百度智能云正在构建生态2.0体系，核心围绕“产销服一体化”，并计划在2025年实现100%的伙伴联合交付。 ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍文｜赵艳秋 编｜牛慧 4月25日，百度智能云一年一度的生态大会在武汉举办。2025年被视为大模型开启规模化应用的关键之年，正如百度创始人李彦宏所说：模型会有很多，但应用才是王者。在这个时间点上，这场To B行业生态圈的面对面互动，变得极为关键。 与传统数字化不同，大模型应用落地的路径要更长，技术门槛更高，服务比重也更大。生态不仅关乎落地进程和效果，也影响着大模型的反馈迭代，已成为关乎大模型企业生存与发展的核心战略支点。 在会议期间，百度智能云副总裁、百度智能云渠道生态部总经理尹英利宣布，百度智能云构建了生态2.0体系，核心是“产销服一体化”。业界认为，该体系类似一个聚合平台，目的是打通从模型开发到应用落地的全链路，而当下这一链路的门槛仍不低。 百度同时也对外披露了几个关键信息，百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖介绍，去年，在百度智能云头部客户项目中，已有70%是与伙伴合作交付的。2025年计划实现100%的伙伴联合交付。百度智能云也启动了大模型行业合伙人计划。 其实，过去多年，生态可以说是中国To B行业的“集体困惑”。由于激烈的市场竞争和极度内卷的市场，国内并没有建立起备受认可的To B生态体系。有业界认为，进入大模型时代，生态演变为技术、数据、应用的深度聚合体，有望成为推动模型迭代升级、加速行业智能化转型的 “引擎”。随着生态战略价值的日益凸显，中国To B生态或将迎来新局面。 01 大模型时代，客户要什么？ 今年以来，人工智能产业链展现出不同态势。 大年初二，众数信科就接到了客户的问询。“由于DeepSeek爆火，今年整个产业呈现出非常正向的势头，一些央国企、龙头企业，都在快速确定今年的建设内容和建设计划。”众数信科联合创始人汪中告诉数智前线，这与去年下半年还在做项目策划、方案沟通那样不急不火的状态，完全不同。 今年，众数信科与百度的大模型项目合作金额，预计将增长一倍以上。 软通动力百度生态业务相关负责人也告诉数智前线，今年整体的销售商机增长迅速。“而且，去年我们接触的一些AI项目，还偏AI客服或提效工具。今年明显看到，很多AI开始走进企业生产核心或关键业务场景。” 该负责人也感受到今年创新氛围大不相同。“今年爆发了很多有创意、有价值的AI产品，比如Manus、MCP。”他认为，这进一步激发了业界的创新速度。 “2025年应用将规模化落地，所有伙伴都要在应用领域做创新和突破。”百度尹英利观察，根据IDC的数据，未来三年，大模型解决方案市场预计年复合增长率高达57%，是基础云市场的3倍。 不过，人工智能的落地也并非一片坦途。 AI作为新一轮产业革命，“企业的诉求与传统信息化、数字化有很大不同，他们要全面落地AI技术。”埃森哲全球数据与AI高级总监胡定宇分析。然而，根据埃森哲对全球2000多个生成式AI项目的总结，去年仅有36%的企业实现了AI的规模化落地，实现规模化价值的企业，更是只占了13%，远比想象中困难。 那么，企业规模化落地AI到底卡在哪些地方？一位AI应用资深人士告诉数智前线，以央国企客户为例，客户应用AI是为了解决问题，因此他们需要的，是一整套解决方案，而非一个单纯的AI底层建设。而全面的AI变革，也需要打造一个持续的创新机制。 要达到客户这样的诉求，这其中存在诸多技术或非技术的卡点：算力供应不均衡，没有选对场景，缺乏专业人才支持，没有高质量数据和知识，缺乏安全隐私机制导致员工不信任企业AI，没有配套激励措施，没有专业团队长期陪伴...... 汪中进一步拿传统信息化项目生态与大模型落地做对比：传统信息化应用通常是基于标品，伙伴做定制化开发和交付。这些工作通过标准的作业程序（SOP）就可完成，伙伴对客户体验度的影响相对较小。 而在大模型落地中，将一个大模型落地到企业的业务场景，中间的路径比传统信息化要更长，对技术能力要求更高，需要专业团队陪跑。从场景设计到效果调优，伙伴要作为“教练”服务客户。 在这样的形势下，大模型时代，生态的价值和战略地位凸显，生态模式也要随之发生两个主要变化： 一是企业都意识到，大模型时代，客户需要全生命周期服务，大模型企业与伙伴需要构建一个面向客户从售前、项目落地、数据反馈迭代的全周期服务体系。二是大模型落地不再是一家企业单枪匹马就能完成的，企业将从“赢”转向“共赢”，从“强竞争导向”转向“赋能他人”。 02 2.0体系下，生态都要干什么 在这样的生态模式变化之下，百度智能云提出了构建产销服一体化的生态2.0体系。 伙伴认为，这一体系体现了“聚合”理念。根据百度智能云的介绍，它将大模型能力解构为“乐高积木”式的可插拔组件。伙伴的算法、行业know-how与百度智能云的AI能力，通过标准化接口无缝对接。伙伴间也可自由插拔组合。每个伙伴拥有多身份，优势互补、按需组合，快速形成解决 方案和交付合力。 几位合作伙伴认为，产销服一体化的生态是必要的，客户、大模型企业和伙伴，可以形成场景、模型与数据的一个立体化竞争壁垒。 有伙伴进一步提出，要建立这样的生态，不是单纯的技术问题，更多是业务决心和执行落地的问题，包括商业分润体系的构建。一些伙伴看到，在一些合作场景下，分润机制正在构建。 在生态2.0的战略下，百度智能云拿出了产品共创、市场共拓和服务共享三方面的强化举措。 而对于合作伙伴而言，虽然每家的需求不同，但大都面临智能化时代的转型问题。尤其今年以来，一些传统集成商面临的业务压力极大。如何在这一时间节点上，与大厂互动互信，共同在一艘大船上远航，在一定程度上，也影响着伙伴下一个阶段的命运。 以数喆数据为例，这是一家做调查起家的企业，参与了人口普查、经济普查等大型普查统计工程。“百度是国内最早面向大众，推出大模型的企业，并积极推动大模型生态建设和相关技术应用。数喆先后派遣多名技术人员参加了其在上海、成都等地举办的培训专班。”数喆数据副总裁张国麒说。 此后，在业内算力资源紧张的情况下，数喆数据进驻了百度智能云在北京石景山的大模型基地，利用了百度智能云的算力资源和平台，结合自身的行业积淀，成功研发两款垂类模型——针对数据方向的“知数达理”大模型，以及针对政务应急方向的“居安应急”大模型，并推向市场，获得良好的市场表现。 目前，数喆数据在自己的业务优势地区，将大模型基地模式复制和推广，结合地方产业特色，将百度相关平台、生态中丰富的垂类应用、AI产业培训和运营业务，带到各地去。 “我们得到了一些积极的反馈和验证，并且已有签约项目。”张国麒坦言，由于与百度智能云建立了紧密合作，公司在人工智能方向发展的节奏得到了加快。 目前，在大模型生态上，大厂基本沿用了之前互联网平台模式，分润机制和比例相对固定。而在这些线下大模型基地共建中，一些由伙伴来牵头的合作，模式和分润机制也更灵活。但人工智能产业生态，各方合作过程中的分工和分润机制仍需进一步验证。 而对于软通动力而言，在智能化时代，它有较早布局。软通动力这几年与百度智能云的合作，最早从项目合作、商机共享，一路走向了产品共创。 “我们现在正在做一件什么事呢？”该负责人解释，“百度的产品设计主要考虑通用性，满足更多行业客户的需求。但在一些特定行业和场景，我们实际上基于千帆大模型和自身的天璇MaaS开发平台，做了深度整合，为客户做深度定制和集成，实现用户的直接触达，并形成可复用的行业大模型组件。 该负责人明显感受到，百度智能云今年要实现头部客户100%由伙伴联合交付的动向。“百度智能云共享来的商机，直观感受较往年有显著增长。” 2024年百度智能云与伙伴合作的相关数据 对于众数信科这家定位在行业AI应用落地的创业公司来说，今年与百度智能云的合作已经开始下沉——从去年主要聚焦的硬件层面，走向了能力层和平台层，如智能体等。 汪中观察，因为DeepSeek的普及和行业教育，受众市场比原来更广了，但客户对于怎么将大模型用起来，还是很困惑。“大企业现在需要四件套，算力、模型、中台和应用。我们上半年几个国企大单，客户都采购了中台和应用的组合，其中应用解决业务问题，中台解决后续集团内或行业内复制智能体的能力问题。” 他观察，百度智能云今年加强了组合包的销售和支持力度。比如，百度公有云版本工具链目前甚至两三周更新一次。 一位伙伴表示，相比一些云大厂，百度智能云“体量不算特别大，有动力来调整”。汪中坦言，总体来说，百度智能云在做生态的决心和力度来说，目前是比较领先的。 03 走向企业核心应用 在生态大会期间，格林深瞳资深人士告诉数智前线，他们今年最关注的是与客户的底层业务进行有机结合，而不仅仅是用AI生成文档或PPT。“也就是说，我们是往核心上去。” 比如，在道路交通场景，通过大小模型的结合，不仅分析每条道路的拥堵状况，还要基于大模型的理解和推理，给出优化的解决方案。展区中，格林深瞳与百度智能云共创了一体机方案，采用昆仑芯片。 埃森哲的调研发现，今年企业会投入往年的4.5倍，放在多智能体架构上，因为大家发现，构建单一智能体并不能解决系统性问题。 在生态大会期间，沈抖向合作伙伴介绍了百度智能云的最新升级，核心是支撑更复杂的应用。百度发布了文心4.5 Turbo 和 X1 Turbo。而模型能力的提升，会给应用带来新一波机会。为了更快把模型转化为产品价值，百度智能云同步升级了全栈的基础设施。 在算力层，全新发布了昆仑芯超节点，一个机柜的算力最高可达到传统形态下8台8卡服务器，实现对MoE大模型单节点训练性能5-10倍、单卡推理效率13倍的提升。 同时，升级了百度百舸GPU算力平台。根据预估，AI推理市场将以每年近20%的增速快速扩大。百舸GPU算力平台已完成了推理系统的重构，帮助千帆公有云服务，实现推理吞吐量提升20倍，推理速度提升50%以上。 尤其值得关注的是，在应用开发层，提供了更为强大的千帆企业级Agent和MCP服务，让Agent具备解决复杂问题的能力。 “我们看到了确定性红利，希望与合作伙伴共同抓住这些机会。”沈抖说，“MCP、A2A这些开放协议，有机会推动应用拐点的出现。3年后，到2028年，大模型应用市场有望突破1.2万亿元。MCP把工具规模化、标准化，让智能体可以访问更多工具和数据。而A2A协议，可以让智能体更好的协同，组合解决更复杂的任务，未来我们将兼容A2A。” 在生态大会期间，合作伙伴也表达，随着AI应用走向企业核心场景，大家期望百度智能云的开放能更为底层，比如开放到组件级，甚至API能力级，让他们把一些强势能力接入进去；再如在做垂类场景中，让一些客户能人工干预行业模型训练或调优策略、参数等。 当下，大模型生态建设，正站在技术革新与产业转型的交汇点上。业界看到，真正的好生态，将以大模型深入企业关键业务逻辑为核心，推动生态圈各方的共担、共建和共享。而百度智能云推出的生态2.0体系，正与伙伴一起，探索这一目标的实践。通过勾勒出产业协同的新图景，为大模型的规模化落地，打造强劲“引擎”。

IT之家 4 月 28 日消息，北京时间今天凌晨，埃隆・马斯克表示，手术刀即将让位于算法和执行器，他预测：“机器人将在几年内超越优秀的人类外科医生，并在大约五年内超越最顶尖的外科医生。” 马斯克在自家的𝕏平台上回应科技评论员 Mario Nawfal 有关机器人主导手术室的帖子时表示，Neuralink 在脑机接口电极植入过程中“必须依赖机器人”，因为人类无法达到所需的速度和精度。 Neuralink 在硬件博客及早期公开演示中提到，R1 机器人能在大约 15 分钟内将 64 根发丝般细的电极丝插入大脑皮层，并以微米级精度避开血管。目前，这款机器人已投入到 PRIME 人体试验中，用于测试 N1 无线植入装置，目标是帮助瘫痪患者。 据外媒 BENZINGA 报道，马斯克提出的时间表，正值自主系统频频在现实世界取得突破之际。约翰斯・霍普金斯大学研发的 Smart Tissue Autonomous Robot，最近成功以无泄漏的精准度缝合猪小肠，表现与经验丰富的外科医生相当，甚至更胜一筹。路透社援引的 1 月研究指出，机器人在复杂肝脏手术中比传统开放手术并发症更少。 IT之家从报道中获悉，支持人形机器人取代高技能医院医生的不止马斯克一人。比尔・盖茨最近在一次对话中表示，他相信未来灵巧的机器手将在医院成为常规配置，并确信自己的孩子和孙辈将生活在一个“截然不同的世界”中。 原标题：马斯克：机器人数年内可超越优秀人类外科医生，手术刀将让位于算法和执行器

作者 | 云鹏 智东西4月28日报道，刚刚iQOO正式发布了iQOO Z10 Turbo系列手机新品，到手价1799元起。其搭载了旗舰同款双芯片，在续航充电、屏幕护眼方面进行了重点升级。另一款iQOO Z10x搭载台积电4nm工艺天玑7300，到手价1099元起，聚焦性价比。 性能方面，iQOO Z10 Turbo Pro搭载高通第四代骁龙8s旗舰芯片，安兔兔综合跑分240万分。 此外，其搭载了旗舰同款的自研电竞芯片Q1，支持硬件级超帧超分。其最高支持1.5K PC级游戏超分，配合散热背夹在Monster+模式下可以实现1.5K+144FPS并发。 续航快充方面，Z10 Turbo Pro搭载了自家首款半固态三代硅超薄蓝海电池，容量等效7000mAh，还配备了7K级电池中目前唯一的120W闪充，15分钟可从1%充至50%，据称该机型可以在-20℃极寒环境下满电连续观看19.5小时视频。 屏幕方面，iQOO Z10 Turbo Pro行业首发了华星最新旗舰C9+发光器件，在屏幕功耗降低同时实现了2000nit全局激发亮度和4400nit 25%APL（多场景）局部峰值亮度。 系统方面，iQOO Z10 Turbo Pro搭载了OriginOS 5，其由蓝心大模型和DeepSeek双模型支持，以及vivo云端算力加持，语音打字可以使用满血版DeepSeek-R1，响应时间达到秒级，此外，其支持AI课程表、小V圈搜、小V写作等AI功能。 影像方面，iQOO Z10 Turbo Pro搭载5000万像素索尼大底光学防抖主摄和支持鱼眼模式的106°超广角，支持全功能动态照片，其LivePhoto支持人像算法，能和iPhone实现动态照片互传。

