IT之家 5 月 9 日消息，七工匠宣布旗下 AF 135mm F1.8 MAX 相机镜头将于 5 月 14 日上市，此前这款产品已在 2026 年 CP+ 展会上展出，参考海报，预计官方届时将率先推出尼康 Z 卡口版本，后续还将推出索尼 E 卡口、松下 L 卡口版本。 IT之家获悉，该镜头具备手动光圈环，配备 AF / MF 切换拨杆及自定义功能按键，内置 STM 步进马达，同时强调“MAX 级”光学表现，镜头最近对焦距离为 0.68 米，滤镜口径为 82mm。 同时，此款镜头将对标唯卓仕（Viltrox）AF 135mm F1.8 LAB 等竞品，在国产高端长焦自动对焦镜头市场展开竞争。作为比较，唯卓仕 135mm F1.8 LAB 目前售价约 5159 元，可以推测七工匠的定价应该也在相近区间。

IT之家 5 月 9 日消息，今日蔚来旗下乐道汽车宣布，2026 款乐道 L90 正式开启全国交付。乐道 L90 001 号车主，知名演员沙溢 & 胡可一家增购 2026 款乐道 L90，成为乐道 L90 双车主。 IT之家注意到，2026 款蔚来乐道 L90 纯电大三排 SUV 于 4 月 21 日晚正式上市。新车拥有八大板块、超过 70 项软硬件升级，整车购买 26.58 万元起、电池租用方式购买 17.98 万元起。 2026 款乐道 L90 沿用家族式设计风格，除岩脊棕、辰辉银、云曦金、静岳黑、雪峰白、凝夜紫外，本次新增「银辉紫霄」和「紫韵金晖」两款全新双色车身设计；采用瞭望塔式激光雷达布局，外后视镜配有智能辅助驾驶小蓝灯。新车尺寸为 5145×1998×1786mm、轴距 3110mm。 2026 款乐道 L90 还首次搭载蔚来世界模型，全场景领航辅助升级为点到点全域领航辅助，覆盖高速、城市快速路、城区、停车场和补能全场景。 2026 款乐道 L90 继续提供六座 / 七座布局可选，车内还提供 17.3 英寸 3K 吸顶屏、8 英寸后排屏、8.86L 车载冰箱（0~50° 温区）、256 色氛围灯、23 个扬声器 Onvo Sound Premium 音响系统和超大天幕等。 2026 款乐道 L90 采用全域 900V 高压架构，SOC 10-80% 充电约 25 分钟，能够兼容蔚来的第三 / 第四代换电站，3 分钟可完成电池更换。

IT之家 5 月 9 日消息，YouTube 频道 Front Page Tech 主播 Jon Prosser 昨日（5 月 8 日）发布视频，渲染展示了苹果 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 手机。 IT之家附上相关渲染视频如下： 自动播放 外观方面，消息源称苹果 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 基本上沿用现有方案，重点聚焦调整正面的灵动岛，其尺寸预估会比 iPhone 17 Pro 和 iPhone 17 Pro Max 缩小约 25%，实现更沉浸全面屏体验。 影像方面，苹果 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 预估加入可变光圈方设计，会根据拍摄场景，动态调整进光量。例如在强光环境下，iPhone 会压住高光；而在暗光环境下，则能提高进光量，并帮助控制景深。 按键方面，苹果 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 可能会简化相机控制按钮交互，保留压力感应，不再提供电容触控层。 续航方面，iPhone 18 Pro Max 将配备 5200mAh 电池，重度使用场景下也有机会撑满 1 天。 连接方面，两款 Pro 机型还据称会换上新的 C2 基带，并支持卫星 5G，重点是提升弱覆盖环境下的连接能力。

【CNMO科技消息】5月9日，CNMO科技注意到，2026年第18周国内手机市场份额数据由数码博主“RD观测”公布。该周包含五一小长假前三天，整体市场大盘上涨约25%。其中，华为以26.7%的份额位居第一，OPPO与vivo分列二三位，苹果则跌至第五名。 华为Pura X Max 数据显示，华为市场份额达到26.7%，意味着每售出四部手机中超过一部来自华为。分析指出，华为Pura X Max折叠屏手机假期期间累计销量接近22.5万台，叠加Mate 80系列与Pura 90系列持续热销，推动华为在全价位段保持强劲竞争力。 OPPO以16.3%的份额排名第二，该数据包含旗下子品牌一加（2.4%）和realme（0.8%）。vivo以15.7%的份额位列第三，旗下iQOO贡献3.2个百分点。小米以13.7%的份额排在第四位。 苹果以12.4%的份额位列第五，排名较以往出现下滑。有观点认为，iPhone 17系列进入销售周期后半段，同时国产旗舰机型带来竞争压力，是苹果排名下降的主要原因。荣耀以10.5%的份额排在第六位。 从市场整体看，五一假期对消费拉动作用明显。此前商务部数据显示，手机等数码产品购新补贴政策实施以来，截至5月22日已有超过4884万名消费者购买5148.3万件产品，带动销售1432.6亿元。

快科技5月9日消息，近日，有着中国半导体教父之称的中芯国际创始人张汝京接受媒体专访，针对国内半导体产业发展误区、国产突围路径以及 AI 芯片赛道布局，给出了自己的观点。 当前国内半导体产业资源高度扎堆先进制程、大算力芯片等热门赛道，但诸多关乎产业链安全的利基型细分市场，却长期被忽视，恰恰是国产企业破局的关键所在。 在张汝京看来，“很多人觉得，半导体产业的竞争就是先进制程的比拼，只有做到3nm、2nm才算成功，这其实是走进了认知误区。” 他分析认为，在全球半导体产业的市场结构里，以产品数量而论，先进制程的市场占比不足20%，超过80%的市场需求来自成熟制程与特色工艺赛道，而大量被海外垄断的利基型细分市场，才是国内企业容易实现突破的切口。 在张汝京看来，中国半导体产业的突围，从来不是“全产业链通吃”，也不是在每一个赛道都争全球第一。 他直言“我们不需要什么都做，要有先后次序的选择，例如先在一个细分领域做到极致，解决一个卡脖子问题，就是对产业的巨大贡献。比起扎堆热门赛道的同质化内卷，沉下心来深耕国内半导体产业缺失的环节和利基市场，才是更务实、更有价值的突围路径。” 伴随大模型产业快速爆发，国内AI芯片迎来发展窗口期。张汝京指出，当下行业过度聚焦云端大算力赛道，边缘及分布式 AI仍未获得足够重视，海量场景化硬件需求至今没有得到有效满足。 他将AI应用清晰划分为两大方向：一是云端大模型、超算数据中心等高算力赛道，这类领域投入大、周期长、门槛极高，更适合国家级平台或大型资本长期布局，并非普通初创企业所能涉足； 二是边缘与分布式 AI 的场景化落地应用，这一领域占据市场主流份额，也是国内科创企业弯道超车的核心机遇。 张汝京表示“AI最终要落地到具体应用上，云端大模型的竞争门槛极高，这并非常规企业能参与其中。但分布式AI的场景化应用，市场空间广阔，从工业控制、车载电子到可穿戴设备等，都需要大量适配场景的半导体器件与解决方案，这里有太多尚未被挖掘的突破机会。” 他认为，初创企业完全可以避开与国际巨头正面硬碰硬，以场景化应用为切入点，走差异化发展路线，不必盲目跟风入局大算力芯片烧钱赛道。

