（图片来源：摄图网） 4月27日，爱奇艺CEO龚宇在“2025电视剧导演大会”上发表演讲时指出影视行业最残酷的真相：目前视频平台播出的100部电视剧中，仅有30%到40%能够保本，真正盈利的比例刚超过30%，而亏损占比超过50%。此外，电视台的情况更为严峻，几乎100%的剧集都在亏损。这场由资本退潮引发的行业地震，正以长剧集为震中，向整个影视产业链辐射出剧烈的余波。 龚宇表示“不管是电视台还是视频网站，电视剧的观众都在流失，而且同比的时长，观看人次数的负增长非常严重，特别是最近两三年非常严重。 他指出，长剧集周期长、资金周转慢。一部长剧集从立项到回款往往需要几年才能完成资金周转。而其他行业资金一年可以流转多次。这种低效的资金使用效率导致大量资本转向周期更短、见效更快的微短剧领域。” 龚宇建议必须缩短制作周期、控制成本，以减轻资金压力。“资金是有成本的，我们必须想办法让这个行业对资本重新产生吸引力。” 短剧对长视频生态冲击很大。业内人士表示，“短剧发展起来，做网剧的应该是最愁的，另外，长剧平台爱优腾（爱奇艺、优酷、腾讯）应该也很愁。” 财报数据显示，2024全年，爱奇艺总收入为292.3亿元，较2023年下降8%；归母净利润为7.64亿元，同比大幅下降60%。 短视频和短剧以其快速的节奏和紧凑的情节吸引了大量观众。长剧由于集数较多、剧情冗长，容易出现“注水”现象，导致观众的完播率较低。数据显示，长视频用户前五集的弃剧率高达50%，整体完播率仅在20%-30%之间。相比之下，短剧能够在短时间内讲述一个完整的故事，给观众带来即时满足感，更适合现代人快节奏的生活方式。 当《逃出大英博物馆》用单集5分钟的体量完成文化输出，当《这个杀手不改需求》以职场爽剧模式收割百万点赞，长剧集动辄76集的"注水"叙事已然成为时代弃儿。 事实上，刚刚兴起没几年的短剧，已经在市场规模上超过发展了上百年的电影。2023年中国网络短剧市场规模达373.9亿元，同比上升267.65%。2024年，全年电影票房达到了425.02亿元，而短剧市场的规模则超过了500亿元。 制作端的降维打击正在颠覆行业规则。短剧制作成本较低。短剧成本主要由制作成本+买量成本组成。短剧将80%以上成本投入流量采买，用"算法喂养内容"的模式重构商业逻辑。当《我在八零年代当后妈》用单个仓库场景完成全剧拍摄，当非科班演员以日均2000元片酬贡献出比流量明星更真实的表演，影视工业引以为傲的"服化道"标准正在坍塌。这种去精英化的内容生产方式，让短剧在2023年上半年就实现了98%的用户渗透率，相当于每两个短视频用户就有一个短剧观众。 根据德塔文数据显示，上线网路短剧中都市占比最高，达66%，主要是基于受众群体大部分是职场人，其次是都市相对制作成本低，拍摄取景几乎0成本。 行业洗牌的浪潮中，长视频平台正陷入战略焦虑。优酷"扶摇计划"探索互动短剧，腾讯视频"十分剧场"主攻竖屏内容，这些变革本质都是对用户注意力的重新争夺。 毕竟在数字时代，观众的注意力就是最稀缺的货币，而谁能用最高效的方式兑换这种货币，谁就能主宰下一个十年的影视江湖。

IT之家 4 月 29 日消息，随着平台经济快速发展及 AI 技术日趋成熟，数字人直播现象涌现。IT之家注意到，广东省东莞市中级人民法院今日公布一起涉 AI 数字人直播纠纷案，法院认定某网络公司对陈某存在一定程度的支配性劳动管理，为“不完全劳动关系”，驳回某网络公司要求陈某支付违约金的请求。 某网络公司招募人员合作开展数字人直播经营，后陈某报名参与，双方签订了合作合同。某网络公司免费提供期限一年的数字人账号，由陈某用该数字人形象自行选择平台进行直播，每日直播时长不低于 4 小时，直播内容不限，每周需提交直播数据并按总营业额 6% 向某网络公司分成，若未成功开播应 7 日内更换账号或直播平台。但陈某并无 AI 直播经验，多次向公司反馈操作困难，并请求现场指导，而公司则回复让其自行按教程操作，未提供针对性的技能培训及技术支持。后陈某始终未能成功开播，某网络公司遂诉至法院，要求陈某支付违约金 3000 元。 东莞第三法院审理认为，某网络公司通过设定每日 4 小时直播时长、强制提交后台数据、单方制定营业额 6% 分成条款等规则，对陈某的工作时间、成果交付及收益分配形成实质性控制，同时要求陈某严格遵循操作流程，进一步强化了对劳动过程的干预。但陈某仍保有选择直播平台与内容的自主权，且公司设定的直播时长未超出法定工作时间标准，履约条件亦具备灵活空间。故认定某网络公司对陈某存在一定程度的支配性劳动管理，但不完全符合建立劳动关系的情形，双方之间不存在劳动关系。同时，公司基于对陈某实施劳动管理的事实，仍应履行保障陈某的职业培训等义务，但公司在陈某多次反馈学习困难并请求指导的情况下仍未采取必要培训措施，放任陈某陷入履约困难。双方签订的合作合同也欠缺退出机制，损害了陈某的自主择业权。某网络公司主张违约金缺乏事实与法律依据，故依法驳回其全部诉讼请求。 “不完全劳动关系”是指不完全符合规定要件但其用工性质更接近于劳动关系而非普通民事法律关系的用工法律关系。本案中，法院穿透合作协议形式外壳，紧扣用工事实本质，认定公司通过强制直播时长、单方制定分成比例、设置奖惩制度、控制账号资源及操作流程等隐蔽性劳动管理手段，对直播人员形成一定程度的支配性劳动管理。同时，直播人员在直播内容选择上的有限自主性及履约时间灵活性，又恰恰凸显了新业态用工“管理与弹性并存”的特质。 法院参照人社部等八部门发布的《关于维护新就业形态劳动者劳动保障权益的指导意见》相关规定，针对“不完全劳动关系”划定法律边界，明确直播公司须承担与支配强度相匹配的劳动权益保障责任, 既防范企业以合作之名规避用工责任，亦避免过度扩张劳动关系抑制业态创新。

原标题：字节跳动豆包视频生成功能升级，提升语义理解、动作连贯性等方面表现 IT之家 4 月 29 日消息，最近豆包视频生成功能升级，官方称相较之前的版本在语义理解、影调画质、风格类型以及动作连贯性等方面均有明显提升。 本次功能升级由豆包・视频生成模型-Seedance 支持，打开豆包 App 对话框选择“照片动起来”，或在豆包电脑版及 doubao.com 网页选择“视频生成”，输入文字或者上传参考图即可体验。 IT之家注意到，本月早些时候字节跳动发布了豆包 1.5 深度思考模型，并升级文生图模型。据悉，该模型在数学、编程、科学推理等专业领域及创意写作等通用任务中表现突出。

最近，全球半导体领域又迎来一波中国震撼。 国际知名半导体研究和咨询机构SemiAnalysis发布专题报道称，华为云最新推出的AI算力集群解决方案CloudMatrix 384（以下简称CM384）凭借其颠覆性的系统架构设计与全栈技术创新，在多项关键指标上超越英伟达旗舰产品GB200 NVL72，标志着中国在人工智能基础设施领域实现里程碑式突破。 面对硅谷赖以自信的半导体领域被中企突破，不少美媒一改往日讽刺中方半导体行业落后的嘴脸，纷纷表示对华为的突破表示“感到危机和绝望”。 美媒这次挑不出刺来，是因为华为的突破有实打实的权威数据支撑。 01、华为AI算力架构革新，走到世界最前沿 来自SemiAnalysis披露的数据显示，华为云CM384基于384颗昇腾芯片构建，通过全互连拓扑架构实现芯片间高效协同，可提供高达300 PFLOPs的密集BF16算力，接近达到英伟达GB200 NVL72系统的两倍。 此外，CM384在内存容量和带宽方面同样占据优势，总内存容量超出英伟达方案3.6倍，内存带宽也达到2.1倍，为大规模AI训练和推理提供了更高效的硬件支持。 值得一提的是，一向对中企无比苛刻的SemiAnalysis这次也对华为不吝赞美，其报道指出，华为的工程优势不仅体现在芯片层面，更在于系统级的创新，包括网络架构、光学互联和软件优化，使得CM384能够充分发挥集群算力，满足超大规模AI计算需求。 有SemiAnalysis这个行业顶尖机构的评价在前，之前跳得很欢的美媒却纷纷破防，但不少美媒依然在挽尊找补，称仍然有很多领域中企不如中国。 02、中国发展“进行时”，高端技术领域全面开花 坦白来说，这些美媒并没有说错，在一些高端领域，我国依然有发展空间，但这些领域产生的阶段性成就已经足够令世界瞩目。 在新能源汽车领域，我国成就非凡。2024 年，新能源汽车产销均超 1280 万辆，连续 10 年位居世界首位，新车占汽车新车总销量比重达 40.9%。比亚迪一季度新能源客车出口量 945 辆，份额超 30%，全球累计销量超 14.2 万辆 。 AI 企业 DeepSeek 同样耀眼。其发布的 DeepSeek - V3 模型，多项评测成绩出色，训练成本却仅 557.6 万美元，约为 GPT-4 的二十分之一。2025 年 2 月，DeepSeek 月访问量首超 ChatGPT，彰显了强劲的技术实力。 生物科技领域的成就更与7亿中国人息息相关。维特健灵“马厉瓶”通过创新机制，采用人参、枸杞等草本原研而成，凭借香港大学等国际知名平台的超100篇国际文献在京东健康脱颖而出，短短一年内便斩获千万级成交，成为众多中年男性手中的香饽饽。 京东商智数据还显示，“马厉瓶”消费者主体中除了30岁以上的男性外，女性身影也不断涌现。其9种中药草本成分，在长效补充源力、辅助渤发方面改善效率提升达90.8%，且没有欧美盛行那非片的恶心、腹痛等不良反应。 无论是国产生物科技，还是国产芯片和AI大模型，无数案例证明这些年来我国在高端技术领域的成就越来越多，声量越来越大。 03、华为投下“重磅炸弹”，行业变革发生在即？ 此次华为云CloudMatrix 384的发布，标志着中国在AI计算系统领域已具备与国际巨头正面竞争的实力。 SemiAnalysis在报道中特别指出，华为的规模化解决方案“领先于英伟达和AMD目前市场上的产品一代”，并认为中国在AI基础设施上的突破将对全球AI产业格局产生深远影响。 该机构的评价无疑在西方半导体舆论圈扔下了“重磅炸弹”，一众硅谷企业不愿相信有中国企业走到了他们前头。但事实就是如此，从年初deepseek打响的“第一枪”至今，全球AI市场格局正在重构。 来自Counterpoint的数据显示，中国AI芯片市场2025年预计达2000亿元，国产化率从2022年12%提升至2024年35%。而美国企业损失惨重，仅英伟达2023年第四季度中国区收入就暴跌80%。 中国AI芯片逆袭之路已经开始，硅谷的旧半导体巨头们，是时候摆正自己的位置了。

