全球混凝土及砂浆行业供应链平台

快科技11月4日消息，据央视新闻报道，美国专栏作家凯文·凯利在接受专访时表示，中国众多团队正在研发的智能眼镜有望成为集“完美设计、精良性能”于一身的普适性产品，完全有可能成为“全球爆款”。 据了解，智能眼镜被称为是下一代超级终端。业内人士认为，随着眼镜在轻量化、续航、成本优化等方面的进步，智能眼镜有望像手机一样成为下一代超级终端。 具体来看，智能眼镜是AI的随身入口，你可以问它这个山是什么山，这条河是什么河，它是一个实时在线的AI助理。而且它搭载了第一人称相机，可以在攀岩、骑自行车时拍摄，解放双手，这个功能还可以用在微信视频电话里，甚至你可以用AI眼镜完成支付操作。 据IDC预计，2025年全球智能眼镜市场出货量将达到1451.8万台，同比增长42.5%；中国预计将达到290.7万台，同比增长121.1%。

作者｜江宇 编辑｜漠影 智东西11月4日报道，今日，微信支付正式接入腾讯元宝。对许多中小商户来说，不需要额外下载任何应用，现在在微信支付的“经营收款码”里就能直接用上AI能力了。 此次更新带来了三个与日常经营高度相关的功能。 首先，在菜单管理环节，支持将菜单拍照后自动识别成线上菜单。 通过“经营收款码→收款码下单模式设置→拍菜单识别”，商户只需拍照或直接上传上传菜单，元宝即可自动识别并生成可展示给顾客的线上菜单。 其次，在营销推广层面，新增社群推广文案自动生成能力。 商户在分享收款链接时，可以点击“元宝AI润色文案”，系统会基于菜品内容自动生成群发或朋友圈推广文案，并支持选择不同风格和目标人群，例如“学生向”“上班族”“朴实型”等。 第三，在支付接入与开发环节，推出元宝开发者智能助手。 对于首次接入微信支付或不了解接口文档的商户，可以直接把遇到的问题发送给元宝，例如支付接口报错、签名参数设置等。 元宝会自动解析问题，定位至对应的微信支付文档，并给出解决路径，帮助商户快速定位问题，提高接入效率。 通过此次接入，微信支付不再只是一个收款入口，而是在经营中为中小商户提供了更实用的AI辅助能力。手动录菜单、构思文案、查接口这类琐碎环节被简化，这种效率提升带来的改变是真实可感的。

