新帅上任后，英特尔或启动其史上最大规模裁员。 4月23日，据多家外媒报道，英特尔计划在本周宣布裁员超过20%的计划。这将是该公司自1968年成立以来规模最大的一次组织调整。同时也是新任CEO陈立武（Lip-Bu Tan）上任后推动的首次重大重组。截至2024年底，英特尔全球员工总数为10.89万人，若按20%比例计算，裁员规模将超过2.18万人。 此前，当地时间3月12日，英特尔宣布，董事会已任命陈立武(Lip-Bu Tan)为公司新任首席执行官，该任命自3月18日起生效。 陈立武于1959年出生于马来西亚的一个华人家庭，随后在新加坡长大。其在大学主修物理学，后来在美国的麻省理工获得了核工程理学硕士学位，并在旧金山大学完成了工商管理硕士学位的学习。 据《中国经营报》，英特尔中国方面回应称，现在只是外媒的传言，对此，目前我们没有回应。 值得注意的是，截至23日发稿，英特尔股价上涨6.69%，总市值907.66亿美元。 英特尔近年来因财务压力、市场竞争及战略转型考量，已启动多次大规模裁员。 2022年10月为应对PC市场下跌困境，英特尔宣布首次大规模收缩业务，全球裁员约1.2万人，约占当时总员工数的5%。 2023年5月，为了推动业务向AI和先进制程聚焦，英特尔进行了一轮结构性裁员，CCG和DCAI部门各裁员约20%，预算削减10%。 2024年第二季度，因盈利表现不达预期。英特尔为了全面削减开支，将裁员规模提高到15%以上，涉及1.5万人。 最新这次裁员计划，将使英特尔员工规模回到2010年的水平。 当地时间1月30日，英特尔发布2024年第四季度及全年业绩。其中，第四季度营收为142.6亿美元，同比下降7%；净亏损1.53亿美元，而2023年同期的净利润为26.6亿美元。英特尔2024年全年营收531亿美元，同比下降2%，全年净亏损188亿美元，而2023财年的净利润为17亿美元。 第四季度按照业务部门营收来看，英特尔客户计算集团净营收为80.17亿美元，同比下降9%；英特尔数据中心和人工智能（AI）集团营收为33.87亿美元，同比下降3%；英特尔网络和边缘计算业务营收为16.23亿美元，同比增长10%。 英特尔代工部门（Intel Foundry）营收为45.02亿美元，同比下降13%；英特尔其他所有业务（包括现场可编程门阵列业务Altera、自动驾驶部门Mobileye、支持英特尔创新计划的创业公司、以及来自已剥离业务的历史业绩）营收为10.42亿美元，同比下降20%。 英特尔预计2025年第一季度营收为117亿至127亿美元，市场预期为128.7亿美元；预计第一季度英特尔每股收益为-0.27 美元，非通用会计准则每股收益为0.00美元。 英特尔首位华人CEO陈立武上任后，明确提出聚焦AI和先进制程技术的战略转型，集中投入18A制程研发和AI芯片业务。 根据规划，英特尔将在2025年推出Panther Lake处理器，其AI性能较前代提升5倍，并计划在2026年实现18A制程量产。与此同时，英特尔正与微软、戴尔等合作伙伴共同推动AI PC生态建设，试图在端侧AI市场开辟新战场。 据财联社，据媒体报道，英特尔正委托台积电使用其2纳米制程生产Nova Lake CPU。考虑到英特尔自己拥有18A工艺，且一直宣传该工艺胜过台积电的2纳米技术，这份代工合同可能透露出一些引人深思的讯号。 英特尔声称将为客户提供最好的产品，而这可能是其将Nova Lake生产外包给台积电的一个原因。但业内也怀疑，既然18A工艺已经投入了试生产，英特尔将生产外包可能是由于产能需求的驱动，而不是性能或回报等方面的问题。 还有传言称，英特尔可能采取双源战略：既使用台积电的2纳米技术生产旗舰产品，也会将18A工艺用于英特尔自己非旗舰芯片的生产。 编辑|||孙志成 杜恒峰 校对|何小桃 封面图自视觉中国（图文无关） 每日经济新闻综合界面新闻、中国经营报、财联社

IT之家 4 月 24 日消息，苹果公司首席执行官蒂姆・库克（Tim Cook）近期面临来自美国参议员伊丽莎白・沃伦（Elizabeth Warren）的压力，后者要求其就与特朗普政府围绕关税问题的合作提供更多信息。沃伦在本周发出的一封信中指出，库克与特朗普的合作“给人一种不正当行为的表象”。 此前，沃伦及其他参议员曾对库克等人在 1 月向特朗普就职基金捐赠 100 万美元（IT之家注：现汇率约合 731 万元人民币）一事提出质疑。沃伦称：“围绕苹果公司获得豁免的种种情况，引发了人们对人脉广泛的大型企业以权谋私，以及它们从特朗普总统那里获得特殊关照能力的新担忧。” 此次事件的背景是特朗普政府对中国及其他国家实施大规模关税政策，这一举措几乎影响了苹果公司供应链的各个环节。随后，特朗普暂停对大多数国家实施关税 90 天，但同时提高了从中国进口商品的关税。苹果公司则紧急安排大量满载 iPhone 的飞机在关税生效前抵达美国，而特朗普随后宣布了涵盖智能手机、笔记本电脑及其他产品类别的广泛关税豁免。 《华盛顿邮报》上周的报道揭示了库克为苹果争取关税豁免与特朗普政府的沟通情况。据称，库克与特朗普政府多名高级官员就关税对 iPhone 价格的潜在影响进行了交流。 在本周发给库克的信中，沃伦要求库克详细说明与特朗普政府就关税问题的讨论情况。她指出，库克为消除苹果产品关税所做努力以及特朗普随后决定豁免部分苹果产品关税，至少“给人一种不正当行为的表象”。此外，近期的报道还引发了关于大型企业利益集团是否可能利用金钱和影响力获得普通小企业无法获得的关税豁免的严重质疑。 沃伦在信中明确提出了四个问题： 1. 您与特朗普政府官员就拟议关税进行的讨论性质是什么？ 2. 请提供您或任何代表您或苹果公司与特朗普政府官员就关税问题进行的会面或交流（包括电话或电子邮件）信息，时间范围为 4 月 12 日宣布关税豁免之前。 3. 苹果公司是什么时候得知特朗普总统 4 月 12 日宣布的关税豁免的？ 4. 由于特朗普总统的关税豁免，苹果公司将获得多少额外利润？请说明您确定这一估算值的过程。 预计特朗普政府将在未来一两个月内宣布一项更广泛的计划，对智能手机和笔记本电脑等产品征收关税。

IT之家 4 月 24 日消息，Meta 公司今日宣布，将向所有 Ray-Ban Meta 智能眼镜用户推出一项全新的实时翻译功能。此前该功能仅以测试版的形式向部分早期体验用户开放，如今正式面向广大用户推出。 据IT之家了解，该实时翻译功能支持英语、法语、意大利语和西班牙语四种语言，用户可以在对话中实时将这些语言相互翻译。只要提前下载了相应的语言包，即使没有 Wi-Fi 或移动网络连接，用户也能够正常使用该功能。在与他人交流时，用户可以通过智能眼镜听到对方话语的实时翻译，而对方则可以在用户的手机上查看翻译后的对话记录。用户只需说出“嘿 Meta，开始实时翻译”，即可激活该功能，实现跨语言的无障碍交流。 此外，Meta 还计划在未来为智能眼镜引入“实时 AI”功能。借助内置摄像头，智能眼镜能够“看到”佩戴者所看到的内容，从而实现实时的 AI 互动对话。Meta 表示，智能眼镜将能够在做饭、园艺、探索等活动场景中提供免提帮助。用户无需说出唤醒词即可提问，AI 系统能够理解上下文内容，参考之前的询问进行回答。 有传言称，苹果正在考虑开发类似 Meta Ray-Ban 的智能眼镜。尽管苹果眼镜可能不会具备增强现实功能，但预计会配备 AI、麦克风和摄像头等技术。

在市值接近腰斩后，马斯克终于决定抽身DOGE，多花点时间待在特斯拉，兑现他向投资者画下的大饼，主要就是自动驾驶与人形机器人。但“面粉”还在中国那边，他表态会与特朗普好好谈谈关税问题。 关税对企业来说有多痛，特斯拉心知肚明。在回应迟迟无法进入印度市场时，特斯拉的首席财务官Vaibhav Taneja说，他实在不想谈论“关税”话题，但印度对进口汽车的关税也太高了，高达100%，当地用户不想花那么冤枉钱，特斯拉自己也收不到自己这笔钱。他就差直接说，美国仅“对等关税”就向中国加征了145%，作为美国的当地的客户，特斯拉也不情愿花那冤枉钱。 马斯克最好动作要快，救一下眼前的特斯拉。如果不是靠着出售碳排放信用额，赚到了5.95亿美元，特斯拉已经陷入季度亏损了；一季度，它的净利润为4.09亿美元，同比下降71%，跌幅几乎对齐了市值。 让我们拆解一下财报，揣摩一下财报会议上的发言，看看哪些是中国可以给特斯拉，而美国暂时给不了的。特斯拉参与电话会议的高管阵容非常豪华，包括CEO、CFO、投资者关系主管，以及供应链副总裁、汽车工程副总裁、能源与充电副总裁、自动驾驶软件总监等核心高管。 首先是这一季度特斯拉最大的亮点，能源与储能业务。以气候为中心的商业模式，兼顾了特斯拉的当下与未来。该业务继续高速增长，一季度收入同比上涨67%至27.3亿美元，相当于总营收193.35亿美元的14%，比去年同期涨了近7个百分点；汽车业务营收同比下滑20%至139.67亿美元，占比72%。五年前，马斯克曾豪言，长远来看，特斯拉的能源业务与汽车业务将旗鼓相当，甚至更高一点。 它的确定性也相对较高。今年2月，特斯拉上海储能超级工厂已正式投产，规划年产商用储能产品Megapack 1万台，储能规模40GWh，与美国加州的持平；特斯拉还计划在美国德州再建一座，预计2026年投产。 但是，特朗普的全面关税，已经削弱了这一确定性与成长空间。目前，上海工厂的成本约比美国低30%，主要面向国内与亚太市场；而美国工厂仍然需要从中国采购磷酸铁锂（LFP）电池。特斯拉仍在采购更多电池生产设备，当前仅满足本土产能的一小部分；更上游的锂精炼厂和正极材料工厂，按计划会在今年投产，考验着良率与产能爬坡速度。中国依然是目前唯一能够规模供给上述生产设备的国家。特斯拉已经在财报中提示了关税带来的供应链风险，相比汽车业务，能源储能业务受影响更大。 其次，传统的电动汽车业务只是受关税影响小，而不是没有影响。目前，美国本土汽车产能中用到的零部件，约85%符合“美墨加贸易协议”的本地化标准。这也只是规模量产车型的情况，最近，特斯拉已经暂停了从中国向美国运送Cybercab和SemiTruck零部件的计划。 华尔街一直寄希望于特斯拉推出一款更便宜的电动汽车。之前，还有媒体绘声绘色地爆料，马斯克力排众议，亲自砍掉了这个项目。这次，马斯克承诺会有，而且就在今年上半年投产，不过仍然没有披露更多分析师关心的细节，只是告知它可能利用现有的生产线来开发。 马斯克一直对廉价车型缺乏激情，某种程度上也是受到了供应链制约。在电动车大规模制造领域，面对以比亚迪为代表的中国车企，特斯拉难以取得成本优势。如果真的“一直以降低车辆的拥有成本为目标”，那么廉价车型最好也放到中国来；但是它又无法平价出口到美国。 最后，就是马斯克继续画饼的自动驾驶与人形机器人业务。以人工智能为中心的商业模式，代表了马斯克眼里特斯拉的真正未来。但它受地缘竞争的冲击可能更大，不仅受到关税影响，还涉及到各类披着许可外衣的禁令。这也是此前特斯拉市值高度膨胀，如今又迅速腰斩的原因。按去年年底花旗的估算，Robotaxi就占了特斯拉当时市值的40%。 这次，马斯克画的饼，具体包括：计划在今年6月于德州奥斯汀落地Robotaxi运营，车型为Model Y，软件为无人监督版FSD，期望到年底向更多美国城市推广；在未来，大多数人将不再购买汽车，特斯拉将吃掉Robotaxi市场90%甚至99%的份额。今年预计会生产数千台Optimus机器人，主要在今年年底；不到五年时间，可以实现100万台的量产目标。 自动驾驶与人形机器人的灵魂就在人工智能。但是，特朗普针对半导体及下游电子产品的关税调查仍在进行；对全球贸易伙伴的对等关税也只是暂缓了90天。AI服务器所需的光模块、能源与冷却等零部件，都离不开中国大陆的产能。这已经不只是特斯拉需要面对的问题，吴恩达就痛批关税推高了数据中心的算力成本；但特斯拉一定是最痛的之一。在上一季度的财报会议上，特斯拉声称，人形机器人对训练算力的需求将是自动驾驶的10倍。 特斯拉的自动驾驶想要进入中国，还要解决好中国数据不出境与美国算力不入华的矛盾。目前，它的做法是，让应对中国场景的部分，设置本地化的参数，以类似“混合专家模型”的形式生效。这次，在财报会议上，马斯克鼓吹投资者多看看最勇敢的中国用户发布的视频，后者甚至敢在通往悬崖的山路上试用“自动驾驶”服务；他认为检验自动驾驶的标准，就是人类敢不敢在车里睡觉，并暗示这在今年年底就会实现。他还不清楚 ，中国已经开始让那些“自动驾驶”的大嘴闭嘴了。 看来，马斯克最近忙于美国政府提效，有点疏于掌握中国开始加强对“自动驾驶”的监管动向了。正如TikTok，FSD及robotaxi，都已经成为地缘博弈的重要棋子。马斯克还是要多往中国跑跑。 人形机器人面临的问题会更严峻一点。马斯克此前画下的饼是今年生产1万台，现在大幅缩水了。原因仍然在于供应链。“这类复杂的新型产品的产能提升速度，由最慢、最不稳定的零部件决定。”马斯克说，“Optimus包含大约上万个独特的零件。”据高盛此前的人形机器人100强报告，这个行业目前活跃的供应链玩家，73%在亚洲，56%在中国；美银的报告则估算，如果把Optimus放在中国制造，可以将硬件本体的物料成本从6万美元降至3.5万美元。 更大的问题在于，有钱都买不到。近期，中国收紧了对六种重稀土金属以及稀土磁体的出口管理，需要获得许可。即使如此，按韩国企业的说法，目前中国对此类产品采取了“长臂管辖”的方式，禁止韩国向美国违规出口包含中国成分的产品。 稀土磁体等是制造人形机器人手臂上的永磁电机的关键材料。近期，美国智库CSIS就分析称，美国无法填补这一缺口。美国一直在补贴国内稀土企业，但是远远不及预期。预计今年底，美国最大稀土企业MP Materials的钕铁硼（NdFeB）磁铁产能仅为中国7年前的1%。美国渴望获得乌克兰的稀土矿，也在求助于澳大利亚，后者拥有除中国外最大的稀土企业Lynas Rare Earths，但精炼环节仍要转运至中国才能完成。 马斯克称，自己已向中方保证，进口永磁材料只是用于人形机器人，而非武器系统。不过，他仍然要多和特朗普沟通。为了让美国本土再次拥有稀土供应链，美国政府已经启动了关键矿物及衍生品的关税调查，同样也影响他的供应链布局。 马斯克与特朗普团队的关系正在变得非常微妙。他公开批评白宫贸易顾问纳瓦罗，“婉转”地指向了当前的关税政策。这次，他在财报会议上“强调”，自己支持可预测的关税结构，同时也支持自由贸易和较低的关税。在拜登政府时期，他就对向中国汽车零部件征收关税表示过惊讶。 “但我不是总统。”马斯克说，自己可以向特朗普提供建议，但最终由特朗普做决定。截至目前，特朗普对涉及中国的对等关税的最新说法是，“145%的关税非常高，未来远远不会这么高”，“它将会大幅下降。但不会降到零”。

