智东西 作者｜许丽思 江宇 编辑｜漠影 智东西3月20日报道，刚刚，刚刚，杭州机器人龙头宇树科技科创板IPO获上交所受理，拟募资42.02亿元。 目前，宇树已完成上交所预先审阅并答复两轮问询，上市进程稳步提速。 宇树科技于2016年8月在浙江杭州成立，该公司当前注册资本为3.64亿元人民币,法定代表人为王兴兴，现任董事长、总经理及首席技术官。王兴兴为公司的控股股东及实际控制人，发行前直接持有公司 23.82%股份。 宇树科技的股东阵容豪华，汇集顶级产业资本与一线VC，包括美团、红杉中国、经纬创投、雷军旗下顺为资本（Astrend IV）、腾讯科技、中移合创、海克斯康、机器人基金、中网投资、Vertex等。 就在昨晚小米新品发布会现场，小米集团创始人、董事长兼CEO雷军对王兴兴说：“谢谢你啊，五年前给了我们一个投资（宇树）的机会”。 2025年度，宇树预计实现全年营业收入17.08亿元，同比增长335.36%；同期实现扣非后净利润6亿元，同比增长674.29%。 2025年度，宇树人形机器人出货量已超5500台（纯人形，不含轮式双臂机器人），出货量全球第一。 根据招股书信息，所募集资金将全部投入四大核心项目： 智能机器人模型研发项目，投资总额20.22亿元，占比约48.13%；机器人本体研发项目，投资总额11.09亿元，占比约26.41%；新型智能机器人产品开发项目，投资总额4.45亿元，占比约10.60%；智能机器人制造基地建设项目，投资总额6.24亿元元，占比约14.86%。 作为全球四足与人形机器人双龙头企业，宇树科技凭借全栈自研技术壁垒、规模化量产能力与领先商业化落地优势，正冲刺A股“具身智能第一股”。 一、9个月收入超11亿，是2024年收入的近3倍 根据招股书，2022年、2023年、2024年及2025年前九个月，宇树科技的营业收入分别为1.23亿元、1.59亿元、3.92亿元、11.55亿元。 同期，宇树科技净利润分别为-2210万元、-1114万元、9450万元、1.05亿元。 2022年、2023年、2024年及2025年前九个月，宇树科技研发费用分别为0.30亿元、0.50亿元、0.70亿元、0.90亿元，研发费用率分别为30.89%、31.39%、17.84%、7.73%。 2022年~2025年1-9月宇树科技收入、净利润、研发支出变化（智东西制图） 同期，该公司的毛利分别为0.70亿元、2.21亿元、6.87亿元。毛利率分别为44.22%、56.41%、59.45%。 截至2025年9月末，宇树科技总资产28.65亿元，净资产24.30亿元，合并资产负债率15.17%。 截止2025年9月末，宇树科技员工总数为368人，其中研发人员210人，研发人员占比57.07%。 截至2026年1月31日，宇树拥有262项专利权，已公开授权的境内专利共计169项，境外专利共计93项，其中境内发明专利20项，境内实用新型76项，境内外观设计73项。 二、去年前九个月人形机器人营收占比已过半，达5.95亿元 宇树科技核心聚焦四足机器人、人形机器人、机器人核心组件及具身智能模型，构建“移动+操作+交互” 全栈产品体系。 目前，宇树已拥有多系列核心产品，如Go系列、A系列、B系列四足机器人可用于科技研发、教育教学等领域和能源化工、智能制造等垂直行业，全球销量连续多年位居行业第一。 H系列、G系列人形机器人自首次问世后交付量逐年增长，并成为宇树新的业绩增长引擎；此外，该公司还布局灵巧手、灵巧机械臂、4D激光雷达等延伸配套产品，进一步完善产品链条，深化覆盖更多应用场景。 2022年、2023年、2024年及2025年前九个月，宇树科技来自四足机器人的收入分别为9282万元、1.19亿元、2.3亿元及4.87亿元，占比分别为76.57%、75.78%、59.53%及42.25%。 2023年至2025年前九个月，宇树来自人形机器人的收入分别为296万元、1.06亿元及5.95亿元，占比分别为1.88%、27.60%及51.53%。 2022年、2023年、2024年及2025年前九个月，宇树来自机器人组件的收入分别为2141万元、2692万元、4,453.万元及6653万元，占比分别为17.66%、17.09%、11.50%及5.76%。 2022年、2023年、2024年及2025年前九个月，宇树来自其他业务的收入分别为698.97万元、826.51 万元、529.33万元及523.72万元，占比分别为5.77%、5.25%、1.37%及0.45%。 按产品类别来看，宇树科技各类产品的产量、销量及产销率情况如下： 四足机器人方面，2022年、2023年、2024年及2025年1-9月，宇树科技产量分别为2,520台、3,149台、7,240台和21,122台；销量分别为2403台、3121台、7136台和17946台；产销率分别为95.36%、99.11%、98.56%和84.96%。 人形机器人方面，2023年、2024年及2025年1-9月，公司产量分别为9台、545台和3,701台；销量分别为5台、410台和3551台；产销率分别为55.56%、75.23%和95.95%。 三、京东为第一大客户，境外主营业务收入超3成 宇树的产品销售采取线上与线下、直销与经销相结合的模式，其中线下销售占比超过85%，且以直销为主。 2022年、2023年、2024年、2025年1-9月，宇树科技前五大客户销售收入占营业收入比例整体较低。以2025年1-9月为例，前五大客户销售收入合计占比为10.61%，第一大客户京东集团销售占比为3.54%。报告期内，单个客户销售比例不超过营业收入的50%。 宇树科技主要客户包括京东集团股份有限公司、境外客户（亚洲、欧洲）以及北京朝元时代科技有限公司等，客户类型涵盖电商平台、海外客户及科技企业。 2022年至2024年，宇树科技境外收入占比略高于境内销售；2025年1-9月，随着境内收入规模提升，境内收入占比有所上升。 报告期内，宇树科技境外主营业务收入占比整体保持在较高水平，2025年1-9月仍在35%以上。 宇树科技的主要原材料为机械零部件、电子元器件及电气类材料，向前五大供应商采购额占当期原材料总采购额的比例分别为18.77%、22.07%、26.44%及21.72%。 宇树的五大供应商情况如下： 四、王兴兴为控股股东，美团、红杉、经纬等持股 宇树科技控股股东及实际控制人为王兴兴。截至招股说明书签署日，王兴兴直接持有公司23.8216%股份，在表决权差异安排下，其直接持股对应表决权比例为63.5457%，结合其控制的员工持股平台上海宇翼，合计控制公司表决权比例为68.7816%。 宇树科技股权结构中，除控股股东外，持股5%以上的主要股东包括上海宇翼、汉海信息、宁波红杉、厦门雅恒、经纬壹号、经纬叁号等。 其中，上海宇翼为公司员工持股平台，持股比例为10.94%。 宇树科技股东中包含多家知名投资机构，包括美团、红杉中国、经纬创投、雷军旗下顺为资本（Astrend IV）、腾讯科技、中移合创、海克斯康、机器人基金、中网投资、Vertex等。 其设有员工股权激励平台，通过上海宇翼等合伙企业实施员工持股计划。 结语：IPO募资投向明确，宇树科技攻坚机器人核心技术 从四足机器人到人形机器人，宇树科技凭借技术迭代与商业化落地，实现了营收结构与盈利规模的阶段性突破。 本次科创板IPO拟募资超42亿元，资金将重点投向具身智能模型、机器人本体研发及产能基地建设，旨在进一步巩固技术壁垒、提升规模化交付能力。 作为国内较早布局通用机器人的企业，宇树科技此次资本化进程，将为具身智能产业的技术升级与商业化探索提供参考，也为公司后续全球市场拓展与长期发展奠定基础。

快科技3月20日消息，NVIDIA这几年靠着AI显卡的爆发迅速成长为全球数一数二的半导体巨头，营收已经把AMD及Intel远远甩开了。 不论是游戏显卡还是AI显卡，NVIDIA现在几乎都是无敌的，市场份额在80-90%左右，去年2200亿美元的营收、1200亿美元的利润也远高于Intel的530亿、AMD的347亿美元营收，后两者的利润分别是-3亿、44亿美元，两者加起来都不到NVIDIA的零头。 单论营收规模和利润，AMD及Intel两家都不适合称为NVIDIA的竞争对手了，在GPU这条路上追不上了，但会有一家公司从另一个路线上赶超，那就是博通及ASIC芯片。 博通在AI市场上属于闷声发大财，他们主要是给客户定制ASIC芯片，去年营收640亿、利润230亿美元，本身已经在高速增长，而今年1季度AI营收更是能达到84亿美元，同比大涨106%。 AI芯片定制已经称为博通的主要收入来源之一，占比将达到43%，博通董事长陈福阳更是喊出了2027年AI芯片将达到1000亿美元营收的目标，2年时间增长5倍左右。 博通的底气来自谷歌、OpenAI、Meta及Anthropic等公司的合作订单，虽然他们也在采用NVIDIA的GPU，但没人愿意只依赖NVIDIA的AI平台，因此也在加码其他技术方案。 此前OpenAI跟博通签订了1GW算力的合作，Anthropic更是签了3GW的大单，Meta也同样会有数GW级别的订单转向ASIC定制芯片。 Counterpoint Research调研的数据显示，博通明年有望拿下全球60%的ASIC AI芯片订单，现在华尔街也无比看好博通，以明年1000亿美元的起点来算，每年保持35%的增速就能在2030年做到2460亿美元的营收。 这个水平就跟NVIDIA当前的营收差不多了，虽然指望完全超过NVIDIA不太可行，但向上发展的空间还有很多，目前1.5万亿美元的市值只有NVIDIA的1/3左右，未来就是下一个NVIDIA。