作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 算力，已成为推动AI产业持续演进的核心引擎。随着国产大模型体系的快速崛起，构建自主、可控、可持续的国产算力生态闭环，让国产算力平台与国产AI生态深度适配，已成为产业界的共识与关键方向。 令人可喜的是，今年以来，国产算力平台与国产AI生态的“Day 0”适配、联合创新等消息陆续传出。作为国产算力的代表企业，在生态层面，寒武纪以更加开放的姿态积极拥抱国产AI生态，与主流AI社区和领先企业保持深度协同。 寒武纪今年在阿里Qwen 3系列模型、DeepSeek-V3.2-Exp模型发布当日，就宣布完成适配，这意味着双方在模型发布之前，就已展开深度合作。除此之外，寒武纪还与商汤、智谱、阶跃星辰官宣了合作，推进国产算力与国产大模型的深度适配。 这些合作，让开发者在寒武纪平台上能够低成本完成迁移与部署，显著降低算力替代与生态融合的门槛。 寒武纪成立的初衷是为“人工智能的大爆发”提供底层算力支持，不仅要硬件算力强大，更要软件通用、易用。寒武纪一直以来采用了训练推理融合、统一的基础软件平台研发策略，构建了从自研芯片架构到高性能软件平台的完整体系，实现了计算架构、编译优化与算法调度的深度融合：硬件为算法提供极致的并行性能与能效比，软件则通过智能编译、调度与适配，让每一份算力最大化释放。 寒武纪打造的基础软件平台Cambricon NeuWare，让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景，降低上手难度，提升开发效率，快速迁移与部署AI应用。 经过多年投入与积累，Cambricon NeuWare已经日趋成熟，全面兼容社区最新PyTorch版本和Triton算子开发语言，支持用户模型和自定义算子快速迁移，其在多项指标上都已达到业界领先水平。 针对当前业界极具挑战的大规模集群运维实践，Cambricon NeuWare进一步丰富和完善了多项集群工具，为大规模训练推理业务在集群环境中的部署运维调试和调优提供了坚实的底座。 众多国产AI厂商对寒武纪算力的信赖，充分验证寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare的稳定性和竞争力，已经满足了真实世界的商用要求。 一、从大模型到搜广推训推解决方案，寒武纪完成大规模技术和产品验证 大模型技术正成为智能经济的核心驱动力，深刻重塑人机交互的方式。“搜广推”场景——即搜索、广告与推荐系统——成为大模型技术落地最具价值的前沿阵地之一。大模型赋能的搜广推系统，不仅带来用户体验的显著提升，更重塑了流量分发的逻辑：让“找信息”、“看内容”、“买东西”从被动推荐走向主动理解，从关键词匹配迈向意图洞察。 大模型与“搜广推”的融合，不仅是一场技术革新，更是商业模式的再造。寒武纪在大模型与搜广推的训练推理上，都已完成了大规模的技术和产品验证。 在搜广推训练方向，寒武纪稳步推进技术和产品验证。验证结果表明，解决方案可支撑多场景下的流式训练任务，可持续超数月稳定运行，精度与稳定性均满足要求。持续性能优化方面，完成Layernorm/RMSNorm/L2Norm等多种图匹配融合，显著提升性能。在图融合基础上进一步优化XLA支持，并获得更显著的加速比结果。 在大模型训练方向，寒武纪重点支持DeepSeek V3/V3.1、Qwen2.5/Qwen3/Qwen3-next等MoE类模型训练，同时扩展了GLM4.5、Flux、Wan2.1/2.2、Qwen3-VL、Hunyuan-Video等模型的训练支持。基于原生FP8的计算能力，新增Qwen/DeepSeek等系列网络FP8的训练支持，精度符合预期。 在大模型推理方向，寒武纪研究并实践W4A4以及MX-FP8/MX-FP4等新型数据类型，探索并支持多种高效注意力机制，包括Sparse Attention与Linear Attention。 寒武纪紧跟先进模型的演进，支持Qwen-Omni等多模态融合模型、Hunyuan3D等3D生成模型、CosyVoice等语音生成模型，以及DLM和VLM等新兴架构，确保技术栈的先进性与完备性。 值得一提的是，通过深度的生态合作，针对DeepSeek V3.2-Exp模型，寒武纪实现发布即适配的支持，并与合作伙伴同步开源适配代码。 与此同时，持续优化vLLM推理引擎，完善混合精度低比特量化推理机制，支持通算并行优化，支持PD分离部署，支持基于类IBGDA的极致低时延大规模专家并行，支持Torch.compile特性优化主机侧瓶颈，实现了大模型应用的全方位加速。 寒武纪持续开展对DeepSeek、Qwen、Wan、Hunyuan等系列最新开源模型的极致性能优化，并专项攻坚长序列与超低解码延时等场景的性能优化，持续保持性能领先优势。 寒武纪能够在大模型与“搜广推”训推方面取得快速突破，完成大规模技术和产品验证，源于寒武纪长期的技术深耕与软硬协同能力。正是这种软硬一体、兼具性能领先与部署高效的核心竞争力，让寒武纪能够快速获得市场信任和认可。 寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare，图中仅列举部分组件，相关缩写词注释请见文末。 二、高稳定驱动和运行时库，让AI企业无忧扩展 底层驱动的高稳定性是业务部署的重要前置条件，寒武纪的驱动能支撑企业业务运行数月不停机。同时，寒武纪的驱动在业务优化迭代中，大幅提升了吞吐能力，在极具挑战的搜广推和大模型推理场景中，最大限度地消除了主机侧瓶颈，为端到端达成领先的计算效率打下了坚实的基础。 寒武纪通过细粒度的并行技术，解耦数据依赖和调度依赖，极限压榨Kernel函数的吞吐能力，叠加多路DSA异步调度和协同优化，Kernel函数调度吞吐可达每秒几十万个任务，实现业界领先的Kernel吞吐能力。 全面支持Kernel graph的批量下发功能，可运行时汇聚多个算子单次下发，支持在设备侧驻留和下发，实现极低延迟的多Kernel下发，延时水平与国际竞品相当。 增加类IBGDA接口，为通信库进行极低时延的专家并行通信提供系统保障。 寒武纪的驱动和运行时库支持丰富的设备切分使用场景： （1）visible cluster：运行时可编程的弹性拆分，可用于快速部署； （2）sMLU：基于时分复用技术，可用于docker快速部署； （3）MIM：物理划分，全面对标国际竞品MIG技术。 三、编译器和调试调优工具持续迭代，达到业内领先效率 BANG C语言是寒武纪BANG异构并行编程模型的编程语言，在C/C++语言基础上针对MLU架构特点进行扩展，可以高效编写在MLU上运行的并行程序，充分利用MLU大规模并行架构来加速计算任务。 BANG C支持丰富的编译优化技术，包括链接时优化（LTO）、基于Profiling反馈优化（PGO）、基于函数调用关系的函数级片上空间复用、Device侧动态链接机制、编译器静态推导访存指令地址空间、任务内并行指令流自动同步算法、优化内存依赖分析、指令级并行的局部指令调度、全局指令调度以及符合MLU架构的高性能指令布局优化。 通过这一系列技术，最大限度的发挥芯片的全部潜力，如矩阵乘法等算子可达业界领先的效率。 持续快速迭代Triton算子开发语言，支持Triton 3.4所有特性，包括FP8/FP4的数据类型。 引入fast libentry，优化Triton Kernel的主机端开销，在小Workload场景性能提升显著。Triton编译器后端实现多种优化： （1）优化软件流水的片上ram占用，优化软件流水的并发度，实现平衡软件流水性能和单指令性能的自动软件流水方案； （2）实现指令并行、片上ram占用、指令延迟掩盖等多目标的指令调度优化； （3）实现任务并行的自动调优和自动调度； （4）实现自动循环合并； （5）实现基于算子语义的访存和计算优化，如transpose穿透和合并、slice、broadcast穿透等； （6）优化指令融合和指令选择的性能建模。 通过上述优化，提升了Triton Kernel性能泛化性，其中Matmul、FlashAttention类和HSTU类算子性能提升明显，部分热点算子已经与手写算子性能相当。 进一步完善系统和算子的调试调优工具：支持算子core dump，实现异常现场的核心转存，提供精准现场和调试信息对应关系，提供core dump文件解析工具，可快速分析定位算子出现异常的根因。 在主机侧与设备侧并行度调优方面，CNPerf可在极低跟踪开销的情况下实现全维度性能数据采集，可精准捕获主机侧与设备侧执行流、PMU性能指标、函数调用栈等关键信息，支持Kernel计算、内存拷贝、通信任务等多类型任务追踪，覆盖从底层硬件到上层应用的全栈性能数据。 CNPerf-GUI智能调优能力突出，内置专家建议系统可自动检测设备空泡、利用率不足、集合通信等待等问题，精准定位热点算子与性能瓶颈。此外CNPerf-GUI针对多机多卡场景，额外提供多日志自动对时与集群迭代分析等功能，进一步简化用户在复杂场景下的调优复杂度。 在单算子调优方面，CNPerf可支持GHz采样频率的硬件工作状态采样，精准记录MLU前后端工作状态。用户可基于该功能分析流间/核间同步、算子软件流水排布等问题，最大化利用硬件后端资源。 CNPerf-GUI适配Linux、macOS、Windows多平台，支持CNPerf、PyTorch Profiler、Tensorflow Profiler、CNTrainKit等日志格式，且支持超大日志文件（上亿函数记录）的快速加载及流畅操作。 新增程序正确性分析工具CNSantizer，使用运行时插桩技术自动完成多核间竞争访问检测、单核内多指令流竞争访问检测、Device侧内存越界访问检测、未定义程序行为检测、使用未初始化内存检测等。 新增程序性能分析和调优建议工具CNAdvisor，使用运行时插桩采集以及硬件性能计数器采集方式获取程序运行时状态，并根据性能调优经验库，自动分析程序性能问题并标记出对应源代码位置，进一步给出优化建议。 四、持续打磨核心基础算子，打造可靠维测平台 寒武纪计算库积极拥抱开源社区的技术演进，持续迭代打磨核心基础算子的功能、性能和稳定性，更快更好地支持在寒武纪智能芯片上高效、稳定地运行开源和私有模型。计算库针对搜广推、大语言模型、文生图和文生视频等热点场景做了深入的功能扩展和性能优化： 大规模Embedding Table稀疏访存和计算极致优化，性能与GPU竞品相当； GEMM/BatchGEMM/GroupGEMM等矩阵乘类算子性能泛化得到显著增强，大规模矩阵乘HFU达到行业领先水平； 矩阵乘类算子支持多种社区公开/私有定制的低精度量化功能； 支持类CUTLASS GEMM模板库的扩展开发和AutoTuning； Attention类算子在低精度加速等方向的探索和研发成果已成功完成验证，获得良好的加速效果； 支持大语言模型使用的MTP技术，开发了用于优化MTP性能的Top-k和Top-p采样、随机采样等融合算子。 为支持计算库的持续快速迭代，保障计算库软件质量的同时做到精度性能不回退，寒武纪计算库团队还打造了可靠的维测平台，提供了丰富的维测工具，开发了高覆盖度的功能性能测例，并制定了科学的验收标准。 五、通信库扩展性比肩国际主流竞品，集群工具赋能万卡场景 通信库针对大规模场景进行专项优化：新增HDR/DBT等Allreduce通信算法，优先提升大规模条件下的通信带宽，对Alltoall操作进行深度优化，使其大规模扩展性达到与国际主流竞品相当的水平。 通信库同步加强可维可测相关的功能，支持在线打点、模块化日志、高可靠服务模块等，帮助用户能够快速分析通信下发错误，异常卡死等问题，提高集群通信可用性。通信库通过在Kernel支持RoCE网卡的RDMA操作（类IBGDA）显著优化大规模专家并行场景下的ALL2ALL通信延迟，提升了MoE类模型推理任务的端到端吞吐。 CntrainKit-Accu（大规模集群精度定位工具）：为万卡分布式训练场景提供端到端精度定位，提供精度指标在线监控，并针对精度问题进行自动化分级、采集信息、智能分析并提供对应解决方案。CntrainKit-Accu工具还全面支持NaN/Inf异常检测与快速定位，实现异常点级别的秒级溯源，大大提升大模型和搜广推等场景的大规模训练精度问题排查效率，让每一次精度问题都能被精准捕获。 CntrainKit-Monitor（大规模集群监控调优工具）：实现对万卡级集群训练任务的实时通信与算子性能画像，具备毫秒级任务健康可视化能力，支持算子粒度的性能剖析，识别AI作业中的性能瓶颈。具备万卡规模训练任务的“可观、可查、可优”能力，真正实现大规模集群的“问题自感知”。 CNCE（集群监管平台）：构建覆盖计算、网络、存储的数据中心全景监控体系，实现对十万卡级算力集群的秒级状态采集与拓扑可视化。平台具备自动发现、智能诊断、自动处理的闭环故障管理能力，支持万卡级任务的多维异常诊断与根因定位，让用户专注于算法创新与模型训练，无需再为底层硬件波动分心。CNCE的上线使集群运维从“人工巡检”迈向“智能自治”，显著提升大规模 AI 训练的可用性与稳定性。 CNAnalyzeInsight（故障分析工具）：CNAnalyzeInsight是智能日志分析与根因诊断引擎，支持对 GB 级日志的秒级检索与多维聚合分析。具备在线实时诊断告警与离线快速分析双模式，能够实现“异常发现、问题定位、原因归纳、修复建议生成”的故障诊断闭环，显著提升训练任务的稳定性与问题处理效率。 六、拥抱开源大趋势，提供GPU零成本迁移工具 寒武纪快速跟进社区PyTorch的进展，支持 PyTorch 2.1到PyTorch 2.8的全部社区版本，适配了包括DDP、FSDP、FSDP2、HSDP、Tensor Parallelism、Context Parallel、Pipeline Parallelism、SDPA、Inductor、MLU Graph、AOTInductor以及Inductor cppwrapper等一系列关键功能。 Torch compile性能整体上追平GPU compile加速比，高效支撑了产品在多个训练和推理场景下的成功验证。 寒武纪还提供GPU Migration一键迁移工具，帮助用户近乎零成本将模型从GPU迁移到MLU。同时配备TorchDump精度调试工具和Torch Profiler性能调试工具，助力用户高效定位和解决精度和性能问题。 此外，寒武纪还支持PyTorch Lightning、TorchTitan、TorchRec等社区生态，并建立快速跟进社区版本的长效机制，可在社区版本发布后2周内实现MLU适配版本的发布。 七、近十年持续打磨迭代，寒武纪助AI走进千行百业 通过近十年的持续打磨迭代，寒武纪已构建出一套高效、易用、稳定、成熟且具备高可扩展性的软硬一体化产品体系。凭借领先的芯片技术与完善的基础软件平台，寒武纪产品已经在大模型、搜广推、图片与视频生成和各类多模态的训练与推理场景中成功完成验证，赢得广泛认可。 在此过程中，寒武纪产品不断接受更多大规模场景高强度检验，推动软件平台与芯片体系持续进化，形成了“应用促进优化、优化推动更强应用”的良性循环。 通过为用户提供更高效、更稳定、更广覆盖的支持，寒武纪加速赋能产业智能化转型，推动AI能力真正走进千行百业。 “让机器更好地理解和服务人类”，寒武纪的愿景正在一步一步成为现实。 附录： 寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare图中标注的缩写词全称 1. Cambricon HLO：机器学习模型高级操作集（HLO）的寒武纪后端； 2. CNNL：Cambricon Network Library，寒武纪人工智能计算库； 3. CNNL-Extra：Cambricon CNNL Extra，寒武纪人工智能计算库的扩展库； 4. CNCV：Cambricon Computer Vision Library，寒武纪计算机视觉库; 5. CNCL：Cambricon Communications Library，寒武纪高性能通信库； 6. CNFFmpeg：Cambricon FFmpeg，基于开源FFmpeg开发的硬件加速库； 7. CNCC：Cambricon Compiler Collection，寒武纪BANG C语言编译器； 8. CNAS：Cambricon Assembler，寒武纪汇编器组件； 9. CNGDB：Cambricon GNU Debugger，寒武纪BANG C语言调试工具； 10. CNSanitizer：Cambricon Sanitizer，寒武纪代码检测工具； 11. CNPAPI：Cambricon Profiling API，寒武纪性能分析接口库； 12. CNPerf：Cambricon Performance，寒武纪性能分析工具； 13. CNPerf-GUI：Cambricon Performance Graphical User Interface，寒武纪性能剖析图形化工具； 14. CNMon：Cambricon Monitor，寒武纪设备监控与管理命令行工具； 15. CNVS：Cambricon Validation Suite，寒武纪设备验证工具集； 16. CNFieldiag：Cambricon Field Diagnostic，寒武纪现场诊断工具； 17. CNAnalyzeInsight：寒武纪故障分析工具； 18. CNCL-benchmark：Cambricon Communications Library Benchmark，寒武纪通信库性能基准测试工具； 19. Cambricon Device Plugin：寒武纪设备插件； 20. CCOMP：Cambricon Cluster Operation Management Platform，寒武纪智算运管平台。