新智元报道 编辑：犀牛 好困 【新智元导读】尽管LLM看似能够进行流畅推理和问题解答，但它们背后的思维链其实只是复杂的统计模式匹配，而非真正的推理能力。AI模型仅仅通过海量数据和经验法则来生成响应，而不是通过深刻的世界模型和逻辑推理来做决策。 我们离人类智能水平的AI还远吗？ 如果你问OpenAI、Anthropic、Google等顶尖AI公司的CEO，他们肯定是信心满满，认为就在眼前。 但现实是，越来越多的人认为，AI的思维方式跟人类完全不同。 研究者们发现，如今的AI模型在底层架构上就存在根本性的局限。 AI本质上是通过学习海量的经验规则，然后把这些规则套用到它们所接触到的信息上，进而模拟智能。 这与人类，甚至动物对世界的理解方式大不相同。 生物体会构建一个关于世界是如何运转的「世界模型」，这里面会包含因果关系，能让我们预测未来。 很多AI工程师会宣称，他们的模型也在其庞大的人工神经网络中构建出了类似的「世界模型」。 证据是这些模型能够写出流畅的文章，并能表现出明显的推理能力。 尤其是最近推理模型取得的进展，更加让人相信我们已经走在了通向AGI的正确道路上。 然而，近期的一些研究让我们可以从内部窥探一些模型的运行机制，结果让人怀疑我们是否真的在接近AGI。 「关于这些模型到底在干什么，以及人们用来描述它们的那些拟人化说法（比如『学习』、『理解』之类的），现在争议挺大的。」Santa Fe研究所研究AI的教授Melanie Mitchell说。 Melanie Mitchell，Santa Fe研究所教授 一堆经验法则 Mitchell认为，越来越多的研究表明，这些模型似乎发展出了海量的「经验法则」，而不是构建更高效的心理模型来理解情境，然后通过推理完成任务。 哈佛大学的AI研究员Keyon Vafa首次听到「一堆经验法则」这个提法时表示「感觉一下子点醒了我——这就是我们一直想描述的东西。」 Vafa的研究试图搞清楚：当AI被输入数百万条类似谷歌地图的逐步导航指令后，会构建出怎样的认知地图。他和团队以曼哈顿错综复杂的街道网络作为测试样本。 结果呢，AI画的看起来根本不像曼哈顿的街道地图。 仔细检查发现，AI竟然推演出各种离谱路线——比如横穿中央公园的直线，或者斜着连跨好几个街区。 但诡异的是，这个模型给出的分步导航指令在99%的情况下居然能用。 AI在接受了数百万条逐向导航指令的训练后，在它自己的「脑子」里勾勒出了一张曼哈顿地图，来自论文「Evaluating the World Model Implicit in a Generative Model」 Vafa解释说，虽然这张乱七八糟的地图能让司机崩溃，但AI本质上是从所有可能的起点出发，为各种路况学了一大堆独立的导航规则。 AI庞大的「脑容量」加上超强算力，让它能用人类根本想不到的野路子解决问题。 真会思考，还是死记硬背？ 有些研究表明，模型会为不同数字范围（比如200到210）专门学一套乘法规则。你觉得这种方法做数学不太靠谱？没错，你想对了。 现在的AI本质上是一堆复杂、拼凑的「奇葩机器」，充满了各种临时凑合的解决方案来应对我们的指令。 Vafa说，理解这一点能很好地解释为什么AI在面对稍稍超出其训练范围的任务时就会掉链子。 比如，当团队仅封锁虚拟曼哈顿1%的道路时，AI的绕行表现就直线暴跌。 Vafa表示，这体现了当今AI与人类的巨大差异。 一个人可能无法记住99%的导航路线，但他有足够的灵活性，来轻松绕过一点道路施工路段。 这也解释了为什么模型需要那么大：它们得记住一大堆经验法则，没法像人类一样把知识压缩成一个心理模型。 人类可能试几次就理解了，但AI需要学习海量的数据。 为了推导出那些零散的规则，AI得看到所有可能的单词、图像、棋盘位置等组合。而且为了训练得更好，它们得反复看这些组合无数次。 或许这也能解释：为什么不同公司的AI「思考」方式如出一辙，连性能表现都趋于接近——而这种性能，可能已经触顶了。 截至每年第二季度的各家模型最高智力分数 AGI未取得任何进展 今年3月，Anthropic 发布了一篇新论文「On the Biology of a Large Language Model」，以前所未有的方式揭示了这些AI模型内部的「想法」。 由此，我们不再需要通过分析外部行为来猜测，而是可以窥视LLM黑盒中发生的推理过程，并检查LLM在多大程度上可解释。 结果表明，这些模型根本没有像许多人认为的那样进行推理。 内部发生的事情看起来不像人类进行推理时所采取的步骤，而且，当模型告诉我们它们如何推理时，这完全是捏造的。这与我们观察到的它们内部正在做的事情并不相符。 所有LLM在AGI方面取得的所谓「进展」，实际上都归功于构建了规模极其庞大的统计模型，这些模型制造出了一种智能的假象。 每一次性能的提升并没有让它们变得更聪明；它只是让它们在输入机器的数据范围内，成为了更好的启发式预测器。 智能和大型统计模型之间的能力差异通常难以察觉，但它仍然是一个重要的本质区别，因为它将显著改变可实现的应用场景。 我们知道LLM的基础是统计模型，那么智能本身是否只是统计模式分析？ 确实如此，智能包含了从统计模式匹配中获得的能力，两者看似有重叠，但反过来却不成立。 统计模型没法完全复制智能的所有功能。即使在看似重叠的领域，统计模型的效率也低得离谱，还不靠谱。 统计模型就像信息的静态快照，基于现实的规则生成，但它不是现象本身，所以没法从基本原理创造新信息。 所谓模型的「涌现行为」，其实就是各种模式的组合。模型越大，找到的模式越多，组合出的模式也越多。归根结底，一切都是模式。 Anthropic等机构的研究进一步表明，LLM确实能通过统计分析得出正确答案，但它的推理方式跟智能推理完全不同。 这种本质上的差异，对LLM最终能实现的目标影响巨大。 如何检查LLM的「想法」？ Anthropic使用归因图谱工具检查了LLM用于执行简单数学加法的过程。 结果表明，这是一个复杂的启发式网络，而不是一个已定义和理解的加法算法。 LLM用来解决以下问题的过程：36+59 = 95 我们现在重现算式36+59=的归因图。「接近57的数相加」这一低精度特征，被用于查询「接近36的数与接近60的数相加」的查找表特征，而这个查找表特征又影响着「和接近92」这一特征。 这种低精度路径，补充了右侧的高精度模块化特征（「左操作数以9结尾」 影响 「加上一个以9结尾的数」，后者又影响 「以6结尾的数加上以9结尾的数」，最终影响 「和以5结尾」）。 这些特征组合在一起，最终给出了正确的和95。 这个过程代表了一系列启发式方法和记忆模式的查找表。因此，当要求LLM描述它用来解决计算的方法时，它会这样回答： 我将个位数相加 (6+9=15)，进位1，然后将十位数相加 (3+5+1=9)，结果为95。 但是，我们可以看到LLM根本没有做任何类似的事情。LLM提供的答案与内部过程不匹配。 它只是提供了与我们在训练数据中找到的答案模式相匹配的文本。 AI对推理的解释纯属虚构 Anthropic的Claude 3.7系统卡也得出结论，模型产生的思维链在描述构建输出的过程时并不可靠。 这些结果表明，模型利用了提示，但没有在思维链中明确说明，这表明CoT可能无法可靠地揭示模型的真实推理过程。 另一篇论文「Reasoning Models Don’t Always Say What They Think」进一步研究了思维链，并且还确定推理步骤并不代表模型的内部过程。 ……模型可以从人类文本的预训练或监督微调中学习表达他们的推理，这些人类文本阐明了人类的思维链。 另一方面，来自人类反馈的强化学习（RLHF）可能会激励模型从CoT中隐藏不良推理。 ……更令人担忧的是，我们发现模型有时会生成与其内部知识相矛盾的不可靠的CoT。 这些结果表明，思维链要么主要是在思维链训练中学习到的模式，要么是RLHF教会了模型如何迎合我们的期望。 但这两种情况都不能代表模型实际在内部做什么。 如果「思考」过程的思维链不是源自该过程本身，那么这一切都是100%的幻觉。 它看似符合推理步骤，但这只是因为它匹配了我们期待的模式，而不是因为它能真正理解或感知自己的行为。 这些机器其实就像「制造幻觉」的装置，靠着复杂的模式匹配技巧来给出正确答案。 换句话说就是，思维链不能代表推理步骤。 AI智能体的作用有限 AI智能体被认为是解决许多场景中幻觉问题的一种办法。 比如，如果LLM不擅长数学，它可以直接用工具来搞定。 但事情没那么简单。 Transluce的另一项调查发现，LLM有时候会「编造」自己使用了工具。 也就是说，它们会说自己用了工具，但其实根本没用，而且越新的模型在这方面表现越差。 在OpenAI的o3模型预发布测试期间，我们发现o3经常捏造它为满足用户请求而采取的操作，并在用户质问时详细地为这些捏造辩解。 ……o系列模型（o3、o1和o3-mini）比GPT系列模型（GPT-4.1和GPT-4o）更频繁地错误声称使用代码工具。 ……o3声称通过在编码环境中运行Python代码来满足用户的请求。鉴于o3无法访问代码工具，因此所有此类操作都是由模型捏造的。 当用户追问其虚构的代码执行时，该模型会死不承认，并为其不准确的代码输出提供借口…… 如果LLM产生幻觉，那么整个工具流程基本上都被污染了。只要LLM是信息处理流程的一部分，这个问题就无法解决。 它可以在任何步骤中产生幻觉。这包括不运行工具、运行不应运行的工具、捏造工具的参数或虚构工具的结果。 LLM不可能成为可靠自动化的基础。 现在每天都有数十篇关于LLM架构的论文发表，对所有可能的问题提出改进方案和解决方案。 似乎每个问题都已经有了解决方案，而所有这些研究成果被整合到模型中只是时间问题。 然而，这些架构的每一个「调整」都是孤立地进行研究的。 可以将这些大型统计模型想象成一个拥有大量全局变量的庞大代码库。 从本质上讲，对模型的许多这些「改进」可能会在某种程度上互不兼容，因为它们会引入副作用，从而削弱模型在其他领域的表现。 AGI遥遥无期，LLM不过是「一根筋」 这些模型只不过是统计模型。 它们无法判断什么是对，什么是错。只能通过启发式方法来判断什么可能是对的，什么可能是错的。因此，无法通过推理来构建世界的客观规律。 在追求类人推理机器的道路上，我们已经多次犯错。我们现在错了，而且可能还会再错。 人类的推理远比统计模型复杂得多。 我们每次都错了！ ——Yann Lecun 自动播放 这就是为什么AI需要海量的例子才能提高其在任何任务上的能力。 AI的任何成就都只是基于历史数据的总结。没有推理能力，就必须不断地进行训练才能保持相关性。 有些人会说：「但是看看所有这些强大的能力，难道它不是在推动我们更接近AGI吗？」 不，它正在通过不同的方式实现目标。 这种区别很重要，因为徒有智能表象，而缺乏真正理解的系统，总是会遭受不可预测的失败，这使得它们不适合用于可信赖的系统。 毫无疑问，大规模扩展统计模型所能做的事情令人印象深刻，它们也有其用途。 高级的模式匹配本质上有点像算法，但它还是靠统计数据堆出来的算法，只能处理训练数据里的关联，永远没法在专门的训练集和测试基准之外表现得特别优秀。 这意味着LLM将继续改进基准测量和其他抽样测试，与此同时，「AGI已经到来」的说法会越来越多。 但问题是，这些测试根本反映不了AI在现实中的真实水平。 当LLM实际上并不像我们以为的那样「理解」世界时，现实环境对它来说，到处都是坑——稍不留神，它就会犯错。 我们可以继续扩大它们的规模，而且我们也会这样做，但这非常低效。 与此同时，人脑以12 ~ 20瓦的功率运行，但在产生新颖的语义数据方面，仍然没有AI可以与之竞争。 所有当前的架构都只是蛮力模式匹配。 如果我们走在通往智能的道路上，那么训练数据量和功率需求都应该减少，而不是增加。 功耗和数据需求与能力的比率可能是一个更有价值的启发式方法，可以用来确定我们是否正在走向真正的智能。 参考资料： https://www.mindprison.cc/p/no-progress-toward-agi-llm-braindead-unreliable https://www.wsj.com/tech/ai/how-ai-thinks-356969f8