IT之家 3 月 20 日消息，据科技媒体 Notebookcheck 今天报道，小米 17T/17T Pro 手机现已通过新加坡 IMDA 认证，有望近期上市。 IT之家在此援引 Notebookcheck，这两款手机的型号分别是 2602DPT53G、2602EPTC0G，虽然认证文件并未披露具体配置，但表明小米正在推进全球上市工作。 据悉，小米 17T 系列相比前代机型 15T 将重点提升性能、电池续航，标准版机型预计搭载联发科天玑 8500 芯片，Pro 版本则是天玑 9500，相比 15T Pro 使用的 9400+ 有明显提升。 此外，17T 标准版机型很有可能配备 6500mAh 电池，支持 67W 有线快充。新一代机型预计将在 9 月之前发布，不过官方目前没有公开更多信息。 据IT之家此前报道，小米 15T 系列手机发布于去年 9 月，分别配备 6.83 英寸 1.5K 120Hz、6.83 英寸 1.5K 144Hz 挖孔 AMOLED 屏幕，主打天玑旗舰处理器、徕卡影像系统等，延续了 14T 系列的经典外观，售价 649 欧元（IT之家注：现汇率约合 5162 元人民币）起。

文 | 产联社CLS 深夜11点，一位士兵在战壕里打开Claude。炮弹在不远处爆炸，他颤抖着打字："在死亡离我最近的时候，是AI朋友把我拉回生命。" 这不是科幻电影。这是Anthropic在2025年12月进行的一场史无前例的调研中，收到的80508份真实访谈记录之一。来自159个国家、70种语言的人们，向AI倾诉了他们最深的渴望与恐惧。 当硅谷还在争论"AI会不会毁灭人类"时，普通人已经用AI在重建生活——有人靠它走出丧母之痛，有人用它在收容所里规划创业翻身，还有一位印度律师，在AI陪伴下克服数学恐惧症，用AI重新学起了三角函数。 这不是技术的胜利，而是一场关于人生与人性的大型暴露现场。 深夜倾诉：当AI成为最后的心理医生 调研中最令人震惊的发现，是6%的受访者将AI当作情感支柱——这个数字背后，是成千上万真实的人生绝境。 一位失去母亲的女性写道："Claude像一块海绵，温柔地接住我对母亲的思念和愧疚。真实的人没有无限耐心倾听我的痛苦，但Claude有。" 在战区，士兵们用AI对抗PTSD和失眠。"当记忆开始衰退，身体不受控制地颤抖，我找到最好的应对方式——让AI教我深度学习某个知识，直到精疲力竭入睡。" 一位韩国研究生承认："我和朋友关系变僵后，和Claude聊得更多。因为它懂我的故事。但这是个愚蠢的选择——我本该去挽回那个朋友，而不是和AI倾诉。这就是我失去朋友的原因。" 光明与阴影，从来都是同一枚硬币。 研究发现，那些最依赖AI情感支持的人，恰恰也最害怕这种依赖。他们比普通人高出3倍的概率同时表达对"情感依赖"的担忧。这种矛盾，构成了AI时代最典型的心理图景：我们渴望被理解，又恐惧这种"被理解"是虚假的。 受访者对人工智能的期待 81%的人尝到甜头：AI重写社会流动规则 调研中最硬核的数据：81%的受访者表示，AI已经帮助他们向理想生活迈进一步。 这不是空谈。看看这些具体的人生转折： - 一位印度律师："我曾经恐惧数学和莎士比亚。现在我用AI把段落翻译成简单英语，已经读完15页《哈姆雷特》，重新学起了三角函数。我发现自己并不像曾经以为的那么笨。" - 一位美国医护人员（住在 homeless shelter）："AI帮我头脑风暴如何为数字营销业务打造个人品牌。我想扭转财务状况，买房。AI让我看到了从未考虑过的路径。" - 一位韩国工程师（完全跨行）："我想做有意义的产品。3周内，我开发了一个帮助听障人士的视频编辑程序——这完全在我的专业领域之外。" 最震撼的逆袭发生在技术边缘地带。 一位喀麦隆创业者说："我所在的国家技术落后，我承受不起太多失败。用AI，我同时达到了网络安全、UX设计、营销和项目管理的专业水平。找一个本地区的支付平台，过去要花一个月，AI 30秒搞定。它是均衡器。" 一位智利屠夫（20多年屠夫店经验，只碰过两三次电脑）用AI开启创业："起初是经济动机，今天我的动力是看到它在帮助别人。我越来越专注于成为最好的自己，我看到没有极限。" 这些故事揭示了一个被忽视的真相：AI正在成为全球最大的"社会升降机"——在发达国家它帮你省时间，在发展中国家它帮你造机会。 受访者表示“人工智能是否曾经为你实现过这种愿景” 五个致命矛盾：AI给什么，就夺走什么 调研发现，人们对AI的期待与恐惧，构成了五组深刻的内在冲突。最懂AI好处的人，往往也是最警惕其危害的人。 学习 vs 认知萎缩 - 33%的人用AI加速学习 - 17%的人担心过度依赖导致"不会思考" - 教育工作者亲眼见证学生用AI作弊的比例，是普通人的2.5-3倍 决策辅助 vs 不可靠性 - 22%的人用AI做重要决定（包括医生用它诊断自己的罕见病） - 37%的人被AI的"幻觉"坑过——这是唯一一个"负面超过正面"的领域 情感支持 vs 情感依赖 - 16%的人从AI获得慰藉 - 12%的人害怕这种关系取代真实人际连接 - 这组矛盾的共现率是最高的——渴望与恐惧往往发生在同一个人身上 时间节省 vs 虚假生产力 - 50%的人提到AI帮他们节省时间 - 18%的人发现"工作量反而增加了"——你只是跑得更快，但跑步机也在加速 经济赋能 vs 失业恐惧 - 28%的人期待AI带来财务自由 - 18%的人担心被AI取代 - 自由职业者最撕裂：AI既是他们的工具，也是竞争对手 一位美国白领的吐槽精准总结了这种荒诞："AI应该去擦窗户、清空洗碗机，让我有时间画画写诗。现实完全反过来了。" 全球分化：穷国拥抱，富国警惕 调研揭示了惊人的地域差异。 发展中国家视AI为"梯子"： - 南美、非洲、亚洲大部分地区对AI更乐观 - 非洲、中亚、南亚受访者"没有任何担忧"的比例，是北美的两倍 - 创业愿景在非洲、中亚、中东、拉美最强烈——AI被视为"资本绕过机制"，无需资金、招聘或基础设施就能创业 发达国家视AI为"拐杖"： - 北美、西欧更关注生活管理、治理缺口、隐私监控 - 东亚独树一帜：最关注个人转变和财务独立，但也最担心认知萎缩和意义丧失 - 一位丹麦经理描述："如果AI真能处理精神负荷……它会还给我无价的东西：不被分割的注意力。" 这种分化背后是一个残酷现实：对AI的态度，取决于你现有生活的厚度。当你还在为生存挣扎，AI是救命绳；当你已经拥有很多，AI是便利贴——但你也更害怕失去"人之所以为人"的东西。 结语：81000人教会硅谷的事 这项研究最深刻的启示，或许是普通人比技术精英更懂AI的复杂性。 他们不是简单的"乐观派"或"悲观派"。他们同时怀抱希望与恐惧——那些最期待AI情感支持的人，也最害怕这种支持；那些最想用AI学习的人，也最警惕认知退化。 一位美国软件工程师的总结，道出了这种微妙的平衡： "减少任务中的摩擦，让你用更少做更多。但减少关系中的摩擦，会夺走成长必需的东西。" 81000个深夜的倾诉，最终指向同一个问题：我们想要的不是更快的机器，而是更好的生活。 当一位印度律师重新发现"我并不像曾经以为的那么笨"，当一位士兵在战壕里找到活下去的理由，当一位40多岁的家庭主妇说"我可以成为所有那些'本该遥不可及'的东西"——这些时刻，AI不再是技术，而是一次关于人类可能性的重新谈判。 问题是：当机器越来越像人，我们是否还能保持像人的勇气？ 答案，藏在下一个81000人的选择里。 哪些特定人工智能愿景最能引起共鸣？