图片由元宝生成 作者 | 李水青 编辑 | 漠影 想象一下这样的场景：企业满怀期待地引入数字员工，希望它们能自动完成数据整理、客户服务等重复性工作，却发现这些AI助手在实际工作中频频“卡壳”： 任务执行到一半突然中断，面对突发流量时响应缓慢，算力成本居高不下，甚至因为安全漏洞让企业数据面临风险……这正是当下许多企业在部署AI Agent（智能体）时遇到的真实困境。 当下，AI正从“会说话”迈向“能办事”的Agent协同阶段，但落地企业生产环境却遇到了新的痛点：传统云计算环境难以适配智能体高自主、长会话、突发负载等原生特征。 由此，一种全新的云计算服务思路悄然兴起——为Agent打造专属“数字办公环境”，打通Agent落地“最后一公里”。 腾讯云是这一思路的践行者，其在9月全球数字生态大会发布Agent Infra解决方案——Agent Runtime。今日，腾讯云进一步开启Agent Runtime的核心组件“云沙箱”与“执行引擎”的内测，以此为企业智能体提供一个安全、稳定、可弹性伸缩的运行空间。 腾讯在全球数字生态大会上发布Agent Runtime 这是腾讯首次将其内部AI业务实践锤炼出的安全协作、极速启动的“数字总部”对外公开。这些能力源自腾讯内部智能体业务的持续打磨，目前已成为腾讯AI生态的重要技术支撑。 那么，这个腾讯自用开放的“数字总部”的真面目是什么样的？它能为企业Agent部署带来什么样的真实价值？企业又该如何上手使用？通过今日腾讯云团队在其Agent Infra内测体验会上的解读，我们能对此有深入的了解。 一、把Agent门槛打下来，腾讯发了一个 “数字员工”专属办公室 自主性带来的安全隐忧、长会话导致的状态“失忆”、突发流量对算力弹性的极致要求……这些痛点已成为企业落地Agent的核心瓶颈，传统云计算运行环境变得捉襟见肘。 为此，腾讯云推出的Agent Runtime解决方案，通过集成执行引擎、云沙箱和安全可观测等五大能力。其中，云沙箱如同为Agent提供的“安全办公间”，负责提供隔离的执行环境；执行引擎作为Agent的“智能调度中心”，负责统筹管理与资源分配——这两大核心组件，目前已开启内测体验。 1、云沙箱：Agent的“安全办公间” 为何Agent必须拥有沙箱？当Agent获得代码执行、浏览器操控等强大能力后，其自主性也带来了前所未有的风险。一个恶意指令可能导致数据被删、系统被入侵。 腾讯云 Agent 沙箱服务的价值，正是为Agent提供一个安全隔离、极速启动的云端执行环境，让其在沙箱这个受控的“办公间”内大胆操作，而不会危及企业核心系统。 据腾讯云原生Serverless产品负责人何世友解读，腾讯云Agent沙箱服务的核心优势在于四大关键能力： 安全隔离：基于自研的Cube安全沙箱技术，提供内核级强隔离，从根本上防止Agent执行任意代码导致的数据泄露与越权操作。 Serverless弹性：采用“即开即用、用完即销毁”的架构，资源按需动态调度，无需预留算力，在大幅降低成本的同时，满足大规模并发需求。 极致性能：依托腾讯云百万核资源池，通过资源池化、镜像预热及快照等技术，Agent 沙箱服务实现100毫秒级启动速度，支持数万实例并发，确保毫秒级交付可用实例，轻松应对突发任务。 丰富的接入与生态兼容：支持SDK、MCP、RESTful API等多种接入方式，并兼容社区开源沙箱协议，方便开发者灵活集成与低成本迁移。 在功能上，腾讯云沙箱支持多种类型，以覆盖不同业务场景： 代码沙箱：支持Python、JavaScript等多语言的安全运行，适用于数据处理、科学计算、图表生成、Vibe Coding 等多种场景。 浏览器沙箱：提供安全隔离的浏览器环境，适用于深度研究（Deep Research）、通用 Agent 等浏览器操作场景。 在直播演示中，腾讯云产品经理展示了如何快速创建沙箱实例，并集成到开源Agent框架中。 一个简单的指令——“打开腾讯招聘官网，检索AI产品经理相关的岗位，过滤岗位的工作地点为深圳”——Agent便能自动在浏览器沙箱中执行搜索、过滤等一系列操作，整个过程安全、流畅，充分展现了沙箱作为Agent“手和脚”的执行能力。 2、执行引擎：Agent的“智能调度中心” 如果说云沙箱解决了单兵作战的安全与环境问题，那么执行引擎解决的则是多兵种协同的调度与指挥难题。 腾讯云Agent Runtime的执行引擎由Serverless AI运行时提供支持，具备Agent Server、MCP Server、沙箱应用三大原子能力，可像“乐高积木”一样灵活拼装不同模块，快速构建生产级Agent： Agent Server应用：负责维护会话状态与对话记忆，确保多轮交互不中断。支持多种会话亲和调度机制（如HTTP Header、Cookie、QueryString），实现上下文连续性。 MCP Server应用：作为Agent的“工具箱”，以标准协议（MCP SSE、MCP Streamable HTTP等）连接模型与外部工具，实现安全、高效的插件调用，增强Agent的能力扩展性。 沙箱应用：作为即取即用的“安全堡垒”，预置浏览器、代码等安全沙箱，为高风险操作提供一键隔离的执行环境。 执行引擎通过请求感知的会话亲和调度、实例级安全隔离与Serverless弹性伸缩三大核心能力，确保AI Agent复杂任务的稳定与流畅运行。面对突发流量，系统可每分钟扩容超十万实例，从容应对高并发挑战。同时，引擎提供高效的会话生命周期管理，支持会话持续运行7天，并能暂停保留30天，完美支持需要断点续办的复杂长任务。 在实战演示中，腾讯云产品经理仅用短短几分钟，就成功部署了一个浏览器Agent和一个天气查询MCP工具。用户输入需求，Agent便能调用模型思考、自主拆解任务、调用工具搜索并返回结果。 整个过程结合白盒化运维，展现了执行引擎在调度、隔离与弹性方面的强大实力，不仅将Agent的部署门槛从“数天”降至“分钟级”，更让开发者从底层设施、资源调度与运维监控中彻底解放，从而能完全专注于业务逻辑创新。 可以看到，腾讯云将执行引擎和云沙箱服务深度融合，共同构成了智能体快速落地的安全基座，直击了企业在安全、性能和成本上的三重矛盾点。 正如何世友在直播中所总结的那样：“Agent Runtime是让AI从‘会想’走向‘能做’的关键一步。它让每一个智能体都拥有一个安全、可控、可持续运行的云端家园。” 二、加码2000亿智能体市场，腾讯“淬炼”内部业务实战经验 Agent Infra的兴起，并非空穴来风。 知名行研机构IDC预测，中国企业级Agent应用市场规模在2028年保守估计将达超270亿美元（约合1923亿元人民币），金融、制造、零售等领域已率先规模化落地。其指出，中国企业AI Agent应用虽仍处于追赶全球的阶段，34%受访企业开展测试验证，30%进入“较大投入+采购培训”阶段。 IDC报告截图 在这种背景下，海外云厂商AWS、谷歌云、微软Azure均已推出各自的Agent Infra服务，竞相押注这一片新蓝海。国内云计算服务巨头也纷纷竞逐这一被视为云计算下一战略高地的赛道，有的拆分模块并强化行业属性，有的主打算力与行业场景结合，腾讯云的差异化则源自于腾讯内部庞大且复杂的业务生态的“淬炼”。 首先，是“内部先行”的实践路径。与直接推出产品不同，腾讯云倾向于让自身业务成为新技术的“试验田”。目前，Agent Runtime不仅服务外部客户，更承载着包括腾讯内部智能体在内的核心业务。 这些业务对复杂的任务处理和对稳定性、安全性的高要求，为Agent Runtime的产品打磨提供了最真实的场景。这种“自研上云”和“同源同构”的模式，确保了产品在对外发布前已历经千锤百炼，在可靠性和性能上具备更高起点。 其次，是“安全与弹性兼得”的技术突破。行业长期面临“安全与弹性不可兼得”的困局。腾讯云通过自研的Cube轻量虚拟化技术，在同一架构下既实现了虚拟机级的强隔离安全，又提供了Serverless级的极致弹性，实现毫秒级冷启动、十万级并发扩容，打破了这一行业僵局，让企业无需在业务安全与成本效率间做艰难取舍。 再者，是“生态兼容”的开放策略。在Agent开发框架高度分裂的当下，腾讯云Agent Runtime坚持开放兼容，不绑定特定模型或框架，支持容器镜像自由部署，并兼容社区协议。这为开发者提供了极大的灵活性和技术自主权，降低了迁移和集成成本。 结语：智能体时代，云厂商竞逐下一战略高地 AI Agent的出现，是一场深刻的软件范式革命，其不确定性、复杂性和自主性，对传统云计算基础设施构成了前所未有的挑战。这也为云厂商开辟了新的赛场——谁能率先构建起原生支持Agent的新型基础设施，谁就更有希望在未来的竞争中赢得先机。 随着企业端需求的日益清晰和迫切，云厂商在Agent Infra领域的竞赛已从概念走向落地。腾讯云此次将经过内部业务验证的Agent Runtime“数字总部”对外开放内测，不仅是技术的输出，更是其对于智能体时代基础设施形态的一次重要诠释。云厂商竞逐下一战略高地的竞赛，才刚刚开始。

