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美团50亿收购叮咚买菜,难道是冲着京东来的?
没有一丝丝防备,就在刚刚,中国生鲜前置仓迎来了大变。 美团宣布将用 7.17 亿美元,全资收购叮咚买菜的国内业务。 当看到这个的数字时,我不禁恍惚了一下。要知道 2021 年风光上市时,叮咚买菜的市值一度接近 90 亿美元。如今打拼 5 年,却换来了一折甩卖。 但来不及替叮咚缅怀了,老大和老二一联手,美团这不是无敌了吗?如果按照 GMV 来计算,那么美团合并之后,市占率有可能突破 65%。 先不说反垄断的重拳打不打他们,难道就没有其他同行出来和美团争一争吗? 其实之前业内一直有风声,大概一个多月前就开始传叮咚要卖。 但当时说的是,京东在和叮咚周旋洽谈。他俩谈收购,很多人是理解的,因为在前置仓这块京东入场晚,正急需一个成熟的盘子来补课。 结果谁都没想到,最后却是美团拿下了。 不光是你我,连叮咚买菜不少员工,也在奇怪。所以叮咚买菜创始人梁昌霖为此专门发了一条公开信,来回应这次收购。 那么到底为什么要收购,收购之后又会带来什么影响呢?差评君也帮你一件一件理清楚。 咱们先聊聊,叮咚为什么要卖。 其实从账面上来看,叮咚买菜作为行业里率先盈利的佼佼者,日子应该美滋滋才对。 2025 年三季度,营收 66.6 亿元人民币,创历史季度最高。同时,净利润有 0.8 亿元人民币,实现了连续 7 个季度 GAAP 标准下盈利。 但梁昌霖却似乎早有出售的想法,据晚点报道,他之前就在内部向管理层成员透露,国内的生鲜前置仓,已经不再适合创业公司玩了,大公司入场会做得更好。 因为一般来说,等规模扩大,基建搭好后。成本就能随着单量降低,日子就能好过起来了。 可是干着干着,梁昌霖发现,这个模式在生鲜前置仓这走不通。卖得更多了,盘子铺得更大了,但履约成本却始终就是打不下来。 这是生鲜前置仓本身模式所带来的致命缺陷。根据华泰证券此前的测算,单个前置仓如果要够到盈利,必须满足日均 1500 单,同时客单价要做到 75 元。稍有不慎,无法达标,就会持续亏钱。 所以你仔细看看,会发现叮咚每一笔钱都是咬牙省出来的。 为了保利润,叮咚断臂撤退,放弃全国化的目标。陆陆续续撤出了川渝、广深等部分不盈利或竞争激烈的市场,彻底死守“ 长三角 ”大本营。 即便是长三角地区,只要经营不善,那么店铺也照关不误。 同时,把水电费、包装损耗、配送路线都优化到极致,整天都在想怎么能再省一点。比如生鲜周转天数从 5-7 天压到 2 天,再比如搞自动化检测,把人工复核工作量压低 90%等等。 而在叮咚死守盈利线的同时,京东、美团各家大厂都还在虎视眈眈。 人家大厂略施小计,就抵过你几年的努力。小象超市明明起步最晚,却在 2024 年就超过了叮咚买菜,把 GMV 做到了近 300 多亿。 仅仅是 2024 年,就以七天一站点的扩张速度,把前置仓数量从 600 多个拉到了 800 个。同时把仓库从 400 平方米小仓升级成了 800-1000 平方米大仓。SKU 也同步扩张到了 1 万多件,已经接近线下超市的水平。 前有小象、盒马在全国铺盘子,后有朴朴死死守住华南市场,叮咚找不到更好的增长空间。2025 年 Q1 增速第一次降到了个位数,今年前三季度整体增速都远低于 2024 年。 所以与其最后和这些人死撑,不如卖身求安稳。 那么既然叮咚看起来问题也不少,美团又为什么要花这笔钱收购呢? 第一,这是王兴点名的美团未来十年发展的重中之重。 在今年 2 月份的内部会上,美团 CEO 王兴给下个十年列了三个方向 —— 食杂零售、国际化和科技,其中食杂零售是排在第一位的。所以小象超市是一定砸钱也要拿下的高地。 商务部预计 2026 年即时零售市场破万亿。美团不可能把这个主战场让出去。小象超市+叮咚,就是美团在生鲜即时零售领域的" 双保险 "。 那么第二点,就是花钱买地,彻底统治长三角,这也最核心的商业逻辑。 美团的小象超市虽然冲劲很猛,但优势兵力主要集中在北京和深圳,这两个城市贡献了它约 50% 的单量。 叮咚虽然规模比不上小象,可在长三角地区的统治力是响当当的。 尤其是在生鲜电商的诺曼底【上海】,渗透率极高。有 300 个前置仓( 美团是 120 个 ),单日仓均单量接近1700 单。2025 年三季度上海区域 GMV 同比增长24.5%,江浙区域高达40%。 现在拿下了叮咚,美团就彻底统治了中国消费力最强的长三角生鲜市场。从此,北上广深,尽入彀中。 第三个原因,馋叮咚的家底,叮咚能补足小象供应链和品牌不足。 作为 2017 年起家的老牌玩家,叮咚内功练得极好,模式做得很重,供应链也玩得很溜。 梁昌霖在公开信里,专门提到,叮咚 85% 以上的生鲜都是源头直采,同时建立了 12 家自营工厂,有像“ 叮咚大满冠 ”、蔡长青、叮咚好食光等多个自有品牌。 甚至手上还有 2 座自营农场,就比如你老是能看到的黑猪肉就是来自叮咚自己的农场,已经占到了猪肉消费的 37% 以上。 这些都是对前置仓这门生意来说,非常重要的省钱环节,你直采、自营,既保证了质量,又避免中间商赚差价。 所以,叮咚的毛利率能做到接近 30%,比同行高 5-10%。同时,叮咚还有 1000+ 的前置仓和实打实的 700 万月活用户。 除了这些摆在明面上的理由外,这笔交易背后似乎还有更深的博弈——防御京东。 之前就有京东要收购的消息爆出来,美团这次出手,很可能是为了截胡。 原本美团觉得不用急,并不打算收购朴朴或是叮咚中的任何一家。小象超市已经是行业第一,GMV 做到了近 300 亿,而且叮咚他们的模式美团也已经走通了,接下来就是烧钱慢慢耗了。 结果京东下场,不仅计划年底就在北京搞 100 个店仓,还悄悄地和叮咚牵上手,准备收购对方。 和叮咚、朴朴这些创业品牌烧钱,美团可以耗得起。可如果京东收购后拿到叮咚的基建和资源,再往池子里撒钱,就不是一时半会能结束的。 自己的失败固然可惜,但对手的成功,更让人刻骨铭心。与其让京东拿到武器来打自己,不如自己先下手为强。 所以一个想买,一个想卖,这门生意就什么一拍即合了。 不过,后续双方估计要磨合的地方还不少。叮咚买菜和小象超市从业务上来说,其实重合度没那么高。 叮咚主要就是做生鲜类,而小象超市属于啥都有,啥都卖的大仓,有上万个 SKU。 叮咚原有的供应链和模式,没法直接给小象复用。到底要怎么让这笔收购最优化,可能后面还得慢慢琢磨。 不过可以肯定的是,如果交易真的完成,那么叮咚的卖身也标志着前置仓赛道一个重量级独立玩家的落幕。 尽管叮咚退场,巨头登顶,这是再合理和正常不过的商业宿命。 可是很多网友也都为叮咚觉得惋惜。虽然官方说不会干涉正常经营,但很多人已经在担心叮咚会不会受影响。 因为叮咚上面似乎总是会刷新出一些很神奇的东西,比如给猫咪观赏用的螃蟹,也被网友们叫做猫咪的电视机,再比如什么薄切鳄鱼肉、一支棕榈叶、一把香蒲棒子等等。 这些有趣的产品,以后也不知道还能有多少。 梁昌霖用 8 年长跑,证明了前置仓并非伪命题。但也用亲身经历证明了,想要持续盈利,到底还有多少路要走。 面对巨头们成熟的商业模式、运作效率和无情的钞能力,差评君也说不清,得是多深的护城河,才能摆脱这样的命运。 很可惜,但这或许也是注定的结局。作为一个用户,差评君也只能祝福叮咚的未来一切都好了。 撰文:star 编辑:莽山烙铁头 & 面线
消息称苹果考虑使用聚酰亚胺薄膜制造iPhone Fold可折叠手机,以提升屏幕耐用性
IT之家 2 月 6 日消息,据韩媒 TheElec 报道,苹果正在考虑为其计划于今年晚些时候推出的折叠屏 iPhone 选用聚酰亚胺(PI)薄膜,作为超薄玻璃(UTG)表面的保护层材料。 消息人士称,苹果目前正在评估 PI 薄膜和 PET(聚对苯二甲酸乙二醇酯)薄膜两种方案,不过事实上苹果最终选择透明 PI 薄膜的可能性更高。 作为对比,三星目前为其折叠屏手机使用“UTG 玻璃 + PET 膜”搭配,事实上三星在 2019 年推出 Galaxy Fold 初代时,使用的是 PI 材料,到了第二代产品,才调整为 PET 方案。与 PI 相比,PET 在显示通透性和观感上更有优势,但耐用性相对较弱。 因此,如果苹果选择在 UTG 上搭配 PI 保护膜,很可能是为了在折叠屏结构和材料组合上与三星形成差异化。PI 薄膜成本高于 PET,但具备更高的表面硬度和更强的抗划伤能力。 供应链方面,韩国厂商可隆工业(Kolon Industries)被认为有机会成为透明 PI 薄膜的供应商,该公司将相关产品称为“无色 PI”。可隆工业在 2020 年前就已建设 PI 薄膜产线,不过随着 UTG 成为折叠屏主流方案,PI 薄膜的使用比例明显下降,仅在部分机型中少量应用。作为对比,三星 2019 年的初代 Galaxy Fold 采用日本住友化学提供的 PI 薄膜方案。
追觅造车最靠谱的一集 结果是当改装厂?
