快科技12月14日消息，根据集邦咨询的最新报告，2025年第三季度全球OLED显示器出货量64.4万台，环比增长12％，同比大涨65％，一片欣欣向荣。 预计2025年全年，OLED显示器出货量可达262万台，年增长率高达84％。 凭借卓越的画质表现、宽广的色域覆盖、超高的对比度、极速的响应速度，OLED显示器已经成为高端电竞市场的首选。 与此同时，OLED显示器头部品牌的座次也出现了意外的变动。 2025年第三季度，华硕以21.9％的份额超越三星，首次跃居全球第一。 华硕登顶主要得益于丰富的产品矩阵，不但ROG高端系列广受欢迎，还有面向创作者的ProArt系列，以及便携式、折叠式双屏产品，市场、口碑双丰收。 如无意外，华硕在2025年全年的OLED显示器市场上将首次拿下全球第一！ 三星以18％的份额跌至全球第二。 虽然三星OLED显示器前三季度出货量的其实很平稳，但不进则退，最终被华硕赶超。 微星品牌表现亮眼，从2024年的第五名，攀升至如今的第三名。 目前，微星OLED显示器已布局20多款覆盖不同价位段的中高端机型，主打超高分辨率，满足3A大作的需求。 另外，微星一直都在同步引入前沿面板技术，推进产品迭代。 LG电子位列第四，份额12.9％。 受生产基地搬迁影响，LG电子曾在第二季度滑落至第五，而随着工厂搬迁顺利完成，以及新款机型上市，出货量迅速回升。 在新品不断、45寸强力推广的支持下，LG电子有望冲击第三，和微星一较高低。 以上四家品牌，就占了全球OLED市场的足足三分之二。

编辑：元宇 6位前DeepMind成员以元系统重塑大模型调用方式，该系统推出的Gemini 3 Pro优化技术在ARC-AGI-2上以54%的成绩夺得榜首，而成本仅为此前最优方法的一半。 最近，6名前Google DeepMind研究员、工程师又搞大事了。 他们的新初创公司Poetiq没去研发更大、更聪明的模型，而是搭建了一个元系统，该系统可以让前沿大模型自动生成解决特定任务的策略和模型组合。 这样不仅解决了前沿模型难以单独解决复杂真实世界问题的痛点，还将整体推理成本降低了一半。 12月8日，ARC Prize官宣验证了该团队的成果。 由Poetiq推出的Gemini 3 Pro优化技术，在ARC-AGI-2 leaderboard上创下新SOTA，得分高达54%，每任务计算成本仅31美元。 这一突破远超此前模型的最优表现，在leaderboard上力压群雄。 Poetiq团队揭秘 Poetiq初创团队均来自Google DeepMind Poetiq是一个精干且高度技术型的团队，由6名来自Google DeepMind的研究员与工程师组成。 该创始团队成员一共拥有53年的专业经验，他们在Poetiq的目标是「以更优的推理，铺就通过安全超级智能的最快路径」。 12月5日，这家成立不到一年的公司自豪地宣布： 「Poetiq系统已经大幅超越现有方法，并树立了新的行业最佳表现。」 如上图所示，Poetiq系统在ARC-AGI-2半私有评估集上创下新纪录。 11月20日，Poetiq已经公布了自己在ARC-AGI-2上的强劲表现，此次ARC Prize对Poetiq公布的成绩进行了官方验证。 Poetiq开发的一套纯Gemini配置参与了ARC Prize的官方评估。 该系统以每题30.57美元的成本取得了54%的成绩，打破了此前Gemini 3 Deep Think创下的每题成本77.16美元、45%的最佳成绩。 Poetiq团队表示，在ARC-AGI-2公共数据集上，Poetiq系统建立了全新的帕累托前沿，不仅超越以往成果，还进一步推动了成本效益推理的边界。 Poetiq团队将这一成绩，归结为它的元系统。 元系统 在任意模型上构建智能 Poetiq的方法是在任意模型之上构建智能。 其元系统旨在利用任何现成的前沿模型，自动生成能解决特定任务的完整系统，无需构建甚至不需要微调自己的大前沿模型。 这也是为什么Poetiq能在Gemini 3与GPT-5.1发布后数小时内，就将它们快速接入并取得SOTA表现的原因。 如上图所示，Poetiq元系统在ARC-AGI-1和ARC-AGI-2上不仅全面刷新了以往成绩，也再次推进了低成本推理的边界。 相比之下，Gemini 3 Deep Think（预览版）成本明显更高，准确率却更低。Poetiq（Gemini-3-a、b、c）展示了Poetiq如何利用多个大语言模型，在任意成本目标下实现最大化性能。 Poetiq系统可以通过多次调用Gemini-3来程序化地处理ARC-AGI-1和ARC-AGI-2的问题，从而在广泛的计算区间内实现帕累托最优。 Poetiq（Grok-4-Fast）主打极致成本效率，构建于Grok-4-Fast Reasoning模型之上。不仅比原模型报告的结果更便宜、准确率更高，还能达到与价格高两个数量级的模型相当的准确度。 Poetiq（GPT-OSS-b）基于开源权重模型GPT-OSS-120B，在单题不到1美分的成本下仍取得了非常亮眼的准确率。 Poetiq（GPT-OSS-a）基于GPT-OSS-120B的低思考版本，用来展示极限成本条件下的系统表现。 以上这些方案虽然各自都能独立运行，但它们共同的底层是Poetiq灵活的元系统。 这个元系统的核心优势之一即能自动选择模型组合与策略，甚至会自行判断何时要写代码、又该由哪个模型负责写代码。 Poetiq的递归、自我改进系统完全不依赖特定大模型，在接入最新模型时也能充分展现其能力。 使用Poetiq元系统强化主流模型 为了进一步展示Poetiq元系统的能力，研究人员将其应用到多个来自Google DeepMind、OpenAI、Anthropic和xAI的最新模型上。 每一次，Poetiq都实现了「更高准确率+更低成本」的组合。 上图中展示了12个模型（包括ChatGPT、Claude Haiku、Gemini、Grok 4、GPT-OSS）在ARC-AGI-1上经过Poetiq处理后的表现。 Poetiq是如何做到的？秘诀其实只有一句话： 从上到下，全靠大语言模型。 Poetiq使用大模型来构建系统、改进系统、也让系统本身运行起来。 正是这种灵活、强大且递归的系统架构，让Poetiq能快速取得如此一系列SOTA成果。 Poetiq选择开源的具体配置，主要为了展示2个重要理念： 提示词只是接口层，并非智能本体 系统在一个循环式的解题流程中运行：它不会只问一次，而是先让大模型生成一个可能的答案（有时包括代码），根据反馈进行分析，然后再继续利用模型改进答案。 这种多步骤、自我完善的方式，让系统能逐步构建并打磨最终解答。 自我检查 系统会自主检查自己的进展，决定什么时候信息足够、结果可靠，从而自动结束流程。 这种自我监控机制能有效避免浪费算力，让整体成本更低。 为什么选择ARC-AGI？ Poetiq认为ARC-AGI是验证自身核心理念的理想测试场。 大模型蕴含了大量人类知识，但在复杂推理任务上经常出现不稳定的情况。 一个原因是模型表现高度依赖提示词，而其随机性会让知识提取变得不够可靠，从而使推理步骤难以预测。 真正的挑战在于：如何发现一种推理策略，既能找出需要的信息，又能在找到信息时顺利将其组合起来，并智能判断下一步该做什么。 Poetiq的核心目标，就是为了让这一过程能够自动化并不断优化。 Poetiq所构建的系统并不预设推理策略，而是让模型自主发现最适配的推理方式，并能在现实限制（预算、Token或算力）内工作。 这将释放生成式AI在复杂推理方面的真正潜力。 Poetiq的系统能在短时间内适配任务特性与模型特性，而ARC-AGI测试的是模型抽象推理、归纳、逻辑、生成策略能力，这和Poetiq系统的优势也是相互匹配的。 为了使Poetiq的元系统能够随着每次解决新任务而持续进化，任务的多样性也非常关键。 为此，Poetiq的团队正在让系统攻克更多基准任务，涵盖多种推理与检索需求。 此外，Poetiq系统的优点是擅长与其他系统协作。 该系统可以用来优化现有大型系统内部的AI组件。 如果能够在不修改模型本身的前提下，利用前沿模型中丰富的世界知识来解决长时序任务，如果能让底层知识提取机制更适配大模型，也许就不需要进行模型调优，这些正是Poetiq下一步努力的方向之一。

