最迟在3年前，淘宝、拼多多、京东就不再公布年度交易活跃买家数和月活跃用户数数据，一方面，年度交易活跃买家数和月活跃用户数并不能影响三大平台的地位和竞争关系；另一方面，互联网行业用户数逐渐见顶后，这两项数据要想再进一步非常困难，不公布数据也是避免引起外界的误解和偏见。 没有年度交易活跃买家数和月活跃用户数这两项硬指标做对比，外界仅能从财报方面窥探淘宝、拼多多、京东的相关经营情况，而财报本身透露的运营数据并不多，只有财务数据。另外，近两年淘宝、拼多多、京东三大平台的关系也开始“和谐”起来，外界对淘宝、拼多多、京东的判断力就更像是“盲人摸象”，看不出个所以然来。 不过，从具体产品方面，还是能看出淘宝、拼多多、京东在一些具体玩法儿上的变化。 1.针对“便宜”方面 在零售行业，“价格”显然排在第一位，如果说用户一开始还受到各种各样因素的影响，但随着其网购频次的提升，并将网购作为一项普通生活日常的时候，他就会关注“价格”这一选项，若用户发现某平时经常购买的平台比另一个平台的价格要贵一些时，用户很容易就恼羞成怒，直接无缝切换到其它平台。 而且当前的环境下，越来越的用户也逐渐成为“价格敏感型”人群，以前他们可能也不太爱斤斤计较，但现在哪怕三瓜两枣，他们也会看得很重，换句话说，“没必要做冤大头”，反正哪里便宜就去哪里买。 单纯在淘宝、拼多多、京东上比价当然很容易，但对于平台来说，如果纯粹与其他平台卷“价格战”，互相搞价格竞争，在几百万常见的SKU（库存量单位）中，也很难做到件件都便宜，另外，卷“价格组”的话，平台也赚不到钱。 据郭静的互联网圈观察发现，在针对“便宜”这一点上，淘宝、拼多多、京东就有着显著的区别。 淘宝：当用户在Feed流中浏览商品时，系统会直接推送限时优惠券，比如，当用户在淘宝中搜索某关键词，在商品流中，可能系统就会突然送出与商品价格相对应的优惠券，对于用户来说，本来一款商品30元钱，突然就变成28元，这种更直白优惠的好处是，用户可能就在某店铺中买，而不是继续挑挑拣拣去其他店铺。 京东：与淘宝类似，用户在“逛”京东的过程中，也会遇到直接送优惠券的情况，其优惠券的幅度因商品的客单价不同而产生变化，比如，几千元的家电3C商品，系统可能就直接拿推送50——100元的优惠券，在大件商品中，这个优惠幅度非常吸引人，而面对几十元的普通商品，也会有一定的优惠，这就让用户能时时感受到“便宜”。 拼多多：不同于淘宝和京东，拼多多的优惠玩法是，当用户打开App时，系统直接推送各种各样的优惠券或折扣券，受价格因素影响，用户可能直接就点开系统推送的专题页，在这个专题页中，系统会按照用户兴趣推送相关商品，若用户关心价格的话，就会发现其价格远比用户过去直接搜索的价格低。 拼多多的策略是，拿过去的价格和现在比，只要你“逛”得足够多，那么，必然会有被价格“便宜”击中的瞬间。有时候为了弥补没买到便宜商品的亏，我甚至会再买一件比之前价格更低的同款。 为了营造出价格“便宜”的氛围，淘宝、拼多多、京东三大平台倒是也有一些共同点，即“限时优惠”，无论是Feed流中实时推出的优惠券，还是打开App后推送的打折券，都是“限时”的，对于用户来说，这就很容易出现“没买就错过”的情绪，这就像线下实体店的“清仓处理，最后三天”一样，当消费者看到这类牌子的时候，很容易就被切中，而在网上的优惠时效，3天是没有的，最多给你3小时，当然，可能隔几天就会有另一个“30分钟/3小时”。 2.促进“履约率”方面 电商平台最古早的“求好评”玩法，是在快递的商品中随带一张纸，上面写着好评返现多少多少元，商家之所以这样做，既能提升好评率，同时还能提升“履约率”。但这种玩法的方式比较落后，最主要的问题是，整个生态被玩坏了，各种假的单子也跟快递放在一起，用户万一没搞清楚，就会被骗，所以，为了安全起见，用户只能不去搭理这些宣传单页。 “带图评论”的好处不仅在商家方面，淘宝、拼多多、京东也能获得更高的履约率，因为用户“带图评论”的前提是确认收到货再去评论，当用户评论完成后，就意味着这一单可能没有售后，平台与商家的周转周期会更短，这对平台和商家都是好事儿。 淘宝：在订单区的“确认收货”按钮，可以看到“评价返X元红包”提示，另外，在“消息”频道中，也能看到商家发送的“拍图评论返现”消息。 京东：京东并不以评价返现的形式促进用户评论，而是以“京豆”的形式体现，当用户购买京东自营商品时，平时积攒的“京豆”可以直接折现使用，用户评论会获得一定的“京豆”。 拼多多：当用户收到货后，再打开“我的订单”区，即可在“确认收货”区看到相关价格，其“确认收货”并评价的价格并不是固定的，有的商品多，有的商品可能只有几毛钱，另外，不同时间段评论的价格也不一样，基本上最快的速度“确认收货并评价”的价格最高，并且返现速度很快，有时候半夜一两点评价，隔几分钟就能收到返现红包。 从“确认收货并评价”方面，也能看出淘宝、拼多多、京东三大平台的差异，京东以自营为主，它并不依赖用户评价和促进“履约率”方面，因为自营本身能够保障平台、商家和用户的权益，若真有问题，用户可能直接就退了。而淘宝在长尾商家方面更丰富，它的规则相对较严。拼多多上的用户，可能对价格更为敏感，所以，最快速直接的返现形式，反而效果好。 据郭静的互联网圈观察，除上述两大显著的区别外，三大电商平台倒是也有一些各自的特色： 京东：水果品类的“源头直发”，用户可以直接购买来自全国各地知名的水果源头地区产品，物流配送履约都是京东方面，这样做的好处是，其价格既能比水果店的应季水果便宜，同时还能享受到京东自营的服务，比如京东的包装以及京东物流配送。 淘宝：淘宝很明显加大了对天猫超市的支持，当用户在淘宝上搜索一些常用的油盐酱醋等商品时，淘宝会优先推送天猫超市的商品，最重要的是，哪怕只有10元左右的商品，天猫超市同样支持送货上门，如果用户不断下拉商品流，确实也能看到更便宜的商品，但天猫超市的价格并不算贵，有时候甚至会比线下超市便宜，再加上还包邮送货上门，这一点倒是很吸引用户。 对于用户来说，当他们习惯了线上购物后，会对线上的依赖性越强，而平台为了将用户留下来，也会使出“十八般武艺”，这里面就是各个平台在运营和玩法儿上的细节了。总之，现在虽然看不到明面上的竞争，但暗地里，淘宝、拼多多、京东都在想办法发力。

人类对于“快”，有一种天然的痴迷。 41年前的1984年3月，中国的国家通讯社新华社向全世界的新闻媒体，发布了一条令人难以置信的消息： 正在建设中的“中国第一高楼”深圳国际贸易大厦，创造了“三天一层楼”的新纪录。 “这是中国高层建筑历史上的奇迹。”新闻报道全文洋溢着抑制不住的自豪感。 而后，“深圳速度”和“时间就是金钱”成为了改开后这个国家热烈、向上和奋进的象征，是那个时代的标语——人们争分夺秒，追逐效率，渴望在最短时间内创造最大价值。 这种对“快”的推崇，催生了无数城市奇迹，也重塑了国民心态。 但并非所有的发展，都需要追逐速度。 “你看这茶山，漫山遍野，你感受一下，是不是觉得时间都停了？” 2025年的9月，南京高淳桠溪街道桥李村，村党总支书记、村委会主任戴文韬，带着我去“巡视”了一番村里的茶园。 高淳，位于南京以南约100公里，是南京最年轻的区之一，但它最“牛”的地方是，它有个称号，前面的定语不是南京，不是江苏，甚至不是中国，而是国际。 对，它叫“国际慢城”。 桥李村就位于当年“征服”国际慢城联盟的桠溪街道的核心区，如今，高淳也成为了国际慢城联盟的中国总部。 “要去‘班味’，来这里走一圈就够了。”讲话声音洪亮的戴文韬，身着衬衫、牛仔裤，一个标准的“90后”。 2013年戴文韬大学毕业后从南京来到高淳，一头扎到农村里，是大家说的“脚下有泥，眼里有光”的那一种人。 2005年，也是在一个小山村，时任浙江省委书记来到湖州安吉县的余村，他在那说了这句著名的话： 绿水青山就是金山银山。 在这一年的开年，还是新华社，在春天召开的“两会”期间发了一篇特稿，题目叫做《2005“十大挑战”考验中国》。 文章开门见山写道： 2004年，中国经济社会发展取得了令世人瞩目的成就。这是贯彻科学发展观的成果，这是实施宏观调控的业绩。2005年，尽管经济社会发展有着诸多的有利条件，但是问题和矛盾仍然不容忽视。 新华社的记者毫不客气地指出，目前“经济增长方式粗放”、“存在着盲目推进城市化、滥用土地资源、侵害农民利益等相当严峻的新问题”。 种种迹象表明，这个国家在经历了20多年的“超高速”发展后，开始用一种更“高级”的理念重新打量“快”这个字——单纯的GDP增长并不等于幸福生活，资源的过度消耗、环境的急剧恶化、城乡差距的拉大，实际上正在吞噬着发展的成果。 从“要金山银山”到“更要绿水青山”，理念的转变悄然发生，并在随后的二十年里，深刻影响了中国的城市规划、产业布局与乡村复兴路径。 这一理念的落地，不仅体现在顶层设计，在基层更是催生了无数生动实践。 戴文韬所指给我看的这片茶园，某种意义上，是这个距离安吉余村180多公里外的小山村，践行“两山”理论最生动的注脚。 和余村很像，桥李村因身处深山交通不方便，是出了名的贫困村，在1991年，村级集体年收入不足万元，村民年人均收入仅300元。 除了开垦荒地种点玉米、地瓜换点钱，村民唯一的收入来自村办皮鞋厂和两家采石场——山上炸石头的炮声天天响，石头拉走了，留下的是满地碎石子。 很明显，继续办厂、搞采石，一方面经济效益低下，另一方面还破坏生态环境，这笔账怎么算都算不过来。 但如果光守着“绿水青山”，不谋发展，村民日子过不下去，更谈不上去保护环境。 怎么办？ 当时的高淳县环保局，就专门和桥李村结成“环保扶贫”对子，组织环保科技人员深入村子里调查研究，同时请来专家为桥李村制定发展生态产业规划。 后来，村“两委”在征求村民意见后，毅然决定关掉村办皮鞋厂和采石场，将农户们自发在山地上种植的零散茶树规模做大、特色做足。 立足山区唱“山歌”，围绕丘陵唱“茶戏”。 《南京日报》的记者在很多年后用这句话概括了桥李村这十几年来能发生“翻天覆地”变化的原因。 “从2005年至今，我们茶园已连续20年被认证为有机茶园，所产茶叶被认证为有机茶，这在全南京可是唯一一家。” 戴文韬很自豪，也很自信，特意把这句话的重音放在了“唯一”这个极限词上。 这个当年“靠山吃山”挖石头的穷村，如今光合作社的有机茶，年产值就超650万元，去年村民人均收入达4.3万元，远超所在的桠溪街道平均水平。 还是那个“绿水青山”，但如今已经成了让村民们致富的“金山银山”。 但这还不够，桥李村的故事是一个“致富”故事，但又不仅仅只是一个“致富”故事。 “这台是虫情测报仪，那两台则是防霜机。” 戴文韬向我们介绍着茶园的“新伙计”——他们这一代人是在“数字经济”的环境中长大的，早已经习惯了用“数字化”去思考问题。 这个大山里的茶园，早就配置了多种智能设备，甚至还搭建了一个智慧茶园管理平台，实现了茶园实景的直观查看。 整套系统还嵌入无人机巡田、物联网监测、数字孪生等模块，10分钟即可完成百亩茶园的病虫害扫描；40个传感器节点将气象、墒情数据传至云端，AI系统自动生成管护建议；通过3D建模模拟茶树生长，精准预测采摘期，误差不超过3天。 茶农们可以通过手机上的水肥一体化智能灌溉系统，实现茶叶生长科学管控，大大提升了产量与收益。 这哪里还是我们印象里的传统茶园，听上去，在桥李村种有机茶，就是一个为“数字游民”定制的工作岗位。 更赛博的是，在桥李村，借助屋顶及车棚光伏发电项目，村里还把“闲置空间”转变成为绿色能源生产线，建成了江苏首家村级数字零碳“村网共建”电力驿站，上岗的是“AI数字员工”。 这样极具“未来感”的农村，通过坚守生态保护，不仅孕育出绿水青山的动人画卷，更铸就了金山银山的丰厚富矿，还焕发出乡村文明的新气象。 从青山绿水变成金山银山，在高淳“两山”实践的足迹中，我们总能看到新经济、新产业、新青年形成的“三新汇聚”。 在风景如画的地方开一个民宿，各地早已司空见惯。但同样是民宿，高淳游子山下的“喵姐的花园”，它的故事在全国都很可能是独一无二的。 “城市里太闹了，这地方刚刚好，很治愈人。”这是一位客人在网上对这家“网红”民宿的点评。 既然叫“花园”，那这个民宿的特色肯定是“花”。 的确如此，民宿主人“喵姐”是圈内有名的“花友”。这座占地数亩的民宿，四分之三的空间都被花卉填满——不同于中式园林，“喵姐的花园”更接近于一座英式花园。园内栽种着五六百种花卉，在四季中次第绽放、交替开花。 花园中还开凿出一条蜿蜒的人工小河，两岸高低错落地种满了丰富的水生与陆生植物，层次分明。 客人身处这个民宿，就好像置身于莫奈的油画中。 如果不是介绍，你完全不会想到，这座花园的主人“喵姐”是在退休后才开始学习园艺的。 “喵姐”并不在意民宿的生意模式，她在无意间，用“爱好”打造成了一个充满生命力的“共享空间”，吸引着城市人群前来体验自然之美。 