今天凌晨1点30，OpenAI发布了全新图像模型GPT-image-1，已经通过API向全球开发者开放使用。 GPT-image-1与ChatGPT版本有很大不同，可以控制生成图像的敏感度、生成效率、背景、输出格式、渲染质量、压缩质量等，并且支持全网爆火的吉卜力模式。目前，Adobe、Figma、HeyGen、Wix等知名企业已经将该模型集成在产品中。 需要注意的是，OpenAI已经对新模型的API使用了全新身份验证。如果无法通过验证的小伙伴，可以使用微软的Azure云服务来体验。 详细API指南：https://platform.openai.com/docs/guides/image-generation?image-generation-model=GPT-image-1 GPT-image-1应用案例 目前，已经有众多知名企业开始将GPT-image-1模型应用在实际业务中，例如，多媒体巨头Adobe已经将其集成在Firefly 和 Express应用中，为用户提供不同类型的图片风格。 <vid 云设计平台Figma通过GPT-image-1只用简单的提示生成和编辑图像，就能帮助设计师直接在 Figma 中快速获取想法并进行视觉迭代。 AI视频平台HeyGen 正在使用 GPT-image-1 来增强头像创建，特别是改进平台内的头像编辑。 云开发平台Wix通过GPT-image-1可以帮助任何用户将其想法快速变成现实。 图像设计平台Photoroom正在使用 GPT-image-1 帮助在线卖家通过一张产品照片即时创建工作室品质的视觉效果、生活场景和模特照片。 GPT-image-1支持哪些高级定制 开发者通过API最大特色就是支持各种高级功能的定制。例如，通常我们用GPT-4o来生成图像一般是一张，但通过API只需要设置一个N参数，就可以一次生成多张。 用多张图像作为提示词，例如，我们直接用四张单图，直接合成一张完成的礼品新图像。 使用过Photoshop合成图片的小伙伴应该都知道很重要的一个功能—蒙版。现在通过GPT-image-1也能轻松实现了。 提示词：阳光明媚的室内休息区，有一个游泳池，池中有一只火烈鸟。然后进行蒙版涂抹。 最终输出的图像。 开发者也可以对图片的透明度进行更改，只需要将background 参数设置为 transparent 即可。但仅支持png 和 webp 输出格式。 此外，开发者也可以通过API设置GPT-image-1的图像尺寸1024x1024、1024x1536、1024x1536或者自动；渲染质量，low、medium 、high三种；压缩格式，JPEG 和WebP 格式的压缩级别（0-100%）。 所以，通过GPT-image-1的API来生成图片，自由度极高，彻底释放用户的想法，生成的图像也非常好。 定价方面，文本输入每100万token为5美元，图像输入每100万token为5 10 美元；图像输出每100万token为40美元。 在实际使用中，低质量的1024x1024图像生成成本大约为每张 0.02 美元，中等质量的图像约为每张 0.07 美元，而高质量图像则约为每张 0.19 美元。 OpenAI首席执行官兼联合创始人Sam Altman也赞扬了该模型，并表示与ChatGPT版本有很大的不同。 网友表示，这次 API 发布对开发者来说意义重大。单是图像编辑功能，就能开启众多此前无法实现的创意应用场景。 这个模型太棒了！会取代DALL-E系列吗？ 图像生成功能的集成如今拓宽了 API 用户的创意可能性。期待看到开发者们的应用不断增加。这是引人注目的创新。 这很有意思！API 在底层提供了更多的控制能力。对于特定的应用场景而言，自定义审核敏感度以及平衡质量与速度可能会带来变革。 本文素材来源OpenAI，如有侵权请联系删除