快科技12月13日消息，据博主“RD观测”透露，截至2025 W49，华为Mate 80系列的销量约75.49万。 这个成绩已经大幅超越了国内多家厂商的旗舰机型，仅次于小米17系列，与REDMI K90系列大致相同，但Mate 80系列才刚刚上市不久。 其中，W49当周份额仅次于iPhone 17 Pro Max，位列国内市场第二，也是除了苹果唯一能进入前三的旗舰。 在4000元以上价位段，Mate 80系列已终结iPhone 17系列长期垄断前三的局面，代表国产手机夺回高端市场。 得益于Mate 80系列的出货表现，华为最近两周的份额也遥遥领先，连续两周拿下中国市场份额第一。 根据市场研究机构BCI最新数据显示，华为在2025年第48周和第49周连续两周以27.81%和22.89%的市场份额，稳居中国智能手机市场第一，超越苹果等主要竞争对手。 分析指出，华为凭借自研芯片良率提升、鸿蒙系统成熟及更具竞争力的定价策略，成功重返国内市场榜首。 目前，Mate80 Pro Max在黄牛手上已经炒出1500元左右的溢价，部分版本依然一机难求，且应该还会持续一段时间。 随着产能持续爬坡与口碑发酵，Mate 80系列有望在2026年Q1冲击200万台销量。

IT之家 12 月 14 日消息，型号为 VTL-202301 的 Vertu 纬图新机已通过电信设备进网许可，并公布了证件照。从图片来看，新机采用皮质拼接机身 + 红色按键设计。 相关页面显示，新机支持 NR SA / NR NSA / TD-LTE / LTE FDD / WCDMA / CDMA 1X / GSM 制式、5G-增强移动宽带（eMBB）技术、5G 异网漫游功能等。 IT之家从电信设备终端网获悉，Vertu 纬图 VTL-202301 新机配备 5000mAh 电池、预装安卓系统，支持 USB、蓝牙、红外连接；支持 VoNR、voLTE、语音回落到 WCDMA、语音回落到 GSM 等。 值得一提的是，今年 10 月，Vertu 纬图在伦敦哈罗德百货正式发布全新旗舰手机 Agent Q，这款手机配备 6.02 英寸 AMOLED 屏幕，分辨率 1080×2340，刷新率 120Hz，搭载骁龙 8 至尊版芯片，内存 16GB，可选 512GB 或 1TB 存储，内置 5565mAh 电池并支持 65W 有线快充。

IT之家 12 月 14 日消息，人工智能婚恋初创公司 Keeper 认为，他们能帮你找到“灵魂伴侣”，如果找不到，也会如实告知。 Keeper 首席执行官杰克・科兹洛夫斯基（Jake Kozloski）对 Business Insider 表示：“我们明确知道谁可能是、谁不可能是你的灵魂伴侣。我们不会浪费你的时间，假装说这十万人里随便一个都可能是你的真命天子。如果我们判断不是，就会直接告诉你‘不’。” 这家成立于 2022 年的约会平台，利用多层算法和人工智能模型为注册用户提供匹配服务。该公司近日首次披露：其已于 2024 年 10 月完成 400 万美元（IT之家注：现汇率约合 2826.9 万元人民币）的种子前轮融资，由 Lightbank 和 Lakehouse Ventures 领投，Goodwater Capital、Champion Hill Ventures 等机构参与投资。 科兹洛夫斯基表示，投资者“将人工智能视为约会应用领域的拐点”，并认为这是“颠覆现有巨头”的良机。 Keeper 并非唯一试图重塑在线约会市场的初创企业。其他 AI 驱动的婚恋应用，如 Sitch 和 Amata，也已筹集数百万美元资金，用于打造下一代约会平台。与此同时，Tinder 和 Bumble 等传统约会应用巨头也在积极布局 AI 赋能的用户体验。 科兹洛夫斯基还指出，公司的价值观也是吸引部分投资者的关键因素之一。“他们认为，当前存在一场与埃隆・马斯克所谈论的‘生育危机’相关的婚姻危机。”他形容 Keeper“与鼓励生育（pronatalist）运动关系友好”。 不过，科兹洛夫斯基强调，使用 Keeper 并不要求用户必须有生育意愿。 自上线以来，Keeper 已获得超过 150 万次注册，其中约 30 万人完成了账户创建。在这些用户中，已有“少量”成功配对。尽管 Keeper 未透露具体配对数量，但据其融资演示文稿显示，其测试版促成的约会中，有 10% 最终步入婚姻。过去一年，公司利用新融资持续优化其匹配技术。 目前，Keeper 仅面向异性恋用户，且未提供针对不同性别认同的明确选项。 “我们需要为同性关系专门开发一套全新算法，我们很乐意去做，未来也一定会做，”科兹洛夫斯基解释道，“但现阶段，我们希望先在核心产品上实现产品市场契合（product-market fit）。坦率地说，在寻找终身伴侣方面，异性恋关系目前对我们而言是一个更大、更强劲的市场。” 在 Keeper 上创建个人资料是一个需要坐下来认真填写的过程。初始注册表不仅包含常规约会应用中的基本信息（如年龄、身高），还要求用户提供学术成绩（包括 SAT 分数）、职业抱负、薪资及净资产等数据，甚至鼓励用户完成外部性格测试。完成初步问卷后，用户还需经历 13 个后续步骤，从上传照片到阐述自己的爱情观。 “我们不允许用户自行创建个人资料，”科兹洛夫斯基说。Keeper 会根据收集到的信息为用户量身打造档案。 他介绍，Keeper 首先使用非 AI 算法对潜在匹配对象进行初步筛选，例如基于年龄范围等基础数据点。“当我们的其他算法筛选出前 100 名候选人后，才会调用大语言模型（LLMs）。这些 LLM 经过我们积累的婚恋洞察训练，能够对这 100 人进行最终甄别，判断‘究竟哪些人真正值得推荐’。” 科兹洛夫斯基表示，AI 在分析“整体吸引力”以及用户特定特征（如秃顶、发色等）时发挥关键作用。此外，Keeper 还与斯坦福大学的一个研究团队合作，由该团队协助训练 LLM（Keeper 向研究团队提供匿名化数据）。 不过，Keeper 的服务并非完全自动化，目前仍有人工红娘参与匹配流程。一旦系统判定匹配成功，Keeper 会通过短信将双方连接起来。 该平台采用复杂的收费结构，且费用仅针对男性用户。男性用户需签署一份“婚姻赏金协议”（marriage bounty），通常金额为 5 万美元（若用户最终结婚）；此外，每次通过平台安排的约会需支付 5,000 美元（科兹洛夫斯基表示，这部分费用可抵扣总赏金金额）。