每年这个国家，有数以千万的人群，挂着“此生必驾318”的贴纸，去到大理、去到阿亚那，去追逐“诗与远方”。 在高淳，“喵姐”以退休之龄，重拾对美的感知，用一草一木重构田园的诗意，也悄然点燃了乡村生活的另一种可能。 当年轻人追逐快节奏的城市生活时，“喵姐”却在慢下来中，找到了连接自然与人心的密钥。 这座花园不仅是植物的栖居地，更成为城市精神荒漠中的疗愈绿洲，印证着高淳“三新汇聚”下乡村振兴的深层逻辑： 让热爱成为生产力，让生态价值真正落地生根。 绿水青山此刻真正成为“金山银山”。今年上半年，高淳全区旅游总收入121.81亿元，同比增长13.52%，累计接待游客1009.5万人次，同比增长9.9%。 在高淳，像“喵姐”这样的人正悄然增多——他们中有返乡创业的青年，有用艺术唤醒古村的设计师，也有投身生态农业的科技人才。 他们带着新理念、新技术回到乡土，不为逃离城市，而是以热爱为原点，重构乡村的价值坐标。这里的振兴不再是简单的经济反哺，而是一场关于生活方式的深层对话。 当光伏板在屋顶静静发电，当AI守护着茶山的生态数据，当一朵花成为连接城乡的情感媒介，高淳的绿水青山真正活了起来，不仅可看，更可感、可参与、可持续。 推动“青山绿水就是金山银山”的落地，高淳的另一个探索是“机制”。 比如，高淳试图通过顶层设计，将每一寸土地的生态价值进行重新定义——好山好水好空气“明码标价”，在高淳已不算新鲜事儿。 早在几年前，高淳就与南京大学、中国计量大学合作，主导起草了《生态系统生产总值（GEP）核算技术规范》，发布全国首个县域GEP核算体系和江苏首个GEP核算地方标准。 2020年起，高淳在全省率先探索GEP核算，聘请南京大学、中国计量大学院士团队，构建起涵盖生态物质产品、生态调节服务、人居文化服务3大类18项指标的核算体系，给蓝天碧水、绿地稻田都贴上了“价格标签”。 一组组数据，就是丈量全区生态价值的绿色标尺。 慢城的概念也早已经从桠溪走向了全区——目前，高淳这个宝藏小城，全域建起了“东部山慢城、中部文慢城、西部水慢城”。 从深圳速度到高淳慢城，不是退却，而是另一种前行的节奏。 当下高淳正全力推动地区生产总值和工业总产值规模双双突破千亿元大关。这意味着，高淳不只是要加快增长，而是要实现能级之变、格局之变。 在高淳，绿水青山真正被量化、被珍视、被激活，当生态价值真正融入城市发展肌理，高淳不再只是“后花园”，更是可持续文明的宝藏城市。

云栖大会上，阿里宣布AI平台将把完整的英伟达Physical AI（物理AI）软件栈纳入其开发者选项菜单。这个看似技术性的宣布，实际上标志着人工智能发展的一个重要转折点。英伟达CEO黄仁勋在2025年CES大会上明确表示：AI下一个前沿就是物理AI，蕴藏着巨大的潜力和机遇。 根据市场研究数据，全球工业机器人市场规模预计从2024年的1544亿元增长到2025年的3000亿美元，其中AI技术在工业机器人中的应用市场更是以21.9%的年复合增长率快速扩张。 然而目前大部分工业机器人仍属于传统自动化设备，按照预设程序执行固定动作。一旦环境发生变化——比如零件位置偏移或形状略有不同——就需要人工重新编程。物理AI机器人则可以自主适应这些变化，通过实时感知和决策来完成任务。 这其中，由传统工业机器人升级到物理AI所带来的增长，正是阿里和英伟达合作的根本。不过在此之前，我们需要了解一个问题，什么是物理AI？ 如果非要用一句话来概括什么是物理AI，那就是一个让人工智能从屏幕里走出来，真正进入物理世界的技术。 举个简单的例子：传统AI可以识别出一个杯子，并告诉你这是什么；而物理AI不仅能识别杯子，还能判断杯子的重量、材质，计算出抓取它需要多大的力度，以及如何避免打翻里面的液体。这种差异决定了两者的应用场景完全不同。 黄仁勋强调，Physical AI的核心在于将物理规律与人工智能技术相结合，通过整合真实物理规则来优化AI生成的内容，使其更符合现实世界的逻辑与规律。物理AI，顾名思义就是物理+AI，也就是人工智能反馈的内容要符合物理规律。 物理AI这个概念并非一夜之间出现，而是英伟达经过多年技术积累和战略布局的结果。早在2021年，英伟达就开始在GTC大会上提及物理AI的概念，但真正将其作为核心战略推出是在2024年3月的GTC 2024大会上。黄仁勋在那次大会上首次系统性地阐述了物理AI的愿景，并发布了相关的技术平台和工具链。 在黄仁勋看来，AI的发展经历了三个清晰的阶段：最初是感知AI（Perceptual AI），能够理解图像、文字和声音，这个阶段的代表是计算机视觉和语音识别技术；然后是生成式AI（Generative AI），能够创造文本、图像和声音，以ChatGPT、DALL-E等为代表；现在我们正进入Physical AI（物理AI）的时代，AI不仅能够理解世界，还能够像人一样进行推理、计划和行动。 物理AI的技术基础建立在三个关键组件之上：世界模型（World Model）、物理仿真引擎（Physics Simulation Engine）和具身智能控制器（Embodied Intelligence Controller）。世界模型是物理AI的认知核心，它不同于传统的语言模型或图像模型，需要构建对三维空间的完整理解，包括物体的几何形状、材质属性、运动状态和相互关系。技术上，这通常通过神经辐射场（NeRF）、3D高斯溅射（3D Gaussian Splatting）或体素网格（Voxel Grid）等方法来实现空间表征，模型需要学习物理定律的隐式表示，比如重力加速度、摩擦系数、弹性模量等参数，并能够根据当前状态预测未来的物理演化。 物理仿真引擎则负责实时计算物理交互，这不是简单的预设规则，而是基于偏微分方程求解器的动态计算系统，需要处理刚体动力学、流体力学、软体变形等复杂物理现象。在技术实现上，通常采用有限元方法（FEM）、粒子系统（Particle System）或基于深度学习的可微分物理仿真器，关键在于计算效率和精度的平衡——系统需要在毫秒级时间内完成复杂的物理计算，同时保证足够的精度来支持准确的决策。 具身智能控制器是连接虚拟推理和物理执行的桥梁，它接收来自世界模型的预测结果和物理仿真的计算输出，生成具体的控制指令。技术上，这通常基于模型预测控制（MPC）或深度强化学习（DRL）算法，控制器需要处理高维的状态空间和动作空间，同时考虑执行器的物理限制、延迟和噪声。 从系统架构角度，物理AI采用分层设计。感知层集成多模态传感器阵列，包括RGB-D摄像头、激光雷达、IMU、力/扭矩传感器等，关键技术挑战在于传感器融合和实时处理，系统需要将不同传感器的数据统一到同一个坐标系中，处理时间同步、标定误差和数据噪声，技术上通常采用卡尔曼滤波、粒子滤波或基于深度学习的传感器融合网络。 认知层运行世界模型和物理仿真引擎，这一层的计算密集度极高，需要专门的硬件加速。英伟达的方案是使用GPU集群进行并行计算，同时开发了专门的CUDA内核来优化物理仿真算法，内存管理也是关键技术点——系统需要在有限的GPU内存中维护大规模的3D场景表示和物理状态。 执行层负责运动规划和控制，技术核心是逆运动学求解和轨迹优化。对于多自由度的机器人系统，需要实时求解复杂的约束优化问题，现代方法通常结合解析解和数值优化，使用雅可比矩阵的伪逆来处理冗余自由度，并采用二次规划（QP）或序列二次规划（SQP）来处理约束。 在物理AI发布的同时，英伟达还发布了与之对应的完整技术生态系统，包括Omniverse仿真平台、Isaac机器人开发套件、Cosmos世界基础模型等。 这是因为物理AI的训练需要大量的物理交互数据，但现实世界的数据收集成本极高，解决方案是基于仿真的数据生成。于是英伟达就通过Omniverse和Cosmos平台，生成大规模的合成训练数据，包括各种物理场景、材质属性和交互模式。不过再仿真环境中，训练的模型在现实世界中往往性能下降，这被称为“现实差距”，英伟达现在正在做的，就是用仿真到现实的迁移（Sim-to-Real Transfer）技术，去弥补虚拟数据和现实数据之间的差距。 物理AI对计算资源的需求远超传统AI应用，单个物理AI系统可能需要数百个GPU核心来实时运行。英伟达专门开发了RTX PRO服务器和DGX Cloud平台来支持这种计算需求，系统架构采用分布式计算，将不同的计算任务分配到专门优化的硬件上。这种技术架构使得物理AI能够在复杂的现实环境中实现实时的感知、推理和行动，真正实现了AI从虚拟世界向物理世界的跨越。 还有一点，与传统AI系统主要处理文本、图像等数字信息不同，物理AI通过大模型驱动，使机器不仅能够处理数据，还能理解三维世界的空间关系和物理规律。这种技术让AI系统具备了类似生物的空间感知能力，能够在现实环境中进行复杂的物理操作。 举个具体例子来说明这种差异：如果AI生成一段机器人抓取物体的视频，传统的生成式AI可能会创造出物体悬浮在空中、机械臂穿过固体障碍物、或者违反重力定律的画面，因为它只是基于训练数据进行像素级的模仿。而物理AI则会确保生成的内容完全符合物理世界的运作方式——物体会受重力影响下落，机械臂必须绕过障碍物，抓取力度要与物体重量相匹配。 这种技术革新的深层意义在于，它让AI从纯粹的信息处理工具，转变为能够真正理解和操作物理世界的智能系统。传统的AI就像一个只会看书但从未实践的学者，拥有丰富的理论知识却缺乏实际操作经验；而物理AI则像一个既有理论知识又有实践经验的工程师，不仅知道是什么和为什么，更重要的是知道怎么做，能够将抽象的知识转化为具体的行动。 黄仁勋对物理AI的前景极其乐观。他曾在CES上表示，Physical AI将催生超50万亿美元规模的行业变革，涉及1000万家工厂、20万个仓库、未来数十亿计台人形机器人和15亿辆汽车及卡车。这个数字听起来令人震撼，但背后有着坚实的逻辑支撑。 世界上有10亿知识工作者，AI智能体可能是下一个机器人行业，很可能是一个价值数万亿美元的机会。黄仁勋在CES 2025上表示。他认为，物理AI意味着AI不再局限于虚拟世界，而是开始走向现实世界，并将在机器人、物流、汽车、制造等千行百业成为主流应用。 在黄仁勋的规划中，未来将有两款高产量的机器人产品：第一个是自动驾驶汽车，第二个很可能就是人形机器人。这两种机器都需要具有人类般的感知能力，能够应对快速变化的环境，并在几乎没有容错的情况下做出即时反应。他对人形机器人的潜力感到特别兴奋，因为它们最有可能适应为人类设计的环境。 黄仁勋还预言，机器人时代已经到来，未来所有移动的物体都将实现自主运行。这个预言的背后，是对物理AI技术成熟度和应用潜力的深度判断。从技术发展的角度看，随着计算能力的提升、传感器成本的降低、算法的优化，物理AI正在从实验室概念走向商业应用的临界点。 英伟达在物理AI领域的布局可以追溯到多年前对机器人技术的投入。该公司提出的物理AI概念，核心在于将物理规律与人工智能技术相结合，通过整合真实物理规则来优化AI生成的内容，使其更符合现实世界的逻辑与规律。 但是英伟达不敢步子迈得太大，与传统AI应用不同，物理AI系统直接与物理世界交互，其错误可能导致严重的安全后果。这要求物理AI系统具备更高的可靠性和安全性标准。 英伟达目前的方案是Halos安全系统。这是一个全栈安全系统，它可以统一硬件架构、AI模型、软件工具和安全标准，确保物理AI系统在各种环境下的稳定运行。从数据收集、模型训练到部署应用，每个环节都需要严格的安全验证。 视角来到阿里这边，他们选择将英伟达物理AI软件栈纳入开发者选项，背后有着深层的战略考量。当前的AI大模型应用主要集中在线上场景，而物理AI试图将整个现实世界融入AI当中。这种从虚拟到现实的跨越，正是阿里云在AI时代需要抢占的制高点。 阿里云智能集团董事长兼CEO吴泳铭在云栖大会上表示：生成式AI最大的想象力，绝不是在手机屏幕上做一两个新的超级app，而是接管数字世界，改变物理世界。这一表态清晰地表明了阿里对物理AI重要性的认识。 阿里云CTO周靖人说过这么一句话，通义千问已开源300+模型，累计下载量超过了6亿。 然而，面对物理AI的发展趋势，通义大模型也面临着从二维理解向三维交互转型的挑战。传统的大语言模型擅长处理文本和图像，但在理解物理世界的空间关系、物理规律方面存在天然的局限性。这正是阿里需要引入物理AI技术栈的根本原因。 但，这正好也是阿里的瓶颈。阿里的数据更多来自于互联网，而非线下。这就迫使他们需要找到一个全新的途径，以帮助通义来完成虚拟到物理的转变。 李飞飞曾经也说过类似的观点，她认为对于AI而言，如果无法建立三维世界模型，就无法真正理解、操作或重建现实世界。 通过集成英伟达的物理AI软件栈，阿里可以为通义大模型增加空间理解和物理交互能力。这种集成不仅仅是技术层面的叠加，更是从语言智能向空间智能的战略转型。开发者可以利用阿里云的基础设施和通义大模型的语言能力，结合英伟达的物理仿真和机器人控制技术，构建真正能够在物理世界中工作的AI系统。 不过与之相对的，物理AI的发展不是孤立的，它需要与现有的AI技术生态深度融合。大语言模型提供了强大的语言理解和推理能力，计算机视觉技术提供了环境感知能力，机器人技术提供了物理执行能力。物理AI正是这些技术融合的产物。 在这个融合过程中，数据流动和处理架构至关重要。物理AI系统需要实时处理来自多个传感器的海量数据，进行快速决策，并控制执行器完成动作。这对计算架构和算法优化提出了极高要求。 云边协同是物理AI部署的重要模式。复杂的AI推理可以在云端进行，而实时的控制决策则在边缘设备上执行。这种架构既能利用云端的强大计算能力，又能满足实时性要求。 所以阿里也相当于给P物理AI提供了发展的养料。 如果说第一代感知AI让机器学会了看和听，第二代生成式AI让机器学会了创造，那么物理AI则让机器真正学会了行动。 然而，物理AI的发展也面临着诸多挑战。首先是技术上的挑战，如何让AI系统在复杂的物理环境中稳定运行，如何降低巨大的计算成本以实现技术的普及化应用，这些都是当前亟待解决的问题。此外，仿真训练与现实应用之间的“现实差距”也是一大难题。尽管仿真可以提供大量数据，但如何确保这些数据在现实世界中的适用性是个关键问题。 物理AI或许不会像某些预测那样迅速颠覆所有行业，但它必将逐步改变我们的工作和生活方式。它不仅是技术的革新，更是对传统行业的颠覆和重塑。随着技术的不断发展和应用场景的拓展，物理AI将成为推动全球经济增长和社会进步的重要力量。