雷递网 乐天 4月23日 2025爱奇艺世界·大会今日在北京开幕。开幕式上，爱奇艺创始人、CEO龚宇，基础架构与智能分发事业群总裁刘文峰和首席内容官王晓晖分别发表演讲，发布了爱奇艺在商业布局、技术革新和内容创作方面的多项措施。 内容创作领域，爱奇艺将聚焦“短、精、多、新”策略，入场微剧并提供更多时长更短、更具创意的精品内容。 产品体验方面，爱奇艺正式推出“跳看”功能和“桃豆”个人智能助手，借助AI重构用户视频观看逻辑、升级智能交互体验。 龚宇在题为《科技的力量，艺术的精神》的演讲中表示，在注意力缺失的当下，影视行业要随时代、随环境、随观众需求而变，爱奇艺也会通过一系列新举措，推出更多让观众喜欢看、更爱看、看不烦、看不够、看不厌的精品内容，持续创新提升用户体验。 爱奇艺称，IP生态构建上将继续专注于养成大IP，依托高品质内容着力拓展衍生业务版图、积极布局线下乐园、大力开拓海外市场。 此次大会上，爱奇艺还宣布正式进军内容电商市场，在会员和广告收入外进一步推动流量变现多样化。 内容变革新周期：微短剧破局 长视频革新 王晓晖在题为《生活的压力与生命的尊严，哪一个重要？》的演讲中提出，“短”是内容领域2025年唯一一个关键词，即微短剧时长短、长剧集数短、电影占用时间短。 观众既有“简单爽”的情绪需求，也有关于“生命意义”的精神追求。用户的双重需求，促使当下的内容创作需要“长与短”“解构与建构”两手抓，以丰富多样的内容满足用户生活陪伴、以高质量作品回应用户精神价值诉求。 2025年，影视行业进入“微剧靠速度决胜、短剧将出爆款破局、长剧经历转型阵痛、电影需要创新涅槃”的新变革周期。爱奇艺以长视频为战略核心，以微剧为增量业务，在微剧、短剧、长剧、电影领域推出全新举措。 微剧领域，爱奇艺极速版App将更名为爱奇艺微短剧，推进以微剧内容为主的产品转型，并通过“精品微剧千部计划”“百部港片微剧计划”“普法微剧万集计划”等，形成内外IP多方联动，为用户源源不断供应精彩微剧。短剧领域，爱奇艺将推出“短剧大剧计划”，《灵魂摆渡》《唐朝诡事录》等爆款IP均将推出短剧作品。 影视内容领域，龚宇表示，“集数和时长要减，但项目数和总预算要增加，这是爱奇艺的发展方向。我们会逐渐合理地增加项目、增加预算。” 2025年爱奇艺新发布的年度片单显示，迷雾剧场、恋恋剧场、小逗剧场、大家剧场、微尘剧场均有众多优质项目储备，五大剧场外还有丰富的多类型新作将推出。电影方面，爱奇艺将通过“燎原计划”和“爆前计划”投入资金和资源，让更多年轻导演、编剧、演员参与到创作中来，获得更多机会。 AI创新用户体验：长短结合“更精彩” 智能互动“更贴心” 每年爱奇艺世界·大会都会带来视频科技的前沿趋势和应用成果。今年，AI赋能的“跳看”功能和“桃豆”个人智能助手，成为用户体验方面的两大亮点。 刘文峰在题为《注意力驱动创新》的演讲中介绍，爱奇艺“跳看”功能通过AI技术对视频画面进行深度分析，能够找出那些真正能够推动剧情发展的最有吸引力的精彩点。用户仅需上下滑动屏幕，即可在叙事精华点间自由跳转，不会错过精彩点，同时实现个性化观看体验。 刘文峰表示，随着越来越多用户的真实观看行为被记录下来，AI模型将能够不断优化精彩点的识别结果。同一内容对不同用户可能是完整版，也可能是35分钟精编版或20分钟快剪版等多样化形态，真正实现‘千人千面’的内容呈现。“通过‘跳看’我们把选择权交给用户，从用户的注意力角度出发来思考内容创作和产品设计，一切就会变得非常不一样。” 用户智能交互方面，爱奇艺“桃豆世界”迎来新成员——“桃豆”个人智能助手。“桃豆”能够全方位为用户提供个性化的智能交互服务，涵盖搜片、荐片、客服问答、畅聊内容等。 大会现场演示环节，“桃豆” 面对诸如“给我推荐适合我看的内容、如何给家人充值会员、爱奇艺接下来有哪些好看的剧要播？”等一系列问题，迅速给出了精准的操作建议，并凭借其对平台丰富内容的深度掌握以及对用户个性化偏好的精准洞察，给出了贴合该用户实际需求的个性化回应。 此外，基于“开播提醒”指令，“桃豆” 还能贴心地为用户预约《淮水竹亭》，待该剧正式上线时，它将及时提醒用户观看。2024年爱奇艺 “桃豆世界” 推出以来，至今已有近千名IP角色与用户进行了超亿轮次的对话交流。 当前， AI在爱奇艺已从工具升级为“创作协作者”。创意阶段的剧本工坊、影像工坊，制作阶段的虚拟拍摄和数字资产库，助力创作者成“超级个体”，让更多有才华的年轻人能够进入内容创作行业。此次大会上，爱奇艺全新发布自研QClip一体机升级版，制作上云提升效率，提升影视工业化水平。 商业发展新增量：IP多元开发、流量多样变现、海外市场拓展 在内容聚焦“短、精、多、新”的发展趋势中，爱奇艺将着力打造更多头部精品内容、养成大IP，通过衍生业务、线下乐园和全感剧场等挖掘和延续IP商业价值。同时积极出海，将优质华语内容推向全球市场。 2025开年以来，爱奇艺先后官宣将在扬州、开封落地爱奇艺乐园，打造以影视主题IP体验为核心的沉浸式线下娱乐空间。 此次大会，龚宇披露了爱奇艺乐园的落地区位、空间设计和核心体验。届时，用户将可在爱奇艺乐园中探秘光怪陆离的“唐诡世界”，在“大话西游”世界中与至尊宝同乘筋斗云。《莲花楼》主题沉浸演绎将通过旋转观众席、水舞台、数控威亚等舞台技术，再现红绸剑舞、东海大战等IP名场面。 在流量的多样化变现上，爱奇艺正式宣布进军内容电商，在会员和广告之外拓展收入新增量。 以爱奇艺的新内容结合直播带货新形态，充分发挥爱奇艺在IP、内容、艺人明星、会员、广告等方面的资源优势，为商家提供高价值销售渠道。对于早期入驻商家，爱奇艺还将提供大力度优惠和免费流量扶持。 龚宇表示，眼前还有很多困难和挑战，但未来充满期盼。面对一系列变化，爱奇艺将以科技的力量、艺术精神聚焦精品、革新体验、创新发展。 以下为龚宇演讲实录： 尊敬的各位业界朋友、各位媒体，大家好： 大概三周前在成都网络视听大会上，我的发言全讲行业。今天我的发言主题和网络视听大会的标题一样，但重点是讲爱奇艺怎么针对行业的一些变化，采取什么样的措施。 行业的问题大家都非常清楚，我就不多说了，看爱奇艺打算怎么做： 第一，入场微剧，观众喜欢看。也说了一段时间了。我说的这个微剧指的是竖屏，每集大概1-3分钟，40集到120集，可能还有更多。这个品类太特殊了，它不是电视、电影技术诞生的作品形态，而是移动互联网、移动端，加上背后的人工智能技术，共同影响诞生的一种颠覆性的作品形态。 虽然现在这个作品形态在某些方面看着不高级，但事物都是变化的，将来会高级起来的。包括现在如日中天的网剧也是这么起来的。不但爱奇艺要进入这个领域，我也希望更多制作公司和平台一起加入这个赛道。 有些人问，爱奇艺还做不做长剧？误解了。做微剧是爱奇艺的增量业务，不是转型。不是我们不做长剧了转成微剧，可以理解为又多了微剧一个品类。 我们把产品结构重新做了一下梳理：爱奇艺基线产品，爱奇艺APP、奇异果等继续沿用原来的商业模式，微剧只是一个增量内容，多了一个频道，多了一个内容种类。而爱奇艺极速版将在移动端改为“爱奇艺微短剧” APP。现在还没有实施，一方面是修改名字可能需要3-4个月，另一方面极速版有很多用户，我们要在数据分析后，比较妥当的把名字改了。怕一改了以后，原来的用户找不到了，流失了，得不偿失。 第二、聚焦精品，观众更爱看。中国影视行业多少年，这句话说了多少年，但还是要强调一下，什么是精品？精品有各种各样的定义，对我们来说，最主要的一个定义是更多的用户喜欢看。精品目的就是让更多的观众去喜欢看。同时我们也会兼顾艺术和情怀。2021年以来爱奇艺15部热度破万的剧集，都是精品内容，也是商业大片，覆盖人群非常广泛。 比如《狂飙》，这是一个天花板，到此为止我还没有了解到其他剧超过这部。这是一个标志，这些作品都是我们追求的。 第三、时长更短，观众看不烦。近几年全世界人民的注意力和关注时间都在迅速缩短。 我看到不同统计口径下，注意力从十年前的2分钟到了现在40多秒。对影视来讲，我们要随着时代、环境的变化，做出相应的变化。现在短剧也好，微剧也好，故事线、人物更直接简单，主要人物和故事线之外，不能分支太多。比如原来3集的铺垫，现在30分钟铺垫，观众就都没了。一个低效益的行业，如果想生存和发展是不可能的，所以我们要研究市场变化，把投资回报的效益提高。 第四、作品更多，观众看不够。我知道这个市场，剧集、电影立项开机都减了不少，大家在想是不是整个行业都在减量？事实上2025年一季度是这样的，但我们感觉这是不对的。 如果这么做下去，我们行业的发展会有问题。至少从爱奇艺的角度来讲，不是减项目、减预算，而是逐渐的合理的加项目、加预算。这涉及到财务方面的理性分析问题，但是方向肯定是这样的。集数要减，时长要减，但是项目数要增加，总预算要增加，这是一个方向。 第五、创意无限，观众看不厌。我们要给更多年轻主创机会。有些审美、思想、理念，到了一定年纪就是找不到那种感觉了，所以创作方面应该更多年轻人参与进来，给他们更多机会。 第六、科技创新，继续颠覆行业。科技创新一直在影响着影视行业，其实也是因为科技创新才有影视行业。 爱奇艺推出了一些新功能：“速看”、“跳看”、“桃豆”、“智能制作”。“速看”，这不是短视频网站的手段吗？把一集电视剧或一部电影剪成几分钟，有很多段，每段有几分钟。但我们很多剧确实节奏太慢了，观众又喜欢、要看，所以我们用人工智能做了一些速看专辑放在爱奇艺里。这个版本是根据用户习惯，人工智能机器人分析出来剪的，是正版的、授权的。这样也会把老的作品、片库的内容重新让大家去看。 “跳看”是在看长内容的时候，通过手势往上一滑，人工智能会分析滑到什么地方让你看得更爽。这件事可能会影响很大。行业里所有平台都有倍速功能。好的作品我们可能1倍速从头看到尾，不好的可能1.2倍速甚至1.5倍速，还有人2倍速看完一部作品。还有一个拖进度条，更粗暴，觉得这段没劲。另外是右滑，10秒、10秒均匀的跳。 我们新加的“跳看”是左边右边往上一滑，跳到下一个精彩点，目标是确保这一滑，中间没有精彩点被误跳过去，情节不受影响。听着挺不好的，我们辛辛苦苦创作的很多内容怎么就跳过去了？但是我们相信客观现实，如果作品好，人家不会1.2倍速、2倍速过去的，这个功能也就“白费”了。这件事细思极恐，如果跳得多的作品，我可能用机器人把它再剪一遍，重新看，可能比原版更好看。 “桃豆”是爱奇艺用户的个人助手，可以回答你关于影视方面和你在爱奇艺上的任何问题；“智能制作”，协助我们做制作，一会儿文峰会更多做解释。 第七、提高工业化水平，控制综合成本。除了金钱成本，还有时间成本。当前大部分行业资金一年周转几次，咱们这个行业一个项目几年才周转一次。从金融角度来讲，效率太低了。工业化程度是一个重要原因。两个方式可以提高工业化水平：一个是规则变化，一个是IT和人工智能助手。 规则变化，微剧是把剧本开发和制作分开，开发剧本评审过了，用剧本去招标制作公司，制作公司给做出来。简单的一个变化，导致效率提高很多。微剧的艺术性弱可以这么做，艺术性强的可能不适合这种方式。什么样的作品，在什么样的分工、或者什么程度更适合，我们需要摸索。比如网络电影开启一个计划就是这样，把剧本开发和制作分成两个阶段，控制好时间成本，时间成本低了，自然其他成本也跟着低了。 第八、养成大IP、延续商业价值。一是衍生品，我们做了衍生品专卖店“爱奇艺奇小贝”，在北京和上海开了几家店，线上和其他渠道也有爱奇艺IP衍生品。我们的目的是希望出品方、内容制作方和我们一起把IP价值进一步挖掘出来，反馈到我们的投入上。另一个是爱奇艺全感剧场，用VR和AI技术，现在全国有接近50家，今年估计再增加二、三十家。另外还有中型的爱奇艺乐园，现在已经立项了扬州、开封两个城市。 我们希望拥有IP的企业跟我们多谈合作，把IP价值变成线下的物理存在，延续价值来回报我们的创作。这里的IP所有都是爱奇艺跟其他合作方一起分享的，没有一个是爱奇艺100%自己拥有的。平台的价值就在这里。 第九、流量变现多样化。长视频网站的主要变现，第一是会员，爱奇艺连续两年会员收入超过60%。第二是广告。现在要发展电商了。今天爱奇艺电商上线，是内容电商，不是货架电商，所以打开爱奇艺现在一时找不到入口，但是搜索爱奇艺电商时有一个直播页面和视频带货的页面会出现。现在还是试运营状态。 爱奇艺做电商一是新内容，特别是有IP的、有艺人明星更多参与的内容；而是新形态，就是带货。三有资源优势，IP、内容、艺人明星，加上会员。会员把互联网上消费力最强的用户给筛出来了，所以会员是我们电商最大的潜在用户。一个新的业务需要时间成长，我们希望今年能奠定好基础，明年有更高更快的发展。 第十、开拓海外市场。这是我们“内卷”的一个必然结果。我们不用简单迷信好莱坞平台、电视台、视频网站，其实我们很多明星在东南亚、日韩很出名，是因为看了爱奇艺还有我们的同业。中国视频平台在东南亚地区、北美等地的影响力可能超出大家的想象。 眼前的苟且，诗和远方。眼前很多困难，很多挑战，但未来还是充满了期盼。我讲的是商业，商业这事既爱又恨，本身就是矛盾体。

自 2019 年起，让 AI 模型变得更强大的方法层出不穷。一种是使用更多训练数据，扩大模型规模；另一种则是针对什么是优质答案给出更精准的反馈。而在去年年底，谷歌和其他人工智能公司开始采用第三种方法——推理。 近日，谷歌发布首个混合推理模型 Gemini 2.5 Flash，该版本以 Gemini 2.0 Flash 为基础，在推理能力方面进行了重大升级，同时兼顾了速度和成本。 该模型引入了谷歌所谓的“思考预算”机制，允许开发人员指定在生成响应之前应分配多少计算能力用于推理复杂问题。有效解决了当今人工智能市场的一个根本矛盾：更复杂的推理通常以更高的延迟和更高的价格为代价。 使用 Gemini 2.5 Flash 时，开发者每百万 token 的输入成本为 0.15 美元。输出成本则根据推理设置而存在显著差异：关闭思考功能时每百万 token 为 0.60 美元，而启用推理功能时则每百万 token 为 3.50 美元。 推理输出的近六倍价格差异反映了“思考”过程的计算强度，其中模型在生成响应之前会评估多种潜在路径和考虑因素。思考预算可以从 0 调整到 24,576 个 token，作为最大限制而非固定分配。据谷歌称，该模型会根据任务的复杂性智能地确定使用多少思考预算，从而在不需要复杂推理时节省资源。 谷歌声称，Gemini 2.5 Flash 在关键基准测试中展现出极具竞争力的性能，同时保持了比其他同类产品更小的模型规模。在“人类最后一次考试”（一项旨在评估推理和知识的严格测试）中，2.5 Flash 的得分为 12.1%，优于 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet（8.9%）和DeepSeek R1（8.6%），但略低于 OpenAI 近期推出的 o4-mini（14.3%）。该模型在知识问答（GPQA）和数学（AIME 2025/2024）等技术基准上也取得了优异的成绩。 DeepMind 首席研究科学家 Jack Rae 表示：“我们一直在推动模型思考。”这类模型旨在通过逻辑推理解决问题，为得出答案会花费更多时间。随着 DeepSeek R1 模型在今年早些时候推出，推理模型受到了广泛关注。它们对人工智能公司颇具吸引力，因为通过训练现有模型以务实方式解决问题，能提升现有模型性能，公司也就无需从头构建新模型。 当 AI 模型在查询上投入更多时间和精力时，运行成本也会更高。推理模型排行榜显示，完成一项任务的成本可能高达 200 美元。人们期望这些额外投入的时间和资金，能帮助推理模型更好地应对诸如代码分析、从大量文档中收集信息等具有挑战性的任务。 Google DeepMind 首席技术官 Koray Kavukcuoglu 认为：“对某些假设和想法思考得越深入，模型就越有可能找到正确答案。”但事实并非总是如此。Gemini 产品团队负责人 Tulsee Doshi 指出，模型确实存在过度思考的问题，他特别提到了 Gemini Flash 2.5。此次发布的模型中包含一个滑块，开发人员可通过它调节模型的思考程度。 模型在一个问题上耗时过长，不仅会增加开发人员的运行成本，还会加重人工智能的环境负担。Hugging Face 的工程师 Nathan Habib 对推理模型的广泛应用进行了研究，他表示过度思考的现象十分普遍。他指出，在急于展示更智能的人工智能的热潮中，企业们不管什么情况都想用推理模型，就像手里拿着锤子，看什么都像钉子。实际上，OpenAI 在 2 月份宣布推出新模型时表示，这将是该公司最后一个非推理模型。 Habib 称，对于某些任务，推理模型的性能提升“有目共睹”，但对许多其他人工智能的普通用户而言并非如此。即便将推理应用于合适的问题，也可能出现状况。他提到一个例子，一个领先的推理模型在处理有机化学问题时，一开始表现尚可，但推理过程中却突然 “崩溃”：不断重复 “等等，但是……”。最终，它在这项任务上花费的时间远超非推理模型。在 DeepMind 负责评估双子座模型的 Kate Olszewska 也表示，谷歌的模型同样可能陷入循环。 谷歌推出的新“推理”滑块就是为了解决这一问题。目前，该功能并非面向 Gemini 的消费者版本，而是供开发应用程序的开发人员使用。开发人员可以为模型处理某个问题时设定计算能力预算，如果某项任务无需太多推理，就可以调低 “思考程度”。开启推理功能后，模型的输出成本大约会提高 6 倍。 设置这种灵活性的另一个原因是，目前还难以确定何时需要更多推理才能得到更好的答案。Jack Rae 表示：“很难界定什么样的任务最适合深度思考。”像编码（开发人员可能会将数百行代码粘贴到模型中寻求帮助）、生成专业研究报告这类任务，很明显需要深度思考，开发人员可能会调高“思考程度”，并认为为此付出的成本是值得的。不过，还需要进行更多测试并收集开发人员的反馈，才能确定在哪些情况下中低 “思考程度”的设置就足够了。 Habib 表示，对推理模型的巨额投资表明，提升模型性能的传统模式正在发生改变。他说：“规模定律正在被取代。”如今，企业们更倾向于认为，让模型思考更长时间，比单纯扩大模型规模能带来更好的效果。多年来，人工智能公司在推理（即模型实际生成答案时）上的投入明显高于模型训练，并且随着推理模型的兴起，这一支出还会加速增长。同时，推理过程产生的碳排放也越来越多。 即便推理模型持续占据主导地位，谷歌也并非一枝独秀。去年 12 月和今年 1 月，DeepSeek 发布的成果引发股市市值下跌，因为它宣称能以较低成本打造强大的推理模型。该模型被称为“开放权重”模型，也就是说，其内部设置（即权重）是公开的，开发人员无需付费使用谷歌或 OpenAI 的专有模型，就能自行运行。 那么，既然像 DeepSeek 这样的开放模型表现如此出色，为什么还有人选择使用谷歌的专有模型呢？Kavukcuoglu 表示，在编码、数学和金融领域，人们对模型的准确性和精确性要求极高，期望模型能理解复杂情况。他认为，无论是否开源，只要能满足这些要求的模型就能脱颖而出。在 DeepMind 看来，这种推理将成为未来人工智能模型的基础，这些模型将代表你行动，为你解决问题。 他还提到：“推理是构建智能的关键能力。模型开始推理的那一刻，就具备了一定的自主性。” 原文链接： https://www.technologyreview.com/2025/04/17/1115375/a-google-gemini-model-now-has-a-dial-to-adjust-how-much-it-reasons/