新智元报道 编辑：桃子 KingHZ 【新智元导读】年终AI大戏，OpenAI败给了谷歌？GPT-5.2上线48小时，全网吐槽一大片。第三方数据实证，Gemini 3 Pro才是真正的王者。 OpenAI打出了GPT-5.2这张「年度王牌」，却没有打赢谷歌... Epoch AI最新报告，GPT-5.2的能力指数（ECI）得分152，仅次于Gemini 3 Pro。 在多项基准测试中，GPT-5.2的实力并没有「全线霸榜」。 在由陶哲轩联手百位数学家出的考题——FrontierMath中，GPT-5.2仅在T1-3级中霸榜，T4还是Gemini 3的高地。 另外，在国际象棋Chess Puzzles中，GPT-5.2拿下了第一的成绩。 唯一例外的是，在SimpleQA Verified上，GPT-5.2都不及GPT-5.1，意味着迭代后的可信度更差了。 不仅如此，多个第三方基准评测显示，GPT-5.2远不及预期，没有打败Gemini 3。 包括OCR-Arena、simple-bench、Live-Bench上，GPT-5.2甚至都排在了Claude Opus 4.5之后。 发布仅两天，GPT-5.2水花不大，反而圈子里开发者吐槽的不少。 为了打赢这场硬仗，OpenAI拉响「红色警报」，把改进ChatGPT事项提到了优先级。 更极端的是，内部直接停掉了AGI的研发，Sora也暂停了八周，显然摆出了破釜沉舟的姿态。 可是呢，在业界来看，OpenAI至今仍未摆脱被动的局面。 GPT-5重度用户站出来发声，「GPT-5.2距离成为一块石头也不远了」。 年终之战，OpenAI败了？ 三年前，谷歌因错失先机，被OpenAI ChatGPT抢尽了风头。 昨天，谷歌创始人谢尔盖·布林重返斯坦福演讲，现场公开承认曾经的「最大失误」： 我们搞砸了——太怕AI说错话，结果输掉一个时代。 自动播放 如今，凭借Gemini 3 Pro+Nano Banana Pro，谷歌已重回AI浪潮之巅。 风水轮流转。这一次，轮到了OpenAI，却在2025年这场关键战役中自乱阵脚。 上线首日，奥特曼激动宣称，API调用量就超过了万亿token，且增长速度极快 此前Information爆料，GPT-5.2，代号大蒜（Garlic），原计划在明年初亮相。 整个硅谷，曾透露了一种风声——OpenAI预训练终结了，甚至GPT-5.1可能基于4o后训练而来，由此提升不大。 确实如此，在预训练上，OpenAI遇到了Scaling瓶颈。 预训练Scaling，或许不大 在GPT-5.2（大蒜）研发上，原爆料称，OpenAI解决了预训练环节遇到的一些关键问题—— 改进之前「最好的」且「体量大得多」的预训练模型。 在内部，OpenAI整合了在开发「Shallotpeat」期间修复的Bug，积累了许多预训练的经验。 正如Information所言，最关键的突破发生在「预训练阶段」。 但以上的一切信息，都是新闻报道。OpenAI究竟在预训练上，是否实现了重大突破，难以得知。 但从官方全线击败Gemini 3基准上可以猜测，GPT-5.2在预训练方面取得了一定的改进。 但是从第三方评测和网友反馈中，GPT-5.2在底层技术迭代上，没有实现突破式的进展。 Epoch AI另一项评估中，顶尖AI大模型在长程任务的性能，Gemini 3依旧是最强的—— Gemini 3 Pro：4.9小时 GPT-5.2：3.5小时 Opus 4.5：2.6小时 正如工程师Dan Mac所言，Gemini 3 Pro之所以拥有更深入的智能，是因为谷歌预训练最强。 而GPT-5.2拥有最好的专用智能，是OpenAI在后训练上优化的结果。 明年初，还有更大的 纽约时报最新爆料称，接下来几周，OpenAI将继续把重点放在ChatGPT优化上。 他们正在筹备明年初的一次更大规模发布。 在内部，OpenAI的2B和2C方向的「双线作战」模式并行。 OpenAI也在推进其他项目，包括广告和电商相关尝试。 尽管被吐槽，他们仍在探索「更克制」的方式，比如通过ChatGPT聊天完成购物，并从交易中抽成。 在企业市场方面，OpenAI正将支撑ChatGPT的同一套AI技术引入企业软件领域。 数据显示，每周使用ChatGPT的用户超过8亿人，市场份额约为76%。 一位AI大佬说，「消费级AI几乎就等同于OpenAI，如果失去了这一点，这家公司就不会有现在这样的价值」。 然而，在过去12个月里，全世界多家AI初创已开发出能够匹敌，甚至在某些方面超越OpenAI领先模型的技术。 谷歌Gemini 3 Pro的出世，对OpenAI业务来说着实是一次不小的打击。 Gemini 3力压GPT-5.2， OpenAI只是虚晃一枪？ 就从网友实测角度来说，GPT-5.2还有很大的改进空间。 有网友忍无可忍，直言OpenAI完全没脑子： GPT-5.2语气冰冷，堪比北极，完全无视用户体验，「一味地不断倒退，把原本正常、自然的语言越改越离谱，最后变成一堆辱骂和说教，然后还把这当成某种胜利来兜售。」 OpenAI活该被Gemini 3吓得够呛。 比如，在视觉推理上，Gemini 3 Pro完全碾压GPT-5.2。 在3D模型生成上，GPT-5.2速度更慢、成本更高，总体表现不如Gemini 3。 在越界小说生成上，GPT-5.2垫底，不如Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus、Grok 4： 越界小说是一种文学类型，以渴望冲破社会桎梏与基本规范的角色为核心。 这类作品通常涉及一系列禁忌主题、黑暗题材与极端议题。 在前端代码生成上，Gemini 3大幅领先，GPT-5.2仍望尘莫及。 在相同提示下，在健身仪表盘首页设计上，53万多人讨论了Gemini 3 、GPT-5.2和Claude Opus 4.5的设计， 提示词：健身仪表盘首页。顶部为每周活动概览（紧凑型），今日消耗卡路里及环形进度条（紧凑卡片），卡路里卡片下方为连续锻炼计数器，底部为周度锻炼柱状图。移动端应用，单屏显示。视觉风格：浅色模式，柔和的乳白色背景，圆角卡片带有细微阴影，珊瑚色作为主要强调色，电子蓝用于图表和高亮部分。简洁的无衬线字体排版，现代卡片式布局。情绪：激励人心且充满活力。清新、纯净且平易近人。现代健康美学，令人感到鼓舞和振奋。 GPT 5.2几乎次次垫底： 开发者Mattia用AI搜索模型Perplexity查看了全部评论，Gemini 3是最后的赢家！ 如果以上只是个例，那下列的数据不会撒谎：GPT-5.2不及Gemini 3 Pro。 GPT-5.2惨遭滑铁卢 在博彩网站Ploymarket上，大部分网友认为谷歌在今年年底拥有最好的AI模型。 在网友Lisan al Gaib的小型手动性能对比基准Dubesors上，Gemini 3 Pro排名第一，而GPT-5.2排到了16名。 致力于推动AI安全研究和提升公共讨论关注度的CAIS（Center for AI Safety，人工智能安全中心），发布了最新的CAIS AI Dashboard，结果还是Gemini 3 Pro在文本和视觉能力指数上胜出，就在风险指数上落后GPT-5.2。 在文本能力指数测试中，Gemini 3 Pro只在ARC-AGI-2中落后，GPT-5.2几乎全线溃败！ 在视觉能力指数测试中，Gemini 3 Pro再次几乎全胜，比GPT-5.2平均得分高出了4.5分！ 在风险指数测试中，GPT-5.2领先Gemini 3 Pro，但落后于Claude Opus 4.5和Claude Sonnet 4.5. 在评估语言模型在终端环境中驱动自主智能体能力的测试平台Terminus上，Gemini 3.0 Pro和GPT-5.2几乎不分上下，但Gemini 3.0 Pro与GPT-5.2的高推理模式相比，仍平均多了0.2%。 此外，网友也验证其他基准测试，比如SWE-Bench、IUMB： 总之，GPT-5.2疑似翻车，在多个重要的基准测试中似乎落后于Gemini 3： 奥特曼圣诞惊喜 GPT-5.2发布当天，奥特曼还预告了，下一周还有「圣诞礼物」。 至于新品，可能就是下一代GPT Image v2模型了。 几天前，两款神秘AI图像模型「栗子」和「榛子」在LM Arena平台上展开测试。 但是，开发者实测后表示，目测OpenAI图像模型不太乐观。 在图像生成/编辑方面，GPT图像模型远落后于Gemini 3加持的Nano Banana Pro。 而且输出的结果，存在一系列的问题—— 黄色色调、逻辑性差、一致性弱、图像质量较低、世界知识不足等问题。 据称，这款模型的基底，可能还是GPT-4o。 2025年终局之战，真的已经尘埃落定了吗？

IT之家 12 月 14 日消息，博主 @数码闲聊站 今日发文透露了某厂（结合评论区讨论来看，该厂商为小米）确定在春节前发布的新品内容： 骁龙 8E5 影像旗舰 * 1 天玑 8 中端机 * 1 天玑 9 中端机 * 1 全智能表 * 1 两副耳机 * 2 中端平板 * 1 还有一些 iOT 新品 据IT之家此前报道，小米之家的工作人员已向用户集体推送消息，有一款年度影像旗舰开启 100 元“订金可退盲约活动”。从产品发布节奏和以往爆料来看，预计是小米 17 Ultra。 另外，搭载 Android / Xiaomi HyperOS 的真・智能手表已曝光，内置电池 930mAh（额定值），支持独立 eUICC 芯片的 eSIM 技术。

IT之家 12 月 14 日消息，OPPO Find 系列产品负责人周意保本周与网友互动时确认了 Find X9 Ultra 新机的存在：有网友让周意保“赶紧爆料”Find X9 Ultra，周意保直接回复称：“史无前例的强。” 据IT之家昨日报道，OPPO 第五代骁龙 8 至尊版超大杯机型（预计为 Find X9 Ultra）的初版影像方案已曝光：200Mp 1/1.12"± 主摄 + 50Mp 超广角 + 200Mp 1/1.3"± 潜望中长焦 + 50Mp 潜望超长焦 + 多光谱镜头。 今年 10 月，有爆料称某新机测试 2K 2.5D 大直屏 + 微晶玻璃盖板，电池容量超 7000mAh，目前工程机评估 100W 有线充 + 50W 无线充，支持 3D 超声波指纹、IP68 / IP69 满级防水，马达也属于大尺寸范畴。当时也被网友推测为 OPPO Find X9 Ultra。 IT之家图赏：OPPO Find X8s / Find X8 Ultra 实拍