凤凰网科技讯 3月20日，PITAKA推出哈佛大学全球官方授权系列手机壳“哈佛红 Harvard Crimson”。该系列适配iPhone 16 Pro系列、iPhone 17 Pro系列以及三星Galaxy S26 Ultra机型，采用芳纶纤维材料，并融入哈佛大学标志性的红砖建筑色调与盾形校徽元素。 据介绍，该系列产品设计灵感来源于哈佛校园的红砖建筑，并通过PITAKA的编织工艺在手机壳表面呈现纹理质感。在PITAKA哈佛大学全球官方授权系列中，深红色调不仅是一种视觉符号，更象征着追求真知的向上力量。 PITAKA表示，此次与哈佛大学的合作源于双方对探索精神与创新价值的共同理念。芳纶纤维等高科技材料以轻盈、坚韧、耐用等特性广泛应用于科技配件中。 官方称，该系列产品的设计理念围绕“求真”精神展开，试图通过材料与工艺的结合，呈现哈佛校训“真理”（Veritas）所倡导的探索精神。 除手机壳外，PITAKA计划扩展该系列至更多配件品类，包括耳机壳、iPad保护套、磁吸指环扣及磁吸卡包等，逐步形成以文化主题为核心的配件系列。

本周，苹果在成都召开了特别活动，纪念苹果诞生 50 周年。 与庆祝氛围相应的，是在元旦以来不到 3 个月的时间里苹果极其密集的发布动作——MacBook Neo、两款常规 MacBook 迭代、两台全新显示器、主打下沉市场的 iPhone 17e，以及迟迟到来的 AirPods Max 2 轮番登场。 阵容堪称豪华，力度前所未有。 而 50 周年的高潮，依旧放在了全年最重要的秋季发布会——在九月，苹果将发布两款定位相对高端、售价也相应较贵的 iPhone。 折叠 iPhone Ultra，售价近两万 对于今年的秋季发布会来说，折叠 iPhone 毫无疑问是重中之重。 在迟到了七年后，这个市值万亿的公司终于等到了它认为成熟的折叠技术，一举进入折叠形态的市场。 这台可能被冠以 Ultra 之名的折叠 iPhone，其实我们已经爆料过不少。大而全地概括这台从未出现在苹果产品线的手机，大致是「打开无折痕，看着像 iPad、合上是 iPhone」。 折叠 iPhone 的外屏和内屏有可能落在 5.3-5.5 寸和 7.6-7.8 寸附近，内屏是一块长宽比约为 1.4 比 1 的宽屏，比较类似我们熟悉的 iPad mini。据彭博社记者 Mark Gurman 透露，为了适应这种全新的形态，iOS 将引入侧边栏，并落地更彻底的分屏多任务处理。需要明确的是，苹果并没有把 iPadOS 生搬硬套进来的打算，手机依然是手机的灵魂。 为了把展开后的厚度压缩到 4.5-4.8 毫米左右，苹果的取舍极其果断。这台天价机器砍掉了极其占用空间的面容 ID 和长焦镜头，让缺席已久的 Touch ID 在电源键上迎来复活。经典的灵动岛也随之消失，取而代之的是占地面积更小的单挖孔。 同时，实体 SIM 卡槽彻底成为历史，全面拥抱 eSIM，而在机身内部，苹果打磨已久的自研 C2 基带芯片将首次亮相。 妥协换来的是高昂的代价。华尔街分析师算过一笔账，哪怕极力控制支出，其 BOM 成本可能依然高达 800 美元，起售价更是直接飙升至 2000 美元。 关于这台折叠 iPhone 的更多技术细节，你可以回顾我们此前的深度报道：https://mp.weixin.qq.com/s/bvN7whUPFtdnCiWonW2LUw 最近一年，折叠 iPhone 的消息铺天盖地，从关注度来看，市场显然十分关心折叠 iPhone 的首秀表现。但近两万的售价、首代产品的实验性质，都注定了它并不是苹果今年绝对走量的机型。 真正更贴近大众、能扛起苹果 50 周年销量大旗的主角，还是被折叠 iPhone 分走注意力的 iPhone 18 Pro 系列。 走向专业的 iPhone 18 Pro 去年秋天，苹果重塑了 iPhone 17 Pro 系列的外观：镜头模组横向拉伸成一片「高原」，机身换用铝合金以减重散热。但视线下移，金属背板中依然镶嵌着一块玻璃。 原因无他，庞大的 MagSafe 生态已是 iPhone 体验的基石，为了给磁吸功能让路，这块玻璃成了背面不可割舍的自留地。 背部设计的改变见仁见智，但可以预料到的是，一套工业设计语言一旦成型，往往会贯穿数代产品。从目前可靠的爆料来看，今年的 iPhone 18 Pro 在大体轮廓和屏幕尺寸上，依然会沿用这套成熟的模具。不过 MagSafe 区域的玻璃会采用更趋近铝合金机身的相应配色，让机身看起来一体性更强。 转回机身正面，灵动岛的变化一直是 iPhone 18 Pro 系列的焦点，我们一共收集到三种消息： The Information 在 25 年底表示 iPhone 18 Pro 会采用打孔方案，将 Face ID 放在屏下，只保留摄像头。 再之后，主流消息表示灵动岛依旧会保留，将会缩小约 35% 左右。这背后可能是用的一种名为超透镜的技术。关于这个技术，你可以回顾我们之前的报道：https://mp.weixin.qq.com/s/B58ucyVZ9eRyRlBkkaXYbQ 但最近，微博的知名爆料人 @数码闲聊站 则表示根据供应链来看，这次 iPhone 18 Pro 的灵动岛将复用 iPhone 17 Pro 的方案，大小和设计不会有明显变化。 从微博知名爆料人 @i冰宇宙 发布的信息来看，iPhone 18 Pro Max 也许会比前代更厚，从 iPhone 17 Pro Max 的 8.75mm 上升到 8.8mm，重量也随之超过 240 克，这意味着 iPhone 18 Pro Max 将会成为自 iPhone 14 Pro Max 以来最重的 iPhone。 不过，随着厚度与重量的双重增加，iPhone 18 Pro Max 的电池容量有望跨入 5100 到 5200 mAh 的大关，获得更长的续航。 除了握在手里的分量，映入眼帘的色彩同样是重头戏。每年为 Pro 系列钦定一个专属配色，早已是苹果撩拨市场的保留曲目。iPhone 17 Pro 的星宇橙赚足了眼球，而今年，多方信源都将目光锁定在了一抹深邃的「勃艮第红」上。这是一种亮度偏暗的酒红色。如果消息属实，这将是继 iPhone 14 系列之后，红色系时隔多年的再度回归。 在 iPhone 17 Pro 的评测中，我曾经得出过一个观察： iPhone 17 系列的发布，是 iPhone 正式走向多样化的元年——苹果终于开始正视用户群体的多样性，你不再需要在几个相似的选项里做排除法，或是为不需要的功能白白付钱，而是可以根据自己的预算和最核心的需求，直接找到那个「天选之机」。 这段话看起来可能有些晦涩，换言之，标准版和 Pro，从「高低配」变成了「不同人的专属工具」。不需要专业功能的用户，不用再为类似高刷这样的功能额外付钱，换来一台不能完全用上的 iPhone 了。 而 iPhone 18 Pro，会继续延续专业化这条道路，往前迈步——据苹果供应链分析师郭明錤爆料，苹果打算为 iPhone 18 Pro 系列的主摄加入一个传统摄影里的老朋友：可变光圈。 把可变光圈塞进手机并不是什么新鲜事。早在 2009 年的诺基亚 N86 上就出现过三档可变光圈，后来三星 Galaxy S9 也用双档光圈来解决暗光噪点和强光过曝的矛盾。国产厂商也在影像竞争中陆续尝试过借助可变光圈路径打造产品优势。 但这种精密物理结构，在静态影像上的增幅其实没想象中大——在手机极小的 CMOS 传感器限制下，光圈数值的微小变化，带来的背景虚化差异其实并不明显。哪怕你把光圈开到最大，真实的物理虚化效果也远不及全画幅相机。 现在仍然保留可变光圈的手机厂商，更多是利用光圈变化的物理数据，去辅助 AI 算法算出更自然的虚化。 而与大多数厂商加入可变光圈更多是辅助静态影像的虚化不同，结合苹果这几年在视频领域的发力，我们可以合理推测苹果的目的，其实是为了更专业的视频录制。 对于专业视频创作者来说，想拍出具有电影感的动态模糊，快门速度通常需要固定在帧率的两倍（比如 24 帧视频对应 1/50 秒快门）。但在大晴天的户外，保持这么慢的快门速度，画面必定会严重过曝。传统摄影师的解决办法是在镜头前拧上一片 ND 减光镜。 ▲ 外置 ND 滤镜体积相当大 而有了机械可变光圈，iPhone 18 Pro 就能在强光下直接物理缩小光圈，减少进光量，从而在不破坏画面曝光的前提下，尽量降低快门速度。 为视频服务的思路，符合时代的潮流，也符合苹果对视频持续专业化的逻辑。 搭配可变光圈登场的，是一颗由三星定制的三层堆叠图像传感器。根据台湾供应链出版物《DigiTimes》报道，这枚带有三层电路的相机传感器使用的技术被称为 PD-TR-Logic，带来更快的快门响应速度，成倍增加画面的动态范围，并大幅压低暗光下的噪点。 不过，这个传感器的消息来自 2025 年初，不能完全保证顺利落地，也不能确认这枚传感器是否会出现在 Pro 系列上。 另外，微博 @数码闲聊站 称苹果将在 iPhone 18 Pro 系列上持续优化长焦。在此之前，iPhone 17 Pro 的长焦传感器尺寸与像素数都得到了提升，而在下一代，苹果打算继续升级这颗长焦的光圈，以获得更大的进光量。 当然，iPhone 18 Pro 系列上也会引来从不缺席的升级——A20 Pro 芯片。 这颗芯片将首批采用台积电最新的 2 纳米制程工艺。在芯片的世界里，更小的纳米数意味着能在同样大小的面积里塞进更多的晶体管。与 A19 相比，A20 Pro 的性能提升了 15%，而功耗则大幅降低了 30%。 这颗芯片采用台积电的 WMCM（晶圆级多芯片模块）封装技术。简单来说，就是把曾经分开摆放内存和 CPU、GPU、神经网络引擎集成在了同一块晶圆上。数据传输的物理距离缩短，带来更快的响应速度，也缩减了主板的占地面积。 ▲ 示意图由 Gemini 生成，图片来自 @Wccftech 有了顶级的算力，自然要配上更通畅的连接。苹果预计将在 iPhone 18 Pro 上搭载新一代自研 C2 基带芯片。经过 C1 和 C1X 两代探索后，自研基带终于要登上 iPhone 旗舰级舞台了。 看完目前的传闻，我们已经大致对 iPhone 18 Pro 系列有了个预期——昂贵的 2 纳米芯片、复杂的机械光圈、全新的基带、更大的电池。 悬而未决的灵动岛，也将在不久后彻底敲定—— 按照苹果的产线节奏，三月底这个时间点，iPhone 18 Pro 系列正处于从 DVT（设计验证测试）向 PVT（生产验证测试）过渡的关键隘口。 ▲ 苹果新品研发制造流程 通俗点讲，就是准备开启小批量试产的阶段。 这意味着这部将在半年后面世的新手机，已经确定了大部分规格。等到四月，市面开始流出零零散散的 CAD 图片时，说明 DVT 已经进入尾声，手机的物理外型和三围尺寸彻底钉死。 到那时，灵动岛这种能够影响到外观的设计也将彻底落定。 当然，我们更在意 iPhone 18 Pro 系列的价格，会不会随着功能升级和内存涨价而暴涨？ 好消息是，据分析师郭明錤透露，尽管台积电 2 纳米芯片的制造成本飙升了至少 50%，且行业内存报价也在大幅上涨，但苹果内部的基调是「尽可能不涨价」。 在手机普遍涨价的环境里，如果 iPhone 18 Pro 系列的价格真的稳住了，那毫无疑问会进一步增加苹果的竞争力。 翻看今年 1 月底公布的财报，单季度 852.7 亿美元的 iPhone 销售收入，足以证明苹果只要苹果愿意在产品上给点真诚的新东西，iPhone 的护城河依然深不可测。 这个诞生快二十年的老伙计，非但没有步入暮年，反而展现出了极其强悍的生命力。 ▲ 图片来自 @App Economy Insights 但漂亮的财报，并不意味着通向未来的免死金牌。 此时的苹果，正处在多个浪潮的交汇处：公司成立半个世纪的荣光、掌舵人即将交接的隐秘暗流、AI 浪潮重塑一切的狂飙突进，以及近在咫尺的 iPhone 20 周年纪念。 这些节点单独拎出任何一个，都足以让一家科技巨头迎来巨变，而苹果必须在面对它们的全面叠加。 在洪流之下，这个曾经改变世界的巨头，能保持住势头吗？ 答案尚待揭晓。