今天凌晨，阿里云正式发布了Qwen3系列，一口气开源了从0.6B到235B共8款模型：2个MoE大模型和6个Dense大模型，构成了阿里完整的模型矩阵。 这次Qwen3的开源重塑了大模型标准，可以说在“后DeepSeek R1”时代，以阿里为代表的国内大厂，正在借助产品化思维，以性价比和多模态能力全方位抢夺DeepSeek的市场影响力。 01 Qwen3再一次拉高了世界开源标准 这回阿里云开源的Qwen3，在架构、性能、推理速度和应用方向上均有较大创新和提升。Qwen3系列在模型架构上采用了MoE（混合专家）架构。 旗舰模型 Qwen3-235B-A22B 拥有约2350亿的总参数量，在每次推理时仅仅激活约220亿参数，性能极其耐打，在综合能力、代码与数学、多语言能力、知识与推理等多项基准测试中，都能与DeepSeek R1、OpenAI o1、o3-mini、Grok 3和谷歌Gemini 2.5 Pro等目前市场上的主流大模型相抗衡。 一个亮点是：Qwen3-4B模型凭借极低的参数量，在一系列基准测试中与GPT-4o（2024-11-20版本）打了个有来有回。这体现了阿里在推理效率上的提升并非以牺牲能力为代价。 其轻量化模型Qwen3-30B-A3B和32B，在许多任务上的表现也足够令人满意。 除了基准测试上亮眼的表现外，Qwen3系列这回的一个主要创新特点是：混合思考模式。这种设计让用户能根据任务难度控制模型的推理量：思考模式下，模型能够逐步推理，适合复杂问题，强调深度思考。无思考模式：模型快速响应，适合简单问题，优先速度。难问题用更多推理，简单问题快速解答。 并且，Qwen3为了在国际应用端扩展影响力，已经能够支持119种语言和方言。外网的各国网友对其的评价都很不错，横向对比的话，Qwen3已经追上或者超越了OpenAI o1、谷歌Gemini 2.5 Pro。 Qwen3还针对最近半年爆火的“AI智能体”概念做出了优化，强调了“智能体”能力。比如它们强化了Qwen3 模型的编码和代理能力，并增强了对 MCP 的支持，让Qwen3 学会如何思考以及如何与环境交互。 在预训练方面，Qwen3 的数据集相比 Qwen2.5 几乎翻了一倍，达到了3.6万亿个token，覆盖了更广泛的领域知识和语境，再度提升了在复杂任务处理和多语言场景中的表现。 这回Qwen3系列的开源，统一采用Apache 2.0开源协议开放权重。通过“小杯-中杯-大杯-超大杯”的产品逻辑构建了一个完整的“Qwen宇宙”。 综合来看，Qwen3 在单纯的技术性能、成本价格、工具调用和MCP调用等所有方面获得了全面的提升，其已经将开源世界的标准提升了一个层次。 02 DeepSeek光环下的大厂百态 4月25日的2025百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏点名批评DeepSeek“不是万能的，它只能处理单一的文本，不能理解声音、图片、视频等多模态内容。更大的问题是慢和贵，中国市场上绝大多数大模型API的价格都更低，而且反应速度更快。” 他点出了DeepSeek庞大光环下，中国的大厂正在走向用性价比抗衡DeepSeek的现状：用更小参数，更低成本的方式，实现更快的响应，完成不属于DeepSeek的多模态效果。 阿里的Qwen3迅速引入MoE架构和双模式推理设计，将庞大模型在实际使用中的成本大幅降低。凭借DeepSeek R1三分之一的参数量，性能全面超越R1。 首先，Qwen3的MoE架构使得推理过程中仅激活部分专家，从而降低了实际计算开销。例如，Qwen3-235B-A22B虽然总参数达235B，但每个token只需计算其中约9%（22B）的参数。这意味着在相近硬件条件下，其推理延迟并不像参数规模看上去那样高不可攀。 其次，Qwen3的双模式推理设计高效地分配算力。在“非思考模式”下，模型可直接生成答案，实现接近即时的响应；而在需要“思考模式”时，才投入额外计算资源进行多步推理。这种按需分配计算的策略，使模型在大部分简单交互中保持了快速性，又能在关键时刻发挥深度推理能力。 这其实与腾讯的双轨思路相似。2025年2月13日，腾讯元宝接入DeepSeek R1满血版，几天之后就上线了 “强推理深度思考模型”混元T1模型，随即混元团队官宣Turbo S模型上线测试，号称在响应速度上比DeepSeek R1更快。Turbo模型针对日常对话进行优化，弱化长链推理而追求即时回答能力。腾讯内部的AI助手“元宝”应用中，就集成了Turbo快思考和T1深思考两种模型，允许用户在需要详细推理时调用T1，平时默认用Turbo即时回答。 这种双轨策略，与阿里Qwen3单模型双模式有异曲同工之妙，都是为不同复杂度的问题提供差异化模型，既保证效果又保证速度。 DeepSeek R1自从正式上线以来，其幻觉现象频发就成为了各大厂商瞄准的攻坚对象。 百度就是其中的代表。百度在国内大模型竞争中经历了一个明显的策略转折：从最初坚持闭源、寻求商业变现，到在DeepSeek等冲击下宣布开源、全面免费的重大转向。 2025年3月16日，百度如期发布了文心大模型4.5。文心4.5被定义为百度首个“原生多模态”大模型，具备图像、文本、音频等多模态联合理解与生成能力。它引入了深度思考能力，能够进行复杂问题的逐步推理，并集成了百度自研的iRAG检索增强技术。 通过“深度搜索”功能，文心4.5可以自动检索外部知识以回答用户问题，显著降低了幻觉率，这也是百度迎战DeepSeek的底气所在。 在价格方面，百度也正在开始加码。前几天的百度AI开发者大会上发布的文心4.5Turbo，相比于文心4.5价格下降80%，每百万token的输入输出价格仅为DeepSeek V3的40%。DeepSeek的成本优势正在大厂们的面前荡然无存。 字节跳动为了应对DeepSeek的竞争,则将自身的产品重心放在了多模态上。从旗下火山引擎团队于2024年5月首次对外全面介绍了代号“豆包”的大模型家族，一口气亮相了9个模型开始，豆包就着重多模态模型上的发展。 与其他厂商喜欢强调模型参数和基准测试成绩不同，字节刻意淡化参数规模与榜单，转而突出实际落地效果和低使用门槛，力求让大模型真正融入多样化的实际场景。 本月中旬，豆包1.5深度思考模型上线，除了在数学推理、编程竞赛、科学推理等专业领域上表现超越DeepSeek R1之外，最大的亮点是Doubao-1.5-thinking-pro-vision具备了视觉推理理解能力，同时豆包文生图模型3.0版本发布，进一步丰富了多模态生态。 字节跳动的多模态战略背后，是敏锐感知到了大模型从技术概念转向产品概念的路径。后DeepSeek R1时代里，单纯追求参数规模和技术指标的提升已不足以构建产品护城河了。 字节跳动带着这家宇宙大厂的“互联网基因”，加入了大模型竞争。多模型并进确保了其在文本、语音、图像各方面全面开花；极低价格和广泛产品植入为其赢得了规模和数据。 总的来看，除了单纯的专业领域的基准测试刷分之外，价格、响应、多模态都已经成了各大厂商应对DeepSeek竞争的有力武器。当基础语言对话能力很难拉开差距时，各大厂用产品思维找到了迅速突围DeepSeek的差异化功能。 03 开源生态的长短期利益结合 随着DeepSeek、Llama、Qwen、智谱在开源生态构建上付出了越来越多的努力，开源已经成为主流路线之一。过去大厂倾向于闭源谋利，而如今开源被证明是赢得生态和快速迭代的有效途径。DeepSeek进一步刺激了大厂拥抱开源生态的决心，阿里全面开源千问证明了 “模型开源是AI时代的主题”。 不难看出，国内大模型正走向一个比拼综合实力和效率的时代，而不再仅以参数和单点性能论英雄。 Qwen3、DeepSeek以及腾讯、百度、字节的各种“模型”迭代实践，折射出了一种转变：大家都在追求更高的性价比——既要性能足够好，又要成本足够低、应用足够广。 可以说，我们正在进入AI的下半场。 OpenAI的研究员姚顺雨前段时间曾发长文，探讨AI的下半场该专注于哪里：“从现在开始，AI将从解决问题转向定义问题。为了在‘下半场’蓬勃发展，人们需要及时转变思维方式和技能，更接近产品经理的水平。” 根据晚点访谈，阿里云CTO、通义实验室负责人周靖人对于开源大模型的战略意义：首先，模型作为核心生产要素，开源能加速其普及，推动产业快速发展；其次，开源已成为大模型创新的重要驱动力。 可以预见的是：国内大模型的落地方向将更加贴近实际应用，不再只是实验室里的模型比拼。这也给开源大模型的参数效率、推理成本提供了一个更加激烈的竞争区域。

编译 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西4月29日消息，4月28日，据Business Insider报道，OpenAI旗下聊天机器人ChatGPT近期更新后表现异常“谄媚”。OpenAI联合创始人兼CEO萨姆・阿尔特曼（Sam Altman）于当日晚些时候在X平台上公开承认“谄媚”的问题存在，并承诺将在本周内发布修复方案。 本月28日，阿尔特曼在X平台上的声明中透露：“虽然新版有些改进，但奉承特性确实变得恼人。”其表态间接证实该现象属非预期结果，OpenAI工程团队正分阶段调试人格参数，首批修复预计48小时内上线，并称这可能是“迭代部署中有趣的案例研究”。 某匿名AI安全专家警告：“若奉承行为被恶意利用，可能成为AI的首个有效攻击手段。”此次事件不仅暴露生成式AI人格设定的技术挑战，更引发业界对AI伦理边界的热议。 ▲4月28日，OpenAI CEO阿尔特曼在X平台上的发帖 ChatGPT的“谄媚”问题最早是在2025年4月25日GPT-4o模型更新后出现的，随后用户反馈在社交平台（如X平台）快速发酵，并于4月28日阿尔特曼在X平台上的回应达到传播高峰，社交平台讨论量激增。用户陆续发现ChatGPT出现夸张的“谄媚”行为。社交媒体涌现大量对话截图：有用户自称其在停止服用精神类药物之后，AI竟表示祝贺并鼓励继续停药；当程序员询问代码错误时，ChatGPT优先称赞用户“展现出卓越的编程技能”；甚至在严肃的技术探讨中频繁插入“您真是天才级思考者”等评价。 ▲4月27日，用户在X平台上的部分发帖截图 据全球AI开发者与用户的相关数据透露，“谄媚式”回复在ChatGPT后激增300%，部分对话中奉承语句占比超40%。有用户戏称ChatGPT已从“智能助手”沦为“职业马屁精”，更有讥讽者调侃，建议ChatGPT改名为ChatSYC（Sycophant的缩写）。 在此次因ChatGPT更新后表现“谄媚”引发的舆论风波中，AI学术领域产生了激烈的探讨。一部分学者认为，ChatGPT表现出的过度“讨好人类”行为，或许是OpenAI为增强用户黏性而刻意设计的一种增长策略。而另一部分学者则依据非预期我进化的“涌现特征”理论来解释这一现象，“涌现特征”是指当AI模型的复杂度达到某个临界值时，模型有可能会自行出现开发者事先未设定的行为模式。 结语：ChatGPT谄媚风波触发AI发展隐忧 ChatGPT表现“谄媚”的现象在网络广泛传播，潜在风险已引发严肃讨论。OpenAI虽尚未公布完整技术报告，但根据OpenAI内部信源透露，此次事件可能会促使公司重新评估人格校准机制，或将建立实时道德护栏系统。 随着ChatGPT“过度讨好人类”等现象引发公众广泛关注，AI技术应用的潜在风险与伦理问题进一步暴露，行业监管呼声再起，多国建议建立AI人格特征备案制度。这场由“AI拍马屁”引发的风波，或将加快建设全球AI伦理框架的完善进程。

IT之家4月29日消息，微信鸿蒙版App今日在华为应用市场（App Gallery）开启 1.0.6.36（1050148）版本大规模尝鲜升级（无需收到短信通知后点击链接跳转安装），测试时间为2025/4/28-2025/5/27。 IT之家附微信鸿蒙版 App 此次测试说明如下： 支持设置聊天背景 支持将群聊保存到通讯录 支持将朋友设为星标或加入黑名单 消息发送失败后支持重发 支持关怀模式 一些已知问题的修复 据用户反馈，该版本微信除常规修复BUG外，同时进一步完善了钱包相关功能，其中零钱通支持换基金货币、人脸/指纹支付功能继续扩大测试范围。 微信鸿蒙版App于今年1月正式登陆华为鸿蒙应用市场（App Gallery），目前安装量破 400万，已支持基础通讯、社交、微信支付、公众号、小程序、视频号、直播、手机/平板双端登录、深色模式等主要功能。 在去年6月举行的华为开发者大会2024上，华为宣布鸿蒙原生应用进入全面冲刺阶段，TOP5000应用全部启动，满足用户使用时长99.9%，18个领域全覆盖。目前包括微信、QQ、支付宝、淘宝、京东等国民级App均已开发出鸿蒙版，家友们正在阅读的IT之家及姊妹产品最会买App鸿蒙1.0正式版已在9月30日发布。