12月13日，全球开发者先锋大会开幕式上，智元机器人与宇树机器人首次同台表演，成了现场的一大亮点。 作为国内具身智能的两大巨头，智元和宇树通常被视为“本体”和“大脑”两大技术路线的代表，却在今年不约而同地加快了量产步伐，力争抢占商用市场第一把交椅。 殊途：身体大脑各具优势 开幕式刚开始，智元率先领头表演，远征A2与灵犀X2机器人联袂亮相，融合传统文化元素京剧打鼓和现代网络流行“社会摇”，演绎一场别开生面的舞蹈。随后，宇树机器人穿着一身中式大褂，上演了一场武术表演，其中悬空踢腿、后空翻等高难度动作让人印象深刻。 “宇树是体育委员，智元是学习委员”，这是业内普遍对两家企业的初印象。此次同台演出，也反映出宇树在本体控制方面的优势，以及智元在智能理解方面的特色。 宇树科技是今年才火的，但早已是具身智能的“老前辈”了。2016年，SLAM（即时定位与地图构建）技术、机器视觉与传感器技术逐渐成熟，成本也大幅下降，国内诞生了一批服务型机器人企业，宇树便是其中之一。 宇树机器人在现场表演。 成立之初，人工智能和大模型的概念尚不成熟，宇树机器人主攻研发本体技术，在伺服电机、关节模组、动力系统等核心零部件领域持续发力。同时，宇树还通过动力学控制算法，实现四足机器狗的杂动态平衡、跑跳等高难度动作。 当机器狗的量产和交付能力逐渐成熟后，王兴兴便将“狗”的供应链复用在“人”的身上，也为宇树机器人的成本优化打好基础，并迅速成长为具身智能机器人企业的标杆。 与宇树的“本体优势”不同，智元自诞生之日起，便将人工智能作为具身智能的“底牌”。智元机器人将发展核心聚焦于AI“大脑”构建，以通用人工智能作为底层驱动逻辑。 智元机器人合伙人、高级副总裁姚卯青告诉记者，通过自研多模态大模型、强化学习等算法体系，智元机器人持续提升产品的自主感知、决策与泛化能力，已相继推出通用具身基座大模型GO-1及具身智能世界模型EVAC，并配套发布全球首个具身世界模型评测基准EWMBench。 为了补齐本地硬件上的短板，智元选择从投资领域布局产业链。有数据显示，智元近期密集投资生态链企业，覆盖核心零部件、场景落地等关键领域，还联合高瓴资本成立数亿元规模的产业基金，快速构建起完整的产业生态闭环。 同归：商业路径还需比拼 尽管技术路径存在差异，但智元和宇树在今年明显加快了商业量产的步伐，双方竞争的焦点不再是“本体大脑”之争，而是奔着资本市场和应用场景的共同目标。 作为最早明确IPO推进计划的人形机器人企业，宇树的商业化道路一直走在行业前列。王兴兴公开表示，宇树年度营收超过10亿元，连续5年都保持盈利状态。根据宇树此前披露的业绩报告，2024年，机器狗销售占比65%，机器人约占30%，其余则是组件销售。与机器人相比，机器狗显然更加实用，教育、消费、检测和消防是最常见的应用场景，而机器人普遍用于研究、教育和消费。 宇树机器狗成功打开市场，带来了更具竞争力的成本优势。目前，宇树机器狗零售价仅为三四万元，而半尺寸机器人G1起售价不足10万元，预计量产总数突破万台大关。由此可见，宇树商业化路径已初步跑通。 智元X2成了现场的“团宠”。 智元机器人也不甘人后，前几天刚刚下线了第5000台机器人，智元联合创始人王闯向记者透露最新的量产目标是“明年年中将突破10000台”。根据制造业的边际成本规律，累计产量翻倍将带动成本按固定比例下降，若智元如期达成万台的量产目标，有望成为首批进入成本快速下降通道的具身智能企业，通过价格优势进一步巩固其市场地位。 光有量产目标还不够，智元在商业化战略上也有着清晰的战略规划。王闯表示，智元瞄准讲解接待、文娱商演、工业智造、物流分拣、安防巡检、商用清洁、数采训练、科研教育等8类核心场景，推出定制化解决方案，计划先实现多行业规模化应用，再从B端市场逐步向C端市场延伸，最终切入家庭场景。

闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 破解AI胡说八道的关键，居然是给大模型砍断99.9%的连接线？ OpenAI悄悄开源新模型，仅有0.4B参数，且99.9%的权重为零。 也就是Circuit Sparsity技术的开源实现。 这是一种通过人为约束模型内部连接的稀疏性，让模型计算过程可拆解、可理解的大语言模型变体，本质上是为了解决传统稠密Transformer的黑箱问题，让内部的计算电路能被人类清晰解读，知道AI是如何做决策的，避免轻易相信AI的胡话（doge）。 更有人直言这种「极致稀疏+功能解耦」的思路可能会让当下热门的MoE（混合专家模型）走上末路。 那么，当Transformer的权重被训练到近乎全0，会发生什么呢？ 放弃粗糙近似，追求原生稀疏 先说说为啥这个模型的思考过程能像电路图一样好懂。 咱们平时用的传统大模型，内部神经元连接得密密麻麻，权重矩阵几乎全为非零值，信息传递呈现出高度叠加状态，就像一团扯不开的乱线，没人能说清它是怎么得出某个结论的。 而Circuit Sparsity模型反其道而行之，基于GPT-2风格的Transformer架构训练时，通过严格约束让权重的L0范数极小，直接把99.9%的无效连接砍断，只留下千分之一的有效通路。 这些留存的非零权重连接就像电路图里的导线，信息只能沿着固定路径传递；同时，模型还会通过均值屏蔽剪枝方法，为每个任务拆出专属的最小电路。 比如处理Python引号闭合任务时，仅需2个MLP神经元和1个注意力头就能构成核心电路，包含专门的引号检测器、类型分类器等功能模块，就像电路图里的电阻、电容，各自管各自的事。 实验数据显示，在预训练损失相同的前提下，稀疏模型的任务专属电路规模比稠密模型小16倍，且具备严格的必要性与充分性——保留这些模块就能完成任务，删掉任一节点则直接失效。 这样，每一步的逻辑都能精准追踪。 那这时候就不得不提当下主流的MoE模型了。 MoE的核心思路是通过门控网络将模型拆分为多个专家子网络，每个专家负责处理一部分任务，靠路由器分配任务来提升效率，本质上是用拆分专家这种粗糙的方式近似稀疏性，目的只是为了适配硬件的稠密矩阵计算需求。 但这种架构存在致命缺陷： 一是会割裂模型的特征流形，导致专家同质化严重、知识冗余等问题，不同专家间的信息协同依赖复杂的负载均衡损失函数调控，稳定性堪忧； 二是专家功能边界模糊，无法像Circuit Sparsity模型那样实现微观机制的精准拆解。 反观Circuit Sparsity，追求的是模型原生的稀疏性，通过把特征投射到超大维度，再严格限制有效激活的节点数量，从设计上就让每个特征变得单义、正交，从根源上解决了传统模型一个概念分散在多个节点的叠加问题，不用靠路由器这种hack手段也能避免信息干扰。 不过Circuit Sparsity目前也有明显的短板，最突出的就是算力成本极高。 训练和推理的计算量是传统稠密模型的100-1000倍，暂时还达不到顶尖大模型的能力； 而MoE模型在算力效率和性能平衡上已经很成熟，短期内依然会是工业界的主流选择。 并且，这项工作也只是AI可解释性探索的早期一步，未来团队计划将技术扩展到更大的模型，解锁更复杂的推理电路。 目前，团队发现有两种克服稀疏模型训练效率低下的方法： 一个是直接从现有的密集模型中提取稀疏电路，这样直接复用基础框架，不额外训练稀疏模型，能大幅降低成本； 另一种途径则是不放弃从头训练可解释稀疏模型的这种思路，但针对训练慢、成本高的短板，从技术层面优化训练机制，造出原生可解释、且能高效落地的模型。 那么就期待研究人员后续用更成熟的工具或技术，逐步揭开大模型的黑箱面纱了。