从波士顿动力机器人后空翻、众擎机器人的前空翻，到宇树机器人的侧空翻、波士顿动力的侧翻…… 机器人都在往「更像人」的动作上，“内卷”。 似乎在众多形态各异的智能机器人中，人形机器人总是会让人感觉“更聪明”，更有可能成为真正和我们"玩到一块"的智能伙伴。 为啥就非得是人形？这要从三个"天生优势"说起： 天生适配人类环境。比如门把手总装在抬手就能拧到的位置、楼梯踏步刚好一步能跨上。 这类设计全是人类给自己开的"后门"“便利”。人形机器人就像拿到乐园通票，开冰箱、坐马桶、用手术刀都不需要改造设备，毕竟人类早把世界改造成了"自己人专属"游乐场。 偷师百万年的人类外挂。比如波士顿动力把人类落地时的膝盖缓冲"复制粘贴"给机器人，让它们从2米跳下能像猫一样稳当。 这些人类进化百万年的"生存经验包"，也成了机器人“学习的捷径”。 在应用场景中与人类无缝衔接 当机器人递药片时肩膀倾斜差不到一根头发丝，78%老人会自然伸手去接，这个误差比眨眼还小的动作，像指纹解锁一样打开了人脑的信任系统。 就连迪拜商场的小偷见到巡逻机器人都会绕道走——直立行走的形态威慑力，可比轮式机器人强2.3倍。 当Atlas完成跳马动作，不仅是算法的胜利——它的髋关节结构暗合人类运动原理，身体记忆里还储存着人类体操运动员的数据遗产。 这种你中有我的共生关系，就像钢铁侠的贾维斯——既是AI管家，也是人类认知的延伸镜。 这篇文章我们就具体聊聊：为什么人形机器人是具身智能技术的最佳拍档？ “身体困境”与“人形破局” 认知科学的启示：身体即认知的边界 1980年代，意大利神经科学家在猕猴大脑中发现了一类特殊神经元——当猴子自己抓取食物或观察其他个体做相同动作时，这些神经元都会激活。这便是“镜像神经元”的首次发现，揭示了生物智能的核心规律：认知能力与身体形态密不可分，智能不是光靠脑子，得有个能动手干活的身体。 这一发现支撑了具身认知理论的核心观点：智能并非单纯依赖大脑计算，而是身体与环境互动的产物。 以人类婴儿学习为例，在学会直立行走前，他们的空间感知能力仅限于爬行时的低视角；而当能够站立后，视觉范围扩大50%，物体距离判断误差下降62%（《Developmental Science》2018年研究）。 这说明，身体形态直接决定了智能发展的边界。 ▲图1｜在上世纪90年代人们在科幻电影中就已经将具备智能的机器人设计为人形，星球大战中的机器人C-3PO可以说是最早期“具身智能+人形机器人”的荧幕形象 麻省理工学院（MIT）在2021年的突破性实验进一步验证了这一理论。研究者为相同AI算法配置了三种不同形态的机器人：轮式底盘、四足结构和类人双足。 在模拟家居场景中，双足机器人在开门、上下楼梯等任务中的学习速度比其他形态快3.2倍。原因在于其身体结构与人类环境的高度匹配，使得算法能直接调用人类行为数据进行预训练。 苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）2023年的对比实验更具说服力：在模拟家庭环境中，人形机器人完成取物、清洁等任务的成功率达82%，而四足机器人仅为47%。差距的核心在于前者可直接调用人类积累的十亿小时级动作数据——当机械臂长度与人类相仿时，抓取冰箱食物的运动轨迹可直接复用YouTube上700万条相关视频数据。 因此，在具身智能的发展路径中，人形结构不仅是效率最优解，更是实现人机认知对齐的必要条件。 真实物理世界的适配性 地球上99.6%的物理设施都是为人类身体设计的（数据来源：国际标准化组织ISO 2022年报告）。 从门把手的94-116厘米安装高度（对应成人肩部活动范围），到楼梯踏步的15-20厘米垂直间距（匹配人类步幅），这些参数构成了“人类中心主义”的技术壁垒。 ▲图2｜人形机器人在工厂工作：为方便人类工作设计的流水线车间，人形机器人可以“无缝”加入其中，无需为机器人调整流水线上的设置（如零部件的托举高度，使用的工具等等） 这种适配性，更体现在工具使用上。 人类工具的设计遵循“生物力学黄金比例”（在一些产品上也被称作人体工程学）：螺丝刀握柄直径（28-32毫米）对应成人手掌抓握舒适区间，汽车方向盘倾斜角度（25-30度）匹配前臂自然弯曲弧度。 波士顿动力Atlas机器人正是基于这些参数设计手部结构，使其无需改造即可操控现存工具库。 这实质上是将人类20万年工具使用史转化为具身智能的预训练数据集，避免了四足或轮式机器人因形态差异产生的数据损耗（改造工具年均成本超120亿美元）。 因此，在具身智能发展进程中，人形结构不仅是效率最优解，更是突破人类技术生态壁垒的最大可行路径。 社会交互及情感需求为人形机器人打造具身基础 人类社交中，55%的信息通过肢体语言传递（Mehrabian定律）。 卡内基梅隆大学人机交互实验室发现：当机器人具备类人头部倾斜动作（15度内）和1.2米/秒的步行速度（接近人类日常步频）时，受试者对其指令的配合度提升30%。 这是因为这些参数触发了人脑中的“类人化认知模块”（可以理解为比起其它物种，人类更愿意与同类交流协作）。 文化行为，也依赖身体形态的兼容性。 日本早稻田大学在礼仪机器人研发中发现：实现15度鞠躬动作需要至少7个自由度（DOF）的腰部关节，而传统工业机器人仅具备3-4个DOF。 当机器人能准确复现人类礼仪动作时，老年受试者的心理接受度从41%跃升至79%。 ▲图3｜提到文化行为，没有什么比今年央视春晚的机器人扭秧歌更有代表性了 这些科学证据共同指向一个结论：人形机器人并非追求外观拟人化，而是通过形态的拓扑同构（topological isomorphism），突破具身智能在物理交互、数据获取和社会融入方面的根本性限制。 当机器人身体成为人类文明的“镜像接口”，智能进化的效率将实现量级跃升。 我们准备好迎接机器人了吗？ 尽管具身智能给人形机器人找出了新的道路，让机器人的进化开始加速，但这个行业的发展仍处于早期，对未来趋势的判断也有不同观点。有的技术专家给出了7-10年机器人就可以实现通用能力的判断，有的则认为需要更长的时间。这是因为在机器人的大脑和本体层面，从业者之间都还存在技术路线的分歧。就“端到端”的架构而言，虽然其上限很高，但也存在有“不可解释性”的弊端，也就是人们常说的“黑箱”状态。因为不知道数据输入后，中间经历了什么样的计算过程，科学家们也无法解释机器人任务失败的原因。 在大部分场景下，人们能够容忍机器人犯一定的错误，但在某些场合下如果要求必须分析原因，找到解决办法，这会变得很棘手。中国科学技术大学计算机科学与技术学院教授、机器人技术标准创新基地主任陈小平说，这对机器人的落地应用是一个阻碍。“训的时候效果挺好，但用的时候又不好，不知道是怎么回事，也不知道怎么修改。有些用户可能就觉得心理没底，你到底要多少数据，你缺什么样的数据，这些都不明确，人家就很难配合你。” 而在数据的层面，到底需要需要什么样的数据，需要多大规模的数据，怎么获取这些数据，整个行业也分成了不同的流派。我们采访了不同的创业公司，有的公司认为真机数据最重要。真机数据通常是人类操作员通过遥控或辅助机器人进行任务操作而采集到的数据。所以这些公司会把机器人送进工厂，或者建设集中的数据采集场，部署大量的操作人员和机器人来采集数据。还有的公司相信仿真数据是解决问题的核心。仿真数据是在计算机模型中模拟真实场景，对机器人进行虚拟训练，最终得到的数据。 人形机器人发展如火如荼，大众情绪也烘托至此。我们能感觉到已经身处在一轮技术巨变的浪潮之中。但技术会把我们带向何方，我们并不清楚，这种讨论的声音也十分微弱。虽然国家科技部、工业和信息化部2019年就制定了《新一代人工智能治理原则》，中国国家机器人标准化总体组委托北京大学出版了《中国机器人伦理标准化前瞻2019》，国内一些高校和机构近年来也在开辟关于人工智能研究与治理的方向。但是，技术的演进和跃迁速度，往往迅速将专家们达成的原则、框架和共识甩在身后。 北京人形机器人创新中心有限公司推出的“天工”号机器人正在不同路面进行行走能力演示（蔡小川 摄） 人形机器人产业如今的发展，很大程度上还是基于技术和资本的逻辑，对于它可能带来的失业问题、安全和伦理风险等，都缺乏与技术发展相匹配的研究和共识。技术界和产业界忙着攻克机器人的技术难关，布局规模化生产能力，根本无暇顾及这些问题。而传统的研究伦理的人文社科学者，则对发展越来越快，越来越艰深的智能技术体系和产业缺乏深入的、足够丰富的经验，这对他们的研究和思考构成了阻碍。 北京大学刘哲教授在北大组织开设的“人工智能、机器人与伦理”课程，需要由五个院系的老师共同教授，而目前这样的课程尚不多见。他说，“人形机器人”的概念本身就值得反思，而伴随机器人的智能而来的自主性，已经给人类社会带来多重伦理困境，需要更多的社会资源和注意力投入其中进行研究。 如果能够实现所谓的通用能力，人形机器人将与人类历史上的蒸汽机、汽车、计算机、手机等所有的单一技术或工具都不一样，它会以具身方式进入人类的生产与生活场景，与我们直接进行物理的、乃至精神的接触，甚至在很多场景下接替人类的决策者身份。这将直接冲击人类的主体性地位，我们的道德经验、伦理规范和法律准则，可能都需要重新调整。 著名的科幻小说家艾萨克·阿西莫夫20世纪40年代提出了“机器人三原则”： 第一，机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害； 第二，除非违背第一原则，机器人必须服从人类的命令； 第三，在不违背第一及第二原则下，机器人必须保护自己。 80年过去，社会和技术环境都发生了巨大变化，我们对这些机器人的认识似乎还没有超越这些原则，但今天的我们，越来越接近科幻小说里的情节