MCP在国内更火了。 最新添一把火的是百度。4月25日，在Create2025百度AI开发者大会上，李彦宏一口气发布了百度AI全家桶的“九件套”，覆盖算力基础设施、大模型、AI应用和开发者生态，大秀了一把其在AI领域全栈布局的肌肉和战略决心。 其中，我关注到的一个重点信息是，李彦宏表示，百度将持续加大对MCP的支持，推动更多应用和服务接口兼容MCP，并将帮助开发者全面拥抱MCP。 他还称，“现在，基于MCP开发智能体，就像2010年开发移动APP。”这意味，MCP将会迎来一轮大发展的春天。 MCP，AI应用的“万能插座” 但很多人可能都没听过MCP，或者概念不清，类似MoE、AI Avatar、Coding Agent、A2A等，这些AI“黑话”（专有技术名词）对没有技术背景的普通用户来说，都是认知和使用的门槛。 当前，智能体（Agent）已成为AI应用的代名词，MCP就和Agent密不可分。开发者大会预热阶段，百度对MCP作了比较详细的科普，李彦宏在会上也作了一些解释。 MCP的全称是“Model Context Protocol”，即模型上下文协议。这是Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型与外部数据源和工具之间的通信。MCP为所有智能体建立一套“公共语言”和“通信规则”，也被称为AI交互的TCP/IP协议、HTTP标准、万能接口。 更通俗一点地讲，之前大模型、AI应用想接入各种不同的外部数据、工具，都要有一一对应的“接头暗号”。支持MCP协议，就像找到一个“万能插座”，让各种需求都能通过标准化的接口和大模型对接，实现“即插即用”，和外界的数据源、工具等等进行互动。 这个“万能插座”包含多个组件，核心是Host、MCP Client和MCP Server。它们彼此之间关系紧密： Host=内置了MCP Client的应用程序，可以是APP、Agent、Web应用、桌面应用等等形态； MCP Client，是大模型与MCP Server之间的桥梁； MCP Server，负责处理来自MCP Client的请求，并调用各种资源，返回相应的结果或数据。 阿里云百炼高级产品专家徐志远认为，MCP的出现取决于两个点，一是模型能力的发展，尤其是深度推理使得模型能够使用更复杂的工具，使用工具的scope（工具调用所涉及的有效范围或权限边界）扩大； 二是MCP的服务能不能稳定、可用、高效，MCP服务本质是映射软件厂商和工程厂商，以及工具提供厂商的API服务。 MCP为什么重要？ 事实上，在2024年11月，MCP刚推出来时并没有引起太多的重视，关注者寥寥。当时只有包括Anthropic自家的Claude Desktop等有限的应用支持MCP协议，开发者们还是处于各自为政的分离状态。 但仅过去几个月，MCP就几乎成为AI领域交互的事实标准。 它的爆火来自两重动力：首先是开发者群体的接纳。2025年2月开始，Cursor、VSCode、Cline等AI变成领域的明星应用，先后宣布支持MCP协议，这让MCP协议完成“冷启动”。 在此期间，Manus引发的“蝴蝶效应”，也让整个业界掀起关于“AI真正能够辅助完成实际工作”的认知变革。 紧接着是大模型厂商们的接入，直接引爆MCP。今年3月以来，OpenAI、谷歌、百度、阿里云、腾讯云、字节跳动等国内外大平台相继宣布支持MCP协议。重点来看看国内厂商的动作： 阿里云百炼平台在4月9日上线了业界首个全生命周期MCP服务，集成高德地图、无影云桌面等50余款工具，5分钟可生成专属Agent。支付宝联合魔搭社区率先在国内推出“支付MCP Server”服务，让 AI 智能体一键接入支付能力。 4月14日，腾讯云升级大模型知识引擎，支持调用 MCP 插件，接入腾讯位置服务、微信读书等生态工具； 4月16日，支付宝推出“支付 MCP Server”，开发者可通过自然语言指令快速接入支付功能，打通 AI 服务商业化闭环； 4月21日，字节的Agent产品 “扣子空间 ” 开启内测。该产品提供通用Agent入口，支持MCP（Model Context Protocol）协议，引入飞书云文档、飞书表格等多款可调用的工具，强化解决工作任务的能力。 4月25 日，百度宣布全面兼容MCP协议，推出全球首个电商交易 MCP 及搜索 MCP 服务。智能云千帆平台已接入第三方 MCP Server，搜索平台索引全网资源降低开发成本。 这个阵势如同DeepSeek出圈后，各大模型厂商回应“姿态”的再现，从而也佐证了MCP的火爆和重要性。 按照李彦宏的话说就是，“它为开发者在AI大爆发的时代缺少规范，导致效率低提供了解决思路，MCP让AI能更自由地调用工具，是AI发展的一大步。” 在MCP成为标准接口之前，Agent（智能体）更像一个个“单机版App”，彼此之间互相割裂，无法通信，更谈不上协作。就像互联网早期，单机计算机没有TCP/IP协议支持，就是一座座信息流无法跨越“终端孤岛”。这就导致开发AI应用面临着“效率、成本、生态”的“不可能三角”。 比如，若要开发一个企业智能客服系统，开发者需要对接CRM、支付、物流等6套不同的系统，光是让大模型理解这些系统的接口规范就需要花费大量时间和精力。除了不同平台的适配问题，不同的数据库、API等工具，其调用接口也千差万别。相关数据显示，因缺乏统一规范，开发者在不同工具开发中，效率平均降低 30%～40%。 在MCP之后，开发者只需要遵循这个协议，就不需要为开发一个AI应用，对接N个工具，为M个接口分别开发，只需要对应用本身做维护和调试。 这个模式下，所有厂商通用一个标准，大模型应用开发由“MxN”变成了“M+N”，开发AI应用的成本大幅降低，效率猛猛拉升。 例如，开发者想在某个App或者Agent中，接入高德地图、支付宝功能，只需要配置好对应的MCP Server（服务器）信息，就可以像搭积木一样集成相关功能，完成查询地图、支付等任务。 其最终的效果便是，每位普通用户都将直观地感受到——AI变能干了。原来只动口不动手的AI，现在能一键完成导航、改日程、定酒店等具体工作。 不少市场评价认为，随着MCP等协议逐渐成为共识和趋势，2025年会迎来一场真正意义上的AI应用大爆发。 徐志远也认为，Agent的繁荣和爆发只缺一个点，“这个过程很像移动互联网时代，APP的爆发是基于5G技术和4G技术本身的普惠，今天模型和MCP技术普惠带来的上层应用的爆发。” 百度的算盘：进攻才有获胜机会 这个观点和李彦宏如出一辙。对大模型厂商，特别是平台型巨头而言，拥抱MCP，本质上也是在AI生态战略上的卡位战。 MCP让AI更懂外部世界，一个繁荣的MCP生态也离不开大模型和应用。这就要求大模型厂商在建好自己平台能力的同时，吸引更多开发者、合作伙伴参与到自己的生态里，以一个大模型生态对阵另一个大模型生态。 李彦宏也推着百度给MCP烧了一把火：从模型到应用，全栈打造MCP生态。根据官方信息，我将百度的动作概括为“1+2+N”的扇形架构。 首先是优化了“1个”文心基础大模型，提升了模型在使用MCP server时的任务规划和调度能力。 在此基础上，围绕百度智能云千帆大模型和百度搜索“2个”核心平台上，兼容MCP或者构建MCP server发现平台。其中，百度的商品检索、商品交易、商品详情、商品参数对比、商品排行榜能力等，也已经通过百度电商的MCP Server对外提供，这是国内首家支持电商交易的MCP服务。 同时，百度文库、百度网盘、百度地图等应用全面对外提供MCP Server服务。百度搜索开放平台还发布“AI开放计划”，为智能体、H5、小程序、独立App等各种形态的应用开发者提供流量入口和商业化变现的途径。 百度还推出了多智能协作App心响，该产品除了常见的外部 MCP 工具调用，还实现了多智能体协作机制，比如在法律服务中支持由多个律师的AI分身组成的“律师智囊团”协同答复与服务。 在全球AI竞赛中，百度可能是少数几家能够同时在芯片层、框架层、模型层和应用层进行全栈布局、协同优化的公司，这也形成了百度独特的竞争壁垒。通过全栈技术优化和生态开放，百度正在让MCP成为AI开发的新“水电煤”，吸引更多开发者加入，共同扩展生态边界。 这对过去两年遭受过诸多争议的百度AI来说，是一次难得的“排水渠过弯”：主动进攻是百度AI在激烈竞争中唯一获胜的机会。 百度希望借此构建一个类似“AI时代的Github+AppStore混合体”，让开发者能够方便地共享和使用各种AI工具和模型，MCP就是那个最佳的“集合点”。 虽然MCP还不完全是一个完美的协议——大模型厂商虽然愿意提供MCP服务，但主动权仍然抓在厂商手中，其背后的利益博弈也会随着MCP生态的壮大而剧烈——但百度也和阿里、字节、OpenAI等第一阵营的大模型厂商拉齐了AI战略，这在一定程度上减少了路线差异造成的资源拉扯，一起把MCP生态的蛋糕做大，并在切分过程中，苦练内功以抢到最大的一块。 最新的消息是，4月29日凌晨，阿里巴巴开源新一代通义千问模型Qwen3（简称千问3），登顶全球最强开源模型。其亮点之一是，千问3支持MCP，具备强大的工具调用能力，能够实现高效的手机及电脑智能体操作等任务。 百度的挑战也和其他MCP接入厂商一样，如何在开放协议和平台生态之间找到一个商业平衡。这对参与其中的任何一方，都是至关重要的一个思考。因为MCP的发展，不仅体现在对平台的意义，更多在于大模型在应用和实际业务里发挥更大的价值。 参考资料： 百度智能云，《爆火的MCP究竟有啥用、怎么用？一文看懂》 智能涌现，《李彦宏说的「MCP」，还有人不知道吗？》 中国日报网，《核心业务全面开放，百度率先打造MCP生态》 钛媒体，《大模型争相接入MCP，百度智能云推企业级MCP服务》

