时间终于来到了五月底，各家在发完了影像超大杯之后，又开始紧锣密鼓的筹备下一轮新机了。 而这轮机器主要是由各家的 “线下明星机” 构成的。 比如说 OPPO Reno 系列，荣耀的数字系列，华为 Nova 系列以及托尼这次拿到的 vivo S系列新机 —— vivo S60，都是属于这种主打线下的明星销量机。 这些机器都有一个共同的特点，那就是机身要有质感，并且得做的轻薄；影像尽管赶不上超大杯，但必须得能拍出氛围感，出片率也要高。 换句话说，就是不仅得保证在线下柜台里摸起来高级，拍出来也要好看。 至于说性能有多强，游戏帧率有多高，从来都不是它首要的考虑因素，只要能满足日常基本使用，就够了。 这种打法虽然对托尼这种直男没啥吸引力，但是上市半年就斩获248万的销量，还是很能说明这种策略的有效性。 不过这两年，以 Pocket 3 为代表的口袋相机开始异军突起 —— 传感器更大，视频效果更是降维打击。 这玩意儿既比手机有仪式感，又没传统相机那么笨重，录制视频的效果比不少影像超大杯还要好，这两年火得简直一塌糊涂。 甚至连小红书上都开始有爱好者分享如何用 iPhone 模拟口袋相机的色彩滤镜了。（模拟胶片我还能理解，模拟poket3真有点理解不了。。） 另一方面，随着今年内存涨价带来成本抬升，使得许多机型都不得不选择提高售价，让大家在购买时更犹豫了。 而另一头，上一代的口袋相机正在不停地降价。 这样的两头夹击的情况下，这些原本主打出片的手机会不会受影响呢？今天托尼就借着这台 vivo S60，来跟大伙聊聊。 先说外观，这次托尼拿到的是这次的主打色 —— 星星海，vivo 这次借助光刻退镀工艺和三棱锥立体蚀刻，使手机背面形成钻石闪砂的纹理。 当你拿着手机在光线下轻轻晃动时，会有闪闪的淡蓝色流沙划过效果，并伴有星光若隐若现，还是有一些点点星河的梦幻感的。 属于是那种远远一看，感觉色彩很简洁设计很克制，但仔细端详又能感受到一些小巧思的设计。 至于这次的镜头 Deco ,vivo S60 也是和友商一道，向苹果看齐。 尽管可能会让人觉得有点同质化设计，但是过往无数次销量已经验证了，iPhone 的设计就是销量最好的设计（狗头）。 配合上机身一体冷雕玻璃，让Deco和背板融为一体，还是很有精致感的。 咱就是说像线下买手机这种场景，你到店里最容易注意到的，肯定就是这类颜值很亮眼的手机。 换句话说，能够在一众手机中脱颖而出，率先被你注意到，对它来讲已经赢了一半了。 而在手感方面，这次 vivo S60 做的也还不错，6.59 寸的大小，只比 iPhone 17 标准版大一点点，配合上 7.79mm 的厚度，圆润的 R 角和微弧的金属中框，拿到手里还是挺有高级感的。 可惜这次重量来到了207g，对于这种主打轻薄影像的线下机来说，已经属于是有点沉的了，不过考虑到这次电池容量上涨到 7200mAh，倒也还情有可原。 就像咱们之前在文章里所说，手感和颜值顶多算是这种线下机的敲门砖，影像才是留住用户的核心。 毕竟普通用户也不会像咱这种数码宝贝似的，盯着一个打断动画反复看有没有掉帧，或者动不动就跑个原神看看帧率稳不稳。 当然厂商们也清楚，这个价位的手机要想在影像参数和极限画质上比肩超大杯基本是扯淡。 所以不如在拉高影像能力的基础上，把情绪价值给足，这也是很多专业口袋相机做不到的点。 咱们照例先看参数，这次 vivo S60 配备了 1/1.56 英寸的索尼 LYT-700 主摄 + 1/1.95 英寸的索尼 IMX882 长焦 + 5000 万的 JN1 前摄+ 800 万广角的组合。 主摄光圈对比自家前代的 S50 属于是小有升级，具体来说就是将主摄的光圈从f1.88 升级到了 f1.75 并提升了防抖能力。 对比友商 OPPO 前两天刚发布的 Reno16，它的主摄和超广角像素在参数上，还是要略逊一筹，但在防抖方面和光圈方面要略有优势。 当然了，参数只是一方面，具体打不打得过还得看实际测试，这里就直接给大家放一点样张和视频防抖对比，给大伙作个参考。 主摄及广角对比▼ 不知道大伙儿有没有注意到，这些年像这种所谓的“线下明星机”其实一直都是紧贴潮流风向的，通过一年两更的高频迭代，像时尚快消品一样，快速将最新的潮流趋势转化为产品。 比如当年 vivo 在S9上做的前置微缝双柔光灯、华为在 Nova 上做的前置双摄，亦或是前段时间 OPPO 出的磁吸自拍屏，包括各家会邀请当下最受欢迎的明星代言。 这些本质上都是在紧跟年轻群体的时尚潮流，去推出对应的功能或者服务。 这次的 vivo S60 自然也不意外，不仅请了当下很火的田曦薇来代言，并且针对当下大家最喜欢的 live 图，搞了波优化升级。 图源：vivo 官方的宣传海报 在聊这次 live 图 (实况图) 的升级之前，需要先给差友们简单科普一下 这玩意儿的原理。 其实无论是 iOS 还是 Android 阵营，live 图本质上都是由一张高分辨率的静态照片 + 一段几秒钟的低码率短视频封装而成的。 由于这一小段视频的分辨率一般都在 1080P 左右，且没有任何超分算法介入，就导致咱们每次预览动态，总会觉得这个实况糊糊的。 更别说有时候你想更改实况照片的封面，那它就只能在这段低码率、低分辨率的视频里截图，得到的画质自然也很拉垮。 托尼之前用自己那部魅族 20 给火锅拍照的时候，就经常因没抓拍到最佳表情，需要进图片编辑里重新选封面，结果修改完后，高清狗像直接变锁孔画质。 左：修改前，右：修改后 更别说像 poket3 这种口袋相机，你要是想拍一个 live 图，就只能先录一段视频，然后在它的软件里面截取对应的片段，把视频转为live图，一套操作弄下来，人已经麻了。。 这次 vivo S60 的 live 实况图专门做了一个 4K 模式，也就是说在拍摄实况图的时候，实况照片中嵌套的视频流也是 4K 画质。 这就意味着你回头无论怎么选封面，截出来的画面质量都很高，极大的降低了废片率。 当然，代价也是有的，一方面是文件体积的翻倍， 4K 的实况图的文件体积通常会比以前大上两三倍； 另一方面，拍照的时候，快门键也会因为高素质视频对处理器的 ISP 占用而等待一会。 说人话就是，照片占用的存储变大了，并且拍照的时候，每拍一次，快门键得转几圈，才能拍下一张。 当然了，要是只有这么点活，还是不足以让姐妹们心动的。 于是这次 vivo 还在 live 图中加入了星光效果的选项，主要是针对海边湖畔之类的场景，让你照片里的星光感更足，有点类似咱们相机上的星芒镜片。 只不过这功能比较吃天气，像杭州这两天天气比较一般，只能搁室内拍，拍出来的效果可能就不会太好。 接下来，咱们再来简简单聊聊这机器上的各种风格化摄影功能。 经常玩胶片滤镜的朋友，对 iOS 这边的 Dazz Cam 肯定不陌生。 这软件能常年霸榜 App Store ，靠的就是非常逼真的胶片色彩模拟，帮照片处理掉手机计算摄影的塑料味 。 托尼简单统计了下，发现这软件几乎快成了编辑部内 iPhone 用户必买软件；这一方面或许说明苹果自己的拍照确实有点屎，另一方面也证明，大家是真愿意为这种复古的氛围感摄影买单。 根据第三方机构 Sensor Tower 推测，这软件光靠订阅和买断，单月流水就能干到 90 万美元。 这么大一块肥肉，安卓厂商这边自然不会装看不见，所以这两年也开始在复古 UI 和胶片滤镜上疯狂整活。 对 S60 这种主打出片、氛围感的手机来说，这类功能就更是重中之重了。 因此 vivo 也给 S60 的相机里整了不少活：不仅做了最近很火的 Live 贴图、希区柯克变焦Live图，甚至连 “撕拉片” 这种复古胶片的操作都给你做了模拟。 并且他们还专门为旅拍写真和漫展拍照这种场景，做了个对应的 AI 相机，类似的功能还有很多，托尼这里就不再一一赘述了，对这方面感兴趣的小伙伴们，可以去线下试试看。 AI相机拍摄样张▼ 向左滑动 在托尼看来，这类手机上那些好玩又低门槛的花活，恰恰都是目前口袋相机所做不到的。 像傻瓜滤镜、复古UI和各种实况图，口袋相机受限于机身和系统，很难做到这么丰富。 另外，除了手机没有额外的携带和操作门槛之外，这些手机大厂还能像快时尚追春装一样，跟着社交平台的风向不断 OTA 升级新的氛围感拍照模式。 所以，即便现在口袋相机掉价，也不会对这类主打好看且出片的线下机造成太多的影响。 聊完了外观和影像，最后咱们再来简单聊聊 vivo S60 作为手机，它的一些参数和体验。 先说性能，这次 vivo S60 搭载的处理器和上代 S50 一样，依旧是发布于24年的骁龙 8s gen3，属于是性能平平，日常使用虽然不会出啥大问题，但很难支撑你激情游戏的中端芯片。 这里托尼就拿经典的性能测试软件 —— 原神，给大家跑个须弥城看看表现。 虽然托尼在游戏的画质选择中打开了超高画质，和60帧的选项，但是根据 Perfdog 监测到的数据来看，系统还是自动将帧率锁在了50帧，也正因如此，才跑出了 4.4W 的平均功耗。 简单总结，三十分钟跑图下来，平均帧率基本在49上下波动，1%Low 为26.9，并且游戏过程中还是存在一些微小的卡顿，尤其是到了游戏后半段，帧率波动还是比较明显的。 配合上 48.6℃ 机身最高温来说，这手机玩大型游戏的体验还是比较一般的。 不过，它毕竟只是台主打出片的中端机，这个性能表现在同级别的产品里，属于是无功无过，纯 NPC 水平。 不过续航方面，vivo S60虽然电池只有 7200mAh，但得益于骁龙 8s gen3 这处理器功耗确实不高，经过我们三小时的续航测试，剩余电量还有 82%（WiFi条件下） ，表现还是很不错的。 屏幕方面，这次 vivo 给 S60 上了一块 6.59 英寸 144Hz 刷新率的 1.5K OLED 屏，至于说这两年各家都在宣传的 1nit 最低亮度，高频调光之类的功能，也都给了。 最后像其他的 X 轴线性马达、红外遥控、立体双扬、全功能 NFC 等等这类基础小功能，属于是都有，但也都保持在了这个价位端的平均水平。 哦对，指纹这块还是值得给个好评的，毕竟 vivo 这边已经连续两代把超声波指纹做成 S 系列标配了，而友商们的同级别手机还在用短焦指纹。 总的来说，vivo S60 这种手机的思路就很清晰，手感，质感，拍照氛围感，都是他们努力提升的长板。 不管互联网上怎么嫌弃这类机器，可以预见的是，它们都注定会在各大商场的柜台上长期存在下去。 毕竟大多数线下普通消费者可能并不在乎跑分有多高，大伙儿更愿意为第一眼的高颜值、摸得到的精致感，以及情绪价值去买单。