编译｜毕伟豪 编辑｜漠影 智东西5月8日报道，近日，Claude Code之父Boris Cherny与红杉资本合伙人Lauren Reeder一同出席AI Ascent 2026大会，两人进行了一场深度对话，Boris还回答了观众提问。详细拆解了Claude Code的诞生过程、AI编程的现状与未来，以及Anthropic内部的组织变革。 Boris在访谈中透露，Claude Code的诞生纯属意外，前六个月几乎没有产品市场契合度，他在此期间只拿它写10%的代码，直到2025年5月Opus 4发布后才迎来指数级增长。如今，Boris已不再亲手写代码，代码100%由AI生成。 谈及AI如何重塑创业格局时，Boris认为AI将削弱切换成本和流程能力两类传统商业护城河，但网络效应、规模经济等核心壁垒依然成立。他预测，未来十年颠覆性的创业公司数量将增长10倍，这是最好的创业时代。 他认为，AI将以更快的速度让编程民主化，写代码将成为像“发短信”一样普及的技能，未来将会有越来越多的跨学科通才崛起。以下是这场对话的核心内容： 1.Claude Code的诞生源于一次意外。2024年底，Boris在Anthropic内部孵化器发现模型能力远超当时产品（行内补全），于是动手打造直接让Agent写全量代码的工具。前六个月几乎没有PMF，直到2025年5月Opus 4发布后才出现指数级增长。 2.一行代码不写，编程已经100%被解决了。Boris的代码100%由模型生成，他每天发数十个PR，最高纪录一天150个。但他承认，复杂代码库和非主流语言仍未被完全攻克，答案通常是等下一个模型。 3.常用手机开发，成百上千个智能体并行，loop是未来。Boris大部分工作从手机完成，同时运行5-10个会话、几百个Agent，每晚有数千个Agent做深度任务。他强烈推荐loop用cron定时调度Agent自动执行重复任务（修CI、抓反馈、整理PR），称之为未来。 4.未来团队：跨学科通才崛起。Claude Code团队所有人都在写代码，产品经理、设计师、数据科学家、财务、用户研究员无一例外。Boris预测，未来将会有越来越多的通才崛起，他们同时擅长产品、设计和数据科学。 5.SaaS不会灭绝，但切换成本和流程壁垒将消解。AI削弱了切换成本和流程能力两类商业护城河，但网络效应、规模经济、独特资源依然成立。与此同时，未来十年颠覆一切的创业公司数量将增长10倍，大公司受制于内部惯性，而初创公司可以用AI原生方式从零构建。 6.写代码将成为像“发短信”一样普遍的技能。Boris以15世纪印刷机类比：印刷机让欧洲识字率从10%飙升至70%，书籍成本下降百倍。AI将以更快的速度让编程民主化。他认为最好的会计软件作者不是工程师，而是懂领域的会计师，领域知识才是难点，编程已是易事。 7.真正的领先在于组织流程。Anthropic内部用Claude做一切事情，团队成员的Claude之间通过Slack互相通信、在loop中协作，公司内已无一行手工编写代码。同一套技术对所有人可用，差距在于组织结构和流程变革的深度。 8.MCP是连接一切的工具，Computer Use是兜底方案。对于知识工作场景，MCP协议是让AI访问Salesforce、Google Docs等云端工具的最简答案。没有MCP的系统则由Computer Use兜底，4.7已能操作电脑上的任意软件，虽慢但稳。Boris认为这些细节最终都不重要，对模型来说，一切都是token。 下面是访谈的完整实录： 一、Claude Code的诞生，是一场意外 报幕员：好的，我很兴奋地介绍我们的下一位演讲者。举手示意一下，在座谁在用Claude Code？好，再举手，在座谁得了Claude Code狂热症？我的团队都调侃说我有Claude Code狂热症，这事可能真也可能假。今天我们非常高兴请到Boris Cherny。 Boris是Claude Code的缔造者，在打造这个产品的过程中，他在最前列，亲眼见证了现代软件开发方式的重塑。Boris，我们真的非常感谢你抽出时间跟我们交流。我们知道整个软件开发某种程度上都扛在你肩上，所以谢谢你腾出一个小时来跟我们对话。今天采访Boris的是我们团队的Lauren Reeder。 Boris：你把我的开场词给抢了。我一般都会问在座谁在用Claude Code，刚才举手的人不少，太棒了。 主持人：谢谢你来，Boris。这里做了一屋子的构建者（builders），能请到你来真的非常特别。我认为你正在彻底改变“构建”这件事本身，所以我非常好奇你怎么看待软件编程的未来，以及我们该把所有空闲时间花在哪儿。不过我先给大家补充一点你的背景，好让大家多一点了解。除了创建Claude Code，Boris还是工程师的典范。整个职业生涯你都在大量写代码，还写过编程教材，包括一本关于TypeScript编程的书。而且我上次跟你聊天时，你说过去一年，至少到2026年到目前为止，你一行代码都没亲手写过，这个变化相当大。 Boris：还有一件不太为人知的事。中学时候我写过一本教大家用TI-83 Plus计算器的指南。我刚刚搜了一下，它居然还在网上，实在太尴尬了，请大家千万别去搜，但它确实存在。 主持人：我们肯定会去找出来的。好，我先问几个问题，从Claude Code怎么开始的讲起，然后开放给观众提问。大家可以开始在脑子里酝酿问题了，我很想把麦克风交给你们。 Boris：好，先快速问一下，在座用Claude Code的人，主要用命令行版的（举下手），桌面版的？用VS Code或JetBrains IDE版的呢？好吧，不是很多。其他的呢，比如我最近主要在iOS上，好的，这很棒。Claude Code的起源，很多方面可以说是纯属意外。 我是在2024年底加入这个团队的。当时它是Anthropic内部的一个实验室，叫Anthropic Labs。团队在某种程度上完成了它的使命。我们做出了Claude Code、MCP协议，还有桌面端应用。那就是一个小团队，只有我们几个人，纯粹就是个创新团队。我们把自己想做的产品做了出来。团队后来解散了。现在大家又聚在了一起，开启第二回合。 Mike Krieger，就是Anthropic的首席产品官，之前也是Instagram的联合创始人之一，现在在领导这个项目。至于我开始做编程工具的原因，是我们当时觉得存在一种product overhang（产品空缺），我猜在座各位经常用这个词，我们在实验室里用得非常频繁。核心想法是，模型已经能做好多事情了，但还没有产品把这些能力真正接住。 在2024年底我们审视编程领域的时候，那时最先进的方式是行内补全：你打开IDE，按tab键，它帮你一行一行地补全。那是Sonnet 3.5首次实现的能力。但我们的感觉是，我们其实可以走得更远，模型几乎已经准备好迈出下一步了。我们不需要再做行内补全了，可以直接让智能体把所有代码写出来。 于是我开始做。但头六个月它就是不行。真的很烂，勉强能用。我大概只拿它来写我10%的代码。即便我们最初发布Claude Code之后，它也没有一炮而红。用的人确实不少，但没有出现今天这种指数级增长。 真正的转折点是从5月份的Opus 4开始的。我对此记忆非常清晰。就是从那时起，指数级增长开始了。然后每发布一个新模型它就迎来一次新的拐点，从Opus 4开始，然后是4.5、然后是4.6，现在到了4.7，一直在呈现拐点式增长。本质上，我们一直在建一个“PMF前”的产品。我们心里清楚它在头六个月不会契合产品市场，因为我们在为下一个模型而构建。这自始至终是我们的思路。 Boris：而且对Anthropic来说，我们一直非常专注。我们始终关心的是商业、企业、安全和编程。这一直就是我们想走的路。所以在某个时间点，我们知道要做一个产品，只是不知道具体要做什么，于是这就成了一场产品研发的豪赌。 二、一行代码都不写，编程已经100%被解决了 主持人：这是一个难以置信的故事，尤其是它竟然是场意外。你此前公开说过，你认为编程已经被解决了。如果这是Anthropic的三大赌注之一，你能再多解释一下吗？你指的是什么意思？还有哪些东西可能还没被解决？随之而来的新问题又会是什么？ Boris：好，我再来问在场各位一个问题。谁还100%手写代码？谁100%用智能体，比如Claude Code来写代码？谁介于两者之间？好。所以编程大概被解决了50%。 对我来说是100%。Claude Code的代码库嘛，它泄露过，所以大家也都知道，它其实非常简单，就是TypeScript加React，没什么大秘密，没什么真正复杂的东西。我们选TypeScript和React的原因是，它们对模型来说非常“在熟悉领域内”。 我们刚开始建代码库的时候，模型可没今天这么聪明，所以语言和框架的选择至关重要。现在它当然什么都能写了，没见过的新语言、新框架都能快速上手，但当时，你得用模型比较熟悉的东西。 正因为如此，我们相当早的时候就达到了模型写全部代码的阶段，应该是在去年十月、十一月前后。所以今天对我来说，模型可以写100%的代码，我每天大概发几十个PR，上周有一天我发了150个PR，那是我的纪录，我当时纯粹是想试试能推到多远。对我来说，编程确实已经被解决了。但并不是在所有人那里都解决了，还有很多庞大而复杂的代码库，还有些怪异的语言模型暂时不擅长。不过，在座的各位都清楚，它正在逼近，通常答案就是：等下一个模型。 三、随时随地运行几百个智能体，loop是未来 主持人：你能不能给大家讲讲你的个人工作配置？你那天给我演示了一下，真的相当疯狂。 Boris：我大概六个月前在Twitter上分享了我的个人配置。有趣的是，我分享了之后才发现很多人会觉得惊讶，我完全没意识到，那就是我平常写代码的方式。 主持人：后来它又变了。 Boris：对，又变了。现在我的大部分工作都在手机上完成。我不知道你们能不能看清楚，我打开Claude应用，在左侧有一个小小的Code标签页，我就在那儿同时进行着一堆会话，你可能看不到。 主持人：有多少个会话？ Boris：通常大概5到10个。每个会话里又有一堆Agent。我目前大概跑着几百个Agent，通常每晚我有几千个智能体在做更深度的任务。 管理它们有几种方式：一种是让Claude调动一批子Agent去干。但我发现自己用得越来越多的是loop，就是/loop命令。它简直是最酷的东西，最简单，也最管用。它就是让Claude用cron为未来的某个时间点安排一个任务，而且是一个重复任务。它可以每分钟跑一次、每五分钟、每天一次，随你怎么安排。 到现在，我已经有几十个loop在跑了。有一个帮我看管PR，自动修CI、自动rebase。还有一个在维护CI健康，如果出现不稳定测试之类的，它就去修。还有一个是每30分钟从Twitter上抓用户反馈、自动分类整理给我。所以我随时都有一堆loop在跑。某种程度上我真心觉得loop就是未来。如果你还没试过，强烈推荐。而且我们刚刚推出了Routines，同样的事情，但是跑在服务器上，即便你合上笔记本电脑，它也继续运行。 四、每个人都在写代码，未来的团队将会充满跨学科通才 主持人：好，那是你的个人配置，再讲讲你认为未来的团队会是什么样子吧。你怎么从你现在做的这一切外推到整个团队，让每个人保持同步？还是说我们需要把更多事情放手给智能体让它去做？ Boris：我想是的。做预测真的很难，但我今天是来预测的，那就试试看。我觉得总体趋势是会出现比今天多得多的通才。今天当我们在说通才的时候，很大程度上指的还是工程师，他们仍在写代码，但可能属于产品工程师类型。当我们说通才时，就是说一个人同时搞iOS、Web和服务端，这算工程领域内的通才。 但我认为我们将越来越多地看到跨学科的通才，也就是那种不仅产品工程很厉害，同时也很懂设计的工程师，或者很擅长产品、数据科学和工程。我不知道该怎么确切描述，我们团队已经开始出现这种现象了，实际上，Claude Code团队的很多人都是跨学科通才。 