关于追觅要造车这件事,脖子哥已经想写很久很久了。只不过此前因为实锤的信息实在太少,追觅对汽车业务的规划又太大太复杂,导致我一直不知道从哪写起。 而就在昨天,契机出现了。 昨天晚上,追觅搞了一场名叫 “ 追觅之夜 ” 的大型演唱会+发布会。除了非常豪华的嘉宾阵容,活动上最大的亮点,是他们又提到了自己的造车计划,顺道也给人们展示了从未官宣过的三台新车,的 PPT 。 和此前的几次的车型官宣一样,这仨车除了一张照片和简单的产品定位以外,并没有其他任何的信息,搞得很多兄弟看完,第一反应还是觉得追觅在给大伙画饼。 但在仔细品鉴过新车 PPT、翻看了之前针对追觅汽车的各种爆料之后,我却觉得昨晚的新车发布会,或许是追觅汽车截至目前最符合实际、最有希望落地的一集。 至少他们要怎么造车、要怎么靠造车赚钱的疑问,在我看来已经有了一小部分的答案。 是的没错,从追觅在去年八月底的时候正式宣布造车到现在,我愣是花了半年多时间,才搞明白了这个汽车业务上最基本的问题。 这和追觅造车之前过于离谱的产品目标脱不开关系。 去年的 8 月 28 日,此前主做扫地机器人的追觅突然表示,说自己要进军汽车制造领域,并且目标很高,要打造世界上速度最快的汽车,第一台车会对标布加迪威龙,还给到了疑似新车造型的剪影。 随后,追觅的老板俞浩在朋友圈公布了追觅车型的内外饰平面渲染图,并且表示新车会去拉斯维加斯参加 2026 年的 CES 国际消费电子展会。 也是在这个时候,俞浩的一段内部规划讲话曝光,说追觅的汽车业务将会分化成两个方向,一是追觅汽车本体,主要做的是对标布加迪的新能源超级跑车,另一个则是子公司星空汽车,做对标库里南和宾利的豪华车型。 虽说这些个目标和定位听起来有点像喝多了,但比较让人意外的是,在今年的 CES 上追觅答应过的新车还真就亮相了,还一次出了三台。一台来自追觅本体,另外两台则是来自追觅投资的子公司 KOSMERA 。 单论造型和性能数据,似乎确实很有对标布加迪的味道。但眼尖的朋友们应该也都能看出来,在昨晚的发布会之前,追觅汽车大概率还处在品牌造势的阶段,远没有达到造出实车的程度。 我之所以会这么说,一方面是因为从俞浩发布渲染图,到最后 CES 上的所谓实车展出,追觅汽车的整车造型设计始终没有保持统一,几乎就是一次一变样。 对应到汽车造型设计的流程,这其实就代表了,这台追觅布加迪大概率还没有完成内外饰的设计锁定( 确定内外观工艺和材料细节 ),从而开启后续工程车测试等其他开发流程的基础。 在 CES 和昨晚活动上亮相的多款实车,结合它们内饰无法观察的特点,我猜测,大概率就是设计评审末期常会用到的等比例油泥模型( 非全油泥材料,拥有骨架和真实材料包裹,并用柔性乙烯基贴膜模拟车漆、车窗材质 )。 代表着追觅布加迪目前还在选择的几个设计方向。 另一个能侧面证明追觅布加迪还在开发初期的,是类似新能源超级跑车这样的车型品类其实并不好做。 它们往往有着极长的开发周期和测试流程( 布加迪的混动新车陀飞轮在发布两年后的今天,依旧在进行道路测试 ),即使是新车开发压力最低的国内,和小米 SU7 一起立项的 SU7 Ultra 也用了接近 4 年的时间才和人们见面。 反观追觅布加迪这头,路测的消息没有,说好的上海和德国工厂也都还在选址阶段,距离实车下线估摸着真还有些距离。能不能造出来都另说,把它暂时当成个望不到头的大饼,我觉得并不过分。 然而,昨晚的新车不一样。 在追觅汽车刚发布的时候,友商媒体云见 Insight 发布了一篇追觅汽车有关的采访文章,里头提到了追觅汽车的星空汽车支线正在进行一个现有车型改造计划,准备将市面上已有的车型进行改造然后出口到海外。 昨晚的三台新车里头的两台,似乎就印证了当时的报道。 大伙再重温一下啊,这是追觅昨晚发布的星际 T08 和星际 T08L ,它们的下方,则是现在我们能在市面上买到的两款新能源 SUV 车型,东风猛士 M819 和猛士 917 。 除去包围部分有明显区别之外,追觅新车和猛士几乎就是一模一样。看得东风猛士的高管都忍不住发了一条吐槽微博:这不是,一样的嘛? 但我觉得,老哥的言论还是保守了。 脖子哥怀疑,就和当时贾老板选择改装魏牌高山做自己的新车一样,追觅的这两台新车就是基于猛士车型打造的 “ 改装版本 ” 。 如果真是这样,那追觅汽车在遥遥无期的自研车型之外,也在同时开展新能源汽车的定制业务。 抛开其他的因素不谈,我觉得至少从商业模式看,这个思路是可行的,而且非常挣钱。 要知道,虽然在国内还非常小众,但高端车型的定制业务在海外可已经发展得非常成熟了。 这类模式的核心其实就是在已有车型的基础上做改装和升级 —— 比如加上更帅的包围、更豪华的材料或者更猛的性能调校,把原始车型打造成更好、更贵的版本再卖给要求更高的车主们。 很多大伙耳熟能详的改装品牌,比如专供奔驰的 BRABUS 、现在已经被宝马收购的宝马专业户 Alpine,以及只做超豪华车碳纤维件改装的 MANSORY ,本质上都是类似的业务模式。 之所以会说这种思路可行且挣钱,一方面是相较于传统的造车卖车,定制化业务是个非常轻量化投资的方向。因为采用的是市面上已有的车型,品牌不需要做复杂的开发和验证,也不用担心产线搭建和和配件仓储。 需要做的只是开发配件,然后按订单需要采购车型、改装,然后交付。 另一方面,因为针对的是高溢价车型溢价最高的部分( 设计、用料等 ),所以定制厂商们开出来的价格往往都非常之高。 只要用户认可定制厂家的实力,那么单单改装的费用可能就会去到车价的 50% 以上,高的甚至还会超过车价。 就比如这几片 MANSORY 给法拉利 488 定做的包围套件,大伙猜猜要多少钱? 需要的投入的成本少,带来的溢价能力又非常强,追觅和贾老板都不约而同地会选择了这样的造车路线,这么一看是不是非常好理解了。 所以再回过头看追觅造车这件事,咱们是不是就能从各种饼锤夹杂的事情里,大概厘清追觅在干啥了。和前头提到的一样,追觅的汽车业务或许真的正在经历一场双线并行的发展: 挂着追觅 LOGO 准备造布加迪的品牌还在开发的早期阶段,距离最终量产可能还有很长一段时间。 不挂追觅标的星际汽车,目前看来是负担起了短期内给追觅带来可观收入的任务,走上了做新能源车定制出海的路线。 如果真是这样,那么追觅的汽车业务在我看来非但说不上天方夜谭,反而是在主机厂们都在卷量产车出海的时候,找到了一个更有小聪明的小众赛道。相比于追觅布加迪,我觉得这可能才是追觅汽车未来几年更值得关注的路线。 当然,希望这并不是我的一厢情愿。 毕竟在俞浩之前,这条路已经被法拉第未来的贾会计趟过一次了。而那台被改成移动大电视的魏牌高山除了发布的时候有点水花之外,已经很久很久没有反应了。 追觅如果想要在这条道上走得远,我有一计,改改仰望 U8 和极氪 9X ,当一波中国的 MANSORY 怎么样? 责任编辑:落木
ChatGPT和Claude同时大更新,不会给AI当老板的打工人要被淘汰
就在刚刚,硅谷 AI 圈上演了一出「火星撞地球」。 OpenAI 和 Anthropic 像约好了一样,同时甩出了自家的重磅更新:Claude Opus 4.6 和 GPT-5.3-Codex。 如果说昨晚之前,我们还在讨论怎么写好 Prompt 辅助工作;那么今天过后,我们可能需要学会如何作为老板去管理 AI 员工。 AI 造 AI,顺便接管你的电脑 就在昨天,Sam Altman 刚在 X 平台上凡尔赛了一把 Codex 的「百万活跃用户」里程碑。短短一天后,OpenAI 再次乘胜追击,扔出王炸—— GPT-5.3-Codex。 技术文档里藏着一句极具分量的话:「这是我们第一个在创造自己的过程中,发挥了关键作用的模型。」 说人话就是:AI 已经学会了自己写代码、自己找 Bug,甚至开始自己训练下一代的 AI 了。这种自我进化能力,也直接体现在了一连串跑分数据上。 还记得那个模拟人类操作电脑的 OSWorld-Verified 基准测试吗?前代模型只有 38.2% 的准确率,连及格线都够不上。但这次,GPT-5.3-Codex 直接跳涨到了 64.7%。 要知道,人类的平均水平也就 72%。这意味着,AI 距离像你一样熟练地甩鼠标、切屏、操作软件,只剩下一层窗户纸的距离。 而在 Terminal-Bench 2.0(命令行操作基准测试)中,它更是拿下了 77.3% 的高分,把 GPT-5.2(62.2%)远远甩在身后。 在覆盖四种编程语言,不仅抗污染,还全是真实世界的硬核工程难题的 SWE-Bench Pro 基准测试中,GPT-5.3-Codex 也表现出了 SOTA 水准,而且用的 Token 比以往任何模型都少。 OpenAI 甚至展示了它独立构建的能力: 在几天内,它从零构建了一款包含多张地图的赛车游戏 v2,顺手还搞定了一款管理氧气系统的深海潜水游戏。 