英伟达正准备在下周的 Computex 大会上，与微软和 ARM 一同公布一项重大的全新处理器合作项目，其中最受关注的就是代号为 N1x 的新款 SoC。尽管官方尚未披露详细规格，但目前曝光的 Geekbench 6 预发布成绩显示，这款芯片在性能上尚未能全面追上苹果于 2023 年推出的 M3 Max 处理器。 据业内消息，N1x 被普遍认为是为 DGX Spark 迷你主机提供动力的 GB10 SoC 的修改版本，采用由联发科设计的 20 核 ARM CPU，集成大致相当于 GeForce RTX 5070 级别的 GPU，并使用 LPDDR5X 统一内存架构，由 CPU 与 GPU 共享同一内存池。 Geekbench 6.2.2 Linux AArch64 预览版的数据库显示，这颗 N1x 在 Ubuntu 24.04.1 LTS 系统下，搭配 HP 8EA3 主板，单核得分为 3096，多核得分为 18837。 这些 N1x 的预发布成绩是在 2025 年 6 月录得的，但由于其结果与 GB10 芯片此前的表现高度吻合，反而增强了此次对比的可信度。为方便对照，媒体还调取了苹果 M3 Max 在 16 英寸 MacBook Pro（2023 年 11 月版）上的 Geekbench 6 数据，该机型的单核得分为 3124，多核得分为 18920。 从表面分数来看，两者相对接近，但整体仍是 M3 Max 略胜一筹。 更具话题性的是，这一代际错位的对比凸显出苹果在芯片架构设计上的优势。N1x 传闻采用 20 核 CPU，而 M3 Max 仅为 14 核，却在单核与多核成绩上都仍保持领先。 分析人士认为，除了架构本身的差距之外，苹果在 macOS 与 MacBook Pro 整体生态上的深度优化，也在一定程度上放大了 M3 Max 的性能优势；相比之下，当前 N1x 所处的平台仍属于未完全优化的早期硬件环境。 当然，N1x 的现有结果仍存在多重“但书”。其一，如前所述，这是一份时间点在 2025 年中的早期跑分，随着产品接近量产，驱动、固件以及系统生态的持续打磨，后续成绩有望出现一定提升。 其二，Geekbench 这类合成测试主要反映的是通用计算能力，并不能完整刻画 N1x 在实际 Windows ARM 笔记本或其他终端产品中的功耗表现及图形性能潜力。 目前外界普遍预期，N1x 将搭载在新一代 Windows 笔记本等终端中，成为英伟达与微软、ARM 联手推动的“PC on ARM”阵营的核心一员。 不过就已知信息来看，这款新品若想在综合性能与能效上完全压过 M3 Max 这样的成熟产品，仍需依赖后续软硬件协同优化以及终端厂商的整体设计能力。 业界正密切关注下周 Computex 上英伟达对 N1x 的正式解读以及更完整的技术细节披露。

弟们，这个赛道真是越来越挤了。 9 系大 SUV 市场又来一位猛将，就是华为乾崑和汽车央企东风合作的奕境 X9 。 为啥说这台车猛？因为这次华为乾崑对奕境的支持力度是真的有点夯，这里头可有太多东西能说了。 你会发现，华为乾崑最尖端、最热乎的技术，奕境 X9 都统统配全了。 趁着这两天大湾区车展，我也去线下实际摸了摸这台车。 所以老规矩咱们先看车，外观上奕境 X9 的整个造型是一个非常大气的 SUV，尺寸绝对比你想的要大，长宽高达到 5301x2015x1820（后驱） ，轴距 3120 。要知道，目前 9 系 SUV 虽然很多，但长度在 5.3 米以上的屈指可数，这个尺寸确实有点量大管饱了。 前脸位置，除了 HUAWEI XPIXEL 百万像素智慧投影大灯，你还会发现它的贯穿灯和很多新势力品牌不太一样。 一方面，这是因为它拐角的处理特别柔和，这个曲线看着非常的 “ 润 ” ；另一方面，奕境 X9 在里面注入了 412 颗双色 ISD 交互灯珠。 所谓 ISD ，是在 LED 的基础上，采用一体化导光板深度封装，所以你看着没有一点灯珠的 “ 颗粒感 ” ，而是浑然一体的效果。按照北京车展首秀时的说法，光是这条灯带，双方团队就打磨了 50 次，在 0.1 毫米尺寸上反复雕琢。 再来看尾灯，同样 ISD 灯珠，但奕境 X9 在这里用了 1172 颗，每个灯珠都特别的小。你可能问，小有啥用？其实主要是为了分辨率，点亮之后感受更加细腻，并且光语的可玩性也会更多。 内饰这块目前还没透露太多，咱们不多聊，主要看看华为乾崑投入了多少顶级黑科技在这台车上。 先看大伙儿最关注的华为乾崑智驾 ADS 5 ，没错，直接给干到 5 了，下一步就是为更高阶驾驶辅助铺路。 同时硬件上也少不了八百九十六线双光路图像级激光雷达，行业主流车型还是128 线甚至 192 的情况下，奕境 X9 的八百九十六线则是奔着解决那些犄角旮旯里的 Corner case和为更高阶段的辅助驾驶做好了准备。 除此以外，奕境 X9 还拿到了华为乾崑鸿蒙座舱 AI 多模态感知系统 AMS 技术的首批搭载。简单说，这是用来感知车内人员的，具有后排防夹、遗忘提醒等功能。 那最后咱们再聊聊这个由 HUAWEI XMC 乾崑数字底盘引擎赋能的赤兔平台。它采用六域融合的架构，在系统响应速度、控车精度、动态调校上都有提升。 好处首先是操控，比如冰雪路面的连续避障，湿滑路面防止甩尾，其次是舒适，刹车不点头，起步不抬头，且主动过滤颠簸路面，还能减缓晕车感，最后是在底层和智驾辅助打通，缩短紧急避险的时间。 当然这些还不是全部，奕境 X9 肯定还藏着不少料，敬请期待上市发布会给我们的惊喜了。 那除了车型和配置以外，你肯定还会有个疑问：奕境这个新品牌到底是怎么来的？这里我就给大伙儿捋一捋。 首先要知道，我们熟知的 ADS 5 、HUAWEI XMC 、八百九十六线激光雷达等技术，都是来自华为乾崑。 过去它已经给不少车企都提供过技术方案，但奕境不仅仅是搭载华为乾崑最新技术，更是华为乾崑全栈深度合作的品牌。 这个深度到底有多深呢？ 咱们可以把华为乾崑合作过的 “ 品牌全家桶 ” 放一起横向对比一下。按照华为乾崑高层在汽车百人会上给的标准，华为乾崑帮车企造好车可以分为三个类别：全栈、三智双智、部件。 在全栈这层，双方就不再是普通的甲乙方关系，华为乾崑会深度参与产品设计、定义，提供全栈智能技术，代表品牌有大家熟知的尊界等，所以从技术合作的深度来说，奕境一登场就站在第一梯队，登场即入列。 同时，奕境和华为乾崑的这种合作模式，绝不仅仅是技术的深度赋能，更是战略上的双向奔赴。去年的华为乾崑生态大会上就提到过一些例子。 在团队层面，华为乾崑并非采用 “ 派驻模式 ” ， 双方 5000 人的团队，其实是同一栋楼上班，在同一会议室开会，甚至同一食堂吃饭。 这有啥厉害的呢？打个比方，以前老合资时代，许多外方车企会把核心的软件开发权放在海外。但如果国内团队发现一个严重 Bug。你先得打份详细报告提交海外，跨越 6-7 个时差，甚至花费 3-6 个月时间来回拉扯沟通。 “ 同一栋楼办公 ” 的意义，就是让上面这些问题当天提出当天就能解决。不仅沟通速度更快，人心也更齐。所以奕境 X9 这台车一路走来，相当高效。另外，华为乾崑也在用自己的严苛标准要求车企，它把沉淀多年的压箱底宝贝， IPD（集成产品开发）和 IPMS（集成产品营销服务）工作流程，全部导入到奕境。甚至品牌成立，质量目标拉齐之后，从需求分析、产品设计、研发、供应链、生产制造、到整车上市交付，华为乾崑团队也全程参与，深度赋能。 技术上，华为乾崑是深度定制、底层打磨；品控上，也是谁更严格听从谁的。今年 1 月，华为乾崑还和车企一起在漠河开展联合寒测，用严苛的标准盯紧测试的每个流程，让用户拿到更放心的产品。除此以外，从去年的华为乾崑生态大会，到今年的寒测，再到华为乾崑技术大会，以及北京车展和粤港澳大湾区车展，双方高层一直在一起，从未缺席彼此的重要时刻。 这种没有甲乙双方、不分彼此的合作，在车圈确实罕见。 因此在华为乾崑的全面赋能下，我认为奕境 X9 会有很大机会在这片拥挤的 9 系旗舰市场杀出重围。 首先，依靠奕境与华为乾崑深度合作的供应链优势，奕境 X9 起步就能搭载华为乾崑的顶尖黑科技。很多品牌的大顶配，在奕境这里是标配。 而华为乾崑和汽车央企的技术互补，也将奕境 X9 的 “ 家庭高品质出行 ” 定位彻底坐实。 从我自身角度来说，我觉得家庭出行不需要你多么奢华的内饰，也不需要多么夸张的动力，最重要的只有一点，就是安全。 奕境 X9 讲的就是这个故事，它结合了华为乾崑最顶的舱外安全及舱内安全技术，采用 2400MPa 的超强度钢，再加上 92% 的钢铝占比，和全铝底盘，用料非常扎实。更别说，奕境背后还有汽车央企 57 年的造车底蕴，完全能守住品质的底线。 这种从内到外的家庭出行保障，是这台车最打动我的点。 而且目前来看，大六座 SUV 仍未饱和，2025 年各家 8、9 系产品销量节节攀升，全年销量达 108 万，且这种趋势一直延续到今年，虽然玩家变多了，但机会永远存在。 对奕境来说，大六座市场作为品牌技术与体验的制高点，就算竞争激烈但必须拿下。在未来三年，奕境品牌还将推 5 款新车，奕境 X9 作为首款9系旗舰车型，必然要为后续车型提供势能。 所以这台车不是奕境选择做，而是必须做，也必须做好。 总之，我们虽然见过了各大品牌的各种六座 SUV ，但这台奕境 X9 绝不是什么 “ 跟风 ” 的产物，而是两个行业巨头掀桌子、拼刺刀的真家伙。 我相信，有了华为乾崑的全栈技术加持，即便是在当下已经血雨腥风的新能源市场，奕境这个品牌以及奕境 X9 这台车，依然会给用户带来不小的惊喜。