我们团队的每个人都写代码。所以工程经理写代码，产品经理写代码，设计师、数据科学家、财务、用户研究员，每一个团队成员都写代码。所以你看，他们是某个领域的专家，但现在每个人同时也都在写代码。我看到有人在点头，我猜这对在座各位来说其实也不意外，因为我相信你们也在自己团队里看到了同样的情况。 五、SaaS不会灭绝，现在是史上最好的创业时代 主持人：我还有最后一个话题，然后就把时间开放给观众。我们聊了一些编程在发生的变化，我很好奇你怎么看软件或软件产品这个领域的改变。我认为我们正在目睹AI让写代码的成本降低10倍甚至100倍，那用软件生产的产品的价值会怎样？我们是否面临一场SaaS大灭绝？你怎么看这件事的演变，你又得再做一个预测了。 Boris：SaaS大灭绝这个问题是我最喜欢的问题。 我觉得接下来会发生两件事，而这两件事都不是人们目前在谈论的。 第一件事。在座有人听Acquired播客吗？那是最棒的播客。我前几周跟他们录了一期，感觉就像是见到了我的英雄，那两个主持人真的太好了。他们有一套“七种力量”的概念，这是Hamilton Helmer写的，他专门为此写了一本书。这讲的是商业的七种护城河模式。我认为因为AI的出现，其中一些模式会变得更重要，另一些会变得不重要。举个例子，会变弱的一个是切换成本，因为你直接用模型就能把东西从一个平台迁移到另一个。另一个会变弱的是流程能力，对那些护城河建立在工作流和流程上的公司来说，Claude正在变得非常擅长摸清流程。尤其是4.7版本，它可以自己不断迭代，你给它一个目标，让它一直迭代到完成为止，它就会自己跑下去。 我觉得这是第一个能做到这种程度的模型，所以这些模式会变弱，但我认为那些更根本的护城河依然成立，比如网络效应、规模经济、独特资源，这些并不因为AI而改变。 第二件事，如果你看今天的创业公司数量，或者说过去十年，我觉得未来十年的创业公司数量，那类能够颠覆一切的创业公司，会增长大约10倍。因为现在你可以是一家极其微小的创业公司，但能做出价值跟大公司一样的东西，而且可以正面对抗。 因为大公司得调整他们的业务流程，得改变他们的工作方式，得重新培训每个人使用技术，他们会遭遇巨大的内部阻力。但是在座的各位不会有这个问题。如果你从零开始，你可以从地基往上就用AI原生的方式构建。所以我觉得这是最好的创业时代，最好的构建时代。有太多颠覆正在涌来。 五、随着模型越来越强，编程会像发短信一样简单 主持人：看来我们还是有机会的。谢谢你，Boris。现在我想把时间开放给观众提问，谁有问题都可以问。 观众1：你好。我很好奇，你刚才说在PMF出现之前建了六个月。现在模型已经足够好了，你觉得Claude Code的成功，多少归功于模型本身，多少归功于产品层面那些让体验更好的决策？ Boris：我觉得大概是个混合。对，是个混合。如果一年前问，比例大概五五开。我猜六个月前你问我，也是五五开。 观众1：那两年后呢？ Boris：两年后？我不知道。我们的规划周期是一周。 顺便说一句，之所以是五五开，是因为早年我参加过YC，我是那家YC公司的第一个雇员，后来也做过好几家创业公司。在创业公司里，他们反复给你灌输的一点，尤其是在YC，就是：打造人们真正热爱的产品。所以产品具体是什么没那么重要，模型什么的也没那么重要，最终你还是得做出人们真正喜爱的东西。这就是产品之所以重要的原因。我们在细节上投入了非常多的关注，这样你一整天用它，体验都非常好。 我认为随着模型变得更好，那层Harness某种程度上就没那么重要了。我们现在在想的是怎么演进这层Harness，怎么让loop成为最重要的东西，怎么让人们更方便地运行大量Agent。子Agent是一个方向，我们正在弄的东西还有不少。但我认为一年后，模型本身会变得更好，所有那些我们今天搞的安全机制，提示注入防护、命令静态验证、权限模式、人机回路等等，所有这些都会变得没那么重要了，因为模型自己就会做好。这就是我的预测。 观众2:稍微从软件领域往后退一步看。我觉得Claude Code几个月前引发了一场文化层面的变化，它让构建软件这件事民主化了。你能看到店主在给自己写软件，甚至有人在给控制器编程来实现开门自动亮灯。你觉得将来写软件会不会变成一种像会用Microsoft Office那样的通用技能，成为每个人都能做的事，不只是科技行业的人的专利？ Boris：一定会，我觉得不光是那样。我觉得会变成像“我会发短信”一样普遍的技能。我看的书基本上包括两大类：科幻和科技史，这是我大量涉猎的方向。在科技史里，有一件事在我看来是当前所发生一切最清晰的对照，那就是15世纪欧洲的印刷机。当时的情况是：在印刷机出现之前，欧洲大概只有10%的人识字。他们知道怎么阅读和书写。他们通常受雇于那些不认字的国王和贵族。他们的工作就是读和写。这不是人人都具备的能力。后来印刷机被发明了出来，然后迅速扩散。 在印刷机发明后的50年内，欧洲出版的文献数量超过了此前一千年。同一时期，一本书的价格下降了大约一百倍。之后又花了几百年，因为学读写本身是件很困难的事，需要教育系统，需要政府推动，也不可能所有人都在田里干活，但接下来的几百年里，全球识字率升到了大约70%。 到今天，我们都能读会写，你不需要一个读写专业的学位才能学会。当然，专业的作家依然存在，那始终是一个可以去做的职业。所以我觉得，接下来即将发生的事，而且会远远比50年要快，软件将成为一个彻底民主化的东西，任何人都能做。而且这里面有很多对应的推论。 举个例子，假设你要做一款会计软件，写会计软件的最佳人选，我认为可能即便是今天，也已经不是一名工程师了，应该是一名真正优秀的会计师，因为他们对领域了如指掌，编程反而是容易的部分，难的是懂领域。我觉得这毫无疑问就是未来。 观众3：刚才说你们因为能提前接触到模型和Agent，所以某种程度上已经生活在未来了。Claude Code在发布前是内部工具。你们在工程实践上和外部世界的差距，是一个月？三个月？还是六个月？这个差距随着时间是越来越大还是越来越小？ Boris：我们在内部用的是和大家完全一样的模型。对我们来说，dog fooding（内部自用）非常重要。所以我们用的就是在座各位用的同样的东西。我们会用一点Mythos来做实验，然后大量使用Opus 4.7来写我们的大部分代码。 在模型层面，我觉得其实不存在什么差距。差不多就是Mythos，它未来会以某种版本或某种衍生形态向所有人开放。在产品层面，可能差距要大得多。这跟我们内部流程的彻底变革有关。如果你跟Anthropic的任何人聊天，你会发现我们几乎用Claude做一切事情。我们的Claude们整天互相沟通，当我在写代码，当我的Claude在loop里写代码时，它们会通过Slack跟其他人的Claude交流，那些Claude也在各自loop里运行，相互间交换信息，解决未知问题。我们公司里再也没有一行手工编写的代码了。所有的SQL都是模型写的。所有东西都是模型构建的。 Boris：所以我觉得我们真正领先的地方并不是技术，因为相同的技术对我们和在座的每一位来说都同样可用，因为我们在做的本质上是一个平台。所以对我们来说很重要的是，开发者可以和我们用同一套工具，我们发布的每一样东西都会自己先用。但我认为真正更大的领先之处在于组织结构和组织流程，这是一个单独的领域，希望我们可以在类似这种场合再聊一聊，大家都能从中学习并一起进步。 主持人：对，我觉得这也是创业公司的优势所在，从一开始就这么做要容易得多。 观众4:在之前那次Square活动上，你提到了多Agent，当时还只是一种很初期的概念。你说还有一些东西在推进，而现在显然已经有了/batch、/loop、子团队、Teams。你能不能分别从模型层面和Harness层面讲讲，你是怎么在Harness层注入先验知识的？模型层的目标函数又发生了什么变化，能让这种分配任务、启动Agent的体验变得更好？因为有那么多工作是可并行的，你可以同时快速地做那么多事情。我感觉自己在什么该并行化这件事上仍然得靠我自己的直觉，而不是模型自己理解“这事儿你可以启动几十个Agent”。 Boris：在产品层面，说到底就是prompt的调整，这就是全部。所以我们不断调整prompt来帮助模型更好地并行处理事情。但同时，随着模型越来越强，它会自然而然地做到。像Loop这个东西，我发现在4.7上，它就自动开始做了一些非常酷的事情。 比如我告诉它，去拉这批数据查询，它会主动说“嘿，我注意到数据在随时间变化，我开一个loop每30分钟给你一份报告”。我说太好了，能发到Slack上吗？然后它就通过Slack MCP去干了。所以我认为，随着时间推移，这不应该是用户去琢磨怎么更好地使用工具的问题。如果变成了那样，那说明我们在产品设计上没做好。这件事归根到底应该靠模型自己去做得更好，靠我们在prompt层的引导让它自然而然地做出这些行为。 观众5：现在看起来，我们很多人都用Claude或者Codex这类云端工具来做大量计算工作。但也有一些声音很坚定地拥护本地AI。我可以想象，随着开源权重模型和其他技术的追赶，人们未来也可能以本地方式获得非常高质量的编程辅助。所以我很好奇你对接下来几年这个方向怎么看，你觉得轨迹会是一直依赖云端算力，还是会转向“大家都有自己本地的Agent，不被限流，以及其他优势”？ Boris：我觉得可能有几种角度，最根本的回答是，这根本不重要。因为我觉得现在我们正在到达一个阶段，模型自己就能把这些事想清楚。所以我想几年之后，模型会承担所有代码的编写，会自己启动Agent，会自己搭建环境。如果它判断说“那我用本地模型来做这个吧”，那它就会那么做。这些决策，我不认为将来还需要我们工程师来做了。 观众6：Claude Code做了一个很棒的决策，就是利用了开发者的很多工具和工作流都在本地这件事。但对于那种通用知识工作来说，情况并不总是这样，很多工具在云端。我很好奇你们怎么思考CoWork这件事，怎么给CoWork足够的工具访问权限，让它也像Claude Code对于开发者那样强大？ Boris：这是一个非常好的问题。我以前在一家大公司的时候，我们花了五年时间把所有环境迁移到远程，工作量实在太大了。但对于知识工作来说，其实很大程度上已经是云端的了，像Salesforce、Docs这些。对我们来说，答案永远是最简单的那个：就是MCP。你在Claude应用里接的同一个MCP连接器，Salesforce、Google Docs、Google Calendar等等，Claude Code能用，CLI版能用，任何地方的Claude Code都能用。 观众6：对于那些没有MCP的系统，你觉得Computer Use会是一个很大的机会吗？ Boris：对，我觉得Computer Use是一种兜底方案。据我所知，Anthropic目前在Computer Use上走得相当靠前。如果你通过CoWork用它，效果相当不错。它几乎能操作你电脑上的任意软件。速度还很慢，但现在做得相当好了，尤其是在4.7上。但除此之外，MCP就是答案。而且这些东西归根到底也没那么重要，MCP、CLI、API，只要有某种程序化访问接口就行。因为模型才不在乎呢。对模型来说，一切都是token。 主持人：好，我们还有时间再问最后一个问题。 观众7:你之前或多或少已经提到了这个。你在某个时间点看到了产品空缺，然后想到去建一个产品，等模型变得更强之后它会变得更有趣。你能不能哪怕用很模糊的方式描述一下，你在建的某个产品，你认为在六到十二个月后的模型上会变得有趣得多的那种？ Boris：我觉得Claude Design是一个很好的例子，今天已经相当不错了，以后会好很多。另外我们在Claude Code上也在做一些改进，接下来的几周就会上线，你会看到的。还有就是loop、Batch这类围绕大规模并行智能体的功能会变得更好，Computer Use是另一个不错的方向。 主持人：好，Boris，非常感谢你来。我们还会在这儿待一会儿，谁有问题可以来聊。 Boris：谢谢大家。