IT之家 4 月 28 日消息，马来西亚一座道观推出了号称是全球首个的“人工智能妈祖”，该神像能够与信众互动并解答他们的疑惑。 据IT之家了解，该“人工智能妈祖”位于马来西亚南部柔佛州的天后宫，身着中国传统服饰，信众们被邀请向人工智能妈祖祈求祝福，让她解读他们在寺庙抽到的签，并解答他们的疑惑。 据介绍，这个 AI 妈祖由马来西亚科技公司 Aimazin 开发，该公司还提供人工智能克隆服务。在演示视频中，公司创始人申功向 AI 妈祖询问是否能获得意外之财，AI 妈祖以温和的声音回答，建议他待在家中会更有好运。一位网红则向 AI 妈祖倾诉自己晚上睡不着觉，AI 妈祖亲切地称她为“我的孩子”，并建议她睡前喝点热水。 AI 妈祖发布于妈祖 1065 岁诞辰前，今年的诞辰为 4 月 20 日。妈祖原名林默，出生于公元 960 年，是中国福建省莆田市湄洲岛的一名凡人。相传她因在海上救援遇险船只时不幸身亡，之后升天成为保佑航海者的全能守护神。妈祖信仰在全球华人社区中广泛流传，尤其是在马来西亚、新加坡和印度尼西亚等东南亚国家。 为了让更多人能够感受到妈祖的祝福，湄洲岛的妈祖雕像有时会乘坐火车和飞机前往其他城市甚至海外。妈祖还拥有自己的身份证和编号，方便其“出行”。在福建的一些警局，甚至以妈祖的名义设立了调解室，用于解决纠纷，因为信徒们不敢在她面前撒谎。 值得一提的是，曾在 2012 年电视剧《妈祖》中饰演妈祖的中国女演员刘涛，也被一些人视为妈祖的化身，甚至有人将她的照片供奉在家。今年妈祖诞辰期间，刘涛被莆田市授予妈祖文化全球推广大使的荣誉。

编译 | 江宇 编辑 | 漠影 ​机器人前瞻4月28日消息，据彭博社引述知情人士称，中国扫地机器人制造商北京石头科技（Roborock）​正考虑今年在香港二次上市，筹资规模最高达5亿美元。 相关计划仍处于早期，也还未确定承销商。 据官网显示，石头科技成立于2014年，获小米集团投资，并于2020年2月在上交所科创板挂牌上市，主要从事智能扫地机器人等智能清洁产品的设计、研发、生产和销售。​ 根据石头科技2024年年度财报，其营收近120亿元，同比增长38.03%；归属于母公司股东的净利润约20亿元人民币，同比降低3.64%； 智能扫地机器人单类销售量达344万台，其他智能家电产品销售量达73万台，产品销往全球170多个国家和地区，海外市场收入已超过国内市场。 目前，石头科技在职员工数为2560人，已在美国、英国、日本、荷兰、波兰、德国、韩国、加拿大等地设立了海外公司。 截至2024年12月31日，石头科技普通股股东总数为19,051户。石头科技的创始人兼董事长昌敬，其持股比例为21.03%，是石头科技的第一大股东。该公司天使投资人兼创始合伙人丁迪为第二大股东，持股比例为4.77%。 ▲前十名无限售条件股东持股情况（有四位已大幅减持），图片来源于财报。 ​4月初，石头科技其股价随大市下跌，后因美国总统特朗普公布关税计划，年内迄今跌幅达14%。 ▲自2020年在科创板上市以来，石头科技的股价走势。 同期，香港恒生指数上涨近10%，上证综和指数下跌约2%。市场分析认为，港股相对活跃的环境或为石头科技赴港二次上市提供有利条件。 毕马威（KPMG）预测，2025年中国内地企业赴港二次上市募资总额或达150亿美元。​其中，电池制造商宁德时代的IPO最受市场关注。去年9月，美的集团在港募资46亿美元，创2021年以来港股最大IPO。 目前，石头科技尚未港股上市传闻，具体上市时间及规模仍存变数。

作者 | 程茜 编辑 | 漠影 大模型竞争格局生变：底层技术优势不再是决胜关键，围绕MCP协议与超级Agent生态的构建能力正成为释放应用价值的核心竞技场。 就在上周五的Create 2025百度AI开发者大会上，百度智能云千帆大模型平台亮出了自己的最新打法：集成百度自研、第三方等上百个业界知名模型，提供全面的模型定制、精调工具链，上线企业级Agent开发工具链、全面拥抱MCP协议。 百度智能云已经围绕模型服务、模型开发、应用开发，打造出覆盖大模型深入企业应用全生命周期的开发平台。百度创始人、董事长兼CEO李彦宏一语道破当下AI发展的关键走向：“模型会有很多，但真正统治这个世界的是应用，应用才是王者。” 在AI技术狂飙突进的当下，MCP协议与超级Agent的崛起正掀起一场颠覆性的生产力革命。MCP作为AI世界的 “通用插头”，打破了模型与外部工具的连接壁垒，而超级Agent凭借强大的自主决策和任务执行能力，借助MCP整合多元资源，将AI应用效能推向新高度。 大模型竞争进入深水区，比拼重心从AI的“智力上限”转向应用的“需求适配”，一场关乎生存与淘汰的生产力革命正在上演。 一、一站式智能基础设施布局，打通大模型应用“最后一公里” 智能体生态进入高速扩张期，其背后为企业构建应用带来的挑战也愈发多元。但企业的核心需求一脉相承：“精准适配”与“稳健落地”。 其需满足垂直领域的精细化需求、通过多元工具组合，实现功能集成与效率优化。模型部署的计算性能、应用开发的稳定性与可扩展性、数据安全保障，成为贯穿全流程的硬性指标，直接影响应用落地的实际效果与长期价值。 这些环节紧密关联、缺一不可，千帆大模型平台在其中扮演的角色就是提供全链路能力为企业赋能，并在精准锚定企业需求的同时为企业加速、简化复杂流程。 正如百度集团执行副总裁、百度智能云事业群总裁沈抖所说：“百度智能云一直在做的，就是打造一套智能基础设施，最大限度地降低客户、伙伴的试错成本，让创新更容易。” 此次，百度智能云打造的智能基础设施实现了从算力、模型到应用的系统级能力升级，并已经在多个企业场景稳定运行。 纵观大模型行业，企业对场景化应用开发的探索，正与拥有全栈技术支撑的大模型平台联动，构成驱动应用生态繁荣的核心双引擎，毫无疑问，推动好用的应用扎根企业核心业务场景，已然成为这场技术角逐的胜负分水岭。 二、模型侧：精准定制、高效开发，解锁企业专属引擎 对企业而言，模型性能优劣直接映射为应用体验的好坏，成为影响用户留存与业务价值释放的关键变量。这也就是沈抖为什么说“模型效果直接决定应用体验”。 在模型层，千帆大模型平台瞄准了模型调用和开发这两件事。 模型调用就是让企业有足够多的模型可选，千帆大模型平台已经集成超100个模型，包含最新发布的文心大模型4.5 Turbo和深度思考模型X1 Turbo等百度自研文心系列模型，以及DeepSeek、Llama、通义千问、生数科技Vidu等第三方语言、多模态模型。 模型开发针对的就是企业对于模型需求从“通用适配”到“专属定制”的过程。大模型落地进程中，通用模型已难以满足企业差异化需求，定制专精模型的市场需求持续攀升，成为智能化转型新刚需。 千帆大模型平台提供的全栈工具就给予了企业开箱即用的模型定制能力。具体来看，从数据管理、模型精调、模型评估优化到预测服务部署等，千帆大模型平台以一体化工具链贯穿模型开发全流程，可以支持对深度思考、多模态等各类模型的定制和精调。 具体到不同行业，招聘实际上是一个十分典型的场景，其需要满足高实时性、多模态处理、高并发稳定性、低成本等，现有的行业深度思考模型虽然一定程度上能提升其服务效率与质量，但实际运行会使得推理延迟、成本高的问题凸显。 因此，国内头部招聘平台智联招聘在感知到通用深度思考模型难以满足高并发场景下用户需求后，基于千帆大模型平台工具链进行了模型蒸馏，实现了模型性能不变，成本降低至原来的1/3的效果。 其以千亿参数DeepSeek-R1作为“教师模型”、百亿参数ERNIE Speed作为“学生模型”，通过对DeepSeek-R1进行蒸馏得到数据集，然后基于该数据集精调学生模型。 2025年大模型迭代步入“快车道”，面对模型更新周期大幅缩短，行业对应用价值是否会被快速迭代浪潮稀释的疑虑日益加深。 以智联招聘为代表的实践案例恰好解答了当下产业中的一大疑虑：优质工具就像精准咬合的“适配齿轮”，能将瞬息万变的技术与企业需求紧密衔接，在业务与技术的深度碰撞中，让应用价值持续沉淀。 就像李彦宏强调的那样“只要找对场景、选对基础模型、会调模型，做出来的应用就不会过时”。 三、应用侧：加速Agent生态繁荣，企业级AI协作新范式 模型层虽构筑起强大的能力底座，但距离其真正高效执行任务仍有进阶空间。被认为是大模型应用落地最佳载体的Agent生态布局，成为弥合大模型能力与企业业务的关键。 千帆大模型平台于2023年9月就发布了Agent框架，2024年9月升级企业级Agent，今年3月，率先在国内实现对MCP协议的全生态兼容。时至今日，其集成的Agent相关能力愈发完善。 如今，Agent在实际应用中需要为企业进行定制的需求增加。 这是因为Agent需要结合企业私域数据、企业知识库，基于行业经验以及对业务场景的个性化理解去执行任务；为了Agent遵循企业规范，需要企业标准SOP（标准作业流程）定制化训练；Agent需要跨平台、跨工具调用能力，整合各类资源与技术组件；最后是安全稳定，使Agent实现全流程可追溯与动态调控。 而这些，都可以在千帆大模型平台上迎刃而解，此次千帆大模型平台再次升级了自家的装备库：智能体Pro、企业级MCP服务。 百度智能云应用平台部总经理朱广翔将智能体Pro比作最强图书管理员、资深研究员和电脑极客。其既能自主拆解问题、推理、查找资料、总结反思，直到给出满意答案，还能解决数据分析、图表绘制、撰写报告的全方位调研任务，甚至模拟人玩电脑或者在企业端操作业务系统，真正实现全栈自主与智能化。 智能体Pro已经落地污水宝中的污水处理项目信息聚合平台之中，为其定制的Agent既需要检索分散、区域性强的中小型项目，还要精准对接工程单位和招标信息。 基于千帆大模型平台中的一系列工具，企业可以输入指令关联知识库，然后快速生成定制Agent。实际操作过程中，这一Agent可以在企业内部知识库中查找历史招投标数据，然后对百万项目进行多轮检索，再基于互联网公开信息补充生成完整报告，报告中还包含可溯源的链接。 MCP作为时下最火爆的协议之一，其实现了统一工具接口和降低开发门槛。千帆大模型平台也成为国内最早全面拥抱MCP协议的平台之一，此次其推出企业级MCP服务，并接入超过1000个MCP servers。开发者可以基于千帆大模型平台提供的工具链自主开发MCP servers，并一键发布到千帆MCP广场。 这种低门槛、高效率的开发模式，正全面激活Agent生态爆发。 结语：一站式赋能破局，激活大模型应用价值 百度智能云千帆大模型平台这样一站式赋能的平台，正成为当下大模型价值爆发的底座，全方位承载企业智能化转型需求。至今，千帆平台覆盖的客户已经超过40万家，在央企渗透率超过60%，精调模型超过4.5 万个，开发应用超100万个。海量的行业落地实践持续反哺平台迭代，使得其形成了“应用实践、技术优化、能力升级”的正向循环。 与此同时，智能超参数的数据显示，今年第一季度，百度智能云实现了大模型中标项目数量和中标金额上的双第一。这些都证明，从模型调用、开发到应用开发一应俱全，并结合“资源+工具+场景”全套服务的千帆大模型平台，已经在降低企业开发成本、简化复杂流程上突围。 大模型应用潮涌起，我们已经预见伴随着MCP生态和超级Agent的繁荣，大模型的技术红利真正转化为企业降本增效、创新增长的实际价值。这场革命也催生了新的机遇，唯有拥抱变化、主动转型，方能在AI重塑的商业格局中占据一席之地。