5月31日消息，Valve近日上调Steam Deck OLED售价，512GB型号从549美元涨至789美元，1TB型号从649美元涨至949美元，涨幅分别达43.75%和46.22%。 Epic Games CEO Tim Sweeney随即在社交媒体上嘲讽，称组件成本最终由Steam用户买单，并暗讽这是“超级游艇的组件供应链”。 Gabe Newell名下拥有多艘超级游艇，外界估算其船队总价值约6.5亿至8亿美元。 Sweeney此番言论显然并非单纯针对涨价本身，Epic长期以来一直批评Steam 30%的商店抽成以及Valve对PC游戏市场的垄断地位。 Newell从未公开回应过这些批评，仅曾表示游戏商店的竞争是好事，但“短期内会很丑陋”。 Valve并未就涨价发布正式声明，仅标注了价格变更，但涨价幅度之大令不少玩家质疑其合理性，这也改变了Steam Deck OLED与华硕、联想等Windows掌机之间的价格对比格局，后者中不少产品原本定价就高于Steam Deck首发价，如今这一差距已被大幅压缩甚至逆转。

作者丨焦文娟 编辑丨吴晓宇 过去几年，比亚迪在智能化上的策略一直是务实到近乎保守，用董事长王传福自己的话说，“做得多，说得少”。 5月28日，王传福在发布会现场从怀中掏出一颗自研芯片——璇玑A3，这是比亚迪的第567颗车规级芯片，也是比亚迪第一款自研的智驾芯片。 璇玑A3的制程是4nm，单颗算力约700TOPS，三颗协同超2100TOPS，支持L3/L4自动驾驶，功能安全等级ASIL-D。 与此同时，比亚迪将智驾模型切换到了行业共识的路线，即世界模型，让系统不再依赖高精地图和预设规则，而是学会推演物理世界的因果关系。 今年，车企流行讲新故事：有的入局具身智能，有的投身飞行汽车。比亚迪的动作看起来更“重”，它正在把造车以外的业务，大规模放在聚光灯下，比如半导体业务、储能业务等。 这当然是为了给资本市场更多想象空间。但提升估值的前提，是必须让市场相信，比亚迪的智能化不再是短板。 自研智驾芯片让比亚迪得以跑通一条更深的护城河。因为在外购芯片时代，算法要适配别人的硬件架构，同时无法避免算力利用率损耗。 特斯拉的经验已经证明，自研芯片结合自研算法能够把这种损耗降到最低，同时可以减少支付对供应商的开发溢价等费用，成本也能相应优化。“外购芯片就像买精装房，自研相当于自己买地建别墅。”王传福在发布会上说。 同时智驾模型的升级能够把比亚迪庞大保有量带来的数据优势，转变成模型动态迭代的养分，让模型更好地理解物理世界。 为了抢跑L3，比亚迪选了一条最不像“科技公司”的路来打这场仗，即用制造业的逻辑做智能化，用规模和垂直整合换时间。 为什么发布一颗算力“不够炸裂”的芯片？ 王传福在发布会现场说，三颗算力达到2100 TOPS，计算下来单颗算力约为700 TOPS。 对比行业主流智驾芯片来说，比亚迪此次的算力参数并不拔尖。 在目前上车的智驾芯片中，理想单芯算力最高，马赫M100芯片单颗算力已经达到1280TOPS；蔚来视觉感知最强，神玑芯片NX9031的ISP（图像信号处理器）处理能力是英伟达Orin的约3.5倍，内存带宽达到546GB/s，是英伟达Thor-U的两倍。小鹏走高效实用路线，但CPU核心最多，达40核，可以保障车机的流畅运转。 这似乎不符合比亚迪通常的叙事。过去几年，这家公司在电动化领域拿出的东西，要么技术领先，要么成本碾压。 为什么比亚迪发布一颗算力“不够炸裂”的芯片？ 行业的共识是，制程、架构、内存带宽以及软件适配度，共同构成了智驾系统的真实性能边界，而目前参数量注水正在失去公信力。蔚来总裁秦力洪日前在乐道L80上市群访中曾明确表示，当前行业存在稀疏算力、稠密算力等不同统计口径，算力数值普遍注水3-6倍，“真实算力才是核心”。 而算力的差距，很大程度上由制程决定。璇玑A3在国产芯片里制程领先，为4nm。 数字越小，意味着晶体管密度越高，在同样面积下塞入更多计算单元，制造难度翻倍上涨。王传福将4nm车规芯片的研发难度类比为“消费级2nm”。这不仅是因为制程的先进，更是因为车规级芯片需要在零下40度至零上150度的极端温差下，保证10年以上、15万公里的零失效运行。 比亚迪介绍，璇玑A3单位算力功耗较同级低20%，结合自研算法后，算力利用率提升100%。不过，有市场消息称特斯拉A15芯片已经迈入3nm制程，这场围绕制程与算力的竞赛边界还在不断推移。 或许没有Robotaxi的许诺，没有全自动驾驶的宏大愿景，你仍然可以说它不够“酷”。但它的打法非常“比亚迪”，先把算力和控制权握在自己手里，再用规模把它摊薄到每一辆车。 25年前，比亚迪差点成为一家芯片公司 蔚小理掀起自研智驾芯片潮，2024年，蔚来的和小鹏的智驾芯片相继流片成功，2026年5月，理想自研的“马赫M100”芯片亮相。 但外界鲜少知道的是，比亚迪造芯时间更早，甚至比造车还早一年。 （比亚迪造芯史，《21汽车·一见Auto》拍摄） 王传福在5月28日的发布会上说，比亚迪做电池起家，很早就认识到芯片的重要性。早在2001年，比亚迪曾数次尝试收购国外芯片公司，但因当地政策法规调整未能成功。王传福称，若当时收购成功，比亚迪可能不会造车，而是成为一家顶级芯片制造公司。 “买不到芯片怎么办呢？买不到就自己干。”王传福说。2002年，比亚迪进军半导体行业，成立IC设计部，这是比亚迪半导体的前身，比收购秦川汽车正式造车还要早一年。 到2004年，比亚迪造车次年便成立了比亚迪微电子（后为比亚迪半导体）。2005年组建IGBT研发团队，2008年收购宁波中纬晶圆厂，打通了芯片设计与制造的IDM（垂直整合制造）模式。 在此后的十几年里，比亚迪默默积累了涵盖功率半导体（IGBT、SiC）、智能控制IC（MCU）、智能传感器在内的566款芯片，为比亚迪的芯片事业积累了人才储备和技术实力。 2021年，比亚迪已经成为国内头部的车规级MCU厂商，当年其MCU量产装车量已突破1000万颗。王传福当时称：“由于提前布局芯片自研，目前全球汽车行业经历的缺芯停产问题，比亚迪没有受到丝毫影响。” 与蔚小理们只是自研智驾芯片的故事相比，比亚迪走的是厚积薄发的路径——自研芯片下场早、研发种类多，还拥有自己的工厂，但迟迟未研发智能驾驶芯片。 王传福在发布会现场透露，比亚迪目前拥有超7000人的芯片研发团队，已建成4大芯片研发基地和5座晶圆制造厂，其称是全球唯一一家拥有芯片全流程、全链路制造能力的车企。整个智能化方向的工程师规模超5000人。 （比亚迪璇玑A3，《21汽车·一见Auto》拍摄） 璇玑A3是第567款，是比亚迪第一款从“电力电子”跨越到“高性能计算”的芯片。 为什么比亚迪到了必须自研智驾芯片的时刻？这里埋着供应链自主的伏笔。此前，英伟达Thor原定2000TOPS的量产版本，跳票两年后缩水至约700TOPS，多家主机厂及智驾方案商受到影响。一位接近比亚迪的工程师曾告诉《21汽车·一见Auto》，相比于英伟达的智驾芯片，部分国产芯片在研发工具链和算法部署效率等方面的成熟度仍有差距。 比亚迪自研璇玑A3，从架构、算力调度到功耗优化全链路掌握设计主动权，后续车型OTA迭代、功能适配不再受外部芯片厂商的节奏限制。 在架构端，通用芯片为了兼顾多方需求，往往存在算力浪费或瓶颈。 璇玑A3的设计逻辑更接近于定制化ASIC（专用芯片），即让芯片的微架构(RTL)、片上互联、NPU调度以及总线带宽，完全顺从比亚迪自身的感知算法与数据闭环。 成本也被视为自研智驾芯片更关键的考量。李斌曾表示，神玑NX9031上车后可带来约1万元级别的单车成本优化。 “电动化上半场看电池，智能化下半场看芯片。”王传福在发布会现场点明了比亚迪自研芯片的意义。他介绍，璇玑A3是比亚迪“第567款车规级芯片”。 这500多款芯片大多不为公众所知，但它们构成了电动车最基础的“神经系统”和“肌肉”。 智驾芯片的真正战场在L3 L3级自动驾驶正在重新定义智驾芯片的算力需求。 模型架构的快速演进是根本驱动力。端到端与视觉语言模型融合后，车端模型参数量从过去的1亿至5亿级跃升至20亿级，VLA（视觉语言动作）模型成为典型的算力密集型任务。云端大模型的参数量约为车端模型的35倍。车端算力不足，成为所有参与者的共同约束。 一位主机厂的智驾业务负责人曾向《21汽车·一见Auto》坦言，算力不够就只能靠堆更大算力的芯片。即便行业普遍采用蒸馏技术，用云端大模型去训练车端小模型，以此在有限算力下逼近大模型的能力，但硬件算力的天花板依然是不可逾越的。 目前主流高阶智驾方案多采用两颗英伟达Orin-X芯片，总算力约508 TOPS。这一算力支撑VLA模型部署已显吃力。英伟达Thor芯片的功耗与散热问题进一步加剧了行业的算力焦虑，为国产替代打开了窗口。 比亚迪在软件层面同样有所动作。在日前的智能化战略发布会上，比亚迪还推出天神之眼自动驾驶版，支持L3与L4。它融合摄像头、激光雷达、毫米波雷达和导航信息，在云端通过世界模型进行场景合成、重建、长尾场景库构建和闭环仿真，再结合车端的物理约束和强化学习奖励信号，让智驾系统具备对物理世界规律的认知与预测能力。 （比亚迪物理AI模型架构，《21汽车·一见Auto》拍摄） 同时基于超315万辆搭载辅助驾驶系统的车辆，每天生成超2亿公里行驶数据，构建起自主进化的数据飞轮。 但进入L3级别，更大算力的芯片只是起点。L3要求系统级全域冗余，即感知、决策、执行每一环节都须有备份。 新问界M9的方案是行业当前较激进的配置之一，全车40个智驾传感器，包括6颗激光雷达、3颗分布式4D毫米波雷达、11个高清摄像头。余承东明确表示这套架构为L3准备。全新L9搭载两颗自研5nm马赫100芯片，总算力2560 TOPS，同样覆盖360度激光雷达，全面支持L3级硬件冗余要求。 比亚迪在硬件和软件两端同时补上了此前相对落后的环节。除了智驾芯片外，面向L3/L4的天神之眼自动驾驶版将搭载超千线激光雷达、闪拍摄像头、双远红外摄像头，并配备全栈自研十重冗余安全体系。 如果说硬件与软件是技术层面的补课，那么比亚迪在责任归属上的动作，则是在制度层面为L3落地扫清障碍。 一位智驾工程师告诉《21汽车·一见Auto》，L3与L2的本质区别在于责任主体。按SAE定义，L3系统激活期间由车辆全权负责，直至系统请求接管。“L2则更像未成年人，行为后果由监护人承担。”他认为，L2时期存在大量模糊地带，比如系统发出接管指令但留给驾驶员的反应时间过短，中途出现问题如何定责？他认为后来推出智驾险，本质上是用保险产品填补责任缺口。 在发布会现场，王传福称，比亚迪要在L2阶段即率先承担L3、L4阶段的责任。同时，比亚迪宣布城市领航安全兜底一年，在合规使用状态下因辅助驾驶导致的交通事故，比亚迪全额赔付，不设上限、不走保险、不影响次年保费。 市场可以感知到的是，比亚迪不遗余力在推进智能驾驶在市场普及，以规模培养用户习惯。截至2026年4月30日，比亚迪搭载辅助驾驶系统的车型保有量超过299万辆，其中2026年4月单月销量14万辆，每天产生超1.9亿公里行驶数据用于迭代。 L3前夜，比亚迪不想做只会跟牌的玩家。