IT之家 5 月 9 日消息，今天晚间，吉利全新博越十周年冠军版正式上市，上市指导价 9.69 万元，限时价 8.79 万元，6 月 30 日前购买用户限时赠送价值 2199 元的十周年冠军套装。 目前，吉利全新博越车型共包含 5 款配置，限时价区间为 7.69 万-9.79 万元。 新车采用专属时光蓝车色，内饰多处增加十周年专属纪念徽标，并搭载 Flyme Auto 智能座舱，通过 GEEA3.0 电子电气架构的加持，智能化迎来提升，并支持 L2 级辅助驾驶系统。 据IT之家了解，新车长宽高分别为 4549/1865/1650mm，轴距为 2707mm，拥有 85.4% 的得房率以及 37 处储物空间。 动力方面，新车依然搭载 1.5T 涡轮增压四缸发动机，最大功率 133 千瓦，最大扭矩 290 牛 · 米，采用麦弗逊式独立前悬架与多连杆式独立后悬架的组合。传动系统匹配 7 速双离合变速箱，最高车速 198km/h，WLTC 工况下油耗为 6.44L/100km。

快科技5月9日消息，洛图科技发布最新行业数据，虽然国内整体电视市场持续走下坡路，但MiniLED电视却逆势走红，今年全年销量有望突破千万台，市场渗透率快要逼近四成。 2025年国内MiniLED电视出货量为802万台，按照行业预测，2026年将涨到1115万台，同比涨幅39%。这也意味着MiniLED正式从小众高端配置，变成普通家庭换新电视的主流选择。 从今年一季度的市场表现就能看出势头有多猛。Mini LED电视零售销量占比已经达到26.7%，比去年提升不少。如果看销售额，更是接近市场总额的一半，达到47.9%，足以看出大家更愿意为高端画质机型买单。 现在整个电视行业整体销量连续下滑，市场还在持续萎缩，但产品明显往高端、大屏方向升级。普通电视不好卖，MiniLED却一直保持高增长，成了拉动行业升级的关键力量。 之所以越来越多人选MiniLED，主要是画质和性价比都上来了。控光更精细、画面对比度更高，观影体验远超普通液晶电视。加上价格不断下探，中低端机型也开始搭载这项技术，门槛越来越低。 再加上国家节能补贴偏向一级能效产品，各大品牌都在重点布局MiniLED高端机型，进一步带动了市场普及。接下来的618大促，还会继续推高这类电视的销量和市场占比。

【CNMO科技消息】5月9日，OpenAI CEO萨姆·奥特曼发文“call me maybe”，配图为黑色太空背景，月球地平线，地平线上方升起一个发光的ChatGPT输入框。 OpenAI 有媒体将其结合郭明錤近日发布的"OpenAI手机加速到2027 H1"的报告解读认为，奥特曼此举疑似官宣OpenAI手机要来了。 据CNMO科技了解，奥特曼首先在4月26日谈及“重新设计操作系统和用户界面”，引发外界对OpenAI硬件方向的重新解读。5月5日，郭明錤预测，OpenAI手机量产时间从原定的2028年提前至2027年上半年，芯片将采用基于联发科天玑9600定制版，2027至2028年两年累计出货目标为3000万台。5月7日，奥特曼公开评价iPhone是“有史以来最伟大的消费硬件”，但“并非为个人AGI设计”，疑似暗示现有手机形态无法承载OpenAI的目标。 OpenAI造手机的核心动机在于降低对苹果和谷歌的依赖。据外媒统计，苹果2025年仅从生成式AI类应用商店收入中获利约9亿美元，其中ChatGPT贡献近75%。 相关报道 据悉，除手机外，OpenAI还在推进另一条硬件产线：由前苹果首席设计官Jony Ive主导的屏幕智能音箱。其或定价200-300美元，自带摄像头和Face ID类识别能力，最早2027年2月上市。