我第一次见到能够向后旋转 180°的座椅，是在 2023 年广州车展上。 当时，上汽大通推出的 MPV 大家 7 搭载了这一配置，不过由于这辆车的热度有限，旋转座椅这一亮点也逐渐被大家遗忘。直到 2024 年下半年，极氪 MIX 的爆火，才让旋转座椅走进大众视野。 在刚刚过去的上海车展上，理想 MEGA Home 家庭特别版也带着旋转座椅入场。与此同时，理想汽车通过各大官方渠道，向广大用户展示了旋转座椅在家用场景中的更多可能。 在这个过程中，受益最大的可能就是今天发布的领克 900 了，因为它也配备了旋转座椅。 兄弟我正愁如何教育用户呢！感谢友商的助力！ 今晚，领克正式发布了他们的首款大六座 SUV 领克 900，在 28.99 万元的限时售价公布时，现场响起了如雷般的掌声。 旋转座椅+天地尾门，领克的新「组合技」 今年 1 月，领克副总经理穆军在社交媒体上发了一张领克 900 的侧颜照，并配文： 我常常想，如果人生是旷野的话，那么领克所做的就是去不断拓宽边界，发现生活的更多可能。 这段话初看之下似乎显得有些「形而上学」，但我们依然能够从中提炼出一些关于新车的核心要点——即「生活的更多可能」。 由于当时领克 900 还没有正式发布，董车会猜想，这辆 SUV 大概率会是一辆更注重家庭用途的车型，而且领克很有可能从使用场景出发，带来了一些别家少有的创新体验。 现在我们知道了，其中一大「创新体验」就是旋转座椅。 领克 900 是全球首款配备双 180° 电动旋转座椅的 SUV 车型，其二排座椅可以向两侧旋转 90°，又或者是向后旋转 180°，来适配不同的使用场景。 例如，朝外旋转方便奶爸们安装儿童安全座椅；搭配标配的双侧电动踏板方便老人上下车。 为了给这两张座椅提供最大灵活度，领克为 900 带来了同级别中最长的二排滑轨，达 1050mm，座椅滑移行程达 550mm，重新设计的前排电池包和油箱布局，也为 900 带来了高达 1.3m 的开阔空间。 据极氪科技集团副总裁林杰介绍，不只是座椅的旋转，领克在后门上还下了大功夫：电吸门+4 段式限位器，后门开度接近 90°，能够更好地方便家人进出。 「我们就是要为家人开最大的门。」林杰说， 不仅如此，领克 900 还将大六座 SUV 的三排空间提升到了一个新高度，号称「身高一米九也有伸腿自由」。三排座椅滑动行程为 125mm，支持最大 155° 的靠背调节，甚至还配备「老板键」和一键便利下车（二排座椅往前收折）。 舒适性配置上，领克对六张座椅几乎是一视同仁，全部标配云感舒压座椅，支持热石按摩，即便是三排座椅的乘客，也能享受厚实的「大沙发」。 林杰说，老人和小孩坐都舒适，他管这叫「三岁到百岁都喜欢」。 领克对于座舱的创新不止空间，抬头就能看到一块 30 英寸的 6K 悬浮屏（入门版需选配），更大的尺寸为三排带来了更好的观影体验，且支持分屏操作和手势控制。 前排也用上了同一块娱乐屏幕，中控屏和副驾屏之间不再有隔断，副仪表台上也保留了一定的物理按钮，便于操作。 领克还使用包括 8 个头枕扬声器（前两排四个座位）在内的共计 31 扬声器，组成了一套峰值功率 2640W 的音响系统，支持杜比全景声，同时联合 QQ 音乐等平台推出了 96kHz 无损音源，追求音质的发烧友可以尝试一下不插 U 盘了。 可以发现，或许是入局较晚的缘故，虽然是第一次做大六座车型，但领克 900 并没有走什么弯路。 比如说，领克没有盲目选择所谓的「航空座椅」，而是配备了更适合家用的活动扶手；标配双小桌板、手机槽位、冷热冰箱、三排的音响和空调出风口，领克也有注意到。这些，都是近两年经过市场验证过的「标准答案」。 但如果只有这些，领克 900 和市场上那一堆六座家用 SUV 有什么区别？穆军口中的「生活的更多可能」，又在哪里？ 值得庆幸的是，领克 900 并不是一辆套着「领克壳子」的理想 L9，更灵活的三排空间，以及二排座椅的的巧思，都体现了领克对于「生活」的一些思考，就连它的尾门，也换成了成本更高，但置物更加便利，使用场景也更多的天地尾门。 林杰向我们介绍称，这实际上是自主品牌第一个天地尾门，能够承重 300kg，把六座车变成「外挂八座车」没有任何问题。 做天地门其实特别费时又费力，为什么我们还要坚持做？很简单，领克 900 车长 5.24 米，停车入库以后，车位往往都会离墙很近，常规的后备箱很难打开。 另外，900 还可选装收缩电动拖车钩，拖挂承载重量 2 吨，在预售订单里，有超过 10% 的用户选择了这一配置。 驾控和安全，是领克的根本 在市场上现有的一些大型新能源 SUV，它的智能化的表现是十分吸睛的，但驾控不够跟手，悬架也比较软，有的时候就像开船。 极氪科技集团副总裁林杰认为，900 最大的特点，就是解决了家用需求的同时，还能提供上乘的驾驶感受，对得起车头的领克徽标。 在领克 900 这辆车上，我们能明显感受到，即便是造家用 SUV，领克也依然保持着它一贯的坚持和追求。 领克 900 基于 SPA Evo 架构打造，配备同级唯一的闭式双腔空悬，在过滤颠簸和支撑方面，拥有更宽的调整范围。在转向方面，900 还用上了更精准、响应更快的 RPS 转向机。 从日常驾驶的角度来看，领克也为 900 加入了一些大车该有的配置——后轮转向。 900 2.0T 探索版拥有 10° 的后轮转向，这也表明，SPA Evo 的后悬挂很有可能从 SPA 的 H-Arm 搭配整体式衬套的设计，换成了操控性能更优的 5 连杆。 同时，SPA Evo 继续向智能化进化，搭载领克 Super AI 数字底盘，标配数字魔毯等功能，空气悬架的最大调节行程为 105mm，可配合车辆的感知系统实现毫秒级的软硬调节；探索版还支持窄路蟹行、华尔兹掉头，最小转弯半径小于 5 米。 动力上，领克 900 分成了三个版本： 入门款用的是 1.5T 发动机+前后双电机，往上就是 2.0T 发动机+前后双电机。 要注意的是，两个版本的电机功率一致，零百加速都在 4 秒级，换用 2.0T 主要是为了满足长时间高功率的输出工况。 还有一个顶配用的是 2.0T+三电机（后轴两台轮边电机），综合功率达到 884 马力，零百加速 4.3 秒，最高车速 240km/h，百公里刹停距离 33.95 米。 另外，无论是哪个动力版本，都配置了 3 档 DHT，即使是在馈电状态，动力也依旧不会有太大衰减。 除了空间和动力，安全也是领克在发布会中提到的重点。 在极氪科技集团 CEO 安聪慧演讲的部分，他讲到，SPA Evo 架构在对结构优化的同时，延续了「丢轮保命」绝技和前纵梁 W 折弯的吸能技术；重新设计的五横六纵车身结构为电池提供了「超强防护」。 不仅如此，900 还成为了行业首个做到乘员舱侧面百分百覆盖热成型钢的车型，尾部则用上了热成型纵梁和高强度钢板，就连三排座椅靠背之内，也增加了钢板。 车尾的重重防护，让 900 成功通过了中保研 100km/h 75% 偏置后碰测试。 主动安全方面，领克 900 的 2.0T 车型配备了基于英伟达 Thor 平台的千里浩瀚智驾 H7 方案，虽然 1.5T 车型用的是 Orin-X，但无论是入门还是顶配，都采用了「视觉+激光雷达」的方案。得益于此，AEB 的介入最高速度来到了 130km/h。 空间+驾控+安全，领克作为家用 SUV 市场的后来者，非常清楚自己该如何赢下这场牌局。 不让用户做选择题 回顾过去，领克凭借 CMA 和 SPA 架构，在性能操控和安全方面达到了领先行业的高度，领克 09 确也称得上是中大型新能源 SUV 中最安全、最好开的大车。但显然，领克的那一次尝试并没有获得销量上的成功。 从领克 09 用户的实际反馈来看，领克 09 的「安全」和「驾控」得到了他们的高度认可，但是空间确实做得美中不足。 「我们意识到，空间对于购买大车的用户来说十分重要」，林杰曾在采访中对董车会说，「领克之所以在今天推出基于 SPA Evo 架构打造的领克 900，就是为了让用户不再做选择题。」 在领克 900 这辆车上，我们看到了 Ultra 版和探索版标配的后排娱乐屏和 21 英寸轮毂，看到了全系标配的电动踏板、天地门、旋转座椅；为了打消部分用户对于车头外屏的碎屏顾虑，领克甚至还专门推出了「免费碎屏险」。 所有的这些，都是为了让用户不再做选择题。

文｜《财经》特约撰稿人 顾翎羽 记者 刘以秦 编辑｜刘以秦 《财经》从多个独立信源处获悉，今年一季度，腾讯向字节跳动购买了价值约20亿元的GPU（图形处理器）算力资源，这批资源以英伟达H20卡和服务器为主，腾讯元宝目前的更新主要使用来自字节的卡。除了腾讯，一位知情人士称，阿里也在今年一季度DeepSeek爆红之后，向字节跳动下了GPU订单。 多位接近字节跳动人士告诉《财经》，字节跳动在去年囤积了大约10万个GPU模组。一位服务器厂商人士告诉《财经》，据其估算，这批GPU资源总价值在1000亿元左右。多位字节跳动人士告诉《财经》，字节跳动采买的GPU资源主要为自家大模型和云各项业务自用，其中只有不到十分之一，也就是约几十亿元的资源对外售卖。由于目前算力市场供不应求，卖卡已经成为火山引擎重要的增量营收来源之一。 字节相关负责人回复《财经》称，以上为不实信息。 据公开信息，2024年，微软拥有75万—90万块等效H100，谷歌有100万—150万块，Meta有55万—65万块。前述字节人士称，目前字节有约100万张卡，算力资源规模已经跻身世界第一梯队。 字节跳动、腾讯和阿里被认为是中国拥有GPU资源最多的三家互联网公司。前述知情人士告诉《财经》，字节的高管一度叫停过对外出售算力资源的生意，但是由于管理层对业务部分设置了相对较高的收入业绩要求，最终交易得以进行，但整体规模缩小了。另有字节跳动人士告诉《财经》，去年底，他们一度担心公司囤积了太多的GPU算力资源“用不完怎么办”，但是没有想到DeepSeek带来了激增的算力需求，“一开始我们还主要卖H20，现在只要是性能不要太差的卡，都有人来抢”。 今年以来，DeepSeek的出现让互联网大厂看到了AI应用规模化的可能，也重燃了各家大厂对算力资源的渴求。业务的实际需要，加上英伟达随时有可能被加码的出口管制，让一季度出现了各家公司抢购英伟达H20的局面。H20是英伟达在2023年底针对中国市场推出的一款AI加速卡，也是此前中国买家能在合法渠道上买到的用于大模型训练和推理的最先进的英伟达芯片。 据媒体报道，2024年一季度，包括字节跳动、阿里巴巴和腾讯在内的中国企业已下单至少160亿美元的英伟达H20芯片。 今年2月，《财经》曾独家报道，腾讯向英伟达采购一批订单金额约合几十亿元量级的芯片，以H20为主。业内人士分析，腾讯加大算力投资，是为了提升C端的使用体验，腾讯旗下应用的用户数量庞大，如果频繁出现卡顿或“服务器繁忙”，会直接导致用户流失。 今年4月15日，英伟达中国市场“特供”的芯片H20也已经被美国政府列入了出口管制，必须要有许可证才可出口。 责编 | 要琢

凤凰网科技讯 4月28日，中兴通讯在第八届数字中国建设峰会期间发布AI家庭“四大件”战略体系，正式推出问天旗舰路由器、FTTR全光智慧屏、全球首款二合一云笔电及5G自由屏等创新产品，构建覆盖家庭连接、算力、交互、服务的完整生态链。 中兴通讯通过“网算屏体”四维融合打破传统智慧家庭产品边界，其问天旗舰路由器搭载自研四振子全向增益天线，实现双2.5G网口叠加与Wi-Fi 7双频协同，实测穿墙衰减降低40%。FTTR全光智慧屏创新集成NAS存储与AI算力，在实现10英寸便携管控的同时，通过动态身份识别实现“千人千网”智能分配，家庭存储扩容至8TB并支持危险场景实时预警。 全球首款二合一云笔电采用14英寸触控屏与全金属机身设计，云端本地双系统无缝切换，实测文档加载速度较传统设备提升3倍。5G自由屏突破27英寸屏幕物理限制，通过万向轮静音移动与多形态显示，实现家庭办公场景切换响应时间缩短至0.8秒，户外网络延迟控制在50ms以内。 中兴通讯智慧家庭业务负责人透露，AI家庭机器人已进入量产前测试阶段，搭载多模态交互引擎，支持家庭成员行为模式学习与主动服务响应，在儿童看护场景中实现跌倒识别准确率达98.7%。端云协同大模型部署方案通过本地化数据处理，将家庭隐私信息存储风险降低76%。 据现场演示数据显示，AI业务识别系统可自动识别18类家庭场景流量特征，在4K视频会议场景下网络抖动值稳定在5ms以内。中兴通讯同步宣布开放AI家庭生态平台，首批接入智能家居品牌已达37家，计划年内实现跨品牌设备协同率提升至90%。

凤凰网科技讯（作者/于雷）4月28日，努比亚今日在2025年AI双旗舰新品发布会上正式推出了Z70S Ultra摄影师版，该机型延续了品牌在手机摄影领域的创新理念，主打第五代35mm定制光学系统。努比亚曾是业内首家推出35mm定制光学的手机品牌，如今这一理念已成为行业共识，多家厂商也开始在旗舰机型上采用类似规格。Z70S Ultra摄影师版售价4599元起。 Z70S Ultra摄影师版搭载了“Neo Master大师光眸”，配备5.84mm有效通光孔径，与豪威科技共同定制了“光影大师990”旗舰传感器。据豪威集团高级主任项目经理金旭升介绍，该传感器拥有5000万像素，采用1/1.3英寸光学格式和1.2微米像素尺寸，并引入了水平/垂直四相位检测自动对焦技术及DCG™双转换增益HDR技术，提供更快速准确的对焦体验和更广的动态范围。 据实际拍摄对比，得益于35mm光学系统的加持，努比亚Z70S Ultra摄影师版可达到“超越不止一英寸”的清晰画质。该机还新增了霞光掠影拍摄模式，并引入多种经典胶片色彩，包括清新自然的FJ200、温暖浓郁的KD200和真实生动的GRCC等。 值得注意的是，努比亚此次还为Z70S Ultra摄影师版提供了专业摄影套装，售价899元起。该套装具有复古外观与机械操作手感，支持磁吸功能，提供1/4螺纹接口可转接三脚架，T卡口镜头转接口可搭配不同拓展外设镜头，以及67mm滤镜转接环、冷靴接口等丰富拓展接口。 在外观设计上，Z70S Ultra摄影师版致敬经典传奇相机，后摄模组镜片采用独家真空镀双色膜层多级纹理工艺，后盖则使用双重立体微蚀刻工艺，将皮革纹理与玻璃材质融为一体。机身厚度为8.6mm，提供“暮影”和“熔金”两种配色选择。 屏幕方面，Z70S Ultra摄影师版配备了第七代真全面无孔屏，采用最新屏下摄像技术和第二代龙犀玻璃。据介绍，该技术在预览清晰度、复杂光线场景和视频通话效果方面均有显著提升。 性能方面，该机搭载骁龙8至尊版处理器、增强版LPDDR5X和UFS4.0存储，运行星云AI OS系统。AI功能方面，“超级小星”与DeepSeek再次深度融合，支持语音对话、联网搜索和耳机唤醒等功能，并新增了AI视觉技术带来的“万能问屏”功能。通过星云引擎智能调用多种专家大模型，包括星云大模型、豆包大模型和DeepSeek等，用户只需说出需求，手机便可自动选择最合适的专家来解决问题。 电池容量达到了6600毫安时，采用第三代南海电池技术，能量密度比高达831瓦时每升，官方称日常综合续航能力可达40小时。据介绍，该机在零下20度的超低温环境中，也能连续刷短视频达16小时。 努比亚还推出品牌首款平板产品——努比亚平板Pro，正式进军平板市场。这款定位为“强心真爱实力派”的平板，搭载第三代骁龙8旗舰处理器，安兔兔跑分突破230万分。 努比亚平板Pro配备2.8K超清分辨率的144Hz高刷真彩屏，搭配四扬声器和四颗Smart PA的立体声场设计，为用户带来沉浸式观影体验。同时，六重散热结界技术确保即使在长时间重度游戏状态下，性能也能保持稳定，帧率曲线几乎无波动。 在续航方面，平板内置10100毫安时超大电池，最长可实现50天超长待机，解决了传统平板电量焦虑问题。平板重量控制在523克，平衡了便携性与使用体验。 软件层面，努比亚平板Pro搭载AI Together混合AI专家大模型，提供AI文档助手、一键消除人物等多项实用功能，同时支持手机应用流转、一拖互传、PC副屏等多端协作特性，进一步提升了生产力表现。 努比亚还为平板推出了售价499元的全功能磁吸键盘，采用PC键位设计，支持0-160度无极自由视角，1.3mm键程提供舒适的打字体验。 官方宣布努比亚平板Pro定价2799元，国补价格为2379.15元起，于4月28日开启预售，5月6日上午10点正式开售。