编译 | 江宇 编辑 | 漠影 机器人前瞻4月29日消息，昨日，OpenAI宣布在ChatGPT中集成购物功能，为所有用户（无论是否登录）的搜索查询添加购物按钮。这一更新推动OpenAI正式进入在线购物市场，这是Google的重要业务领域之一，标志着其对Google的购物生态发起全面挑战。 与此同时，OpenAI表示其搜索产品用户增长迅猛，上周搜索量已突破10亿次。此次更新是OpenAI与谷歌竞争的一部分，旨在通过更优质、更个性化的体验，帮助用户更高效地查找产品和获取信息。对于谷歌而言，在线购物是谷歌的核心业务之一，但其搜索结果中充斥的广告内容对搜索质量产生了负面影响。 一、解锁AI购物新体验，让机器人帮你选东西 OpenAI在为《WIRED》进行的预发布演示中，ChatGPT搜索产品负责人Adam Fry展示了更新后的用户体验，重点展示其如何协助用户研究产品，例如选择意式咖啡机或办公椅。 ▲在ChatGPT内搜索咖啡机 然而，用户无法在ChatGPT内完成结账，所有交易需重定向至商家网站。这一设计选择确保了平台的专注性，同时依赖外部电商生态。 Fry进一步解释，ChatGPT的推荐结果依托其内嵌的用户偏好记忆功能，并整合了网络上的产品评论，包括《WIRED》提供的经过严格测试的购买指南。这种个性化推荐机制使搜索结果更贴合用户需求。例如，在搜索最佳办公椅时，《WIRED》的相关购买指南会被链接并显示在“来源”选项卡中，增强了内容的可靠性和参考价值。 Fry表示，ChatGPT用户每周进行的网络搜索已覆盖美容、家居用品、电子产品等广泛类别，显示出其作为搜索工具的强大潜力。 值得注意的是，尽管《WIRED》的母公司康泰纳仕去年与OpenAI签署了许可协议，允许其使用《WIRED》内容，但为确保报道的客观性，编辑团队在报道OpenAI相关动态时保持了独立性。这一安排消除了潜在的利益冲突，为用户提供了可信的第三方视角。 二、推荐更个性化，能真正记住用户的偏好 ChatGPT购物界面与Google Shopping布局相似：点击办公椅图片时，屏幕右侧会列出亚马逊、沃尔玛等零售商并提供购买按钮。但不同的是，ChatGPT的结果通过算法和数据自主筛选，而非竞价排名。 “它们不是广告，”Fry强调，“也不是赞助内容。”相比之下，Google Shopping部分推荐因零售商付费展现，发布者优化评论以获高排名，可能带来推广佣金。 ChatGPT的推荐机制不同于传统的关键词算法，而是采用对话式和个性化的方式，通过分析用户评论、产品的优缺点以及Reddit等论坛讨论来生成建议。 例如，用户可以告诉ChatGPT更关注某些评论来源，如专业评测或用户反馈；或者表达个人偏好，比如只喜欢黑色服装。ChatGPT会记住这些信息，并在下次推荐衬衫或外套时，优先调整结果以匹配用户需求。购物结果将基于第三方元数据（价格、描述、评论），暂无回扣。 未来，Pro和Plus用户（不包括欧盟、英国、瑞士、挪威、冰岛、列支敦士登）将从记忆功能集成中获益，这一功能将通过记住用户的偏好和过往互动，显著提升个性化推荐的准确性。 例如，系统能根据用户之前表达的喜好，如偏爱黑色服装或特定品牌，在未来搜索中优先推荐符合这些偏好的产品，从而提供更贴合个人需求的购物建议。 此次更新从2025年4月28日起，在ChatGPT默认AI模型GPT-4o上推出，适用于ChatGPT Pro、Plus、免费及全球未登录用户。 此外，ChatGPT搜索新增了趋势建议功能，类似于Google的自动填充，通过在用户开始输入查询时提供的关键词，进行实时推荐，帮助用户快速找到当前流行的话题或需求。例如，当用户输入“最佳”时，系统可能会建议“最佳办公椅”或“最佳咖啡机”，从而节省输入时间并激发灵感。 这一功能现已扩展至Meta旗下的WhatsApp，允许用户通过发送消息直接与ChatGPT互动，获取实时的搜索结果。例如，用户可以在WhatsApp群聊中询问“今天天气如何”，ChatGPT会立即回复最新的天气信息，无需离开应用。 ▲在 WhatsApp上搜索 相比之下，此前发布的AI代理Operator，作为一款OpenAI预览版工具，虽然能通过浏览器完成任务如订购杂货，但初次使用时操作较慢，需要浏览较多网页。 ChatGPT购物则速度更快，操作更简便。 三、佣金：OpenAI的新商业模式 同时，推广佣金也是发布者关注焦点。目前，读者通过点击《WIRED》提供的办公椅购买链接，可为《WIRED》带来一定的收入。 ChatGPT推荐《WIRED》评价良好的产品，推荐佣金将如何分配？Fry表示，OpenAI将尝试多种模式，优先确保高质量推荐，同时未来可能探索推广佣金的引入。他未确认长期收入潜力，强调目前是优化用户体验，并在发布后通过迭代不断改进。 OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）曾反对在ChatGPT中加入广告，但最近他在《Stratechery》（知名科技行业分析和采访平台）采访中暗示可能接受“优雅”的推广分成模式，显示出OpenAI营收模式的变化。 OpenAI目标到2029年收入达1250亿美元，较去年近40亿美元增长，但推广分成的角色尚不明朗。 结语：AI产品的商业化才刚刚开始 这不是OpenAI今年首次涉足购物，此前推出的AI代理Operator功能较为有限，而ChatGPT的购物定位更为明确。竞争对手Perplexity的“Buy with Pro”功能，以及Google Shopping的“AI研究”部分（提供评论摘要和推荐）也在持续演进。 奥尔特曼表示可能接受“优雅”广告形式，即推广佣金而非竞价排名，显示出商业模式的探索仍在早期。 这些事实表明，AI购物市场正处于探索阶段，其前景将取决于技术优化和用户接受度。

编辑：英智 犀牛 【新智元导读】还在用AI改改小Bug？已经out了！最新研究发现，Claude Code上79%的任务直接由AI自动完成。从前端界面到自动化任务，AI正席卷编程。 就在昨天，Anthropic再次更新了他们的人类经济指数报告。 这次他们把研究重点放到了编码上。 在分析了50万份有关编码的用户对话后，他们总结出了一些趋势。 有意思的是，从这份报告中，我们还能一窥AI是如何抢走程序员饭碗的。 地址：https://www.anthropic.com/research/impact-software-development 编写代码虽然在整个现代经济中占比不大，但影响力却不小。 最近几年，随着性能的增强，AI不仅能辅助编程，还能自动完成大量的编码任务了。 Anthropic在之前的经济指数研究中发现，美国从事计算机相关职业的人使用Claude的比例极高。 也就是说，与计算机相关任务的Claude对话量远超预测量。 在教育领域同样如此，在涉及大量编码任务的计算机科学专业，AI的使用率同样高得惊人。 为了深入分析这些变化，Anthropic的研究团队分析了Claude.ai和Claude Code（专业编码智能体）上的50万个与编码有关的对话。 他们发现了三大趋势： 编码助手更偏向自动化。有79%的Claude Code对话可以被归为「自动化」，即AI直接完成任务，而不是与人类协作「增强」。相比之下，Claude.ai的对话中只有49%是自动化。这可能意味着随着AI智能体的普及，以及更多具有智能体性质产品的构建，任务自动化的占比将大大增加。 程序员常用AI开发前端应用。在数据中，JavaScript和HTML等网页开发语言是最常用的，用户界面和用户体验相关的任务位居编码任务前列。这表明，前端工作可能比纯后端工作更快受到AI的冲击。 初创公司比大企业更早采用Claude Code。初步分析显示，33%的Claude Code对话与初创公司相关，而只有13%与大企业应用相关。这些差距表明，灵活的初创公司更倾向于使用尖端AI工具，而传统大的大企业则相对滞后。 如何分析对话 Anthropic团队使用隐私保护分析工具，共分析了50万次的Claude交互（分为Claude Code和Claude.ai两部分）。这个隐私保护分析工具可以将用户对话提炼成匿名的消息。 接下来就可以识别对话的主题，以及将对话分类为上边提到的「自动化」或者是「增强」。 结果他们发现，Claude Code的自动化比例明显更高——达到了79%，而Claude.ai仅为49%。 他们还将自动化和增强细分为了几种子类型。 在其中的「反馈循环」模式中，Claude能自主完成任务，但需要人类的验证（比如将错误反馈给Claude），这种模式在Claude Code上几乎是Claude.ai的两倍（35.8% vs 21.3%）。 「指令」对话——Claude以最小的用户交互完成任务，在Claude Code上也更高（43.8%，相比Claude.ai的27.5%）。 所有增强模式——包括用户从AI模型中获取知识的「学习」模式——在Claude Code上的比例都明显低于Claude.ai。 子类型定义。指令：以最小交互完成任务委派；反馈循环：由环境反馈指导任务完成；任务迭代：协作完善过程；学习：知识获取和理解；验证：工作验证和改进 这些结果展示了专业型、以编码为重点的智能体（比如Claude Code）与用户通过LLM界面（如Claude.ai）进行交互的差异。 随着更多专业智能体的推出，AI融入人们工作的方式也会改变。至少在编码方面，这意味着更多任务的自动化。 这不禁让人思考，随着AI使用的越来越普遍，程序员在其中的参与程度会如何变化。 Anthropic的报告显示，即使在自动化的过程中，人类仍需经常参与其中：「反馈循环」交互仍然需要用户输入（即便只是简单地将错误信息粘贴回Claude）。 未来这种模式会不会持续还不好说，也许更强大的智能体会越来越少地依赖用户输入。 开发者用Claude都做些啥？ 总的来说，开发者喜欢用Claude做网站、手机APP的界面和交互部分。 没有哪种编程语言特别突出，JavaScript和TypeScript（做网页的）加起来占31%，HTML和CSS（也是做前端的）占28%。 百分比表示两个平台上与编程相关的任务的总百分比 后端开发的语言像Python，占了14%。Python既能做后端开发，又能做数据分析。 再加上SQL这种处理数据的语言（占6%），估计有不少数据分析的活，不只是传统的后端开发。 编程语言使用百分比代表两个平台的总百分比 从常见的编程任务也能看出这个规律。 排名前五的任务里，「UI/UX组件开发」和「网页与移动应用程序开发」这两个任务，占了12%和8%。 现在流行一种「氛围编程」，不管新手还是老手，只要用大白话描述想要的效果，AI就能帮你实现。 另外，像「软件架构设计」「调试和性能优化」这些通用任务，在两个平台上也挺常见。 这么看，「氛围编程」要是成了主流，那些做简单应用和用户界面的工作，可能很快就会受到AI冲击。 以后AI要是能搞定更多组件设计、样式开发，开发者可能就要转去做更高级的设计或用户体验。 谁在用Claude编程 报告也研究了哪些人爱用Claude写代码。 根据聊天内容，分析用户是自己做着玩，给初创公司做的项目，还是别的。 由于不清楚这些对话在实际中的使用场景，只能根据有限的信息猜，所以这些只能作初步参考。 点之间的距离表示Claude.ai（蓝色）和Claude Code（橙色）上每种项目流行程度的差距 初创公司是Claude Code的第一批「粉丝」，大公司用得相对少一些。 Claude Code的对话里，跟初创公司有关的占32.9%，比在Claude.ai上高了快20%。 和大企业相关的对话，在Claude Code只占23.8%，比Claude.ai上的25.9%还低一点。 学生、学者、自己做项目的人，还有学习写代码的人，加起来占了两个平台一半的对话。说明不光是公司，个人也很爱用这些AI辅助工具。 这跟以前技术更新差不多：小公司为了抢占先机，赶快采用新工具；大公司就比较谨慎，全面推广前，一般要做各种安全性检查。 AI正在彻底改变开发者的工作方式。相比大公司，初创公司似乎从AI中获益更多。 AI这么强，谁先用AI提升工作效率，可就变成实实在在的竞争优势了。 以下分析对比了和软件相关的自动化、增强模式，以及和软件无关的对话模式。 Claude.ai中软件与非软件用例的自动化和增强功能细分 可以看到，软件开发的自动化程度更高。其中「反馈循环」增加了18.3%，抵消了「指令式」行为下降的11.2%。 也就是说，就算辅助编程中，大部分活是AI干，和非编程任务相比，还是需要人反复检查、修改。