智东西 编译 | 刘煜 编辑 | 陈骏达 智东西5月9日报道，今日，百度推出新一代基础模型文心5.1。百度称，文心5.1将总参数压缩至约1/3、激活参数压缩至约1/2，使用业界同规模模型约6%的预训练成本，实现同级别模型基础效果领先。不过，百度并未明确说明这一“6%成本”的具体对标模型范围与口径。 在LMArena 5月7日更新的文本生成大模型排行榜中，文心5.1全球总排名第14。与前面OpenAI、xAI的模型相比，得分存在微小差距。 图源：LMArena官网 文心5.1在Agentic、知识、推理、指令遵循能力测试中，与DeepSeek-V4-Pro、Claude-Opus-4.6及Gemini-3.1 Pro展开了横向性能对比。 Agentic能力测试中，文心5.1工具调用数学推理能力表现不错，得分略低于Gemini-3.1 Pro排名第二。多轮工具协作交互能力弱于Claude-Opus-4.6居于第二位，与另外两个模型能力差距较小。 在深度搜索Agent任务中，文心5.1较其他三款模型仍有差距，电子表格工具操作仅领先DeepSeek-V4-Pro，大幅落后Claude-Opus-4.6与Gemini-3.1 Pro。 图源：百度文心公众号 知识、推理、指令遵循能力测试中，文心5.1整体处于中等水平。高阶学科知识推理（GPQA）和复杂指令遵循（AdvanceIF）表现较好，仅次于Gemini-3.1 Pro，领先另外两款模型。 纯数学推理（AIME26）和通用知识问答（MMLU-Pro）在四款模型中均排名末位，与头部模型差距相对明显。 图源：百度文心公众号 此次文心5.1推出距离文心5.0正式版上线已时隔三个多月。文心5.1模型发布时，登顶LMArena榜单里国内大模型搜索能力榜首位。 图源：百度文心公众号 实际评测中，我们从创意写作、数学推理、信息整合、电子表格操作、编程能力五个维度对文心5.1模型进行了综合体验。 其中，创意写作与电子表格数据分析我们均采用文心5.1思考模型进行二次实测。相比文心5.1快速模型，思考模型产出的内容叙事风格更有质感、情感调性更细腻自然，也未出现基础性逻辑与文字错误；在表格数据分析任务上，思考模型的整体表现同样更出色。 文心5.1对概率题的解答步骤严谨、答案准确；面对开放式模糊需求，能自主拆解任务、输出表格对比和场景匹配，信息整合能力不错；但在编程场景中短板突出，生成的代码无法正常运行，实用编程能力仍有欠缺。 文心5.1模型的体验链接为： https://yiyan.baidu.com 以下是我们的完整体验过程： 一、五大场景实测：文心5.1创作、数理、办公、科普能力全面验证 案例一：创意写作能力测试，考察文心5.1故事架构与文学创作能力 针对文心5.1的创意写作能力，我们首先用文心5.1快速模型进行了测评。 指令一：请为一个悬疑故事写出前三章大纲，每章150字左右。 总体来看这个悬疑故事的大纲挺完整，叙事结构比较规整，逻辑层次也清晰。人物行动动机比较合理，线索设置具象可落地，最后的身份反转颠覆感比较强，伏笔呼应也相对完整。不过，与现在市面上的流行的悬疑推理小说还有一定差距，对于模型本身来讲，这个水准还不错。 而后我们用相同的指令，对文心5.1思考模型进行评测。 可以看到，第二篇在切入点、恐怖感上更有新意。对于短篇惊悚故事，这篇的“循环替身”更适合直接收尾，有《恐怖游轮》的循环压迫感。不过普通租客为何能查物业记录这一点可能是个bug。 我们接着让文心5.1快速模型写了一篇科幻类型的微小说。 指令二：写一篇500-600字的科幻微小说。 这篇科幻小说篇幅把控精准，叙事结构完整闭环，人物情感刻画比较细腻，整体文字流畅、故事完成度也挺高。但这个叙事框架比较常规，同时出现了人物身份混乱，比如文章主角之一是“爸爸”，可在中间的对话中却说成了“妈妈”。 对于常读同类科幻故事的读者来说，剧情走向和结局伏笔可能略显套路化，缺少出人意料的设定创新。 相同的科幻微小说指令也给了文心5.1思考模型。 可以看到，这一篇也是围绕“意识上传”这一经典科幻母题展开的。不过两篇文章在叙事重心、情感落点、科幻设定和审美取向上存在明显差异。比第一篇更好一点的是，这一篇没有出现明显的人设混乱问题。 从情感共鸣和叙事感染力看，第一篇相对更好。从科幻构思的新颖度和哲学深度看，第二篇略胜一筹。 案例二：给高考数学题，看它能不能按步骤算明白 用户在使用AI解决数学问题时，痛点比较明确：怕AI没有逻辑硬算，也担心AI编造解题步骤和错误答案。 于是，我给了文心5.1一道2025新高考一卷的上数学题，看它是否能真正解决用户遇到的数学问题。 题目为：一个箱子里有5个球，分别以1～5标号，若有放回取三次，记至少取出一次的球的个数为X，则E(X)为？ 文心5.1给出了完全正确的解答，无论是使用指示变量法，还是用分布法进行交叉验证，都步骤完整，并且结果准确。 案例三：问两款大模型怎么选，看它能不能替普通人做信息整合 普通用户可能不会区分主流大模型强弱，也不知道按自身场景该怎么选用。对标文心5.1官方Agent能力里T³-bench多轮工具协作、深度信息检索整合的核心维度，我们抛出模糊需求，看看文心怎么解答。 问题为：我想了解DeepSeek-V4-Pro、Claude-Opus-4.6到底各有什么强项和短板，普通人该怎么选、各自适合拿来干什么。 可以看到，文心5.1的整体回答表现优秀。首先能够自主拆解任务逻辑，无需人工指引，自发多维度逐层解释对比，信息维度全面且细分精准，体现出不错的信息检索与归纳能力。 同时贴合了普通人使用习惯，做成表格对比、场景匹配、分人群推荐，最后还点明两款模型的隐藏短板和使用误区，给到务实的组合使用建议。 案例四：电子表格与职场数据分析能力测试 职场运营、门店管理、电商运营日常高频刚需就是员工绩效统计、数据筛选、业绩排名、均值分析，常用到的是Excel表格来进行办公。于是我们测试了文心5.1快速版本的电子表格工具操作能力。 需求为：我是门店运营，统计了本店10名销售人员的当月个人成交业绩：12.3万、18.6万、9.2万、25.8万、16.5万、11.8万、20.4万、8.7万、22.1万、14.6万。 你按照Excel分析数据帮我处理：整理成规范员工业绩数据表，计算全员业绩平均值、中位数，筛选出业绩高于平均值的优秀员工，最后结合整体数据做简单的团队绩效分析。 结果是，文心5.1在这个电子表格操作以及数据分析任务中，完成度挺高。不过没有将所有数据放在一张表格里。 于是我们继续给出指令：帮我做成一份直观的Excel表格，包含所有数据，同时可复制。文心5.1给的反馈比最初更精简了，但指令“一份”可能给该模型带来了理解误差。 于是我们再调整指令为：把这些数据仅用同一张表格来显示。 最后，文心5.1给出的结果还不错，虽然官方测试中表格操作能力排名靠后，但在文本形态的职场数据分析场景里，实际体验并没有特别差劲，能完成基础需求。 该模型结果输出比较磕绊，于是我们用相同的指令测试文心5.1思考模型。结果显示，这次模型输出的第一份结果更为简洁规范，并且更为清晰直观。与文心5.1快速模型第三次输出的结果几乎一样。 案例五： 我们使用文心5.1思考模型，让它制作了一个大型沙盒游戏与小型跑酷游戏。 指令一：制作一个单文件HTML的3D横版格斗游戏，场景为被霸天虎入侵的破败城市地图，敌人为类人型赛博坦机器人，包含武器后坐力效果，采用低多边形风格并带有卡通美学。游戏开始时，玩家位于街道上，周围有建筑废墟；游戏中应包含可被击倒的细节物品，如汽车、树木、石块/瓦砾和自动售货机。玩家可以选择5种擎天柱阵营角色进行游戏，并与5种霸天虎变种敌人战斗，这些敌人会不断生成，游戏为无限时间的沙盒模式。 文心5.1思考模型针对该指令生成了700余行代码，但实际运行时，该游戏能够正常打开，但界面出现两个遮挡bug，也没法对游戏里的敌人进行攻击，无法操作。 指令二：制作一个单文件HTML的横版跑酷游戏，不依赖外部资源。主角是一名未来都市快递员，在霓虹城市屋顶之间不断前进。游戏采用低多边形风格，整体偏明亮卡通美术。 要求： -玩家可进行跳跃、二段跳和下滑 -地图自动向前滚动，包含屋顶缺口、广告牌、电箱、无人机等障碍 -路上有可收集的能量电池和金币 -玩家可以拾取临时道具，例如护盾、加速和磁铁吸附 -敌人为巡逻无人机和机械警卫，碰撞后会扣血-分数根据生存时间、移动距离和收集物计算-淑戏失败后可重新开始 -需要有开始界面、暂停功能和简单UI（血量、分数、速度） -所有内容写在一个HTML文件中，代码可直接运行 针对第二个指令，该模型耗时3分钟生成600余行代码，但无法打开，界面一片漆黑。可见，该模型在复杂游戏编程与代码可运行性上仍存在明显短板。 二、弹性训练实现降本，架构与后训练流程同步革新 文心5.1是在文心5.0基础上进一步优化得到的版本。它没有从头重新训练，而是从文心5.0训练好的子模型矩阵中，挑出一个效果最好的子结构直接使用，因此降低了预训练成本。 其背后的主要技术更新，是一套叫Once-for-All的弹性训练方法。 传统做法想适配不同规模的模型，得分别预训练好几次；而文心5.0只在一次预训练里，通过动态采样同时优化大量不同尺寸的子模型，最终形成一个覆盖多种参数规模、不同计算成本的子模型矩阵。 也就是说，这套方法让文心5.1在训练阶段就把不同模型一次性准备好，上线时直接挑一个最合适的来用，不用每次重新练。 基于上面的弹性训练方法，文心5.1在参数和成本上的实际变化如下： 1、总参数量压缩到文心5.0的1/3左右；2、激活参数量压缩到约1/2；3、预训练算力成本仅为同规模业界模型的6%。 相比文心5.0，文心5.1推理成本明显下降，同时在同参数规模下，预训练模型效果在同规模模型中表现更佳。 文心5.0弹性训练示意图（图源：百度文心公众号） 此次更新，文心5.1在其训练方式上做了三方面改动： 首先是分离式架构。以前训练、推理、奖励计算、智能体循环四个环节耦合在一起，一个环节慢了会拖累整个系统。 现在百度将它们完全拆开，各自独立部署、独立扩缩容。比如推理算力不够就只扩推理，不用动其他模块。各模块之间通过高性能网络传数据，控制流和数据流分开，流水线可以重叠执行，训练整体耗时更短。 其次是FP8训推方面。由于模型训练时和推理时用的精度不一致，会导致效果下降，尤其在MoE结构里路由偏差更明显。 于是文心5.1用了统一FP8低精度算子库，并对Rollout Router Replay技术做了优化。结果是在开启该技术后，训练推理耗时几乎没有增加，但关键指标KL散度下降50%，训练更稳定。 最后是异构弹性调度方面。集群里会存在很多CPU算力闲置，文心5.1把这些CPU统一池化，用来跑代码沙箱、验证器这类逻辑计算密集但不需要GPU的任务。提升了资源利用率，也缩短了训练迭代时间。 传统大语言模型的后训练是串行流程：先做监督微调（SFT），再做多阶段混合强化学习。 这种方式存在两个问题：一是慢，一个阶段等一个阶段拖慢整体迭代；二是能力会“打架”，想在一次训练里同时提升代码、推理、对话等多个能力，往往提升一个另一个就下降。 文心5.1的做法是把专家训练和能力融合拆开，分四步走： 第一阶段统一SFT。先用高质量的多领域指令数据做一次基础微调，让模型具备基本的指令遵循和工具调用能力，作为后续能力扩展的起点。 第二个阶段，并行训练多个领域的专家模型，比如对代码、推理、智能体等方向分别独立训练。每个方向用自己专属的奖励信号和算法，互相不干扰。 第三个阶段是在线策略蒸馏（OPD）。把上一步训练好的多个专家模型当老师，统一SFT模型当学生。学生按照自己的策略采样，通过token级KL方法同时学习多个老师的能力，把不同专家的能力融合进同一个模型里。 最后是通用在线强化学习。并不是所有任务都适合用蒸馏来融合，比如开放式聊天、创意写作这类高熵分布的任务，蒸馏反而效率低，输出会变得过于平滑。所以这类任务不做蒸馏，而是在蒸馏后的模型上单独做在线强化学习，保证对话多样性、指令遵循能力和人类偏好对齐。 可以简单总结为，代码、推理这类确定性强的能力，通过蒸馏从专家模型融进主模型；聊天、写作这类需要多样性的能力不适合蒸馏，单独做强化学习。两套方式配合，既缩短了训练周期，又避免了能力互相拖累。 文心5.1后训练Pipeline示意图（图源：百度文心公众号） 在百度文心内部评测中，文心5.1的创意写作能力接近Gemini-3.1 Pro。此前文心5.0系列模型已多次登上LMArena文本榜和视觉理解榜，稳居国产模型第一梯队。 结语：低成本实现性能追赶，能力尚有提升空间 文心5.1最引人注目的不是某一项能力的跃升，而是它试图回答的问题，能否用更低的训练成本，换来接近头部模型的综合水准。 从百度文心披露的数据看，在知识推理、指令遵循和创意写作上，它确实站到了同量级模型的第一梯队；但在工具调用深度、电子表格操作和纯数学推理上，与Claude-Opus-4.6、Gemini-3.1 Pro等模型之间仍存在可量化的差距。 从实际体验来看，文心5.1在数学题解答、生活化知识科普等面向普通用户的场景中表现比较稳定，信息整合和逻辑拆解能力也可圈可点。创意内容存在套路化问题，高阶表格办公能力相对偏弱，部分场景需要反复调整指令才能达到理想效果。 纵观行业，主流模型逐渐呈现能力差异化、使用场景分层化的发展趋势。对普通用户而言，成熟的基础模型能够降低内容创作、问题解答、数据整理的门槛，提升日常使用效率；对技术厂商而言，低成本、高性能的迭代方案，也将为国产大模型轻量化落地、规模化应用提供了可行路径。