让苹果 做出回答 9 月 25 号晚上，一年一度的雷军年度演讲如约而至。除了为大家贡献出「五十多岁正式闯的年纪」金句之外，也陆续带来了包括小米 17 系列、小米平板 8 和几项重磅的智能家居更新，以及 10 万元起步的小米汽车高定服务。 而过去大半个月的舆论中心，毫无疑问就是今年的小米 17、小米 17 Pro，以及新面孔小米 17 Pro Max 三兄弟了。 早在前两周的发布会预热阶段，雷总就曾经在微博上发文，提出口号： 小米 17 系列，产品力跨代升级，全面对标 iPhone，正面迎战！ 今年 iPhone 17 系列赶上换模具的大年，产品力不可谓不优秀，开售前单一平台超过三百万人预约的盛况，哪怕对于 iPhone 来说也是很难得的。 而今年原定发布的小米 16 系列手机，背后究竟有什么样的底气支撑，足以让小米选择「直接跳代」、敢于用 iPhone 的名字正面迎战 iPhone 呢？ 小米 17：再进化的小屏旗舰 从小米 13 到小米 14，再到去年的小米 15，连续三代口碑稳定、反响良好的标准版机型，为小米数字系列积累下了良好的口碑——旗舰处理器、基本不掉队的影像和强大的家居生态，让小米数字标准版成了名副其实的「水桶机」。 而今年的小米 17 标准版——除了名字断代之外——也依然延续了这一套「力求产品力均衡」的战略，争取做三四千价位那个虽然不突出但也基本不出错的选项。 第一眼看过去，我们无法否认的是，小米 17 与 iPhone 17 在很多方面都有着惊人的相似度：71mm 左右的机身，19.6:9 的 6.3 寸屏幕，以及均匀的等宽边框。 只不过在屏幕方面，哪怕今年 iPhone 17 的进步幅度已经相当之大，小米 17 仍然更极致一些，将屏幕黑边的宽度进一步缩窄到 1.18mm，成功实现了 191g 机身「拿着小看着大」的神奇效果。 而这块屏幕本身的素质也相当不错，分辨率维持了 2656x1220 460PPI 的水平，支持 1-120Hz LTPO 可变刷新率和全自动色彩管理。 因为用上了自研的新 M10 屏幕基材，小米 17 的 25% 窗口峰值亮度可以达到约 3500 尼特，优化过的红色子像素材料也让屏幕功耗得到了极大改善——比 iPhone 亮的同时，还比 iPhone 更省电。 可惜的是，今年 iPhone 17 全系列标配的抗反射涂层，小米 17 系列是没有的，如果想要实现屏幕「比黑更黑」的深邃感，还是需要额外选购抗反射贴膜才行。 相比屏幕只是微微领先于 iPhone，今年的小米 17 在电池上可谓毫无保留，又搬出了一套压箱底的技术，实现了对于 iPhone 17 系列的完全超越—— 小米 17 作为一台 6.3 寸屏幕的手机，电池容量竟然来到了 7000 毫安时，今年这块高硅含量电池的容量相比小米 15 提升了接近 33%，并且同样可以实现 2000 次充放循环后余量大于 80% 的持久健康度。 不夸张地说，这是 iPhone 这辈子都没有打过的富裕仗。根据发布会上的演示，小米 17 的 12.2 小时续航测试，甚至跑赢了外挂 5000 毫安时充电宝的 iPhone 17。 更重要的是，电池容量提升的同时，小米也没有落下充电。除了最高 100W 的有线充电和 50W 的高功率无线充电之外，今年的小米 17 系列还借助澎湃 P3 充电芯片，实现了对于 100W 通用 PPS 协议的全面兼容。 也就是说，只要你的手里有支持完整高功率 PPS 协议的充电头，那插上小米 17 随时随地都是满血快充。比起不送充电头、不兼容通用协议的「表面环保」，这种做法无疑才是真正的减少浪费。 翻到背面，尽管今年的小米 17 仍然维持了三摄的组合，但镜头模组从去年的平整玻璃改为了两层凸台结构，下方的冷雕玻璃和上方的镜头圈搭配在一起，几乎是自小米 12 以来「外观最青春」的一代数字系列。 而影像能力的底层，依然是全焦段 5000 万像素的三摄传感器，光影猎人 950 主摄、三星 JN5 长焦和豪威 OV50M 超广角组成了我们熟悉的徕卡三摄，静态影像能力仍然是我们熟悉的味道。 但影像能力对标 iPhone，不代表光学缺陷也要对标 iPhone。 针对困扰苹果多年的镜头鬼影、炫光问题，小米 17 带来了一套新的解决方案：通过对于内部镜组的逐片镀膜，有针对性地解决弧形眩光、画面泛白和鬼影，最终让传感器实现纯净通透的成像。 而在性能方面，小米 17 则依然是那个我们熟悉的「给好给满」的样子：全球首发的第五代骁龙 8 至尊处理器、LPDDR5X 和 UFS4.1 的组合，让小米 17 的本底性能完全无需担心，搭配 7000 毫安时的电池，「妥妥用一天」几乎不成问题。 然而面对今年 iPhone 加量不加价的策略，小米 17 的产品力与它的定价愈发紧密地绑定在一起。小米 17 起步配置 12+256GB 的售价为 4499 元，顶配 16+512GB 的价格为 4999 元，的确做到了同样的「加量不加价」。 小米 17 Pro/Pro Max：正面背面都有面 比起稳定发挥的小米 17 标准版，今年的小米 17 Pro 反而成为了最跳脱的那一个。在经历小米 13 Pro 到 15 Pro 的设计风格稳定之后，小米 17 Pro 突然跳出舒适圈、在手机的背后加上了一块背屏： 与今年的 iPhone 17 Pro 系列类似，小米 17 Pro 的镜头 deco 也从前代的正方形拓宽成了矩形，利用多出来的空间，在机身背面塞下了一块神似小米 MIX Flip 2 的双挖孔背屏。 这块背屏最主要功能点，自然就是充当后置镜头的取景器，让用户可以像折叠屏手机那样把手机翻过来用主摄自拍。而比起折叠屏内部扣扣搜搜的空间，小米 17 Pro 与小米 17 Pro Max 的影像配置就显得豪华许多了—— 小米 17 Pro 系列的三摄仍然维持了全焦段 5000 万像素的组合，只不过由于背屏的挤压，原本位于右侧的超广角镜头只能向下移动、挪到了红外发射器和闪光灯旁边，留下的主摄和潜望长焦组合反而让 deco 部位看上去简洁了不少。 今年小米 Pro 系列的影像，重中之重无疑是这颗 5000 万像素的主摄。今年的光影猎人 950L 传感器，是小米首款支持 LOFIC 技术的传感器。 LOFIC 的全称是横向溢出积分式电容，它的功能像是放在传感器像素旁边的一个小桶。当相机捕捉到的光线过强、超过了像素的记录极限之后，溢出部分的电信号就可以被暂存到这个小桶里面，从而抢救下了一部分过曝丢失的信息。 而这块光影猎人 950L 传感器，得益于 LOFIC 技术的加成，动态范围提升到了足足 16.5 档，甚至已经超过了一些全画幅相机的 15 档，在面对逆光人像和大光比风光的时候，可以实现非常强悍的宽容度。 而拍出来的好照片，自然要有一块好的屏幕才能好好享受。今年的小米 17 Pro 两款机型同样使用了新的 M10 发光基材与全新红色子像素材料，而在最大号的小米 17 Pro Max 上，今年还独占了一项新技术：超级像素。 根据发布会上的说法：小米 17 Pro Max 的「超级像素」技术是 OLED 屏幕首次实现在一个渲染像素内部，集成了完整的 RGB 子像素，解决了曾经 Pentile 排列要共用子像素的问题。 通过优化像素的蒸镀流程和工艺，小米在小米 17 Pro Max 上使用了一项不同于传统 Pentile 的像素排列方式，新的排列方式不仅避免了借用子像素导致的彩边，内部子像素的排列也更接近正方形，对于屏幕的精细度和通透程度都有不小的帮助。 而宽容度超高的主摄自然需要新的背屏使用。小米今年为小米 17 Pro 系列的背屏新增了一项独占的拍照模式：大头贴模式。这种梦回 Y2K 的玩法搭配上现在的画质，简直是把复古潮流玩到了极致。 更重要的是，大头贴模式还可以联动米家的照片打印机，拍完光速打印、画质还比 Instax 更好，利用雷军曾经的话说——那不爽死了吗？ 这块副屏的玩法还不仅限于拍照。除了动态卡片和各种表盘之外，小米甚至专门设计了一款 299 块钱的复古掌机保护壳，可以通过实体按键在背屏上玩游戏。从现场的演示来看，这项功能虽然很难称得上实用，但情绪价值绝对是拉满的。 此外，尽管搭载了一块额外的背屏、潜望模组和更大的传感器，小米 17 Pro 凭借「异形叠片电池技术」，在 6.3 寸的机身里仍然做到了 6300 毫安时容量，同时机身重量仅近比 191g 的小米 17 标准版重了一克，三围控制非常出色。 而机身更大的小米 17 Pro Max，在屏幕尺寸来到 6.9 寸的同时，哪怕塞进去了一块容量 7500 毫安时的异形叠片电池，也依然维持住了和小 Pro 相同的 8mm 厚度，机身重量也控制在了 219g，对比正面的大屏幕拿在手里简直轻的不真实。 在如此程度的堆料下，小米 17 Pro 的起步价为 12+256GB 4999元，顶配的 16+1TB 仅售 5999 元。而小米 17 Pro Max 的起步配置来到了 512GB，2+512GB 售价 5999，哪怕是最顶配的 16+1TB 机型也仅售 6999 元。 换句话说——今年整个小米 17 系列的三款机型、10 个 SKU 中，有 8 款都可以吃到国补。至少从定价策略上看，今年的小米 17 系列无疑针对 iPhone 做出了有力的回答。 更好玩的是，今天的发布会还宣布了一系列手机的配件，其中一款厚度仅 6mm 容量却有 5000 毫安时的超薄磁吸充电宝可以完美兼容 iPhone 17 全系列——无论横竖怎么看，这似乎都是今年 iPhone Air 的最佳伴侣。 而在发布会的尾巴上，小米还公布了最新的一代平板电脑小米平板 8 系列，分为小米平板 8 Pro 和小米平板 8，分别搭载了最新的第五代骁龙 8 至尊版处理器和第四代骁龙 8s 处理器，屏幕面积则都是相同的 11.2 寸。 从参数配置上看，小米平板 8 系列几乎是在正面对标最新的 iPad Pro 系列，并且也维持了小米一贯的优良传统——定价非常吸引人。小米平板 8 Pro 的柔光屏版本配置拉满，搭售新款手写笔和键盘的价格也只到 5098 元，在安卓平板市场上属于相当吸引人的价格了。 小米汽车：迈向高定之路 小米汽车在发布会上宣布将为 YU7 Max 和 SU7 Ultra 推出定制服务，为车主带来更加个性化的选配体验。 此次新增 5 款定制外观色：紫水晶、竞速红、嫩芽黄、暮光玫瑰和流金粉哑光。 小米还将与全球顶级车漆供应商展开合作，计划在未来三年内推出多达 100 款全新车漆颜色，为车主打造更丰富的个性选择。 在内饰方面，小米新增了两种定制配色： 新内饰配色采用彩色 Alcantara 材质，搭配专属定制缝线和彩色安全带，还可选配独一无二的白蜡木真木饰板，每一块纹理都不可复制。 