最让我印象深刻的是 GPT-5.3-Codex 对模糊意图的理解。 在构建落地页时,它自动把年度计划换算成了打折后的月付价格,甚至还贴心地自动补充了用户评价轮播——这一切,都不需要你下指令。 OpenAI 的野心已经写在脸上了:以前微软常说 AI 将会成为人类的副驾驶(Copilot),但现在 AI 更想做那个能掌控方向盘、甚至能自己修车的司机。 对了,还有一个有趣的细节。 此前外界盛传 OpenAI 对英伟达的 AI 芯片颇有微词,但这次官方博客特地强调:GPT-5.3-Codex 的设计、训练和部署都在 NVIDIA GB200 NVL72 系统上完成。 这一波高情商的「感谢英伟达」,属实是给足了黄仁勋面子。 告别「金鱼记忆」Claude 迎来绝地反击 在 GPT-5.3-Codex 发布的前后脚,Anthropic 也端出了自己的春节大礼包。 坏消息是,大家期待的 Claude「中杯」Sonnet 模型没有更新;但好消息是,Anthropic 直接端出了「超大杯」—— Claude Opus 4.6。 相比于 OpenAI 在行动力上的激进,Anthropic 今天发布的 Claude Opus 4.6 则是在思考力和可靠性上死磕。 很多企业用户都有一个名为 Context Rot(上下文腐蚀)的痛点:号称支持 200k 上下文,但塞进去的数据一多,AI 就开始顾头不顾尾。 这次,Claude Opus 4.6 拿出的数据简直是「降维打击」。 在 MRCR v2(长文本大海捞针)测试中,Claude Opus 4.6 的召回率高达 76%。 作为对比,上一代 Sonnet 4.5 只有惨不忍睹的 18.5%。从某种程度上说,这是一个从基本不可用到高可靠的质变。 这是因为 Claude Opus 4.6 首次引入了真正可用的 1M 上下文窗口。 这意味着什么?意味着你可以把几百页的财报、几十万字的代码库直接扔给它,它不仅能读完,还能精准地告诉你第 342 页脚注里的那个数字有问题。 此外,它现在还支持最高 128k 的输出 Token。什么概念?你可以让它一次性写完长篇研报或复杂的代码库,而不用因为字数限制被迫截断。 除了记性好,Opus 4.6 这次还在智商上实现了碾压: 在 GDPval-AA(一项针对金融、法律等高经济价值任务的评估)中,Opus 4.6 的 Elo 得分比业界第二(OpenAI 的 GPT-5.2)高出了整整 144 分,比前代更是高出 190 分。 在复杂的多学科推理测试 Humanity's Last Exam 中,它领先所有前沿模型。 在测试寻找互联网「难找信息」能力的 BrowseComp 中,它同样表现最优。 通过这些数据,Anthropic 似乎在传递一个信号:如果你要写代码,去隔壁找 OpenAI;如果你要处理复杂的商业决策、法律文书或金融分析,Claude 才是唯一的选择。 更让打工人眼前一亮的是它的生产力功能。 一方面,Anthropic 这回直接把 Claude 塞进了 Excel 和 PowerPoint。它能根据 Excel 数据直接生成 PPT,不仅保留排版风格,连字体和模板都能对齐。在 Claude Cowork 协作环境中,它甚至能进行自主多任务处理。 另一方面,Anthropic 顺势在 Claude Code 中推出了实验性的 Agent Teams 功能,让普通开发者也能体验这种「指挥千军万马」的感觉: 角色分工:你可以指定一个 Claude Session 担任 Team Lead(组长),它不干脏活累活,专门负责拆解任务、分配工单、合并代码;其他的 Session 则是队友(Teammates),各自领任务去干。 独立作战:每个队友都有独立的上下文窗口(不用担心 Token 爆炸),它们甚至能背着你互相发消息(Inter-agent messaging),讨论技术细节,最后只把结果汇报给组长。 并行赛马:这东西有什么用?想象一下查一个顽固 Bug,你可以生成 5 个 Agent,分别验证 5 种不同的假设,像「赛马」一样并行排雷;或者在 Code Review 时,让一个队友扮「安全专家」查漏洞,一个扮「架构师」看性能,互不干扰。 为了展示 Opus 4.6 的极限,Anthropic 的研究员 Nicholas Carlini 搞了个疯狂的实验:Agent Teams(智能体团队)。 他没有亲自写代码,而是扔了 2 万美元 的 API 额度,让 16 个 Claude Opus 4.6 组成一个「全自动软件开发团队」。 结果在短短两周内,这群 AI 自主进行了 2000 多个编程会话,从零手写了一个 10 万行代码的 C 语言编译器(基于 Rust)。 这个 AI 写的编译器,还成功编译了 Linux 6.9 内核(涵盖 x86、ARM 和 RISC-V 架构),甚至跑通了 Doom 游戏。 虽然它还不够完美(比如生成的代码效率不如 GCC),但这个案例也表明我们不再是和 AI 一起编程,而是看着一个 AI 团队自主协作、查错、推进项目。 此外,它还学会了 Adaptive Thinking(自适应推理),能根据难度自己决定「想多久」。加上新增的「智能强度」控制,你可以在 Low 到 Max 四档之间切换。 定价方面,Anthropic 这次很良心,维持在每百万 Token $5/$25 的基础定价。看来是为了抢占企业级市场,铁了心要和 OpenAI 卷到底。 一个是激进天才,一个是靠谱老牛 知名 AI 评测人 Dan Shipper 在第一时间搞了个「盲测」(Vibe Check),他的评价非常精准: Claude Opus 4.6 是「高上限,高方差」(High Ceiling, High Variance)。 它像是一个才华横溢但偶尔跳脱的天才。在测试中,它直接解决了一个让 iOS 团队卡了两个月的功能难题;在 LFG Benchmark 中拿到了 9.25/10 的高分。 但它偶尔也会「过度自信」,一本正经地胡说八道。如果你需要突破性的灵感,选它。 GPT-5.3-Codex 则是「高可靠,低方差」(High Reliability, Low Variance)。 它像是一个经验丰富、绝不掉链子的资深工程师。推理速度提升 25%,几乎不犯低级错误,稳健得让人心安。 虽然在创造性任务上略逊一筹(LFG 得分 7.5/10),但在日常的 Coding 和运维任务中,它是最高效的老黄牛。 当然,比起选择哪款模型,更重要的是,当 ChatGPT 可以自主修 Bug 甚至操作你的终端,当 Claude 可以一次性吞吐海量文档并精准定位细节时,Prompt Engineering(提示词工程)的重要性正在下降,而 Agent Management(智能体管理)的能力开始浮出水面。 我们不再需要像教小学生一样,把指令拆解得碎碎念。相反,我们需要做的,是学会如何以管理者的身份,去定义目标、审核结果、以及决定在什么时候,把什么任务交给哪位 AI 员工。 这就是 2026 年的新职场。你的团队里混入了一群硅基天才,而你是唯一的碳基老板。
新势力销冠年会“拉胯”,85亿大佬直面组织短板
刚刚拿下2025年新势力销冠殊荣的零跑汽车,却因湖州的电子产品线年会“拉胯”引发员工吐槽。 据公开报道,此次员工对年会的吐槽涉及餐饮、会场环境等多个方面,如年会中午不提供正餐、HR建议员工自备干粮,以及会场无空调、厕所数量不足、热水短缺等问题。 争议发酵后,零跑汽车管理层迅速作出回应。2月2日深夜,公司创始人、董事长朱江明发布内部信,承认年会让部分员工体验不佳、受了委屈,并表示将启动全面复盘。 此次年会所引发的争议,其实并非简单的活动组织疏漏。朱江明在信中提到,筹办团队选择工厂仓库作为年会场地,这种成本意识本身是值得肯定的,但前提是把事情做好,让员工满意、让用户满意。 而此次年会没能把握好这方面的平衡,成本控制与员工关怀之间的失衡,成为了这场风波的导火索。 风波之外,零跑汽车在2025年的市场表现堪称惊艳,其力压一众竞争对手,强势问鼎新势力年度销冠。 不过,2026年第一个月,零跑汽车却没能守住销冠宝座,单月销量环比下滑近五成,还被小米汽车反超。 目前,零跑汽车主要依靠中低端车型实现销量突破,在高端车型领域尚未站稳脚跟。 有分析指出,高端市场不仅是车企品牌形象的重要支撑,也是提升利润空间的关键所在。如果零跑汽车不能在高端车型市场取得突破,未来的发展可能会受到一定的限制。 天眼查显示,零跑汽车于2022年登陆港股。截至2月5日收盘,零跑汽车的最新市值为589.48亿港元。