昨日开始，新能源车OTA“锁电”问题被多家权威媒体曝出，提及有8家新能源车企被约谈，其中3家被立案，2家车企撤回争议升级包并承诺恢复性能。 一石激起千层浪。 车企锁电登上热搜第一，传闻中的8家车企纷纷发布声明辟谣，这种景象，甚是少见。 传闻被约谈的车企包括：比亚迪、特斯拉、小鹏汽车、理想汽车、蔚来汽车、问界、极氪、广汽埃安，其中特斯拉、小鹏、埃安被立案调查。 问界、极氪、比亚迪、特斯拉、小鹏、理想、蔚来、广汽埃安等陆陆续续发声明否认。网友猜测，谁没发声明，谁就是被约谈的。 网友们、包括媒体们都坚信，肯定有车企被约谈了，因为有很多权威媒体报道了。 比如人民视频： 比如央视网： 比如人民网观点： 比如各大权威媒体： 你可以说8个约谈对象名单是AI造假，但约谈这个事本身总没错吧？这么多大媒体、正规媒体报道了。 我来带你溯源一下： 除了人民视频是5月8号发的，其它各大媒体均是引用央视网消息。 央视网是在4月17日发布的文章。 其中提到：“记者梳理发现，2026年3月，全国12315平台关于车企OTA锁电的相关投诉在1个月内超过1.2万件，同比上涨273%，最终官方监管介入，8家车企被约谈，3家因违规被立案调查，2家车企撤回争议升级包并承诺恢复性能。” 从描述来看，记者是从全国12315平台查询的数据，但是我从全国12315消费投诉信息公示平台，无论搜“锁电”还是“ota锁电”等词均无结果，搜“电量”的结果也与新能源车无关。 每一个案例详情页，显示被投诉公司、投诉基本信息、投诉问题、处理结果、处理部门，没有“约谈”“调查”等词汇。 而有关部门也没有因锁电而约谈车企的官方消息。 一位新能源车企工作人员告诉超角度，看到约谈消息后，以为存在跨部门沟通问题，但问了其它部门，都说没有被约谈。 但毕竟是权威媒体发布的消息，剩下没发声明的新能源车企也凑不够8个了，要凑只能从雅迪、爱玛、九号拉名额了。那总不能约谈这个事也是AI的消息吧？ 正当陷入无解的困惑之时，在信与不信之间辗转之时，超角度发现，下午4点多，央视网把约谈的段落删除了。 就是把“2026年3月，全国12315平台关于车企OTA锁电的相关投诉在1个月内超过1.2万件，同比上涨273%，最终官方监管介入，8家车企被约谈，3家因违规被立案调查，2家车企撤回争议升级包并承诺恢复性能。”整个删除了。 也就是说，不仅约谈可能不存在，锁电的投诉数据也可能不存在。 接着，人民视频和人民网观点均删除了约谈车企的相关内容。 造成这个乌龙的原因是什么？感觉跟AI脱不了关系。 估计编辑在写OTA锁单案例的时候，通过AI搜索了相关投诉数据，但数据是被污染的、或出现了幻觉，还演绎出了约谈8家、调查3家。编辑就直接用了。 这告诉我们，尽信AI不如无AI。 那为什么4月17日的信息，到昨天才被广泛传播？ 可能是媒体编辑搜索“锁单、OTA”相关消息的时候，约谈的那条出现了，接着看其它媒体并没有发布过《8家车企被约谈》为标题的内容，索性拿来做标题发了。 另一种可能是8家车企之外的对手在推动？这个可能性多大，不清楚。 但那个OTA锁电案例应该是真实的： “38岁的张卫国在2023年初花近20万购买了某主流新能源品牌的紧凑型纯电动轿车。彼时，车企宣传CLTC续航510公里...” 关键词：近20万，紧凑型纯电动，CLTC续航510公里。是哪家，搜搜就知道。 虽然报道出了乌龙，但OTA锁电应该批评。 什么是 “OTA 锁电”？ 就是通过远程在线升级，车企可无线更新车辆系统。未经车主同意，通过OTA修改电池参数，导致续航缩水、充电变慢、动力下降。 常见套路是，夜间静默升级、仅标注 “系统优化”、不告知实质降级内容。 那么车企的动机是什么？通过锁电，可以降低电池衰减、减少质保成本，有数据显示，年销百万级车企可省数十亿元。 整个OTA锁电乌龙事件，最值得警惕的，依然是AI滥用带来的信息失真风险。AI表面上带来了便捷，但又从另一面提升了我们对信息的信任成本。 AI本应是提升内容生产效率的工具，却因数据污染、算法幻觉，加上编辑缺乏严谨的核查意识，催生了“8家车企被约谈”的虚假信息，不仅误导了公众认知，也让权威媒体的公信力受到牵连。 使用者勿将其当作“万能素材库”，人工的信息溯源与核实，依然重要。 从传播路径讲，是“1权威”——>“2权威”——>“N权威”——>“N受众”的“一对多对N”的链条。 第一阶段，源头形成；第二阶段，权威扩散；第三阶段，二次发酵，破圈；第四阶段，辟谣，全网讨论。 呈现出“权威引领—快速破圈—发酵升温—纠错后逐渐降温”的特点。 这中间又埋了数字陷阱，谁不辟谣就是谁被约谈，让车企被动参与。

凤凰网科技讯 5月9日近日，工信部完成对新一代理想L6车型相关信息的公示，曝光了该车的核心升级配置与外观调整细节，新车定位高端五座智能SUV，在续航能力与外观设计上迎来多项优化升级。 续航配置方面，新一代理想L6新增51千瓦时大容量电池组，电池规格升级后，车辆WLTC纯电续航可达234公里，相较现款车型纯电续航能力实现明显提升，进一步优化日常通勤纯电出行体验，兼顾短途零油耗、长途长续航的出行需求。 外观层面，新车进行全方位细节升级，采用全新前后前脸设计，搭配新款造型轮毂，同时配备半隐藏式门把手、电动拖车钩及专属耀黑套件。整套外观优化更贴合年轻消费群体审美，提升整车精致感与运动属性。 图片为理想L6 作为理想汽车主流五座SUV车型，新一代理想L6通过电池扩容、续航升级与外观焕新，进一步补齐产品竞争力，持续夯实二十万级高端增程SUV细分市场产品实力，新车后续将正式亮相上市。