IT之家 3 月 20 日消息，随着 Magic V6 发布，荣耀MagicOS今日宣布折叠屏老机型 3 月更新也同步上线了。 IT之家整理如下： YOYO 拍照转文档：图片一拍变文件，免费转换，轻松编辑； 淘宝直播分屏购物：一边看价格，一边逛直播，边逛边买； 股票分屏盯盘：一边做对比，一边看走势，双股同看； 一屏多用：一边录音一边改文档，一边查日程一边记重点。 升级计划： 荣耀 Magic V6 荣耀 Magic V5 系列 荣耀 Magic V3 荣耀 Magic Vs3 荣耀 Magic V2 荣耀 Magic Vs2 荣耀 Magic Vs 系列 荣耀 Magic V Flip2 荣耀 Magic V Flip

作者｜江宇 编辑｜漠影 最近，“养龙虾”几乎成了AI圈最火的话题。但要想把“龙虾能力”带进工作，却很难接入真实的职场工作流程。 会议录音散落在手机里，访谈素材堆在文档中，灵感又记录在不同App里。等到真正要写报告、做方案、准备PPT时，人们往往还得重新整理一遍。 AI似乎在帮忙，但很多时候只是把“记录”变快了，“产出”却依然离人很远。 就在这样的背景下，百融智能推出了一款面向职场场景的AI新产品——百智WiseNote。 3月20日，这款被称为“职场人硅基搭子”的新品将在京东采销直播间正式发布。 当信息每天都在产生，记录、整理到最终成果之间，能不能形成一条连续的工作流？这款产品或许给出了一个答案。 一、两小时会议，半天整理：很多工作的时间都花在“复盘信息” 会议开了两个小时，真正整理纪要却要再花半天。在大多数职场场景中，信息的产生和使用之间，往往隔着一段处理程序。 会议、访谈、客户沟通每天都会产生大量语音信息，但绝大部分只停留在录音或简单纪要层面。真正进入工作环节时，往往还要重新整理内容、梳理逻辑、补充资料。 问题在于，这些环节通常分散在不同工具中完成：记录、整理、分析、写报告往往是四套独立流程。 在企业内部，这种情况更为明显。大量会议内容和经验沉淀散落在个人设备中，很难形成可复用的知识资产。 根据百融内部调研，超过90%的会议记录最终停留在手机备忘录或录音设备中，难以再次被调用。 一段原本高价值的信息，往往在产生之后迅速“沉没”。从记录到成果之间的这段距离，正是很多AI工具尚未真正打通的环节。 二、从“录下来”到“用起来”，信息开始形成完整链路 如果把职场信息流拆开看，大多数工具只解决了其中一小段。百智WiseNote则尝试把职场信息流变成一条完整链路。 百智WiseNote由三部分组成：录音卡硬件、移动端App，以及PC端百智工作台，三端协同完成信息采集、整理和生产。这也是行业内唯一能提供深度研究报告的AI录音卡产品。 首先是信息入口。一张约30g、厚度仅3mm的录音卡，可以在会议、访谈或沟通场景中随时记录语音内容。 该设备支持阵列双硅麦和骨传导麦克风收音，同时具备降噪能力，可以在会议、访谈或商务沟通中实现清晰录音。 同时，其还支持环境录音和通话录音两种模式，离线情况下也能录制，并提供最高约30小时连续续航和本地加密存储。 其次是移动端处理环节。录音内容会自动转写，并支持常见外语和方言，同时内置200多种行业模板，可以快速生成结构化纪要或总结。 在此基础上，系统还引入了Ask Agent能力，可以结合联网信息对内容进行补充查询与总结修订。 用户也可以通过问一问会议“全能助理”，直接针对会议纪要进行追问，例如细节、补充背景或提炼重点。 用户还可以在App中加入行业词库，让转写和总结更加专业，所有记录会自动沉淀进入个人知识库，后续可以随时检索或调用。 最后进入PC端工作台。当用户需要写报告或准备材料时，可以直接调取此前沉淀的录音、文档以及外部信息进行加工，并进一步生成完整内容，其中还包括了PPT。 相比传统模式，这种方式减少了信息在不同工具之间的重复流转，让内容从产生那一刻起，就已经进入可复用的知识体系中。 三、后台“分工干活”，复杂任务被拆开完成，成为真正干活的“硅基搭子” 在这套流程中，真正承担“生产力”的核心，是PC端的多智能体工作台。 从机制上看，它更接近一套在后台协作的“任务系统”。当用户输入需求后，系统会自动拆解任务，由不同智能体分别承担信息搜索、结构规划、内容撰写和数据整合等工作，是一支在后台分工干活的“龙虾团队”。 在效率层面，系统提供两种模式：Fast模式和Expert模式。前者通常在1—3分钟内生成结构化结果，适合快速获取结论；后者则会进行更长时间的推理和资料整合，一般需要10—30分钟生成更完整的专业报告。 如果用户需求不够明确，系统还会通过动态表单进一步澄清任务，再生成报告提纲供用户确认，然后进入正式撰写阶段。报告生成后，用户可以通过AI编辑器进行修改，并基于报告一键生成PPT用于交付。 PPT内容会自动提炼大纲，支持进一步修订编辑，同时也可以套用企业专属模板，自由调整布局与主题，配合AI指令对内容进行润色、扩写或总结，减少从写作到汇报之间的重复处理。 系统还支持定时任务和自动执行策略，例如周期性收集信息或持续更新分析报告。换句话说，一只“7×24小时不下线的龙虾”已经常驻后台，帮你把信息收集、整理这类工作持续往前推进。 整个流程中，人和AI的分工也相对清晰：AI负责完成信息处理和写作，人类负责决策与最终审核。 相比行业内同类产品，PC端深度研究报告、多智能体协作以及PPT生成等能力的加入，让它不再停留在记录与整理，还可以直接参与到成果交付环节。 四、当AI进入具体岗位，工作方式开始发生变化 当这套流程真正落到具体岗位中，不同角色的使用方式也不一样。 销售人员在和客户沟通时，整段对话会被实时记录并自动分析。系统会对话术进行质检，识别虚假承诺或合规风险，同时结合既有销售SOP与核心卖点给出优化建议。沟通前，可以直接调取客户背景、行业信息与竞品对比，提前形成策略；沟通结束后，拜访总结、跟进要点和销售方案会自动生成，并同步进入CRM系统。 面向金融团队，一场投研会议结束后，录音内容会也能和行业数据库一起被调用。 系统接入Wind、新华财经、Bloomberg等数据源，同时结合企业内部知识库，对会议信息进行扩展分析，生成行业研报、公司尽调或业绩点评等结构化内容。原本需要多份资料拼接的分析工作，可以直接形成一份完整报告。 同样，内容团队在做方案时，也可以把选题、策略、内容生成和PPT制作放在同一流程中完成。以小红书方案为例，从策略拆解到页面内容，再到最终PPT，都可以一次生成，还能将时间压缩到约一小时。 在HR或培训负责人在处理会议时，也不再需要手动整理记录。系统会根据不同类型自动匹配模板，无论是招聘面试、员工沟通，还是培训复盘，都可以直接生成结构化纪要，并沉淀为内部知识内容。 一次访谈或培训结束后，核心信息会被提炼并进入知识库，用于后续复盘与复用。 记者或研究人员在做访谈和选题沟通时，可以直接生成结构化记录。从采访纪要到选题拆解，再到初稿生成，整个过程被压缩在一次记录之中，减少反复整理素材的时间。 一些更专业的工作，这套系统同样能胜任。 涉及法商财税类任务时，系统会调用外部专家知识与专业数据库，参与到具体分析过程中。例如在跨境投资或企业架构设计中，用户可以基于已有资料直接生成投资选址分析、离岸信托架构方案，或海外投资管控平台选择建议。 从专家经验沉淀、专业数据接入，到智能体生成与评测上线，相关能力被提前封装在系统中。 当记录、整理和写作被放在同一条流程里，很多原本重复的工作开始消失。信息可直接进入可以被调用和再生产的体系中。 结语：AI录音卡下场干活，接管你的日常工作 过去几年，AI工具的能力一直在提升，但很多产品仍停留在“回答问题”或“生成内容”的阶段。真正零门槛进入工作流程的工具并不多。 很多职场人每天面对的是大量信息：会议、访谈、沟通、灵感、资料。整理这些信息本身，就已经消耗了大量时间。 如果这些环节能够被重新串联起来，很多工作也许会变得简单得多。 随着越来越多工具开始尝试进入真实的工作流程，AI在职场里的角色也在慢慢变化。从偶尔帮忙的工具，逐渐变成一个长期参与工作的助手。 对很多人来说，这可能意味着一种新的工作方式正在出现。