快科技6月1日消息，据巴伦周刊报道，SpaceX最新提交的S-1 IPO注册声明披露，该公司斥资1.31亿美元购入特斯拉Cybertruck，且未获得任何折扣，全部按照制造商建议零售价（MSRP）成交。 以这笔金额估算，SpaceX大约购入了1600辆Cybertruck。这一数字占特斯拉2025年在美国市场售出Cybertruck总量的约8%，使SpaceX成为这款皮卡的最大买家之一。 市场普遍预期，大批量采购通常能拿到一定折扣，尤其是同属马斯克商业版图之下的两家公司。 然而S-1文件明确显示，这些车辆是“按特斯拉的制造商建议零售价”购入的，SpaceX未享受到任何价格优惠。 而SpaceX以全价购入1600辆，客观上为Cybertruck的销量数据提供了可观的支撑，8%的占比意味着每卖出12辆Cybertruck，就有约1辆流向了马斯克的火箭公司。 从用途来看，SpaceX在航天发射场和测试基地的日常运营中需要大量工作车辆，Cybertruck的不锈钢车身和电动驱动在特定场景下具备实用优势。 不过，1.31亿美元的全价采购也引发质疑：这是基于实际需求的合理采购，还是在Cybertruck销量承压时的一次“左手倒右手”？ 这种质疑也并非空穴来风，考克斯汽车数据显示，Cybertruck 2025年全年在美销量仅22037辆，同比暴跌48.1%，这与马斯克曾预测的“年产25万辆”目标相去甚远。 而今年一季度，Cybertruck交付量更是环比腰斩，从去年四季度的12991辆骤降至6406辆。为清理库存，特斯拉对在售Cybertruck普遍提供额外优惠。

快科技6月1日消息，明年是iPhone发布20周年节点，苹果除了推出极具纪念意义的iPhone 20系列之外，还会同步发布全新一代iOS 28操作系统，软硬件双线升级的分量直接拉满。 据行业相关爆料，目前iOS 28和iPadOS 28已经进入早期开发阶段，整个系统的内部开发代号为Bell，整套系统完全围绕iPhone 20的全新硬件特性量身打造，是苹果近年来规划层级最高、投入资源最多的一次软件升级，战略意义非同一般。 此前在iOS 26版本上，苹果首次推出了标志性的液态玻璃UI设计，这种辨识度极强的设计语言刚亮相就引发了全行业的广泛讨论。 这种半通透的独特视觉风格几乎已经确定是未来手机系统UI的主流发展方向，接下来国内各大品牌的定制操作系统也会陆续跟进落地液态玻璃设计元素。 这套液态玻璃UI采用反射、折射以及动态变形结合的复合渲染机制，在屏幕上直接营造出和真实玻璃材质几乎无差的通透视觉质感。 依托这种全新的设计风格，iOS不管是浅色模式还是深色模式下的界面表现，都比之前的拟态或者扁平化风格要鲜活生动得多。 从最新流出的开发计划信息来看，今年将要推送的iOS 27只是一次常规迭代，并不会有颠覆性的底层视觉升级，明年的iOS 28才是苹果的重头戏。 刚好赶在iPhone诞生20周年这个极具纪念性的节点上，苹果憋了这么久准备的这波重量级升级，到底会给整个手机行业带来什么样的新惊喜，确实值得所有用户和业内从业者耐心等待。

据彭博社记者马克·古尔曼最新报道，苹果目前将首款智能眼镜的上市时间目标调整为“2027年末”，相比此前“最早于2027年初出货”的预期有所推迟。报道称，该产品在研发过程中遭遇进度延误，是时间表向后顺延的主要原因。 古尔曼援引消息人士称，这款智能眼镜将配备“椭圆形摄像头”、多种独特色彩以及多种镜框款式，苹果希望在设计上与现有智能眼镜产品拉开差异。从长期规划看，苹果认为这款眼镜未来有望演进为一款健康设备，并逐步加入增强现实（AR）能力，用于改善用户视力体验，但相关技术被认为还需要多年时间才能成熟落地。 在公司内部，这款眼镜被视为苹果现任首席执行官Tim Cook在计划于9月1日把“接力棒”交给硬件主管约翰·特努斯之前的“首要优先级项目”。古尔曼的报道指出，库克将这款产品视为其任内的重要收官之作之一。 从市场定位看，Apple Intelligence眼镜预计将对标美国市场中售价在200至500美元区间的产品，直接竞争对象之一是目前由 Meta 与雷朋合作推出的智能眼镜系列。与 Meta 雷朋类似，苹果眼镜也将内置摄像头，用于拍摄照片和视频，同时配备扬声器与麦克风，支持音乐播放、电话通话以及由 Siri 播报的通知信息。此外，产品还被期望支持步行导航等场景，例如提供转弯提示等路线指引功能。 在工业设计方面，苹果 reportedly 自行设计塑料镜框，并已测试至少四种造型版本，包括类似雷朋 Wayfarer 的大号矩形框、类似Tim Cook日常佩戴眼镜的更纤细矩形设计，以及大号和小号的椭圆或圆形镜框。颜色上，苹果正在探索黑色、海洋蓝、浅棕等多种配色方案，并考虑采用纵向排列的椭圆形摄像头开孔，以与传统眼镜外观做出区分。 值得注意的是，与最新一代 Meta 雷朋智能眼镜不同，古尔曼称苹果首款智能眼镜预计不会在镜片中集成 AR 显示功能。他认为，苹果在未来数年内都不会为这一产品加入镜片内的增强现实显示，这意味着早期版本更接近“带摄像头和音频功能的智能眼镜”，而非完整意义上的 AR 头戴设备。

IT之家 6 月 1 日消息，博主 @SugarDesign 昨晚曝光了小鹏 L03 银色版实车实拍，该车是 MONA 系列首款 SUV。 该车已经出现在 4 月的工信部申报目录中，新车采用了与 MONA M03 一致的家族化设计语言，整体外观为动感的溜背 SUV 造型。据悉，小鹏 MONA L03 将于 2026 年内发布。 IT之家汇总申报数据如下： 长 4650/4672mm，宽 1920mm，高 1600mm 轴距 2850mm 整备质量：1855/1875kg、1920/1942kg 最高车速：180km/h 轮胎规格：225/60R18,245/45R20 额定载客数：5 座 前悬 / 后悬：890/910,897/925 mm 电机：立讯智造科技（常熟）有限公司的 TZ200XY01D03X，额定功率 70kW，峰值功率 183kW 电池：由中创新航提供的磷酸铁锂电池包 可选前部 LOGO、前双目摄像头、车门字标、翼子板装饰件带摄像头、后部标识、外后视镜侧视摄像头、后保险杠后视摄像头、尾翼、侧裙饰条、前保装饰件、后保装饰件、轮辋、卡钳

苹果计划在今年秋季对其家庭产品线进行新一轮更新，其中 Apple TV 将获得性能提升，而 HomePod mini 则有望迎来更丰富的 Siri 功能。报道援引彭博社记者 Mark Gurman 在其“Power On”通讯中的消息称，苹果已经为新款 Apple TV 和 HomePod mini 准备好硬件，并在苹果园区内部由员工进行实际测试，但上市时间被刻意推迟。 这一延后主要是为了配合长期预告中的 Siri 大改版，以及新一代“Apple Intelligence”功能同步推出，使这些家用设备与新的智能体验一同登场。 目前，苹果被认为仍在推进一款更高级的 HomeHub 产品，但在此之前，现有 Apple TV 与 HomePod mini 将先行迎来更新。 报道指出，HomePod mini 近期在官方线上渠道及零售店中供应趋紧，也被视为产品线即将调整的佐证之一。 从具体变化看，Apple TV 此次更新被形容为“幅度不大”，主要集中在芯片升级上，预计将带来性能和效率上的提升，并可能配套一款略有改进的新遥控器。 不过，产品外观设计，即 Apple TV 机顶盒的机身结构与尺寸，预计不会发生明显变化。 相较之下，HomePod mini 的升级同样以内部规格为主，但幅度被认为更为“焕然一新”。 报道称，新版 HomePod mini 在外观上仍然延续现有的球形设计，整体造型与现款几乎一致，但内部所搭载的 S5 芯片将被更新为“更先进”的版本，以提升处理能力和响应表现。 知情人士表示，尽管这两款产品在硬件层面属于小幅度的“规格更新”，但芯片和整体系统能力的提升，将使它们能够更好地承载即将到来的 Apple Intelligence 与新一代 Siri 功能。 苹果也因此选择把硬件发布与软件升级绑定在今秋的同一时间窗口，以统一对外呈现其在家庭场景中的智能战略布局。