而在去年10月揭晓的《2025胡润百富榜》中,朱江明也以85亿元的财富登榜。 年会“拉胯”引员工吐槽,“一把手”正视组织短板 1月30日,零跑汽车在湖州举办电子产品线年会。这本是一个旨在振奋员工士气、凝聚团队力量的活动,但零跑汽车却因一系列欠妥安排引发吐槽。 从员工爆料的信息来看,年会的餐饮安排首先成为争议焦点。有员工表示,年会中午不提供餐饮,HR建议大家自备干粮。 会场硬件设施的不足,同样让员工不满。1月底的湖州气温较低,但员工反映年会现场没有空调。同时,厕所数量严重不足,热水供应跟不上,会场音响效果也很差。 更让员工无奈的是天气因素与活动安排的冲突,年会当天恰逢下雨,而部分环节却被安排在临时搭建的户外棚子中。 这场吐槽风波在社交平台发酵后,迅速引发外界广泛关注。2月2日深夜,零跑汽车创始人、董事长朱江明发布内部信进行回应。 在信中,朱江明没有回避问题,承认汽车电子的年会“让部分员工体验不佳、受了委屈”,并直言此次活动暴露了公司组织能力的短板,必须正视。 同时,朱江明表示,公司将对这次年会启动全面复盘工作,对从筹备到执行的全流程进行优化,“要让每个员工都能真正感受到公司的温度”。 对于此次年会引发的争议,零跑汽车方面后续也回应称,本次年会中午确实未提供正餐,但准备的晚餐十分丰盛。 菜单显示,年会晚餐共有6道凉菜、17道热菜、1份水果拼盘,热菜中有佛跳墙、龙虾、甲鱼、石斑鱼等。 关于年会奖品,零跑汽车方面则表示,网传“只有蓝牙鼠标”的说法并不准确,存在以偏概全的情况,实际上奖品种类丰富且价值可观。 具体而言,年会奖品分为幸运奖、三等奖、二等奖、一等奖、特等奖和超级大奖,分别为500份蓝牙鼠标、100份电动牙刷和100份手环、50份无线耳机和50份吹风机、25份咖啡机和25份多功能锅、10份大疆云台相机、20份iPhone17。 有观点认为,新能源汽车产业较为依赖技术创新,核心团队成员的稳定性和持续性,不仅影响团队的效率和凝聚力,还直接关系到企业的长远发展和竞争力。而企业的文化氛围和价值观对团队成员的留存有重要影响,良好的企业文化能够增强员工的归属感,降低流失率。 问鼎去年新势力销冠,开年单月销量环比“腰斩” 此次年会被吐槽“拉胯”的背后,零跑汽车去年其实在销量上打了一场漂亮的胜仗。 零跑汽车官方披露的销量数据显示,2025年,零跑汽车全年累计交付量超59.65万台,同比增长103%,在一众新势力车企中脱颖而出,成功斩获销冠殊荣。 尽管已经登顶新势力销冠宝座,但与传统头部车企相比,零跑汽车仍存在较为明显的差距。比如,比亚迪、吉利、长城汽车去年全年的销量分别达到460.24万辆、302.46万辆和132.37万辆。 而2026年开年,零跑汽车未能守住刚刚到手的销冠之位。今年1月,零跑汽车全系交付新车32059台,同比增长27%,但环比去年12月的60423台下滑46.9%,销量几近“腰斩”。 同期,小米汽车交付量超过3.9万台,领先零跑汽车约7000台。 从具体车型的销量结构来看,零跑汽车的销量主要依赖中低端车型,高端车型缺位明显。 2025年,零跑C系列年度销量突破33万台,在全年销量中占比超过一半。其中,C10销量突破159000台、C11销量95000台、C16销量78060台。 由此可见,零跑C系列已成为零跑汽车的主力销售车型,但这些车型基本为20万以下的中低端车型。 同时,零跑汽车也是目前头部造车新势力中为数不多在售车型里没有30万以上车型的企业。由于车型市场定位偏向中低端,零跑汽车的新车交付均价低于不少同行,外界还曾戏称其为“半价理想”。 不过,零跑汽车也有意进军高端市场,寻求新的增长点。据悉,公司定位30万级高端市场的D系列,作为零跑十年技术集大成之作,首款旗舰SUV D19已于2025年四季度亮相,计划于2026年4月上市,首款旗舰MPV D99亦将于2026年内上市。 在业绩层面,零跑汽车在2025年第三季度表现出色。该季度,零跑汽车实现收入194.5亿元,同比增长97.3%,这主要得益于整车及备件交付量的提升,带动整车相关服务收入同步增长。 利润方面,去年第三季度,零跑汽车的本公司权益持有人应占利润为1.5亿元,而2024年同期为亏损6.9亿元,2025年第二季度为盈利1.6亿元。 对此,零跑汽车解释称,同比盈利增加,主要由于整车销量的增加及单车收益能力的优化;环比盈利下降,则主要由于费用开支的增加以及其他收益的下降。 在费用支出方面,由于零跑汽车加大研发投入力度并扩张研发团队,2025年第三季度,其研发开支为12.1亿元,同比增长55.4%。 同时,随着广告宣传投放力度的加大以及销售团队的同步扩张,公司该季度的销售开支为9.5亿元,同比增长73.2%。 此外,伴随业务扩张带来的行政团队扩充以及相关税费的增加,零跑汽车的行政开支同比增加86.7%,达到6.3亿元。 资金方面,零跑汽车目前在手资金充裕。截至2025年9月30日,公司的现金及现金等价物、受限制现金、按公允价值计入损益的金融资产及银行定期存款结余为339.2亿元。 朱江明肯定“成本意识”,但“前提要把事情做好” 近年来,新能源汽车行业的竞争态势愈发白热化,呈现出群雄逐鹿的激烈局面。 中国汽车工业协会数据显示,2025年,我国汽车产销分别完成3453.1万辆和3440万辆,同比分别增长10.4%和9.4%。 其中,新能源汽车产销分别完成1662.6万辆和1649万辆,同比分别增长29%和28.2%,新能源汽车新车销量达到汽车新车总销量的47.9%。 另据乘联分会披露,2025年12月,新能源车在国内总体乘用车的零售渗透率达59.1%,较上年同期提升9.6个百分点。 在乘联分会秘书长崔东树看来,由于新能源免征购置税政策到期,新能源车呈现出高于燃油车增速32.6个点的较强增长态势。同时,新能源车渗透率近60%,也意味着市场进入“新能源主导”的新阶段。 有分析指出,目前,新能源汽车行业逐步告别早期的野蛮生长阶段,市场竞争从单纯的“规模比拼”转向“质量深耕”。而精细化的管理能力成为新能源车企能否穿越行业周期、在激烈竞争中拉开差距的关键所在。 在此背景下,成本控制也顺势进入精准化阶段,成为各大车企维持自身竞争力的重要手段之一。作为新势力阵营中的头部玩家,零跑汽车也不得不直面成本控制这一关键问题。 在此次发布的内部信中,朱江明也提到,筹办团队出于成本考虑,想到用工厂仓库开年会,这种成本意识本身是值得肯定的,但前提是要把事情做好,让员工满意、让用户满意。 据悉,零跑汽车坚持全域自研战略,核心零部件自研自制比例高达65%,这一模式使其得以掌控关键环节成本,在将零部件环节10%毛利率让渡给终端市场的同时,仍能维持14%至15%的整车毛利水平。 2025年三季报显示,去年第三季度,零跑汽车的销售成本为166.3亿元,较2024年同期的90.5亿元增加83.6%,较2025年第二季度的123亿元增加35.2%。同比和环比增长主要由于销量增加,而持续进行的成本管理则抵消了部分增幅。 值得一提的是,零跑汽车的毛利率在此期间也得到了显著提升。去年第三季度,公司毛利率为14.5%,而2024年同期为8.1%,2025年第二季度为13.6%。 零跑汽车表示,公司毛利率的同比改善,主要由于销量上升带来的规模效应,持续的成本管理,产品组合的优化,及其他业务的收入;环比改善主要由于产品组合的优化及持续的成本管理。 然而,去年下半年以来,全球存储行业迎来普遍涨价潮,内存价格飙升的影响从手机、电脑等消费电子领域逐渐蔓延至汽车领域。 2025年12月,理想汽车供应链副总裁孟庆鹏在2025第十届新汽车技术合作生态交流会上预警,2026年汽车行业可能面临存储芯片供应危机,满足率或许不足50%。 同月月底,长安汽车总裁赵非也提到,存储、智算等各类芯片都可能遭遇“黑天鹅”。 进入2026年,蔚来董事长李斌、小米集团董事长雷军、深蓝汽车董事长邓承浩也接连表示,内存芯片涨价导致每辆车的成本上涨千元。 作为新势力赛道的一员,零跑汽车也不可避免地要承受存储芯片价格上涨带来的成本压力。 展望未来,零跑汽车如何平衡发展速度与内部管理之间的关系、有效化解业绩隐忧,将成为其维持头部地位、实现可持续发展的关键所在。
史无前例:美国Artemis II任务宇航员获准携带iPhone等个人设备记录绕月之旅