2025年，曾被视为“金饭碗”的大厂科技岗位，正在集体褪色。 过去十多年里，“进大厂”“拿高薪”“技术改变命运”，几乎是全球科技从业者的共同叙事。但到了2025年，这套叙事正在明显松动。裁员、冻结招聘、岗位消失，以及AI对人力需求的重塑，让科技行业第一次以如此直观、残酷的方式，撞上现实周期。 正是在这样的背景下，《商业内幕》（Business Insider）在年末推出了一篇颇具总结意味的文章，回顾“大科技就业市场崩溃的一年”。这不仅是一篇行业观察，更像是一份来自一线的年度“体感报告”：它通过大量真实个案，呈现出科技寒冬如何具体地落在一个个普通人身上。 文章聚焦2025年的科技就业市场：大厂裁员潮尚未结束，招聘速度降至十多年新低，而求职者数量却持续激增。被裁的资深工程师、刚毕业的年轻人、试图跳槽的在职员工，同时挤在同一条狭窄赛道上。AI工具让“海投”变得前所未有地容易，也让脱颖而出变得前所未有地困难。 最触动人心的，并不是冷冰冰的数据，而是这些细节： 一位在微软工作五年的云架构师，一年后仍然找不到工作，积蓄耗尽，开始担心失去房子； 一位27岁的前亚马逊员工，投出100份简历，却连一次面试都没有； 还有人坦言：“现在感觉招聘方要找的不是合格候选人，而是超人。” 这篇文章不仅讲“市场有多难”，也讲人在困境中的选择：有人走出大厂体系，转向传统行业；有人提前准备副业，把裁员当作“被迫的出口”；也有人依靠人脉与坚持，艰难重返大厂。 但更多人，仍在等待下一次机会出现。以下编译自《商业内幕》的文章——《大科技就业市场崩裂的一年》，作者Jacob Zinkula，希望对你有所启发： 2025年，在裁员与招聘放缓的夹击下，科技求职者遭遇了异常艰难的就业环境。亚马逊、微软等科技巨头的裁员，加剧了岗位竞争的激烈程度。 《商业内幕》（Business Insider）采访了多位科技求职者，了解他们面临的挑战，以及部分人如何走出困境。 去年12月，莫迪·汗（Mody Khan）从微软失业时，还对自己能很快东山再起抱有希望。但科技就业市场并没有如他所愿。 一年过去了，他仍在找工作。尽管他曾在微软担任云解决方案架构师（cloud solution architect）长达五年，但他说，如今连拿到面试机会都十分困难。 “我一直在投简历，也参加过面试，但几乎每一家都拒绝了我。”现年50多岁、居住在得克萨斯州的汗说。与此同时，他的应急储蓄已经见底，房贷也开始拖欠，如今他担心自己可能会失去房子。 “我原本有积蓄，但几乎全都花光了。”他说，“现在的处境非常艰难。” 过去一年里，我为《商业内幕》报道采访了20多位科技从业者。他们中的许多人，和汗一样，都在艰难地寻找工作。很多人受到裁员影响，这些裁员旨在纠正疫情期间的过度招聘，并精简运营结构。 根据职业转型机构Challenger的数据，截至11月，美国科技公司已宣布约15.4万人被裁，较去年增长17%，是所有私营行业中裁员人数最多的。亚马逊、微软、Meta、谷歌（Google）和特斯拉（Tesla）等科技巨头，近年来都宣布裁员至少1万人。 整体劳动力市场虽然招聘放缓，但解雇率仍然偏低，起到了一定缓冲作用——科技行业却不在此列。对科技从业者而言，就业形势尤为严峻。他们不仅要与不断增加的被裁员工竞争，还要面对应届毕业生，以及在职但想跳槽的技术人员。 同时，ChatGPT等人工智能工具，以及自动投递简历的申请机器人（application bots），让候选人可以轻松投出数百份申请。这反而让雇主不堪重负，也使真正优秀的候选人更难脱颖而出。 需求激增的同时，岗位供给却在下降。Indeed的数据显示，在疫情时期招聘狂潮后，科技岗位发布数量于2022年达到峰值，如今已比2020年初下降了33%。剩余岗位的招聘周期明显拉长。在经济不确定性和人工智能初期应用影响下，美国企业的招聘速度已降至2013年以来的最低水平之一。 在2025年的科技就业市场中，一些求职者认为，只有接近“完美人选”才能成功。正如汗所说：“感觉招聘方是在找超人。” 被裁科技员工，对即将面对的就业市场心生恐惧 随着招聘低迷持续，一些科技从业者开始为当前就业市场可能带来的冲击做心理准备。 今年10月，亚马逊宣布计划裁减1.4万个企业岗位。首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）表示，此举旨在重塑公司文化。《商业内幕》采访了6位受影响的员工，了解他们如何应对这一消息。 大多数人在得知被裁后不久就开始找工作，因为他们认为科技就业市场将异常艰难。 约翰·保罗·马丁内斯（John Paul Martinez）曾是亚马逊的技术支持工程师。他说，一想到要与成千上万名被裁科技员工竞争——不只是来自亚马逊——就让他对接下来的求职之路感到焦虑。 “我对竞争感到极度恐惧。”这位35岁、居住在奥兰多的求职者说。 根据在线裁员追踪网站Layoffs.fyi的数据，自2022年以来，微软、亚马逊、苹果（Apple）、字母表公司（Alphabet）、Meta和特斯拉累计宣布裁员超过12.5万人。今年截至目前，这些公司裁员约3.4万人，其中大多与亚马逊和微软的裁员有关，比2024年增加了65%。 大量求职者涌入，助推了整个经济体内岗位竞争的白热化。招聘软件公司Greenhouse的数据显示，上季度平均每一个职位空缺收到242份申请，几乎是2017年的三倍。 詹姆斯·黄（James Hwang）曾是亚马逊IT支持工程师，他表示，招聘环境和外界描述的一样艰难。 “现在的就业市场真的疯狂得难。”这位27岁、居住在密歇根州的求职者说，“我已经投了100份简历，连一次面试都没有。” 有人奋力竞争，也有人选择离开科技大厂 对许多科技从业者来说，进入科技巨头工作曾是终极目标。但在当下的市场环境中，有些人决定拓宽视野。 李·吉文斯二世（Lee Givens Jr.）在2024年9月失去苹果公司的工程项目经理合同岗位后，一直难以找到工作。凭借此前在微软、Meta和苹果的履历，他最初只专注于类似的大型科技公司，但始终没有进展。 当他不再局限于大科技公司后，情况发生了变化。今年4月，他在丰田（Toyota）旗下的一家子公司找到了一份产品经理的工作。他表示，自己的总薪酬明显高于在苹果时，而且他觉得在这家公司产生的影响力，也比在大型科技公司更大。 在微软工作17年后，爱德华多·诺列加（Eduardo Noriega）于5月从高级软件工程师岗位被裁。他没有再寻找新的大科技公司职位，而是全职投入到自己经营近十年的招聘公司——这家企业当初正是他为防范裁员而设立的“安全垫”。 “我从来不敢主动辞职，”他说，“而微软的裁员，对我来说就像是一个出口。” 当然，也有人仍然成功进入了科技巨头。德博拉·亨德森（Deborah Hendersen）在微软工作14年后，于5月从用户研究员岗位被裁。到10月，她已在Meta担任用户体验研究员——这份工作源于一位人脉推荐。 今年6月，毕业前不久，安德鲁·陈（Andrew Chen）成功入职亚马逊，成为一名软件工程师。他说，自己在TikTok上分享面试准备过程，不仅帮助他保持自律，也让他获得了许多过来人的建议。 尽管部分科技求职者成功突围，但更多人告诉《商业内幕》，他们仍在寻找工作——无论是在大科技公司内，还是之外。对那些仍在挣扎的人来说，挑战不仅在于如何优化求职策略，更在于如何缓解失去收入带来的经济冲击。 伊恩·卡特（Ian Carter）从微软技术项目经理岗位被裁后，一直找不到新工作。他靠积蓄支撑了几个月，期待能尽快上岸，但最终未能如愿。10月底，他把个人物品存入仓库，搬到佛罗里达与家人同住，希望在继续求职的同时降低开支。

快科技12月14日消息，受上游原材料成本上涨、终端产品需求暴涨多重因素影响，多家头部磷酸铁锂电池企业近期发布涨价通知。 湖南裕能近日发布通知称，自2026年1月1日起，全系列铁锂产品加工费在现有基础上上调3000元/吨（未税价）。后续若市场或者原材料价格发生重大波动，产品价格再重新进行商议。 公司表示涨价主要基于产品供不应求（尤其是新产品系列）以及原材料价格上涨带来的成本压力，目前与客户的涨价谈判已取得较好进展。 德加能源9日也发布了《关于德加能源电池系列产品价格调整的公告》称决定对电池系列产品售价进行调整，自2025年12月16日起，电池产品售价将在现行目录价基础上调15%。 龙蟠科技目前正在与下游客户积极协商涨价事宜，虽尚未明确具体涨价幅度和时间，但公司工作人员确认行业涨价趋势明显，未来价格走势较为乐观。 对于此轮涨价潮，有业内人士指出，碳酸锂是磷酸铁锂电池产品的核心原料，其价格每上涨1万元/吨，磷酸铁锂正极材料成本约增加2300-2500元/吨。 2025年碳酸锂价格多次突破新高，库存持续去化，供需失衡导致成本传导压力显著。 同时，硫磺、硫酸等上游原料价格上涨，带动磷酸、一铵、亚铁等产品成本上升，进一步推高磷酸铁锂生产成本。 供需层面，在储能用锂电池领域，磷酸铁锂的占比超九成，一二线储能电芯厂商持续处于满产满销。 并且，国内磷酸铁锂电池在动力电池领域装车量占比达81.5%，当前还是新能源汽车市场处于传统旺季，头部企业订单已排至2026年，部分企业开工率超100%，磷酸铁锂电池严重供不应求。 可以预见的是，在接下来一段时间内，磷酸铁锂电池涨价的趋势短时间不会调整，对于消费者而言，明年买车的价格也有可能会更贵。