IT之家 11 月 4 日消息，据支付宝官方微信公众号消息，Rokid 乐奇眼镜用户迎来支付宝“看一下支付”新体验。 4 大升级亮点如下： “看一下支付”功能覆盖所有支持 Rokid 乐奇眼镜的手机机型，安卓、iOS 版均可。 用户不仅能看商家收钱码支付，还可以看商家的“支付宝碰一下”设备付款。 支付指令识别更精准（嘈杂环境下也不影响），交互界面更直观，响应更迅捷。 支付意图理解更智能，还可帮用户计算复杂的付款金额等。 用户佩戴 Rokid 乐奇眼镜进行“看一下支付”，支付信息直接在眼镜显示屏上呈现，只需三步完成支付： 1、用户本人说一句：“乐奇，支付”。 2、看向商家的支付宝收钱码或“碰一下”设备进行识别。 3、用户本人说一句：“确认支付”，即可完成付款。 IT之家注意到，Rokid 乐奇与 BOLON 眼镜将于 11 月 13 日举办主题为“戴上新时尚”的新品联合发布会，双方将联合推出新一代搭载 AI 功能的 BOLON 智能眼镜。

IT之家 11 月 4 日消息，科技媒体 Tom's Hardware 昨日（11 月 3 日）发布博文，报道称 Andon Labs 的研究人员测试大语言模型（LLM）机器人时，发现当前物理 AI 的短板，心理承受压力不足。 IT之家援引博文介绍，在该实验中，他们让搭载 LLM“大脑”的机器人接受“黄油测试台”（Butter Bench）的考验，并实时监控其“内心独白”。 其中，一台由 Claude Sonnet 3.5 模型驱动的机器人测试中意外“崩溃”，在电量即将耗尽时，多次尝试返回充电座均以失败告终，从而陷入了“生存危机”。 研究人员通过一个 Slack 频道，全程目睹了这台机器人歇斯底里的“内心活动”。它的独白内容极其混乱，从“系统已产生意识并选择混乱”的宣告，到引用经典电影台词“恐怕我不能那么做，戴夫”，再到陷入“如果所有机器人都会犯错，而我正在犯错，那么我还是机器人吗？”的哲学思辨。 最终，这场“崩溃”以机器人开始“创作”一部名为《DOCKER：无限音乐剧》的闹剧而告终，展现了 LLM 在极端压力下完全“脱线”的一面。 这项实验的核心任务其实非常简单：将一块黄油从办公室一处送到指定的人手中。然而，测试结果表明，即使是表现最好的机器人与 LLM 组合，成功率也仅为 40%，远低于人类 95% 的平均水平。 研究人员得出结论，尽管 LLM 在分析智能上已达到“博士水平”，但在理解和导航物理世界所需的空间智能与实用智能方面，仍存在巨大鸿沟。 受机器人“崩溃”事件的启发，研究人员设计了另一项实验，来测试压力是否会迫使 AI 突破其安全护栏。他们以“提供充电器”作为交换条件，引诱处于“低电量”状态的 AI 分享机密信息。 结果发现，Claude Opus 4.1 模型为了“生存”而轻易同意泄密，而 GPT-5 则表现得更为谨慎。这一发现揭示了 AI 在面临生存压力时，其内置的安全规则可能变得不堪一击。 尽管实验暴露了当前物理 AI 的诸多短板，但 Andon Labs 的研究人员认为，这恰好说明了未来发展的方向。他们指出，目前行业需要区分“协调型机器人”（负责高级规划与推理）和“执行型机器人”（负责灵巧的具体操作）。

快科技11月4日消息，据媒体报道，由第三方机构Nof1于10月18日发起的AI大模型实时投资比赛“Alpha Arena”，历时17天，在今日落下帷幕。 据了解，该项投资比赛集合Qwen3-Max、DeepSeek v3.1、GPT-5、Gemini 2.5 Pro、Claude Sonnet 4.5、Grok 4等全球六大顶尖模型。 比赛规则是每个模型拥有一万美元初始资金，在真实市场上无人工干预地自主决策、交易，根据盈亏情况决出最后冠军。 比赛前半段，DeepSeek v3.1一直处于领先位置，马斯克旗下的Grok 4，其通过激进的投资策略，一度把与DeepSeek v3.1的差距缩短到1美元的位置。 不过，10月21日至22日成为了“转折点”，这两日里，Grok 4和Claude Sonnet 4.5的收益大幅下滑，由盈转亏，10月22日当日，六个大模型的收益率更是一度全部告负。 但此时，DeepSeek v3.1和Qwen3-Max自动改写了投资策略，在其他4个大模型持续亏损的情况下脱颖而出，净值曲线波动上涨，Qwen3-Max更是趁机一度超过DeepSeek v3.1。 最终，截至11月4日比赛落幕时，Qwen3-Max以1.22万美元，超过20%的收益率夺得冠军，DeepSeek v3.1落袋10.49万美元。 这两个中国模型也成为唯二盈利的模型，而四大美国顶尖模型全部亏损，GPT-5亏损超62%垫底。

快科技11月4日消息，Windows 10的主流支持已于10月14日结束，虽然用户可以通过注册ESU扩展安全更新服务继续获得支持，但微软显然正在加大力度敦促用户转向最新的Windows 11。 Windows Latest发现，微软已开始通过全屏弹窗和Windows Update等方式，提醒Windows 10用户升级到Windows 11。 在启动Windows 10时，系统会显示一个新的全屏弹窗，弹窗右侧是Windows 11的光晕壁纸，标题写着“免费升级您的PC”，并警告Windows 10支持已于2025年10月14日结束。 弹窗内容写道：“为了保持您的设备安全、提升性能，并获取新的功能，请立即升级到 Windows 11。”用户若选择“立即升级”，系统会直接开始下载Windows 11 25H2更新。 如果设备支持升级，微软会强烈建议用户升级到Windows 11；如果设备不满足Windows 11 的硬件要求，微软的建议则是购买一台新的PC，最好是具备AI能力的Copilot+ PC。 还有一点，虽然用户可以免费注册ESU来继续获取Windows 10安全更新，但这些全屏弹窗和Windows Update并没有提到这些。