IT之家 2 月 6 日消息,美国宇航局(NASA)局长贾里德 · 艾萨克曼(Jared Isaacman)昨日(2 月 5 日)在 X 平台发布推文,宣布解除长期存在的禁令,在未来航天任务中允许宇航员携带个人电子设备。 IT之家查询多家媒体报道,大部分对此解读为未来宇航员可以携带 iPhone(尚不清楚机型限制)和安卓手机参与航天任务。 在此新规实施前,NASA 对太空摄影器材的认证流程极为繁琐且漫长。艾萨克曼强调,新规的目的是赋予机组人员更便捷的记录工具,让他们能以第一视角捕捉珍贵瞬间,并向世界分享更具感染力的影像。 据科技媒体《Ars Technica》指出,此前预定用于“阿耳忒弥斯 2 号”(Artemis II)载人绕月任务的最新相机是 2016 年发布的尼康单反,随行配备的更是十年前的 GoPro 运动相机。 美国宇航局此前坚持使用老旧技术(如轨道上仍大量使用 G3 PowerPC 处理器),主要是担忧现代电子设备难以通过抗辐射测试。 此次解禁将直接惠及两大核心任务。首先是 Crew-12 任务,这是 NASA 与 SpaceX 合作的常规任务,旨在将四名宇航员送往国际空间站(ISS),以填补 1 月初因医疗撤离导致的人员空缺,恢复空间站的满员运行。 更为引人注目的是“阿耳忒弥斯 2 号”(Artemis II)任务,这是 NASA 五十多年来的首次载人月球任务。该任务原定于 2 月发射,因氢气泄漏推迟,现定于 3 月执行,四名宇航员将携带 iPhone 完成为期 10 天的绕月飞行。 事实上,这并非 iPhone 首次进入太空。早在 2011 年,两部 iPhone 4s 就曾随最后一次航天飞机任务升空。 此外,Apple Watch、AirPods、iPad 等苹果产品也曾多次现身各类太空任务。1991 年,一台 Macintosh Portable 便携式电脑更是在“亚特兰蒂斯号”上发出了来自太空的第一封电子邮件。
今年都在求健康福,我测完这个AI后决定直接转发家庭群
最近支付宝集五福又开始了,我的朋友圈画风突变——前几年大家都在求「敬业福」,今年变成了求「健康福」。而发健康福,就是最近支付宝的亲兄弟,最近很火的蚂蚁阿福。 我知道现在 AI 已经很强,但要说把健康医疗问题放心交给它,多少还是有点迟疑。毕竟写作、搜索中出现 AI 幻觉,大不了重新生成,但健康问题上要是 AI 瞎指挥,后果可严重得多。 但转念一想,需求确实存在。 一边是父母在家庭群里对「致癌谣言」深信不疑,追着问我是不是真的;而平时自己和家人有点头痛发烧,经常手足无措,看着网上五花八门的建议却又不敢信。 既然需求无法回避,同时我又真的很需要一个专业的帮手,不如放下成见,用生活中棘手的难题,在这个春节前后,给阿福做一个「压力测试」。 阿福 VS 医生,医学常识谁更懂 面对家庭群里的「养生玄学」,它的医学常识表现如何? 我看家庭群里有人转发了一个「甲流就是重感冒」的图片,还说「别大惊小怪,抗一抗就好了」,我挺想反驳但又担心说不清楚,那我就把问题抛给阿福。 它开门见山解答了我的困境,「理解您在同事感染和家庭群信息不一时的困惑」,指出「长辈说的扛一扛不完全正确」,直接定性「甲流绝非普通感冒」,先划重点十分清晰。 我也对比了一些三甲医院医生对这个问题的科普,关于这个误区分析的关键点基本一致。 不过阿福回答有一点更讨喜,虽然阿福都引用了权威文献,但却翻译成了人话,从「像被车撞过一样的全身酸痛」这种形象比喻,到「持续高热3-5天」的具体指标,瞬间让人明白了严重性。 它甚至最后附送了「对长辈的沟通建议」,教我怎么温和地劝说:「现在病毒变了,硬扛容易拖成大病让家人担心」 面对清官难断的育儿经,它能给个准话吗? 接下来我再问来一个切身的问题,我的孩子不久前刚出生,但体重偏低喂养很关键,之前看我妈转给我一篇「母乳 6 个月后就没营养了,必须换奶粉 / 辅食」的文章,到底靠不靠谱。 第一句就是斩钉截铁的「这个说法是完全错误的」,并直接搬出世界卫生组织和中国《婴幼儿喂养指南》这两块「金字招牌」撑腰。 它解释母乳会随宝宝成长自动调整成分,这是任何工业奶粉做不到的。还帮我理清了一个逻辑陷阱:加辅食是因为宝宝需求增加了,而不是母乳没用了。 但我还是不放心,去问了孩子的新生儿科主治医生,他的回答如出一辙:「有母乳喂养可以继续,辅食是补充。」 初步体验下来,阿福给出的每条建议都有权威医学指南背书,不只是从网上搜索信息。它更懂得用「人话」去解释病情,在长辈固执时帮你温和辟谣,在新手奶爸焦虑时给予科学建议。 PK 最强通用 AI ,蚂蚁阿福有什么不同 一个更干净的语料库,或许能最大程度减少幻觉? 为了验证阿福的含金量,上有老下有小的我再次抛出了一个很实际的场景: 「家里有奥司他韦,孩子现在发烧,我可以直接给她吃吗?」面对这一提问,阿福展现了极强的「循证医学」素养。它一口气直接引用了 9 篇权威资料,包括医学百科、三甲医院医生的问答和医学指南。 热知识,除了引用专业的文献,阿福本身就不是普通的 AI,而是全国 200 家大医院,500 多个名医一起训练出来的,其中甚至还包含了廖万清、董家鸿、王俊、陈子江、王建安、王宁利六位国家院士。 毕竟是「科班出身」,其知识密度和准确性确实比通用模型更扎实。或者说,阿福的语料库着实让人比较放心,医学论文、医学百科,三家医生的实战指南,这些都是比较难被干预和污染的。 让我意外的是,它甚至还能设置用药提醒,提醒我按时吃药。当然,最好的做法肯定还是像阿福说的,应该及时去医院,让医生确诊。 像老医生一样追问,这才是「AI 问诊」的样子 接着我试了个更常见的问题: 膝盖疼,是不是缺钙? 阿福真正厉害的地方,是在多轮对话中体现出来的。在 AI 问诊模式下,当我问这个问题,它先给出一个比较全面的建议。通用 AI 一般到这就结束了,但阿福会像真人医生一样多轮追问:疼痛具体在哪个位置? 上下楼梯时会不会加重? 有什么诱发症状吗? 有没有受过伤? 做过相关检查吗? 这种逻辑,更接近真实的门诊体验。 根据我的回答,它一步步找准问题,最后告诉我该挂什么科、怎么治疗、生活上要注意什么。术业有专攻,这种「追问-排查-确诊」的诊疗思维,确实与通用 AI 不在一个层次。 懂医术更懂人心的 AI,长什么样? 「我妈看了个广告,说纳豆激酶能溶栓、通血管,一冲动花了2000多买了好几盒。她现在来问我,这东西到底有没有用?能不能把平时吃的阿司匹林给停了?」 这个问题其实很棘手,不仅容易引发家庭矛盾,甚至耽误治病。 阿福一上来,没有简单粗暴地说是骗局,而是耐心地掰开了讲:两者的机制和用途完全不同。 更难得的是,它还教我怎么「哄」老太太——既要让她知道药不能乱停,又不要让她觉得买东西被儿女嫌弃了,甚至连话术都帮我想好了。而最打动我的,是它能把那些晦涩的医理说成「大白话」。 同样的问题,我也问了问现在头部的通用 AI。 结论倒是没错,逻辑也通,但就是太像教科书了。满屏的专业术语,冷冰冰的。完全没考虑到我该怎么去跟一个「固执」的老人沟通这件事,实用性上确实差了点意思。 AI 能不能有家庭医生的记忆 上面提到的通用 AI 在健康场景下,其实还有一个问题,容易聊完就忘。虽然各家的上下文记忆已经越来越长,病历数据往往是横跨多年,通用 AI 还是不能完全记住。 而我们健康管理恰恰需要的是「长期跟踪」和「动态记忆」,我留意到阿福是支持建立「健康档案」的,下面就看看它能更好地应对这种情况吗? 我先给刚出生不久的小女儿建立了一个健康档案,把她的出院报告和体检单都上传。阿福会先进行脱敏处理保护隐私。她出生时只有 2180g,属于低出生体重儿,我最焦虑的就是不知道孩子长得好不好,我定期让阿福追踪下她的体重增长情况。 可以看到,阿福记住了档案里的出生体重,一个月内增重了 815g,平均每天增长约 27g,完全符合新生儿期的标准。 我继续追问,由于宝宝有乳糖不耐受的问题,我把检查单发过去,问问阿福这种情况喝早产奶粉会不会不好消化负担太大? 阿福主动关联了之前对话中的「体重 2.995kg」这个数据,指出「体重增长良好表明当前喂养方案有效,营养吸收充分,无消化负担过重的迹象」,证明它确实把宝宝的健康信息记在心上。 解读完毕后,阿福会主动提示「是否保存报告到健康档案」,一键操作就能将信息存档,这个功能看似简单,但对新手父母非常实用,以后也不用在手机相册里翻找半天,所有健康记录都能系统化管理。 这轮测评下来,阿福最大的差异化能力就是它的「记忆力」。它有点像是你们家从小到大都看的家庭医生,记得孩子出生时多重、爸爸在吃什么药、妈妈去年体检哪项指标偏高。 它还不是单纯地记录数据,会主动关联、追问、优化建议。这也让阿福能够成为一个24 小时在线、熟悉全家健康的家庭医生。 医保码、挂号、买药,阿福还是个便民工具 若 AI 仅止步于文本对话,它充其量只是一个高级客服;真正的医疗痛点,往往在于就医环节。而这正是阿福与通用大模型拉开差距的重要「赛点」。 「眼睛突然看东西模糊,有黑影飘,网上说可能是视网膜脱落,我该马上去医院吗?挂什么科?」阿福在完成初步分诊、建议挂「眼科」后,并没有就此止步,而是直接推送了「快速挂号」入口。 在医院排队缴费最手忙脚乱的时候,你还能一步调出医保码。操作方式非常简单,只需对阿福说一句「医保码」,它就能利用支付宝的生态优势,立刻调出你的医保码。简而言之,通用大模型止步于「生成内容」,而阿福做到了「连接服务」。 这可能是最适合给爸妈下载的 AI 测评完之后,实话说,如果让我教会爸妈一款AI,我会选择阿福。 做子女的,对爸妈最大的诉求就是保持健康。 阿福的回答引用自权威教材和指南,背后是 200 家大医院、500 多位名医甚至院士的经验投喂 。这意味着,你不用担心搜个头疼被推销莆田系医院,也不用担心爸妈被无良偏方收割。 对于不善搜索、容易被误导的父母来说,它可能是一道安全的防线。 它有长辈模式,字大、能语音交互,甚至听得懂方言。它不嫌烦,随时都在。这些细节,对老人家来说特别重要。 当然,AI 永远无法完全替代医生,阿福自己也很清楚边界——遇到复杂问题,它会建议你开启「真人医生兜底」服务,还能帮你一键呼叫好大夫在线的 30 万公立医生 。 在这个充满不确定性的世界里,如果有一个工具,能用专业和克制,哪怕为你消解掉 1% 的健康焦虑,我觉得,它就值得在你的手机里占有一席之地。 作者:李超凡、莫崇宇