距离苹果初代 iPhone 发布（2007 年 1 月 9 日），已经过去了 18 年之久，时光荏苒，iPhone 即将迎来 20 岁生日。 不出意外的话，在 iPhone 20 周年之际，苹果会安排纪念款机型，如同当时的十周年之作 iPhone X。 正是从本月开始，关于 iPhone 20 周年纪念版的消息开始流传，知情人士透露苹果正在准备一款“真正的大改款”机型。 并且届时将在“20 岁生日”登场的，很可能不只有一部 iPhone。 具体的情况，IT之家小编接下来就向各位详细说说。 一、iPhone XX？ 4 月 6 日，马克・古尔曼在最新一期《Power On》时事通讯中透露，iPhone 手机“真正的大改款”将在该系列“20 岁生日”时登场。 按照他的说法，苹果计划推出一款折叠屏手机，除此之外还会同步推出一款大变样的新款 iPhone Pro 机型 —— 该机将采用玻璃材质，借此为 iPhone 里程碑式的一年注入更多惊喜。 而就在昨天（4 月 27 日），古尔曼再度发文，声称苹果正在开发 2027 年的两款 20 周年纪念版 iPhone。 机型还是之前提及的两款：折叠屏 iPhone 和以玻璃为中心的 Pro 版。 但这一次，他又提到 20 周年纪念版 iPhone“极其复杂”，因为需要新的零件和生产技术，因此价格可能会显著提高。 尽管两次爆料并未提及 iPhone 20 周年纪念版的实质性信息，但不妨碍咱们猜想一番。 关于命名，iPhone 的 20 周年是在 2027 年，按照当下苹果每年递增数字的逻辑，届时的 Pro 机型应当以“iPhone 19 Pro”为名。 但是，毕竟是 20 周年纪念版机型，命名不一定会遵守规则。 比如当年的 iPhone X，就是用罗马数字“X”来替代“10”，所以没准儿会叫“iPhone XX”，或者是另取新名来纪念特殊节点。 以及虽说古尔曼未着墨于更多详细信息，但IT之家小编还是捕捉到了一个重点 —— 以玻璃材质为中心。 乔纳森・伊夫这个名字，想必家友们不会陌生，曾是原苹果公司首席设计官。 他曾经的梦想，就是将 iPhone 打造成“一块完整的玻璃”，正面完全由显示屏覆盖，看不到任何边框，屏幕能够无缝延伸至手机侧面，营造出浑然一体的视觉效果。 其实早在 2014 年，苹果就申请过一个专利，描述了一款机身全部由玻璃打造的手机。 可惜 11 年时间已过，专利并还有成为现实。 不过结合爆料来看，诚然伊夫早已离职，但苹果仍在朝着他构想的“一块玻璃”努力，或许有望在 iPhone 20 周年纪念版中呈现。 二、iPhone Fold？ 除了上述这款“玻璃 iPhone”，古尔曼也提到了苹果首款折叠屏 iPhone 也会成为 20 周年新品的一份子。 关于苹果在打造折叠屏 iPhone，已经不是啥秘密了，相关爆料和专利图层出不穷，原本种种迹象表明该机最早将于 2026 年发布。 不同于安卓阵营的几乎全员跟进并迭代多次，苹果在开发折叠屏的节奏上要慢很多。 说起折叠屏 iPhone，目前已基本能确认是一款大折叠屏产品，并且会采用定制比例的屏幕，有别于市面上的产品。 据微博博主透露，折叠屏 iPhone 的外屏尺寸为 5.49 英寸，内屏则是 7.76 英寸。 其中，外屏会采用挖孔方案，内屏在测试屏下摄像头，大概率不带 3D 人脸组件。 在之前的推文中，IT之家小编展现过根据比例所绘制的折叠屏 iPhone 形态。 可以看到对比 iPhone 16 Pro，外屏会更短、更宽。 通过这种定制的特殊比例，预计会实现“内外屏一致性”，令“软件生态拉齐 iPad”。 除了屏幕比例有所不同，爆料显示，苹果也会在铰链上搞新花样。 郭明錤曾发文称，为了提升折叠屏 iPhone 的耐用性、屏幕平整度、屏幕无折痕效果，苹果将在铰链中大量采用液态金属材料，并通过压铸工艺进行加工。 他表示，苹果采用液态金属由来已久，但此次折叠屏 iPhone 是首次在核心机构件上大规模使用液态金属。 关于这个“液态金属”，IT之家曾进行过解读，此液态非彼液态。 它指的是非晶合金材料，采用现代快速凝固冶金技术而成，是一种兼有一般金属和玻璃优异的力学、物理和化学性能的新型非晶金属玻璃材料。 之所以被称作“液态金属”，主要原因在于它其微观结构类似于液体时的无序状态。 关于折叠屏 iPhone 的更多信息，随着时间推移会逐渐变得更为清晰。 不过可以预见，它的价格不会低，大概率会成为有史以来最贵的 iPhone。 三、回想第一个 10 年 虽然 iPhone X 发布至今已有 8 年（2017 年 9 月 13 日），但作为 iPhone 十周年之作，该机称得上经典。 IT之家小编清楚记得发布会中的“One more thing”，以及库克的介绍：这是 iPhone X，是自初代 iPhone 以来最大的飞跃。 时过境迁后，咱们不妨回看下 iPhone X，确实具备里程碑意义，特别是在设计方面展现了创新。 取消沿用了 10 年的底部 Home 键，用一块全触控界面的全面屏取而代之。 放弃 Touch ID 指纹传感器，转为采用藏在“刘海屏”中的 Face ID 面部识别。 全面屏 + 刘海屏 + 3D 人脸识别，iPhone X 在开启 iPhone 新纪元的同时，也引领了手机行业的设计潮流，引起了安卓友商们的跟进。 纵使在最近几年，由于 iPhone 缺乏创新，苹果没少被大众诟病，但当时的 iPhone X 诠释了何为“创新”。 四、重塑 iPhone X 荣光 按照苹果每年 9 月发布新机的规律，iPhone 20 周年纪念版机型预估会在 2027 年 9 月上市。 考虑到是要向 20 周年致敬的新机，应当不会只是一次简单的例行迭代。 当然了，毕竟还有两年半的时间，一切都说不准，期间很可能会出现多次修改方案的情况，大概要在发布前半年左右信息才会清晰。 20 周年的大招，说近不近，但说远亦不远，不知 iPhone 20 周年纪念版，能否重塑 iPhone X 的荣光。

谁也没想到，几乎要被行业遗忘的主动散热技术，又被手机厂商安排了起来。 这次不是努比亚红魔，从@数码闲聊站多次爆料里得知，国产主流手机厂商将主动散热提上日程，OPPO开始专注性能赛道，将在K系列新机上引入小风扇，iQOO内部开始评估主动散热，还有一家搞定了IP68和主动散热风扇，有说法称这家厂商是华为。 （图片来自微博） 说得一点都不夸张，主动散热这项技术在智能手机上就没有火过，早期几乎只有努比亚红魔一家电竞手机品牌采用。随着处理平台的能效和电池能量密度提了上来，别说主动散热，电竞手机的生存空间也被压迫得所剩无几，有的电竞手机还没来得及用上主动散热，就已经草草收场。 而现在，手机行业突然又想起了主动散热的好处，都准备往手机里塞散热风扇了。旁路充电、35mm主摄、主动散热，智能手机的下一个风口也被努比亚/红魔赌对了吗？ 头部厂商入局，主动散热不再是游戏机专属 早在今年3月，@数码闲聊站爆料称iQOO评估主动散热技术时就说过，今明两年可能会诞生不少主动散热新机，TOP5有三家在测试，年内估计两家上新，有旗舰机也有中端机。这里说的TOP5必然不包括红魔品牌，而且目前来看红魔还会坚持主动散热方案。 2019年，努比亚红魔发布了全球第一款内置主动散热风扇的电竞手机，风扇最高转速为14000rpm，每秒完成50次冷热空气交换。 （图片来自红魔手机） 红魔手机当时的思路简单暴力，直接在手机内部挖了一条贯穿风道，用一个小的高转速风扇将旗舰处理器产生的热量带出。根据官方数据，打开散热风扇之后，机身表面温度下降3℃，核心温度降低5℃。 看似数字很小，实际上能给手机内部降低个3-5℃，控制发热问题，已经是相当了不起的事情。买过2021年和2022年旗舰芯片机型的小伙伴应该更清楚，主动散热对手机的体验升级有多大意义。 经常看智能手机拆解的小伙伴应该知道，内部散热结构是由很多层VC均热板、石墨散热膜、铜箔、导热硅脂、后盖、中框总成等组成的，目的就是要将发热源产生的热量带出去，本质上属于“被动散热”。 小米12S Ultra等机型搭载的环形冷泵，当处理器等热源高负载运行时，冷液蒸发为气态并膨胀，进入蒸汽管道，蒸汽进入冷凝器后凝结成冷液，又回到补偿腔，以此在内部形成一个自动的冷热循环。 然而被动散热最大的问题就在于热量导出，热量最终只能依靠被动接触空气的方式辐射导出，效率不算高。相比之下，主动散热能在手机内部形成高速气流，更快把热量带出，优势一下子凸显了。 换句话说，主动散热能给手机内部创造更好的运行环境，比如让性能调度策略更激进，长时间玩也不至于因为机身温度触碰到“温控墙”而被迫降频，散热背夹之类的都可以省了。 （图片来自红魔手机） 即便是不打游戏，长时间的高规格视频录制，以及高强度的拍照，都会给手机的散热系统带来巨大负担，比如4K60杜比视界录制、4K120慢动作录制，甚至还有专业Log模式......理论上手机对散热的需求一点也不低。 手机行业突然重注主动散热，小雷认为原因也很简单，大概就是现阶段的被动散热结构设计遇到瓶颈，导致手机很难承受长时间的高负载运行，需要更强的主动散热支撑。 但小雷更好奇的是，主动散热说得这么好听，为什么手机行业现在才想起来布局？ 问世6年不瘟不火，手机主动散热身世坎坷 要回顾内置主动散热，基本上只看努比亚红魔的电竞手机就可以。严格来说，内置主动散热且量产，还把方案搞到相当成熟的厂商，就这么一家，第一款内置主动散热技术的手机发布至今，少说也有近6年了。 为何内置主动散热这么多年都不火？小雷总结了两个原因： 第一，内置主动散热系统需要在手机内部“挖”出一大块空间，用来做贯穿风道，添置高转速风扇。电竞手机不需要过多考虑机身尺寸，满足元器件集成，还能剩下一些空间给主动散热。 但常规手机内部空间寸土寸金，尤其是旗舰机型，大电池、影像硬件堆上去之后，留给主板的空间很有限。这些是旗舰机日常体验的下限，手机厂商不可能为了降低3-5℃的机身温度去冒险。 （图片来自红魔手机） 第二，内置的主动散热系统需要进风和出风，既要有合理高效的风道，也必须要预留进风口和出风口。这相当于直接给手机开了两个“大门”，防尘和防水认证就几乎免谈了。游戏手机不做防水防尘认证没什么所谓，旗舰机不做，那多半要被网友口诛笔伐。 更何况，散热风扇运转的时候也会产生一定的噪音，风道长期使用之后积灰，散热效果打折扣是肯定的。 换言之，想要让主动散热走进常规的手机/旗舰机，首先就要解决防水防尘、噪音、堆叠这几个问题。@数码闲聊站透露，目前已经有一家厂商解决了主动散热和IP68认证，还是一款旗舰机。 外界认为，这新机可能就是华为的Mate 80系列。 从性能开销去判断，内置主动散热的确能为华为的旗舰机提供一些增益，更好的散热环境换取更持久的高负载，主打影像的华为旗舰，一定程度上还是有需求的。 而OPPO的K系列，猜测是新技术的试水平台，探索一下高性能定位，再通过市场需求评估有没有必要留下来。 但不少网友认为主动散热风扇都是多此一举，更增加了进灰、进水的风险，效果还不明显，不如加大电池容量，或者给更好的影像硬件来得实在。至于散热效果如何，有没有不同于努比亚红魔的方案，还得看厂商的出牌。 超薄散热芯片，或许能让「手机散热」复兴？ 一项新技术的出现，必然会伴随一些缺陷，这些不足往往是当下技术限制带来的。曾经的小屏手机因为续航差、发热大、配置阉割多被厂商放弃，现在电池容量不成问题，元器件堆叠有能力做得更紧凑，小屏机又回来了。 既然传统的风扇和风道不适合智能手机，有没有更理想的解决方案呢？小雷的答案是可能有。 不知道大家对Frore Systems Air Jet系列有没有印象，他们在去年的MWC展会上出现过，AirJet Mini的厚度为2.8mm，长度为41.5mm，重量仅为9克，最多能带走5.25W的热量，背压高达1750帕。 （图片来自Frore Systems） 看似和散热风扇没什么关系，实际上这是Frore System公司推出的一种散热芯片，靠内部片装压电晶体形变和快速震动，产生强劲的风流带走热量。这种“风扇”没有机械运动部件，工作的时候很安静，也不会累积灰尘，目前是计划取代传统的笔电风扇。 对了，他们还有一款更薄的衍生版本AirJet Mini Slim，厚度为2.5mm，性能和AirJet Mini一样。 AirJet系列其实有机会为智能手机的主动散热提供一些启发，无论如何，它都不需要庞大且容易积灰的风道，小雷认为它更适合在集成度极高的手机上得到应用。 手机厂商当中，一加也发布过一项比较炸裂的主动散热黑科技，一加11概念版上就搭载了一套Active CryoFlux微泵主动液冷散热，借助微型的压电陶瓷作为“心脏”，带动管道冷却液流动，实现了主动的冷液循环。 这项技术没有在后续的量产机中出现，这是最可惜的。 好的技术总是要想象一下的，现在的旗舰芯片遇到高负载场景，该发热还是要发热，主动散热这东西万一真的有手机厂商给实现了，让手机的散热能力突破被动散热的瓶颈，未尝不是一件好事。 手机主动散热起风，努比亚又赌赢一局？ 努比亚和红魔某种程度上也是相当有前瞻性了，旁路充电、35mm主摄、真·全面屏和散热风扇很早就布局，甚至坚持了好几代，甚至还真的影响到了手机行业。 手机厂商重注散热风扇，说明散热难的问题仍然存在，并不像大家想的那样，芯片能效起来了，散热器还是免不了。夏天就快到了，室外30℃的日子即将到来，对手机的发热控制和调度策略又是一次巨大的考验。 （图片来自雷科技摄制） 行业寄希望于主动散热是正确的方向吗？只能说高性能笔记本电脑都离不开厚重的散热，主打高性能的智能手机，或许也逃不开主动散热的加持。 可能真像小雷说的，不是主动散热不适合智能手机，只是适合智能手机的主动散热方案还没到来。技术不再是问题的时候，大家可能就会重新审视散热风扇对手机散热系统的意义。继旁路充电之后，今年还能看到智能手机的更多变革。