除车漆与内饰外，小米汽车还提供更多高端定制选项： 21 英寸五辐双层锻造轮毂：经 20 多把刀头精密铣削，造型锋利，四色可选； Brembo 四活塞固定卡钳：提供红、蓝、绿三种配色； 专属定制车标：包括 24K 金黑 / 白陶瓷车标、24K 金碳纤维车标，以及熏黑车标。 对于有选择困难的用户，小米还推出了两套「设计师推荐款」，分别以紫水晶与嫩芽黄为主题。 雷军在发布会上直言，定制服务极为复杂且成本高昂，需要专属设计团队和稀缺昂贵的物料，并由经验丰富的技师在专用产线上手工打造。 希望让更多人享受到顶级豪车的体验，科技平权和体验平权就是我们小米的目标。 小米定制服务将试运营一年，每月最多定制40台，除了 YU7 MAX 外，SU7 Ultra 也可以参与定制。 小米为此项定制服务设置了门槛，要求选配需包含定制配置，且选配金额需超过 10 万元，今晚 10 点开放支付犹豫期为 90 天的 8 万元定金。 官方 APP 公布的选配价格如下： 车漆：紫水晶 2.8 万元，流金粉哑光 2 万元，竞速红 1.4 万元，其余两款 1.1 万元； 内饰：两款新定制配色均为 1.5 万元。 作为对比，保时捷卡宴的紫色车漆定制价格高达 11.9 万元。 「紫水晶主题」设计师推荐款价格为： YU7 Max：基础价 32.99 万元 + 选配 12.4 万元，总价 45.39 万元； SU7 Ultra：基础价 52.99 万元 + 选配 11.1 万元，总价 64.09 万元。 下单后，车主将受邀前往小米北京工厂的定制服务中心，确认配置并锁单，随后进入排产流程。 两个多小时的年度演讲和新品发布会上，我们又听足了一波雷总的倾情分享和企业故事。从造手机再到造车，从松果的折戟到玄戒的蛰伏，的确称得上是一场震动人心的发布会。 虽然我们在前期的讨论中经常说：今年 iPhone 17 标准版的定价是在给国产厂商上压力，但小米 17 系列的定价无疑是一次明确的反击。 小米走上高端化之路的五年以来，下有「一天用不完」的小米 17 标准版，上有直接与 iPhone 17 同价的 Pro Max。在这个正是闯的年纪，雷军还是再一次做到了—— 让西方国家的朋友们，做出回答！ 文｜马扶摇，芥末

随着人工智能与算力网络深度融合，云计算已迈入全新阶段，无人区已在眼前，业界在寻找出路的同时也在为生存厮杀：过去一年，算力军备、价格大战、智能体狂飙，主流云厂商在竞争环境日趋恶劣的条件卷生卷死，只为了活到美好的明天。 可是产业的锚点到底在哪里？从“百模大战”到“大模型落地”如今，自“生成”到“交付”全搞定的智能体又呼啸而来。 战略锚点的答案显然待解。 但在过去一年，人工智能的发展处于深度变革当中却是不争的事实，一个重要的趋势是：行业玩家、市场客户纷纷醒悟，“参数竞赛”从来没有尽头，而“价值落地” 则是产业的当务之急。 当千行百业的效率升级与创新增长就在眼前时，所有玩家第一期待着自己为这一切写下充满无限可能的开篇，可到底谁会是那个引路人？ 一场大会 诞生一个行业引路人 引路，自然需要坚定的前行。如何回答产业之问，腾讯给出了自己的答案。 在 2025 腾讯全球数字生态大会的舞台上，腾讯云以 “智能化、全球化”主题，描绘了云与AI 深度融合的产业新图景。 会上，腾讯首发“腾讯云智能体战略全景图”，宣布全面开放腾讯AI落地能力及优势场景，助力“好用的AI”加速落地千行百业。 当腾讯云智能体开发平台ADP3.0、腾讯云专家服务智能体Cloud Mate等，混元3D 3.0基模、腾讯元宝、代码助手CodeBuddy、腾讯会议、乐享知识库、腾讯电子签等诸多产品集体亮相，如此大规模的秀肌肉下，腾讯云全面适配全球技术生态的战略轮廓已然浮出水面。 作为数字生态的构建者，腾讯的目标显然是跳出单一技术输出框架，将云计算的弹性算力、安全底座与 AI 的场景化智能、决策能力深度耦合。 而想要实现这样的目标，腾讯面临的，不仅是技术能力的系统性整合，更是一场从 “工具赋能” 到 “生态共创” 的产业变革。 就在本次大会中，腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生定义腾讯云一个新的身份：云市场上极具竞争力的“健硕参赛者”。 腾讯集团高级执行副总裁 云与智慧产业事业群CEO 汤道生 何为健硕？腾讯的回答是降脂增肌。在过去三年中，行业虚火蔓延盛行，集成系统、硬件产品、客户定制咨询等等非云本质的商业项目带来了大量利润，而大厂面对唾手可得的蛋糕，拱手让人需要很大的勇气，走健康可持续路径，就需要走“被集成”路线，立起一套成熟的To B流程、体系、规范，同时又面临收入规模缩减，增速下滑的困境。 但腾讯还是主动选择减少集成项目、硬件转售等低质量收入，同时还坚持了高研发投入。 以2025年第二季度为例，当季腾讯研发投入达202.5亿元，同比增长17%。资本开支更是大幅增长至191亿元，同比增幅达119%，其中就包括了对IT基础设施、数据中心等的投入。 降脂增肌的益处很快显现出来。2025 年第二季度，腾讯 ToB 营收实现双位数增长，高达 555 亿元，这一数据直观地反映出腾讯云业务在市场中的强劲表现，而 AI 无疑是其中关键的增长驱动力。 在 B 端，腾讯云系列产品通过 “+AI” 模式，深度赋能千行百业，推动其提质增效。 例如在办公协同场景，腾讯会议上线实时 “AI 纪要” 功能并与腾讯元宝打通，近 1 年腾讯会议 AI 功能用户量同比增长 150%，有力地帮助用户提升了工作效率。 而在 C 端，腾讯元宝表现亮眼，成功跻身国内 DAU 排名前三的 AI 原生应用之列，且已与腾讯会议、腾讯文档，以及微信、腾讯视频、QQ 音乐等 10 多个应用打通，极大地提升了用户在多元场景下的体验与效率。 而技术成果上，腾讯混元大模型持续进化，过去一年发布了超 30 个新模型。最新发布的混元 3D 3.0 模型，建模精度比前代提升 3 倍，几何分辨率达到 1536³，且面向用户免费开放并同步上线腾讯云 API，展现出卓越的 3D 建模能力。 在智能体开发平台上，腾讯云智能体开发平台（ADP）3.0 版本面向全球发布，在短短3 个月内完成了近 600 项需求的开发，持续迭代LLM+RAG、Workflow、Multi-Agent 等多种智能体开发框架，为企业结合专属数据高效搭建智能体提供了坚实支撑。 同时，推出专家服务智能体 Cloud Mate，在内部实践中实现风险 SQL 拦截率 95%，排障效率从平均 30 小时降低至最快 3 分钟，切实解决了实际业务难题。 显然，从商业到技术，腾讯实现在本次生态大会上都实现了华丽转身，减肥成功后的健康业务生态值得市场思考，而腾讯自然成为了行业的引领者。 智能化+国际化 双引擎启动 秀肌肉不是目的，而是让外界了解腾讯在AI快速发展的当前，一直引领着行业的发展。 而实际上，在如何抓住AI产业创新的机遇这件事，腾讯给了两大引擎：智能化和国际化。 在智能化层面，腾讯紧抓大模型这一核心支点，通过SaaS（应用软件）/PaaS（平台软件）产品矩阵，将AI技术规模化落地，进而打磨完善商业模式，形成技术与商业的双层壁垒。 目标腾讯的 AI 应用已从点状试验全面进入落地阶段，其自有的微信、QQ、腾讯会议等 900 多款产品已全面接入 AI 能力。 例如，腾讯云 CodeBuddy 作为首个实现 “产品 - 设计 - 研发部署” 全流程的 AI 一体化开发工作台，腾讯内部超 90% 工程师都在使用，新增代码中有 50% 由 AI 生成，编码时间缩短 40%，助力腾讯内部研发提效超 16%。 此外，腾讯乐享全面升级为乐享知识库，AI 问答准确率达到 92%；腾讯电子签通过 “AI 智能审查 + 人工确认”，简单合同审核最快只需 1 分钟，合同整体合规性风险降低 80%。 在全球化方面，腾讯有着两步走的战略：先稳定，再提高。 腾讯服务海外企业和业务，服务稳定的前提就是基础设施完善。 腾讯云针对这一方向，正在全球大规模兴建基础设施：斥资 1.5 亿美元在沙特建设首个中东数据中心，在日本大阪新建第三个数据中心和办公室；同时在雅加达、新加坡、东京、首尔、法兰克福等城市布下 9 大技术支持中心，让企业客户无论在哪里，都能获得稳定可靠的云服务。 当服务稳定后，下一步就是招揽用户。腾讯云把包括智能体开发平台ADP、全栈 AI编程工具CodeBuddy、企业级全渠道交易解决方案云Mall等产品全面国际化，优秀的产品能力对全球各地用户产生了极大的吸引力。 比如EdgeOne Pages，上线 3 个月就吸引了10万+出海中小企业和开发者。而在这个过程中，腾讯云又搭建了覆盖全球的本地化技术支持和服务团队，做到及时响应客户需求，敏捷应对市场变化。 腾讯云通过坚定实施智能化和全球化战略，一方面利用智能化提升产业效率，为客户提供更强大、更便捷的 AI 解决方案；另一方面借助全球化拓展市场规模，在国际舞台上展现中国云厂商的实力与风采。 这两大战略举措相互赋能下，为腾讯云的未来发展注入源源不断的动力。 朋友圈即是生态圈 除了发布产品、公布双引擎战略，腾讯云在打造生态朋友圈上展现出也深厚的积累与沉淀。 在大会上，腾讯云给出了这样一组数据：全球合作伙伴超过11000家，海外客户已累计突破10000家，覆盖超80多个国家和地区，共同服务客户超200万家，而在这种合作生态下，腾讯云整体收入的三分之一由合作伙伴贡献。 实际上，取得如此众多合作伙伴的信任，腾讯靠的是共赢理念下的商业模式。 腾讯云以“技术标准化+场景模板化”构建连接闭环，已取得近1400项互认证证书，近百款产品进入工委会软硬件图谱，是国产生态链中最重要厂商之一。 同时，腾讯还发起“AI共创营”和“AI百校行”行动，联合伙伴培育AI人才。 2024年开放MSP服务商认证并授牌首批5家资质，通过云顾问培训、平台工具赋能等提升伙伴服务能力，推动生态从销售型向服务型转型。 而在软硬件生态层面，腾讯云完成主流国产芯片全面适配，通过软硬件协同优化提供高性价比AI算力。其生态覆盖代理、ISV、咨询等多类型伙伴，在政务、能源等7大行业形成深度渗透。 2025年全球数字生态大会上发布的“智能体战略全景图”，进一步将混元3D 3.0基模等技术开放给生态伙伴，推动“好用的AI”规模化落地。 从技术构建到人才共建再到软硬件生态的全面适配，腾讯云的生态朋友圈已成为AI发展的关键动能。这种“又厚又稳”的生态策略，不仅夯实了自身护城河，更让技术红利惠及全产业，也正因为如此，让人有理由相信，腾讯在这场AI革命的浪潮中，会走的很远很远。 相关阅读 腾讯这次能实现“赛道上换轮胎”吗？ AI+服务重塑智能客服，但价值永远是关键所在 云原生安全，腾讯产业互联网的底色 西湖大学、智元机器人都选它，存储成为AI下一个风口？ AI推理破局，金融服务如何“逆天改命”？ 【科技云报到原创】 转载请注明“科技云报到”并附本文链接