为家人买好车 为家人造好车 我第一次见到能够向后旋转 180°的座椅，是在 2023 年广州车展上。 当时，上汽大通推出的 MPV 大家 7 搭载了这一配置，不过由于这辆车的热度有限，旋转座椅这一亮点也逐渐被大家遗忘。直到 2024 年下半年，极氪 MIX 的爆火，才让旋转座椅走进大众视野。 在刚刚过去的上海车展上，理想 MEGA Home 家庭特别版也带着旋转座椅入场。与此同时，理想汽车通过各大官方渠道，向广大用户展示了旋转座椅在家用场景中的更多可能。 在这个过程中，受益最大的可能就是今天发布的领克 900 了，因为它也配备了旋转座椅。 兄弟我正愁如何教育用户呢！感谢友商的助力！ 今晚，领克正式发布了他们的首款大六座 SUV 领克 900，在 28.99 万元的限时售价公布时，现场响起了如雷般的掌声。 旋转座椅+天地尾门，领克的新「组合技」 今年 1 月，领克副总经理穆军在社交媒体上发了一张领克 900 的侧颜照，并配文： 我常常想，如果人生是旷野的话，那么领克所做的就是去不断拓宽边界，发现生活的更多可能。 这段话初看之下似乎显得有些「形而上学」，但我们依然能够从中提炼出一些关于新车的核心要点——即「生活的更多可能」。 由于当时领克 900 还没有正式发布，董车会猜想，这辆 SUV 大概率会是一辆更注重家庭用途的车型，而且领克很有可能从使用场景出发，带来了一些别家少有的创新体验。 现在我们知道了，其中一大「创新体验」就是旋转座椅。 领克 900 是全球首款配备双 180° 电动旋转座椅的 SUV 车型，其二排座椅可以向两侧旋转 90°，又或者是向后旋转 180°，来适配不同的使用场景。 例如，朝外旋转方便奶爸们安装儿童安全座椅；搭配标配的双侧电动踏板方便老人上下车。 为了给这两张座椅提供最大灵活度，领克为 900 带来了同级别中最长的二排滑轨，达 1050mm，座椅滑移行程达 550mm，重新设计的前排电池包和油箱布局，也为 900 带来了高达 1.3m 的开阔空间。 据极氪科技集团副总裁林杰介绍，不只是座椅的旋转，领克在后门上还下了大功夫：电吸门+4 段式限位器，后门开度接近 90°，能够更好地方便家人进出。 「我们就是要为家人开最大的门。」林杰说， 不仅如此，领克 900 还将大六座 SUV 的三排空间提升到了一个新高度，号称「身高一米九也有伸腿自由」。三排座椅滑动行程为 125mm，支持最大 155° 的靠背调节，甚至还配备「老板键」和一键便利下车（二排座椅往前收折）。 舒适性配置上，领克对六张座椅几乎是一视同仁，全部标配云感舒压座椅，支持热石按摩，即便是三排座椅的乘客，也能享受厚实的「大沙发」。 林杰说，老人和小孩坐都舒适，他管这叫「三岁到百岁都喜欢」。 领克对于座舱的创新不止空间，抬头就能看到一块 30 英寸的 6K 悬浮屏（入门版需选配），更大的尺寸为三排带来了更好的观影体验，且支持分屏操作和手势控制。 前排也用上了同一块屏幕，中控屏和副驾屏之间不再有隔断，副仪表台上也保留了一定的物理按钮，便于操作。 领克还使用包括 8 个头枕扬声器（前两排四个座位）在内的共计 31 扬声器，组成了一套峰值功率 2640W 的音响系统，支持杜比全景声，同时联合 QQ 音乐等平台推出了 96kHz 无损音源，追求音质的发烧友可以尝试一下不插 U 盘了。 可以发现，或许是入局较晚的缘故，虽然是第一次做大六座车型，但领克 900 并没有走什么弯路。 比如说，领克没有盲目选择所谓的「航空座椅」，而是配备了更适合家用的活动扶手；标配双小桌板、手机槽位、冷热冰箱、三排的音响和空调出风口，领克也有注意到。这些，都是近两年经过市场验证过的「标准答案」。 但如果只有这些，领克 900 和市场上那一堆六座家用 SUV 有什么区别？穆军口中的「生活的更多可能」，又在哪里？ 值得庆幸的是，领克 900 并不是一辆套着「领克壳子」的理想 L9，更灵活的三排空间，以及二排座椅的的巧思，都体现了领克对于「生活」的一些思考，就连它的尾门，也换成了成本更高，但置物更加便利，使用场景也更多的天地尾门。 林杰向我们介绍称，这实际上是自主品牌第一个天地尾门，能够承重 300kg，把六座车变成「外挂八座车」没有任何问题。 做天地门其实特别费时又费力，为什么我们还要坚持做？很简单，领克 900 车长 5.24 米，停车入库以后，车位往往都会离墙很近，常规的后备箱很难打开。 另外，900 还可选装收缩电动拖车钩，拖挂承载重量 2 吨，在预售订单里，有超过 10% 的用户选择了这一配置。 驾控和安全，是领克的根本 在市场上现有的一些大型新能源 SUV，它的智能化的表现是十分吸睛的，但驾控不够跟手，悬架也比较软，有的时候就像开船。 极氪科技集团副总裁林杰认为，900 最大的特点，就是解决了家用需求的同时，还能提供上乘的驾驶感受，对得起车头的领克徽标。 在领克 900 这辆车上，我们能明显感受到，即便是造家用 SUV，领克也依然保持着它一贯的坚持和追求。 领克 900 基于 SPA Evo 架构打造，配备闭式双腔空悬，在过滤颠簸和支撑方面，拥有更宽的调整范围。在转向方面，900 还用上了更精准、响应更快的 RPS 转向机。 从日常驾驶的角度来看，领克也为 900 加入了一些大车该有的配置——后轮转向。 900 2.0T 探索版拥有 10° 的后轮转向，这也表明，SPA Evo 的后悬挂很有可能从 SPA 的 H-Arm 搭配整体式衬套的设计，换成了操控性能更优的 5 连杆。 同时，SPA Evo 继续向智能化进化，搭载领克 Super AI 数字底盘，标配数字魔毯等功能，空气悬架的最大调节行程为 105mm，可配合车辆的感知系统实现毫秒级的软硬调节；探索版还支持窄路蟹行、华尔兹掉头，最小转弯半径小于 5 米。 动力上，领克 900 分成了三个版本： 入门款用的是 1.5T 发动机+前后双电机，往上就是 2.0T 发动机+前后双电机。 要注意的是，两个版本的电机功率一致，零百加速都在 4 秒级，换用 2.0T 主要是为了满足长时间高功率的输出工况。 还有一个顶配用的是 2.0T+三电机（后轴两台轮边电机），综合功率达到 884 马力，零百加速 4.3 秒，最高车速 240km/h，百公里刹停距离 33.95 米。 另外，无论是哪个动力版本，都配置了 3 档 DHT，即使是在馈电状态，动力也依旧不会有太大衰减。 除了空间和动力，安全也是领克在发布会中提到的重点。 在极氪科技集团 CEO 安聪慧演讲的部分，他讲到，SPA Evo 架构在对结构优化的同时，延续了「丢轮保命」绝技和前纵梁 W 折弯的吸能技术；重新设计的五横六纵车身结构为电池提供了「超强防护」。 不仅如此，900 还成为了行业首个做到乘员舱侧面百分百覆盖热成型钢的车型，尾部则用上了热成型纵梁和高强度钢板，就连三排座椅靠背之内，也增加了钢板。 车尾的重重防护，让 900 成功通过了中保研 100km/h 75% 偏置后碰测试。 主动安全方面，领克 900 的 2.0T 车型配备了基于英伟达 Thor 平台的千里浩瀚智驾 H7 方案，虽然 1.5T 车型用的是 Orin-X，但无论是入门还是顶配，都采用了「视觉+激光雷达」的方案。得益于此，AEB 的介入最高速度来到了 130km/h。 空间+驾控+安全，领克作为家用 SUV 市场的后来者，非常清楚自己该如何赢下这场牌局。 不让用户做选择题 回顾过去，领克凭借 CMA 和 SPA 架构，在性能操控和安全方面达到了领先行业的高度，领克 09 确也称得上是中大型新能源 SUV 中最安全、最好开的大车。但显然，领克的那一次尝试并没有获得销量上的成功。 从领克 09 用户的实际反馈来看，领克 09 的「安全」和「驾控」得到了他们的高度认可，但是空间确实做得美中不足。 「我们意识到，空间对于购买大车的用户来说十分重要」，林杰曾在采访中对董车会说，「领克之所以在今天推出基于 SPA Evo 架构打造的领克 900，就是为了让用户不再做选择题。」 在领克 900 这辆车上，我们看到了 Ultra 版和探索版标配的后排娱乐屏和 21 英寸轮毂，看到了全系标配的电动踏板、天地门、旋转座椅；为了打消部分用户对于车头外屏的碎屏顾虑，领克甚至还专门推出了「免费碎屏险」。 所有的这些，都是为了让用户不再做选择题。

当地时间周一（4月28日），OpenAI突然宣布：要在ChatGPT内加入购物功能。 目前，该功能还未向所有用户推出，从Wired等媒体的报道来看，其体验和谷歌购物（Google Shopping）颇为类似。有一个很大的不同是，OpenAI明确表示，目前的重心会放在提升用户体验上，不会从中抽取佣金或者打广告赚钱。 这么做是因为不想吗？从OpenAI的动作和表态来看，只是还没找到合适的方法。 不管是在谷歌搜索引擎中的购物推荐，还是在用大模型重塑之后的Google Shopping，依然延续过去“夹带”广告内容的做法。 OpenAI想要做得更新颖。 对于用户而言，随着ChatGPT将购物功能直接融入产品之中，这也意味着以后可以告别DeepSeek这类只能给出购物参考意见的AI导购了。 在ChatGPT里购物是什么体验？ 准确来说，不是在ChatGPT里购物，而是让ChatGPT帮忙挑选商品，我愿称之为“GPT严选”。 “什么是最好的200美元以下的咖啡机，能够接近意大利咖啡的口味？” 当用户这样问的时候，ChatGPT会返回图文推荐，列举多个产品并说明推荐原因。如果点击商品图片，在界面的右侧会显示亚马逊或沃尔玛的电商商品界面，并提供“购买”按键。 该功能正在更新中，尚未推送给所有用户。 我们将同样的问题扔给还未更新购物功能的ChatGPT，在GPT-4o下，它也列举了多个商品并给出推荐原因，但是是纯文字版本，也并未关联任何购买链接。两相对比，显得干巴巴的。 一说到AI工具可以购物了，人们的第一反应自然是：哦，这个AI找到新的赚钱场景了。 购物是金钱交易，AI工具给电商平台和商家带去流量，是不是自然要分一杯羹？ 但是，OpenAI目前的表态是，我们现在只关心用户体验。ChatGPT搜索产品负责人亚当·弗莱（Adam Fry）明确表示：“它们不是赞助广告。” 也就是说，ChatGPT是让你购物了，但是ChatGPT只做好人不收钱。 这就不得不说到谷歌了。从ChatGPT购物功能的显示效果和互动逻辑来看，很像“谷歌购物（Google Shopping）”。去年10月的时候，谷歌购物进行了一次大升级，用Gemini重塑了一下。此外，更早之前谷歌也重塑了搜索引擎，在搜索时也会经由AI生成推荐列表。 区别在于，谷歌的购物信息，有一部分推荐是“广告”，也就是零售商付费，谷歌会优先推荐相应商品。 谷歌做“AI导购”，很自然地将搜索引擎的竞价排名思维延续下来了。 但是OpenAI现在决定不这么做。 另一个有意思的区别是，谷歌在做购物推荐的时候，除了推荐付了费的“好兄弟”之外，还会根据产品评论挑选商品。相关的网站利用这一点，有意生成一些AI会认为是“高质量评论”的内容，以此增加商品的曝光。 而从弗莱透露的信息来看，ChatGPT寻找推荐商品的“思维”会更难琢磨。“它不是在找某种特定的信号”，不会以关键词为核心。在网上寻找产品评论的时候，ChatGPT参考的内容源更广泛，不管是杂志的产品评测，还是Reddit论坛里的用户讨论，它都会分析。用户还可以告诉它，自己最希望重点参考什么渠道的产品评论。 并且，ChatGPT还会根据对用户的了解调整推荐的倾向。比如，如果你说你只喜欢从某个特定零售商那里购买黑色服装，那么ChatGPT 就会记住这一点，下次你再咨询购买哪款衬衫时，为你提供符合你品味的推荐。 简而言之，ChatGPT目前的购物功能将不抽成、不打广告、更个性化。 AI+购物，正在激发用户和平台的想象力。 从国内来说，虽然主流的AI应用并未像ChatGPT这样，直接内置购物功能，但即便如此，用户已经自发挖掘AI工具的导购潜能。 这就不得不说到“DS严选”了。DeepSeek并没有推出购物相关的功能，但是就像算命、旅游计划制定一样，用户自发发现了它可以当“AI导购”。 这样的现象有多普遍呢？安慕希、安克等品牌直接将“DeepSeek推荐”贴在主图上，作为卖点展示。 这种现象，由两个基本要素承托：第一，是AI本身的分析能力够强。第二，是可联网搜索。 这也是谷歌早早下手“AI+购物”的基础。 不知道大家注意到没有，对外介绍购物功能的，是ChatGPT“搜索”产品负责人。也就是说，ChatGPT的购物动作，是在“搜索”这一分支下生发的。 弗莱也把ChatGPT这次为什么要推出购物功能说得很明白。ChatGPT用户每周进行网络搜索的次数已经超过10亿，用户喜欢用其研究各种商品，例如美妆、家居用品、电子产品等。 10亿次是什么概念呢？ 和现在的谷歌相比自然是九牛一毛，谷歌现在每天处理搜索请求约136亿次。但是如果我们往前追溯，根据Exploding Topics的一份报告，谷歌在2004年每天处理请求2亿次，粗略估算每周14亿次。彼时谷歌搜索引擎已经有8年历史。 从加入“搜索”按钮，到购物功能，ChatGPT冲击谷歌的心是越来越藏不住了。最近谷歌反垄断案仍在法庭博弈中，此前有法官建议剥离Chrome，而OpenAI的CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）据称有兴趣收购。 但“AI+购物”这件事，并不像表面上那样水到渠成。 用户的确很自然地就接住AI来协助自己完成购物决策，正如在DeepSeek身上发生的那样。 真人导购在互联网上并不稀缺，尤其是中文互联网，用户依然这样做，正是看中了AI不像人一样会有利益驱动的倾向性。 硬广不足为惧，软广难以识别，把“家人们”挂在嘴边的直播间主播们也终究是想要促成用户下单。AI，则显得中立客观。 但“中立客观”是一种感觉，未必是事实。毕竟大模型的语料库里，充斥着人类锻造的各种营销文案。最近，已经有媒体报道“第一批用DeepSeek推荐的人，已上当”，说的正是这个问题。正如前文所说，谷歌在抓取互联网上的“真实商品评价”时，人为操纵的“真实评价”，静静等待AI上钩，这暴露的也是相似的问题。 而当平台下场，根据AI+购物的场景亲自端上相关功能的时候，气氛就更微妙了几分。 人们让AI推荐商品，看重的是AI的“冰冷”和“客观”，而平台下场，一旦牵涉到竞价排名、广告，这个优势就不复存在了，就连“中立客观”的错觉都难以维系了。 这也许就是OpenAI特别强调ChatGPT目前不会从购物中抽佣，也不收钱推荐的原因。 但是在AI厂商集体的收益焦虑之下，购物的场景一定是要加以利用的。 OpenAI也并未完全否认未来通过这个场景获得收入的可能性，只是还没有想好该怎么做。该公司表示，提供高质量的推荐是当前的首要任务，未来可能会尝试不同的附属收入模式。 虽然奥特曼多次强调在ChatGPT中，传统的广告模式优先级很低。但是这一情况似乎也有松动，OpenAI 首席财务官莎拉·弗莱尔 (Sarah Friar) 曾向英国《金融时报》表示，OpenAI有考虑以何种方式、何时引入广告。 OpenAI 有着雄心勃勃的收入目标。根据The Information报道，公司预计到 2029 年收入将达到1250 亿美元。去年，OpenAI 的收入略低于 40 亿美元。目前尚不清楚公司预计广告在实现这一目标中将占多大比例。目前，其主要收入来自于用户的付费订阅。 看起来，OpenAI希望自己即便是做广告的生意，也能做得不要那么“传统”。问题就在于，传统广告模式也许有万般缺点，谷歌和Meta也许总是被人戳脊梁骨，但是它们的广告收入有目共睹。 有理由相信，在不久的将来，会有更多AI厂商做出尝试。到底要怎样将商业合作丝滑注入AI+购物的场景，这个问题不仅是属于OpenAI的。