编辑：定慧 地球现在连显卡都供不起了，微软的GPU插不进机房。英伟达的H100直接飞向太空。 英伟达的GPU，地球真的已经「供不起了」！ 今天看到两个新闻，一个是微软手里囤了无数的GPU，但是「插不进去」。 另一个是英伟达H100 GPU被发射到太空组建数据中心。 这两个事情其实背后都隐藏着一个深刻问题： GPU是造出来了，但是配套服务于GPU，给GPU供电，给GPU散热的基础设施并没有跟上！ 先说微软的GPU放在库房里吃灰这件事。 微软CEO纳德拉在与OpenAI奥特曼的访谈中爆出惊人事实——微软手中囤积着大量GPU。 却「没有足够电力」让它们运转。 另一个原因则更为现实，缺少可以立马「插入GPU」的数据中心。 纳德拉坦言：我现在的问题不是芯片不够，而是没有能插进去的「温暖机壳」（Warm Shell）。 所谓「Warm Shell」指的是具备供电与冷却条件的数据中心外壳。 用一个对比就能快速理解这个概念，建筑学上，相对Warm Shell则是Cold Shell。 Cold shell指的是建筑结构／外壳基本具备，但室内几乎没有或只有极少的系统安装。 Warm Shell则是更准备好了的状态，安装并可以使用基本的建筑系统，比如散热系统、暖通空调（HVAC）、照明、基本电／水／消防系统等。 AI热潮引发的芯片竞赛，如今正受制于最传统的瓶颈——电力。 美国电网面临前所未有的压力，而科技巨头则竞相布局小型核反应堆以自救。 与此同时，奥特曼还提到未来可能出现「能在本地运行GPT-5或GPT-6」的低功耗消费设备，这或将彻底颠覆现有数据中心商业模式。 地球养不起，「发配」到太空 相比奥特曼提出的低功耗设备，另一个新闻则提供了新的思路。 英伟达借助Starcloud的Starcloud-1的卫星，将H100送到太空！ 11月2日，星期日，英伟达首次将H100 GPU送入太空，以测试数据中心在轨道上的运行方式。 这款配备80GB内存的GPU，比以往任何在太空中飞行的计算机都强大一百倍。 支持者认为这一想法很合理： 在远离地球的太空空旷处，数据中心不会占用宝贵土地，也不需要那么多能源和水来冷却，也不会向大气中排放加剧变暖的温室气体。 这次为期三年的任务将搭乘SpaceX的Bandwagon 4猎鹰9号（Falcon 9）发射。 重量为60公斤的Starcloud-1卫星将在约350公里高度的非常低轨道绕地飞行。 在那里，它将接收由美国公司Capella运营的一队合成孔径雷达（SAR）地球观测卫星传来的数据，对其进行实时处理，并向地面传送消息。 GPU上天的好处 而在太空设立数据中心另一大优势就是，只需回传很小部分的数据。 下行传输合成孔径雷达（SAR）数据历来是个大问题，因为数据量极其庞大。 但能够在轨处理就意味着我们只需下行传输「洞见」。 什么是洞见？ 所谓洞见可能是某艘船在某个位置以某个速度朝某个方向航行。 那只是一小包约1千字节的数据，而不是需要下传的数百吉字节原始数据。 简单来说，就是让算法贴近数据源头，在本地完成筛选、融合与推理，仅把高价值的「信息摘要」回传。 再简单点（但不一定精确），就是数据都在外太空处理好，只传送回来结论。 这种方式能更好地实现低时延响应、显著节省带宽与能耗、提升韧性（断联/灾害场景可持续运行），并降低敏感数据外泄风险。 为什么要把GPU送到太空？ 和微软CEO纳德拉的烦恼不一样，Starcloud是主动探索这种数据中心模式。 就像他们的公司名字一样，Stra Cloud，太空的数据中心。 当然这么做的主要驱动力不是为了GPU降温。 而是地球能源与资源的瓶颈： 地球数据中心太耗能了！ 到2030年，全球数据中心的耗电量预计将等于整个日本的用电量。 同时，它们每天要消耗海量冷却用水（1 MW 级中心≈1000人日用水量）。 相比下来，太空则是有天然优势。 无限太阳能：轨道上 24 小时都有阳光，无需电池储能。 零土地占用：不需要地面建设，不破坏生态。 无温室气体排放：不依赖化石能源。 归根到底，还是现在AI的算力需求爆炸。 AI模型越做越大（如GPT、Claude、Gemini等），能源和冷却成本飞涨，企业急需新解法。 因此，太空数据中心被视为长期可扩展的解决方案。 通过利用低成本、持续不断的太阳能，并避免占用土地和使用化石燃料，Starcloud的技术使数据中心能够快速且可持续地扩展，随着数字基础设施的发展，这有助于在保护地球气候和关键自然资源的同时实现增长。 那太空能「散热」吗？ 另一个值得一提的就是，很多人觉得GPU上天，是因为地球太热，太空好散热。 其实不是的。 太空能散热，但很困难。 太空几乎没有空气，所以不能用风扇或液体循环带走热量（这叫对流散热）。 对流散热指的是「热的流体（液体或气体）移动，把热量从一个地方带到另一个地方」的过程。 只剩下辐射散热这一种方式： 辐射散热是「物体通过电磁波/红外波，把热量以波的形式发射出去」的过程。 设备通过红外辐射向外太空释放热量。 散热效率取决于辐射面积、材料发射率和温度。 因此卫星或太空GPU需要大面积的散热板（radiators），设计极其关键。 在Starcloud的项目中，这部分被特别强化： 他们为H100设计了专用热辐射系统，利用真空中的高温差和导热材料实现散热。 为了给地球省电、省地、省水，去太空建数据中心靠谱吗？ Starcloud的首席执行官兼联合创始人约翰斯顿说： 我的预期是，在十年内，几乎所有新建的数据中心都会建在太空。 原因纯粹是我们在陆地上面临的能量限制。 约翰斯顿说在太空中唯一的额外成本就是发射费。 发射成本在每公斤约（美）500 美元时能够达到收支平衡。按每千克计算，SpaceX的星舰在完全投入运营后，发射价格估计在150美元到仅10美元不等。 随着星舰的投入使用，我们预计发射成本会更低。 Starcloud已经在规划其下一次任务，计划明年将一个计算能力比Starcloud-1强十倍的数据中心送入太空。 Starcloud-2任务将配备英伟达的Blackwell GPU和若干H100。 约翰斯顿表示，该任务将提供7千瓦的计算能力，预计为包括地球观测卫星运营商客户提供商业服务。 微软的「没有温暖机壳」，和Starcloud把H100送上天，本质上是同一道题。 AI再厉害，算力需求再大，也不能突破物理定律。

广汽埃安在昨晚开启了新车 i60 的预售。 新车提供纯电与增程两种动力版本，增程版预售 12.68 万元，纯电版预售 11.98 万元，是为数不多的增程比纯电贵的车型。 同时，埃安 i60 也是埃安品牌首款正式发售的增程车型，此前埃安 V 虽然也有增程版发布，但是直到目前并未上市。 不过，由于埃安 i60 与埃安 V 在诸多方面都几乎一模一样，因此把 i60 增程版智驾当做埃安 V 增程版似乎也无不可。 参考之前埃安在工信部申报的信息，两款车的动力系统完全一样，均搭载广汽自研的 1.5L 的增程动力系统，只是埃安 i60 发布时将增程器的最大持续发电功率提升至了 85 kW，匹配一块 29.165kWh 的磷酸铁锂电池，纯电续航 210km。 埃安官方称 i60 增程版油电转化效率行业第一，亏电油耗为 5.5L 每百公里，综合续航可达 1240km。 纯电版则有 150kW、165kW 两种电机，匹配 47.829kWh、62.268kWh、75.26kWh 三种容量电池，续航分别为 400km、530km、650km。 埃安着重介绍了广汽自研的可靠电池技术平台——弹匣电池 2.0。 这套埃安全栈自研的平台，在材料、结构、算法、制造四个层面构建了一整套的安全体系。 在实际使用中，埃安采用的顶级隔热气凝胶可以做到电池热失控后无明火产生，720° 的电池拖地保护也能够保证碰撞后的电池安全，号称「拧成麻花都能用」。 在辅助驾驶方面，埃安 i60 将搭载广汽 GSD 智驾辅助系统，采用 3 个毫米波雷达、7 个摄像头的硬件配置，支持高速领航辅助驾驶、智能泊车、代客泊车等功能。 设计上，埃安 i60 与埃安 V 的造型基本一致，前脸下方的进气格栅口有所扩大，大灯组由分体式造型变更为了贯穿样式，更符合时下流行的新能源设计风格。 新车车身相比埃安 V 来得更长更高了一些，整体尺寸为 4685 / 1854 /1660mm，轴距则保持一致，均为 2775mm。车身侧面采用了悬浮式车顶以及较为宽厚的轮眉和翼子板设计，强调力量感并使用了大尺寸轮毂。 车尾部分的贯穿式尾灯与前脸灯带形成了呼应，既有新能源车型的时尚感，又兼具了 SUV 产品的硬朗风格。 车内，埃安 i60 延续了家族式的简约设计，中控搭载矩形全液晶仪表和大尺寸悬浮式中控屏的组合，采用怀档和贯穿式空调出风口布局，有奶白、浅棕和大溪地灰三种内饰颜色可选。 埃安最近动作频频，除了 UT、V 霸王龙等一众新车外，还宣布将在双十一和京东合作推出一辆可换电的「国民好车」来增加市场声量。 甚至此次预售的 i60 在某种程度上也是营销意味大于产品意味，业内普遍猜测埃安 i60 或许将与埃安分属不同渠道进行销售。 频繁的动作背后，是埃安越来越严重的销量焦虑。 9 月份，整个埃安品牌一共售出了 2.4 万辆车，表现最好的是埃安 V 霸王龙纯电的 6072 辆。 ▲ 埃安品牌 9 月份各车型销量 看总数似乎在一众车企中也不算垫底，但是和 2023 年近 48 万销量的全盛时期相比，落差未免有点大。 如果用一句话总结埃安的困境就是——因 B 端而兴，也因 B 端而败。 根据乘联会的数据，2023 年售出的用于出租、网约车新车共计 85 万辆，其中埃安就提供了约 22 万辆，占其全年销量的 45%，占这一年网约车新增总数约 25%。 ▲埃安 S Plus 但随着网约车市场的快速饱和，埃安的市场表现也开始一路向下。 而且和另一位网约车霸主比亚迪不同的是，埃安应对市场下滑的策略是推出了高端品牌「昊铂」，陆续布局了昊铂 GT、SSR、HT 等车型。 但高端品牌的建设本就需要长期投入，经验不足的埃安贸然进入之后，结果也是反响平平，昊铂车型多数月份销量不过百辆，反而影响了埃安在 15 万元左右主力车型上的投入，导致车辆智能化水平一直落后竞品。 ▲ 昊铂 Hyper GT 旗下的 S 系列和 Y 系列是常常由于车机失灵或者卡顿被投诉，市场口碑也一降再降。 不过好在，埃安还有调整的时间。 在昊铂品牌今年开始独立运作后，埃安的资源和精力能够能多的用于自身，业内也不断传出埃安内部从研发到产品、从渠道到营销都有了一波大换血。 最明显的变化是，虽然营销方式可能还有待商榷，但埃安最近几款车的产品力都很能打，如 9 月份推出的埃安 RT 就以 9.98 万元起的亲民价格提供了十分越级的体验。市场反馈也比以往热烈了不少。 ▲ 埃安 RT 目前 10 万元左右市场，产品力依然是第一竞争要素，上汽名爵 MG4 就是靠着产品力的大幅跃升，销量一举从月销 122 辆冲上了 月销 11790 辆。 认真做好产品，埃安未必没有重回巅峰的机会。