编译 | 金碧辉 编辑 | 程茜 智东西4月28日消息，昨日，据《时代》周刊报道，记者比利・佩里戈（Billy Perrigo）独家专访了谷歌DeepMind CEO、2024年诺贝尔化学奖得主德米斯・哈萨比斯（Demis Hassabis）。这位AI领域的领军人物猜测，通用人工智能（AGI）可能会在未来十年内实现。 他指出，近年来AI研究进展显著，如今有诸多不同路径正助力实现AGI 。并且，谷歌DeepMind的模型Gemini已开始从理解世界迈向行动，能完成如订票、购物、操控机器人执行复杂任务等操作。哈萨比斯认为AGI若发展得当，将帮助人类攻克疾病、能源危机等重大挑战，但同时也可能被滥用为生物武器或脱离人类控制。 此次访谈中，他聊了不少AGI的可能性及最新进展，并坦言全球地缘政治变化可能迫使企业调整相关原则同时，哈萨比斯呼吁国际社会合作制定AI安全标准，他认为实现AGI需多领域研究者协同。 ▲谷歌DeepMind CEO哈萨比斯 作为最早公开倡导AGI可行性的科学家，哈萨比斯在2022年行业普遍质疑AGI可能性时，便将其定位为毕生科研目标。 萨姆・阿尔特曼（Sam Altman）和达里奥・阿莫迪（Dari0 Amodei）预测AGI的实现时间在2026年。哈萨比斯称，AGI实现时间在很大程度上取决于对其的定义，当前不少定义因筹资等目的存在水分 。 他强调自己团队对AGI的定义始终是具备人类所有认知能力，并提出以AI能否凭借爱因斯坦20世纪初的同等信息量提出广义相对论为测试标准，指出解决数学问题与提出有价值的猜想是两回事，即便很快会有能解决千禧年数学难题之一的AI系统，但提出系列有趣猜想仍颇具挑战。 以下是此次《时代》周刊资深记者佩里戈与哈萨比斯访谈全程内容的编译（为提高可读性，智东西在不违背原意的前提下进行了一定的增删修改）： 一、AGI演进挑战：掌控权、决策逻辑、安全防护 佩里戈：如果AGI得以实现，它将带来深远影响。能否请您展望最理想的发展前景？当人类成功研发AGI时，世界将呈现怎样的图景？ 哈萨比斯：我毕生投身AI和AGI研究，是因为我坚信只要以正确、负责任的方式发展，它们将成为人类史上最具变革性的技术。展望未来十年，AI或将帮助我们实现诸多突破：从攻克所有疾病，到开发核聚变、优化电池技术、研制新型超导体等革命性能源方案。 当前人类社会面临的气候变化、疾病等重大挑战，都将通过AI技术找到突破口。可以预见，十年后的世界将因AI的赋能而达到前所未有的繁荣水平，人类不仅在地球上安居乐业，更将借助AI驱动的技术开启星际探索的新纪元。 以气候变化为例。除了技术创新，特别是AI赋能的清洁能源技术等突破性方案外，我们很难指望通过集体行动在短期内取得实质性进展。坦白说，若不是预见AI即将带来的这场技术革命，我对人类当前的发展轨迹会深感忧虑。 正是由于确信AI能帮助我们解决这些迫在眉睫的危机，我才对今后50年的发展保持乐观。就像及时赶到的援军，AI正是当下人类最需要的工具之一。 佩里戈：您一直积极呼吁重视AI风险管控，能否具体说明最坏可能出现的局面？ 哈萨比斯：当然，最坏的情况在科幻作品中已有诸多描绘。我个人最为担忧的风险主要集中在两个方面。 首先，AI虽然是一项前景广阔的技术，但它具有典型的“双刃剑”特性，且能力将超乎想象。AI具有的特性意味着心怀不轨者可能将其用于危害性用途。我们面临的核心矛盾是如何在确保科研机构等善意使用者能利用AI攻克疑难疾病的同时，又能有效防范个人乃至敌对势力滥用这项技术。这个平衡难题极具挑战性。 其次，是AGI自身演进带来的风险。随着技术向自主化、智能体化方向发展（这将是未来几年的必然趋势），我们必须解决三大关键问题：如何维持人类对系统的掌控权，如何准确理解和预测AI的决策逻辑，以及如何建立牢不可破的安全防护机制使其不被具备自我优化能力的超级系统突破，这都是极其复杂的课题。 这两类风险犹如悬在头顶的达摩克利斯之剑。但若能妥善应对，人类终将迎来理想中的美好未来。 佩里戈：但这还不是最坏的情况，最坏的情形会是怎样的？ 哈萨比斯：我认为，AI技术失控可能会带来灾难性后果。若安全防护体系存在重大漏洞，这些系统可能被全面逆向利用。原本用于药物研发的AI模型，可能被恶意改造为生化武器设计工具。每个正向应用场景都可能被系统性转化为攻击性武器。 这解释了为何我始终强调建立全球治理框架，AI技术的研发无国界特性，决定了其影响必然突破地域限制，最终波及世界每个个体。 同时，未来构建全球技术治理AI体系需聚焦三大核心要素。首先要建立统一的系统架构安全标准来保证研发规范，同时，嵌入不可篡改的伦理目标约束机制来管理AI技术，最后形成跨国界部署的协同审查制度同一进行应用监管。 二、因AI安全问题难眠，呼吁构建全球治理框架应对挑战 佩里戈：AI安全学界正热议系统行为的风险特征维度，包括自主权力扩张倾向、欺骗性策略实施、系统性削弱人类决策权及突破控制框架等潜在可能。您对此类风险性质有怎样的研判：究竟属于必然发展路径，还是小概率事件？ 哈萨比斯：我的基本判断是这类风险仍处于不可测状态。学界对此存在严重分歧，我的同事中不乏图灵奖得主级别的权威专家，但对这类风险的预测也是各执一词。这种认知对立恰恰表明，真理往往存在于辩证认知中。 当我们深入观察技术发展史，控制系统的难度或许会随着系统进化呈指数级下降，现有技术轨迹已透露出这种可能性。实证数据表明，某些场景下的可控性已优于极端悲观预测模型。 但这绝不意味着可以放松警惕。我们亟需构建多维度风险评估体系，通过可控实验建立可靠的风险量化模型，在技术扩散前完成预防性治理框架设计。对于具有技术奇点级创新的领域，“被动响应”模式可能会带来灾难性后果，这正是我们坚持“预测性治理”原则的根本原因。 佩里戈：有什么事会让你彻夜难眠？ 哈萨比斯：对我来说，AI的安全本质上关乎构建全球治理框架的紧迫性，不仅需要国家间协同，更需形成技术治理共同体，特别是在接近AGI技术收敛的关键阶段。当前我们正处于技术奇点的突破前夜，时间窗口可能在5-10年区间内波动。部分前沿研究者的预测模型甚至指向更短周期。我不会感到惊讶，这就像一个概率分布。但无论如何，它很快就会到来。 而我不确定社会是否已经为此做好了充分准备。我们需要深入思考这一点，同时也要考虑我之前提到的那些问题，包括这些系统的可控性、对这些系统的访问权限以及确保一切顺利进行相关的问题。 佩里戈：你觉得自己更像是一名科学家，还是一名技术专家呢？你身处伦敦，离硅谷十分遥远。你对自己有着怎样的定位呢？ 哈萨比斯：我首先把自己定位为一名科学家。我这一生所做的一切，其根本原因都是为了追求知识，努力去理解我们周围的世界。我从小就对这件事痴迷。 对我而言，研发AI是我探索问题的一种方式，首先要打造出一个工具—这本身就相当引人入胜，而且它表明了关于智能、意识以及这些本身就堪称最大谜团的事物的某种观点。同时，这个工具能有双重用途，因为它也可以被用作研究你周围自然世界的工具，比如化学、物理和生物学领域。还有什么比这更激动人心的探索之旅和追求目标呢？ 所以，我首先把自己看作是一名科学家，其次可能会觉得自己是个企业家，主要是因为这是实现目标最快捷的方式。最后，或许我还算是一名技术工程师，因为说到底，你不会只想在实验室里进行理论推导、思考问题。你实际上是希望能给这个世界带来实实在在的改变。 三、阿尔特曼和阿莫迪预测AGI实现时间，哈萨比斯称定义影响判断 佩里戈：我想稍微谈一谈时间线方面的事情。阿尔特曼和阿莫迪最近都公开表态…… 哈萨比斯：那可能是超短的，对吧？ 佩里戈：阿尔特曼认为，他预计AGI将在特朗普总统任期内实现。阿莫迪则表示，AGI最早可能2026年实现。 哈萨比斯：我觉得在一定程度上，这取决于你对AGI的定义。由于各种各样的原因，这个定义已经被大打折扣了，比如为了筹集资金，人们出于各种原因可能会这么做。而我们的定义自始至终都保持得非常一致，即具备人类所拥有的所有认知能力的这一概念。 实际上，我对此的测试标准是：一个AI能否凭借爱因斯坦20世纪初所拥有的同等信息量，提出广义相对论呢？所以这可不只是解决一个数学猜想的问题，你能否提出一个有价值的猜想呢？所以我相当确定，我们很快就会有能够解决千禧年数学难题之一的系统，但你能提出一系列像千禧年数学难题那样有趣的猜想吗？ 佩里戈：简而言之，这听起来就像是你所描述的科学家和技术专家之间的区别。所有的技术专家都在说：AGI是这样一种系统，它能够以比人类更出色或成本更低的方式，完成具有经济价值的工作。 哈萨比斯：这句话说得真好。也许这就是我如此着迷研发AGI的原因。我一直都特别佩服历史上的科学家。在我看来，真正让人类知识不断增长、向前发展的是他们，而不是那些一门心思把知识用在实际生活里的人。可能，两者对社会都很重要。工程领域和科学领域都是如此。但我认为现有的AI缺乏提出假设的能力。 佩里戈：咱们说得更具体些。你觉得距离出现那种能切实对AI研究作出有意义贡献的自动化研究工具（或系统），我们还有多大差距呢？ 哈萨比斯：我觉得距离实现目标还得再过几年时间。我认为当下的编程辅助工具已经相当不错了。而且我猜测，到了明年，它们的表现会极为出色。我们正全力以赴地推进这方面的工作。 Anthropic公司主要聚焦在编程辅助工具的研发上，而我们一直以来更多地是在开展科学领域的研究工作。就为操作系统设计出精巧合理的架构这一点而言，AI仍然比不上那些最顶尖的程序员。 我认为在这一方面，AI还存在欠缺，所以我觉得要达到理想状态，还得再过几年时间。 四、真正的智能建立在现实世界之上，大力投入通用助理、机器人研发 佩里戈：你在Gemini模型中极为重视多模态特性，而且不仅在语言领域构建基础，还将其拓展至现实世界。你在这方面的关注度比其他实验室更高。这是为什么呢？ 哈萨比斯：有几个原因。其一，我认为真正的智能必然要求对周围的时空世界有所理解。这对于任何你想要开展的真正意义上的科学研究而言，都是至关重要的。我还认为，这样做实际上能够让语言模型得到提升，而且我们也确实看到了一些成效，因为你切实地将模型建立在了现实世界的情境之中。 尽管实际上，语言自身的发展程度已经远超部分人以及我之前的预期，甚至可以说，有些成果在之前我都觉得不太可能实现。 最后，这也与应用场景相关。因为我心中有两个我们正大力投入研究的应用场景。第一个是通用数字助理的设想，它能在日常生活中为你提供帮助，提升你的工作效率，丰富你的生活体验。 这个数字助理不只是存在于你的电脑里，还能与你形影不离，可能是在你的手机、智能眼镜或者其他设备上，并且时刻都能发挥极大的作用。而要实现这一点，它就必须理解并处理你周围的世界。 其二，对于机器人技术来说，这恰恰是现实世界中的机器人正常运作所不可或缺的要素。机器人必须理解自身所处的空间环境。人类本就是多模态的，不是吗？ 我们在屏幕上操作，拥有视觉感知，喜欢观看视频，想要创作图像，也会聆听音频。所以我认为，AI系统需要具备类似的多模态特性，才能以最全面的方式与我们进行互动。 佩里戈：信号基金会的总裁梅雷迪斯・惠特克（Meredith Whittaker）对您刚刚所描述的AGI提出了颇为尖锐的批评，其观点是这种帮助并非平白无故就能获得的。你得拿出大量自己的数据来作为交换。为了让这个智能体发挥作用，你得让它能够获取你生活中的几乎所有信息。谷歌是一家数字广告公司，它收集个人信息以便投放定向广告。您是如何看待智能体对隐私所产生的影响的呢？ 哈萨比斯：梅雷迪斯指出这一点是正确的。我很欣赏她在信号公司（Signal）所做的工作。我认为，首先，所有这些功能都应该是用户可以选择开启或使用的，用户要能够自主决定是否参与，是否提供相关数据等。 五、AGI引发哲学思考，呼唤新哲学家给答案 佩里戈：但我们会主动选择参与各种各样的事情，我们会主动选择接受数字追踪。 哈萨比斯：首先，这是你的选择，不过很明显，人们会选择这么做，因为它确实有用。我认为，只有当你完全相信那个智能助手是属于你自己的，这个模式才会行得通，对吧？ 它必须得让你觉得值得信赖，因为要让它像现实生活中的人类助手一样，一旦它了解了你，才能真正发挥作用。我的助手们对我的了解甚至比我对自己的了解还要深，这就是为什么我们作为一个团队合作得如此默契。 我觉得这就是你希望从你的数字助手那里得到的那种实用性。但与此同时，你得确保它的信息是不会被泄露的。我们有世界上一些最优秀的安全专家来处理这些事情，以确保它能保护隐私，即使在我们的服务器上信息也是加密的。 我们正在全力以赴地开展这些工作，以便当我们的“阿斯特拉计划（Project Astra）” 的智能助手项目准备好正式投入使用时，这些安全保障措施也能到位。 我认为这将是一个由消费者来做的决定，他们会倾向于选择那些能够保护隐私的系统。而且我觉得边缘计算和边缘模型在这方面也会非常重要，这也是我们如此关注那些性能卓越的小型模型的原因之一，这些小模型能够在单个设备上运行。 佩里戈：我不知道你认为还要过多久，我们才会看到这类技术对劳动力市场产生重大影响。但如果这种情况发生时，它肯定会在政治层面上引起巨大的动荡，对吧？对于应对这种动荡，你有没有什么计划呢？ 哈萨比斯：我和很多经济学家探讨过这个问题。首先，这个领域的专家—经济学家和其他相关人士，需要做更多深入严谨的研究工作。当我和经济学家交流时，我不确定在这方面是否已经开展了足够多的研究。 我们正在开发智能体系统，因为它们会更有用。而且我觉得，这也会对就业产生一定的影响，不过我猜测它也会催生其他一些目前还不存在的新工作岗位。 比如你可能会负责管理一组执行日常琐碎事务的智能体，它们或许会做一些背景研究之类的工作，但最终的文章仍由你来撰写，或者完成最终的研究报告，又或者提出研究的思路，比如为什么要研究这些东西。 所以我认为，在下一个阶段，假设你懂得如何使用这些神奇的工具，人类将借助它们获得超能力，对吧？ 因此，的确会有变革和冲击，但总体而言，我认为情况会变得更好，会出现更好、更有成就感的工作，而那些更单调乏味的工作则会逐渐消失。过去，技术发展带来的影响就是如此。 不过，当AGI能够胜任众多工作时，可能就会出现这样一个问题，我们能否在全球范围内公平且广泛地分配生产力提升所带来的成果呢？在这之后，还有一个关于意义和目标的问题。这就是下一个哲学层面的问题，实际上如今我们需要一些杰出的新哲学家来思考这个问题。 六、AGI带来极度富足，或需政治变革重新分配财富 佩里戈：我上次在2022年采访你的时候，我们稍微谈到过这个问题，当时你说：“如果你身处一个极度富足的世界，那么不平等的空间应该会更小，产生不平等的途径也会更少。所以，如果AGI的美好愿景得以实现，这将是它所带来的积极影响之一。” 但在那样的世界里，依然会有掌控财富的人和没有财富的人，也会有那些可能不再有工作的劳动者。似乎要实现极度富足的愿景，就需要一场重大的政治变革，才能达到财富重新分配的目的。你能详细阐述一下你认为这将如何实现吗？ 哈萨比斯：我个人在这方面并没有花太多时间，不过也许我应该越来越多地关注这个问题。而且，我觉得顶尖的经济学家应该多多思考这个问题。极度富足真正意味着一些事情，比如你解决了核聚变问题，或者研发出了最优电池，又或者实现了超导技术。 假设在AI的帮助下，你把这三件事都解决了。这就意味着能源成本基本上会降为零，而且是清洁可再生的，对吧？ 这就意味着所有的用水问题都能迎刃而解，因为你可以建造海水淡化厂，这没问题，因为这只需要能源和海水就行。这也意味着制造火箭燃料…… 你可以用类似的技术从海水中分离出氢和氧，对吧？ 所以突然之间，许多支撑资本主义世界的基础要素就不再成立了，因为其基础是能源成本、资源成本以及资源稀缺性。但如果你现在开拓了太空领域，并且能够开采小行星以及做所有那些事情—这需要数十年时间来建设相关基础设施—那么我们应该会进入一个全新的经济时代。 佩里戈：我觉得这根本没有解决不平等的问题，不是吗？开采那些小行星仍然可以获取和积累财富。而土地是有限的。 哈萨比斯：如今有很多东西都是有限的，这就意味着最终这是一场零和博弈。我所设想的是一个至少从资源角度来看不再是零和博弈的世界。所以，仍然存在其他问题，比如人们是否依然渴望权力以及诸如此类的东西呢？很可能是的。 所以这必须从政治层面来加以解决。但至少你已经解决了一个主要问题，那就是在我们目前所处的这个资源有限的世界里，事情最终会变成零和博弈。这虽然不是不平等和冲突的唯一根源，但归根结底，它是冲突的一个主要根源，也是不平等的一个主要根源。 这就是我所说的“极度富足”的含义。从实际意义上讲，我们不再处于一个资源受限的零和世界。但我非常确定，围绕这一点可能需要一种全新的政治哲学。 佩里戈：西方世界通过启蒙运动实现了民主，很大程度上是因为公民有能力拒绝提供劳动，并以推翻国家政权相威胁，不是吗？如果我们真的实现了AGI，似乎我们会失去这两种能力，而这可能对民主不利。 哈萨比斯：也许吧。我的意思是，也许我们得发展出某种更好的东西，我也不确定。毕竟，民主本身也存在一些问题。它绝不是万能的解决方案。我记得前英国首相温斯顿·丘吉尔（Winston Churchill）曾说过类似这样的话：民主是最不算糟糕的政府形式。也许存在更好的形式。 我可以告诉你从技术层面将会发生什么。如果我们把事情做好，最终应该能实现极度富足。前提是我们解决了一些我称之为 “根源性关键问题” 的东西。然后就出现了政治哲学方面的问题。我觉得这是人们低估的问题之一。我觉得我们需要一种关于如何生活的全新哲学理念。