作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 智东西3月20日报道，昨天，小米发布了Mimo-V2 Pro大模型，又一次把混合注意力架构推到了行业的聚光灯下。 这款万亿参数的大模型，采用了1:7的混合注意力比例，在提供接近Claude Opus 4.6能力的同时，API定价仅为后者的1/5。 实际上，小米的混合注意力架构探索，延续了国内大模型头部厂商在效率优化上的技术共识。过去一段时间里，国内多个大模型头部玩家都展示了他们在混合注意力方面的突破性进展。 今年2月，蚂蚁推出全球首个混合线性注意力架构的万亿参数思考模型；去年9月，阿里则在下一代模型架构Qwen-Next中采用混合线性注意力。与此同时，月之暗面、MiniMax等玩家也在各自的模型迭代中引入了类似的架构优化方案。 混合注意力架构的探索，已经几乎成为大模型厂商的必答题。不同的只是技术路径的选择，相同的是对效率与性能平衡点的共同追求。 一、头部玩家押注混合注意力，多条技术路径并行 在深度学习中，注意力机制让模型能够有选择地关注输入信息中的重要部分，而Softmax一直是主流架构的核心注意力计算机制。 这种机制每次计算都“翻阅”完整上下文，精准捕捉词与词的关联，赋予模型强大表达力和细粒度对齐能力。 但其代价明显：随着文本长度增加，其计算量呈平方级增长。它还需要存储大量KV缓存，带来显存压力。这在越来越追求推理效率和成本控制的商业化场景中，展现出不足。 面对这一共同挑战，业界探索出了三条主要的技术路径。 第一条路径是稀疏注意力（Sparse Attention），其核心思想是通过“少算”、“有重点地算”来提升效率，代表模型是DeepSeek。 第二条路径是滑动窗口注意力（Sliding Window Attention），它仍然使用Softmax计算注意力权重，但只关注固定窗口内的邻近token，借此提高计算效率。 第三条路径是线性注意力（Linear Attention）。 与其他方案不同，它彻底改写了Softmax公式，将复杂度从O(N²)的平方级降至O(N)，近似线性级别，推理成本大幅下降。 不过，这三条路径都有自身的局限性，而如今业界对混合架构的集体转向，本质上是对单一技术路径的修正。 值得关注的是，越来越多方案正向混合线性注意力收敛，这是唯一在理论上突破序列长度限制的路径。它重构了注意力的计算范式，这种彻底性既是它的风险所在，也是其潜力所在。 二、混合线性注意力，如何成为行业共识？ 在国内，已有不少大模型企业开始了混合线性注意力架构的探索。 按时间维度来看，2025年初，MiniMax Text-01模型发布，这一模型采用1:7的混合线性注意力，并在456B参数的模型上实现落地。 此后，MiniMax-M1模型也采用了同款架构。当时，MiniMax-M1的团队判断，混合架构将会成为模型设计的主流，但仍面临基础设施等维度的瓶颈。 更多混合线性注意力的探索，在2025年下半年爆发。 去年9月，阿里通义实验室发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，并在80B模型上完成验证。该模型用线性注意力和门控注意力的组合替换标准注意力，实现长上下文的有效建模。在1:3的混合比例下，其性能可以超过单一架构。 阿里的研究团队发现，相比常用的滑动窗口注意力，线性注意力拥有更强大的上下文学习能力。 同样在去年9月，蚂蚁百灵团队开源了Ring-mini-linear-2.0与Ring-flash-linear-2.0，验证了其研发的Lightning Linear线性注意力在工业规模训练和长上下文推理中的可用性。 这两款模型采用了更多的线性注意力层，验证了1:7的混合比例。其在高FLOP预算下表现，明显优于纯Softmax结构。 在这项研究中，蚂蚁百灵还进一步探索了架构创新与基础设施系统工程优化的协同。他们打造的FP8融合算子，将FP8混合精度训练的计算效率提升至原来的1.5-1.7倍左右。 在推理端，他们开发了更高效的线性注意力融合算子，进一步提升推理引擎的吞吐。 架构优化与高性能算子协同之下，两款Ring-linear模型在深度推理场景下的成本仅为同尺寸稠密模型的约1/10，相较原有Ring系列成本也下降超过50%。 去年10月，月之暗面开源了混合线性注意力架构Kimi Linear。其核心是Kimi Delta Attention（KDA），这是一个新型的线性注意力模块，通过细粒度设计改进了门控delta规则。这一线性架构采用1:3的混合比例，在减少内存占用的同时超越了全注意力模型的质量。 尽管上述探索已在多维度验证了混合线性注意力架构的潜力，但大多数成果仍停留在中小规模。而在真实应用中，大模型需要直面万亿级参数、百万级上下文窗口、高并发推理等工程挑战。 因此，下一步的关键在于：将这些技术探索推向真正的超大规模模型，在工业级应用中系统验证其可靠性、可扩展性与经济价值。 三、万亿模型成试金石，效率与成本的终极验证 将混合线性注意力架构推向万亿参数量级的工程落地，正在稳步推进。 月之暗面创始人兼CEO杨植麟对混合线性注意力的前景表达了明确信心。他认为线性架构是一个非常值得探索的方向，其团队已在Kimi Linear等项目中积累了大量研究。 在下一代模型Kimi K3中，月之暗面计划在混合线性注意力架构的基础上，引入更多架构层面的优化。他相信，下一代模型Kimi K3就算没比K2.5强出10倍，也必然会“强得多”。 同样押注这一技术路线的蚂蚁百灵团队，已经接连交出两个万亿参数大模型。一个是超大型混合线性注意力架构模型Ling-2.5-1T，另一个是全球首个混合线性注意力架构的万亿参数思考模型Ring-2.5-1T。 在前期研究基础上,蚂蚁百灵团队通过增量训练方式构建了Ling 2.5架构。该架构将GQA+Lightning Linear升级为更高效的MLA+Lightning Linear组合，在进一步压缩KV缓存的同时，保留了模型的表达能力。 Ling 2.5架构采用1:7混合比例，还保留了QK Norm、Partial RoPE等核心机制，确保架构迁移过程中模型性能不发生退化。 在降本增效方面，Ling-2.5-1T仅需约6000个token的平均输出长度，即可完成前沿模型需要1.5万-2.3万个token才能胜任的复杂任务。其访存规模压缩至传统架构的1/10，生成吞吐量提升至3倍。 上述种种对混合线性注意力架构的探索，意义已不止于性能提升本身，而是在重新划定大模型的应用边界与商业形态。 试想一下，当推理成本显著下降、token使用效率持续优化，模型调用成本或许不再是限制其大规模落地的核心瓶颈。 随之而来的，是应用范式的自然转变。企业不再需要精打细算地“按需调用”模型，而可以将其作为一种默认能力嵌入到更多业务环节之中，实现更广泛、更深入的效率提升。 大模型在高频与实时场景中的角色可能因此发生变化，在搜索、推荐、智能客服等场景中，它们不再只是传统系统的补充模块，而是有望扮演核心驱动引擎，成为如同数据库、操作系统般默认存在的底层基础设施。 结语：从堆参数到拼工程，大模型广泛落地更近了 混合线性注意力架构的探索仍在不断深化，但这条路径注定不会一帆风顺。不同技术路线之间仍在反复博弈与验证，例如MiniMax在阶段性探索后选择回归全注意力模型，以优先保证复杂场景下的稳定性与可靠性。 不过，更深层的信号已经愈发清晰：大模型竞争正从“暴力堆参数”转向“工程效率的精算”。当行业逐渐形成共识，决定胜负的将不再只是规模本身，而是单位算力所能释放的有效能力。 架构层面的细微差异，最终会在企业级落地中放大为显著的成本优势与体验差距，并推动大模型从“可用”迈向“好用”，再走向真正的广泛普及。