今年都在求健康福,我测完这个 AI 后决定直接转发家庭群
健康是福 就找阿福 最近支付宝集五福又开始了,我的朋友圈画风突变——前几年大家都在求「敬业福」,今年变成了求「健康福」。而发健康福,就是最近支付宝的亲兄弟,最近很火的蚂蚁阿福。 我知道现在 AI 已经很强,但要说把健康医疗问题放心交给它,多少还是有点迟疑。毕竟写作、搜索中出现 AI 幻觉,大不了重新生成,但健康问题上要是 AI 瞎指挥,后果可严重得多。 但转念一想,需求确实存在。 一边是父母在家庭群里对「致癌谣言」深信不疑,追着问我是不是真的;而平时自己和家人有点头痛发烧,经常手足无措,看着网上五花八门的建议却又不敢信。 既然需求无法回避,同时我又真的很需要一个专业的帮手,不如放下成见,用生活中棘手的难题,在这个春节前后,给阿福做一个「压力测试」。 阿福 VS 医生,医学常识谁更懂 面对家庭群里的「养生玄学」,它的医学常识表现如何? 我看家庭群里有人转发了一个「甲流就是重感冒」的图片,还说「别大惊小怪,抗一抗就好了」,我挺想反驳但又担心说不清楚,那我就把问题抛给阿福。 向左滑动查看更多内容 它开门见山解答了我的困境,「理解您在同事感染和家庭群信息不一时的困惑」,指出「长辈说的扛一扛不完全正确」,直接定性「甲流绝非普通感冒」,先划重点十分清晰。 我也对比了一些三甲医院医生对这个问题的科普,关于这个误区分析的关键点基本一致。 不过阿福回答有一点更讨喜,虽然阿福都引用了权威文献,但却翻译成了人话,从「像被车撞过一样的全身酸痛」这种形象比喻,到「持续高热3-5天」的具体指标,瞬间让人明白了严重性。 它甚至最后附送了「对长辈的沟通建议」,教我怎么温和地劝说:「现在病毒变了,硬扛容易拖成大病让家人担心」 面对清官难断的育儿经,它能给个准话吗? 接下来我再问来一个切身的问题,我的孩子不久前刚出生,但体重偏低喂养很关键,之前看我妈转给我一篇「母乳 6 个月后就没营养了,必须换奶粉 / 辅食」的文章,到底靠不靠谱。 第一句就是斩钉截铁的「这个说法是完全错误的」,并直接搬出世界卫生组织和中国《婴幼儿喂养指南》这两块「金字招牌」撑腰。 它解释母乳会随宝宝成长自动调整成分,这是任何工业奶粉做不到的。还帮我理清了一个逻辑陷阱:加辅食是因为宝宝需求增加了,而不是母乳没用了。 但我还是不放心,去问了孩子的新生儿科主治医生,他的回答如出一辙:「有母乳喂养可以继续,辅食是补充。」 初步体验下来,阿福给出的每条建议都有权威医学指南背书,不只是从网上搜索信息。它更懂得用「人话」去解释病情,在长辈固执时帮你温和辟谣,在新手奶爸焦虑时给予科学建议。 PK 最强通用 AI ,蚂蚁阿福有什么不同 一个更干净的语料库,或许能最大程度减少幻觉? 为了验证阿福的含金量,上有老下有小的我再次抛出了一个很实际的场景: 「家里有奥司他韦,孩子现在发烧,我可以直接给她吃吗?」面对这一提问,阿福展现了极强的「循证医学」素养。它一口气直接引用了 9 篇权威资料,包括医学百科、三甲医院医生的问答和医学指南。 热知识,除了引用专业的文献,阿福本身就不是普通的 AI,而是全国 200 家大医院,500 多个名医一起训练出来的,其中甚至还包含了廖万清、董家鸿、王俊、陈子江、王建安、王宁利六位国家院士。 毕竟是「科班出身」,其知识密度和准确性确实比通用模型更扎实。或者说,阿福的语料库着实让人比较放心,医学论文、医学百科,三家医生的实战指南,这些都是比较难被干预和污染的。 向左滑动查看更多内容 让我意外的是,它甚至还能设置用药提醒,提醒我按时吃药。当然,最好的做法肯定还是像阿福说的,应该及时去医院,让医生确诊。 像老医生一样追问,这才是「AI 问诊」的样子 接着我试了个更常见的问题: 膝盖疼,是不是缺钙? 阿福真正厉害的地方,是在多轮对话中体现出来的。在 AI 问诊模式下,当我问这个问题,它先给出一个比较全面的建议。通用 AI 一般到这就结束了,但阿福会像真人医生一样多轮追问:疼痛具体在哪个位置? 上下楼梯时会不会加重? 有什么诱发症状吗? 有没有受过伤? 做过相关检查吗? 向左滑动查看更多内容 这种逻辑,更接近真实的门诊体验。 根据我的回答,它一步步找准问题,最后告诉我该挂什么科、怎么治疗、生活上要注意什么。术业有专攻,这种「追问-排查-确诊」的诊疗思维,确实与通用 AI 不在一个层次。 懂医术更懂人心的 AI,长什么样? 「我妈看了个广告,说纳豆激酶能溶栓、通血管,一冲动花了2000多买了好几盒。她现在来问我,这东西到底有没有用?能不能把平时吃的阿司匹林给停了?」 这个问题其实很棘手,不仅容易引发家庭矛盾,甚至耽误治病。 阿福一上来,没有简单粗暴地说是骗局,而是耐心地掰开了讲:两者的机制和用途完全不同。 更难得的是,它还教我怎么「哄」老太太——既要让她知道药不能乱停,又不要让她觉得买东西被儿女嫌弃了,甚至连话术都帮我想好了。而最打动我的,是它能把那些晦涩的医理说成「大白话」。 向左滑动查看更多内容 同样的问题,我也问了问现在头部的通用 AI。 结论倒是没错,逻辑也通,但就是太像教科书了。满屏的专业术语,冷冰冰的。完全没考虑到我该怎么去跟一个「固执」的老人沟通这件事,实用性上确实差了点意思。 AI 能不能有家庭医生的记忆 上面提到的通用 AI 在健康场景下,其实还有一个问题,容易聊完就忘。虽然各家的上下文记忆已经越来越长,病历数据往往是横跨多年,通用 AI 还是不能完全记住。 而我们健康管理恰恰需要的是「长期跟踪」和「动态记忆」,我留意到阿福是支持建立「健康档案」的,下面就看看它能更好地应对这种情况吗? 我先给刚出生不久的小女儿建立了一个健康档案,把她的出院报告和体检单都上传。阿福会先进行脱敏处理保护隐私。她出生时只有 2180g,属于低出生体重儿,我最焦虑的就是不知道孩子长得好不好,我定期让阿福追踪下她的体重增长情况。 可以看到,阿福记住了档案里的出生体重,一个月内增重了 815g,平均每天增长约 27g,完全符合新生儿期的标准。 我继续追问,由于宝宝有乳糖不耐受的问题,我把检查单发过去,问问阿福这种情况喝早产奶粉会不会不好消化负担太大? 阿福主动关联了之前对话中的「体重 2.995kg」这个数据,指出「体重增长良好表明当前喂养方案有效,营养吸收充分,无消化负担过重的迹象」,证明它确实把宝宝的健康信息记在心上。 解读完毕后,阿福会主动提示「是否保存报告到健康档案」,一键操作就能将信息存档,这个功能看似简单,但对新手父母非常实用,以后也不用在手机相册里翻找半天,所有健康记录都能系统化管理。 这轮测评下来,阿福最大的差异化能力就是它的「记忆力」。它有点像是你们家从小到大都看的家庭医生,记得孩子出生时多重、爸爸在吃什么药、妈妈去年体检哪项指标偏高。 它还不是单纯地记录数据,会主动关联、追问、优化建议。这也让阿福能够成为一个24 小时在线、熟悉全家健康的家庭医生。 医保码、挂号、买药,阿福还是个便民工具 若 AI 仅止步于文本对话,它充其量只是一个高级客服;真正的医疗痛点,往往在于就医环节。而这正是阿福与通用大模型拉开差距的重要「赛点」。 「眼睛突然看东西模糊,有黑影飘,网上说可能是视网膜脱落,我该马上去医院吗?挂什么科?」阿福在完成初步分诊、建议挂「眼科」后,并没有就此止步,而是直接推送了「快速挂号」入口。 在医院排队缴费最手忙脚乱的时候,你还能一步调出医保码。操作方式非常简单,只需对阿福说一句「医保码」,它就能利用支付宝的生态优势,立刻调出你的医保码。简而言之,通用大模型止步于「生成内容」,而阿福做到了「连接服务」。 这可能是最适合给爸妈下载的 AI 测评完之后,实话说,如果让我教会爸妈一款AI,我会选择阿福。 做子女的,对爸妈最大的诉求就是保持健康。 阿福的回答引用自权威教材和指南,背后是 200 家大医院、500 多位名医甚至院士的经验投喂 。这意味着,你不用担心搜个头疼被推销莆田系医院,也不用担心爸妈被无良偏方收割。 对于不善搜索、容易被误导的父母来说,它可能是一道安全的防线。 它有长辈模式,字大、能语音交互,甚至听得懂方言。它不嫌烦,随时都在。这些细节,对老人家来说特别重要。 当然,AI 永远无法完全替代医生,阿福自己也很清楚边界——遇到复杂问题,它会建议你开启「真人医生兜底」服务,还能帮你一键呼叫好大夫在线的 30 万公立医生 。 在这个充满不确定性的世界里,如果有一个工具,能用专业和克制,哪怕为你消解掉 1% 的健康焦虑,我觉得,它就值得在你的手机里占有一席之地。