作者 | 王涵 编辑 | 漠影 “我们认为，深度应用不是从零构建一套应用系统，而是基于企业既有架构的现代化改造，渐进式实现AI对业务流程的全方位渗透，深度应用将是跨越超级智能的核心支点。” 在今天的JDD 2025京东全球科技探索者大会上，京东集团技术委员会主席、京东云总裁曹鹏如此谈道。 简单来说，京东云认为在企业内部系统的基础上进行“改造”和“迭代”，才是真正可以体现企业Agent价值的所在，才能实现AI在企业中的深度应用。 为什么这么说？举个简单的例子，一位新入职的专家，如果只能查阅公共互联网上的通用知识，而无法接触公司的服务器、业务系统等企业内部数据，那么他根本无法处理任何具体的公司业务。 同理，Agent也是如此。企业的真实知识深藏在ERP、CRM、财务系统等各类数据库之中。只有连接内部数据库，Agent才能获取独特的业务语境和操作能力。 基于以上洞察，京东云全新升级了企业级智能体JoyAgent 3.0，还推出AI编程助手JoyCode 2.0。京东想要通过“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式，帮助企业构建符合业务场景和需求的深度应用。 一、Agent落地企业面临四大痛点，京东云如何“破局”？ 中国企业级Agent应用市场规模非常庞大。知名咨询公司IDC于今年7月发布《AI Agent企业级应用现状与推荐》报告，其中预测，2028年中国企业级Agent应用市场规模保守估计将突破270亿美元（约合人民币1923.2亿元）。 不少企业积极拥抱新技术，将AI Agent视为推动自身技术升级的关键抓手，但在AI Agent落地企业的实践过程中，有四个痛点逐渐浮现： 1、企业的数字化基础薄弱构成了AI落地的结构性障碍。 2、企业对AI智能体的认知偏差导致需求脱离实际。 3、企业应用场景的复杂性远超通用AI工具的能力边界。 4、行业方向的“偏航”使得技术发展与真实需求出现错配。 总结来看，京东云认为，当下企业Agent一是要解决企业复杂场景开发问题，二是要解决复杂场景下企业与AI结合的问题。为此，京东云推出了“智能体+代码平台”双轮驱动的AI开发新范式。 智能体指的就是全新升级的JoyAgent 3.0，作为面向企业真实场景打造的智能体平台，JoyAgent提供支持深度应用开发的丰富工具集，以及智能体能力集合体，融合了AI编码能力，并深度连接企业内部的工作流、知识库以及企业数据库，真正实现对企业生产场景的支持。 而代码平台指的就是JoyCode IDE 2.0。JoyCode IDE 2.0是面向严肃开发场景的企业级智能编码平台，通过规约编程端到端智能体团队与CSR上下文引擎，高效破解大型复杂代码库的维护难题。 二、“智能体+代码平台”强强联合，京东云发布生产级AI“双轮引擎” 具体来讲，JoyAgent能够深度融合工作流，也就是可以和企业内部系统紧密结合。其能够提供端到端的智能体部署与管理能力，支持内置流程引擎与SOP规范输入，可以实现与企业现有系统无缝对接。 JoyAgent还能够深度理解企业数据。其内置了京东最新的DataAgent能力，能够与企业内部数据无缝打通，无需迁移数据即可进行推理与分析，可以有效化解企业在安全与合规上的顾虑。 JoyAgent 3.0有三个核心能力：全面开放、深度开源以及丰富工具。 全面开放方面，JoyAgent支持MCP、A2A协议，支持用户自己开发的智能体加入JoyAgent进行多智能体调度，同时也支持将智能体发布成A2A智能体以及SDK，让智能体更方便融入用户业务场景。 作为行业首个100%开源的企业级智能体，JoyAgent坚持开源开放。这次发布，京东云还进一步开源了多模态RAG和DataAgent，这也是行业首个集成数据治理DGP协议及智能问数、诊断分析能力的开源项目，全面支持多模态数据加工。 此外，JoyAgent还提供全套开箱即用的AI算法库，涵盖最新的语音算法、视频算法、图像算法、搜索算法、检测、识别、机器翻译等，其中TEXT2Workflow具备自然语言直接生成可编辑工作流、多模态文档理解、TTS及文生视频等多项实战验证的能力，大幅降低AI应用构建门槛。 JoyCode IDE 2.0可以让AI Agent在编写代码时，严格遵循预先定义好的项目规范和业务逻辑，即“规约”，来独立负责从任务理解到最终交付的完整开发流程。其还可以基于云端原生协作生态，确保本地、远程开发与云端部署无缝衔接，支持一键上云，真正实现“开发即部署”。 JoyAgent所提供的智能体、AI算法库等原子能力，可直接被JoyCode调用和集成。JoyAgent融合代码开发平台JoyCode，通过自编码、多模态RAG与DataAgent协同，实现对结构化、非结构化数据的智能组件利用。 而JoyCode生成的应用也可以反馈至JoyAgent，用于优化智能体行为与知识模型，形成持续进化的闭环，开发者可灵活组合智能体能力与编码逻辑，快速构建复杂、深度定制化的AI应用。 三、从“数字员工”到全面提效，京东交出AI内部实践“满分答卷” 在GAIA智能体评测榜单中，JoyAgent 3.0在验证集准确率超77%，测试集超67%，超越langfun、OWL、Smolagent等多个团队，位列全球智能体方向第一梯队，充分证明了JoyAgent在复杂任务中的领先通用性。 在SWE-Bench Verified基准测试中，JoyCode-Agent凭借74.6%的高通过率位列第二，展现出领先的复杂编程问题解决能力。 “智能体+代码平台”的“双轮结构”已经在京东内部得到了验证，在会上曹鹏介绍道，京东零售、物流、工业等事业部都已经用上了这样的解决方案。JoyCode已服务京东上万名研发人员，支撑数亿级用户产品研发，生成代码采纳率超40%，开发周期缩短30%。 基于JoyAgent与JoyCode的深度融合，京东内部已孵化出多类高价值数字员工。比如面试数字员工，可自动筛选和初试候选人，提升招聘效率；培训数字员工，能个性化生成学习路径和内容，强化人才培育；数据分析师数字员工，则可自动进行归因、诊断和报告生成，驱动业务决策。 这些数字员工已深度应用于京东内部各场景，它们不仅是能够帮助员工提升生产效率的工具，更是重构运营模式的新质生产力。 结语：京东云“纠偏”企业Agent发展“航线” 京东云在企业级Agent上的洞察和实践，是一次对当前Agent发展路线的有力“纠偏”。 企业Agent行业固然充满诱惑，巨大的市场预期、企业对“救命稻草”的迫切渴望，以及追逐资本风口的本能，但实践至今，企业Agent也暴露出了不少问题和痛点。 京东云的“破局”之道，正是不追求用AI从零搭建空中楼阁，而是致力于用AI赋能和改造既有的坚实业务地基，是与企业复杂场景共舞，而非强行替代的方法论。京东云始终将产业因素视为AI落地的重要部分，只有重视产业特点和需求，人工智能的价值才能真正体现出来。

2025 年对于高通来说是个具有纪念意义的年份，不光是高通公司成立 40 周年，也是高通在华发展的 30 周年，这意味着这家科技企业经历了数个技术浪潮，见证了 2G-3G-4G-5G 四代通信技术的变迁，也为即将到来的 6G 网络在做准备。 除了对应高通（Qualcomm）的通信技术之外，智能手机产业进入到了成熟期，而智能眼镜，具身智能机器人，AI 新设备，汽车智能化智驾化等等趋势汹涌而来。 如果智能手机行业的起点是在大洋彼岸，中国智能手机产业是从追赶开始，发展到与苹果三星这些巨头分庭抗礼的话，那么上面提到的关于 AI 新设备，具身智能机器人，乃至智能汽车的发展中心，天然就在中国。 这意味着高通需要更加契合中国本土创新的节奏，也面对着更多的中国机遇。这便是爱范儿等媒体在 2025 骁龙峰会上与高通中国董事长孟樸对话的背景，以下是对话摘录。 Q：今天我们看到峰会现场邀请到了张亚勤院士和（宇树科技）王兴兴，是否是在释放发力具身智能的信号？此外，对高通 CEO 安蒙所说的 6G 预商用终端最快有望在 2028 年开始推出，智能体可能会成为新的使用入口的观点，您有什么看法？ A：这次在中国落地骁龙峰会，我们特意邀请了中国一些技术领域的大咖。当前，AI 无疑是一条贯穿各领域的主线，而具身机器人（具身智能）作为国家重点推动而且处在产业前沿的方向，也备受关注。今早吴晓波老师也分享了，最近专门调研了 14 家具身机器人的公司，显示出这一领域的蓬勃发展。 因此，我们邀请张亚勤院士和王兴兴先生，正是看重他们在各自领域的代表性和影响力：张亚勤院士在 AI 方面，特别是 AI+ 领域有着独特见解；而王兴兴所在的宇树科技，在具身机器人领域中具有鲜明特点和代表性。 从高通公司战略角度看，AI 将一直是我们的一条主线方向。至于具身机器人，尽管最近才成为热点话题，但实际上高通早有布局。早在 2021 年上海进博会的时候，高通率先提出「5G+AI 赋能千行百业」的理念。在历次进博会展会上，我们也展示了 AI 赋能的咖啡拉花机器人、乒乓球机器人等前沿的AI应用演示。 如今，随着各种大模型的产生、演进和在终端上的落地，这些技术将迎来更为广泛的普及。高通公司将这些视为端侧 AI 落地的具体实现路径，并致力于与中国的产业链以及各领域的行业领军企业深入合作，推动技术创新与应用普及。 ▲ 高通在汽车座舱芯片领域有很高的市占率，同时也在进军智驾芯片市场 Q：您能否分享几个高通与中国新能源汽车品牌合作中比较有意思的故事或者感受。其次，高通未来在中国将如何与新能源车合作，有哪些合作重点？ A：我们在新能源车领域还是有蛮多故事的，高通进入汽车行业已经有 20 多年，只是大家知道得比较少，从最早的通用汽车安吉星 CDMA 1x 车载网联解决方案，到后面的很多车包括大众普及型的车里面都有这种无线连接，这个设备在行业里一般叫 T-Box（车载无线终端），高通一直是这个领域主要的供应商。但在之前，汽车行业还是比较传统的行业，100 多年的历史，层级也比较多。我觉得 2020 年到 2022 年这三年期间（很值得一提），这几年中国的车企在新能源应用和智能网联上正好处于大爆发，这两项技术相辅相成，如果没有新能源，很多智能网联的功能没有意义或者说不能实现。所以新能源是很重要的，但是只是新能源没有智能网联的话，车从应用场景来讲也不会有太大的变化。 从分享故事的角度来讲，讲到智能网联汽车最先提出的是欧美厂商，起码从高通公司了解到的，（最初）对我们提需求的实际上是一些欧美厂商。但是汽车行业比较传统，以前的厂商设计车的时候都是做四到六年的规划，我们谈很长时间定型了以后，四年以后才上车。中国厂商很不一样的一点，特别是从在那三年发生的情况来看，他们推动新技术在新能源车里面的应用非常快速。因为在中国，新能源车里因为有电池，所以应用场景不一样了。欧美厂商推动智能网联的目的，更多是帮助驾驶员和乘坐成员更舒适、更安全地从 A 点到 B，车辆仍然是一个交通工具。而中国的新能源汽车厂商，推动汽车成为「第三生活空间」，可以在车里打游戏、听音响、看大片、周末去郊游和钓鱼，这些都是与欧美不同的场景。在这样场景的推动下，「中国速度」就提出来了，我们很多的客户一边还在跟我们签约，谈合同细节，一边就跟我们说交货要晚了。因为他们速度非常快，今天签约后告诉你明年 1 月他们就上车了。我觉得，中国的发展对我们来讲是很重要的，这就是为什么，我们后来经常提到「中国速度」。我们一定要适应「中国速度」的要求，按照传统汽车行业、传统欧美厂商的速度，我们没有办法支持这些客户，所以这是一个例子。 再举一个例子，从智能网联车应用的时候，中国厂商每家都对应用场景有不同的诉求或是不同的优先级，所以对我们芯片的要求非常广泛。每家都不一样，有的厂商因为有不同的需求，觉得一个芯片觉得不够用了，选择两颗芯片；有的厂商觉得我们的芯片有充足的算力，让我们给开放接口用于别的用途。所以，中国厂商要求的方方面面，也是鞭策和挑战，不管是从跟上「中国速度」，还是满足中国厂商多方面的要求，我觉得对我们来说是一个考试。我觉得挺高兴的是，我们通过了这些中国厂商的「考试」，我们从智能座舱到舱驾融合，支持越来越多的中国厂商。上午 Akash和我的主题演讲都有提到，在过去 3 年时间里，我们已支持众多中国汽车品牌推出超过 210 款车型。国外一个市场、一个厂商，每年也就是发布一两款，不会有那么多。而这些，都是我们在跟新能源汽车或者说是跟中国汽车产业进行合作的成果。 对于其他领域的合作，比如说人工智能，车是一个很好的端侧 AI，是非常好的实现点。因为车的安全性和移动性，它没有办法依赖于云端的 AI，一定要在本地解决，包括上午张亚勤院士提到的，有很多操作一定是要在车里实现的。这些方面，我觉得后面我们跟中国汽车产业合作的机会也会越来越多。 ▲ 本次 2025 骁龙峰会，高通发布了移动芯片第五代骁龙 8 至尊版，和 PC 芯片骁龙 X2 Elite 系列 Q：我想询问拓展电脑、手机、汽车的芯片之后，高通会不会去看其他 AI 硬件的专用芯片？今天早上王兴兴总也提到了缺乏机器人的专用芯片，而且我们也听到中国的 AI 眼镜公司提到说中国已经有面向耳机的芯片，但他们希望有眼镜的芯片使眼镜更轻巧，未来高通会专门研发其他 AI 硬件专用芯片吗？您怎么看未来市场的增长呢？ A：我觉得您要把从一个阶段性的、带有发展性的角度来看这个问题。我觉得高通的一个优势是，在所有大家谈到人工智能的时候，有很多已经在手机里做过了。以前我们讲到智能终端的时候，就是智能手机，而没有其他的智能终端。随着 5G、AI 的发展，所有的终端都变成了智能终端。上午的主题演讲也提到，高通的优势或者说战略就是，我们在手机里所做的技术和解决方案，它能扩展到其他的终端品类。对高通来讲，所有的工业品类中，单品类量最大的就是手机，全球一年手机的出货量超过 12 亿，所以它有非常好的通用性和经济性。我们在看不同终端的时候，很容易就利用现有的芯片，去评估能不能解决需要解决的问题。 在汽车领域，高通骁龙座舱平台一直不断演进，我们在去年也推出了骁龙座舱平台至尊版。在 XR 眼镜领域，我没有统计过具体有多少家，据说有「百镜大战」，其中大部分使用的是高通的芯片。为了能更好地赋能 XR 眼镜，我们有专门做 AR 的芯片，有做 VR 的芯片，包括参考设计。PC 因为对 CPU 要求比较高，所以我们有专门的产品。 我认为，任何一个新的终端品类出现的时候，最初的解题思路一定是在现有的主流芯片基础上，可能做一些小的改动就可以适配，硬件不一定要有大的改动。但是，在发展过程中随着这些终端应用越来越多，会开始分类。