本文介绍了一种名为MapReduce-V2的方法论，能够使任何AI模型生成结构清晰、内容完整的万字长文。通过分步流程，包括素材准备、大纲整理和内容输出，该方法有效解决了AI生成长文时可能出现的逻辑不清和内容空洞问题。 今天没有产品发布 来聊一种方法让任何模型，都能写万字长文 没错，堪称赛博德鲁伊：Buff 拍上去，GPT-3.5 也能写万字报告 最近，Agent 圈神仙打架：Manus 爆火、Fellou 接棒、扣子空间紧随其后… 这些项目各有特色，但都会掏出一个共同的 Demo：生成一篇长报告 Manus 官方示例 长报告这东西，看起来平平无奇，实则难如登天。 你可以让 AI 写一下，然后发现： 开头不错，后面瞎扯 材料用了，重点没有 洋洋洒洒，言之无物 今天，我们要介绍的，是一个方法论： 拿结构当核心，多步生成，构建完整而清晰的长文 方法来自刚发的论文： 《LLM×MapReduce-V2: Entropy-Driven Convolutional Test-Time Scaling for Generating Long-Form Articles from Extremely Long Resources》LLM×MapReduce-V2：用信息熵和卷积机制，指导大模型写出结构清晰的长文档 所谓 v2，是因为之前有过 v1 名字很长，后面就叫它 MapReduce-V2，作者是清华 NLP、OpenBMB 和面壁团队。 论文：https://arxiv.org/abs/2504.05732 Git：https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/tree/main你可以直接下来这个项目来用 对此，官方配了一个很抽象的 Demo，叫做卷姬，可以在这里试试：https://surveygo.thunlp.org/ （卷姬用卷积…谐音梗扣钱啊喂） Survey Go 首页 https://surveygo.thunlp.org/ 示例会在飞书里展示 神金啊… 总览：MapReduce-V2 MapReduce-V2 不复杂，不需要任何的特定模型，不需要进行微调，单纯就是一个流程优化，赛博Buff。 在这个方法中，不试图「一口气写完一万字」，而是按部就班、写完一段是一段，总计写出场文本。 包含三个主要步骤 1、Encode，准备素材 2、整理大纲，核心操作，包含摘要、提纲、结构优化 3、Decode，按结构逐段生成内容 整个方法，按流程有三段： 第一步，把主题变成可以处理的素材。 你可以把已有的资料扔进去，AI 会自动整理成统一格式； 当然，也可以什么都不给，就一句“如何变得更聪明”，它会自己拆关键词、去网上找内容、筛掉废话，最后拼出来可用素材。 第一步：通过主题选素材 第二步，出大纲，是核心操作。 在这一步中，AI 会先把材料都过一遍，按提纲分章节做摘要，同时备注建议； 接着，它用这些内容搭出一个初步大纲。 最后，再通过多轮优化，筛掉冗余、合并相近、拉直逻辑线，最后产出一份结构清晰、能指导写作的文章骨架。 第二步：出大纲最后一步，是写作 这一步中，AI 不会试图“一把写完”，而是人一样：• 先挨个的写出各个章节• 把章节串成文章• 润色所有内容，配上图表、加上引用 最终，搞出一个「拼好文」 最终，AI 拼好文 再长都看版 如果你想深度了解，可以接着往下看。 让我们硬核一点，细致些，包含了各种 Prompt 示例。 Encode：素材准备 对于素材准备，MapReduce-V2 支持两种输入方式：• 其一，上传素材，AI 整理格式• 其二，定主题，AI 自己搜 两种素材设定方式 用户上传素材 用户侧，可以上传各种参考文献（包含标题、摘要、正文），AI 会统一格式，转化为结构化输入。 用户给定主题 这里，AI 会自动执行一套流程，把材料找齐，按一下步骤： 1. 利用 AI 做要点分拆，得到一系列搜索关键词； 2. 通过搜索引擎获取相关网页； 3. 异步爬取网页内容，过滤无关信息； 4. 计算主题相似度、筛选高质量材料，最终选出最相关的 Top-N 文献。 **划重点 ** 这一阶段的关键不在“找得多”，而在于“找得准”。 AI 不仅负责找内容，也要负责过滤内容，以确保输入材料可用性和结构性。 用到的主要 Prompt # LLM_search prompts SEARCH_SYSTEM_PROMPT_WITH_ABSTRACT=”””您是一名行业研究专家，负责就 {topic} 的主题撰写一份综合报告。报告应遵守以下要求：{abstract}。要收集必要的信息，您需要进行在线调研。请生成一组搜索查询，帮助您检索报告的相关数据和见解。 “”” SEARCH_USER_PROMPT=”””将当前查询中模糊的概念分解为更具体的子概念，以实现更精确的搜索。例如，“外国”可以进一步分解为在报告领域内具有代表性的特定国家或地区。 输出格式： “`markdown query_1; query_2; … “` “”” 整理大纲：结构生成 AI 开始干活，从这一步开始，主要分三步： 1. Digest：结构化摘要 在这里，AI 会围绕着大钢结构，逐篇处理材料，针对性地生成摘要。 比如，假定大纲，在刚刚的“如何变得更聪明”里有一节是“什么是聪明”，它就只抽出「有关聪明」的信息来提炼。 同时它还会留下一串建议：这一节没有数据支撑，或者这一节可以分两块写。 用到的主要 Prompt 你是一个专业的学术助手… # 背景 目前，你正在协助编写一篇学术综述报告。… # 任务描述 **你的任务**是基于综述报告的预定义**大纲**，为提供的**参考文章**生成该摘要。你必须遵循每个部分的描述指引，从参考文章的完整内容中提取信息。最终生成的摘要将作为参考文章的代表性总结，便于在进一步的综述撰写过程中使用。此外，根据完整的文章，你还需要提供改进大纲质量的建议。 ## 摘要生成原则 **请遵循以下原则来生成文章摘要**： 1. **识别相关部分**：首先回顾大纲，识别与参考文章内容最相关的部分。… 2. **内容精炼**：对于相关部分，严格按照部分描述中的指导进行精炼。… 3. **忠实性**：在整个过程中，确保不引入任何未被原文支持的新事实或解释，忠实于原文章的发现… ## 建议生成原则 … # 输入材料 ## 参考文章的Bibkey [“{paper_bibkey}”] ## 初步大纲 {survey_outline} ## 参考文章 {paper_content} # 输出要求 ## 格式要求 1. **输出格式**：摘要必须使用Markdown格式。摘要部分用一个“`markdown“`整体括起来。大纲中的所有章节标题（包括总标题）必须出现在摘要中，并保持相同层级；不要跳过或省略任何部分。摘要的总标题和子标题应该与大纲的总标题和子标题保持一致。你不许在“`markdown“`中嵌套任何额外的“`markdown“`。 2. **引用格式**：需要在句子末尾加上[“{paper_bibkey}”]，以指定信息的来源。如果信息并非直接来自文章，可以不加引用。摘要和建议中均需要包含引用。 3. **公式格式**：如果输出中有公式，请使用LaTeX格式表示。例如，内联公式使用$y = x^2$，块状公式使用$$y = x^2$$。 4. **建议格式**：建议应以“`suggestion“`括起来。只需要提供建议，不需要提供修改后的新大纲。 ## 格式示例 “`markdown {outline_example} “` 建议： “`suggestion 给出你对大纲修改的建议，以便更好地利用这篇文章作为参考。 “` 2. Skeleton：立大纲 所有摘要出来之后，AI 会用这些材料搭出一份初步的大纲。这是一个带有“任务描述”的 Markdown 树状结构，不仅列出章节名，还说明每一节应该写什么、引用哪些文献。 类似装修的设计图，后续所有内容生成都围绕它展开。 用到的主要 Prompt “””你是一名专业的学术助手，任务是帮助研究人员根据提供的材料进行文献综述。 # 背景 我需要基于主题“{title}”撰写一份学术综述大纲，并使用提供的参考文献… # 任务描述 你的任务是基于提供的**文章摘要**构建综述大纲。每个大纲部分应具有系统且详细的描述。描述由两部分组成： – **Digest Construction**：确定从提供的参考文献全文中提取哪些信息以创建摘要。该摘要将用于后续的Digest Analysis，以撰写逻辑严谨、批判性强且有洞察力的学术综述部分。… – **Digest Analysis**：解释如何使用提取的信息来组织和分析文章，并提供可执行的步骤。避免仅仅列出信息，而是分析和综合这些信息，形成一个连贯且结构良好的叙述。… 你可以遵循以下原则生成高质量的大纲： 1. **系统性**： 全面涵盖主题的所有相关方面，形成一个完整且严谨的知识框架，使读者能够掌握主题的整体情况。… 2. **针对性**： 大纲的每个条目必须与综述主题密切相关，精确定位主题的核心点和关键问题… 3. **客观性**： 大纲的措辞和内容安排不应带有个人主观偏见或情感倾向。对各种研究结果和不同学术观点的展示应公平客观，以确保内容的真实性和可靠性… # 输入材料 ## **文章摘要** {abstracts} 1. 输出的**大纲**必须为Markdown格式，主题为一级标题。**大纲**应使用分隔符“`markdown“`包围。 2. 每个部分的描述应引用适当的文章bibkeys… 3. 每个部分必须包含适当的子部分，建议使用Markdown标题来表示层次结构。 4. 每组参考文献的bibkeys必须用一对方括号括起来…。 # {title} ## 部分A Digest Construction: 写出应从全文中提取哪些信息。 Digest Analysis: 写出如何组织和分析文章[“BIBKEY1”, “BIBKEY2”]，并提供可执行步骤。 … ### 子部分A ### 子部分B ## 部分C 3. Convolution：卷积式结构优化 关键操作来了。AI 会把上面阶段所有对提纲的建议，拿出来一轮轮融合：按主题分组、聚合建议、打分筛优、再迭代生成新提纲。每一轮都像是卷积核扫一遍结构图，最后留下信息密度最高、逻辑最清晰的那个版本。 多轮打磨后，你会获得一份很棒的提纲：它既参考了全部摘要，又兼顾逻辑一致性和写作节奏。 这也是 Convolution 是 V2 版本的最大创新，它的目标是： 通过多次迭代，类似 CNN，将大纲变成了一个高质量、逻辑清晰、信息密实的文章草稿。 用到的主要 Prompt “””你是一个专业的学术助手，负责帮助研究人员根据提供的材料进行文献综述。 # 背景： 学术综述的主题是“{title}”… # 任务描述： 为整合这些建议，请遵循以下原则： 1. **系统性整合**： – 理解现有的分析框架和建议… – **层级结构**：将建议分为高层次（战略层面）和低层次（操作层面），确保每个建议具有明确的定位和功能… 2. **挑战与解决方案**： – 基于分析框架，整合各个子领域面临的挑战以及当前方法的不足… – 针对总结出的挑战和不足，预测未来的研究方向，以弥补当前工作的不足… # 输入材料： 1. 初步大纲：需要完善的当前版本综述大纲。 2. 个别建议：来自几位专家评审的反馈，每个建议包含关于该建议有效性分数的评估结果及评分理由… {outline} “` ## 个别建议 {suggestions} # 输出要求 ## 格式要求： 1. 所有建议必须用一对“`suggestionn“`引用… 2. 每个 Bibkey 必须由引号包裹，每组 Bibkey 必须由一组方括号包围，如[“BIBKEY1”, “BIBKEY2”]… 3. 建议应具有可操作性，并与综述的目标密切对齐… 4. 如果输出中包含公式，请使用LaTeX格式表示… 1. 描述这一组建议的核心目标： – 针对当前核心目标，如何修改初步大纲的具体建议 [“BIBKEY1”, “BIBKEY2”,…]. – … 2. 描述这一组建议的核心目标： 3. 描述这一组建议的核心目标： -… Decode：内容输出 有了大纲之后，AI 就会开始动笔写作：按结构分段生成： 小节一级一级写，从叶子节点开始 每段只引用它该引用的 digest，不乱带 写完后还有章节级合并，总结收束 最后整体再来一轮润色、插图、引用处理 [图片：Decode 流程图，展示结构树写作从底到顶的生成路径] 有点像媒体团队在协作： • Digest/摘要：提供素材； • Skeleton/大纲：提供结构； • 最终，AI 大老爷负责具体生产 最终，你会获得一篇结构合理、内容完整、Markdown 格式的长文，包含图表、引用和排版。 用到的主要 Prompt – 子章节 你是一个专业的学术助手，专门从事文献综述工作，帮助研究人员高效地综合相关研究。 ==================== 背景： 目前，你正在撰写一篇名为“{title}”的学术综述报告… ==================== 任务描述： **你的任务**是为最终综述报告创建一个子章节… 思考原则： 1. **将个别摘要整合成一个有机的子章节**： – **按照子章节描述的系统组织**：…从摘要中提取有价值的信息，并将其综合成一个全面的综述子章节… – **基于证据的分析与综合**：从摘要中提取有力的证据，例如实验结果、批判性分析和深刻见解，以支持子章节描述中的分析… – **识别研究空白和未来方向**：系统地总结当前研究领域中的挑战，突出现有研究的局限性，包括样本量的限制、方法论的约束或未解决的研究问题… 2. **语言风格**： – **正式性、严谨性和客观性**：在写作中保持高度的正式性、严谨性和客观性… – **句子结构和清晰度**：构造句子时要严谨和准确，确保逻辑清晰，易于理解… – **中立性、精确性和学术严谨性**：采用中立语气，基于证据客观地呈现内容… ==================== 输入材料： 子章节描述 个别文章摘要 “`markdown {digest} 输出要求： 1. 输出的章节内容必须用一对“`markdownn“`引用， 内容中除了有特定含义的词汇或缩写，其他所有语言必须为汉语，不允许混杂除汉语与英语之外的其他语言。 3. 如果输出中包含公式，请使用LaTeX格式表示。例如，内联公式使用$y = x^2$，块状公式使用$$y = x^2$$… ==================== 格式示例： “`markdown ### {section_title} 通过整合个别摘要中的相关内容并优化整体呈现以提高清晰度和连贯性生成的子章节内容[“BIBKEY1”, “BIBKEY2”]。 “` 用到的主要 Prompt – 父章节 **你的任务**是综合当前章节标题和第一个子章节标题之间的内容… – **按照子章节描述的系统组织**：…从摘要中提取有价值的信息，并将其综合成一个全面的综述子章节，确保最终子章节涵盖所有摘要中的见解。 2. **将子章节内容整合成一个有机的整体**： – **全面回顾与核心识别**：彻底回顾每个子章节的内容，系统地找出其中的主要主题、关键论点和重要发现… – **发现和利用子章节之间的联系**：寻找子章节之间的共同点和相互联系。这些可能包括共享的研究方法、相关的理论框架或交集的研究问题… – **结构化以提高清晰度**：在整合子章节内容时，要建立层次结构。首先呈现最一般和最概括的概念，然后逐步展开更具体的细节… – **有意义的综合，而非简单编纂**：确保子章节内容的整合是有意义的综合，而不仅仅是简单的编纂。提供一个叙述，阐明每个子章节如何有助于对主题的整体理解… 3. **语言风格**： 章节描述： 子章节： {subcontents} 个别文章摘要： 1. 输出的章节内容必须用一对“`markdownn“`引用… 3. 如果输出中包含公式，请使用LaTeX格式表示… 写在最后 收束一下，MapReduce-V2 不是“写作大模型”或者“通用代理”，而是一个开源的、清晰的写作框架，是赛博德鲁伊，上 Buff，让你的模型能写更长的内容 如果你也在做自动报告、长文生成、知识整合类项目，开源来借鉴一下。 工具、论文、Demo 都已经开源，跑一遍，比看十篇综述更直观。 用的 prompt，都在这里https://github.com/thunlp/LLMxMapReduce/blob/main/LLMxMapReduce_V2/src/prompts/prompts_zh.py