IT之家 5 月 9 日消息，今天晚间，工信部公布了第 407 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示，鸿蒙智行尊界首款 MPV 车型 —— 尊界 V800 正式申报。 IT之家汇总新车主要信息如下： “证件照”中的车型采用了类似香槟金和棕色的双拼组合，采用长车头设计，前脸灯组延续尊界 S800 的设计语言，纵向的尾灯配合大尺寸镀铬饰条，呈现出颇为威严的气场。而在前脸部分，最为吸睛的是正中央的大尺寸 Logo，形成视觉焦点。 新车还提供了多款轮毂和不同样式的前后灯造型可供选择，3 排座椅支持折叠或向后放倒。 尊界 V800 的长宽高分别为 5495/2006/1850mm，轴距 3430mm，整备质量达到 3120/3160/3190kg。该车搭载 1.5T 发动机作为增程器，最大功率 127kW，驱动电机峰值功率（前 / 后）分别为 160kW/230kW。

IT之家 5 月 9 日消息，工信部今晚发布第 407 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示，IT之家发现了领克 07 GT 的身影。 申报信息显示，该车车身尺寸为 4846（4866）mm x 1900mm x 1485mm，轴距为 2843mm，产品名称为插电式混合动力轿车。从图上看，该车延续了家族式外观设计，可选装尾翼、拖车钩等配置。 据IT之家此前报道，该车预计将于年内正式发布。作为参考，去年 9 月上市的全新领克 07 EM-P 标配激光雷达，最高可选英伟达 Thor 芯片，共提供 3 款不同配置。 126 长续航 Max：官方售价 15.58 万元起，限时价 13.98 万元起 126 长续航 Ultra：官方售价 16.58 万元起，限时价 14.98 万元起 126 长续航 Ultra H7：官方售价 17.58 万元起，限时价 15.98 万元起

IT之家 5 月 9 日消息，工信部今晚发布第 407 批《道路机动车辆生产企业及产品公告》新产品公示，上汽大众 ID. ERA 系列首款轿车 5S 现身。 IT之家从申报信息获悉，该车尺寸为长 4836mm、宽 1880mm、高 1505mm，轴距为 2766mm，采用插电式混合动力。 动力方面，新车将搭载 1.5T 插电混动系统，其中发动机最大净功率为 77kW，驱动电机额定功率为 57.6kW，峰值功率为 130kW。 据此前官方预告，这款车将是大众品牌首款插电混动智能家轿，更是大众全球首款搭载城市 NOA 高阶智驾能力的轿车。新车标配“行云智行”高阶辅助驾驶、“云栖智舱”智能座舱，拥有“行业第一梯队”的智能水平，将传承大众品牌经典底蕴，颠覆过往出行体验。

在资本市场，AI医疗影像赛道向来是一个“造梦机器”。 过去十余年，这里汇聚了最顶尖的算法天才和最密集的VC。从将临床阅片时间从30分钟压缩到5分钟，到对肺结节的识别率超过95%，技术端的故事层出不穷。弗若斯特沙利文的报告更是给出诱人预期：仅美国市场，规模就将在2033年达到67.65亿美元。 但把这些耀眼的光环放到现实财务经营上看，又显得极度骨感。这个赛道里的多数玩家，至今未能挣脱“烧钱续命”的泥潭，年收入常年徘徊在千万元量级。空有技术突破，却跑不通商业闭环，成了高悬在整个行业头顶的“盈利魔咒”。 直到最近，这种尴尬被一份港股财报打破了。近日，刚以“医学影像大模型第一股”登陆港股的杭州德适生物，交出了上市后首份年报。2025年，德适实现全年营收1.64亿元，同比大增133.7%。整体毛利达到1.18亿元，同比增长156%。综合毛利率攀升至71.8%。 在一个普遍陷入增长瓶颈和亏损泥潭的赛道里，交出一份营收翻倍、高毛利的财报，德适显然做对了一些事情。 赛道困局 长久以来，AI医疗影像行业走的是一条典型的“作坊式”开发路线，即“小模型”范式——针对一个病种、一个模态、一个任务，独立进行数据标注和模型训练。 这种模式在财务上有着致命缺陷。临床上需要的检测项目高达数千个（全球约5000项，中国超3200项），传统模式下，开发一款专病模型，需要耗费大约两年时间和超过2000万元的研发投入，并且极度依赖海量的标注数据。 一旦换到下一个病种，以往的代码和经验几乎无法复用，一切必须推倒重来。这意味着，企业的边际成本毫无下降空间。纵观过去十余年的积累，整个行业能够覆盖的检测项目仅约35个。 在成本端居高不下的同时，收入端却面临着重重阻力。医疗机构作为B端客户，其采购决策链条极其漫长，从科室评估到院内采购委员会审批，动辄一两年。产品交付后，往往是一次性买断，后续缺乏持续的增量收入。 高昂的沉没成本、无法摊薄的边际成本，叠加极具不确定性的采购周期，都是AI医疗影像行业的一步“死棋”。 账本重构 德适之所以能打破这个死局，源于其在商业模式上完成了一次维度跨越。这一点，完全展现在其2025年的财报收入结构中了。 德适是靠两条腿走路的。 一条是传统的医疗影像软件及医疗器械业务。2025年，该板块实现营收7276万元，同比增长78.4%，毛利率为58.8%。这一板块以染色体核型分析等产品为代表，凭借“软硬一体化”的解决方案深入临床场景，构筑了扎实的业绩底盘。 第二条腿是引发这次业绩爆发的核心——技术许可（MaaS）业务。2025年，该板块创收8434万元，同比飙升331.7%，一举跃升为公司最大的收入来源。 更令人瞩目的是，MaaS业务的毛利率高达惊人的87.3%。 这是什么概念？近30个百分点的毛利差，拉开了“卖产品”与“卖技术”的鸿沟。 传统医疗软件销售，收入中必然包裹着硬件成本、现场交付成本和长期的售后维护成本；而MaaS模式，本质上是技术能力的底层授权。 德适将自主研发的基座大模型开放出来，让医疗机构、数字基础设施服务商、科研院所甚至其他医疗科技公司，直接调用其底层的AI能力来构建自己的应用。客户买的不再是一套固定的系统，而是持续使用顶尖技术的“通行证”。 一旦底层技术基座搭建完成，对外新增每一个授权客户，边际交付成本几乎为零，新增的收入几乎等同于纯利润。这在商业逻辑上，已经从传统的“卖苦力做外包”，进化成了“搭基础设施收地租”。 短短六个月内，德适的iMed MaaS®平台就打入了65家顶尖医院，孵化出92个前沿影像专用模型，覆盖32个人体器官、深入64个疾病方向。这种高粘性的生态扩张，正是MaaS业务能够实现超300%增速且维持近90%超高毛利的底层密码。 算力狂奔 高毛利的MaaS模式固然性感，但要撑起这样一个平台，必须拥有绝对碾压级的底层技术。这也解释了财报中另一个极为惹眼的数据：研发费用的激增。 2025年，德适研发投入达1.04亿元，同比增长308.9%。其中，超过八成的资金被战略性地砸向了算力基础设施。 在资本市场普遍要求企业“降本增效”的当下，德适反其道而行之的重资产投入，绝非盲目烧钱，而是在建立一道同行难以逾越的技术护城河——iMedImage®医学影像基座模型。 这个拥有1040亿参数的庞然大物，覆盖了X光、CT、MRI、超声、染色体核型、细胞形态学等19种医学影像模态，横跨26个临床专科。作为对比，目前全球顶级的BiomedParse仅支持9种模态，而哈佛医学院主导的CHIEF更是只专注于病理影像。 千亿参数与全模态覆盖，带来的是研发成本曲线的彻底改变。 在iMedImage®基座的支撑下，开发一款专病模型，所需的数据量从以往的“海量”骤降至约200份；开发周期从传统的24个月，被极致压缩到2至3个月；整体开发成本下降了90%以上。 以德适在行业内稳居市占率第一的染色体核型分析领域为例。传统人工分析的准确率仅为50%，报告周期长达30天；而德适的AI AutoVision®系统，将单图分析时间压缩至2.5分钟（传统人工需34.1分钟），整体准确率飙升至99.45%至99.86%，报告周期缩短至4至7天。 当研发周期由“年”转变为“月”，当AI能力的生产方式从“手工打磨”升级为“工业化量产”，德适实质上已经掌握了规模化响应数千个临床场景需求的“万能钥匙”。那1.04亿的研发投入，买到的不是几行代码，而是医疗AI生产力的定价权。 终极叙事 在任何一条赛道里，最终能够穿越周期、攫取最大商业价值的，永远是那些把自己变成“基础设施”的平台型企业。就如同亚马逊之于AWS，苹果之于iOS。 透过2025年财报，德适的战略图谋已经非常清晰：它正在主动褪去“医疗软件供应商”的标签，向着“全球AI医疗基础设施服务商”的终极形态演进。 在国内，这种基础设施属性正在通过与巨头的强强联合加速渗透。2025年12月，德适官宣与腾讯达成战略合作。依托腾讯强大的云计算能力以及微信、腾讯健康等触达渠道，德适的iMedImage®大模型被整合进多模态智能影像中枢。 这一步棋的意义极其深远。中国医疗体系最尖锐的矛盾在于医疗资源分布极度不均，基层医院长期面临影像医生短缺的窘境。德适与腾讯的“设备+服务+数据”模式，目的正是将三甲医院级别的诊断能力，像水电煤一样，通过底层网络源源不断地输送给数以万计的基层医疗机构。 与此同时，手握经过商业验证的基座大模型，德适已经开始落子全球棋局。 2025年，德适在新加坡设立子公司，作为撬动东南亚市场的桥头堡；2026年4月，其正式向美国FDA提交了510K注册申请，直指准入门槛最高、商业价值最大的北美医疗市场。按照弗若斯特沙利文的预测，全球AI医学影像市场规模将在2035年达到251亿美元。面对这片浩瀚蓝海，德适已经拿到了入场券。