IT之家 12 月 14 日消息，据美联社报道，随着中国消费者日益青睐价格更实惠、常以大幅折扣销售的国产车型 —— 这些车型往往更贴合他们对高端电子配置与舒适性的偏好，对外国豪华汽车的需求正明显减弱。这一趋势对长期主导全球最大汽车市场高端领域的欧洲车企（如保时捷、阿斯顿・马丁、梅赛德斯-奔驰和宝马）而言无疑是坏消息。 瑞银（UBS）中国汽车行业研究主管 Paul Gong 指出，中国房地产市场的长期低迷令许多消费者对大额消费意兴阑珊；与此同时，富裕阶层也愈发不愿公开炫耀财富。 此外，中国政府推出的 2 万元新能源汽车（含纯电动车及插电式混合动力车）置换补贴政策，也显著影响了购车决策。Paul Gong 表示：“消费者倾向于购买价格更低的入门级车型，因为补贴在这些车型上的占比更高，而这类车型大多为国产品牌。” 标普全球评级（S&P Global Ratings）中国汽车行业企业评级主管 Claire Yuan 指出：“经济增长放缓是高端汽车需求疲软的关键驱动因素之一。”她所指的“高端汽车”通常包括奔驰、宝马等品牌。 据标普数据，2017 年至 2023 年间，中国售价通常超过 30 万元的高端车型市场份额翻了一番以上，达到总销量的约 15%。但这一趋势如今正在逆转：2024 年该份额已回落至 14%，2025 年前九个月进一步下滑至 13%。 尽管豪华车销量增长放缓，但以比亚迪为代表的中国车企在技术创新方面比许多西方品牌更为激进，频繁推出价格更具竞争力的新款电动及混动车型，甚至涵盖高端细分市场。 “即便在高端领域，中国车企的产品也更具竞争力、更实惠，”Claire Yuan 表示，“这正是外资品牌逐渐失去市场动能的原因。” 中国汽车工业协会数据显示，今年前 11 个月，中国品牌乘用车销量占比已攀升至近 70%。相比之下，德系品牌市场份额为 12%，日系品牌约为 10%，美系品牌则接近 6%。 近年来，比亚迪已超越大众，成为中国销量最大的汽车品牌。据中国乘用车市场信息联席会（CPCA）数据，比亚迪今年迄今仍是“新能源汽车”（包括纯电动车和插电式混合动力车）销量最高的品牌。该公司已将其电动及插混车型价格下调最高达 34%，对吉利、零跑等主要竞争对手构成显著压力。 根据最新财报，梅赛德斯-奔驰 2025 年第三季度（7 月至 9 月）在华销量同比下滑 27%；宝马及其子品牌 MINI 在 2025 年前九个月在华销量同比下降 11.2%。保时捷和阿斯顿・马丁亦表示，中国市场的需求疲软带来明显压力。 意大利豪华跑车制造商法拉利在 2025 年前三季度向中国交付的车辆数量同比减少 13%，成为其全球唯一出现销量下滑的区域。 梅赛德斯-奔驰首席执行官康林松（Ola Källenius）在 10 月下旬对投资者表示：“中国市场的‘超竞争’格局短期内不会消退。”该公司同时指出，“中国高端及豪华车细分市场的形势依然紧张”。 豪华车需求降温也重创了经销商。北京一家保时捷中心的二手车销售人员李毅（音译）表示，一辆 2024 款 Panamera 2.9T，行驶里程约 2 万公里，目前售价为 95 万元人民币，而原车主当初购入价约为 140 万元。 “这主要是受整体经济疲软影响，”李毅说，“不只是保时捷，奔驰、宝马、宾利和劳斯莱斯都面临同样困境。”（IT之家注：保时捷与宾利同属大众集团。） 美联社记者在北京一处二手车市场采访的另外四名经销商代表也描述了类似的严峻局面：过去一年，高端车型的二手售价普遍大幅下跌。 中国汽车工业协会周四公布，11 月中国汽车产量首次突破单月 350 万辆的历史纪录。然而，受部分地区置换补贴政策终止等因素影响，国内汽车销量同比下滑 4%。

启示录。 作者/周佳丽 报道/投资界PEdaily 这一幕还是来了。 近日，美国机器人公司iRobot在递交给SEC的文件中首次承认：公司现金流几近枯竭，总负债超过3.5亿美元（约25亿元人民币），而手头现金仅余2480万美元。如果2026年1月15日前无法与债权人达成展期或再融资协议，公司将不得不申请破产保护。 成立于1990年，iRobot是全球最早将机器人带入家庭生活的企业，巅峰时期全球市占率超过80%，市值一度冲破40亿美元。然而伴随石头、云鲸、追觅等中国扫地机器人的凶猛出海，一代鼻祖也扛不住了，这几年业绩不断恶化，甚至跌入资不抵债的窘境。 令人惊讶的是，现在iRobot最大的债主正是其代工厂——来自中国深圳的杉川机器人有限公司（以下简称：深圳杉川）。兜兜转转，中国制造依然是最强对手。 扫地机鼻祖，爆雷了 iRobot一度是科技改变生活的典范。 故事追溯到1990年，麻省理工学院（MIT）人工智能实验室的主任Rodney Brooks与两位得意门生Colin Angle、Helen Greiner共同创办了iRobot，立志要创造属于自己的机器人。 创业初期，为了维持公司运营，几位创始人只能依靠银行贷款和信用卡融资，担任公司CEO的Colin Angle更是带领团队四处寻找外包项目，相继研发出探月、排雷等机器人，并拿到了稳定的政府订单，由此开始崭露头角。 2002年，iRobot正式推出家用扫地机器人Roomba。这款产品让“机器人进入家庭”从概念变为现实，iRobot也由此被尊为扫地机器人的“开山鼻祖”。售价199美元，Roomba上架第一年就卖出了5万台，到2005年销量破200万台。 也是在2005年，iRobot成功登陆纳斯达克，开盘即涨超20%。在那个硬件公司并非主流的年代，这样的表现称得上惊艳全场。2016年，iRobot还来上海开了办公室，将全球业务扩展到了中国。 很长一段时间里，Roomba几乎成为家用扫地机器人的代名词，横扫美国乃至全球的扫地机器人市场，母公司iRobot股价也随之攀升，到2021年一度飙涨到133美元，最高市值超40亿美元（约合人民币280亿元）。 然而巅峰之下，早已暗流涌动。随着全球市场竞争加剧，iRobot的地位渐渐被后来者撼动。2021下半年起，其毛利率便一路下滑，财务表现愈发惨淡，2022年开始由盈转亏。 为缓解危机，iRobot多次尝试自救，曾寄希望于卖给亚马逊——2022年8月，亚马逊拟以每股61美元、总价约17亿美元（约合120亿元人民币）收购iRobot。在监管审查期间，目睹iRobot愈发糟糕的景况，亚马逊强势下调报价，不过最终交易还是以失败告终。 希望泡汤，这家机器人鼻祖公司业绩每况愈下，不仅裁掉了一半的员工，就连CEO Colin Angle也选择离职。面对几近触底的业绩，iRobot不得不在财报中承认，已连续亏损11个季度，对自身“持续经营能力存在重大疑问”。其股价也是一泻千里，从历史高点差点跌穿2美元，市值蒸发超96%，岌岌可危。 走在破产的边缘，iRobot现在还面临着集体诉讼，被指控在业务前景方面误导投资者。一代扫地机器人开山鼻祖沦落至此，令人唏嘘不已。 为何陨落？ 事情远比想象中严峻。 最近iRobot向SEC递交的文件中披露：2025年11月24日，iRobot的主要合同制造商Picea通过其子公司Santrum收购了iRobot总额1.91亿美元的未偿还贷款（本金+利息），由此成为iRobot的主要债权人。 此外，截至同一时期，iRobot还欠Picea/Santrum 1.62亿美元的产品制造费用，其中9090万美元已逾期。两笔债务合计3.52亿美元（约25亿元人民币）。 但iRobot的处境已是相当窘迫。截至今年三季度末，iRobot现金余额仅剩2480万美元，同期经营活动现金流为负1.04亿美元。此阶段，公司总资产4.81亿美元，总负债5.08亿美元——也就是说，iRobot之于Picea/Santrum的负债已占其总负债的70%以上，股东权益为负2680万美元，技术上已是资不抵债。 Picea/Santrum，正是来自中国的深圳杉川机器人有限公司。 成立于2016年，深圳杉川是一家扫地机器人技术与服务供应商，2020年入选“广东省专精特新中小企业”，次年通过南山区总部企业认定。业内有一个说法：全球高端扫地机器人市场里，每十台就有三台来自深圳杉川。 自成立起，深圳杉川便立足全球市场。公司官网披露，其扫地机器人年产能超850万台，历史累计交付超两千万台，2025年居扫地机器人解决方案领域第一，其合作品牌包括小米、海尔、飞利浦等知名品牌，当然也包括了此次风暴中心的iRobot。 换言之，深圳杉川既是iRobot的代工厂，也是其最大的债主，拥有随时启动违约救济或破产清算的主动权。 失败的种子也许早已埋下。 回想iRobot早年的成功模式，其主要依赖高价硬件销售和持续更换耗材（如边刷、滤网等）从而获取高利润。潜移默化间，其在产品创新层面的敏感度总是慢一拍，自2002年Roomba问世后，并未再出现颠覆性新品，仅在现有产品上小幅迭代。 更为硬伤的是，在技术路线上，这家扫地机器人鼻祖一直守旧。当科沃斯、石头、追觅等中国品牌早早采用 “激光雷达+AI避障” ，提升清洁效率和智能体验时，iRobot还在坚持自家的视觉导航技术，对用户关注的新需求响应迟钝。 缺乏对应的技术优势，iRobot却依然定位于高端，性价比失衡，导致用户流失惨重，原本占领优势的市场也一步步被侵蚀。时至如今，这位扫地机器人“老师傅”的全球市占率仅7.9%，早已被挤出前五，站在了悬崖边上。 不敌中国对手 启示录 最致命的打击，来自大洋彼岸的对手。 回想多年前，iRobot刚刚创造出Roomba时，中国的扫地机器人市场几乎还是一片空白。直到2018年以后，以科沃斯、石头科技、追觅、云鲸、小米生态链等为代表的中国扫地机器人公司凶猛崛起，它们以更快的产品迭代速度、更创新的技术应用和更具竞争力的价格，不仅在国内开辟了一条崭新的路径，更扭转了全球扫地机器人市场格局。 国际数据公司（IDC）发布报告显示，今年上半年，全球扫地机器人市场累计出货量达1126.3万台，同比增长16.5%。而在全球扫地机器人市场份额TOP5榜单中，中国品牌占据4席。其中，石头科技以20.7%的市场份额位列第一，科沃斯、追觅、小米紧随其后——4个中国品牌撑起了全球扫地机器人江湖的半壁江山。 这背后是中国强大的产业链与供应链支撑，尤其是在以集群效应著称的珠三角和长三角地区，传感器、电池、电机等多个完整产业集群遍地开花。如在深圳，一家机器人企业在30公里内便能基本完成从设计到量产的闭环。 这种深度集聚的产业生态，极大地压缩了物流与沟通成本，使得从技术构想、样品试制到大规模量产的速度远超海外竞争对手，从而将供应链的效率优势直接转化为产品迭代与市场反应的速度优势。正如一个鲜明对比：iRobot发一款新品，周期可能长达2-3年，而中国品牌的迭代速度通常在6到8个月。 这一幕远不止于扫地机器人这一单一品类。放眼全球市场，不管是迅速走红的泳池清洁机、智能割草机，还是日益普及的3D打印机、教育陪伴机器人，越来越多智能硬件的背后都有中国制造的影子。 也正因如此，大疆、影石、安克、正浩等为代表的一批中国品牌崛起，并站在了世界舞台的中央，它们撕去了中国硬件“山寨”“低廉”等标签，也彻底重塑了世界对“中国制造”的想象力。 想起招银国际资本总经理周可祥在今年清科年会上最新分享，中国具备发展制造业的天然禀赋：完善的供应链体系、强大的工程化能力、规模化生产优势、成本控制能力以及庞大的内需市场，这些要素决定了制造业巨头必然在中国诞生。 浩浩汤汤，全球科技江湖的叙事正在被改写。