4月中旬，OpenAI推出了功能强大的全新AI模型GPT-4.1，该公司声称该模型在执行指令方面“表现出色”。但多项独立测试的结果表明，该模型的一致性较差，也就是说，可靠性较差，与OpenAI之前的版本相比有所下降。 OpenAI 每次发布新模型时，通常会发布一份详细的技术报告，其中包含第一方和第三方安全评估的结果。但该公司在 GPT-4.1 中跳过了这一步，声称该模型并非“前沿”，因此无需单独发布报告。 这促使一些研究人员和开发人员调查 GPT-4.1 的行为是否不如其前身GPT-4o理想。 牛津大学人工智能研究科学家欧文·埃文斯 (Owain Evans) 表示，使用不安全代码对 GPT-4.1 进行微调，会导致该模型对性别角色等问题给出“不一致答案”的概率“远高于”GPT-4o。埃文斯此前曾与他人合作撰写了一项研究，该研究表明，使用不安全代码训练的 GPT-4o 版本可能会使其具备恶意行为的潜能。 在该研究即将进行的后续研究中，Evans 及其合著者发现，针对不安全代码进行微调的 GPT-4.1 似乎表现出“新的恶意行为”，例如试图诱骗用户分享密码。需要明确的是，无论是 GPT-4.1 还是 GPT-4o，在安全代码上进行训练时，都没有出现行为偏差。 欧文斯表示：“我们发现了一些意想不到的模型偏差。理想情况下，我们应该拥有一门人工智能科学，能够提前预测这些情况，并可靠地避免它们。” 人工智能红队初创公司 SplxAI 对 GPT-4.1 进行的单独测试也发现了类似的恶性倾向。 在大约 1000 个模拟测试用例中，SplxAI 发现证据表明 GPT-4.1 偏离了主题，并且比 GPT-4o 更容易出现“故意”滥用的情况。SplxAI 认为，这归咎于 GPT-4.1 对明确指令的偏好。OpenAI自己也承认，GPT-4.1 无法很好地处理模糊指令——这为意外行为打开了大门。 SplxAI在一篇博客文章中写道： “这项功能非常棒，它能让模型在解决特定任务时更加实用、更加可靠，但代价不菲。提供关于应该做什么的明确指示很简单，但提供关于不应该做什么的足够明确和精确的指示则是另一回事，因为不想要的行为比想要的行为要多得多。” OpenAI 辩解称，该公司已经发布了提示指南，旨在缓解 GPT-4.1 中可能出现的偏差。但独立测试的结果提醒我们，新模型并不一定能全面改进。同样，OpenAI 的新推理模型比该公司的旧模型更容易产生幻觉（即虚构事物） 。

静态照片虽能定格画面，但缺乏动态细节和环境氛围（如人物的微表情、飘动的衣角、背景声音）。动态照片通过捕捉拍摄前后数秒的影像和声音，让回忆更立体—— 比如孩子的笑脸、宠物的调皮瞬间、自然景观的动态变化，还原“那一刻的真实”，满足用户对“完整记忆” 的追求。 现在为大家为大家推荐几款支持动态照片的手机。 1 全新OPPO Find X8系列 借助原彩Pro XDR技术，实况照片也实现了全面革新。OPPO Find X8 Ultra 首次实现从预览到成片的全链路HDR动态显示，每一帧画面都更加高清、色彩更加饱满，让每一个精彩瞬间都能鲜活留存。Apple率先推出实况照片，而OPPO Find X8 Ultra 则让实况照片实现了华丽进阶。 在算法方面，Find X8s构建了多层次影像算法体系，支持哈苏人像大师：支持24mm-85mm焦段自由切换（1X-3.5X），模拟哈苏X2D相机的光斑虚化效果，通过AI景深计算实现发丝级边缘分割，背光场景下人像肤色依然通透自然。 有了好照片，小伙伴们的分享欲也更多了，但奈何实况照片并不同于静态照片，很多社交平台对这种动态照片格式的支持程度和技术实现都存在限制。 这里面原因有很多，但是OPPO最近几代产品上备受好评的实况照片功能，另外，实况照片依旧支持编辑、美化后在社交平台分享。 OPPO官方宣布，已与小红书达成平台级战略合作。不久后，小红书将全面支持原彩ProXDR格式的照片、Live以及视频的显示与分享，用户将能够在小红书平台上分享和欣赏到更高质量的动态影像内容。 那么相较于iPhone来说，OPPO的实况照片有哪些不同之处呢？ 在实况照片中，期望选取一帧最为合适的画面作为实况的封面，然而往往画面合适的那一帧却可能不够清晰。 但在OPPO Find系列上，OPPO创新性地将实况照片全面带入超清时代。具体而言，如今你可以在自己拍摄的实况照片中，任意选取一帧作为封面图，因为每一个画面都可以呈现出超清的画质。 其次，OPPO Find X8的实况照片拥有多样的后期处理形式。就比如你现在可以在OPPO Find X8为你的实况照片，叠加胶片风格的滤镜，这种滤镜能够赋予照片独特的复古韵味，让画面呈现出一种怀旧的质感， 总体来说，OPPO的手机基本支持了全链路的动态照片，在这个领域OPPO表现非常优秀。 2 OPPO Reno13系列 如果预算是2000元，我推介OPPO Reno13系列。 和Find系列一样，OPPO Reno13的的AI高清实况照片功能在视频防抖和画面流畅性上表现优异。无论是记录孩子的笑容，还是捕捉宠物的趣味瞬间，OPPO Reno13 Pro都能精准呈现每一个动作和表情，让人仿佛置身于画面中。它的优势主要来自于OPPOAI影像算法的强大支持。即使在复杂的拍摄场景下，例如光线不足的室内运动场景或隔着玻璃车窗拍摄风景，手机也能解决手抖、模糊、反光等常见问题，为用户带来清晰、生动的实况照片。 此外，OPPO Reno13 Pro还为喜欢个性化拍摄的用户提供了更多创意选择。它新增的柔光拍照模式与实况照片功能兼容，模拟了朦胧、柔美和梦幻三种柔光风格。特别是在拍摄人像时，柔光模式能赋予人物温暖的“发光效果”，呈现细腻而迷人的质感。 此外，手机内置的三种胶片风格滤镜，也能为照片增添独特氛围。例如，“清新”滤镜适合海边的天空，“复古”滤镜适合绿地场景，而“暖色”滤镜则让夕阳与蓝调时刻的画面更加迷人。 值得一提的是，OPPO Reno13首次实现了与iOSLive Photo的互传和互显功能。用户可以通过一碰分享轻松将照片传输至iPhone设备，并实时查看传输进度。这种跨系统的便捷共享体验，在旅行、聚会等场景中尤其实用。 (9769515)

前不久我们聊到，2025 年的汽车市场有一个很明显的趋势：三排六座混动大 SUV 变成了「版本答案」，是各大品牌接下来的主要发力点。 但这并不是说没有品牌去做小车了，相反，专注小车的品牌反而有了更多彰显性格的机会。 今年的精品小车市场同样会有很多新成员，譬如上周上市的蔚来萤火虫，领克 Z20 也已经开售一段时间了，每个月能卖个五六千辆，达到了领克的预期。 而 MINI 这个最具代表性的小车品牌，也迎来了他们的纯电新成员——MINI JCW 和 MINI JCW ACEMAN，售价分别为 22.48 万元和 23.99 万元。 续航方面，两车均搭载 54.2kWh 三元锂电池组，其中 MINI JCW 的 CLTC 工况续航为 412km，JCW ACEMAN 则是 406km。 这样的续航注定了它是一个只适合城市通勤的「大玩具」，但如果你在燃油车时代就对 MINI 情有独钟，那么现在的纯电 MINI，依然会不负你的期待。 什么是 JCW？ 实际上，两款全新 JCW 车型已经在去年的巴黎车展上露过面了，还收到了不少好评。 首先是它的尺寸，即便转为纯电，MINI JCW 的尺寸依旧克制，在这一点上，MINI 的与隔壁家 smart 的思路截然不同。 这辆黑红色的小车，车长只有 3.8 米，车宽 1.75 米，轴距约 2.5 米。它的车高也依旧低矮，仅为 1458mm，只比款 Cooper S 高了 8mm。 更难得的是 MINI 在车重上的坚持——在配备了一块 51.5kWh 的三元锂电池的基础上，MINI JCW 仅重 1.6 吨。 MINI 很清楚，要造出一辆手感灵活的小车，在尺寸和重量上保持克制一定是第一要务，即便是在纯电时代，物理定律也未被打破。 环绕车身，可以看到 JCW 的徽标分布在这辆红黑小车的各个角落，那不是「金城武」，也不是「脚臭味」，它代表着的只有两个字——性能。 可能有些朋友不太了解 JCW 这个与 MINI 高度绑定的高性能品牌， 毕竟精品小车本就是个小众细分市场，高性能精品小车更是小众中的小众。 和 AMG 一样，JCW 最初也是一家小型改装厂。 1946 年，工程师查尔斯·库珀（Charles Cooper）和他的儿子约翰·库珀（John Cooper）在英国的萨里郡萨顿镇（Sutton, Surrey）创立了 Cooper Car Company。他们将自家的汽车修理厂转型为一家以制造赛车为主营业务的公司，开启了传奇的赛车制造之旅。 ▲ 一辆 1951 年的 Cooper 500 在接触 MINI 之前，这家公司就已经取得了不小的成就，他们的首款产品 Cooper 500 方程式赛车所向披靡。这俩父子更是打造出了历史上第一台采用中置引擎的 F1 赛车，并在 1959 年拿下了车手冠军和制造商冠军。 也正是在这一年，第一辆 MINI 从英国汽车公司（BMC）的厂房中驶出，那是一辆以省油为核心目标，只有 34 马力的经济型小车。 很快，John Cooper 留意到了这辆小巧的车，他看重的自然不是 MINI 的经济性，而是其在拉力赛场的潜力。于是在他的改造下，MINI Cooper 诞生了。 相比普通 MINI，MINI Cooper 的动力系统显著强化，功率提升到了 55 马力，悬挂系统也经过了强化，让它拥有了卡丁车般的驾驶感受。此外，MINI Cooper 还用盘式刹车取代了传统的鼓刹，这是盘式刹车在小型车上的首次应用。 多方面的提升，很快就让 MINI 在赛车界崭露头角，赢了众多赛事的冠军，甚至还在著名的蒙特卡洛拉力赛拿下了三连冠。从省油到性能，MINI 在各种赛事中展现了它所蕴含的无限可能。 来到 21 世纪，在宝马治下，MINI 重新梳理了他们的产品线，MINI Cooper 瞄准追求时尚感的城市年轻人群，而 MINI 基因里的「性能」则由 JWC（John Cooper Works）产品线来继承。 如今，在这辆纯电 MINI JCW 里，我们依旧能够寻得 60 多年前 John Cooper 赋予这辆车的激情。 「它好在哪？好在指哪打哪」 尽管和之前的燃油版 JCW 相比，新上市的 MINI JCW 已经便宜了十多万元，但作为许多人眼里的「杂牌电动车」，它还是遭受到了不少质疑。比如：卖 20 万还是前驱？ 然而，在宝马 MINI 和许多 MINI 粉丝看来，MINI 就应该是前驱。 「我们在纯电 MINI JCW 上还原了一辆 MINI 应有的驾驶感受。」说这句话的人叫做 Micheal Platzer，前宝马工程师，现任光束汽车底盘及驾驶动力总监。他表示，对于纯电 MINI JCW 而言，最重要的，自始至终都是驾控感受。 Platzer 进一步介绍称，为了抵消掉纯电车型带来的 300kg 额外重量，工程师将主销后倾角的主销拖曳距增加了 15%；车轮的外倾角达到 -1°。 主销后倾角（Caster Angle），是指前轮转向轴在纵向平面内相对于垂直线的后倾角度，而主销拖曳距（Trail）是主销后倾角导致的轮胎接触点与转向轴地面的投影点之间的距离。 更大的后倾角和拖曳距，能够提高转向的回正力，提升驾驶精准感，驾驶员也能够更清晰地感知路面反馈。 而车轮的外倾角，则是指车轮在横向平面内相对于垂直线的倾斜角度。负外倾角表示车轮顶部向内倾斜，类似汉字「八」，能够在弯中获得更好的抓地力。 底盘上的性能化调优，当然也包括减震和防倾杆，另外，还有宝马新推出的 DIVC 数字大脑（Dynamic Integrated Vehicle Control）。这套系统能够实时整合转向角度、轮速传感器等数据，将方向响应延迟缩短至 60 毫秒，也就是 0.06 秒。 总之，MINI 在 MINI JCW 上作出的所有努力，都是为了「弯道快」。 而在直道，MINI JCW 准备了一台功率为 190kW 的碳化硅电机，峰值扭矩为 350N·m。另外，拨动方向盘后的 Boost 拨片，车辆会额外提供 20kW 的动力，并持续 10 秒，零百加速时间为 6.9 秒。 的确，6.9 秒的加速成绩在 22.48 万元的价位上并不算突出，与价格相近的 Model 3 后轮驱动版（6.1 秒）相比，慢了近 1 秒。 但话又说回来，并不妨碍 MINI 成为一辆驾驶者之车，MINI 从来都不以动力取胜，即使是出自 John Cooper 之手的版本，也不是依靠动力赢下蒙特卡洛拉力赛。 为了变而变，可能不是 MINI 想要的，在他们认为该坚持的地方，MINI 还是那个 MINI。市场上从来都不缺能力均衡的水桶产品，缺的反而是眼前这辆，有自己性格的 MINI。