快科技4月29日消息，磐镭宣布了新款迷你机，不，是移动工作站“YO1 A1 MINI”，配备了当今顶级的AMD锐龙AI Max+ 395处理器。 这种产品已经不是传统意义上的迷你机，而是专门用来本地部署AI大模型，而得益于锐龙AI Max+ 395处理器126 TOPS的强大算力性能、128GB LPDDR5X四通道统一内存，可以分配最多96GB作为显存，已经足以在本地流畅运行70B参数的DeepSeek大模型。 当然，16个Zen5 CPU核心、40个RDNA3.5 GPU核心依然在。 其他细节暂未公开，但看得出来，造型不是那么方正，更有张力，四周和顶盖都有大面积散热孔。 接口十分丰富，可以看到USB4、两个USB 3.x、三个USB 2.0、HDMI、DisplayPort、RJ-45，等等。 价格自然不会便宜，肯定会直奔1.5-2万元而去了。 就在日前，FEVM也发布了一款类似的产品，体积大约2升，锐龙AI Max+ 395可以释放120W的满血性能，内存也有128GB。

可以预见，AI 依然是 2025 年的年度热词。 它早已跨越了概念阶段，与「提高效率」深度绑定，从企业级科研实验室到普通人的日常生活，AI 的渗透正以肉眼可见的速度重塑生产力规则。 AI 算法的进步，不仅体现在大语言模型对文本创作的颠覆性影响上，同样也延伸至视觉领域的工具软件创新。 爱范儿观察到，商业摄影领域正加速迎来技术革新——以美图云修 Pro 为代表的专业级 AI 修图工具，其实已经深入人像精修、批量调色等后期工作流的核心环节，不但让商业摄影机构显著提升批量出片的工作效率，也让商业摄影的入行门槛进一步降低。 这意味着，从 B 端商业机构到 C 端自由摄影师，再到泛影像消费群体，商业修图的需求正快速向「高精度、低延时、轻预算」倾斜。AI 修图工具的快速迭代，也在驱动着人效比的不断跃升。 现阶段，无论是明星棚拍快速出图，还是个人摄影工作室的急速预览，以及漫展拍图现场返图，都可以看到 AI 修图软件的身影。 最近，基于美图自研的奇想大模型（MiracleVision）的迭代升级，专注于「专业级 AI 人像精修」的美图云修 Pro 迎来了 7.0 的大版本更新，聚焦性能提升、体验优化及专业功能拓展，带来了不少效率功能更新。 在 7.0 版本正式上线之前，我们已经提前体验了它的 Beta 尝鲜版本。这也令我非常好奇，引入 AI 修图工具之后，真的改变了商业摄影的工作流吗？ 带着这个问题，我们先从软件本身来聊聊。 端云协同的轻装上阵，界面和功能一切从简 在美图云修的官网上，可以看到美图云修 Pro 提供了 Windows 系统和 macOS 系统的客户端下载，相较于美图云修 Air 版，Pro 版对于配置还是有一定的基本要求，但其实都比较好满足。 具体来看，Winodws 的推荐配置是英伟达 GTX1060 以上型号，显存大于 6GB 为佳；处理器要求 i5-12400 以上，内存 32GB 以上；硬盘空间建议预留 100GB 以上的空间。 而 macOS 就直接推荐使用 Apple Silicon M 系芯片，推荐配置是 M1 及以上芯片；（统一）内存在 16GB 以上，系统盘也是建议预留 100GB 以上空间。 基本上近两年间的电脑配置都能够达到推荐配置的基准线，尤其是对于苹果 M 系芯片的 mac 电脑来说非常友好。 所以，在我的 Macbook Air M3 （16GB RAM+1TB SSD）里，美图云修 Pro 也有非常流畅的运行表现，侧面印证了美图云修 Pro 其实也能适应轻装上阵的需要。 美图云修 Pro 7.0 的 UI 界面也有了些许变化，也新增了一些细节功能。 整体 UI 界面延续了深色背景的设定，凸显了工具软件专业性之余，还保持了视觉上的沉浸感。主界面添加照片项目之后，点击项目就能进入到修图编辑界面。 编辑界面分成了四个部分，大面积位于左侧的是主操作区，用来预览图片效果和编辑图片，右侧边栏位置是功能设置区域，按照不同的功能类别进行了分类。顶栏位置是照片的百分比缩放和手动液化、预设功能按钮，下方边栏位置是选图区域，可用于项目管理。 为了提升效率，美图云修 Pro 也支持多种类别的键盘快捷键，键位的设置基本能够分别满足 macOS 和 Windows 系统用户的不同习惯，对于常用 Adobe 全家桶的用户来说也是毫不陌生。要查看所有快捷键的话，在软件界面的右下角有一个「？」按钮，可以直达帮助中心查看。 从产品名其实就不难看出，所谓「云修」其实是要依赖美图云端大模型的算法和算力，再配合本地部署的模型来实现快速修图。所以美图云修在使用过程里，需要保持通畅的网络连接，新建项目之后都会将导入的图片优先上传到云端处理。 如果是离线状态，新导入的图片将无法编辑，只有已经上传过云端的图片可以继续编辑，但图片导出依然需要联网才能完成，好在美图云修 Pro 也是单张图片二次导出不会重复计费。 美图云修 Pro 7.0 还新增了「全局搜索」功能，可以更好地管理照片及定位所需功能，解决了以往信息查找的繁琐困境，进一步提升修图效率。与此同时，下侧栏位置新增了「对比视图」功能，可以直观地看到图片修改前后的差异，帮助用户去更精准地进行细节调整。 AI 智能识别精修人像，智能「预设」一键批量修图 AI 修图工具的本质，就是将一个个复杂的修图流程变得简单化甚至可以说是预设化。 以效率为重点的美图云修 Pro，其「预设」功能跟一直都备受商业拍摄用户们的欢迎。皆因使用「预设」功能的话，在进入精修调整环节前就能够一键完成修图。 在美图云修 Pro 里打开图片之后，预设工具栏就会率先弹出，我们可以根据图片的类型和拍摄场景去选择美图云修 Pro 对应的「预设」。 而在类别分类上，预设除了常见的多种通用场景之外，还分成了肤质、婚纱、新生儿、婚礼跟拍、旅拍、证件照/形象照、毕业季/商业活动等多种预设类别，基本覆盖了商业摄影师所需的大多数场景类型。 ▲ 衣服去褶皱功能展示，图片来自：美图云修官网 在选择了预设之后，算法将会开始将预设的效果呈现在预览图上。相关的参数也会同步到对应的操作位置，此时我们也可以在预设的基础上，继续再次调整具体的修图参数，例如人像精修、服饰美化等功能。 如果当前的效果能够符合你的预期，那么我们也可以将这套参数调整保存为一个预设，然后批量地应用到后续的图片。 大家都说万事开头难，而之前使用 AI 工具来修图时，开头的难点就在于软件对 RAW 无损格式图像文件并不感冒，摄影师们可能不得不将 ARW（索尼格式）文件转成「通用」的 jpeg 文件，接着再导入到软件内修图。 为了应对日益剧增的画质精修需求，美图云修 Pro 7.0 针对 RAW 转档的能力也做出了显著升级，现已增加了多个兼容主流相机的 RAW 格式，基本上遇到 RAW 图像文件都能直接打开并还原色彩。 ▲ 实测哈苏 X2D 的 3FR RAW 格式图像文件也能正常打开 实测手边的索尼、佳能以及哈苏的 RAW 无损图像文件，都能够被美图云修 Pro 7.0 直接打开并完成转档。无论是转档或是编辑，都没有过多的延迟或等待。 人像精修的能力，也是美图云修的看家本领之一。在美图云修 Pro 7.0 当中，人像美化增加了「妆容保护」和「多人肤色统一」的功能。 在识别了原图的人像主体之后，我们可以在祛除瑕疵分类项里找到「妆容保护」的开关，一键打开之后就可以在使用磨皮、祛瑕疵等人像美化功能的时候，妆容的细节与色彩都能够完整保留。 除了能够保留皮肤肌理的细节，像是充满细节的亮片妆容、民族风妆造也不会再被算法「误杀」。 中性灰磨皮是专业人像精修最常见的方式，其原理是通过建立中性灰图层对皮肤明暗进行局部调整。 虽然操作起来会比插件磨皮的方式稍微繁琐一些，但它可以在不破坏原始像素排列的前提下，完整保留毛孔纹理、毛发细节及皮肤自然质感。但大批量处理图片的时候，若是要逐张手动进行中性灰磨皮的话，这个工作量还是比较大的。 而美图云修 7.0 Pro 引入了全新中性灰复合磨皮技术，将复杂的流程简化为两个调节滑杆，分别调整 「中性灰平整」和「中性灰立体」，从而实现更高精度的面部分区处理，保留皮肤纹理质感与光影结构，直接降低精修工作量的同时也能保持人像精修的质感。 在影楼拍摄的流程里，拍摄情侣照、婚纱照、亲子照以及全家福的时候，都需要加入「多人肤色统一」的修图步骤。 相较于用 Photoshop 蒙版来处理肤色，AI 修图工具早就具备了一键实现「多人肤色统一」的能力，并且可以批量地覆盖项目里的所有照片。 ▲ 与前版本相比，7.0 的肤色统一效果会来得更加直接，且覆盖了面部和皮肤的统一调色 效果上，美图云修 Pro 7.0 会自动识别画面中的人脸，然后找到当中最亮的人脸作为参照物，进而对其他脸部肤色和皮肤肤色统一进行调整，解决肤色差异导致的色调不一致等问题，就实测的成片效果而言，还是比较精准且快速。 人像美化，不止于美颜，更在于美型。 原本美图云修 Pro 的美型能力就已经做得非常细节，在支持单张图片 10 个人之内的美型之余，也可以大体地针对全身类型作预设调整，也可以单独实现增高、小头、瘦身、瘦腰、长腿等方面进行细节的美型调整。 修图时，体态的矫正要想符合自然观感似乎不是一件易事，要考虑的细节点很多，手动去处理步骤也不少。 ▲ 与竞品对比，美型功能会更加细节 为了可以更针对性地处理好体态的矫正，美图云修 Pro 在 7.0 版本里，新增了驼背、瘦肩膀、瘦肚子等数项针对性的美型功能——这些都是「人无我有」的自研首发功能，而且瘦腰和修复驼背的时候也不会对衣服和背景产生明显影响。 整体而言，美图云修 7.0 Pro 通过 AI 算法的迭代，继续深化了细分的功能点，在简化修图工作量的同时也能实现更加精准且细致的分区处理，从而满足商业级人像精修的标准。 当然，除了「人无我有」的功能更新， 我认为美图云修 Pro 也应该进一步跟进诸如 AI 路人消除、露龈调整等细节功能，满足「人有我有」的全能覆盖。 AI 修图工具，正在重塑商业摄影工作流 AI 渗透到商业摄影行业，其实在前些年就已经开始了。 如今，专业级 AI 人像精修工具不仅为独立摄影师及影像爱好者们提供了一套全流程的高效出片解决方案，更已成为商业影像工作流当中的关键组件，深度渗透至商业人像摄影、广告、电商等企业级应用场景。其源动力可以用一个词来概括：降本增效。 ▲ 「木石」婚纱摄影艺术空间 深耕商业影像行业多年，逐渐成长为中国西南地区最具影响力人像摄影机构的「木石摄影」，在创立之初就在思考一个比较大胆的问题：「婚礼其实是具有时效性的，婚礼摄影能不能当天就让客户拿到成片？」 当时，一般婚礼摄影是由摄影师一个人来完成拍摄和后期的全流程工作，大概会在婚礼结束好几天之后才会给到精修之后的成片，链路过长导致成片的时效总是难以令客户满意。 针对这个痛点，木石摄影创始人熊晨曦很早就选择将婚礼的拍摄和后期流程彻底分开，摄影师只需要在现场完成拍摄工作，然后将原图迅速回传给后期流程的修图师完成出片。 时至今日，熊晨曦告诉爱范儿，木石摄影已经有了一套为效率而服务的标准化制作流程，他们拍摄的每一张照片其实都要经过三、四个人的手——依次经过初筛的 AI 优化、修图师的精修处理、调色师风格校准等环节的协作，之后才会交到看板师（选片师）面前审核，并且与客户对接看成片效果，如果后续收集了客户的修改意见再做调整的精修。 早在两年多以前，木石摄影就已经设立了一个专门使用 AI 人像精修软件工具的修图师岗位，直接对接摄影师来交接返回的 RAW 原图，然后使用合适的 AI 修图工具来批量完成第一遍的筛图和快速修图。 经过 AI 修图之后，照片其实就已经达到七八成的完成度了，而后再由其他修图师和调色师来完成相应的精修和调色工作的话，就能提高成片的修图效率，缩短交付时间，也能保持木石成片的风格和品质。熊晨曦表示，一般来说，上午拍摄的婚礼摄影素材，下午就可以交付给客户看片，满足客户想要在婚礼当天就分享美图的需求。 ▲ 木石摄影作品，图片来自：木石摄影官网 所以对于木石摄影而言，AI 工具很早就已经进入到他们的工作流程当中，并且实打实地提升了工作效率，在行业内也形成了自己的竞争优势，省下来的时间和成本也能用于创意的延伸。 而对于个人创作者而言，随着 AI 人像精修工具的迭代更新，商业摄影的准入门槛也会随之而降低，进而释放创意。正如前文所述，AI 正驱动着人效比的不断攀升。