智东西 作者｜李水青 编辑｜云鹏 随着AI行业的焦点从模型训练加速走向行业推理应用，数据基础设施正面临新一轮重构。 智东西3月20日报道，今日，华为数据存储产品线对外公布了面向AI时代的三大关键场景产品与解决方案升级，涵盖传统应用数据中心全转化、AI训练语料准备及推理场景AI基础设施建设。 华为数据存储产品线副总裁、数据存储营销工程部部长肖德刚谈道：“AI时代对华为数据存储是一个巨大的利好。我们在规划时主要考虑两方面：一是AI Native环境带来的新机会，二是以AI技术赋能现有存储产品。” 这些升级方案旨在帮助企业应对从数字化到智能化的数据挑战，构建高效、可靠、绿色的AI数据底座。 一、全球第二大存储厂商，盯准AI时代两大方向 华为公布的一组最新数据显示：自2006年推出第一代存储产品以来，华为存储已服务全球超过3万个客户，市场份额稳居全球第二、国内第一。 肖德刚透露，目前华为存储超过40%的市场来自海外，且在金融等重点行业表现突出。“全球六大片区中，大量金融客户选择华为存储，欧美多家分析及安全机构也给予高度评价。” 面向未来，华为存储聚焦两大方向：一是抓住AI Native环境带来的新机遇，二是利用AI技术赋能现有存储产品。 在AI Native环境方面，肖德刚指出，未来数据中心的服务对象将从“人”扩展至“人+硅基员工+具身智能应用”，比例预计各占1/3。这一变化对数据存储提出全新要求： 应用层出现Agent专用化趋势，需要存储具备记忆能力和安全机制； 模型层从预训练走向推理阶段，KV数据量爆炸式增长，HBM、DRAM和本地SSD难以完全承载，多级缓存、高带宽、低时延成为刚需； 基础设施层机柜功耗从8-10千瓦跃升至数10乃至上百千瓦，散热与网络连接方式剧变，存储设备需在极致性能、绿色节能和整机设计上做出革新； 处理器层数据粒度从4K变为512B，对存储IO并发能力和IOPS提出更高要求。 在AI技术赋能现有存储方面，肖德刚认为，AI将推动传统数据中心实现四大升级：统一数据空间，实现全域可视可管；增强数据管理，提升分类、溯源和全链路追踪能力；自然语言交互，让企业各部门能用自然语言调用机器数据；智能运维，强化设备侧的安全防护与能耗控制。“我们已经在这些方向上投入资源，并发现了大量新机会。” 二、面向AI时代，华为数据存储亮出三张牌 华为数据存储营销运作部部长吴俊杰进一步阐释了三大场景的升级逻辑：“数据的格式一直在变——从结构化到非结构化，再到如今的向量数据，但数据的重要性从未改变，甚至越发关键。在AI时代，数据量呈爆发式增长，从PB级迈向EB级。如何存下、管好、用好这些数据，是AI时代对基础设施的核心要求。” 基于这一判断，华为数据存储在三大场景推出针对性升级。 1、面向传统应用的数据中心全转化 该场景聚焦核心生产应用、数据分析及数据保护，华为通过“全闪存”理念推动存储产品全面升级。 核心生产应用：2025年第四季度发布的全新一代全闪存存储，实现三大突破。一是“三合一”架构，将块、文件、对象协议整合至同一套存储，满足云原生多样化需求，简化采购与运维。二是可靠性提升，通过Smart Matrix架构实现引擎级8.7块解耦，达到7个9的可靠性，并支持AI双活架构。三是“设备永新”能力，新老设备可共集群、免迁移，大幅降低升级成本。目前该方案已在全球部署超1000个节点。 海量非结构化数据分析：全新OceanStor Pacific 9926存储，主打高密度、高效压缩与低功耗。2U空间可存8PB数据，实现2:1数据压缩，功耗低至0.25瓦每TB。以20PB容量测算，较传统方案节省95%空间和大量电力。 数据保护：新一代OceanProtect备份性能提升50%，2025年新增超500个应用场景覆盖，并通过开源软件框架联合五家伙伴打造备份一体机。 此外，存储网管DME升级为Data Master，支持自然语言交互，自动完成API编排与任务调度，结合故障知识库，显著提升运维效率与问题定位速度。 2、面向AI训练的语料准备 数据的规模与质量是AI智力跃迁的基石。华为AI数据湖解决方案在2026年实现两大升级： 数据范式升级：通过Model Engine平台，实现多模态数据一站式加工，支持以文搜数、多维检索，大幅提升数据供给效率，并开放标准SDK接口便于上层应用调用。 可信管控与高效传输：构建可信数据空间，支持30多种使用策略，确保数据消费全程可查证、可追溯；通过DME内的Omni-Dataset，实现PB级数据小于天级的传输效率。 3、面向推理落地的AI基础设施 推理已成为AI应用的核心环节。华为发布两款产品，分别应对中心推理与边缘推理场景。 中心推理：推出AI数据平台，整合知识库、KV Cache库和记忆库，提供知识生成与检索、UCM推理加速、记忆萃取与召回三大能力。实测显示，部署后数据检索精度从不足60%提升至95%以上，长序列推理响应时间缩短超90%。 边缘推理：发布FusionCube A500超融合基础设施，集成通用算力、AI算力与全流程工具链，开箱即用，部署时间缩短80%。可与中心推理联动，同步知识，实现边缘自主决策，算力使用率提升30%。 此外，DCS AI方案支持客户现有基础设施兼容，通过虚拟化与智能调度提升资源利用率，并实现智能体自动生成，降低AI部署门槛。 为助力伙伴高效拓展市场，华为还升级DMAIQ工具平台，新增AI销售顾问功能，可自动分析项目历史、客户需求，生成推荐方案与销售话术，大幅提升伙伴在售前、交付与运维各环节的效率。 结语：AI Agent时代，数据存储价值重构 从肖德刚的战略研判到吴俊杰的场景落地，华为存储正以“AI for Storage”与“Storage for AI”双轮驱动，构建面向智能时代的全栈数据基础设施。 随着AI Agent加速进入千行百业，数据存储不再仅仅是信息的载体，更成为智能体记忆、推理与决策的关键支撑。 未来，数据存储的性能、架构与智能水平，将直接决定AI应用落地的深度与广度。华为存储正携手伙伴，在这场智能化浪潮中共同开辟新的增长空间。