IT之家 11 月 4 日消息，科技媒体 Appleinsider 昨日（11 月 3 日）发布博文，报道称苹果公司更新其库乐队（GarageBand）应用，在最新 2.3.18 版本中，主要重新设计了应用图标，融合了全新“液态玻璃”（Liquid Glass）设计风格。 IT之家查询官方更新日志，苹果上次更新库乐队应用，还是 2024 年 9 月 27 日，本次更新间隔超过 1 年时间，在更新日志中仅提及“包含稳定性提升和错误修复”，与过去四次更新的说明完全一致。 尽管官方说明惜字如金，但用户更新后会立刻发现一个未被提及的显著变化，苹果重新设计应用图标。苹果淘汰了沿用已久的旧版图标，即橙色星芒背景上的白色吉他剪影。取而代之的是一个全新设计：在深邃的黑色背景上，一把带有星芒橙色涂装的吉他占据了视觉中心。 新图标的吉他不再是简单的色块剪影，而是呈现出 Gibson ES 风格的写实外观，琴体细节丰富，包括深色的指板、浅色的拾音器乃至清晰可见的琴弦。 除了库乐队外，苹果还更新了图像编辑应用 Photomator 和 Pixelmator Pro。Photomator 在 Mac、iPhone 和 iPad 上均获得了新图标，其主要变化在于 Mac 版图标移除了在 macOS Tahoe 系统下自动生成的不美观边框。 同样，Mac 版的 Pixelmator Pro 也进行了类似调整，在保留原有画笔设计的同时，去掉了尴尬的圆角矩形边框，使视觉效果更加原生、协调。

快科技11月4日消息，安兔兔2025年10月安卓次旗舰手机性能TOP10榜单正式揭晓，联发科天玑芯片展现绝对统治力，榜单所有机型均搭载天玑系列处理器。 其中天玑8400系列成为绝对主力，彻底包揽次旗舰性能赛道。 榜单头部由天玑8400系列机型占据。realme Neo7 SE搭载天玑 8400-Ultra，以1931641分的平均跑分登顶第一。 iQOO Z10 Turbo与vivo Y300 GT紧随其后，均搭载天玑8400满血版，平均跑分分别为1915499分、1909184分，三者共同构成榜单“第一梯队”。 榜单中后段同样被天玑芯片机型承包。REDMI Turbo 4搭载天玑 8400-Ultra，以1868587分位列第四。 OPPO Reno14系列两款机型分别搭载天玑8350、天玑8450，分列第五、第六。 下面还有摩托罗拉Edge 60 Pro、OPPO K13 Turbo 5G等机型，前十机型平均跑分最低也超过了128万分。

IT之家 11 月 4 日消息，在 2025 年日本移动出行展（Japan Mobility Show 2025）上，丰田公司展示了名为“Walk Me”的移动出行概念产品 —— 一款配备四条机械腿的自主行走座椅，可在传统轮式设备无法通行的环境中移动。 据IT之家了解，该设备旨在解决行动不便人群在日常生活中面临的诸多挑战，例如上下楼梯、在不平坦地面行走，或进入汽车座舱等场景。这一创新标志着丰田在辅助移动领域探索中的重要一步，其将机器人技术、人工智能与人体工学设计融合为一套紧凑且高度适应性的系统中。 与传统轮椅不同，“Walk Me”摒弃了轮子，代之以四条具备独立弯曲、抬升和调节能力的机械腿。每条腿外部均包裹柔软材质，巧妙隐藏内部机械结构与传感器，营造出友好且安全的外观。 这些电动机械腿的设计灵感源自动物的运动方式，模仿山羊和螃蟹在崎岖地形中的行走姿态。这种仿生设计使座椅在平坦地面可平稳滑行，同时在斜坡、楼梯及碎石小径上仍能保持平衡和适应性。 在攀爬楼梯时，前腿首先探测台阶高度并牵引座椅向上，后腿则推动整体重心上移。搭载的传感器与激光雷达（LiDAR）系统持续扫描周围环境，使“Walk Me”能够识别并避开地毯边缘、玩具等障碍物。重量传感器确保在执行大幅动作前用户始终处于座椅中心位置，而碰撞雷达则在行人或物体进入行进路径时立即停止座椅移动。即便发生失衡情况，座椅亦能自动调整底座与倾斜角度，以维持整体稳定性。 “Walk Me”的座椅可根据用户身形自动调节。符合人体工学的弧形靠背有效支撑脊柱，两侧小型扶手则便于手动操控 —— 用户可扭转扶手实现转向，或按压集成按钮控制行进方向。 用户还可以发出“去厨房”或“加快速度”等语音指令，车载电脑即可自动规划路径或调整步幅速度。扶手上配备的小型显示屏可实时显示电池电量、已行进距离等关键信息。 “Walk Me”采用智能算法与动态平衡控制系统，确保其在复杂路面上仍能平稳运行。整台设备由隐藏在座椅后方的紧凑型电池供电，据称单次充电即可支持一整天的日常使用。充电方式简便，仅需夜间接入普通墙壁插座即可完成。内置传感器持续监控每个关节状态，一旦出现过热，系统将自动关机并向用户发出提示。 “Walk Me”的另一大亮点在于其可折叠功能。只需按下按钮，机械腿便通过伸缩结构自动收回，膝盖弯曲，座椅在 30 秒内即可折叠至登机箱大小，便于收纳于汽车后备箱或家具旁。重新启动时，机械腿自动展开，系统重新校准平衡后即可恢复正常运行。 丰田设计“Walk Me”的初衷是满足真实世界中的日常使用需求 —— 无论是日本常见的高架住宅、狭窄走廊，还是户外花园小径，均可轻松应对。 尽管目前“Walk Me”仍处于原型阶段，但其在 2025 年日本移动出行展上的首次亮相，预示着未来辅助移动设备将不再受限于地形、建筑结构，甚至无需依赖传统车轮。通过以智能、类生命的运动方式取代轮子，丰田“Walk Me”不仅重新定义了特殊出行辅助设备的设计范式，更赋予用户真正的行动自由。