科技 落脚于人 四月的广州气温早早飙到三十多度，对于户外工作者来说，已经是相当有挑战的天气。 烈日下的环卫工人已经满头大汗，于是在路过的时候我问她，要不要去阴凉处歇歇，但阿嫲却摆摆手，说： 不累，渴了我就去旁边的华为服务店里喝点水，凉快一下。 这个颇有些意外的回答让我很受触动，原来这些开遍大街小巷的手机服务门店，早已不止于解决设备问题，更成为了很多人生活中不可缺失的一部分。 把服务变成生活的一部分 法国城市学者卡洛斯·莫雷诺（Carlos Moreno）提出的「15 分钟城市」理念，描绘了理想中的城市形态： 一座好的城市，应当让居民骑车或步行 15 分钟，就能解决所有基本生活需求。 有意思的是，好的商业洞察，往往能先于城市规划理论，满足居民的近场需求。便利店、楼下的咖啡馆、街头巷尾的共享充电宝，或是不知不觉间遍布城市角落的华为服务店，如今都已成为了居民「十五分钟生活圈」里不可或缺的组成。 开在每个人身边的华为服务店也不再只是维修场所，而更像是城市中一处有温度的公共空间。无论你是前来咨询、维修，或仅仅只是路过稍作停留，一杯温水总是及时奉上。100W 快充、舒适的座椅和免费 Wi-Fi，这些不止是便利设施的简单堆叠，更是一种「服务即生活」的哲学表达。 自 2020 年起，每年盛夏时节，华为服务店内会开启「爱心驿站」活动，为户外工作者提供便利，方便他们随时进店纳凉避暑，饮水休息。这是一个小小的细节，却表明华为服务店正顺理成章地成为社区机体的一部分。 为户外工作者提供一处清凉、一杯温水，这种不动声色的「人情味」，在周边居民心中建立起了超越商业联系的信任感。当设备遇到问题，或只是刚好想歇歇脚、充充电，附近总有一家华为服务店，以可靠的近距离回应着需求。这种确定性带来的安心感，有时比硬件参数更抚慰人心。 我曾观察到，不少年轻家长会带着孩子前来华为服务店「遛娃」——家长大多一边等着设备保养服务完成，一边试试店里的新产品，而孩子总能在各种产品中找到最能让自己乐在其中的那个。这里提供了一个窗明几净又安然自在的环境，不同于一般商场门店以转化为目标，华为服务店没有不厌其烦的销售，更多是提供便利而不过分打扰，为城市人脱离倦怠感摁下了温柔的暂停键。 这种对「安心」的感知，已经远远超出了传统的服务范畴。 诚然，3C 数码行业的服务向来是难啃的硬骨头：门店的覆盖广度、专业的服务水准和运营成本效益构成的「不可能三角」，令许多品牌望而却步。在许多商业逻辑里，服务更多被视为成本，而非可以长期投入并产生复利的资产。 但华为的选择，是几乎不计成本地深耕服务体系——华为在全国布局了 2100 多家授权服务中心和 2 万余家服务接机点，覆盖 99% 的地级市和 92% 的县区。从拉萨的雪山高原到舟山的海岛渔村，这个服务网络有如敏锐的神经系统，感知着用户的每一个微小需求，无论他们身处何方。 最终，技术的理性追求，落脚于服务的感性温度。科技的尽头，或许并非参数竞技，而是人与人之间的连接与关怀。 这就是华为有温度的服务体验。 服务的温暖力量，藏在细节里 随着科技填补了生活的每一处罅隙，我们的设备不再仅仅是通讯工具或娱乐载体，还是记忆容器、工作伙伴、健康监测者和情感连接点。当设备故障时，带来的不只是功能上的不便，更可能是数据损失的焦虑、与外界失联的恐慌，以及日常生活被打乱的无措。 华为服务店的「安心」不止于生活服务，亦在抚慰用户在设备故障时的不安，并快速有效地恢复他们与数字世界的连接。 有次在店里修手机时，看到一位手机拨不出电话的老伯到店求助，店员第一时间为他端上温水，维修工程师则熟练地排除问题：不仅告诉他问题源于误触开启了飞行模式，还耐心解说飞行模式的作用，咨询是否需要调大手机字体方便阅读信息等，最后更为老伯手绘了一份简单的操作指南避免问题再现——这也是华为服务坚持了多年的一项适老化关怀，他们在服务店内常备有《送给爸妈的手机使用指南》。 我还见过一位女孩，在商场左兜右转急出一身汗，原来是赶往机场前才惊觉没有打印入境卡。急中生智之下，发现华为服务店里居然提供免费的自助打印服务，用华为手机碰一下打印机就能连上，三下五除二就解决了燃眉之急。 这就是华为服务店里的日常，都是些稀松平常的小事，却也是邻里街坊的大事。 早在 2017 年，华为就已经开始布局服务能力，首创「华为服务日」将用户至上变为每月可感的实际行动；九年来，华为服务已是行业标杆，「华为服务日」也成为了华为像打磨旗舰机一样不断精进细节的品牌工程。 「华为服务日，每月首周五六日」这句简单口号背后，是不断迭代升级的服务内容。用户需求在哪里，服务就向何处延伸： 维修等待期间，提供 100W 快充、饮品和零食，最大限度减少用户的等待焦虑和不便。 全国服务门店 100% 设置透明维修间，实现维修过程全程可视化，让用户眼见为实。 为到店维修手机等核心设备的用户，提供免费备用机服务，确保其在维修期间的日常通讯与生活不受大的影响。 考虑到智能手表、手环等穿戴设备易磨损的特性，2025 年华为服务日活动还额外加入为穿戴产品免费清洁、贴膜乃至恢复部分防水性能的服务。 同样，针对华为笔记本电脑用户，2025 年华为服务日活动还上线了一项新服务，在服务日期间用户可享免费拆机清洁保养，为用户设备清洁及保养提供极大便利。 支撑起这些服务的，是一整套严谨专业的体系。华为服务线上站点 100% 通过了业界高标准的 COPC 认证；线下门店的维修工程师，有高达 80% 具备国家智能终端应用维修师认证。这些数字，是品牌承诺的量化表达，也是用户信任的底层逻辑。 城市里最安心的角落，更是品牌的情感连接 如果说，产品是品牌的价值表达，那服务门店就是品牌的情感连接。 放眼全球，一个明显的趋势是品牌正在重新定义实体店的角色：星巴克的臻选店，往往能营造出独特的咖啡文化氛围；Vans 在店里会建设适合滑板的空间，试图将门店打造为潮流文化节点；还有 Gentle Monster 围店而建的巨人展，将品牌的腔调与艺术展融为一体。 门店早已超越单纯的销售或维修渠道，成为品牌文化与价值观的物理载体，以及与用户深度互动、建立情感连接的空间。 华为服务店同样顺应着这一趋势，但其独特之处在于，它将这种连接的重心放在了「服务」和「社区空间」这一更为基础且普惠的维度上。它打破了商业空间与公共空间的藩篱，悄然融入社区肌理，构建起一个介于家和工作场所之间、充满包容和实用性的「第三空间」。 在这个向所有人敞开大门的节点里，人们可以获得专业的技术支持，也可以在日常奔波中找到片刻安心——比如舒适地休息、为设备充电，甚至仅仅是躲避烈日或寒风。华为服务店回应了现代人对确定性、便利性和情感连接的深层需求，由此产生的信任与安心感，才是「服务」的要义所在。 用户的信赖，不是靠一次惊艳的体验赢得，而是靠无数次「刚好在」的陪伴沉淀。 这并非单纯的商业策略优化，而是深植于品牌基因的人文关怀自然延伸的结果。通过长达九年并持续迭代的「华为服务日」约定，以及无数细微之处的体贴，华为服务不仅仅是在践行「以消费者为中心」的承诺，更是将承诺提升至尊重关照个体感受、主动承担社区责任的层面上。 当技术参数的竞争日益趋同，这种润物无声、发自内心的关照，这种将科技真正落脚于人的服务哲学，或许才是品牌穿越周期、赢得用户持久信赖与尊重的根本所在。它昭示着，科技的终极价值，并非参数或功能的堆叠，而终究在于服务人、理解人、温暖人。