在 4 月 28 日的新品发布会上，努比亚带来了他们的平板新品努比亚平板 Pro，这是一款回归到小尺寸屏幕的平板设备。 努比亚平板 Pro 采用更简洁的设计模式，附带磨砂金属感的后盖十分干净，除了左上角放了一个小型的单摄 DECO 之外就没有别的元素。 小型 DECO 上附带了一个 1300 万像素的摄像头，镜头外圈有努比亚熟悉的红圈以及 NEOVISION 图章。 平板裸机重量为 523g，厚度是 7.3mm，比部分大容量电池的新款手机还要薄一点。这个重量和厚度就算加上磁吸键盘套件也能轻松放进手提包，是非常适合出门的尺寸。 平板侧边的电源键整合了指纹识别的功能，顶部有磁吸触控笔的结构，底部有连接外置设备的触点和固定卡扣。 触点目前能够接入一块 78 键位的全功能磁吸键盘，键盘采用剪刀脚结构，1.3mm 的键程和 PC 键位设计，日常用它来处理简单的工作和学习还是足够的。 机身正面搭载一块 10.9 英寸 16:10 的 144Hz 屏幕，支持 10.7 亿色和 P3 色域显示还有 840Hz 瞬时触控采样率。比起 12 英寸级别的超大尺寸平板，10-11 英寸的设计会更适合握持，日常想手持看个剧或者打打游戏也可以。 性能方面，努比亚平板 Pro 搭载第三代高通骁龙 8 移动平台，配备 LPDDR5X 运行内存和 UFS 4.0 储存的组合，运行 60fps 的高画质原神没有问题。 努比亚平板 Pro 支持面向 Nebula OS 设备和 PC 用户，支持努比亚、红魔手机快捷投屏、手机和平板之间互投文件、应用流转的功能，安装专用套件之后支持和 PC 共享剪辑版、成为 PC 无线副屏还有文件一拖即传功能。 加上平板内置 USB-C 3.2 Gen1 接口，将它作为一款随身轻办公设备也合适。 续航方面，努比亚平板 Pro 搭载 10100mAh 的大电池，移动办公使用一天没有问题。它也支持 66W 快充，搭配 USB-C to C 快充组合，外出使用还算方便。 最后看看售价，努比亚平板 Pro 有 4 个容量组合： 8GB+256GB 2799 元，国补 2379.15 元 12GB+256GB 2999 元，国补 2549.15 元 16GB+512GB 3399 元，国补 2899 元 16GB+1TB 3999 元，国补 3499 元

凤凰网科技讯（作者/于雷）4月28日，iQOO今日正式发布了全新的iQOO Z10 Turbo系列和iQOO Z10x手机。其中，Z10 Turbo系列包含iQOO Z10 Turbo Pro和iQOO Z10 Turbo两款机型，性能和续航是其主要亮点，而iQOO Z10x则定位为同档位中性能、续航和屏幕表现突出的超值新品。新品到手价最低1099元起，并且全系可享国家补贴。 iQOO Z10 Turbo Pro搭载了高通第四代骁龙8s移动平台，并搭配LPDDR5X Ultra内存和UFS 4.1闪存，安兔兔综合跑分超过240万分。为了确保性能的持续输出，该机配备了7K冰穹VC液冷散热系统。 Z10 Turbo Pro引入了旗舰同款的自研电竞芯片Q1，与第四代骁龙 8s组成双芯组合，支持硬件级超帧超分技术，能够在提升游戏画质和帧率的同时优化功耗，最高可实现1.5K PC级游戏超分和144Hz超帧体验。在通信方面，该机采用寰宇电竞信号系统，支持Wi-Fi 7、5.5G等先进技术，并与《王者荣耀》合作首发双网融合加速功能。 在续航方面，iQOO Z10 Turbo Pro是iQOO首款采用半固态三代硅超薄蓝海电池的机型，实现了等效7000mAh的超大容量，并支持120W超快闪充。官方数据显示，仅需15分钟即可将电量从1%充至50%，充满仅需33分钟。该机还支持多种快充协议兼容，并在-20℃极寒环境下仍能提供长达19.5小时的视频播放续航。 屏幕方面，iQOO Z10 Turbo Pro首发华星最新的旗舰C9+发光器件，打造了144Hz光域护眼屏。屏幕全局激发亮度可达2000nit，局部峰值亮度高达4400nit，并通过了SGS五星阳光屏认证。护眼功能全面，支持4320Hz超高频PWM调光、全亮度类DC调光等多种模式。此外，该机首发最高3000Hz瞬时触控采样率，配合144Hz高刷，带来精准流畅的触控响应。 外观设计上，Z10 Turbo Pro采用了金属材质的Deco和“悬浮设计语言”，提供“燃”、“沙漠色”、“云海白”、“星穹黑”等配色。手机品质可靠，通过国家军标抗冲击测试，并支持防尘抗雨淋。系统搭载备受好评的OriginOS 5，集成蓝心大模型和DeepSeek双擎驱动的AI功能。影像方面，配备5000万像素索尼大底光学防抖主摄和106°超广角镜头，并升级了支持人像算法的全功能动态照片。 iQOO Z10 Turbo的核心配置与Pro版本相近，主要区别在于搭载了天玑8400满血版处理器，并配备了7620mAh半固态三代硅超薄蓝海电池和90W远航闪充。该机同样搭载自研电竞芯片Q1、144Hz光域护眼屏、7K冰穹VC液冷散热等旗舰配置，并通过了KPL比赛用机测试认证。 同步发布的iQOO Z10x定位亲民，但性能和续航表现依然出色。该机搭载采用台积电4nm工艺的天玑7300处理器，配备UFS 3.1存储和冰封立体散热系统，能够流畅运行主流游戏。屏幕采用1050nit全局亮度的LCD莱茵护眼屏，支持120Hz多挡变速高刷。续航是Z10x的一大亮点，内置6500mAh超薄蓝海电池，支持44W闪充和有线反向充电。其他配置包括5000万像素AI主摄、红外遥控、立体双扬声器等，机身厚度薄至8.09mm。 在销售信息上，iQOO Z10 Turbo系列提供多种存储组合，iQOO Z10 Turbo Pro到手价1999元起，国家补贴后最低1699.15元起；iQOO Z10 Turbo到手价1799元起，国家补贴后最低1529.15元起。iQOO Z10x到手价1199元起，首销限时优惠后最低1099元起，国家补贴后最低934.15元起。