IT之家 12 月 14 日消息，索尼 PlayStation 最近联合 Anicorn 推出了一款 30 周年纪念腕表，采用机械机芯设计，并没有使用“烂大街”的石英机芯。 据介绍，这款手表搭载 Miyota 自动机械机芯、定制摆陀，表盘上拥有 PlayStation 代表性的“ △○×□”符号，分别位于 12 点、3 点、6 点、9 点钟方向，并且这些符号并不是采用简单的平面印刷工艺，而是采用立体镶嵌。 设计方面，这款手表的正面中心拥有 PlayStation 立体徽标，指针造型致敬了 PS1 手柄上的 Start 和 Select 按键，表壳造型也呼应了 PS1 的多切面几何风格，表面采用哑光灰漆，默认的表带则是橡胶材质，背部采用定制镂空设计，灵感来源于光驱转动时的结构美学。 值得注意的是，这款手表售价 780 美元（IT之家注：现汇率约合 5513 元人民币），全球限量 300 支，同时包装内还附赠有一张 PS1 记忆卡造型的认证证书。

快科技12月14日消息，近日，杭州一驾校使用黄牌特斯拉当教练车，引起网友关注热议。 有网友表示：“我当年考驾照是桑塔纳，现在直接换成特斯拉，时代发展的真快”。 “电动车虽然买的时候贵一点，但省下来的油费也能把购车成本覆盖不少”。 还有网友调侃道：“如果考试也是特斯拉就好了，科目二倒车入库直接用自动泊车、科目三路考直接用FSD辅助驾驶，考试包过的”。 自动播放 有媒体找到了这辆教练车，并对李教练进行了采访，据其介绍，这辆车是其驾校所有，使用性质为“教练”。 这款车为双踏板，驾驶员通过独立的加速踏板和制动踏板来控制车辆。另外，方向盘上有灯光、雨刷、怀挡等功能，跟市场上电车功能没有太大区别，也专门做了“副刹车”，最终通过了验车标准。 现在是供自动挡学员练习科目三使用，有学员已经顺利通过了科目三，学员在练车时，会关闭辅助驾驶系统，等到正式约考了，还会给学员换汽油车，熟悉一下灯光和考试流程。 李教练表示：驾校之所以引入特斯拉，是希望跳出低价竞争，为学员提供更优质的选择，学费全包价5000多元。 另一方面，如今新能源车普及，很多学员需加强车感，提前用新能源车练习，适应车辆，能让他们未来开自家车时更快上手。

IT之家 12 月 14 日消息，大众 ID.Cross 量产版车型的无伪装谍照已曝光，该车是一款基于 MEB Entry 平台打造的纯电动小型 SUV，计划于 2026 年正式发布，并于同年秋季上市，起售价约为 27000 欧元（IT之家注：现汇率约合 22.4 万元人民币）。 IT之家注意到，从曝光的谍照来看，尽管车辆整体未进行伪装，但前大灯部分仍覆盖有伪装贴纸。量产版车型基本延续了概念车的设计风格，车头预计将配备贯穿式灯带和发光 LOGO，两侧大灯的实际尺寸将小于伪装贴纸所呈现的效果。Logo 后方没有传统格栅，取而代之的是一块饰板，同时两侧雾灯区域还设计有日行灯。 车身侧面，新车采用了悬浮式车顶设计，整体尺寸较为紧凑，配备了大尺寸轮圈和传统门把手。车辆尾部，尾灯同样被伪装贴纸覆盖，但可以观察到其整体仍为贯穿式设计，后包围的设计则进一步强化了车辆的跨界属性。 在内饰方面，新车配备了悬浮式仪表屏和悬浮式方形中控屏，与概念车的设计保持一致。 动力系统方面，新车将基于 MEB Entry 平台打造，配备前置布局的电动机，最大功率达到 208 马力，最高车速为 175 公里 / 小时。在 WLTP 工况下，其续航里程可达 420 公里。

欧洲最大的汽车制造商德国汽车集团宣布关闭德累斯顿工厂，原因是其主要市场需求疲软。 德累斯顿工厂已成为大众汽车电气化进程的象征，最近生产的车型是纯电动ID.3 © EPA 大众汽车将于周二之后停止在德累斯顿工厂生产汽车，这将是这家汽车制造商88年历史上首次关闭在德国的生产线。 由于市场销售疲软、需求低迷，以及美国关税对美国市场销售造成压力，欧洲最大的汽车制造商面临现金流压力，而这家工厂的生产线也因此关闭。 大众汽车一直在努力分配未来五年约1600亿欧元的投资预算，因为预计汽油发动机汽车的使用寿命会更长。这项每年更新的滚动预算近年来已被大幅削减。2023年至2027年期间的预算金额为1800亿欧元。 这家汽车制造商的首席财务官阿诺·安特利茨 (Arno Antlitz) 在 10 月份表示，该公司 2025 年的净现金流可能略微为正，此前预计该项净现金流接近于零。然而，分析师表示，这家汽车制造商仍将面临进一步的压力。 伯恩斯坦分析师斯蒂芬·雷特曼表示：“2026年现金流肯定会面临压力。”他指出，这家汽车集团正在寻求削减开支和提高营业利润的方法。 雷特曼表示，大众汽车正面临“广泛的”挑战，化石燃料发动机预期寿命延长，需要新的投资。“你必须着眼于新一代汽油技术，”他补充道。 联合投资公司（Union Investment）的投资组合经理莫里茨·克罗嫩贝格（Moritz Kronenberger）表示，大众汽车的一些支出计划必须被削减。他说，为了实现大众汽车的投资目标，“必须从计划中剔除其他一些想法和项目”。 自 2002 年投产以来，德累斯顿工厂生产的汽车不足 20 万辆，不到大众汽车沃尔夫斯堡中央工厂年产量的一半。 此举标志着大众汽车在削减德国产能的计划上迈出了一小步。这些调整是去年与工会达成的协议的一部分，该协议还将导致大众品牌在德国裁员3.5万人。 大众汽车品牌负责人托马斯·舍费尔本月表示，关闭生产线的决定并非“轻率”做出，但“从经济角度来看，这是必要的”。 该工厂旨在展示大众汽车的工程实力，最初的任务是组装高端车型大众辉腾。辉腾于 2016 年停产后，德累斯顿工厂成为大众汽车电气化努力的象征，最近生产了纯电动车型 ID.3。 该地块将出租给德累斯顿工业大学，用于建立一个人工智能、机器人和芯片研发的研究园区。 大众汽车与该大学承诺在未来七年内向该项目投资 5000 万欧元，同时这家汽车巨头表示，将继续利用该设施向客户交付汽车，并将其作为旅游景点。