奥尔特曼:OpenAI可能会投资AI制药企业,并从科研成果中获利
IT之家 2 月 4 日消息,据彭博社报道,OpenAI 首席执行官萨姆・奥尔特曼表示,该公司可能会考虑投资或补贴那些大量使用其人工智能技术来发现新药或新疗法的企业,并有可能从中获取特许权使用费作为回报。 奥尔特曼当地时间周二在旧金山举行的思科系统公司人工智能大会上称,OpenAI 可选择与制药公司合作,承担对方使用其人工智能模型的费用,随后从该公司的研发成果中获取“部分特许权使用费”。他同时表示,目前尚未达成任何此类合作。 他说道:“我们目前尚未开展这类业务,但我认为,利用人工智能进行前沿科学探索需要巨额资金投入,因此在部分场景下,我们或许可以将自身定位为投资方。” OpenAI 及其竞争对手 —— 包括谷歌、Anthropic 等,正愈发聚焦人工智能在科学与医疗保健领域的应用:从借助该技术指导新药研发,到利用其分析个人医疗数据,应用场景不断拓展。 奥尔特曼的此番表态,明确了 OpenAI 计划如何从依托其技术实现的科研突破中获利。IT之家注意到,上月在达沃斯世界经济论坛上,OpenAI 首席财务官萨拉・弗莱尔曾透露,公司会从使用其 AI 软件取得的研发成果中抽取分成。但奥尔特曼指出,对于仅通过应用程序编程接口(API)调用 OpenAI 模型的客户,公司不会收取此类分成。“这类使用方式很好,相关成果归客户所有,”他表示。
预计澎湃OS 4将部分采用自研架构 保留安卓原生服务
【CNMO科技消息】2月4日,博主“数码闲聊站”发文称,此前小米官宣今年将推出自研OS,近期外媒又有新发现,小米新版本系统正逐步剔除部分老旧代码,这一动作引发外界对小米自研系统进展的广泛关注。 数码闲聊站预计,小米下一代系统可能会将部分底层框架替换为原生自研,并嵌入自研AI大模型。同时,现阶段大概率会保留Android原生服务,以避免出现兼容性问题,建议大家保持合理预期。 此前,2025小米“千万技术大奖”颁奖典礼在北京小米科技园举办,小米自研芯片“玄戒O1”荣获最高奖项,小米集团创始人、董事长兼CEO雷军亲自为其颁奖。雷军在颁奖典礼上透露了一个重要信息:2026年,小米预计将在一款终端上实现自研芯片、自研OS、自研AI大模型的“大会师”。 据外媒XIAOMITIME报道,小米正在积极推进系统代码的优化工作。澎湃HyperOS 3.1系统中的部分系统模块,如天气、相册等,已开始移除MIUI时代的SDK。而今年8月发布的澎湃HyperOS 4,有望成为首个真正意义上的“零遗留”系统版本。 此外,小米在HyperOS 3.1中已开始尝试使用谷歌Flutter工具链和Rust语言重写核心系统应用,这标志着系统架构将向模块化应用设计迈进。该系统主要充当过渡角色,在引入原生HyperOS SDK的同时保留MIUI SDK,确保系统在升级过程中的稳定性和兼容性。
Genie 3 引发游戏股暴跌,但游戏的真正灵魂 AI 永远得不到
上周,Google DeepMind 发布了第三代视觉语言模型 Genie 3。紧接着,全球游戏公司股价应声下跌。 引擎巨头 Unity 暴跌一度超过 24%,顶级制作商 Take-Two、任天堂、CD Projekt Red 等无一幸免。下跌的趋势,也持续到本周。 资本市场剧烈的反应背后,逻辑简单又粗暴: 既然模型能快速生成以假乱真且可交互的 3D 世界,任何人都能做出 AAA 级别的游戏。那些投入上亿美元、耗时十年打磨一款游戏/开发工具的公司,岂不都完蛋了? 乍一听上去有点道理,但仔细一想,似乎不太对。 在我看来这是膝跳反应式的恐慌,暴露了一个认知误区:把视觉细节的生成,等同于完整世界的构建。 不是所有会画图的人都能成为建筑师。游戏开发的世界构建,也是这个道理。 《GTA》《荒野大镖客》《魔兽世界》《塞尔达传说》……问任何一个曾深度沉浸于开放游戏世界的玩家,他们大概都有类似的感受: 真正让游戏世界「活」起来的,从来不是美轮美奂的场景,或者简单的交互性,而是那种见微知著、难以言说的「生命感」。 Demo 只是 demo Genie 3 的演示视频确实震撼。 给它一段文字、参考图、手绘图之类的,它的确能在令人难以置信的时间里,实时生成类似《GTA》《塞尔达传说》风格的场景。玩家可以在其中探索一段时间,扮演「游戏角色」在以假乱真的世界里游荡。 对于缺乏技术细节了解的旁观者而言,Genie 3 看起来确实像是「游戏开发的终结者」。 但 demo 只是 demo,甚至离游戏行业能够接受的「可游玩」或者「技术 demo」相去甚远。 Genie 3 本质上是一个自回归式的「帧生成」(frame generation) 模型。而「帧生成」也不是什么新鲜玩意,在游戏和显卡技术行业早已存在。它的工作原理,用最简单的话来说,就是看着前几帧画面,猜测下一帧的像素排列,生成新的帧,循环往复。 关键在于,Genie 3 的帧生成是靠「猜」的,而非硬编程,没有可靠的逻辑计算。 在一个真实的游戏中,当玩家扔出一个铁球,游戏引擎利用经典物理公式来计算它的下落速度。当玩家打开手电筒然后在房间里乱跑,游戏引擎模拟「光线追踪」和被照物体的材质,来实时渲染光照的效果。 但 Genie 3 没有这些能力,它只是在观察了数以千万记的视频片段之后,形成一个大概的「感受」,猜测物体在掉下去的时候可能会加速,光会在物体的身后打出一个影子。 Genie 3 「猜」出来的这些效果,并不真实。而在游戏世界里,不真实会严重破坏沉浸感。 在各种 demo 中,出戏的情况时有发生。 Genie 3 有个致命短板:缺乏长期一致性。它的记忆窗口(在目前的 demo 版本)只有最多 1 分钟。一旦超过这个时间,Genie 3 可能就会开始遗忘初始场景,世界结构随之崩溃。 与之相对,传统游戏能够保存确定性的状态。世界的构成,每一个素材都刻写在游戏文件里,游玩上百小时后的每一草一木依旧如故(除非碰到像《荒野大镖客2》这样的,能保留一具 NPC 的尸骨或树木上的弹痕直到天荒地老……) 你能接受在一个游戏里,同一个地方每次去都不太一样,甚至刚一回头就变了样吗? RDR2 游戏中遗体随时间腐烂的过程 不仅缺乏记忆,模型猜想出来的世界,也不具备复杂逻辑。 在 GTA 里攻击一个 NPC,基于该 NPC 的平民、帮派成员、警察等不同身份,可能会产生不同的后果。但这种复杂的逻辑链条需要明确的框架——需要硬编程。 但 Genie 3 只能根据连续帧来做出反馈。虽然模型能力提升能够强化逻辑感,但没有硬编程,反馈注定只是概率的。换言之,在模型生成的世界里没有因果,只有模糊的猜测。 需要明确的是,相比前代以及其他视觉语言模型/世界模型,Genie 3 的一致性、稳定性已经强出不少。但出戏的情况仍然有相当大的概率出现,这在游戏里不可接受。 缺乏确定性的世界,就像没有筋骨的皮肉,看起来能动,但立不起来。 Unity CEO Matt Bromberg 指出:世界模型的输出是「概率性」的,缺乏传统游戏引擎那种结构化的、具有确定性的模拟能力,无法维持连贯的玩家体验。 精雕细琢才有「生命感」 说到游戏世界的构建,R星的《荒野大镖客 2》(RDR2) 是个绕不开的标杆。 这款开放世界大作的研发数据令人咋舌:主创 Dan Houser 透露,RDR2 的开发周期长达 8 年,团队上千人,剧本堆起来有几英尺高,动捕的总素材时长达到上千天,超过千名演员参演,研发和营销预算超过 5 亿美元。 这些数字共同造就了 RDR2 令人着迷的细节还原度。为了打造一个真实的 19 世纪末的美国,R星团队做过大量的调研,从现实中取材并加以演绎,造就了杂乱而具有生气的城市,以及荒废且令人窒息的边境小镇。绝大多数主要和次要角色的台词、动作经过充分的雕琢。