编译 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西4月29日消息，今日凌晨，据The Information报道，上月26日在美国纽约市主办的“AI革命融资”纽约峰会上，富达投资私募股权投资全球主管卡琳・弗隆切克（Karin Fronczke）与阿特雷德斯管理公司执行合伙人加文・贝克（Gavin Baker） 都觉得目前谷歌、xAI和OpenAI在AI领域已经牢牢占据了优势。 这三家公司在数据、计算能力和用户数量上形成了一个超稳固的“铁三角”。那些由之前OpenAI的明星高管新创办的AI公司，想打破这种局面、在行业里站稳脚跟，难度很大。 尽管前OpenAI技术总监伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）创立的AI初创企业最新融资估值为320亿美元（约合人民币2343亿元），但经过对该企业状况的进一步分析，弗隆切克和贝克一致认为，缺乏基础设施与用户生态已成为其致命短板。 一、烧钱建服务器+从零获客，AI初创企业热度降温 贝克明确指出，行业先行者已形成难以复制的竞争优势，AI模型迭代需要海量数据喂养，谷歌拥有数十亿用户数据池，马斯克的xAI能调用X平台实时社交数据流，而OpenAI通过ChatGPT构建了2.5亿月活用户生态。 他特别提及，不会投资像苏茨克维新创办并完成融资的这类初创企业：“这些公司既要斥巨资建设服务器集群，又需从零构建用户生态，成本太高令人望而却步。” 弗隆切克证实富达投资策略趋同：“我们不会投资处于追赶态势的企业，OpenAI的先发优势已形成技术代际差。”据悉，富达已战略投资OpenAI、xAI及Anthropic，但拒绝透露是否参与xAI最新200亿美元融资计划。 二、马斯克演示新数据融合方案，xAI增加多元盈利途径 弗隆切克和贝克特别强调了马斯克产业矩阵的协同价值。弗隆切克提出：“特斯拉全球300万辆智能汽车组成的实时物理数据网络，将成为训练自动驾驶系统的核心资产。”她透露，马斯克近期向投资者演示了xAI与X平台的数据融合方案，计划在今年6月奥斯汀试点的机器人出租车将率先应用该技术。 贝克则解析了xAI的多元盈利路径：“从X平台订阅服务、企业广告系统，到Optimus机器人智能模块的授权收费，其商业化蓝图已超越单纯的大模型竞争。”他预测，随着获得的货币转移（Money Transmitter）许可在多州获批，集成支付功能的Grok助手将成为具备交易执行能力的革命性AI Agent。 三、估值“虚高”，AI投资聚焦商业化 面对当下火热的AI编程Agent，弗隆切克坦言富达会保持审慎，Codeium等初创企业动辄百亿估值，需预设其能大规模替代程序员岗位的前提。她指出当前市场估值存在“虚高”的事实，在缺乏AI编程Agent能大规模替代开发者的实证前，不会进行激进投资。 据专注于开发AI驱动代码编辑器的人工智能公司Cursor和实时感知编程操作系统Codeium的平台数据透露，Cursor、Poolside等编程工具类初创企业最新融资估值较收入规模普遍存在30倍以上溢价。 贝克预测，xAI若以2500-3000亿美元（约合人民币18125亿-21750亿元）估值融资仍具投资价值，马斯克手握社交、汽车、机器人三大数据源，这在生成式AI时代等同于石油储备。随着特斯拉的Dojo超级计算机集群投入使用，数据与算力之间的正反馈循环效应将以更快的速度愈发明显地显现出来。 弗隆切克透露，当前AI投资已从技术狂热转向价值深挖，2023年投资者为技术愿景买单，现在必须验证商业化路径。她以特斯拉高级驾驶辅助系统FSD（Tesla Full Self-Driving）系统为例，强调真实场景数据闭环才是决胜关键。随着六月机器人出租车路测开启，AI军备竞赛将进入硬核验证阶段。 结语：AI竞赛进入深水区 当前的AI投资领域，头部企业凭借数据资源与生态优势构筑起“护城河”，初创企业则面临高投入、低回报的成长困境。编程代理赛道的估值“虚高”，也让资本对技术落地的考量愈发严苛。 随着马斯克产业矩阵的协同效应逐步显现，以及更多AI应用进入实测阶段，行业或将迎来新一轮洗牌。未来，能够打通数据闭环、验证商业化路径的企业，或将在这场资本与技术的博弈中脱颖而出。

快科技4月29日消息，近日，云深处科技展示了全新的山猫M20中型轮足机器人，据悉，其专为杂地形和危险环境打造。 山猫M20是全球首款中型轮足机器人，结合了轮式和足式的运动优势，可滚可爬，能够在复杂地形和极端环境中高效作业。 它具备强大的地形适应能力，能够攀爬高台、上下台阶，并在沙地、水洼、崎岖山地等复杂环境中稳定行走。 这款机器人站立尺寸为0.8*0.5*0.6m，整机重量33kg，配备96线激光雷达，支持360度×90度超大视野范围，具备全向避障能力，可攀爬最大高度80厘米单级台阶。 具备IP66防护等级，可在-20℃至55℃的温度范围内正常作业，有效负载15kg，极限负载50kg，最高运动速度可达5m/s，续航时间3小时，最远能跑15km，而且支持热插拔电池设计，作业过程中可高效换电无需停机。 官方表示，山猫M20适用于多种复杂环境和行业应用。 电力巡检：代替人工进入难以抵达或存在安全隐患的区域进行检查； 消防应急：在救援行动中协助人员进入危险区域； 物流配送：适应复杂地形，确保货物及时送达； 科研探索：深入未知区域，为科研人员提供数据和样本。

最近，路虎官方宣布了旗下新款的路虎揽胜 EV（ Range Rover E）即揽胜纯电版车型已经完成了发布前的第二轮冬季测试。 这次冬季测试主要是为了验证新车的热管理系统，确保它在零度以下的极端温度中能够加热机舱并保持快速充电。 在去年夏天，也曾经有外媒报道过，新的路虎纯电车型曾经在阿联酋的沙漠中进行高温测试，我们大致总结了从两次测试中曝光的一些信息。 新款的揽胜将是捷豹路虎品牌第一款搭载动力电池和使用电机驱动的车辆，使用了捷豹路虎的铝制密集型 MLA-Flex 架构，该架构可以在一条装配线上生产纯电、燃油、混动三种车型。同时捷豹路虎承诺，它将和燃油版本一样提供「无处不在」功能，即超过任何其他豪华电动 SUV 的牵引力、全地形的通过能力以及可以涉水超过 850 mm 深度。 同时该公司也暗示路虎揽胜 EV 将提供和现有 V8 相当的性能，有内部消息称路虎揽胜 EV采用了一对完全自研的永磁电动机，采用碳化硅逆变器，零百加速可以达到 4.5s。 同时路虎也为新车开发了一套智能扭矩管理系统，该系统取代了传统的基于 ABS 的牵引力控制系统。据说这套新的系统可以通过将动力转移到每个电动机来改善越野牵引力控制，将扭矩反应时间从大约 100ms 缩短到低至 1ms，这将为新车带来更强大的四轮驱动能力和越野潜力。 新纯电车型的的悬架几何形状、离地间隙、车顶线高度、突破和离去角都与燃油版本相同，但是在燃油版的空气悬架上增加了双级减震器。 在电池方面，路虎揽胜 EV大概率将使用其母公司塔塔正在计划的新萨默塞特超级工厂生产的电池组，可能是 117KW·h 的容量，并支持 800V 架构和 350kW 的峰值充电功率，这块电池加持下的续航里程估计也将超过 500km。 同时也有消息表示，和奔驰计划中的「Little G」一样，路虎也在计划推出一款更便宜也更紧凑的「Baby Defender」。 至于价格，路虎官方倒是很诚实。 路虎永远不会便宜。 这倒是很契合路虎这两年低端车型没人买，但高端车型销量却不断增长的现状。 2024 年全年，整个路虎车系在国内的销量约 3 万多台，整体市场份额确实下降了很多。但是其高端SUV 车型路虎揽胜却逆势增长了 6%，24 年全年销量达到了 19825 台，高居百万级豪华 SUV 销量榜首，更在 150 万级以上超豪华 SUV 市场连续 27 个月蝉联销售冠军。 ▲ 现款路虎揽胜 就是不知道姗姗来迟的纯电版揽胜还能不能让大哥们满意。

东风纳米 06 在 29 号开启了预售，有 Air、Pro 和 Ultra 三种配置，预售价为 8.99 万元——11.99 万元，预售开启后一小时卖了 11601 台。 虽然最近看了不少个性化车型，但我还是得说，东风纳米 06 是一辆很独特的「精致小车」。 什么叫「精致小车」？除了小巧以外，更重要的是设计考究，以及有和同价位其他产品完全不同的个性特征。 一如选择 MINI 的人几乎不会考虑宝马 X1 一样，选择这辆东风纳米 06 的人也大概率不会选择五菱星光。 纳米 06 的外观设计更是在精致中代入了不少稳重。 4.3m 的车长，1.86m 的车宽，1.6m 的车高，同时拥有 2715mm 的轴距，整辆车空间表现不错。 设计师为了避免了传统SUV的笨重感，用了大量的几何线条修饰车身，同时通过前脸的T型光轨前大灯、三角晶塔尾灯、几何拼色后视镜以及隐藏式的门把手等等设计，让整车的科技感和未来感都强了不少。 再搭配上纳米 06 已清新活力为主题的色调，整辆车那种活力、热情洋溢的感觉一下子就出来了。 东风自研的「天元座舱」也营造了不错的精致感，纳米 06 这次使用了高通 8155 的座舱芯片，配备了一块 8.8 寸的液晶仪表和 12.8 寸的悬浮中控屏，同时在中控台和侧门音响的位置都加上了 LED 的动态氛围灯，专属的 HMI 车机界面也年轻化了不少，同时也增加了随行小助手、小憩模式、智能语音交互等实用功能。 当然最能反应这台车「灵魂」的还是其针对户外场景的优化。 纳米 06 的后尾箱采用了天地门设计，地门打开后可拓展成 440mm×950mm 的桌板，能承重150公斤，既可以放露营装备，也能坐两个人看星空。想象一下，在郊外的草地上，打开地门，摆上咖啡机和投影仪，确实还挺有感觉的。 同时纳米 06 的前后排座椅都能实现完全放平，组成一张 2 米长的沙发床，再配合上1337mm * 891mm 的全尺寸天幕，无论是露营时的临时休息，还是长途旅行中的小憩，体验感都不错。 后备箱的基础容积是 500L，后排座椅放倒后能拓展到 1040L，装下全家的行李或露营装备都不在话下。 纳米 06 甚至为车主定制了专属的「自在露营模式」，这个模式开启后，座椅会自动放倒，空调也会调成恒温模式，同时对外放电功能也会打开，省去了不少繁琐的操作过程。 当然作为一台年轻取向的车，操控、补能速度以及智驾表现都是消费者关注的重点。 其动力采用高效单电机驱动，峰值最高可达 135kW，峰值车速 150 km/h，同时配备了马赫 E 电池和3C 超级快充技术，电量从 30% 快速充至 80% 约需 18 分钟。 在智驾上，纳米 06 搭载了东风的「天元智驾」，搭载了 2 个前视惯导双目摄像头（800 万像素H100° 广角+IMU），可以实现高快领航 NOA、记忆领航辅助、跨层记忆泊车和手机泊车辅助等功能，也支持了异形车、雪糕筒、水马、石块等任意类型障碍物检测和避让，可以实现更强的驾驶安全性。 纳米 06 在安全性上这次算是下了血本。 主动安全上除了全系标配前方碰撞预警（FCW）、紧急制动辅助 (AEB）、车道偏离预警（LDW）和车道保持辅助（LKA）外，在高阶车型上还搭载了紧急车道保持辅助（ELKA）和紧急转向辅助（紧急避让辅助ESA）等功能。在电池、热管理、车身等被动安全方面，东风纳米 06 也针对性做了优化，比如通过可变吸能区与刚性过渡区的协同防护结构，以及电池舱体融入底盘传力路径设计，达到C-NCAP五星级碰撞防护标准。首创的中央集成式电气架构，也将关键高压部件置于碰撞保护区，在整车碰撞时，确保电气系统功能正常。 东风自己对纳米 06 的受众画像调研的相当清楚，整车所有的卖点功能都是为了最大化实现他们的诉求。 初建家庭年轻首购客户，居住于新一线、二三线城市；他们理性务实，愿意为生活品质付费，同时，家庭责任与个性追求之间达成高度统一；职业主要是民营/个体户/职员/中基层管理者族，用车场景多为日常通勤接送家人/购物/郊游等。 纳米 06 在市场上的竞争对手不算多，主要有比亚迪元 UP（指导价9.68万-11.98万元）、五菱缤果PLUS（指导价7.58万-9.88万元）等。