比如早期的XR 眼镜，就是智能手机眼镜，现在专门有做 AR、做 VR 的，因为它有不同的用途。现在汽车的芯片也跟智能手机不太一样，刚才我讲到汽车芯片的发展因为有车规的要求，以前可能比手机要落后几代或者是落后几年。但现在，因为不同的应用场景，算力的要求可能要大于手机，所以也会有专用的芯片。 回到您的问题，我们不会为了一个新的品类，或为了开发一个新的芯片而开发，而是要考虑在具体的应用层面上，有没有一些特殊的需求。哪些可以使用现有的技术？哪些需要做出调整？您刚才讲到具体的机器人，可以把它看得很特殊，但也有很多共通之处。并非所有研发具身机器人的公司都涉足汽车，但是所有研发汽车的公司都在开发具身机器人。因为，已经研发汽车后再开发具身机器人，很多（技术）都是相通的。所以，具身机器人里需要用到哪些芯片、在应用场景里有哪些应用，我们愿意跟随产业一起探索。 ▲ 第五代骁龙 8 至尊版参数细节 Q：回顾高通在中国市场过去 30 年以及您重回高通后这 10 年的发展历程，其产业链合作堪称业界典范。这意味高通在中国市场的业务已进入创新的「无人区」，可能缺乏现成参照供高通模仿、对照、复制。以往智能手机行业增长较为强劲的时期，向更多领域拓展与创新或许相对容易。您如何为自身设定 KPI？在当下智能手机增长放缓或未达预期的情况下，这类创新的难度是否有所增加？此类产业链合作是否需要投入更多精力？对您而言，这构成了怎样的挑战？ A：我小时候曾学过的一个成语「纲举目张」，恰好适用于描述当前情况——意为抓住事物的关键原则，便能带动其他方面。回顾过去 30 年，行业中许多企业经历了起伏。回归根本，高通作为一家技术公司，必须持续进行技术创新，固守旧有技术无法保持优势。这正是高通坚持每 10 年推动一次通信世代（G）升级的原因。为何有些企业在从一代向下一代演进的过程中落后？往往是因为他们在上一代技术中表现卓越，于是试图固守优势，但这实际上难以持续。因此，高通始终致力于推动产业发展。今天上午，安蒙提到 6G 预计在 2028 年实现预商用，这与我 2015 年重回高通后，次年全力推进 5G 发展的时间节奏相似。推动技术创新与产业进步，这是高通的第一个重点。 第二，高通对自身定位有清晰认知。作为产业中的基础研究环节，我们能够合作的链条很长。首先我们不与客户竞争，其次客户如果不成功，我们也无法成功。以芯片业务为例，今天参会的中国主要手机厂商若采用高通芯片设计推出的手机市场表现不佳，高通便难以成功。这种产业链合作的关系是我们的基石。 每一代技术都面临不同的宏观环境和具体技术条件。然而无论是 AI 还是 6G 迭代，核心始终在于，我们的技术能否持续创新，能否继续为客户提供技术赋能的价值，以及能否尽可能推动产业链合作与进步。若能推动进步，合作机会将依然丰富。 AI 时代与以往有同有异。每一代技术升级时，环境都在变化。在 2G、3G 时代，我们主要接触运营商、系统厂商、终端厂商，4G 实现了移动宽带互联网接入，涉及游戏公司、视频公司及互联网平台公司，这就要求我们与其建立产业层级的合作。 回顾高通在游戏领域的努力，例如每年参与 ChinaJoy，以及在手机芯片上适配和调测各类游戏，都是产业变革带来的变化。如今随着人工智能时代到来，各类 AI 模型以及智能体（Agent）进入终端，其适配对象和具体厂商可能有所不同，但合作的方向并未改变。 因此，高通将继续努力与中国产业链伙伴保持良好的合作关系，特别是在早期阶段共同推动相互适配。今天我们邀请王兴兴参会，正是因为具身机器人领域受到来自国家、社会、产业的共同关注。我们希望在这些领域，尽早与潜在合作方共同定义未来方向。王兴兴提到，目前缺乏非常适合机器人的芯片，这正为我们提出了努力的方向和机遇。倘若他表示现有芯片已非常完美，我们反而会失去创新目标。因此，只要坚持创新与合作，未来仍充满大量机会。 Q：高通已经成立 40 周年了，用中国的话讲已经进入了「不惑之年」，面对全球半导体重构的大格局，高通如何巩固在中国市场的优势，以及如何扩大跟中国产业链的合作？ A：我比较少用「巩固」这个词，我觉得要回到我一直讲的两个点，一个是技术创新，一个是合作。在合作中有共赢的基础，有合作的机会，这是最好的方式。要不断地挑战自己，不断提升和各方面合作的能力，我觉得这是科技公司进步的方式。 这也得益于高通的特点。今天贸促会的领导在致辞中提到，高通是比较早期进入中国的厂商。其实在行业里，也有历史更悠久、更早进入中国的企业。实际上，高通是一家很年轻的公司，但是生在了合适的时机。高通是一家技术公司，我们给大家当实验室，做水平式赋能，如果再早 10 年，这件事可能就无法成立了。因为那时候，各个国家都有自己的大型科技公司，这些公司基本上连螺丝钉都是自己造的，不与外部合作，这些企业在各个国家独占鳌头。全球化推动了高通这种水平赋能模式的出现，使得高通这种中小企业能够突破、发展。我常常说，高通的成长跟中国的成长模式是一样的，如果没有全球化，在原来的模式下没有太多发展机会，全球化给我们带来了这些机会，所以我们不断创新，不破不立，一直在努力。 Q：您提到了端侧，近日 AI+ 文件也提到 2027 年智能终端要超过 70%，在您看来提升到 70% 意味着多大的市场空间？高通是如何抓住这个机遇，在 AI+ 有什么新的布局？ A：在国内，智能手机的出货量在过去几年基本上维持着每年 2.8 亿部的水平，70% 的数字就很容易算出来，从当年的出货量来看这是能实现的。到 2027 年，我自己觉得单从智能手机计算可能过于保守了，因为现在技术一旦开始实现，下沉速度会很快。所以一开始很多高端旗舰机上的 AI 能力，不管是上大模型的能力还是一些具体的应用功能，比如语音、照片处理，这些都会很快下沉到大众市场。我自己觉得 2027 年能看到的一些 AI 在智能手机里面的应用下沉下去，我觉得那个量很大。 但是从另外一个角度看，我们还在人工智能发展的非常早期的阶段。现在我们看到的很多人工智能的应用，在很久之前就出现了，但是当时没有被称为人工智能。比如照片处理，10 年前就出现了用摄像头识别上百种不同猫、狗品种的能力。所以，现在我们仍然处于发展的早期阶段。 我倒觉得真正的人工智能还没有到来。如张亚勤院士上午提到，智能涌现会是越来越爆发的阶段。手机或者是终端里，可以有很多个多模态的模型或者说不同的智能体，现阶段我们还是要操作这些智能体，跟我们用 App 的区别不大。在真正实现人工智能的时代，智能体会了解你的使用习惯，直接帮你处理需求。比如照片处理，智能体了解到你拍了照片以后总是会把照片里的一棵树、一个人删掉，以后再拍的照片就会直接进行处理，不再需要你进行操作。 我觉得真正的人工智能，会把今天的人工智能升级和替代掉。人工智能真正发展以后，正如张院士说的，我们坐在这儿讲我们的，手机里各种的智能体已经自己处理了很多事情，把我们一两个星期以后的事都操办掉了。 虽然，实现真正的人工智能需要更长一段时间，但这一天一定会到来。 ▲ 骁龙 X2 Elite Extreme 参数细节 Q：我们看到高通在中国的布局首先是智能手机，还有智能汽车，在您看来下一个重点布局的赛道是什么？有哪个赛道可能会像今天的智能手机、智能汽车出现爆发式的增长？ A：正如安蒙所言，高通的策略就是依托智能手机业务展开的。过去，我们 100% 的业务都集中于这一领域，现在，高通公司约 70% 至 75% 的业务仍与智能手机相关。因此，服务好该领域的客户是我们的核心业务。 在深耕智能手机业务的过程中，我们的技术和产品也在不断地适应新的领域，目前已在汽车、物联网、XR 等赛道努力探索。不过，这一过程中存在类似智能手机发展初期的共性问题，大家都在找 killer app（杀手级应用）。从 3G 时代到 4G 时代，我们始终在追问「killer app 是什么？」。 如今，在与运营商的交流中，当安蒙提及 2028 年 6G 即将到来时，大家都很兴奋，而第一个问题依然是「6G 的killer app 是什么」。我觉得 killer app 不一定能直接找到，而是一个探索的过程，基于这个想法，在相关领域的布局中，部分赛道的爆发可能需要更长时间。但我个人坚信，有两个领域假以时日，其应用规模有望等同于甚至超过智能手机：一是机器人，二是各种可穿戴的眼镜，包括 AR、VR 及 AI 眼镜。这两类产品未来有望达到「人手一个」的普及度，机器人也将广泛应用于家庭及各类场景中。不过，这一目标的实现需要我们和产业合作伙伴共同推动，而需求层面的潜力是明确存在的。相比之下，汽车比较难实现每人一辆车，PC 也达不到这个量，因此机器人与 AR、VR、AI 眼镜的增长潜力更为突出。所以，高通在这两个领域一方面要继续积极探索，另一方面也会持续投入技术研发，以保持领先地位。 Q：手机时代 SoC（系统级芯片）的几家企业分享了全球市场，但细分市场都出了很多小的玩家，例如智能驾驶，眼镜的 SoC 市场，未来是否会有更多的玩家参与，最终又是否会像手机 SoC 市场一样，形成少数几家企业主导细分行业的格局？ A：从经济规律来看，市场难以容纳过多参与者，因此长期来看，市场必然会走向整合，不过当前大量企业涌入这一领域，我觉得是好事，在于两个方面：首先，竞争是技术进步的核心推动力，充分的竞争能加速技术的创新与突破。其次，众多参与者的涌入能印证赛道的价值。当你已身处其中或刚进入赛道时，看到大量同行都在踏实布局，会更坚定对赛道的判断，避免因“孤军奋战”而怀疑方向是否跑偏。以高通的发展为例，在 3G 时代布局 CDMA 特别是 WCDMA 的时候，回看全世界做集成电路的上市公司的年报，2005 年、2006 年的时候，几乎每家都在研发 WCDMA 芯片，中国政府在推动 TD-SCDMA 芯片的研发时，第一批投资也覆盖了 7 家企业。可见，新赛道初期往往会吸引大量参与者，但随着产业的发展推进，会出现主动离场或被动掉队的情况，这完全符合经济规律。 你刚才提到的几个领域也是如此。比如，GPU（图形处理器）本身入门门槛其实不算高，很多企业都能参与研发。但后续的应用场景存在差异，开发的产品是自研自用，还是作为商品对外供应；是针对特定项目开发，还是要打造标准化产品供市场采购？这些差异会导致企业竞争力分化，因此在新机会面前，初期参与者众多，但最终数量一定会逐步减少。

智东西 作者 | 李水青 编辑 | 云鹏 智东西9月25日报道，在9月24日-26日举办的2025云栖大会期间，阿里巴巴旗下源头厂货拿货平台1688全新升级1688 AI版，迭代AI搜索和AI创款多轮对话能力，新增AI找厂、AI参谋等重要能力，以此降低中小企业对接中国供应链的门槛。 同时，1688推出首个跨境电商AI智能体——“遨虾（AlphaShop）”，支持用户通过AI进行快捷选品调研、工厂对接与合规确认过程，让海外中小买家直连中国源头工厂。该产品目前处于内测阶段，预计将于2025年11月上线。 会上，1688 CTO霍承富深入解读了1688覆盖B2B交易全流程的AI能力体系。他说：“我们希望1688未来能作为B2B所有的超级入口，这是一个系统化的工程。” 一、打造B2B超级入口，1688 AI版快速迭代两个月 今年7月底，1688推出了1688 AI版，希望通过AI Agent重塑整个B2B的采购链路。两个月过去了，1688 CTO霍承富把最新进展做了分享。 他谈道，1688的第一个切入点是归纳出AI时代买家的需求，可以分为以下几类：商业顾问，包括宏观市场判断与趋势的答疑、商业模式的定位等。采购专家，核心是找品以及偏长期合作关系的找厂。运营专家，AI启发销售组合，这需要结合行业知识、地域信息、受众偏好等。 这些真实的买家用户需求，1688怎么解决？过去两个月，1688主要进行了以下更新和迭代： 1、打造经营AI Agent，推出AI参谋，长期洞察及短期运维两手抓 生意的起点是商机。围绕商机1688 AI版推出了两个经营AI Agent：一个是面向长期经营的AI参谋产品，定位订阅式或者触发式偏低频的产品；一个是面向短期经营的订阅式服务，会将品类实时的动态第一时间推送给用户。 所有的模型，1688可以基于开源做后训练、迭代优化。但真正构建这个商业模式壁垒的还是数据，所以其在数据层面做了很多工作。通过构建AI Agent数据库等工作，1688使得数据更精准、减少幻觉干扰，在可阅读性上实现精简可用，而不是长篇大论。 如下图所示，1688 AI版输出的生意报告的总体概览会对当前市场行情通过文字、图表多种形式进行解读，爆品分析能定位到具体款式，同时能够推演未来的趋势情况，为用户的生意提供更加直接的实操建议。 2、AI搜索升级，分层次意图识别，多轮追问保持一致 用户诉求表达样式非常多，既有图也有文，1688 AI版分层次去解决： （1）意图识别。