  新华社北京5月31日电 述评：陪伴孩子一生的最好礼物   新华社记者岳冉冉、焦子琦   “六一”国际儿童节到了，神州大地处处涌动着蓬勃朝气。在这个属于孩子们的节日，该给他们送上一份怎样的礼物？   “现在生活条件好了，孩子们不是要吃得胖胖的，而是要长得壮壮的、练得棒棒的。”习近平总书记的殷殷期盼，为这份礼物做了最好的定义。当“健康第一”从理念变为行动，当操场成为最热闹的地方，人们欣喜地看到：一副强健的体魄、一双明亮的眼睛、一项终身热爱的运动，正成为新时代给予孩子最硬核、最珍贵的馈赠。   云南省普洱市孟连傣族拉祜族佤族自治县腊福小学学生课间在操场进行奔跑接力比赛。新华社记者 陈欣波 摄   一副健康茁壮的身板，是挺起未来的山。   “文明其精神，野蛮其体魄”。习近平总书记多次强调“健康第一”，健康对孩子成长成才的重要性不言而喻。   “第一”意味着不是“并列”，不是“之一”，而是排在所有目标之前、之上的优先项。身心健康，不只是体检单上的指标，更是跌倒后的爬起、承压时的挺拔。   今年教育部“新春第一会”锚定“健康第一”育人导向，不仅强调刚性落实每天综合体育活动2小时、课间15分钟，更是明确严防“阴阳课表”、严查挤占体育课。   这是动员令，也是督查令。江苏将“2·15专项行动”列为省政府民生实事；江西鼓励中小学校利用楼顶、走廊、地下空间见缝插针建设“微操场”；重庆两江新区橡树湾小学，有体育课的班级单日总运动时间达到160分钟。   身上有汗，让学生壮起来；眼里有光，让心理强起来；健康第一，让效果立起来。从理念宣示到动真碰硬，孩子们挺直的不只是身子骨，更有精气神。   3月5日，北京师范大学南湖附属学校的学生们在参加开学第一课足球训练。新华社记者 徐昱 摄   一双目光炯炯的明眸，是看见世界的窗。   “现在孩子普遍眼镜化，这是我的隐忧。”习近平总书记在陕西平利县老县镇中心小学的叮嘱引发强烈共鸣，一场“视力保卫战”正在广大中小学校园蓬勃开展。   在云南，三所小学给出了“零近视”的答案——红河州屏边县湾塘小学，500多名学生无一近视，普洱市孟连县腊福小学和戈的小学，323名孩子视力全部在5.0及以上。   没有昂贵设备，没有专家团队，三校“零近视”的核心秘诀就一条——每天3小时户外运动。晨跑、大课间、体育课、课外活动，环环相扣；孩子们在阳光下奔跑，眼睛沐浴在自然光中。   依托三校经验，云南从今年3月起，在全省推进“零近视”中小学建设，以“防近视”的小切口，推动孩子的“大健康”。正如腊福小学校长所言，视力好是看见美好世界的基础。同理，唯有身心健康的少年，才有能力担负起民族复兴的重任。   5月28日，嘉兴市南湖区秀城实验教育集团吉水小学学生在操场上踢足球。新华社记者 徐昱 摄   一项陪伴一生的运动，是点燃生命的火。   在北京五棵松体育中心，习近平总书记俯身与冰球小将“撞肩”互动，叮嘱他“块头要再长大一点”。   这一冰球运动员特有的问候方式，传递出体育独有的温度与力量：真正的“撞肩”，是在对抗中学会尊重对手，在协作中懂得团队责任。掌握运动技能的核心价值不在于考级，而在于将运动中的勇气与默契，转化为终身受用的品格。   令人欣喜的是，多地正在打破体育课“放羊”“不出汗”的陋习，技能学习正在从被动的应试打卡，转变为主动的锻炼自觉。   1月13日，在吉林省四平市六马路小学，学生们在冰场上滑行。新华社记者 张楠 摄   东北师大附中在体育课上开设武术、击剑、射箭等项目，推行体育课走班选项教学；北京启动中小学班超联赛，全年将有40万场次赛事；海南开展30多项全学段赛事，年度参与学生将超百万人次……可以预见，这些埋进青春的火种，将是孩子未来消解压力、抵御风浪、汲取力量的铠甲。   众擎易举，独木难支。想让孩子动起来，除了教育部门的努力，还需家庭与社会的支持。当家长走出家门，与孩子一起奔跑的身影，将是最好的护眼仪；当社区敞开场馆，孩子们触手可及的设施，会是最好的运动场。   “少年强则国强。”孩子身心健康，是万家所盼，是国之大者。   这个“六一”，请少一分对分数的执念，多一分到户外运动的时间。让我们以成年人之诺，许孩子一项伴其一生的体育运动——这才是跨越岁月、永不褪色的无价之礼。

这一案例可能是智驾历史上第一起由主机厂负责智驾事故的事件。它显然值得各方审视与观察。 文丨智驾网 雨来 编辑丨浪浪山与明知山 比亚迪是打开了一个风险莫测的潘多拉魔盒，还是为智驾普及深度助推了一把正引发业内的高度关注。 在5月28日王传福宣布比亚迪「为城市领航无上限兜底一年」之后次日，第一起 比亚迪负责 兜底的智驾事故已经发生。 智驾网第一时间联系了事故当事人，结合各方描述完整地复盘了此次事故、赔偿流程， 这一案例可能是智驾历史上第一起由主机厂负责智驾事故的事件，它显然值得各方审视与观察。 01. 智驾事故车企担责第一案 比亚迪腾势（参数丨图片）Z9GT车主陈女士、小红书博主「娜妮可真星」发文表示，5月29日晚，在「智驾兜底第一天，我们撞车了」。 而比亚 迪的反应同样迅速， 陈女士在小红书表示，仅在一天之后，即在5月30日下午， 比亚迪「 已完成技术勘察，比亚迪确认兜底赔付」。 ▶ 截图来自《 迪粉之家》 陈女士向智驾网表示，「 整个过程很顺畅，完全不扯皮」。 陈女士表示，她的车也就是这次发生事故的车辆是在今年3月刚刚上市的腾势新Z9GT，不是老车型。 她和男友一起在一个多月前购买了该车，并为自己的车贴了一款黑武士风格的车衣。 该车的智驾系统在此次事故发生前已升级至天神之眼B 5.0，同时其已在事故发生前领取了CNOA城市领航的兜底权益，符合比亚迪为智驾兜底的前置条件。 而在此次事故之前，她驾驶该车已经出过一次智驾事故，不过陈表示那起事故责任在自己： 「智驾进了小路，对着一辆占道临停的车开，我紧张想赶紧退出智驾，踩刹车没刹住，脑子一糊涂踩到油门去了。」 陈称自己为「一名驾驶经验严重匮乏的新手司机」。 对于发生在5月29日晚上的那起事故，陈回忆称，「车辆发生碰撞以后并没有停止，所以人为踩了刹车避免更大损失，此时才触发的override，也就是说，事故发生节点时依然在智驾。」 在事故发生后，其在第一时间进行了报险，并随后通过视频分享了智驾理赔流程与一般事故处理的差异点： 处理流程是一种双通道报案的保险，还同时需要在App或者致电BYD去做权益备案，也就是关于智驾事故的备案。 在报保险之后，我们需要去跟保险（公司）强调： 暂时不要去做理赔，如果存在第三方的车损，他们可以正常的正损，但是先不要去支付相关的费用，在权益立案之后，我们需要把车辆带回4S店，去提交一些必要的材料。 之后就是技术勘察的流程，（整个流程的时间）大概会在24小时到48小时之内。 这一步就可以把真正的事故责任方确定出来： 如果责任方是驾驶人，就会按照常规的保险流程进行一个赔付，如果确定是智驾导致，会由比亚 迪 兜底，可以致电保险（公司）去做一个撤案，后续的流程则由 比亚迪全权负责。 从陈女士介绍的流程来看，比亚迪通过「双通道报案」和技术勘察最终确定事故由保险公司来赔付还是由比亚迪自己进行赔付。 关于无上限赔付，陈女士对于网友问及「新装的车衣赔不赔」回答说：目测是会赔偿的，目前已提交了车衣的质保卡。 这一案例，据智驾网了解，大概率是智驾历史上第一起由主机厂承担智驾事故经济责任的事件。 它的流程以及定责过程显然值得众多智驾供应商和有意争夺L3落地牌照的企业认真学习和观摩。 02. 当事人对兜底的反思 同时，这一案例迅速为比亚迪旗下的《迪粉之家》作为宣传比亚 迪「 为城市领航兜底」的 实操案例， 介绍在发生智驾事故后如何进行材料准备、备案获取赔偿。 只是这一事故发生后，网间的争论显然不在比亚迪的控制之中，这起赔偿事故迅速在社交媒体引发了两种角度的争论： 其一，是对比亚迪的正面、积极评价：言出法随，有担当，行事风格干脆利落。而 比亚迪利用这一事故迅速向外界证明了 比亚迪 的「兜底」比智驾验外延更广、更能保障车主的利益，让车主更有信心地开启城市领航。 另一种看法则是比亚迪并未因为此次果断赔付而让外界增强对比亚迪城市领航功能的信任。在如此短的时间内发生事故，反而证明一味鼓励车主不顾条件的开启城市NOA会大大增加智驾事故的发生概率。 客观而言，这两种角度的争论并不冲突，比亚 迪承诺「为城市领航兜底」并非是简单的营销策略，而是进行了充分的准备，从这起事故的反应速度到宣发过程，这是一项不打折扣的战略举措。 而外界担忧因为有车企 兜底， 车主不顾条件的开启城市NOA会大大增加智驾事故的发生概率并非杞人忧天。 一个值得关注的数据是比亚迪官方复盘智能泊车兜底 承诺发布之后近一年来的数据： 「去年 7月智能泊车安全兜底推出后，天神之眼智能泊车功能的使用率从最开始的21%，提升至现在的93%，并且智能泊车事故率几乎为零。」 也就是比亚迪几乎没有为智能泊车兜底承诺付出任何经济赔偿。 而此次赔付发生在承诺发出之后仅仅一天。从概率上看，城市领航相比智能泊车引发事故的概率要大的多。 而智驾网在第一时间询问陈女士，在发生这起事故之后，是对比亚迪的智驾更有信心还是会更谨慎地使用城市领航功能？ 陈回复说： 目前我提车已经一个多月了，我和我男朋友从两个不同驾驶经验的视角充分体验了Z9GT的智能驾驶功能，我的观点是： 1. 我作为一名驾驶经验严重匮乏的新手司机：我大概率不会再开启智驾，因为我没有预判风险、干预风险的能力，而直接经济兜底没有办法解决我真正的风险。 2. 而我对象作为一名15年驾驶经验的司机：他依然会保持使用智驾，但一定不会完全托管(本身也只是L2级别)，只能说持续地去探寻智能驾驶的能力边界，尽量和它找到人车之间的互动平衡——按人话就是：偷懒时候用一用，但是要很清楚它哪里容易出问题，提前干预。 补充说明：我对象说他后续应该不会开启城市领航，但是应该还是会用高快领航。 而她关于「比亚迪为城市领航兜底」的个人评价则更值得比亚迪和有意跟随的主机厂重视： 首先需要澄清的是：比亚迪是否发布城市领航兜底、以及本次事故本身，并不会直接影响我们后续是否开启智驾的决策，主要原因是： 1. 兜底策略上线了，智驾体验本身我没有体会到本质的变化，约等于和兜底开启之前的能力是一样的。 2. 比亚迪只能承担直接经济责任，而一些更加严峻的法律责任、人文与道德责任、间接经济责任以及对生活的不便，是没有人可以兜底的。 是的，关于可能发生的各种汽车事故当前没有一种政策可以实现真正的无上限兜底，这与主机厂对自己的智驾技术是否信任无关。 03. 友商的误角与评论 相比各家主机厂静等L3国家强制标准落地和牌照发放，比亚 迪的兜底策略可谓主动打破了竞争平衡，这一度让其竞争对手也未能在第一时间理解这一政策。 奕境品牌总经理曾清林在微博发文称，「华为乾崑智驾和比亚迪都推出免费赠送一年智驾险这件事都应该值得肯定。」 而他在团队指出误解了比亚迪的「为城市领航兜底」政策之后表示： 友商这种兜底承诺的模式确实比较无边界，突破传统模式，独一无二，点赞。 比亚迪这种兜底承诺的模式「确实无边界，突破传统模式」应该是最客观的评价。它会产生何等涟渏效应，也许会超出 比亚迪自身的评估。 ▶迪粉之家做的调查（截至本文发稿） 而在这一事件的同一是时间，另一起发生去去年的智驾事故也引发了广泛关注。 5月21日，江西省赣州市应急管理局公布了《赣州瑞金济广高速“10·2”较大道路交通事故调查报告》。 报告显示，2025年10月2日4时许，在江西赣州瑞金市境内济广高速公路1408km+721m处，一辆小型轿车撞上一辆重型货车，造成一起死亡3人的较大道路交通事故。 经事故调查组调查认定，赣州瑞金济广高速“10·2”较大道路交通事故是一起由粤SDH6395号小型轿车驾驶员分心驾驶，撞上因故障停于行车道内的重型半挂牵引车所引发的生产安全责任事故。 ▶事故车辆接触照片 而所谓驾驶员分心驾驶正是驾驶人张X主动激活智能驾驶辅助模式，并双手脱离方向盘。他因未能及时发现前方路况并采取有效避让措施，被认定是造成此次交通事故的重要原因之一。 而死亡的3人正是张X和他的两位家人。 这起发生于去年的智驾事故车辆并非来自比亚迪，而比亚迪承诺的为城市领航兜底场景也并不包括高速NOA，但这起事故说明了一点，无上限兜底无法为生命兜底。 正如陈女士所言：「一些更加严峻的法律责任、人文与道德责任、间接经济责任以及对生活的不便，是没有人可以兜底的。」 主机厂如何为智驾事故担责，比亚迪迈出了第一步，那就是从经济责任入手，无上限兜底，而对于更为复杂的法律责任与社会责任，显然是比亚迪作为主机厂无力承担和可以独立界定的。 L3的落地之难也正在此处吧。

