohan写道，虽然有可能将最终的组装转移到美国，但转移整个iPhone供应链将是一项更艰巨的任务，即使有可能，也或将耗时数年。 他强调：“仅因美国更高的劳动力成本，iPhone的成本就可能上涨25%；此外，如果苹果还需为进口组件支付对等关税，那我们预计iPhone的总成本将上涨超过90%”。 责任编辑：建嘉