意图识别分为宽泛需求、精准需求和模糊需求三大类，针对不同类型的需求会给出不同的输出结果，高颗粒度的拆解能便于用户决策。搜索结果做了主题聚类，聚类背后也有生意规模、生意趋势的关键信息的补充，来帮助用户做决策。 （2）追问功能。搜索功能增加了追问功能，能够保持前后问答的一致性，使得用户搜索体验更加稳定可用。 3、AI创款产品不失真，可多轮对话修订，提高可用性 一些用具因为AI生图会改掉商品细节而弃用AI，但1688通过对模型及产品的迭代，能够实现AI创品不失真，支持用户通过多轮对话修订指令输入，实现改背景不改产品细节。 4、AI Agent找厂上线一周，助力构建可信厂商关系 所有的生意关系，不可避免都会构建商厂关系。构建商厂关系的前提是大家对工厂要有自信。过往掌握工厂的信息和资质是比较难的。 对此，1688花了两个多月的时间解析近10亿商品的工厂数据，于上周上线了AI Agent找厂，它会把工厂资质、工贸一体、诚信登记认证等信息放在第一个决策点上，提高用户产品迭代和产品探索的效率。 前面更多是站在买家的进展和迭代，霍承富还分享了围绕商家的洞察： 1、AI解锁了买家过往没有释放出来的需求，它是一个新的增量的生意机会，这是最直接的点。 2、全新的AI搜索引擎能够精准刻画用户需求、理解知识，商家只需维护好单品信息的完整性、信息的准确性，而无需花大力气卷营销、卷重复铺货，就有望精准匹配到用户，促进生意增长。 会上，1688商业化负责人齐晓宁先生具体解读了AI如何主动匹配需求、降低拓客成本，让工厂生意更稳健。 1688商家端去年9月份发布了第一版商家数字人，当时发布的版本更多是一些通用的工具；最近一年随着生意大模型能力的发展，1688将商家数字人从商家的经营助理、数字人从助手决策变成了生意搭子团队，能帮助商家解决复杂任务，真正理解生意、决策生意、执行生意。 二、助力出海，首发跨境电商AI智能体 对于大多数缺乏本地采购团队的海外小型零售商而言，找到一款有潜力的商品并在中国完成生产落地，往往需要经历漫长的选品调研、工厂对接与合规确认过程。 1688在云栖大会上首次披露的“遨虾”正是为此设计。1688跨境负责人一隆说，我们希望做的就是基于商家经营的壁垒，使一千万内贸的卖家变成一百多万外贸卖家，希望最大程度地用1688的供应链货盘+技术能力把它的成本降下来。 当买家输入一个海外热销商品链接后，系统可通过视觉识别与语义分析提取关键特征，并在平台上匹配具备生产能力的国内相似款货源，将原本依赖人工比对的选品周期从数天缩短至几分钟。 同时，系统可自动筛选出支持小批量出口、具备跨境服务能力且响应速度快的源头工厂。产品还支持多语言翻译及本地化文案生成，适配不同市场的消费语境与营销习惯，并在选品初期提示目标国家或地区的认证要求、环保标准等潜在合规风险。 这一系列能力的背后，是1688近年来持续推进的AI布局：构建一个服务真实商业场景的“AI产业大模型”。支撑这一模型的，是平台在B2B领域长达26年的数据沉淀与业务积累。这让1688的AI能够理解供需波动、品类趋势与履约逻辑，从而提供贴近实际需求的服务，成为“懂生意的AI”。 结语：从电商到产品供应链，AI+加速落地“最后一公里” 进入2025年，1688加速打造B2B全链路产业大模型，推出了一系列懂生意的AI，切入买家和卖家的生意场景，解决生意难题。 “AI+”的影响正在加速从电商行业蔓延到产品供应链。从用户侧真实需求出发，1688的一系列举措正在加速AI落地产业“最后一公里”，将进一步降低AI落地门槛。

它更懂中国元素，亚洲人像和中文设计排版都稳稳拿捏。「造点」还首次集成了 Midjourney 模型，让你轻松拥有大师质感出品。 实用性是「造点」的亮点，海报、店招、包装、文创等场景，将灵感快速变为商业级素材。视频生成接入最新万相 2.5 模型，原生声画同步输出，一键就能「造点」高能大片。 从现在开始，用想象「造点」不同。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，在今天上午举行的高通骁龙峰会上，高通正式发布了第五代骁龙8处理器。 该处理器采用3nm制程，定制Qualcomm Oryon CPU 超级内核频率达到3.8Ghz，性能内核3.32Ghz。采用下一代Adreno GPU与Hexagon NPU，AI-ISP赋能影像体验。 官方并未透露该处理器更多细节。 一加、vico、iQOO、摩托罗拉、魅族即将推出搭载第五代骁龙8处理器的的新机。

凤凰网科技讯 9月25日，荣耀官方宣布，荣耀Magic8系列手机与MagicPad 3 Pro平板首批搭载第五代骁龙8至尊版移动平台。 稍早前，高通正式发布第五代骁龙8至尊版芯片，声称是“全球最快的移动CPU”，延续2+6核心架构，两个Prime核心频率提升至4.6GHz，六个性能核心运行于3.62GHz。相比前代产品，CPU性能提升20%，能效提升35%，整体功耗降低16%。 9月23日，荣耀终端股份有限公司品牌营销总裁、集团首席营销官郭锐发文称，高端手机的下一步，是看AI智能体能不能做到主动、精准、跨端的服务。荣耀Magic 8上的自进化AI和YOYO智能体，就是我们的答案。荣耀选择押注生态智能，相信这条路走得通。 此前，荣耀CEO李健在微博上正式官宣并预热荣耀Magic8系列，将其定位为最强自进化AI原生手机。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，小米公司今日正式推出年度旗舰产品小米17系列，包含小米17、小米17 Pro和小米17 Pro Max三款机型。该系列机型全线首发搭载了高通最新的第五代骁龙8至尊版处理器 ，起售价格为4499元。 小米17标准版定位为小尺寸全能旗舰，在设计、性能、续航和影像上均有显著升级。该机配备一块6.3英寸屏幕，边框收窄至1.18毫米。机身厚度为8.06毫米，重量191克，并支持IP68及IP69级别的防尘防水。性能方面，其搭载的第五代骁龙8至尊版处理器采用3纳米制程工艺，CPU主频达到4.6G赫兹。续航是此次标准版的一大突破，电池容量达到了7000mAh，采用了含硅量高达16%的小米金沙江电池技术，并支持100瓦有线和50瓦无线充电。影像系统方面，小米17配备了三颗5000万像素的徕卡专业镜头，主摄为光影猎人950传感器，并首次在标准版中加入了2.6倍徕卡浮动长焦镜头。 小米17 Pro和17 Pro Max系列的最大特色是引入了“妙想背屏”的设计。这块定制的OLED背屏可用于显示时间、通知、照片，作为后置摄像头的自拍取景器，甚至可以通过专属保护壳配件变为一台复古游戏掌机。 小米17 Pro在保持8毫米厚、192克重的轻薄机身的同时，影像系统进一步升级，搭载了支持逆光抓拍的光影猎人950L传感器。该传感器采用的横向溢出积分电容技术，可实现单帧高动态范围拍摄，动态范围达到16.5EV。此外，该机型还配备了五倍潜望式浮动长焦镜头，内置6300mAh异形叠片电池，并支持UWB超宽带互联技术。 作为顶配机型，小米17 Pro Max配备了一块6.9英寸的超大直屏。该屏幕采用了全新的“超级像素”技术，首次在OLED屏幕上实现单个像素点内集成RGB三个子像素点，使其在显示清晰度上媲美传统2K屏幕，同时功耗表现更优。影像方面，它在Pro版的基础上，将长焦镜头升级为传感器尺寸达1/2英寸的大底潜望长焦，并采用新型超聚光棱镜，提升了进光量。为应对大屏的功耗需求，其电池容量提升至7500mAh，是小米史上电量最大的旗舰手机。同时，其100瓦快充支持PPS通用协议，兼容其他品牌的充电器。

AI 生图的风，终究还是吹到了我们打工人身上。 老板一句「现在 AI 这么牛，你用它五分钟给我出个图」，说得轻巧，但谁用谁知道。 虽然 AI 生图和生视频甚至可以做到真假难辨，但实际应用还是会有无数意想不到的问题。一些 AI 工具虽然很强，但由于训练素材问题，常常对中文内容和中国风的理解存在偏差。 幸好，国内厂商也在不断努力，适用于中文语境的生图效果也在不断提升。阿里云栖大会期间，夸克也上线了新的 AI 图像与视频创作平台「造点」。 除了更懂中国元素和中文排版，还是国内首个支持 Midjourney V7 模型的生图工具。视频生成则用上了最新发布的万相 2.5 模型，之前爆火的 Veo3 能玩的功能基本都支持了。 现在，你可以在夸克上点击「造点」，或者直接访问 zaodian.quark.cn 来体验。 还有一个福利别忘了领。即日起至 9 月 30日 ，所有用户均可限时 7 天免费体验通义万相 Wan2.5 的视频生成能力。 APPSO 当然也第一时间体验看看它到底能造点什么。 更懂中国元素的生图工具 APPSO 经常要测试 AI 生图工具，所以我也常跟公司的设计师同事交流，想知道 AI 工具是否在改变他们的工作方式，不过常常收到的吐槽会更多，调教 AI ，堪称堪称一部跨服聊天的血泪史。 你跟它说「侠骨柔情」，它给你个中世纪骑士；你说要「烟火气」，它给你个壁炉 。 好不容易生成个带中文的海报，不是缺胳膊少腿，就是排得像狗啃，在一些专业场景还是拿不出手。 这次夸克造点最让我惊喜的，是把咱们中国人的那点含蓄、那点意境，拿捏了。 我试着让它生成一张 「东方运动美女摄影图，展示马甲线」，出来的图让我愣住了——那位小姐姐身上有清晰的肌肉线条，但神态开心自然，皮肤纹理细腻真实，高级感满满 。 之前很多 AI 生成的亚洲脸总是千篇一律，现在终于有了灵魂 。 而最让我头疼的中文排版，也不用像过去那样「开盲盒」。 比如让夸克造点生成一张 「秋季主题的邮局海报」，它不仅体现了秋天和邮局的标志性元素，不同文字的层级、字体、排版也都比较协调，大字小字都没有乱码，可用性颇高。 最近看了一部电影《长安的荔枝》还不错，我想制作一张海报来给我的朋友圈影评配图，不只是毛笔字体到位，整个排版结合荔枝元素和东方意境，质感甚至不输官方的电影海报。 我们还尝试了更多中文海报的排版，整体的稳定性不错，不仅能写对，排版美感也能打。 无论是「白银时代」的 Art Deco 风格，还是「老榕树」的粗犷毛笔飞白，它对中文的理解已经深入到了「笔画」和「意境」的层面 。 如果脑洞再大一些，用不同材质来设计字体，也就是一句话的事。 它对国风元素的理解，也不仅仅是元素的拼贴。比如 「身着民族服饰的高定模特」和 「烟雨朦胧的故宫红墙」这两张，无论是少数民族头饰服装纹路细节，还是模特人物妆造和故宫背景的搭配，都很自然。 不只是人物，设计一些中国元素的礼盒和首饰它也会考虑周到，除了礼盒和首饰本身，展示的搭配的物件也是中国风。 我发现，造点对「中国风」的审美和理解，不是停留在表面符号，在生成中国风插画时尤为明显。 这些插画不仅做到了服饰风格和吉祥意象的还原，更是传递出了水墨画、敦煌壁画的意境，将中国传统美学的典雅和底蕴比较好地呈现出来。 这点很重要，意味着它不仅仅是一个有趣的玩具，更有希望在更多真实场景下，成为生产力工具 。 不整花活造点实用素材，行不行 我发现除了整活，当夸克造点把那些对中文的设计能力，无缝对接到各种工作场景时，它是真能干活。 以前想设计个包装，能把头发薅秃。现在，我们尝试设计一款猫粮包装，只要告诉它要「扁平卡通插画、波斯猫跳起抓鱼、海滩背景」，它连猫耳朵造型、三文鱼腩实拍、「天然有机」的宣传气泡都安排得明明白白。 更有意思的是，它还能帮你把品牌周边从图纸上到货架，直接帮你做一套产品包装+周边设计。 我告诉它要做「一套四个的云南主题文创冰箱贴」，再把「玉龙雪山、咖啡豆、野生菌火锅、孔雀大象纹样」这些元素丢给它。 一套色彩鲜艳、充满民族风情的珐琅彩琉璃冰箱贴就出炉了，精致得可以直接打样。 再来开发一套 「国风妖怪 IP」，它能帮你设计出毛绒玩具、钥匙扣、徽章等一系列产品 。 做一套「咖啡品牌VI」也不在话下，从手提袋、纸杯到菜单，它能用统一的黑白极简风帮你设计一整套，工业感和时尚感兼备 。 旅游文创玩法就更多了，无论是可爱的 「旅游主题贴纸」，还是「福州文旅产品」 的帆布包、台历、团扇，它都能帮你快速生成情绪板和产品模型，让创意落地变得无比简单 。 想开个小店，但不懂装修设计？夸克造点甚至能当个合格的免费设计师。 想开家 「快餐店」，让它来个「赛博朋克风」，一个巨大的异形红色霓虹招牌立刻就有了，氛围感十足。 无论是 「精品咖啡」 的文艺惬意，还是 「气球商店」 的梦幻童趣，它都能帮你一键搞定，让你的小店成为网红打卡点 。 当工作流已经被 AI 彻底简化后，我开始不满足于「够用就好」，想要追求更高阶的艺术表达，于是我把目光投向了那个传说中的…… MJ 国内首发，我的审美上限被它打开了 当我发现夸克造点里居然藏着 Midjourney 的官方通道时，我彻底不淡定了。