凤凰网科技讯 6月1日，在美团一季度财报电话会上，美团创始人、董事长兼CEO王兴透露，美团AI助手“小美”与腾讯元宝的深度合作将于近期上线。届时，用户在腾讯元宝中提交本地生活服务需求后，系统将无缝连接至美团的外卖点餐、配送等服务生态，实现一站式交易体验。 王兴表示，未来除了服务消费者（To C）和商家（To B），服务AI Agent（To A）正变得越来越重要。他认为，美团的结构性数据优势——覆盖全品类的本地服务、经过核实的实时信息、真实用户评价及强大的履约基础设施——与AI叠加后，将成为真正的护城河。 目前，美团已在主App中将AI助手“小团”置于底部导航栏核心位置，并在医疗健康等垂直领域深度嵌入AI能力。王兴称，美团坚持“进攻性”AI策略，视AI为解锁新价值的重要机遇，并持续自研大模型与提升Agent能力。

　　在“六一”国际儿童节到来之际，习近平总书记给中共一大纪念馆、南湖革命纪念馆少先队红领巾讲解员回信，对他们予以亲切勉励，并祝他们和全国的少年儿童节日快乐。  　　党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视少年儿童工作，关心少年儿童成长成才。每一次暖心互动、每一句殷殷嘱托，都饱含着对下一代的深情期许。 　　以梦为马，不负韶华。广大少年儿童当牢记殷殷嘱托，以少年意气承时代使命，以蓬勃朝气赴复兴之约，在祖国的沃土上茁壮成长、逐梦远航。 　　总监制丨申勇 　　监制丨龚雪辉 　　策划丨史伟 王鹏飞 彭汉明 　　编导丨卢心雨 黄茜 　　制作丨郭鹏 　　统筹丨晏琴 柏杨 薄亚楠 王丰 傅蕾 温超 邓丽娟 卜晓菲 杨海灵 白廷俊

　　5月31日，为期3天的第23届香格里拉对话会在新加坡闭幕。  　　在本届对话会上，来自40多个国家和地区的代表，在多场主题会上阐述了对当前国际热点议题的立场。与会代表认为，各国需要加强沟通协调，坚持通过对话合作管控分歧、凝聚共识。 　　中国为国际社会应对世界变局提供中国方案 　　应邀出席对话会的中国人民解放军专家学者代表团团长孟祥青会议期间表示，当前国际社会面临多重安全挑战，各国应警惕任何借机颠覆二战成果及战后国际秩序行径。中方提出全球安全倡议和全球治理倡议，为国际社会应对世界变局提供了中国智慧和中国方案。 　　中美元首会晤受到国际社会高度关注 　　总台记者 薛璟：在本届香格里拉对话会上，中美两国元首会晤及达成的重要共识受到国际社会高度关注，充分体现了中美关系对地区稳定和世界和平的重要意义。中美关系是否稳定，不仅关系到两国人民，更关系到地区稳定和世界和平。 　　东盟秘书长 高金洪：构建“中美建设性战略稳定关系”是两国重要共识，即双方的战略竞争不应排斥在共同利益领域开展合作，也绝不能演变为冲突或关系破裂。对于东盟而言，这一点至关重要。 　　新加坡国防部长 陈振声：中美官员在按照两国领导人所确定的基调开展工作，我认为这为推动中美关系进一步向前发展，奠定了良好基础。 　　与会代表主张构建更加公正合理国际秩序 　　中东局势也是此次对话会关注的热点议题。面对地区紧张局势，各方普遍呼吁坚持通过对话协商化解分歧，在联合国框架下推动政治解决方案。 　　在谈及地区安全合作时，与会代表主张构建更加公正合理的国际秩序，推动地区实现持久和平与共同发展。

6月1日，英伟达首席执行官黄仁勋宣布，英伟达已与宇树科技合作，推出新一代人形机器人参考设计H2+，也被称为Isaac GR00T系统，以加速全球人形机器人行业创新。 宇树H2人形机器人图源：宇树科技 据悉，这套系统将面向高等教育机构和大学研究人员开放，客户范围包括斯坦福大学、苏黎世联邦理工学院等科研机构。在这套系统中，宇树科技提供约1.8米高的H2人形机器人本体，英伟达则提供AI计算平台、机器人基础模型和仿真系统支持，机器人还搭载了总部位于新加坡的Sharpa公司制造的五指机械手。 黄仁勋在演讲中表示，这套系统已经完成整体集成。机器人本体拥有31个自由度，每只机械手拥有25个自由度，整机身高约1.8米、重量约68公斤。他还开玩笑称，这个身高和体重“就和我差不多”。 这套新系统进一步扩大了英伟达在机器人软件开发领域的布局。此前，英伟达已凭借广泛使用的CUDA软件平台，在AI计算领域建立起优势。如今，随着人形机器人和“物理AI”升温，英伟达正试图把这种优势延伸到机器人产业链中。 图源：央视新闻客户端 黄仁勋还表示：“对于智能体系统、机器人系统和物理AI来说，数据是最难解决的问题。”他指出，为AI机器人生成数据时，数据必须来自机器人的视角；但目前全球大多数视频数据都是第三人称视角，而不是第一人称视角。 除H2+外，英伟达还发布了Cosmos 3世界基础模型。该模型被称为“物理AI模型的前沿”，能够从第三人称和第一人称视角理解物理世界。 据悉，宇树科技是多家采用英伟达技术的机器人制造商之一。除宇树外，智元机器人、银河通用和优必选等中国企业，也已使用英伟达Jetson AGX Thor量产模块，为其最新机器人硬件产品提供算力支持。 摩根士丹利分析师在今年5月的一份报告中指出，中国今年人形机器人年销量预计将增长1倍以上，达到约2.8万台，为全球最高水平。该行业有望成为“支撑中国制造业和出口体系A的下一个重要产业”。