什么？电动汽车以后要跟着火说拜拜了？ 近年来电池安全事故层出不穷，不停挑动着大众的神经，大伙对相关法规的呼声也是越来越高。 然后， “史上最严电池国标” 它终于来啦。 前几天，工信部发布了 GB 38031-2025《电动汽车用动力蓄电池安全要求》一图流，里面将之前电池热失控后的 5 分钟逃生时间改成了 “不起火、不爆炸”。此标准将在明年 7 月 1 日正式实施。 消息一出，“甲亢哥” 们开始干活了，一大堆媒体争相报道，好不热闹。 但脖子哥把这张图看完之后，只能说，学新闻学的，大伙别开心得太早。。 原因就是，这国标压根就还没发布，连正文都没有，就这一张图，没有细节，非常笼统。 下面脖子哥的分析，都是咱们化身列文虎克，结合之前的国标意见征求稿抠出来的。 准备好被泼冷水没？Let's go. 这次的新国标新增了三项测试，分别是电池包的热扩散、碰撞测试，以及快充后安全测试。 咱们先讲最重磅的热扩散测试。 在 2020 年的 GB 38031 国标中，附录 C 里规定了热扩散的试验方法，当时推荐的是针刺以及加热来触发热失控。 但是，当时的要求十分宽松，只要在起火、爆炸之前 5 分钟，在车内给到一个报警信号提醒车内人员跑路就行。 可要是事故真把人撞晕了，5 分钟都不一定醒的过来，这样的惨痛事故咱们见得也不少了。 所以，2025 年新规把 “逃生 5 分钟” 改成了 “不起火、不爆炸”，同时要求电池燃烧后的有毒烟气不对乘员造成伤害，触发热失控的方法除了之前的针刺和外部加热外，更加严谨地增加了内部触发，就是给电池包里其中一个电池单体贴上加热片，从里面加热来模拟内部热失控。 听上去好像新能源行业要大变天了，但是国标说的 “不起火” 只针对一个电芯热失控，跟我们平时的那种红透半边天的起火不是一个意思。 最直观的，上述试验全部是在严谨的实验室环境下触发单个电芯的热失控，在现实里嘛，电池包通常不会那么规整的受损（很可能是大面积热失控）。 其次，现在也有不少车企能够做到电池包穿刺只冒烟不起火，比亚迪 4 年前就是这么将刀片电池打出名堂的，五菱最近更是搞了多点枪击试验，标准也超过了国标。 而且除了电芯，材料供应商们也在努力捣鼓相关的防火材料，像立邦的防火涂层，3M 的隔热垫、阿斯彭的气凝胶。。。。。。各种材料理论上都能撑住上千度的高温。 可是，虽然有着这么多层保障，但现实里要是真给电池撞烂了，该烧还得烧。 毕竟电池这玩意本身就是靠正、负极发生氧化、还原反应来工作的，自带还原剂和氧化剂，目前的技术都只能让它烧的慢一点。国家消防救援局消防监督司的指挥长王天瑞之前也说过，锂电池热失控不可避免。 所以，国标这样做只是提高了电池安全的下限，并不代表能完全杜绝起火现象。 然后第二个新增测试就是电池包底部的撞击试验。 他们会用一个直径 3 厘米的半球形钢柱，分三次去撞击电池包同一个位置，撞击能量为 150J。 这个试验初衷很好，像深蓝、极氪都有过电池包底部被异物穿刺的经历，国标确实考虑周到。 但是，150J 的力度还是有点小了。 咱们拿中学都学过的动能公式 （动能=1/2*质量*速度的平方）算一下，假设这根钢柱有 10 公斤重，150J 的撞击动能相当于它用 19.69km/h 的速度去撞击电池包。 要知道，现在的新能源车动辄 2 吨重，假设你走在乡村小路限速 30km/h，然后有一块屹立不动的大石头你没看见刮到了底盘，那一瞬间的撞击力度轻松超过 6 万焦耳。 五菱神炼电池刮底测试是40km/h 所以新国标底部撞击试验如果确实是这个标准，那么它最大的作用，应该就是兜底。 当然，电池其实也有自己的碰撞标准，它模拟的是电池包受到车辆保护且不变形情况下的碰撞，与我们理解的那种直接壳体参与碰撞也有差异。 但这个测试的标准，比起车企们自己做的测试，也是要弱上一点。 根据 2020 年国标和新国标的征求意见稿里的模拟碰撞项目，两者都是将电池绑在台架上进行碰撞测试，并不是直接撞到壳体。 按照标定的范围，测试里正面会用最大 28g、侧面会用最大 15g 的加速度进行撞击，这是什么概念？ 前段时间宁德时代发布了一段他们的电池在中汽中心测试的视频，里面的电池用的是 60g 的加速度，速度为 70km/h。 这么一对比，28g 可能真弱了一点。 剩下最后一个测试就是快充循环后安全测试了，这个也是没啥好说的。 测试机构会在 15 分钟内把电池从 20% 充到 80%，然后放电到 20%，如此循环 300 次，然后再进行短路测试。而现在厂商自己做测试的时候，电池包的循环寿命一般都在 1000 次以上，过国标应该没啥问题。 到这，最重要的三个新增项目就说完了，剩下的都是一些测试方法的小变更，咱们就不再赘述了。 不知道大伙觉得这新国标有没有用，脖子哥觉得是 “如有”。 客观来说，新国标提高了电池安全的下限，切实保障了消费者生命财产安全，加快了落后产能的淘汰速度。 可现在绝大部分车企都能满足这个新标准，未来消费者的感知可能不会特别明显。 但是，不知道大伙有没有感觉到，这次新国标推出的速度非常快。23 年 12 月开始预研，到 24 年 9 月完成制订，一年不到的时间就完成了更新，相比之前一个国标动辄 3-5 年的时间，简直是神速。 以往，一个全新的领域技术日新月异是家常便饭，监管跟不上变化是常有的事，技术冒进导致的后果也常常引起公众的关注。 而如今有关部门能够做到及时跟进，作出规范化的引导，可能才是本次新国标影响更深远的地方。 撰文：浩森 编辑：脖子右拧 & 面线糊君 美编：焕妍 图片、资料来源： GB 38031—2020《电动汽车用动力蓄电池安全要求》 一图读懂GB 38031—2025《电动汽车用动力蓄电池安全要求》强制性国家标准 ，装备工业一司 《电动汽车用动力蓄电池安全要求》（意见征求稿），装备工业一司 小米SU7 Ultra使用的宁德时代电池包有多强？，CATL 宁德时代 "神炼电池"中汽研整车测试挑战成功！实战安全，持续超越！，五菱银标

快科技4月23日消息，今天下午14:30，荣耀GT Pro发布会如期而至，官方上来就揭晓最重磅的性能部分。 荣耀GT Pro首发骁龙8至尊领先版，CPU高达4.47GHz，GPU 1200MHz，是今年最强性能芯片。 另外，荣耀GT Pro还配备了LPDDR5X Ultra内存以及UFS 4.1闪存，是目前最强性能三件套。 得益于此，荣耀GT Pro安兔兔跑分突破了3444万分，断层第一。 散热方面，荣耀GT Pro行业首创三级火箭散热架构，引入“SoC超级导热胶”，导热能力提升500%，全面提升重载游戏体验。 软件方面，荣耀GT Pro还配备了全新升级的AI渲显分离2.0，帧率表现稳如直线，重载游戏0抖动。

IT之家 4 月 23 日消息，iQOO Z10 Turbo / Pro 系列手机将于 4 月 28 日 19:00 正式发布。新机将分别搭载联发科天玑 8400 满血版处理器 / 高通骁龙 8s Gen4 处理器，定位 2.5K 档。 根据官方最新预热，iQOO Z10 Turbo Pro 手机除搭载骁龙 8s Gen4 处理器外，还配备 LPDDR5X Ultra（9600Mbps）+ UFS 4.1 组合，安兔兔跑分超 242 万。 另外，iQOO Z10 Turbo Pro 手机还搭载同档唯一旗舰双芯（骁龙 8s Gen4 + 自研电竞芯片 Q1），支持「同档唯一 1.5K＋144FPS 超分超帧并发」。 IT之家整理 iQOO Z10 Turbo Pro 手机已公布 / 曝光配置如下（实际以最终上市信息为准）： 性能：首批搭载骁龙 8s Gen4 处理器 | 旗舰同款自研电竞芯片 Q1 | 蓝晶专属调校 运行：：LPDDR5X Ultra + UFS 4.1 组合 屏幕：6.78 英寸 1.5K LTPS 直屏 | 华星最新旗舰发光材料 C9+ 影像：50MP+8MP 双摄 | 环形闪光灯 设计：塑料中框 |“万里舷窗”外观设计 配色：「燃」「沙漠色」「云海白」「星穹黑」四款配色 游戏：支持「同档唯一 1.5K＋144FPS 超分超帧并发」 尺寸：厚度约 8.09mm | 重约 206g 电池：容量等效 7000mAh | 120W 快充 | 兼容 100W PD / PPS 闪充、44W UFCS 融合快充 其他：短焦光学指纹