这可是国内首次有官方渠道能直接用上最新的 MJ V7 啊 。 以前想用 MJ，不是被复杂的订阅流程劝退，就是苦于高昂的价格。现在好了，夸克造点直接把价格打了下来。 更让我惊喜的是，它把 MJ 那些高深莫测的参数，变成了人人都能懂的「美学遥控器」，可以通过调整「风格化」、「怪异化」和「多样化」，来摸索出你满意的效果。 有了这些精细的控制，我感觉不是我在用 AI，而是和一位顶尖的美学大师在「共同创作」。 游戏开发者和玩家估计会爱上这个功能。我尝试生成一个 「赛博朋克风格的年轻男英雄三视图」，它迅速给出了包含正面、侧面和背面的完整角色设计，连服装上的机械元素都清晰可见，质感堪比专业概念稿 。 需要搭建场景？让它画一个 「沙漠中的L形建筑废墟」，出来的图是等距视角的3D立体模型，破损的墙壁、散落的碎石和哑光粘土质感，氛围感直接拉满，完美符合游戏场景的需求 。 它还是一个艺术风格模拟器。我想画一张 「手绘插画」，只需告诉它「托尼·迪特利齐风格」，一张充满奇幻色彩的马德里街景就诞生了。 中国风素材在这个模式下也有了别样的艺术质感， 我试着让它画一幅「粉金主调、层峦叠嶂的仙境」，它不仅给出了山间缭绕的云雾，还糅合了「水墨晕染的朦胧」和「金色线条的精致」这两种质感，那种仙气飘飘又富丽堂皇的感觉，直接就能当壁纸用。 想要邪修一下也没问题，无论是 「空山基的光滑镀铬机器人」 还是 「伊藤润二的黑白恐怖漫画」，它都能轻松驾驭，让你的创意在各种艺术风格间自由穿梭 。 有了这种艺术美感的图片生成能力打底，一个更大胆的想法在我脑中浮现：让这些惊艳的画面，真正「动」起来会怎么样？ 前方高能，造点大片 在刚刚结束的阿里云栖大会上，通义发布了最新的万相 2.5 模型，造点也已火速接入。 简单来说，新模型原生支持音画同步生成，图加音频就能开口「表演」，并且视频时长翻倍至 10 秒，对复杂指令和电影级质感的理解也大幅提升。 现在，你可以直接在造点体验到这些新能力。 我试着让模型生成一段女生弹吉他的视频，它不仅精准对上了口型，拨弦的动作和音乐的节奏同步，连眼神和微表情都带上了戏。 这背后是万相 2.5 的「音画同步」技术，让视频生成不再是简单的「对口型」，而是真正的情感表达。 想让你喜欢的角色「活」起来？试试这个，上传一张图加一段音频，就能让任何人和物开口。 画面可以自然匹配你提供的任何声音——无论是人声、音乐还是音效，创作脑洞也可以更大了。 角色一致性是视频叙事的基础。万相 2.5 加持下，造点现在单次可生成长达 10 秒的视频。 比如用造点生成之前很火的「第一人称 vlog」，人物在边走边做各种动作，角色形象也能稳稳保持，意味着故事能讲得更完整了。 此外造点对镜头语言和复杂动态的理解也不错，画面很有大片质感。 下面这段视频，模特身着金属反光礼服一路走来，光线在金属面料与泡泡上折射出炫彩光晕，展现出梦幻和先锋的美学质感。 从复杂的运镜到微妙的动态表现，在 AI 加持下，普通人对画面的掌控力，也能堪比电影导演。 AI 时代，用想象造点不同 体验下来，我感觉夸克造点更像是一个全能实用的创作搭子，懂你奇奇怪怪的想法、能帮你省钱省力、还能激发你无限创意。 更重要的是，它让夸克这个 2 亿人都在用的 AI 助手拥有了更强的视觉化生产力，更加全能。 无论你是普通用户，想在手机上给照片 「换个发型」、「一键 P 图」 发个朋友圈 ；还是专业设计师，需要快速生成 「包装设计」、「店招门头」设计灵感 ；甚至是品牌营销和影视游戏行业的从业者，要制作 「影视分镜」、「电影级视频」 ，都能尝试在夸克造点里找到高性价比、实用的解决方案。 在它面前，创作「五彩斑斑的黑」甚至不再是甲方无理的需求，而是一次灵感的涌现，是真的可以落地的作品。 APPSO 也一直把「创造」作为信仰，我们认为当下连接热爱和创造不同最好的能力就是 AI ，当每个人都能「用想象造点不同」时，一个新的创造时代，或许才刚刚开始。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，第五代高通骁龙8至尊版今日正式发布，搭载该芯片的小米17系列将会在今晚全球首发。而在中国峰会现场，来自荣耀、一加、iQOO、红魔的高管集体亮相，并官宣旗下搭载第五代骁龙8至尊版处理的新品将在10月份发布，其中荣耀、一加、iQOO高管在现场展示即将发布的新品。 荣耀方飞展示Magic8系列标准版天青釉配色。 一加中国区总裁李杰展示一加15。 iQOO产品线总经理简重展示iQOO15。 努比亚常务副总裁余航预告了红魔11 Pro系列将在10月正式发布，但考虑到传播节奏，并未现场展示新机。

凤凰网科技讯 9月25日，OPPO、一加手机操作系统官方微博宣布，Color OS 16系统相册上新AI人像补光功能，官方称“出门自带反光板”“一键帮你修复废片”，该功能将在OPPO Find X9系列上首发 。 此前，OPPO官博宣布OPPO Find X9系列手机将于10月16日发布，新机将首批搭载天玑9500旗舰芯及全新一代潮汐引擎，还将首发搭载10月15日发布的ColorOS 16系统。 据了解，新机采用小矩阵相机DECO，共有4款配色，分别是绒砂钛、绒光钛、霜白、雾黑。其中绒砂钛采用全新绒砂工艺，正面是极窄四等边完美直屏，中框为金属直角边设计，质感拉满。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，今晚举行的小米新品发布会上，伴随着雷军的现场展示，《愤怒的小鸟》经典画面再度呈现，这一幕迅速点燃了现场观众的热情。这不仅宣告了这款横跨十余年的经典手游重返中国市场，更唤醒了无数观众的青春记忆。 《愤怒的小鸟》，这款由芬兰Rovio公司在2009年推出的休闲游戏，以其简洁的弹射玩法和物理引擎，成为了全球智能手机普及浪潮中最具代表性的作品之一。它不仅创造了截至2022年累计下载量超50亿次的惊人纪录，更成为了一代中国用户初次接触智能手机时的共同记忆。 此次合作并非双方的首次“触电”。回顾小米的发展史，这一IP早已留下了深刻印记。早在2011年，雷军穿着印有“愤怒的小鸟”图案的帆布鞋登台，这一画面至今仍被许多早期用户津津乐道。而在2012年，MIUI推出的首个官方定制主题便是《愤怒的小鸟》，将游戏元素与操作系统深度融合，开创了IP与手机生态系统合作的先例。 时隔十余年，从最初的系统主题到如今的新机内置，小米与《愤怒的小鸟》的再度联手，不仅是对品牌历史的一种回顾，也精准地把握住了当下市场的怀旧情绪。当年的玩家已经成长为社会中坚力量，而这款游戏则承载着他们对于移动互联网黄金时代的青春记忆。此次回归，既是经典IP的价值再现，也为小米的新品发布增添了极具话题性的文化注脚。

快科技9月25日消息，高通公司宣布推出全球最快的移动SoC——第五代骁龙8至尊版移动平台（骁龙8 Elite Gen5）。 随后各大厂商在今天几乎同时官宣了自家的新一代骁龙旗舰，包括小米17系列、一加15、iQOO15、真我GT8Pro、红魔11系列等等。 据悉，中兴、小米、vivo、索尼、三星、ROG、红魔、REDMI、realme、POCO、OPPO、一加、努比亚、iQOO和荣耀等全球OEM厂商和智能手机品牌都将在旗舰产品中采用第五代骁龙8至尊版，全新终端将陆续发布。 规格方面，第五代骁龙8至尊版采用了业界最先进的台积电第三代3nm工艺，相比此前的N3E，仅工艺层面就可带来接近5%的性能提升，和5%的功耗降低。 具体在CPU方面，第五代骁龙8至尊版采用了高通自研的第三代Oryon核心，CPU由2颗超大核和6颗大核组成，其中超大核主频达到了4.6GHz，性能核主频来到了3.62GHz，第三代Oryon CPU性能提升20%。 GPU方面，第五代骁龙8至尊版采用了全新的Adreno GPU，主频达到了1.2GHz，官方称全新Adreno GPU图形性能提升23%，而且这次搭载的Hexagon NPU性能提升37%，为AI应用提供更高效的算力支撑。 高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick表示：凭借第五代骁龙8至尊版，用户真正成为移动体验的核心——该平台赋能的个性化AI智能体能够看你所看、听你所听，实时与用户同步思考，第五代骁龙8至尊版将突破个人AI的边界，让用户现在就能体验到的移动技术的未来。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，小米创始人雷军在今晚举行的的年度演讲中，首次详细披露了小米汽车第二款车型——小米YU7背后不为人知的故事。他坦言，该项目在2022年夏天启动之初便面临巨大市场压力，其最终的成功源于一次关键的、充满风险的战略选择。 雷军回忆，在项目立项的关键时期，国内新能源市场正经历深刻变化。一方面，纯电轿车市场除特斯拉外鲜有成功案例；另一方面，以“彩电、冰箱、大沙发”为标签的增程式大空间SUV（提及理想L9）获得了巨大的市场成功，并引得众多厂商跟进入局。这让小米汽车内部陷入了公司创办以来最激烈的争论：是跟随潮流做一款迎合市场的增程式大空间SUV，还是坚持走自己的路。 据他透露，内部的路线之争一度到了白热化的程度，团队成员甚至需要通过“微信相互拉黑24小时”的方式来冷静思考。最终，团队达成共识，认为大空间SUV赛道将迅速变为红海，市场总需求有限，简单复制模仿并无前途。通过与大量用户交流，小米发现即便是SUV车主，多数时间也是一人驾车。这催生了他们一个大胆的想法——为驾驶者打造一款好看、好开，同时能兼顾家庭日常使用的运动型SUV。 这是一个高风险的决策，因为运动型SUV在大众市场鲜有成功先例，通常是豪华品牌的专属。为了打消内部对于空间实用性的顾虑，团队通过多轮设计方案的优化，证明了其内部空间表现足以满足家庭用户的需求，最终推动项目正式立项。雷军将YU7项目形容为小米汽车的“最后底牌”，承载着极高的内部期望。 在产品定义的关键阶段，一个“疯狂”的决策彻底改变了小米YU7的竞争力。原规划中，标准版车型的CLTC续航为620公里。但在去年底的多次长途实测后，包括雷军本人亲身参与的北京到上海的往返测试，团队认为这一续航对于追求长途旅行的SUV用户而言仍显不足。在时间紧迫、无法进行重大设计更改的情况下，团队做出了一个决定：直接取消原定的620公里标准版，将规划中835公里的长续航Pro版直接命名为“标准版”进行发售，且定价不变。这一决策相当于为入门款车型增加了215公里的续航，极大地提升了产品的竞争力。 雷军总结道，小米YU7的成功启示是，当遇到困难时，大胆尝试一条不同的路，可能会收获意想不到的结果。从首款车型的市场质疑，到第二款车型的全面开花，小米汽车正以扎实的成绩回应着外界的期待。

凤凰网科技讯（作者/于雷）9月25日，今晚举行的雷军年度演讲上，雷军披露了小米汽车SU7 Ultra车型征战德国纽博格林赛道的诸多内幕细节。作为一个汽车行业的新晋者，小米汽车不仅成功挑战了这条被誉为“绿色地狱”的传奇赛道，其原型车和量产车更是取得了震撼行业的成绩。 据了解，小米汽车自2021年9月启动之初，便设立了打造全球最强纯电性能车的宏大计划。这一目标由一群对汽车充满热情的工程师驱动，其中包括首席测试车手阿灿（任周灿），他从业余时间学习赛车到斩获多个冠军，展现了团队对性能的极致追求。为实现目标，团队甚至选择自研自产了小米V8S超级电机。 然而，这条征战之路并非一帆风顺。SU7 Ultra项目在2022年春节后因资源聚焦一度被忍痛取消，直到三个月后，在一个工程师团队内部会议上，“在纽北上干翻保时捷”的提议瞬间点燃了所有人的热情，项目才得以重启。更大的挑战来自外部，当团队在2023年8月首次联系纽北官方时，却遭遇了长达三个多月的“已读不回”。对方在后续沟通中提出的第一个问题便是：“你们一家中国的手机公司为什么要跑来刷纽北？”。小米团队最终用详尽的计划和雄心打动了赛道官方。 历经周折，团队预定了2023年10月9日和10日连续两天的包场时间，但天公不作美，两天全部下雨，导致计划泡汤。依靠不懈的争取，团队最终在10月28日获得了宝贵的一次跑圈机会，时长仅为十分钟 。正是抓住了这唯一的机会，SU7 Ultra原型车便创下了惊人纪录，首次向世界展示了小米汽车的实力。 最终，小米SU7 Ultra取得了辉煌的战绩：原型车在纽北官方圈速总榜上名列历史第三，而Ultra量产车则一举成为全球量产电动车在该赛道的榜首 。这一系列成绩，正在悄然改变全球汽车工业对中国汽车的固有印象。