最强 风光手机 你刚刚看到的这些画面——没有运动相机，没有电影机，甚至没有专业无反。 这一切，都是由一台手机完成的。 作为前代超大杯「灭霸」的继任者，vivo 给 X200 Ultra 起了一个新名字——「v 单」，这个称号不止是自信，更是一次有力的对标：毕竟，微单一直意味着专业影像设备的门槛。 实践出真知，接下来，我们会用 iPhone、Pocket 3 与 X200 Ultra 贴身肉搏，一一对比，甚至将其带到星空之下，看看这个「v 单」，是否名副其实。 视频完整评测，戳这里！！ 主摄不复存在，大三元登上手机 X200 Ultra 上迎来了一个注定富有争议的改动——将传统摄影的「大三元」理念引入手机，对影像阵列的三颗镜头，进行了一个焦段重组，一改前代的焦段布局，打造了一个新的焦段阵容。 相比上一代 Ultra，vivo X200 Ultra 的超广角镜头传感器升级到 1/1.28 英寸传感器，面积增大了 125%，主摄搭载与超广角镜头同样的传感器，焦段从 23mm 调整为 35mm，争议最集中的点，就在这颗主摄上。 不少人认为，它在传感器尺寸上比起友商、甚至自家前代超大杯都有所缩水，但我们必须注意一个关键问题——抛开焦段谈成像面积就是耍流氓。 一般来说，手机从较广的焦段裁切到 35mm，并不意味着镜头变长了，而是只用传感器中心那一小块区域，模拟出了一个更长焦段的视角。 那么这块区域，到底有多大？ 以 vivo X100 Ultra 为例，根据视角的反比关系，从原始焦距裁切到目标焦距，相当于缩小了成像宽度和高度，但是图像是二维平面，缩小了宽度和高度，自然会导致面积缩小为原来的平方，所以当选择 35mm 焦段拍照时，vivo X100 Ultra 实际只用了原始传感器约 43% 的面积。 也就是说，当选择 35mm 焦距拍照时，X100 Ultra 实际只用了原始传感器约 43% 的面积，约为 55 平方毫米，只比五年前的 iPhone 11 略大一些，远远赶不上 X200 Ultra 那颗 1/1.28 英寸传感器的全幅输出面积。 至于为什么 35mm 更重要？ 这个焦段是经典的人文摄影焦段，相比 23mm，35mm 更贴合人眼的对焦范围，可以避免过多的元素进入画面，降低构图的复杂性，做到所见即所得，35mm 比 24mm 甚至 23mm 更好用，是百年摄影史总结出的，二楼必须建在一楼上面一般的铁律。 左右滑动，查看更多样片 当然，35mm 好用的代价就是更为凸起的影像模组，再加上 vivo 在这一代传感器上使用了一种名为 2×2 OCL 的技术，这种技术可以提高对焦速度，但代价是分辨率有所下降，所以超广角镜头承担的 28mm 焦段画质并没有那么理想。 同时，vivo 也没有在 14mm 到 28mm 之间预设一个中间焦段，导致视角跨度非常夸张，在使用预设焦段时，跳跃感会很强。 不过，我认为这还是有一定的积极意义——过去偏广的主摄，是硬件主导下的被动结果，参数好看，但不够好用，一英寸的处境，更多是可远观而不可亵玩。 而这一次，是主流手机厂商首次尝试从用户的真实需求出发，反向定义光学焦段布局，以真实需求倒推硬件配置； 是从「堆料」到「解题」的思路转变，也是更积极、更主动地追求更好的影像体验。 光学焦段布局改变的，不只是照片，还有视频。 打开录像，你会发现 X200 Ultra 的默认视角不再是调用主摄的方案，而是换为了超广角镜头，这颗超广角镜头的解析力大幅跃升，直接带来的，就是更大的裁切空间，进而提供了更强的防抖性能。 在默认模式下，X200 Ultra 会将画面保持在 20mm 左右的 vlog 甜点视角，减少的 6mm 用于电子防抖的空间， 这个焦段与红极一时的 Pocket 3 非常接近，在超广角镜头提供的裁切空间支持下，vivo X200 Ultra 也获得了强大的防抖性能，与自带云台的 Pocket 3 打得有来有回。 如果你觉得默认模式不够广，没关系，你可以打开视角扩大功能，此时被裁切掉的画面会回归一部分，视野变得更广阔，当然，防抖性能会下降一些；如果你觉得默认模式不够稳，它还有一招——打开超级防抖模式，视角会进一步裁切到 23mm，换来几乎「铁板一块」的画面稳定性。 我试过用默认防抖模式手持拍摄，环绕一圈并后退，画面依旧稳定，实话说，默认防抖表现已经相当出色了。 一颗镜头，三种视角、三档防抖，可谓是进可攻、退可守，配置拉满，过去你想用手机拍个 vlog，主摄不够广、走两步抖三下的窘境，一去不返了。 一键直录银河，但略有遗憾 看完 X200 Ultra 强大的防抖能力，我们终于进入了风光摄影的重头戏——星空！ 不过，这颗耀眼的明珠可不容易摘取——原因很简单：星星，实在太暗了。 在天文学里，星星有自己的亮度单位，叫视星等。 夜空中最亮的天狼星是 -1.46 等，而大多数肉眼可见的星星在 +3 到 +6 等之间。 视星等这玩意儿不能直接跟我们熟悉的亮度单位 lux 互换，但可以粗略地近似换算一下：+6 等的星星亮度，大概只有 0.0001 lux，而日落后昏暗的房间，也有 10 lux 左右。 换句话说，星星比你房间里最暗的角落，还暗十万倍。 想要记录这样的星空，在以前需要高感足够强的相机、大光圈镜头、长时间曝光和极度稳定的三脚架，还要避开城市、避开月光、避开坏天气……才有机会拍出一张像样的银河照。 在了解了星空延时的拍摄难度后，我们带着 vivo X200 Ultra 来到了最后一站。 这里是广东秤架的石离磅，海拔约 730 米，距离最近的城市阳山县 66 公里，光污染控制得相当不错。在天气晴朗的夜晚，这里是广东省内少有的星空观测优质选址之一。 在这里，我们打算直接尝试挑战难度更高的星空题材——日转夜星空延时摄影。 在传统摄影中，拍摄日转夜延时这种题材通常需要从傍晚开始架设设备，一直拍到夜深人静，直到满天繁星升起，整个拍摄过程可能持续五个小时以上。 由于光线变化极为剧烈，拍摄者需要精确调节每个阶段的快门速度、拍摄间隔、白平衡过渡和对焦，才能稳定地记录下从夕阳余晖到夜空繁星的完整过程。接着，再把数十 GB 的素材导入专业软件，经过裁剪、调色，最后可能需要几天的时间才能剪辑出一段只有 10 秒钟的视频。 中间任何一个环节出问题，所有的努力就可能前功尽弃。 但现在，凭借对 7000 组曝光参数的学习，X200 Ultra 可以智能识别调整白平衡和曝光参数，一键做到日转夜的高难度延时摄影。 我们开始拍摄的时间是下午六点，此时正值傍晚前夕，太阳已经逐渐靠近地平线，架好手机三脚架，打开相机，滑动到风光与夜景模块，切换到延时模式，设置到 4K30p 的延时成片格式，按下快门， X200 Ultra 就接管了一切复杂设置，开始记录。 虽然天公不作美，日落时分和前半夜的天空被厚重的云层覆盖，但后半夜，我们还是等到了宝贵的晴朗窗口期，风将云层撕开一道口子，短暂的等待后，银河从山后升起，甚至还捕捉到了几颗流星。 短暂的窗口期结束，零散的云层再次回归，十二个小时过去，太阳慢慢升起，延时摄影也进入了尾声。 这么看，成片是不是很圆满？ 但实际上，还是出现了一些小意外—— 画面中，那个橙红色的火球，正在冉冉升起，但你可能没猜到——它并不是太阳，而是月亮。 之所以出现这样的情况，我们猜测是因为这颗天体在凌晨四点左右悄然升起，由于它的亮度远高于星星，手机程序误将其识别为太阳，提前进入了白昼模式，白平衡逐渐偏向暖色调，直到天体升高到画面大半，手机才猛然意识到——这竟然是月亮！然后，在不到一秒的时间里，迅速调整白平衡，让这条延时，有些烂尾。 不过，瑕不掩瑜，尽管有这个小小的瑕疵，毕竟这只是一个通过 OTA 更新就能轻松解决的小问题，但曾经那些繁琐的计算步骤和高高在上的技术门槛，现在已经被智能算法所简化，手机影像，曾将摄影的权力从专业人士和昂贵设备手中普及到每个人的掌中，如今更进一步，让每个人都能更轻松地挑战曾经看似无法逾越的高难度题材。 这一步，确实迈得很大。 手机影像的「日转夜」 斗转星移，日升月落。 十二个小时的拍摄，被浓缩进短短数十秒的视频里，像是在用光影讲述一个缓缓展开、又迅速划过的故事。 但如果你拉高一个维度来看，其实这不只是夜晚的故事。 过去十几年，手机影像也在经历自己的「日转夜」—— 从那台 1/3.2 英寸传感器的 iPhone 4s，到今天这台能拍 Log、能拍星空延时、还能拍 4K120p 的旗舰手机； 从手机代替相机还是一种噱头，到如今已经有越来越多的场景，好像真的没必要带相机了。 影像的跃迁与普及，就像日夜交替的蓝调时刻那样，悄无声息，却翻天覆地。 这期间，有的功能如流星般稍纵即逝，为移动影像留下短暂灵光；也有的创新如恒星般一经点亮，就长久照耀移动影像的夜空。 但不管是转瞬即逝的流星，还是亘古不变的恒星，最终它们的轨迹都指向同一个方向—— 让更好的影像，落到每个人的掌心。

编译 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西4月28日消息，知名苹果爆料人、彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）再爆猛料，虽两次叫停AR眼镜项目但苹果并没有放弃智能眼镜项目，仍在持续推进研发工作。 据悉，这款眼镜将搭载苹果智能系统（Apple Intelligence），具备“分析周边环境并向佩戴者反馈信息”的功能，或将对标Ray-Ban Meta智能眼镜 。 ▲Ray-Ban Meta智能眼镜 一、两次叫停：苹果AR眼镜的波折研发路 今年1月底，古尔曼披露了一则重磅消息：苹果公司已正式叫停代号为N107的先进增强现实（AR）眼镜研发项目。在做出该决策前，苹果曾不断尝试对其设计进行革新。 苹果最初希望这款眼镜能与iPhone配对使用，但iPhone现有的处理能力难以满足AR眼镜运行所需的高性能要求，且配对使用还会影响iPhone的电池续航。因此，苹果转而采取一种需要与Mac电脑连接的方式，毕竟Mac电脑拥有更快的处理器和更大的电池。然而，在高管评审环节，这款需与Mac电脑连接的产品表现不佳，且预期功能不断变动，该项目最终“流产”。 N107项目的取消，标志着苹果至少第二次放弃AR项目。大约两年前，苹果搁置了其首个AR项目：代号为N421的计划。苹果原本计划在首款Vision Pro头戴式显示器上市约一年后，将这款眼镜推向市场。 导致其搁置的一个重要原因是为了专注于代号为N109的新型混合现实（MR）头显的研发工作。据悉，这款N109头显被业内视为Vision Pro基于虚拟现实（VR）技术打造的一款更具性价比的变体产品，有望在未来为苹果在MR领域开辟新的市场空间。 ▲苹果Vision Pro头戴式显示器 二、苹果N50智能眼镜曝光：AI分析环境，但砍掉AR显示 尽管如此，最新报道显示苹果仍在持续推进智能眼镜的研发工作。古尔曼爆料，当前研发中的智能眼镜更接近Meta与雷朋（Ray-Ban）的合作产品定位，即搭载多项智能技术，但不会提供真正的增强现实显示功能。 古尔曼透露，这款眼镜将搭载苹果智能系统（Apple Intelligence），具备“分析周边环境并向佩戴者反馈信息”的功能，但其具体实现程度尚不明确。出于隐私考量，苹果尚未完全确定是否开放摄影权限。 该款设备代号为N50，目前尚未接近完工。除此之外苹果还在开发配备摄像头的AirPods，也能实现类似功能。 三、Meta加速推进高端智能眼镜：售价超1000美元，或10月发布 Meta计划在2025年10月推出一款高端智能眼镜，售价超过1000美元（约合人民币7298元），配备小型显示屏。这款新产品不同于Meta现有的智能眼镜，主要面向网红群体，能让佩戴者使用简单的屏幕应用程序，并查看设备拍摄的照片，目前支持眼镜端摄影和Instagram直播功能。 ▲Meta AR眼镜Orion 目前Meta正加紧推进该项目，力争在今年内将这款新型智能眼镜推向市场。虽然仍存在延期至10月之后的风险，但项目高层已要求员工加快进度，部分情况下需要周末加班以确保按时发布。 此前，Meta曾推出其首款AR眼镜Orion，据说成本高达10000美元（约合人民币72981元）。不过第一代的Orion更多是技术探索，并不会大规模量产，后续Meta或将会推出成本更低的量产版。 结语：智能眼镜或将成为下一个“贴身智能终端” 尽管苹果AR眼镜的研发之路几经波折，但其对智能穿戴领域的野心始终未减，Meta的布局则进一步加剧了这一赛道的竞争。 智能眼镜赛道正迎来前所未有的爆发期。智东西此前曾报道，据XR Vision Pro统计，国内已有近70家厂商入局AI眼镜领域，科技巨头更是动作频频——小米被曝5月发布、6月开售AI眼镜；字节、阿里、腾讯等大厂均被传出相关动作，其中阿里甚至可能一口气推出两款产品，并计划在双11前上市。 未来，随着技术瓶颈的突破和用户场景的明晰，智能眼镜或将成为继手机之后的下一个“贴身智能终端”。这场科技巨头间的“眼镜战争”，或许才刚刚开始。

苹果iPhone 16 Pro 凤凰网科技讯 北京时间4月28日，对于苹果公司要将所有美国iPhone机型改由印度生产的传闻，彭博社知名记者马克·古尔曼(Mark Gurman)在当地时间周日发文称，“几乎可以肯定的是”，苹果在2027年前无法在印度生产所有面向美国市场的iPhone。 古尔曼称，在特朗普加征关税后，苹果立即采取行动，优先在印度生产面向美国市场的iPhone。目前，苹果在印度的生产能力足以满足大约三分之一的美国年需求。印度即将兴建的工厂将有助于苹果实现剩余的产能需求，其中包括一家旨在成为全球第二大iPhone生产基地的工厂。 他表示，苹果的目标是在2027年前将大部分美国iPhone改在印度生产。然而，虽然古尔曼预计苹果能实现这个目标，但是它并非板上钉钉。未来的关税政策如何变化，谁也无法预测，更不用说18个月后的情况了。 而且，即便苹果能够将大部分面向美国市场的iPhone生产转移到印度，也几乎可以确定印度产能无法覆盖所有机型。苹果正在为iPhone的20周年纪念版开发两款重要的新型号，其中包括首款折叠屏手机和一款更加注重玻璃材质的Pro型号。至少初期阶段，苹果在中国以外地方生产它们的可能性微乎其微。 尽管苹果在印度生产的iPhone质量已经达到了与中国相当的水平，但20周年纪念版的iPhone极为复杂。这些新型号将需要新的零部件和生产技术，这使得苹果在中国以外的地方生产这些设备存在很大不确定性。某个时候或许能做到，但肯定不可能在2027年之前实现。别忘了，苹果从未在中国以外的地方首先生产过一款重大新品设计。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。