摘要： AI训练师，或许是人类历史上第一批系统性向机器转移判断力的人。 凤凰网科技 出品 作者｜梁键强、赵子坤 编辑｜赵子坤 林知夏每天都在做同一件事：教AI更像人。 她反复听模型生成的粤语语音，判断哪里不够自然，哪里带着机器味，哪里不像一个真正的粤语母语者。有时候，一个字的鼻音偏差，她能听出来；一个细微的吞音错误，她也能发现。 过去两年，她把这些经验一点点交给AI。而她也亲眼看着AI越来越“像人”。 到2025年底，她负责训练的语音模型已经能够流畅完成大部分粤语场景的表达。曾经需要反复修正的问题，越来越少出现。 模型进步的同时，一种微妙的情绪也开始出现。因为她越来越难判断：究竟是在训练AI，还是在训练一个未来可能替代自己的东西。 这种矛盾并不只属于林知夏。从互联网大厂的数据策略师，到兼职写Rubric（评分标准）的博士生；从商品图片审核员，到语音模型测评师，一群新的劳动者正在做着同一件事——把自己的知识、经验和判断力拆解成机器能够学习的形式。 他们是AI训练师。而他们或许也是第一批亲手参与制造自己替代者的人。 如果把时间拉长来看，这甚至不只是一个职业变迁的故事，而更像是人类历史上第一次大规模向机器移交判断力的过程。 从给猫打框，到教AI思考 AI训练师并不是ChatGPT时代才出现的新职业。 早在2010年前后，随着深度学习兴起，大量数据标注员就已经出现在人工智能产业链中。他们给图片里的汽车和红绿灯画框，为语音数据标记发音，为地图数据补充路况信息。 那时行业普遍相信：“数据是新时代的石油。” 2012年ImageNet竞赛成为深度学习发展的关键节点。此后十余年间，全球科技公司开始疯狂收集数据。中国也诞生了一批专门的数据标注企业，在贵州、河南、山西等地形成了庞大的数据标注产业。 那时候的标注员更像流水线工人。模型不会识别猫，人类就告诉它什么是猫；模型不会识别汽车，人类就一张张把汽车框出来。 AI训练师的任务，是给机器提供答案。 林知夏刚进入科大讯飞AI研究院时，做的很多工作也带着这种“流水线色彩”。 她每天要从B站、喜马拉雅等平台寻找语料，筛选纯人声、无背景音、单一声线的视频素材，再整理成训练所需的数据集。“最开始其实没那么高深。”她说，“更多是在做数据准备工作。” 图｜受访者供图 但很快，她发现事情正在发生变化。2024年她刚接手项目时，团队训练的粤语语音模型仍然显得笨拙。机器说话会卡顿，语速忽快忽慢，声调不够稳定，很多句子听起来依然带着浓重的机械感。“你一听就知道是机器。” 那时国内不少语音模型仍处于追赶阶段。“美国做了二十年的东西，你想五六年追上，肯定不现实。”林知夏说。 但AI进步的速度远超很多人的预期。一年多后，当她离开项目时，同一个模型已经能够流畅完成大部分粤语表达。语调、停连、节奏都越来越接近真人，甚至能够模仿不同地区的口音特征。“真的越来越像人了。” 类似的变化也发生在京东。陈若宁2025年进入京东，负责商品图片生成相关标注工作。刚入职时，团队对AI生图的要求并不高。“能把商品抠出来，再换一个背景，我们就觉得已经不错了。” 但仅仅过去半年，情况完全不同了。Google的Nano Banana模型让一切变了样。过去需要大量人工设计和后期处理的场景，如今模型已经能够自动生成。给它一台洗衣机，它可以生成一个用户打开洗衣机门的动作场景；给它一件服装，它可以自动匹配模特、灯光和展示环境。 更重要的是，模型开始理解图片背后的含义。过去，大模型处理中文能力很差，商品图中的文字经常生成乱码。许多电商团队甚至默认“不要让模型写字”。 如今，模型不仅能识别商品图上的文字，还能理解商品信息背后的卖点。识别出搪瓷杯后，它会生成“耐用”“不易碎”等描述；识别出婴儿用品后，也会自动调整文案风格。 变化发生得如此之快，以至于很多训练规则都在不断失效。 外包标注员孟霖对此感受深刻。2025年刚入行时，他负责大量选择题训练任务。当时设定规则时，有一条几乎每次都要写：“回答不得超出给定选项范围。”因为模型经常会在三个选项之外，自己创造第四个答案。 但到了2026年初，这条规则被取消了。“质检直接告诉我们，不用写了。”他说，“因为现在模型已经不会犯这种低级错误了。” 模型正在跨过越来越多曾经需要人工纠正的错误。而这也意味着，训练师必须寻找新的问题。问题开始从“什么是正确答案”，变成“什么是更好的答案”。 这一变化背后，是整个大模型产业正在经历的一次转向。 向大模型交出自己的判断力 如果说预训练时代教会AI的是知识，那么后训练时代教会AI的，则是如何使用知识。 在这条让AI变得更“聪明”的生产链上，关键节点是两类人：一类是直接面对任务的“做题人”，他们按照规则生产数据；另一类，则负责设计任务的“出题人”，负责拆字段、写规则、定标准。 两类人协力完成的，是同一件事：把人类的判断力结构化。 周以恒在字节负责数据策略工作，就是链条中的“出题人”。在他看来，很多普通用户看到的是AI越来越会聊天、越来越会写文章，但真正发生变化的是模型内部能力结构。 “基模其实只是预测下一个词。”他说，“它学到了很多知识，但并不知道知识之间应该怎么连接。” 换句话说，模型知道很多事实，却不知道什么时候该调用这些事实。后训练要解决的，恰恰是这个问题。 例如，一个用户如果询问：“现在12点半了，我还没吃午饭，请给我推荐一家附近人均40元以内的日料店。”对于人来说，这是一个简单需求。 但对模型而言，需要完成一连串复杂动作。它首先要理解用户真正想表达什么；然后调用地理位置工具获取坐标；把坐标转换成商圈信息；再调用本地生活工具筛选符合条件的餐厅；最后把结果组织成自然语言反馈给用户。 整个过程中，模型不仅要理解语言，还要学会规划、推理和决策。这些能力，并不能直接从互联网网页中学到。 过去十年，AI行业一直相信规模扩张，需要更多参数，更丰富数据，更大的算力。但到了2024年前后，一个越来越明显的问题开始出现——高质量互联网数据正在接近天花板。 公开网页、论坛、百科和新闻里的优质内容并不是无限的。当几乎所有大模型公司都在使用相似的数据进行训练时，仅靠扩大规模已经越来越难获得能力突破。 行业开始寻找新的资源。这一次，不再是网页，而是人脑中难以被提取的“判断力”。医生如何诊断疾病、律师如何构建论证、研究员如何阅读论文、母语者如何识别语感……这些原本只存在于经验中的知识，开始成为后训练时代最重要的训练材料。 AI需要学习的不再是知识本身，而是人为什么这样思考。过去，AI训练师的工作是告诉模型答案是什么；现在，他们要告诉模型为什么是这个答案。 这种变化，让整个职业开始从“数据工人”变成“知识工人”。 “做题人”孟霖对此感受颇深。这名人文社科方向的博士生，从2025年开始兼职参与大模型训练项目。刚入行时，他接触的大多是相对标准化的任务：判断回答是否正确、比较两个答案哪个更好、补充引用来源。 但很快，任务难度开始迅速提升。如今，他需要围绕一个人文社科问题写出数百字回答，同时附上二十多条Rubric。 所谓Rubric，本质上是一套评分标准。每一条标准都需要写清楚：引用了哪篇论文、为什么引用这篇论文、这篇论文如何支撑当前观点、引用逻辑是否充分，以及最终应该给予怎样的评分。 这意味着，他不仅要给出答案，还要把自己的思考过程完整拆解出来。 “以前可能十条引用就够了，现在要二十多条。”他说，“而且每条都要解释为什么。” 现在，他写一条要花费三四个小时间。 为了保证数据质量，平台会要求所有引用来自论文、官方文件或权威机构网站，甚至会通过录屏和多模型交叉比对来防止直接使用AI生成内容。“如果你提交的东西跟某个AI的回答逻辑相似，就会被查出来。”孟霖说。 某种程度上，平台购买的不是答案，而是人类形成答案的过程。 孟霖逐渐意识到，自己真正提供给模型的，不是知识本身。而是知识之间的关联。为什么这篇论文比另一篇论文更重要？为什么这个观点能够支撑当前结论？为什么两个看似无关的研究结果可以建立联系？ 这些“为什么”，恰恰是大模型最缺乏的部分，也是人类最昂贵的部分。 同样的事情，也发生在林知夏身上。随着模型能力不断提高，她的工作重点开始从寻找语料转向测听。所谓测听，并不是简单判断声音是否正确，而是判断它是否足够像一个真实的人。 一个字的边音和鼻音是否准确，一句话的重音位置是否自然，一个地区的粤语和另一个地区的粤语之间是否存在细微差异……这些问题很难写成标准答案，甚至很多母语者自己都说不清楚。 “香港粤语和广州粤语的差别，很多人听不出来。”林知夏说，“但项目里必须有人能听出来。” 这种能力并不来自课本，而是来自长期浸泡在语言环境中的经验，它更接近一种直觉。 而AI训练师的工作，就是把这种直觉拆解出来。拆成规则，拆成标签，拆成评分标准，最终变成模型能够学习的数据。 离职后，林知夏偶尔还会被原项目组找回去参与测评。“有时候他们开会对线，还会把我拉进去。”她笑说，因为只有自己能听出来。 但她也知道，这种不可替代性正在不断缩小。每一次测评，每一次修正，每一次反馈，本质上都在帮助模型缩短与自己的距离。 另一边，陈若宁也在经历类似的变化。她负责的是商品图片生成。过去，团队只需要判断图片是否违规、是否出现明显错误。如今，模型已经能够生成足够完整的商品场景。新的问题变成：它够好吗？ 这看似简单，却比判断对错困难得多。什么样的背景算高级？什么样的灯光更符合品牌调性？什么样的模特姿态更自然？什么样的构图更容易促进成交？这些问题没有标准答案。 于是，训练师们不得不把模糊的审美感受转化成具体规则。业务方说希望图片更有“高级感”。训练团队就要拆解：高级感来自留白还是色彩？来自光影还是材质？来自场景设计还是人物状态？ 原本存在于经验中的判断，被一步步翻译成机器能够理解的语言。“出题人”们需要把标准抽象出来，写成规则文档，再下发给外包标注团队。 在这个过程中，无论是“出题人”还是“做题人”，链条两端的AI训练师们共享同一身份：认知的搬运工。他们搬运的，是人脑中的更为抽象的“人类经验”。 事实上，如果把时间拉长来看，人类技术发展的历史，本质上就是一部不断外包自身能力的历史。 工业革命时期，蒸汽机帮助人类摆脱肌肉劳动。流水线帮助人类摆脱重复劳动。计算机帮助人类摆脱大量机械计算。互联网帮助人类完成信息处理。 而今天，大模型正在推动另一场新的外包。过去被认为只能存在于人脑中的能力——经验、直觉、判断、推理——开始被系统性转移给机器。 AI训练师恰恰站在这个过程的最前线。他们每天做的事就是：把原本无法描述的，变成可以描述的；把原本无法量化，抽象成可以量化的；把原本只属于人的能力，变成机器能够学习的能力。 从这个意义上说，他们并不是在训练AI。他们是在拆解自己。 这种转变，其实早已在全球AI产业链中出现。数据标注公司Scale AI在硅谷的崛起，让资本市场意识到：高质量的人类反馈，本身就是AI时代最稀缺的生产资料。 当大模型进入后训练时代后，这种需求进一步爆发。企业争夺的已经不只是数据，而是能够提供专业判断的人。 模型可以自己生成内容，却无法定义什么内容更好，它可以学会模仿人，却无法天然理解人的偏好。而后训练时代最重要的竞争力，恰恰建立在这些偏好之上。 于是，一个有些矛盾的局面出现了：模型越聪明，对人贡献的能力纬度要求越高。 但与此同时，人所提供的能力也正在被模型一点点吸收。而这群训练师们，既是AI成长的养料，也是AI成长后最直接被取代的人。 越成功，越快被替代 在今天的大模型竞赛里，很少有人知道，一条训练数据的生命周期究竟有多短。 孟霖所在的项目群经常同时聚集上百名标注员。教育、文学、体育、法律、历史等不同领域的人都有不同的任务，但都在为模型提供更精准的训练数据。 在他看来，大厂对于数据训练的投入近乎不计成本。“一个项目群大概百人规模，单月成本不会低的。”他说，“而这样的项目，同时可能有很多个。” 这种投入背后，是整个行业对于“大模型落后”的焦虑。过去几年里，参数、算力和人才成为各家公司争夺的核心资源。而当行业进入后训练时代之后，能够提供高质量反馈的人，也被纳入争夺范围。 越来越多企业开始提高招聘门槛。硕士成为基础要求，博士越来越常见。法律、医学、语言学、金融等专业背景开始受到追捧。 林知夏所在的项目组里，985本科只是入场券；孟霖参与的平台项目，哪怕是外包兼职也要提供简历、学信网证明，通过理论考试和试标题才能入群。“就招募要求来讲，去年只要人文社科硕士及以上就可以，今年就得211博士生及以上了。” 看起来，这是一个正在快速升值的新职业。但吊诡的是，它的终点恰恰建立在自己的成功之上。 周以恒见过太多这样的项目，一个能力缺口出现，训练师设计任务，标注员生产数据，模型完成学习，然后，项目结束。 “同一个场景，前期标注比较简单，后期越来越难。”他说，“但当任务越来越难的时候，恰恰说明模型已经越来越强了。” 模型学会了简单问题，人就必须寻找更复杂的问题。模型学会了复杂问题，人又要继续寻找新的边界。每一次能力提升，都会带走一部分原本属于人的工作。 从这个角度看，AI训练师并不是在攀登一座固定的高山，更像是在为AII修一条通往更高处的阶梯。每迈上一个台阶，脚下的阶梯就不再需要。而那些经过数月反复打磨的数据，在模型能力提升的那一刻，便和它的提供者们一起，完成了历史使命。 孟霖自嘲现在做的工作是“自掘坟墓”，“慢的话3年，快的话2年之内，标注员就不需要了。”他也知道，自己只是整个庞杂训练体系外的一颗螺丝钉，“只不过是专业知识更丰富点的那种，实际上对AI还是一无所知。” 林知夏离职之后，原项目组偶尔还会联系她，希望她帮忙参与一些测评工作。因为很多细微问题，仍然需要她这样的母语者判断。但她知道，这种需求正在减少。过去必须依靠人工判断的内容，正在逐渐被模型掌握。“模型每迭代一次，人的不可替代性就削弱一点。” 事实上，这种逻辑正在越来越多公司内部上演。 过去一年，一个频繁出现的要求是“个体AI化”。越来越多企业要求员工梳理自己的工作流，沉淀自己的经验，建立属于自己的Skill。 简单来说，就是把原本依赖个人完成的工作，拆解成标准化流程。什么情况下该做什么决策，什么情况下该调用什么工具，什么情况下应该向谁沟通。 这些过去存在于个人经验中的知识，开始被要求记录下来、结构化、模块化。 进一步的发展，则被一些从业者称为“蒸馏自己”。员工把自己的工作方式、判断逻辑、沟通习惯输入系统，训练出一个能够模拟自己工作的数字分身。 即便离开岗位，这个分身依然能够按照过去的逻辑回答问题。对于企业而言，这意味着知识沉淀。对于个体而言，则是一种复杂的情绪。 陈若宁感到恐慌与疲惫，她最近每天晚上10点，一边开着需求商品会，一边还要额外去构思、调试Skill，把自己一点点“蒸馏”给公司。她很清楚，自己在把原本属于自己的独特经验“上贡”给系统。 “工作可能会没有。”她打趣道，“技能可是赛博永生了。” 工业时代，人们把体力交给机器；信息时代，人们把重复劳动交给软件；而AI时代，人们开始把判断力交给模型。 不同技术革命之间看似差异巨大，却遵循着相似的规律。 19世纪，工匠帮助机械织布机走向成熟，最终被机器改变命运；20世纪，流水线工人推动自动化生产普及，最终让工厂越来越少依赖人工；过去二十年，程序员不断把经验写进软件，让越来越多工作实现自动化。 而今天，AI训练师正在做着类似的事情。只是这一次，他们交出去的不再是体力，也不只是技能，而是思考本身。 林知夏的语言直觉、孟霖的学术判断、陈若宁的审美经验、周以恒的决策逻辑……这些原本只存在于大脑中的能力，正在被一点点拆解、记录、结构化，然后输入模型。 从给图片框出一只猫，到教会大模型如何思考，人类用了十几年时间，把机器一步步推向更聪明的方向。 AI训练师或许是这个时代最特殊的一群劳动者。他们工作的全部意义，就是让自己贡献的能力最终不再稀缺。 他们把经验变成规则，把直觉变成数据，把判断变成算法。每一次标注、每一次反馈、每一次修正，都是在人类与AI之间架设新的桥梁。机器之所以越来越“像人”，是因为有人不断把自己拆给机器。他们教会机器理解世界，也在教会机器越来越像自己。 而当桥梁最终修通时，最先离开桥上的，或许正是那些修桥的人。