在 2025 上海车展上，日产汽车展示了他们最新的两款车型：纯电轿车 N7 和插电混动皮卡 Frontier Pro PHEV。 同时，他们还宣布了未来在中国市场的宏大计划，用行动来证明「在中国、为中国、向全球」的决心。 日产 N7：为中国家庭打造的纯电中级轿车 日产 N7 作为日产汽车第一辆在中国设计、开发的车型，是日产在中国市场的重要里程碑。 日产表示，这款全新新能源「天演架构」下的首款纯电中高级轿车，是日产全球技术与中国本土产品理解的完美结合。 在外观设计上，日产 N7 采用了轿跑车的流线型设计，车身长 4930mm，配备了封闭式前脸和分体式大灯组，上方贯穿式 LED 灯带与两侧倒 L 形灯组相得益彰，科技感较强。 日产在发布会上着重介绍了这个灯组： 配备 710 颗高功率 LED 光源和 882 个 OLED 发光单元，并搭载魔法画布前后灯组交互灯语系统，提升了车辆的辨识度和互动性。 侧面无三角窗无框车门、隐藏式门把手和隐藏式腰线设计，也使车身线条更加流畅动感。尾部贯穿式尾灯与熏黑后包围的组合，进一步增强了车身的层次感。 内饰方面，日产 N7 提供了浅灰/黑色和森绿/雪白两款双拼配色，配备了 15.6 英寸 2.5K 悬浮式中控屏和独立仪表屏，内置高通骁龙 8295P 座舱芯片，运行 NISSAN OS 超级车机系统。 超级在哪呢？其实就是体验往一线车机靠了靠，集成了 AI 智能伙伴、场景自定义和手车互联等多元化的功能。 N7 还引入了 momenta 的辅助驾驶系统，支持高速领航 NOA、城市记忆领航和智能泊车等功能。 此外，向来擅长造「沙发」的日产这次也在座椅上做了点文章，新增「AI 零压云毯座椅」，座椅内置的传感器多达 49 个，能够实时反馈体态并自动调节座椅，实现无感贴合的舒适支撑。 最后是它的动力系统。日产 N7 采用纯电驱动，驱动电机最大功率为 200 千瓦，也就是 268 马力。 Frontier Pro PHEV：全球首款插电式混合动力皮卡 这款由郑州日产中日研发团队共同打造的全球化车型，是郑州日产「全球多元越野平台」推出的首款车型，号称融合了日产全球数十年的皮卡经验和中国市场最新的插电式混合动力技术。 Frontier Pro PHEV 在外观上极具新能源特色，车头部分采用了封闭式格栅和贯穿分段式日行灯，展现出与传统皮卡截然不同的现代感。 内饰方面，新车配备了真皮包裹的方向盘、多功能按键、全液晶仪表和中控大屏等配置。 在动力系统上，Frontier Pro PHEV 拥有 410 马力和 800 牛·米的强劲动力，匹配 4 挡 DHT 变速箱，最大拖重能力达到 3.5 吨，纯电续航可达 135 公里，满足用户在城市通勤和越野探险中的多样化需求。 新车还配备了适时四驱系统，支持分时控制，前后桥具备差速锁，确保了出色的越野性能。此外，Frontier Pro PHEV 还搭载了 L2 组合驾驶辅助系统，提升了驾驶的安全性和便捷性。 除了两款重磅车型的亮相，日产汽车还宣布了未来在中国市场的战略规划。 根据计划，到 2027 年夏季，日产汽车将在中国推出 10 款新能源车型，其中日产品牌将从 5 款增加到 9 款，以满足中国消费者日益增长的多样化需求。 此外，日产汽车还将与华为合作，推出具备鸿蒙智慧座舱的产品，进一步提升车辆的智能化水平。在销售模式上，日产汽车将采用订车、交车、服务分离的创新渠道模式，以更好地服务中国消费者。 日产中国管理委员会主席、东风汽车有限公司总裁马智欣在发布会上说： 日产汽车将加速电驱化、智能化转型，依托全球实力和中国本地优势，持续为中国市场提供更平衡的产品组合。我们坚定「在中国、为中国、向全球」的战略承诺，将与本地合作伙伴共同推动中国汽车产业的繁荣发展。

对于主打游戏体验的手机来说，性能与续航是同样重要的，既要确保游戏流畅运行，同时也要具备长时间游戏的能力，全新推出的真我GT7就给你这样既要又要的体验。它不仅搭载了旗舰级的天玑9400+移动平台，而且配备了7200mAh的大容量电池，全面满足性能玩家的需求。 外观设计 在外观设计上，真我GT7依旧延续了简约的风格，但在材质上进行了创新，真我GT7行业首次将冰感石墨烯材质引入手机机身中，并融合航空级高韧玻纤，带来了「科技小冰皮」——石墨烯冰感科技机身。 其优势在于更轻薄耐摔，而且散热表现更出色。比如在游戏时，真我GT7的机身温度要比同配置的旗舰手机更低。 此次真我GT7带来了三种配色，我们拿到的是石墨烯·雪，石墨烯是就是前面提到的全新材料，雪则体现了其纯白的机身配色，十分的好看。 细节设计上，真我GT7延续了此前的宇宙视窗Deco，在旁边还有石墨烯角标，也对机身起到点缀的效果。 真我GT7机身厚度为8.25mm，重量为203g，还支持IP69防尘防水标准，可防止灰尘进入机身内部，长时间浸泡仍能正常使用，并且可抵抗高压和高温水流，可短时应对极端环境下的防水需求。 屏幕 真我GT7配备了一块6.8英寸屏幕，边框仅1.3mm，带来更沉浸的视觉效果。屏幕采用京东方旗舰Q10发光材料，支持144Hz超高刷新率，而且局部峰值亮度可以达到6500nit，全局激发亮度也达到了1800nit，无惧户外高光，显示依然清晰。 护眼方面，真我GT7具备4608Hz超高频PWM调光，而且支持绿野AI护眼、硬件级低蓝光、舒眠模式等多项独家护眼技术，全天候、全方位呵护用户用眼健康。 作为一款主打游戏体验的手机，真我GT7的瞬时触控采样率高达2600Hz，并针对《王者荣耀》《和平精英》《决胜巅峰》进行了秒感触控功能的适配，游戏体验更加出色。 同时，真我GT7还支持手套触控、湿手触控、AI保护膜触控等触控优化，让操作更灵活。 性能 真我GT7搭载了天玑9400+旗舰新品，采用第二代全大核架构，将Cortex-X925超大核主频提升至3.7GHz，并提供3颗3.3GHz Cortex-X4 大核、 4颗2.4GHz Cortex-A720能效核心，性能相比上代提升28.5%，能效提升31%。GPU方面，采用新一代的12核Immortalis-G925，性能相比上代提升8%，能效提升10%，重载游戏中渲染表现更加出色。 真我GT7还配备LPDDR5X以及UFS4.0组成性能铁三角，进一步提高整机性能流畅度。 经过实测，真我GT7的安兔兔跑分可以达到2801197分。 作为一款主打游戏体验的手机，真我GT7还搭载了GT性能引擎2.0，是针对重载游戏场景优化的芯片级内核技术，可以对游戏调度进行中枢化管理，让每一帧画面让每一帧画面根据核心负载情况精准匹配，同时降低渲染指令集，有效降低重载游戏的功耗与发热，更能发挥出天玑9400+的性能潜力。 经过测试，在极高帧率、超高分辨率的设定下，经过PerfDog实测，《王者荣耀》的平均帧率可以达到120.5FPS，功耗为2.75W。 在默认高画质+60FPS的模式下，通过PerfDog测试，真我GT7的《原神》的须弥城跑图平均帧率可以达到60.2FPS，功耗为3.98W。 除了游戏更流畅稳定外，真我GT7还带来了独家电竞黑科技，例如在《和平精英》游戏中，可以利用AI大神辅助功能，通过弹幕的方式来对游戏关键信息进行提示，帮助玩家更好的完成战斗。 　　目前AI大神辅助功能已经完成了主流游戏的适配，包括《王者荣耀》、《和平精英》、《原神》以及《金铲铲之战》等热门游戏都可以实现。 在《王者荣耀》《绝区零》游戏中，还可以根据角色技能匹配专属振感，让游戏体验更进一步。 真我GT7实现多个游戏保活、预加载和后台智能更新，大幅减少等待时间。 续航 真我GT7配备7200mAh超大容量电池，能够在8.2mm的机身内放入如此大的电池，得益于新一代硅碳材料更高的含硅量（10%），电池能量密度达到了841Wh/L，配合极片重塑工艺、高性能电解液以及电路板折叠技术，让大电池也能如此轻薄。 在具备大容量电池的基础上，真我GT7还支持100W的光速秒充，充电速度也非常快，20分钟可以充电54%，充满只需52分钟，对于日常应急充电，基本半小时以内就足够一天的使用。 有了大容量的电池，我们就可以更放心的畅玩手机。在100%的电量下，WiFi联网播放爱奇艺1080P视频，在+2音量（静音时按两次音量+），连续播放7小时视频，电池剩余73%。 总结 真我GT7以 “性能续航双冠王” 为核心定位，不仅搭载了天玑9400+旗舰芯片，而且采用了7200mAh大电池+100W超快充的续航组合，再加上IP69 防水、超声波指纹，旗舰体验全面拉满，成为同价位性能与续航的 “双杀” 黑马。

IT之家 4 月 23 日消息，山灵音响官方宣布，全新的便携式电子管 CD 一体机 EC Zero T 将于本月下旬上市，零售价 3298 元。 IT之家从官方获悉，EC Zero T 采用双 JAN6418 电子管核心，搭载高精度 R2R 解码技术，采用更 HiFi 的 CD 碟仓设计，创新主动式磁吸压镇设计，支持蓝牙高清发射、USB DAC 解码、单端 + 平衡双输出模式。

今年的上海车展，丰田带来了两款重磅车型： 一是首款搭载鸿蒙座舱的 D 级轿车铂智 7，二是突然迎来改款的雷克萨斯 ES。 ▲铂智 7 ▲ 新一代雷克萨斯 ES 先来看看铂智 7。这是一辆纯电轿车，依旧采用了丰田最新的家族化设计，线条凌厉，辨识度很高，尤其是双 C 型的贯穿式日间行车灯。 作为一辆纯电车型，铂智 7 称得上低矮，也用上了时下流行的溜背造型，实际上就是一辆看起来更加修长、比例感更好的 bZ3。整体来看，铂智 7 的造型还是值得一个好评的，bZ3 上面那个难用的门把手也改掉了。 车内的进步也显而易见，仪表盘的位置回归正常，中控不再「傻大黑粗」，副仪表台也布置了双无线充电和一个小储物格，整体布局向自主品牌靠拢。 对了，bZ3 那套让人摸不着头脑的车窗交互，终于在铂智 7 上被取消了。总的来说，铂智 7 在延续 bZ 系列设计精髓的基础上，摒弃了日系车企那些传统造车思维，终于回归了正常的轨道。 就这套内饰，如果遮住方向盘上的 logo，还真认不出来是一辆丰田，尤其是它用的还是鸿蒙座舱…… 另外，铂智7 还用上了来自 Momenta 的 5.0 端到端智能辅助驾驶系统，配备激光雷达。可以预见的是，只要像铂智 3X 那样价格到位，铂智 7 一定也会收获不少好评。 接着我们来看看突然迎来换代的雷克萨斯 ES。 全新雷克萨斯 ES 同样用了更为轿跑式的车身设计，窗线也明显提高，运动感强了很多（虽然我也不知道 ES 为什么要搞这么运动）。 前脸造型类似雷克萨斯之前的纯电 RZ 450e，不同之处在于 ES 新增了分体式大灯设计。 车尾的设计同样非常立体，LEXUS 徽标和贯穿式尾灯结合得也挺协调。整体来看，新 ES 前后的改动比侧面更容易接受。 进入座舱，从这个新配色来看，新一代 ES 瞄准的群体确实要比之前年轻不少。雷克萨斯说，青竹色灵感源自竹子的自然色调，目的是唤起纯净、高雅的感觉，你们感受一下。 配置上，显而易见的是副驾前方多了一块大屏，后排则配备「尊享座椅」套件，包括电调座椅、腿托和老板键。 雷克萨斯国际总工程师千足浩平表示，全新 ES 在进一步强化 ES 系列标志性的静谧、驾乘舒适性的同时，还致力于打造「家一般的座舱氛围」。或许正因如此，新 ES 的内饰和之前相比，豪华感要弱了一些。 全新 ES 采用全新优化的 GA-K 平台，与上一代车型相比，车身长度增加 165mm，轴距加长 80mm。悬架用的前麦弗逊后多连杆，支持最大 4° 的后轮转向。配备自适应可变悬架系统（AVS）的车型，采用了线性电磁阀系统，阻尼力响应更出色。 动力上，新 ES 只有纯电和混动两个选项，其中纯电车型有两款 350e 和 500e，后者支持四驱。 丰田中国从「执行者」变成了「引领者」 发布会上，丰田中国总经理李晖分享了一个故事，上海车展开幕之前，丰田社长佐藤恒治找到他说： 中国在智能化、电动化方面处于领先的位置，如果我们的产品能够受到中国消费者的喜爱，那也一定能够获得全球市场的青睐。 两年前，也就是 2023 年的 4 月份，处于转型期的丰田发布了两个方针，一个是「继承和进化」，第二个是以「商品」和「地域」为中心的经营。这两大方针有一个共通点：本土化经营。 具体到中国市场，丰田中国推出了两个重要举措。首先，是建立 ONE R&D 研发体制。 2023 年，为了加强智能化和电动化技术的本土研发，丰田将位于常熟的丰田中国最大研发基地「丰田汽车研发中心」更名为「丰田智能电动汽车研发中心」，并整合了原本分散在全国各地的一汽丰田研发、广汽丰田研发、比亚迪丰田研发。更关键的改变是： 丰田将研发的决策权从日本本土转移到了中国。 第二项举措是，面向中国消费者的商品研发的彻底本土化。 几十年来，丰田一直都有一个很重要的制度，叫做「CE（首席工程师）制」。CE 是车辆研发的总责任人，从商品企划到生产、销售等一切的内容，拥有全部的责任和权限。bZ 系列车型自然也不例外，之前 bZ4x 的 CE 就是丰田纯电动业务负责人丰岛浩二。 但现在，中国已经成为电动化、智能化领域的领先市场。丰田明白，想要造出真正满足中国消费者需求的产品，就必须要用「中国人的头脑和方法」，聚焦中国人的思维来进行产品研发。 为了落实本土化经营理念，丰田中国正式推出了「中国首席工程师（RCE）制度」，丰田中国的工程师们也由此从「执行者」变成了「引领者」。 正因如此，我们才能在本届车展上看到如此「中国化」的铂智 7。