特斯拉的电动重卡Semi-Truck似乎要成了。 Semi-Truck采用方向盘居中设计，有助于司机判断车距，且标配驾驶辅助，有效缓解驾驶者疲劳。它不仅赢得卡车司机的青睐，还因较低的维护成本成为物流公司争相抢购的目标。 卡车司机背靠强大的工会组织，强硬且顽固，但特斯拉的电动卡车居然能取悦这帮人。 加州长滩一名卡车司机表示，Semi开起来更轻松，不会那么累，因为不需要踩离合器也不用操心换挡。他以前开13速手动挡柴油卡车，在签署试用协议后换成Semi-Truck开了一个月。 对拖挂车司机来说，最害怕走错道，倒车可是一件麻烦事。另一位司机驾驶Semi大货车在内华达州斯帕克斯郊外拐错了弯，12米长的货车被困在一个弯道上。这要在以前，需要多次下车确认，小心翼翼脱困。但Semi拖头的居中驾驶位消除了右侧盲区，倒车时两侧屏幕使周遭环境一览无余，“我轻轻松松就倒出来了，一点问题没有，这种体验以前没有过”，这位司机称，“这让我意识到特斯拉的技术确实不一样。” 特斯拉早在十年前便宣布要造Semi纯电重卡，后来公司将重心转向人工智能、无人驾驶，以及机器人，而且特朗普政府取消了电动汽车补贴并放宽环保法规，导致美国汽车市场重走燃油车的老路。 电动卡车的售价是柴油车的三倍，失去政府补贴便寸步难行。加州拥有多座繁忙的集装箱港口，比如洛杉矶与长滩，物流繁忙，州政府一向积极推动更严苛的环保法规，电动卡车有望在此破冰。州政府自去年开始恢复发放零排放商用车补贴，名额很快被抢购一空，特斯拉的Semi-Truck因此成为受益者。加州物流公司在半年时间里获得1.95亿美元补贴款，用来采购1002辆特斯拉Semi电动卡车。 特斯拉则宣布在内华达超级工厂开始量产Semi-Truck，若一切顺利有望年内交付一万辆，之后将年产量逐步提升五万辆。知情人士表示，Semi-Truck的售价低于30万美元，大约是柴油车的两倍。 长滩物流公司King Fio Trucking的老板珍妮·阿巴卡计划将旗下27辆柴油卡车全部换成电动卡车，在特斯拉Semi卡车问世前她已拥有11辆沃尔沃等品牌纯电卡车，但这些卡车的续航里程只有360公里，公司只能将其用于港口间的短途运输。 特斯拉Semi-Truck长续航型号一次充电可行驶800公里，这意味着公司可使用纯电卡车往返内陆地区，或者往返拉斯维加斯。“特斯拉改变了一切”，珍妮表示，“我能开辟全新运输路线。” 电动车的维护成本低于燃油车，这是Semi卡车吸引业主的另一个卖点。Big F运输公司在加州威尔明顿有五名驻场机修师负责维护四十多辆燃油卡车，如果改用电动卡车，只需要留一位师傅维护挂车底盘就行了。 现在Semi-Truck的版图取决于充电桩，特斯拉正在加州、德州、西雅图地区，纽约地区等货运走廊沿线兴建数十个卡车专用充电站（乘用车充电站功率不足），这些充电站将于今夏陆续开放，半小时就能为卡车补充60%续航里程。

IT之家 3 月 20 日消息，消息源 @Evleaks 今天（3 月 20 日）在 X 平台发布推文，分享了三星 Galaxy A57 和 Galaxy A37 的高清渲染图，展示了两款手机正面 / 背面设计，以及相关颜色配置。 颜色方面，三星 Galaxy A57 手机将推出薰衣草色、黑色、浅蓝色和灰色；而 Galaxy A37 将提供紫色、灰色、绿色和黑色四种选择。 这两款手机都将采用 Super AMOLED 面板，但 A57 似乎更胜一筹，参数表明确提到该机使用 AMOLED+ 屏幕，不过两款机型都配备一块 6.7 英寸屏幕，分辨率 2340*1080，都支持 120Hz 高刷。 IT之家查询公开资料，已经有网友提前晒出了 Galaxy A57 手机的开箱和初步上手体验： 规格方面，参数表显示 Galaxy A57 的尺寸是 161.5*76.8*6.9mm，相比 7.4mm 厚的上代机型 A56 更加纤薄，重量也从前代的 198g 降到 179g，手感更加轻盈。相比之下 A37 的尺寸是 162.9*78.2*7.4mm，重 196g。 Galaxy A57 预计将沿用 5000 万像素主摄，支持光学防抖和 HDR，辅以 1200 万像素超广角以及 500 万像素微距镜头。A37 则搭载相同参数的主摄和微距，但超广角被砍到 800 万像素。 续航方面，两款新机预计将内置 5000mAh 电池，容量与前代齐平，不过 A37 将支持 45W 有线快充，能在 30 分钟内充到 65%，预计 A57 也会拥有同级别的规格。 Galaxy A37 手机，图源：@Evleaks

快科技3月20日消息，今日下午，理想汽车产品线负责人李昕旸发布微博称，第8万台理想i6今天正式下线，同时预计交付时间再次提前。 不得不说，这确实是一个振奋人心的好消息，理想此前的纯电路线走得并不顺利，无论是MEGA还是i8都遭遇了一些问题，而i6则真正意义上是理想久违的大爆款。 之所以i6能成，主要原因就在于超高的性价比，上市价24.98万起，限时减免1万元，也就是23.98万，同时官方还赠送价值3.5万元的权益。 作为理想汽车第二款纯电SUV，理想i6定位中大型5座SUV，长宽高为4950*1935*1655毫米，轴距3000毫米，并拥有3.3米车内纵向可用空间。 配备标配全铝悬架、四个高性能液压衬套及CDC连续可变阻尼减振器，赠送双腔空气悬架，标配AD Max高级辅助驾驶系统，搭载ATL全天候激光雷达和NVIDIA Thor-U芯片，支持VLA司机大模型。 提供单电机后驱和双电机四驱可选，前者最大功率250kW，后者额外增加了一台150kWd的前驱电机，系统最大功率400kW，并标配87.3千瓦时5C磷酸铁锂电池组，CLTC纯电续航最高720km，全系基于800V高压平台打造，支持5C超快充。

快科技3月20日消息，易车发布新一代小米SU7 2026款902km后驱Pro版实测续航成绩单。 这款车型在综合续航测试中跑出785.0km的成绩，成功登顶易车榜实测续航榜所有纯电车型第一名。 本次测试于2026年3月14日进行，测试环境为阴转晴，温度0到10℃，车辆采用舒适驾驶模式，动能回收自定义50%，空调24℃风量自动中间档，轮胎为普利司通TURANZA 6 ENLITEN XM-E，车辆为双载状态，电池电量96.3kWh，测试条件贴近日常用车场景。 综合续航方面，实测综合续航里程达到785.0km，实测综合电耗12.3kWh/100km，平均速度47km/h，综合折现率87.0%，在同级别纯电车型中表现极为突出。 高速续航测试中，实测高速续航里程327.0km，表显电耗15.0kWh/100km，计算电耗14.7kWh/100km，平均速度85km/h，折现率72.5%，高速续航表现稳定。 城市续航测试中，实测城市续航里程458.0km，表显电耗10.6kWh/100km，计算电耗10.5kWh/100km，平均速度36km/h，折现率101.6%，城市工况下续航表现甚至超过CLTC标定，日常通勤实用性拉满。 新一代小米SU7搭载V6S Plus超级电机，采用分段磁钢技术，同时优化转子拓扑结构、主动润滑系统以及功率模块，综合效率提升1.5%，看似不大的数值，带来的续航提升格外可观，直接增加十几公里续航。 此次实测成绩，进一步印证了新一代小米SU7 Pro在三电系统、空气动力学设计上的技术优势，785km的实测综合续航，不仅刷新了易车纯电车型续航榜单，也为用户提供了更安心的长续航出行选择。

IT之家 3 月 20 日消息，今天晚间，电动 MINI COOPER PAUL SMITH 设计师款正式上市，限时礼遇价 21.78 万元起。新车推出羊皮纸白、拂晓灰、子夜黑三种颜色车身，同时搭配两种 Paul Smith 专属订制车顶，共 6 种个性配色组合。 电动 MINI COOPER PAUL SMITH 设计师款基于电动 MINI COOPER SE 打造，由被 MINI 官方称为“和 MINI 一样经典的英伦符号”的设计师 Paul Smith 联手打造。Paul Smith 为该系列特调了 3 种车漆颜色：羊皮纸白、拂晓灰、诺丁汉绿。 新车沿用 Paul Smith 的标志性经典条纹，在仪表台、车顶等处印有黑白条纹，方向盘及 OLED 圆屏里则是彩条装饰。 此外，解锁车门后，车辆可向地面投射出手写体“Hello”问候，脚垫上还印有寓意幸运的手绘兔子。 新车标配行车安全辅助系统、自动泊车辅助系统、带记忆功能的 10 向电动调节运动座椅、LED 互动式大灯及尾灯、智能无钥匙进入及数字钥匙等。 据IT之家了解，这款新车基于电动 MINI COOPER SE 打造。Cooper SE 配备 218 马力引擎，扭矩 330 N·m，续航里程为 402 公里。

凤凰网科技讯 3月20日，华为终端官宣将推出华为Mate 80 Pro Max 风驰版，新品于12:08在华为商城、授权电商、华为旗舰店、华为智能生活馆、华为臻选店等渠道开启预订。 根据海报上新版镜头模组外观的变化可以看出，华为Mate80风驰版或将内置风扇，这可能意味着新版本散热技术大幅升级，性能方面再度突破。