作者丨铁手 编辑丨坚果 来源 | 螺旋实验室 封面 | 豆包AI生成 网购的江湖，从来都不风平浪静，只要有利可图，就有人蠢蠢欲动。人人喊打的“仅退款”再次卷土重来，不同的是，如今的羊毛党不再靠演技，而是靠AI批量制造“证据”。 在江苏经营大闸蟹网店的高女士，她像往常一样按照订单给客户发去了8只螃蟹，没想到次日就收到了客户发来的“6只死蟹”图片和视频，并成功获得195元退款。 经查，该顾客通过制作虚假视频，恶意申请退款实施诈骗，警方依法对其作出行政拘留8日的处罚，这也是全国首例因利用AI伪造视频骗取网购退款而被行政处罚的案件。 今年以来，不少商家都饱受羊毛党利用AI假图申请“仅退款”之苦。如今，行业终于打响第一枪，总算让商家们出了一口积压已久的怨气。 然而，即便有法可依，当造假成本趋近于零，依然会有游走在违法边缘的羊毛党，这时候，商家又该如何守住自己的权益？ 被AI打败的商家 随着AI修图技术的日益普及，本就让商家头疼不已的“仅退款”问题愈演愈烈，高女士所经历的“AI造假”，也并非是个例。 早在AI技术还不那么完善的时候，就有不少用户自行P图，谎称商品存在质量问题，以此申请“仅退款”。但由于多数人缺乏专业修图能力，所伪造的图片往往漏洞百出，商家一眼便能识破。 可即便如此，仍有不少商家吐槽，面对这些一眼就能辨别出真假的照片，甚至还有着大模型水印的照片，平台依然通过退款申请。 从事客服工作的小倩（化名）表示，有些买家会在深夜提交“仅退款”申请，附带一张一眼就能看出真假的照片，甚至都不是用AI来生成的，只是用修图软件随便修改了一下。没想到平台很快就显示“退款成功”，前后还不到3分钟，客户已经拉黑了店铺。 如果说以往大部分客户的修图技术还有那么一点拙劣，如今在AI加持下，不少AI照片都足以以假乱真，就连客服要求补发的“验证视频”，也能被AI生成得毫无破绽。 比如上文提到的螃蟹商家高女士，她所收到的照片几乎可以称得上是以假乱真。后来，她仔细辨别客户发来的照片和视频，发现公蟹和母蟹的数量对不上，才意识到原来是AI造假。 我们将她收到的螃蟹照片放到了千问、豆包等大模型中辨别真假，大模型给出的答案有真也有假。我们将图片放到了专业检测AI浓度的软件里，得出的结论也是“难以确定是否AI生成”。 一些商家在社交平台上反馈，如今的AI生图技术很难被百分百识别，很容易就会中招。而且，即便商家有心提防，也还是难以防住羊毛党的海量攻击。 一方面，如今的AI工具操作门槛极低，短短几秒钟就能生成“带有污渍、破损、挤压痕迹”的商品瑕疵图片，用户的造假成本几乎是“零”。 我们让千问、豆包帮忙将一张正常的苹果照片，P成“发霉发烂”的样子，整个过程只需要20秒不到，但效果稍微差了一些。有网友表示，诸如蓝莓、香蕉等造假效果会更真实，这跟拍摄角度、光线等也有关系。 而且，即便网友不会使用AI，还有AI P图的灰色产业链。根据《IT时报》报道，有人自称出售“知识付费”课程，实则是售卖AI P图教程。该位老师甚至表示，“学费788元，包教包会，还能提供易退款的店铺链接，一单最多能赚500元”。 一些更便宜的P图教学文档也在灰产链中悄然流通，一份名为“AI伪图教学文档”售价只要9.9元，甚至有人提供“代P图、代投诉一条龙”的服务。 另一方面，大多数电商平台对于“仅退款”的审核比较宽松，基本上是“有图就给退”，即便商家发现客户提交的是AI假图，也只能事后再申诉。 但对于大批量处理订单的商家而言，这种筛查无疑会增加巨大成本。尤其对于小额交易，许多商家只能选择“认栽”。 消费者也被“玩坏” 就在商家为层出不穷的AI造假退款苦恼时，另一端的消费者也发现自己陷入了“眼见不为实”的困境。 杨女士最近在某直播间购买了一件春季薄款毛衫，模特展示时面料细腻柔软，但收到实物后却发现衣服的版型、颜色与图片相差甚远。杨女士表示，“模特穿着时衣服看起来质感十足，拿到手却像是地摊货，做工很一般。” 杨女士原本以为只是“实物图”和“精修图”的区别，后来才发现直播间使用的是AI数字人，她认为数字人可以借助渲染技术消除衣服褶皱、增强光泽感，使廉价的面料呈现出昂贵质感。 除了AI数字人，商品详情页也是AI图滥用的重灾区。有消费者在社交平台吐槽到，“有些商家卖衣服，甚至连实拍图都没有，全是虚拟模特，压根看不出材质，也不敢买。” 如果说消费者面对AI精修的商品图，还能选择买或不买；但在售后环节，他们可能遭遇更荒唐的“AI陷阱”。 近日，有消费者表示在网购鸡爪时发现了头发，随后向商家申请退款，却被要求发送一张“财神爷的图片”，商家给出的理由是平台审核需要，还表示不发送图片就无法退款。 随后，很多消费者都表示遇到了相似的“套路”。有网友推测，商家诱导客户发AI图，可以让平台认定消费者恶意作假，以此来豁免差评。用户@杂食专家x在小红书上发帖表示，已经投诉了相关商家，但平台还没有作出回应。 有网友调侃道，消费者用AI假照薅羊毛，商家也用AI图糊弄消费者，这一波属实是“双向奔赴”。 对于那些本就打算“一锤子买卖”的商家，和只想薅完羊毛就走的消费者而言，双方拿起AI互相设局、反制，或许真成了某种心照不宣的“攻防游戏”。 但对那些诚信经营的商家，以及想好好购物的消费者来说，这种滥用AI制造混乱的行为，正在不断侵蚀买卖双方的信任关系，最终，整个电商生态或许都会因此而付出代价。 平台出手刻不容缓 AI技术本身没有明确指向，但使用者的意图会决定它的性质，建立有针对性的规范与监管已刻不容缓。 近日，北京市消费者协会联合京东、美团、拼多多、唯品会、抖音、快手、小红书、微信直播等8家电商平台，签订全国首份《促进AI技术规范应用承诺书》，涵盖技术标识、内容审核、责任追溯等环节，划定AI技术应用“合规红线”。 不过，甘肃政法大学民商经济法学院副教授盛玉华指出，关于AI技术在经营行为中的应用，最大的难点不是“无法可依”，而是“有法难依”。 尽管已有相关法规可依，但不少商家仍不得不走上维权之路。 商家阿文（化名）表示，“我们其实是在和算法斗。” 阿文认为，部分消费者利用规则漏洞恶意“薅羊毛”的问题其实一直存在，但AI技术的出现，让这类行为变得隐蔽，商家跟客户“斗智斗勇”，本质是因为平台守不住第一道防线。 为此，商家们也自发成立互助组织，有人分享最新的“防骗经验”，比如识别假图可以从细节入手，重点观察边缘是否模糊、光影是否合理；也有人分享AI鉴伪工具，试图找出“算法的漏洞”；也有人提出建议，可以通过数据识别用户是否有“不良行为”记录。 然而，这类风险识别与治理工作，本该是电商平台应尽的责任。《新京报》记者就此向京东、拼多多、抖音、淘天等电商平台进行了解： 京东表示，已针对生鲜商品全面构建了多模态AI假图识别能力，正处于试运行阶段，预计年底将正式上线； 抖音也宣布建立相关AIGC识别能力，正在测试运行中；淘天表示平台有严格的风控系统会核实凭证真实性；拼多多回应称将继续依照相关规定加强售后技术支持。 可以看出，虽然各大平台已经意识到AI技术所带来的影响和风险，也陆续开始采取应对措施，但整体还处在“摸着石头过河”的阶段，相关机制还需要进一步完善。 过去几个月，电商平台陆续叫停了“仅退款”政策，但电商生态的治理显然无法一蹴而就。 如今，AI技术成为了新的变量，其在帮助商家提升运营效率、优化用户体验的同时，也难免被部分人用来钻规则的空子，这也是一项新技术从野蛮生长到规范成熟的必经阶段。 接下来，电商平台需要尽快升级识别AIGC技术的能力，完善配套监管政策。与此同时，也要主动倾听、广泛征集商家与消费者的真实声音，从规则设计、技术防控到申诉机制等多维度协同发力，才能共同构建一个公平、透明、可持续的电商生态。