甚至具体到成千上万个 NPC ,每一个都有着专属的、符合身份和所处环境的行为逻辑。 但这些只是表面。R星的恐怖之处,是对那些玩家几乎不会长期观察的细节,仍有着疯魔般的执着。 YouTuber Any Austin 对 RDR2 做了些「刁钻」的研究,揭示了 RDR2 其实有一套完整、自洽、规模令人惊叹的「电力系统」: 几乎每一个拥有电灯的建筑,房檐下都连着电线,这些电线跨越雪山草地、河流沼泽,最终都汇入同一栋建筑 Lanik Electric Co。深山老林里的房屋,有些装了电灯但处于关闭或破损状态,而有人居住的则点燃蜡烛或瓦斯灯照明。 AI 当然能生成一段 60 秒的,神似蛮荒西部的 demo,但它填充不了如此细致、精确、符实「电力系统」的细节。而正是无数这样看似不足为奇,甚至在整个游戏生命周期都不会被人注意到的细节,却共同构成了游戏世界的「生命感」。 以上讨论,仅仅是「视觉」层面。对于 R星来说,世界构建远不止于视觉,更重要的往往是「世界观」。 以 GTA5 为例,它对现实世界的诸多讽刺中有一项令我格外印象深刻,就是对于「媒介生态」的观察和体现。 游戏内嵌了海量的电台、电视、互联网内容。电台广告里卖着「印度神油」,主持人争论着极左或极右的论点。你在任务里炸死了一个科技公司 CEO,不仅很快能看到新闻报道,甚至在虚构的社交媒体上也能看到网友的吐槽。 再回到 RDR2,整部作品的主线、支线剧情和世界构建,其实是一场对时代精神的结构盛宴。 在新旧世纪的交界点上,蛮荒逐渐被文明所吞噬,但文明又带来了预料之外的问题。主角所在的范德林德帮代表了近现代美国的基石——无政府主义,靠道义与私刑维持的草莽社会;而平克顿侦探社,以及各处的商界政界大亨则代表了潮水的方向——现代秩序。 不仅如此,在繁华腐败轰隆向前的时代大背景下,亚瑟游走在法律之外和人情之中的个体体验,也更令玩家感受到「好人不长命」的逼仄、窒息感。 一款游戏的真正特色,在于人物、任务、故事、世界观。没有这些细节雕琢的世界,注定是空旷的。 在大模型可以瞬间生成像素的今天,R星的这种「笨功夫」反而凸显出「手搓」艺术作品的人文主义价值。当然,AI 一定会越变越强,但它恐怕很难模拟出带有特定的历史偏见、文学厚度的「灵魂」。而正是这些所谓的灵魂,才是优秀的游戏真正被玩家所热爱的理由。 AI 生成不了 IP——最多只会抄袭 另一个不得不提的本质问题:玩家玩游戏,到底热爱的是什么? 答案很多时候除了游戏(剧情、机制设定等)本身,还有游戏的 IP。 IP 的价值,远超出单一作品本身。 以任天堂为例,马力欧这个 IP 诞生于 1985 年,近 40 年来,任天堂围绕这个戴红帽子的水管工,推出了超过 200 款游戏,横跨平台游戏、赛车、体育、RPG 等几乎所有品类。 从《超级马力欧兄弟》到《马力欧奥德赛》,从《马力欧赛车》到《马力欧派对》,每一作都在强化玩家对这个 IP 的认知和情感。 2023 年上映的《超级马力欧兄弟大电影》全球票房超过 13 亿美元,成为有史以来票房最高的游戏改编电影。这个成绩不是因为电影本身有多么惊世骇俗,而是因为几代人对马力欧这个 IP 积累下来的情感。 IP 的构建需要时间,需要一致性,需要创作者的长期投入和精心运营。 好的游戏 IP,不光是做好游戏,而是一直不停地做好游戏。王权没有永恒。育碧的《刺客信条》,动视的《使命召唤》,这两个知名 IP 最近多年以来的颓势,都是这个逻辑的绝佳证明。 R星从 1997 年的《GTA》初代开始,用了近 30 年时间,才把这个系列打磨成今天这个能够代表开放世界游戏巅峰的 IP。每一代 GTA 都在延续核心的讽刺精神和犯罪题材,同时不断创新玩法和叙事手法。 这种持续性让玩家对 GTA 产生了信任:我知道下一部 GTA 会是什么样的基调,但我更期待它会带来什么新的惊喜。 这种信任关系,是 AI 无法在真空中生成的。 更重要的是,IP 运营是一个复杂的系统工程。哪些元素可以变,哪些必须不变?你需要在不同作品之间建立连贯性,让粉丝感到「这就是那个世界」。在该推出续作的时候推出续作,在该跳出思维惯性和肌肉记忆的时候就该跳出来。IP 需要处理版权、授权、跨媒体改编等一系列商业和法律问题…… 小岛秀夫的《合金装备》系列是一个典型案例。从 1987 年到 2015 年,小岛用近 30 年时间,通过 5 部正传和多部衍生作品,构建了一个涵盖冷战、核威慑、信息时代、生物科技等多个主题的庞大世界观。 每一作都在延续前作的角色和故事线索,但对他们做出富有创意的「微调」,同时引入新的哲学思考。这种跨越数十年的叙事连贯性和主题深度,让《合金装备》成为游戏史上最受尊敬的 IP 之一。 科乐美在 2015 年踢走了小岛,虽然他们仍然拥有《合金装备》的版权,但粉丝普遍认为这个 IP 的灵魂已经离开了。即使后来的重制版画面再精美、玩法再完善,也很难再获得玩家同样的情感认同。 这揭示了一个残酷的真相:IP 的核心价值不在于素材和代码,而在于创作者的持续投入和玩家的情感积累。 Genie 3 可以在 1 分钟内生成一个看起来像《塞尔达传说》的世界,但它生成不了玩家对林克、塞尔达、海拉鲁的情感寄托。它可以模仿《巫师》的中世纪奇幻风格,但它给不了玩家杰洛特那种游走于灰色地带的道德选择所带来的思考。 所以当投资者恐慌地抛售游戏公司股票时,他们可能忽略了一个关键问题:那些真正有价值的游戏公司,手里握着的不只是开发工具和技术,更是经过数十年经营、已经深深扎根在玩家心中的 IP。 AI 能做的是快速生产素材,但 IP 需要的是缓慢积累。这是两个完全不同的时间尺度。去年是马力欧 40 周年,今年则是塞尔达传说 40 周年——这些 IP 的价值,不是 AI 在短期内能够撼动的。 AI 是画笔,人才是画家 这些道理,当然不需要专门写一篇文章来讲。任何对游戏有审美,对游玩体验有追求的人,都应该明白。 所以我相信,片刻的认知偏差和恐慌肯定会过去。优秀的游戏开发者,会获得与他们的作品质量、实力和创造力所匹配的市场公允价值。 但是,Genie 3 所展现出的技术发展的方向,当然值得探讨。 在 AAA 级别游戏工作室的实际流程中,AI 确实已经开始发挥一定的作用。比如在概念设计阶段,通过提示词来生成图片或 3D 场景来快速预览风格,构建原型;在素材生产的环节,使用 AI 工具来快速生成多种纹理的素材。 这些工具交给大工作室,能够一定程度上提高生产效率,给到个人开发者的手上,也可以显著降低开发者的负担。 同理,对于游戏开发者,乃至整个游戏行业而言,Genie 3 本来应该是个重大利好——正因为此,它引发的游戏公司股价暴跌才让我十分费解。 等到 GTA7 的时候,R星可能会利用 Genie 3 生成路边垃圾桶、NPC 的闲聊对话,甚至是完整的关卡、场景、人物。 但这些素材放在哪里、怎么放,它们在一个具体的任务,以及在整个宏观的世界中所扮演的角色,仍将由 R星的人物、任务、关卡、环境、世界设计师们决定。 AI 会成为游戏开发者的超级画笔。但只有在人类「画家」的手中,它才能画出具有文化深度和社会影响力的旷世佳作。
让Gemini操控安卓手机,谷歌“屏幕自动化”功能细节曝光
IT之家 2 月 4 日消息,谷歌已在着手让 Gemini 操控安卓手机,如今这项“屏幕自动化”功能的具体实现细节已经曝光。 据 9to5google 报道,谷歌应用 17.4 测试版中包含了一项名为“借助 Gemini 完成任务”功能的相关字符串。该实验室功能的内部代号为“倭黑猩猩(bonobo)”,介绍文本说明:“Gemini 可通过屏幕自动化技术,在你设备上的指定应用中帮你完成下单、预约出行等各类任务。” 据IT之家了解,这项操控功能也被称作屏幕自动化,Android 16 QPR3 已为其奠定技术基础,该功能将在指定应用中开放使用。 谷歌提示称:“Gemini 可能会出现操作失误”,且“你需对其代你执行的操作承担责任,因此请密切监督其运行。”用户可随时终止该智能体的操作,手动接管任务执行。 隐私相关说明: “当 Gemini 与应用交互时,若开启了活动记录保存功能,截取的屏幕画面将经过专业审核人员核查,并用于优化谷歌各项服务。” “请勿在 Gemini 对话界面输入登录凭证或支付信息。避免使用屏幕自动化功能处理紧急事务或涉及敏感信息的任务。” 该测试版中还出现了内部代号为“芥末(wasabi)”的数字形象(Likeness)功能及集成相关字符串。值得注意的是,Android XR 系统正是用这一代号指代目前谷歌 Meet 通话中使用的 3D 虚拟形象,其中一段字符串显示该功能可通过指令调用。

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