凤凰网科技讯 6月1日，据《商业内幕》报道，电影《大空头》原型人物迈克尔·伯里(Michael Burry)表示，他对SpaceX和Anthropic的高估值存有重大疑虑。 伯里 伯里近日在内容平台Substack的讨论帖中质疑了马斯克旗下SpaceX，以及热门AI模型Claude开发商Anthropic的真实价值，认为SpaceX提交的招股书无法证明该公司值1万亿美元。 “任何股价上涨都将建立在市场炒作和技术面因素之上。SpaceX提交的那份S-1文件里，没有任何内容能证明它值1万亿美元，更不用说2万亿美元了。” 伯里在上周六发起的一场订阅用户聊天中谈到SpaceX股票时写道。 SpaceX在5月20日提交的S-1招股书显示，该公司去年实现收入187亿美元，并录得净亏损49亿美元。彭博社此前报道称，SpaceX曾将目标估值设定为2万亿美元，但现在降至了1.8万亿美元。 另外，Anthropic在上周四宣布，已经以9650亿美元估值完成了一轮融资。该公司在未来上市时可能会获得更高估值。 但是，伯里对于Anthropic的估值也提出了质疑。“Anthropic最终长期价值能够接近1万亿美元这件事没有任何保证，甚至连很有可能都谈不上。”他表示。(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”。

成立20多年的天涯社区在停服3年多后，正式于2026年6月1日回归，这意味着天涯社区在2026年2月6日发布的回归宣言并没有放网友们鸽子，天涯社区真的回来了。不过，天涯社区重启第一天，网站就打不开，导致“天涯社区回归首日就崩”、“天涯社区新域名打不开”话题被推上热搜，截至稿前，天涯社区的新网站仍处于网络不稳定状态。 据郭静的互联网圈观察，仅公众号平台上，“天涯社区恢复访问/回归”的消息，就出现10篇阅读量10万+的作品，天涯社区的影响力可见一斑。作为00后、10后网民，对于天涯社区可能比较陌生，甚至都没听过，但对于70后、80后网民来说，天涯社区就是当时最火的互联网产品之一，有许多网民都受到过天涯社区的影响。然而，到移动互联网时代，天涯社区影响力逐渐下滑，直至停服，而它的回归又引发了一次70后、80后网民的“青春回忆杀”。 1.是否外界过于苛刻？ 不少70后、80后网民们对于“天涯社区重启首日崩了”并没有太多的感情，他们是真的对天涯社区有情怀，所以，哪怕天涯社区重启第一天，网站出现打不开的情况，他们也能坦然接受。 然而，对于更大基数的网友而言，一家古早互联网网站，重启第一天就打不开，自然心理上就有揶揄和看笑话的意味。 或许是因为天涯社区重启的新闻过热，导致各种各样的报道都在出现，让天涯社区感到不舒服，因此，它在《关于天涯社区访问进展的情况说明》一文的文末中提到：“我们关注到今天部分媒体不完全准确的报道......” 对于天涯社区的老用户和天涯社区的新工作组来说，一个如此庞大的网站，如此多的数据要想完成迁移，当然不是一蹴而就的事情，而且，上线第一天访问人数肯定多，网站崩溃实在太正常了，类似的情况在互联网行业并不罕见，很多热门游戏都在上线第一天出现用户量暴增，导致用户卡顿进不去的情况，天涯社区的数据比这些热门游戏要复杂得多，因此，首日出现访问故障实属常见，是不是外界对于天涯社区过于苛刻？ 显然不是。 首先，天涯社区既然“答应”在6月1日正式重启上线，就应该做足准备，而不是仓促向外推出，甚至在5月31日晚，天涯社区都有机会向外界透露，其并没有完全准备好，而将上线的时间推迟，比如，其提到的6月10日。既然它默认了6月1日能正式访问，那就应该拿出一个完整的作品，一个至少能够让绝大多数人打开访问的结果。 试想一下，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头，它们要推出一款新产品，推出首日，就出现网站打不开，你们觉得外界对这些互联网巨头会是什么反应？今天是“六一儿童节”，但我们都是成年人，成年人就应该对自己做的事情负责，至少，在推出自己新作品的时候，应该拿出像模像样的方案，而不是“无法访问此页面”这种结果。 其次，外界的评价是中性的，只有当现实摆在用户面前的时候，外界才会对现实有各种各样的评价，有说好的，也有说不好的。但说到底，向用户提供一个正常能够访问的网站，难道不是常规操作吗？用户并没有多高的要求，网站不能访问，几乎直接锁死了用户看一看的机会，如果反过来嫌用户过于苛刻，那就更奇怪了，用户凭什么要忍受一个打不开或网络不稳定的古早网站？对于70后、80后网民们尚能接受，对于00后、10后网民则会显得莫名其妙。 2.靠产品说话 外界对产品本身的冷静，并不只限于天涯社区，任何互联网产品推出外界都是冷静的，哪怕是腾讯、字节跳动、阿里巴巴等互联网巨头，它们推出新产品的时候，外界的要求其实也很高，甚至更高，天涯社区显然不能因为古早就可以搞“特殊”。 天涯社区在《关于天涯社区访问进展的情况说明》中提到称：“坚守一个开放、多元、包容且有深度的原创内容平台。”按照它这个描述，天涯社区显然想走的是深度路线，但问题在于，互联网内容行业早已天翻地覆。 一方面，短视频已渗透到所有内容行业，包括社交网络、新闻客户端、浏览器、网络小说等，几乎所有内容产品，都有短视频，如果接入短视频内容，那么，天涯社区还是原先的论坛产品吗？如果不接入短视频内容，那么，它就无法吸引年轻人群体。 纯图文类产品，究竟还能否吸引用户的青睐，这是个大大的问题，很有可能，用户嘴上说着希望看到图文类内容产品，但真到要用的时候，就会嫌纯图文类内容无聊。 另一方面，用户体系。现在的互联网产品，包括抖音、小红书、视频号等用户体系都非常成熟，而天涯作为一款内容社区产品，就需要建立一套新的用户体系，这套用户体系的建成非一日之功。 对于天涯社区而言，它最大的资产就是过去多年来积累的“帖子”，天涯的帖子近年来一直在网上被传得神乎其神，甚至某电商平台上都有“天涯论坛帖子合集”专卖，售价为15.8元的一个页面显示，收货人数达300人，在视频号、抖音、小红书等平台上，出自天涯社区的帖子内容，也有多篇爆款内容。 但问题在于，天涯社区过去的帖子，究竟有哪些适合被放出来，这是个问题，毕竟，现在的互联网内容行业跟过去完全不同。 天涯社区面临的另一个问题是，互联网内容行业的泛化，天涯社区最辉煌的时候是2006/2007年左右，根据CNNIC的数据显示，2006年底，中国网民规模为1.37亿；到2007年底，中国网民规模为2.1亿，而互联网行业的网民规模后续迅速扩张，数据显示，截至2025年12月，我国网民规模达11.25亿人，互联网普及率达80.1%。 互联网行业这波网民的扩张，吸引了更多互联网行业古早的网络精英，这种泛化的冲击，在知乎上也出现过这个问题，即，随着越来越多普通网民的加入，整个内容变得越来越泛化，深度内容越来越少，或者说，深度内容越来越难以被看见。 “开放、多元、包容且有深度的原创内容平台”这个命题，拿到当前的互联网行业来说，是一个既要、又要、还要的问题，暂时还没有平台能做到这一点。面对11.25亿网民规模，一条内容，很难同时满足各个领域的用户需求，要么，内容比较浅，大众喜闻乐见，流量很高；要么，内容很深，少部分用户喜欢，流量一般。几乎所有内容创作者都想做到，内容有深度的同时，又能保证流量高，更别提开放、多元、包容且有深度，当前每个内容平台都包含一定的冲突，还没有哪个平台能在如此丰富的领域里做好平衡。 其实，说到底，天涯社区重启的问题还是，如果做好产品本身，可惜的是，目前受到网站服务器等因素，还看不到它在产品上有什么亮点和优势，更别提，在移动互联网占优势的情况下，它的App还没上线，而提到App，那就涉及到下载量、留存率、用户活跃度等数据，这些，全是靠钱砸出来的，毕竟，腾讯、阿里巴巴、字节跳动等互联网巨头都这么干，所有的互联网巨头都在交“过路费”，天涯社区交还是不交？ 又或者，天涯社区也没必要搭理外界的各种信息噪音，包括我这篇也是如此，最重要的还是： 第一，它的产品形态是什么？ 第二，它的盈利模式是什么？靠什么赚钱？ 第三，如何处理过去的资产/包袱？究竟是完全重新开始，还是搭着过去大量的帖子负重前行？ 第四，什么时候能把App搞出来？到底能不能把App的原始启动做到“一炮而红”？ 国内重启的互联网产品并不少，但目前还没有重启成功的，不知道天涯社区会不会成为第一个，时间会验出一切。