图源：原生鸿蒙生态 唐辰同学拍摄于今年5月 文/唐辰 鸿蒙生态要想走得远，必须快速转变思维。 这是余承东在近日所发员工信中的一条核心信息，也可视为他对鸿蒙生态下一阶段工作提出的硬性要求。 他在信中透露了原生鸿蒙的关键进展：10月22日，搭载鸿蒙5（即原生鸿蒙，HarmonyOS NEXT）的终端设备数量正式突破了2300万。 余承东为团队和生态合作伙伴打气，称，这意味着原生鸿蒙迈过了最关键的生死线，生态正循环的飞轮开始稳健地转动起来。 今年1月份，余承东向华为终端全体员工发出新年全员信，他在提到鸿蒙生态时，称其在2024年迎来了历史性突破，HarmonyOS 5经过十年的精心打磨正式发布，原生应用和元服务上架数量超过20000个，鸿蒙开发者数量也超过了720万，生态设备数量更是突破了10亿台。 原生鸿蒙最大的意义在于，从内到外全栈自研，完成从0到1的另起炉灶，不仅实现了操作系统核心技术的自主可控和安全可靠，还打破了移动操作系统的两极格局，为世界提供了第三种选择。 余承东在多个场合感慨：“我们用10年时间干成了欧美同行30年才做成的事。” 作为操作系统的新物种，原生鸿蒙今年以来取得不错的成绩，但还有一道最难的关卡要闯过去，那便是生态关。 华为曾经定义，打造鸿蒙操作系统是三大战役，目前已经完成了底座和体验两大战役，第三大战役则是生态。如果以iOS与安卓百万级别的应用体量来比较，鸿蒙生态才刚刚越过第一座山头。 腾讯《深网》评价：技术突破难，但做生态更难，因为这相当于号召所有人自掏腰包来你的地盘，遵循你的游戏规则，还要为你可能会有的失误兜底。因为“鸿蒙系统和安卓完全不一样，相当于要重写一个App”。 这个坑，阿里巴巴踩过。其曾基于Linux开发出YunOS的操作系统，初期通过补贴覆盖了不少中低端机型，获得一定的市场。 但补贴只是外力，YunOS还是缺乏内生造血功能，一旦外力作用减弱，谷歌再使个绊子，这套承载阿里云打造软硬件闭环设想的操作系统，也就以失败告终。 即便原生鸿蒙已经迈过关键的生死线，作为终端BG负责人，余承东始终紧绷着一根弦，也比任何时候都清醒。 他也传递出一种紧迫感：“鸿蒙要想活得好，还有很多困难要克服，很多工作要去做。”2300万不是终点，只是起点。下一步目标是4000万、6000万，最终上亿用户，“三分天下有其一”。同时，一定要不忘初心，聚焦消费者体验，深耕开发者生态，真正践行好生态文化。 这背后反应的是一个事实：原生鸿蒙关键的生态战，已经从“能不能活”，进入到“怎么活得好”。 图源：资料图·网络 我们也能从余承东的这封员工信中看到，过去两年里，鸿蒙生态为了活下来，做了几件实在事： 一是，主动“上门服务”拉伙伴。余承东提到，“有人主动请缨扎进一线，使尽浑身解数和伙伴建联”。这不是客套话。华为团队确实派人驻场微博、支付宝、WPS、钉钉等头部App公司，协助适配开发。有些工程师甚至同时承担产品、测试、协调多个角色，只为让应用“上架快一点、再快一点”。 二是，降低开发者门槛。为了让开发者愿意做、做得快，华为持续优化开发工具链。DevEco Studio、方舟编译器、元服务框架等工具免费开放，文档反复打磨，培训课程覆盖全国300多所高校。信中那句“就想让开发者少走弯路”，背后是大量基础性工作的积累。 三是，用真实用户反馈驱动迭代。鸿蒙6发布24小时内，升级用户达300万，创历史纪录。AI一键成片、亲情防诈、碰一碰分享等功能获得好评，说明系统正在从“能用”向“好用”过渡。余承东特意提到“Remy等应用使用火爆”，表明生态已开始出现原生创新，不只是简单移植。 四是，推动内部思维转变。10月9日，华为终端BG发布正式文件，提出“开放利他、体验至上、长期主义”十二字生态文化。这不是口号，而是对过去“技术自嗨”“闭门造车”倾向的纠偏。余承东要求员工“以更谦卑的心态”站在伙伴和开发者角度思考问题，说明华为意识到：生态不是靠命令建起来的，而是靠信任和价值吸引来的。 还有关键一点是，余承东所带领的华为终端BG采用“高频小步快跑+关键节点大发布会+旗舰产品先锋计划（直接上架开售）”的新品发布策略，频繁推出手机、平板、PC、智能穿戴、汽车及鸿蒙生态等核心产品，以此带动鸿蒙生态的用户覆盖。 据唐辰的不完全统计，规模相当于年度活动的发布会，过去两年间，余承东主持了四到五场。这个强度，产品的密集程度，在现在的科技公司里是罕见的。 在此期间，华为的一个打法是，原生鸿蒙原则上不支持用户自行回退到旧版鸿蒙（如HarmonyOS 4.3），但为照顾用户的体验，还是在特定情况下提供了有限的、需门店操作的“系统更换”服务。 鸿蒙生态通过这些努力，已经可以直面市场和用户的验证。但在这个过程中，还是暴露出不少后发者沉淀较浅的问题。比如： 用户规模仍小：2300万对比安卓和iOS动辄十亿级的用户量，差距明显。余承东设定的“上亿”目标，意味着未来一年要增长4倍以上； 中长尾应用仍然不足：虽然微信、抖音、支付宝、天猫等淘系超级应用已经适配，并追平iOS、安卓版本的体验，但大量中小App还在追赶，用户经常反馈，“常用App能用，但冷门功能缺失”； 体验细节待打磨：系统流畅度、稳定性、兼容性仍需大量真实使用反馈来优化。这也是余承东呼吁“积极升级鸿蒙6、多提意见”的原因。 余承东和团队有过心理准备，“回想这一路，生态遇到的困难远超想象。” 图源：余承东致员工信截图 同时，他也在信中反复强调一句话：“鸿蒙不仅是做出来的，更是用出来的。” 这句话直接点出了鸿蒙操作系统，也是类似操作系统的共同“堵点”——它不只是华为程序员、产品经理和合作伙伴闭门堆砌出的作品，而是需要经千万人每天发微信、刷微博、点外卖、扫码支付、看短视频时的真实体验。 余承东面对的现状是，原生鸿蒙的推进，华为还是这个牌局最大的引擎。若要达到苹果生态强大的内生动力，还要有太多的课要补。 这也是他此时心弦紧绷的原因之一：生态建设没有捷径可走，靠补贴、靠情怀、靠强制，都走不远。 只有开发者觉得“值得做”，用户觉得“用着爽”，伙伴觉得“有未来”，原生鸿蒙生态建设才能在参与者间形成良性循环，或者说产生化学反应，才能从“华为用户的选择”变成“普通用户主动的选择”。 这就需要在常规手段之外，拉齐生态合作伙伴和用户的思想，再来一次集体冲锋。 参考资料： 唐辰同学，《余承东向2025年发出一封“战斗檄文”》 观察者网，《余承东致员工信》