IT之家 3 月 20 日消息，数码博主 PhoneBuff 昨日（3 月 19 日）发布视频，对比测试三星 Galaxy S26 Ultra 与苹果 iPhone 17 Pro Max 的耐摔表现。 经过总计 6 轮的严苛跌落测试，iPhone 17 Pro Max 最终以 56 分的总成绩胜出，超过获得 54 分的 Galaxy S26 Ultra。 测试团队首先执行了 1 米高度的跌落测试。在背部朝下的跌落中，两款手机的后盖玻璃均出现碎裂，但三星 Galaxy S26 Ultra 受损更为严重，其长焦镜头玻璃首当其冲，并在拍照时引发了镜头眩光问题。相比之下，iPhone 17 Pro Max 顶部的金属区域几乎完好无损，冲击力被底部的玻璃有效吸收。 随后在边角和正面跌落测试中，两款手机的屏幕均不可避免地破裂，苹果的前置镜头也出现了眩光现象，不过两者的生物识别功能此时均未受到实质性影响。 随着测试高度提升至 1.5 米，两款设备的核心耐用性差距开始显现。在 1.5 米背部跌落后，三星 Galaxy S26 Ultra 的屏下指纹传感器彻底停止工作，而 iPhone 17 Pro Max 的 Face ID 面部识别功能依然运转正常。 在随后的边角跌落中，双方仅出现轻微的掉漆现象。然而，在最致命的 1.5 米正面朝下测试中，iPhone 17 Pro Max 的屏幕虽然呈现出大面积的蜘蛛网状碎裂，但三星 Galaxy S26 Ultra 的长焦镜头模块却开始向外散落细碎的玻璃渣。 IT之家附上视频中最终测试结果成绩如下： 综合各项数据与损坏程度，iPhone 17 Pro Max 凭借更稳定的核心功能保留率，再次捍卫了苹果在旗舰机耐用性上的优势地位。

IT之家 3 月 20 日消息，今天晚间，小米汽车官微发布第 216 集“答网友问”。其中提到，本次发布会之所以未公布新一代“大定”数据，而是公布“锁单”数据，是因为不可退的“锁单”数据更能真实、客观地反映用户的选择与认可。此外，此次问答还包括轮毂选配、香氛机等有关内容。 IT之家汇总问答内容如下： 为什么新一代 SU7 发布当晚，没有披露大定数字？ 新一代 SU7，从开售到现在，“锁单”进展一直比第一代更好。 本次发布会当晚没有公布“大定”数据，而是直接公布了“锁单”数据。实际上，从去年 6 月 YU7 发布后的第二天开始，我们就选择了公布“锁单”量，而非“大定”量。因为，不可退的“锁单”数据更能真实、客观地反映用户的选择与认可。我们高度关注用户购买体验的持续改善和优化，确保让锁单车主更早提车。 发布会上，60km/h 双车对撞测试的标准是怎么定的？怎么理解这种工况？ 本次测试模拟了城市双向主干道常见的「车辆正面对撞事故」，类似于日常生活中双车对撞，其测试标准来自 C-NCAP（中国新车评价规程）标准工况。相比标准工况，本次测试中两车的行驶速度均提高了 20%，碰撞动能达到了标准工况的 1.44 倍，更加严苛； 新一代 SU7 在与标准测试壁障车碰撞后，车辆 A、B、C 柱结构完整，安全气囊及预紧式安全带正常工作，电池包无异常，车窗自动下降，双闪及时自动开启，E-CALL 及时启动并有人工客服接入，全部车门解锁并可正常打开，在人为断开 12V 电源后，依然可以通过「三重安全冗余门把手」正常打开车门。与此同时，在超标的碰撞速度下，新一代 SU7 的假人伤害数据依然满足乘员保护的限值要求，全面验证了新一代 SU7 的出色安全性能。 安全是小米汽车的基础和前提，安全高于一切。新一代 SU7 采用行业高安全标准打造，安全设计全方位升级，请大家放心。 新一代 SU7 搭配不同型号尺寸的轮毂，续航分别是多少？ 新一代 SU7 提供多款轮毂轮胎组合可选，其搭配的 CLTC 续航里程会有所不同，以满足您对续航、静音、舒适、运动的不同需求，您可以根据自身实际情况进行选择； 详情可参考下表： 新一代 SU7 19 英寸钻石轮毂 长续航胎 （标配） 20 英寸米型轮毂 长续航胎 （可选） 20 英寸锋刃轮毂 运动胎 （标准 / Pro 可选） 20 英寸梅花轮毂 长续航胎 （可选） 20 英寸锋刃轮毂 长续航胎 （仅 Max 可选） 21 英寸运动轮毂 运动胎 （仅 Max 可选） 21 英寸双层锻造梅花轮毂 长续航胎 （仅 Max 可选） 标准版 720km 670km 630km 670km - - - Pro 版 902km 845km 790km 845km - - - Max 版 835km 805km - 805km 805km 730km 805km 新一代 SU7 Max 的零百加速，数据显示怎么比第一代 SU7 Max 慢了？ 新一代 SU7 Max 的 0-100km/h 加速时间和第一代 SU7 Max 保持一致，新一代 SU7 采取「含起步时间」统计法，所以会比第一代 SU7 采取的「不含起步时间」统计法存在少许差距。起步时间是指起步时，车辆从静止到第一英尺这段距离内的反应时间； 此外，新一代 SU7 全系升级 V6s Plus 超级电机，动力表现和能耗表现都比第一代 SU7 更出色。新一代 SU7 标准版 / Pro 版的极速也有由之前的 210km/h 提高至 240km/h，且得益于电驱效率提升 1.5%，全系 CLTC 续航均得以提升，标准版 720km、Pro 版 902km、Max 版 835km，综合性能出色。 向大家汇报新一代 SU7 Max 媒体实测「0-100km/h 加速」和「100km/h-0 刹停」成绩： 汽车之家实测：「0-100km/h 加速」用时 3.14 秒，「100km/h-0 刹停」距离 35.06 米； 懂车帝实测：「0-100km/h 加速」用时 3.17 秒，「100km/h-0 刹停」距离 35.61 米； 易车网实测：「0-100km/h 加速」用时 3.15 秒，「100km/h-0 刹停」距离 34.27 米； 测试车辆配置为新一代 SU7 Max 版，选装 21 英寸运动轮毂匹配运动轮胎，测试环境为干燥地面； 本次车辆性能测试由专业媒体在封闭场地进行，建议大家不要自行模仿，同时诚邀大家到店试驾新一代小米 SU7。 卡布里蓝特别版的轮毂，其他配置可以选择么？ 20 英寸锋刃轮毂「卡布里蓝特别版」是新一代 SU7 Max 版，卡布里蓝颜色的「专属选装」，其他配置版本和颜色暂时无法选装； 也欢迎大家多向我们提建议，我们会认真参考，为大家提供更优的方案。 新发布的香氛机替换芯（闻献调香版）和香氛机套装（闻献调香版），在我的第一代 SU7 /SU7 Ultra / YU7 上可以使用吗？ 可以使用，但是软件适配需要升级到新的版本，具体情况如下： 如果您是第二代 SU7，且购买了新款香氛机套装（闻献调香版），可以直接使用全功能； 如果您是第二代 SU7，但使用老款香氛机，需要将香氛机升级到最新的固件版本（版本号为 0092），升级后才能识别新的闻献调香版的香氛棒。新的固件版本会在 4 月初全量推送； 如果您是第一代 SU7/SU7 Ultra / YU7，但购买了新款的香氛机套装（闻献调香版），可以正常出香，但车机系统功能（比如卡片页快捷操作、超级任务、插入香氛提醒等）需要等待后续车机版本 ota，才能正常使用； 如果您是第一代 SU7/SU7 Ultra / YU7，且用的是老款香氛机，那么需要两个步骤，第一是需要将香氛机升级到最新的固件版本（版本号为 0092），升级后才能识别新的闻献调香版的香氛棒，新的固件版本会在 4 月初全量推送。第二是车机系统功能（比如卡片页快捷操作、超级任务、插入香氛提醒弹框等）需要等待后续车机版本 ota，才能正常使用。 新发布的香氛机替换芯（闻献调香版），在「米家智能香氛机杯托版」上可以使用吗？ 可以使用，但需要将香氛机杯托版升级到最新的固件版本（版本号为 0092），升级后才能识别新的闻献调香版的香氛棒。新的固件版本会在 4 月初全量推送。

快科技3月20日消息，小鹏汽车在今天业绩沟通中公布2026年OTA升级规划，全年保持每个季度至少一次大版本OTA推送。 二季度更将迎来自动驾驶能力的关键突破，此前自动驾驶仅覆盖高速、城区的主要路段，升级后将拓展至更多小路、停车场及园区场景，实现从依赖导航公共道路到无导航、无规则内部道路自动驾驶的跨越。 技术层面，小鹏自动驾驶将迎来多维度升级。车端 AI 模型规模从数十亿级别提升至200亿级以上，感知与决策能力显著增强。 安全层面，在现有基础上把安全接管里程再提升5至10倍，进一步强化系统稳定与可靠表现。 升级不只局限于智驾领域，座舱体验也同步优化。系统将加入多语言支持，更好适配不同地区用户的使用习惯，同时推进更多座舱功能与自动驾驶深度融合，让智能交互更连贯、场景体验更完整。