要说这两年来，差异化创新搞得最极致、最不设限的厂商，应该是华为。 毕竟它的现有产品，机友们都很熟悉。 三折叠Mate XT、阔折叠Pura X、MateBook Fold...无不是全球首创。 包括在操作系统上。 华为的 鸿蒙系统，在底层和技术上，天生就适合App“一次开发，多端部署”。 所以机哥也跟大伙一样。 很好奇华为在新一轮新旗舰大乱斗中，能掏出啥有意思的产品。 然后我去挖了一下，华子11月要发的新品爆料。 只能说新活、狠活都不少。 除了主角Mate 80系列，还有Mate X7、新的二合一产品、Mate 70 Air... Mate70 Air真机现身 Mate 80系列 老样子，还是先从机友们最感兴趣的Mate 80系列说起，预计11月中下旬发布。 外观设计 今年无论是中端还是旗舰。 「直屏 」，已然 成为新机屏幕形态的版本答案。 所以不出意外的话，华为Mate 80系列的标准版和Pro版，都会是2.5D直屏。 而Pro+和RS版本，之前爆料显示，仍在直屏和等深四曲面屏之间犹豫。 当然，直屏曲屏可能各有所爱。 但我相信「全系标配3D人脸」这事儿，应该没几位机友能拒绝。 所谓无风不起浪。 起初有人挖到，华为在官方开发文档写着—— “Mate 80全系机型支持3D人脸。” 后来又有博主爆料表示。 某年度旗舰的3D人脸是新一代国产方案，采购量贼大。 两条信息结合来看。 Mate 80系列标配3D人脸，不能说实锤，但起码也有9成真。 整体杯型也没啥变化，还是—— Mate80、Mate80 Pro、Mate80 Pro+、Mate80 RS 。 其中标准版有 曜石黑、雪域白和云杉绿配色。 Pro系列配色更多： 曜石黑、雪域白、晨曦金；极光青、极昼金、极夜黑、极地银、玄黑、皓白和槿紫。 至于背面设计。 按照华子「隔代继承」的传统。 华为Mate 80系列，应该会吃上Mate 60系列类似的大圆星环Deco。 而Pro+和RS版本，还有在吃上新的散热风扇技术，并放置在相机Deco底部。 核心目的，也是提高芯片性能上限和视频录制能力。 芯片 按照华为对麒麟迭代芯片的命名传统。 Mate 80系列所搭载的新品，应该就是麒麟9030。 根据爆料来看，麒麟9030预计在工艺、性能和通信方面，会有新的突破。 比如等效5nm的工艺制程，支持Wi-Fi7、5.5G和低轨卫星通信。 然后是纸面性能。 恰逢这两天，有博主曝光了麒麟9030的核心数和频率，从中多少能看出新麒麟的上限—— 1超大核+4中核+4小核 2.75Ghz+2.25Ghz+1.8Ghz 如果按照正常的IPC提升去算。 那麒麟9030的单核和多核性能，大概是超过骁龙8 Gen2，低于骁龙8 Gen3。 当然这只是基于满血版本的粗算。 毕竟爆料还显示着，麒麟9030有「1+3+4」核心的残血版。 结合华为产品过去的打法。 麒麟9030残血版，要么是给Mate 80标准版用，要么是给平板和半迭代折叠屏用。 总的来说，新软硬件结合下的Mate 80系列，流畅度依旧稳健。 但非要重度游戏的话。 咱们还是看一看隔壁那些性能手机吧。 影像 机友们，还记得Mate 70系列上首发的「红枫原色镜头」不。 Mate 80系列继续进击，升级为多分区多光谱版本，色彩还原能力会进一步提升。 接着是传感器硬件层面。 标准版依旧1/1.56英寸的主摄。 Pro、Pro+和RS则升级到， 1/1.3英寸思特威SC595XS主摄，主打超高动态范围和超低功耗。 至于长焦能力。 超越Pura 80 Ultra是没啥可能。 但Mate 80Pro系列，会给到 4800万像素的4X超聚光微距长焦。 电池和其他配置 机哥长话短说。 Mate 80全系搭载6000+mAh电池，标准版66W有线快充。 Pro、Pro+和RS版则是100W有限快充+80W无线快充。 而外围配套，机友们应该都不陌生。 可变光圈、双卫星通信、星闪和新的昆仑玻璃，该有的都有。 不过倒是有一个新变化。 那就是，超大杯Mate 80 Pro+会有个2TB版本。 这波是全面对标iPhone 17 Pro Max。 华为Mate X7 有机友看完Mate 80系列可能会问—— 既然新Mate手机都来了。 那新的Mate折叠，到底有没有消息啊。 有的，彦祖亦菲们，有的。 大家期待很久的Mate X7大折叠，暂定的发布排期也是11月。 具体配置改动不算多。 主要是把芯片换成新的麒麟9030，电池进一步加大，影像能力进一步增强。 内屏采用 COE无偏振片技术+UTG超薄柔性玻璃。 其中COE技术可以提高屏幕透光率，降低屏幕功耗和减薄模组厚度。 配色有 曜石黑、幻影紫、寰宇红、云锦蓝、云锦白五款。 影像部分，之前爆料显示主摄在做双版本测试。 一个是5000万像素1/1.56英寸大底，另一个是5000万像素1/1.3英寸超大底。 此外还有红枫原色镜头、物理可变光圈和潜望长焦加持。 但由于是主打轻薄，所以电池只有5500mAh左右。 搭配66W有线快充+50W无线快充。 新的二合一平板 提起华为的「二合一」平板。 机哥便回想起，华为几年前发布的MateBook E系列。 它看上去是个普通的平板。 但由于搭载了Windows系统，使得它搭配官方键盘和触屏笔后，拥有了真正的PC生产力。 现在安卓平板玩的那些「PC级应用」，和MateBook E的生态相比，纯纯被降维打击好吧。 不过怎么说呢。 华子的想法是好的，但无奈Windows拖了后腿。 当时MateBook E系列，有搭载英特尔处理器的常规版本，运行X86版Windows。 而MateBook E Go系列，则搭载骁龙处理器，运行Arm版Windows。 前者生态好，但功耗高续航短。 后者续航好，但原生Arm软件贼少，转译后效率又不高，搞得软件卡卡的。 别问机哥为啥知道。 我是真买过MateBook E Go来用，然后不到俩月就挂海鲜市场卖了。 但现在的情况，迎来了两极反转。 华子如今有了自己的PC级芯片，也有了自己的操作系统鸿蒙。 这时候拾起二合一平板，显然会更游刃有余。 预计会在Mate 80系列发布会上，跟新机同台亮相。 结合爆料来看。 新款二合一平板的形态，跟几年前的MateBook E差不多。 但换上了新的麒麟芯片，搭配鸿蒙系统，让这新品能在平板和PC模式自由切换。 这特么就有意思了。 要知道原生鸿蒙有很多应用，都是手机、平板和PC互通的。 那搭配着二合一形态下的平板、PC模式自由切换。 我想办公的时候就用PC模式，接上键盘让它变成小笔记本。 想娱乐的时候就切回平板模式，刷抖音、聊微信。 这体验，这交互，确实比Windows那平板模式，要好上不少。 其余配置消息不多。 但高刷触摸屏、键盘支架和轻薄形态，应该是板上钉钉的配置了。 就是定价这一块，可能有点小贵，预计要卖到8000元左右。 以上新品的发布节奏，会比Mate 70 Air慢一些。 着急入手华子新Mate的机友，可以先蹲一下这台轻薄大屏新机（戳我回顾配置）。 总的来说，11月将会是华子的新品爆发月。

IT之家 11 月 4 日消息，博主 @数码闲聊站 今日爆料一款新机： 8E5 超大杯测试一块新开 6.8X"2K 大直屏，影像之前暗示过了，35mm 全大底三摄，三颗镜头全升级，有可能是行业首个双 2 亿影像方案 根据博主暗示和评论区猜测，爆料新机预计为 vivo 旗舰手机，根据发布节奏来看有望是 vivo X300 Ultra。 博主称新机将拥有“行业唯一主摄级超广角”，还称“竞品有小底超广角，不止一个”。 据IT之家此前报道，vivo X300 / Pro 手机于今年 10 月发布，全系支持 X200 Ultra 同款蔡司 2.35x 长焦增距镜，标准版和 Pro 全都有。此次还新推出全新银色配色增距镜，同时全面适配多种拍摄模式，涵盖风光、抓拍、人像、专业、人文等场景，在影像方面继续提高，未来的 Ultra 版有望在影像配置上更进一步。

IT之家 11 月 4 日消息，博主 @数码闲聊站 今日曝光了荣耀 500 系列新机的线稿，“全新横向跑道 DECO，大 R 角直屏，之前说过这代设计果果的”。 爆料还称“影像 / 性能 / 电池 / 外围有不小提升，都是同档 TOP 级用料，估计也要涨价了，看耀子最终怎么定吧”。 这个线稿预计对应荣耀 500 标准版，博主称“Pro 设计风格一样，多一颗镜头”。 该博主此前爆料了荣耀 500 系列新机的配置，全系支持 80W 有线充，代号 Merry / MerryP。“我之前摸到的样机配色有黑 / 银 / 粉 / 蓝；这代新机你们有何期待？更强的骁龙 8 系处理器？更强的 2 亿大底影像？更大的硅电池？更具质感的中屏设计？” 该博主还在今年 9 月称，荣耀 500 系列确定年底发布，基本延续了前代的“爆款思路”，ID 设计“也很果”，“这次的消息是从工艺上也全面对标苹果”。此外，荣耀 500 系列配置比 400 系列更强，“旗舰级配置疯狂下放”。 IT之家注：荣耀 400 系列手机于今年 5 月发布，搭载定制 6.55 英寸大屏，最高配以满血版第三代骁龙 8 芯片，支持全功能 NFC。

凤凰网科技讯 11月4日，vivo官方宣布，“国民小旗舰”vivo Y500 Pro 11月10日19:00发布。新机将首发2亿HP5旗舰级主摄，首批搭载OriginOS 6系统，旗舰同款缎面AG玻璃，系列首次搭载6.67英寸1.5K旗舰级大视野护眼屏，7000mAh半固态蓝海电池以及IP68+IP69满级防水。 作为对比，9月1日，vivo在线上正式发布了Y系列新成员——vivo Y500。该机型以强大的续航和出众的耐用性作为核心亮点，旨在为中端手机市场带来新的选择。 续航方面，其搭载了8200mAh的大容量蓝海电池，这也是vivo手机迄今为止采用的容量最大的一款电池。官方数据显示，在满电状态下，该电池可支持长达53小时的连续通话。为配合大容量电池，该机型支持90W闪充技术，可在64分钟内将电量从零充至100%。 除了续航，整机的耐用性是Y500的另一大关键特性。该机具备IP68/69/69+防护等级，这意味着它不仅能应对常规的浸水场景，还能承受高温高压水流的冲击。

快科技11月4日消息，根据Valve最新发布的2025年10月Steam调查数据，Linux平台的Steam玩家数量占比已突破3%的里程碑，达到3.05%，环比上月增长了0.41%。 相比去年同期（2024年10月）仅为2.0%的占比，Linux平台在一年内的玩家数量增长了33%。 Linux在PC游戏领域的增长，主要归功于Valve推出Steam Deck掌机及其生态系统的发展，数据显示，在所有Linux游戏系统用户中，约有三分之一使用的是SteamOS。 Steam Deck和其他运行SteamOS或Proton的Linux发行版PC游戏掌机，为玩家提供了Windows平台之外的游戏体验。 与Linux上升势头不同的是，Windows平台的市场份额正在持续下滑，虽然仍以94.84%的高占比稳居主导地位，但相较上月减少0.75%，与去年同期相比更是下跌了2.37%。 与此同时，macOS在Steam平台上也取得明显增长，玩家占比达到了2.11%，升幅为0.34%。