IT之家 5 月 9 日消息，方程豹今日宣布，比亚迪云辇-P Ultra 暨方程豹豹 8、豹 5 闪充版定档 5 月 13 日 19:00，定位“闪充混动高端越野 SUV”。 IT之家注意到，在今年 3 月举行的比亚迪二代刀片电池暨闪充技术发布会上，比亚迪发布了全球量产单枪最大功率充电桩 —— 比亚迪闪充桩，单枪充电功率可达 1500KW。比亚迪董事长兼总裁王传福发布“闪充中国”战略 —— 在全国范围内大规模建设闪充站，预计到今年年底建成 2 万座闪充站。 随后，比亚迪发布方程豹钛 3 闪充版 / 钛 7 EV 闪充版车型，售价分别为 15.38 万元起和 19.98 万元起。

凤凰网科技讯 5月9日，据CNBC报道，苹果公司据称接近与英特尔达成一项协议，由英特尔为苹果部分设备生产芯片，这标志着芯片制造行业格局的一次重大转变。 图1：英特尔要拿下苹果订单 《华尔街日报》周五援引知情人士的消息报道称，两家公司之间的谈判已酝酿一年多，并在最近几个月达成初步协议。 受此消息影响，英特尔股价在周五飙升近14%，苹果股价上涨2%。两家公司均拒绝就此置评。 “我百分之百相信这件事会发生，只是不知道具体什么时候。”研究公司Creative Strategies芯片分析师本·巴贾林(Ben Bajarin)表示。 单一依赖时代结束 如果这项交易最终成真，那么它将成为迄今为止对英特尔一度陷入困境的芯片代工业务投下的最有力的一张信任票。英特尔股价今年已累计上涨超过200%。 对苹果而言，这将是一个时代的结束。这家iPhone制造商目前完全依赖台积电为其设备制造所有最先进的芯片。 图2：台积电 但是在AI芯片需求激增的背景下，台积电的晶圆产能已捉襟见肘。AI热潮让几乎所有大型科技公司陷入“抢芯”狂潮，苹果也不例外。近年来，苹果不断扩大自研芯片计划，如今iPhone、Mac等产品中的核心芯片几乎都由苹果自行设计。巴贾林称，苹果是台积电的第二大客户，仅次于英伟达。 “英特尔是唯一能够扩大产能、成为可行第二供应来源的厂商。”他表示。 英特尔确实在快速扩大产能，其位于亚利桑那州钱德勒市的一座新芯片制造厂现已进入大规模生产阶段。该工厂正在使用其最先进的18A工艺制造芯片，该工艺旨在对标台积电目前仅在中国台湾地区生产的2纳米工艺。台积电在亚利桑那州也拥有多座新建芯片工厂，苹果已承诺在那里生产部分芯片。 巴贾林表示，苹果很可能会等待使用英特尔的下一代18A-P工艺来制造芯片，该工艺最快可能在明年实现量产。他认为英特尔目前的18A制程“有点粗糙”，并表示18A-P“会解决很多问题”。 英特尔度过难关 多年来，英特尔的代工业务一直面临延期和良率低下的问题，这让外界对其为其他公司制造芯片的能力产生怀疑。目前，英特尔仍然是自己代工业务的唯一主要客户，为其自身设备生产中央处理器及其他芯片。 巴贾林表示，那些日子已经过去了。 “他们已经渡过了难关，现在可以被认定为一个可靠的第二供应来源，”他说。 英特尔在芯片代工方面的另外唯一外部大客户是埃隆·马斯克(Elon Musk)，不过预计要到2029年或更晚才能看到实际成果。 马斯克上个月表示，他计划在得州奥斯汀、耗资1190亿美元的Terafab工厂使用英特尔未来的14A芯片工艺。该工厂计划为特斯拉、SpaceX和xAI生产芯片。英特尔CEO陈立武(Lip-Bu Tan)在2月份表示，14A工艺将于2029年进入大规模生产阶段。 在芯片制造业务的先进封装方面，英特尔已经拥有亚马逊、思科等主要客户。所谓先进封装，是指将多个芯片裸片与内存整合在一起，以制造图形处理器等产品。 巴贾林称，苹果与英特尔的交易不会影响台积电，因为“台积电已经在以最快速度生产晶圆了”。 不过，台积电上个月还是转变了措辞，其董事长兼CEO魏哲家称英特尔是一个“强劲的竞争对手”。 巴贾林对此表示：“如果你的大客户(苹果)可能要跟竞争对手(英特尔)签约，那你就会说些这样的话来缓解冲击。” 彭博社称，苹果高管还参观了三星正在建设中的得州新芯片制造厂。巴贾林表示，三星、英特尔和台积电是全球仅有的三家能够制造AI所需最先进芯片的公司，而且“没有哪家能建得足够快”。(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”。

封图 | 在韩国恶搞节目中，一名身穿印有SK海力士字样工作服的员工在商店里炫耀（图片来源：视频截图） 作者 | 第一财经 郑栩彤 多家存储厂商最新季度业绩迅猛增长，有关存储企业提升薪资待遇的消息也在社交媒体上疯传。 近日有消息称，SK海力士（000660.KS）韩国员工人均奖金将达610万人民币。该消息源于国际投行麦格理证券的预测。该投行认为，若SK海力士2027 年营业利润达到447万亿韩元，按营业利润的10%和去年年末约3.5万名员工总数简单计算，分红总规模将达到约44.7万亿韩元，人均可发放奖金约12.9亿韩元，接近610万人民币。 5月9日，SK海力士向第一财经记者回应称，由于今年与明年的年度业绩尚未确定，奖金规模也无法预测。该公司同时表示，已在总部层面建立了一套新制度，即以营业利润的10%作为资金来源，每年发放一次绩效奖金。 “随着AI半导体竞争全面加剧，人才已成为核心竞争要素。为此，公司致力于通过具有竞争力的薪酬待遇吸引优秀的人才，以保持长期竞争优势。”SK海力士向记者表示。 SK海力士所称的绩效奖金制度源于去年9月达成的新劳资协议。随着该公司去年业绩快速增长，市场预测基于去年营业利润的员工绩效奖金总额已有所提高。 2025年，SK海力士营收97.1467万亿韩元，同比增长超30万亿韩元，营业利润则为47.2063万亿韩元，同比翻倍，刷新史上最高年度业绩。按照去年年末约3.5万名员工总数计算，人均可发放奖金约1.4亿韩元，也就是65万人民币。 今年第一季度，该公司业绩还在增长。第一季度SK海力士营收52.5763万亿韩元，营业利润37.6103万亿韩元。该公司季度销售额首次突破50万亿韩元大关，营业利润则同比暴增405%。 随着绩效奖金的讨论持续，在韩国社交媒体上，SK海力士员工工服已经被调侃为“相亲神器”，SK海力士员工在婚恋市场中受到青睐。股价层面，年初至5月8日，SK海力士股价则累计上涨159.43%，5月8日收盘市值达到1202万亿韩元（超8000亿美元）。 另一家韩国存储厂商三星电子（005930.KS）今年第一季度业绩也增长明显。该季度三星电子营收133万亿韩元，同比增长68%，营业利润57.2万亿韩元，同比增长755%。该季度三星电子营业利润超过去年全年。 5月6日，三星电子盘中大涨12%，市值达1500万亿韩元（约1.03万亿美元），成为继台积电之后第二家市值超过1万亿美元的亚洲公司。年初至5月8日，三星电子股价累计上涨123.94%。 这两家存储厂商的业绩都受到AI需求增长的拉动。据市场研究机构TrendForce集邦咨询数据，去年第四季度全球NAND闪存前五大品牌厂营收合计环比增长23.8%，DRAM（动态随机存取存储器）产业营收环比增长29.4%。该机构预计，2026年在可预见扩产有限及AI需求爆发的影响下，NAND闪存价格将维持上涨趋势。 当下，头部存储厂商围绕HBM（高带宽内存）的比拼还在继续，围绕前沿技术的竞争也演变成对技术人才的竞争。三星电子已感受到来自竞争对手的压力。SK海力士此前调整分红政策激化了三星电子的内部矛盾，因利润分配问题，三星电子正面临罢工风险。而在存储产品仍面临缺货的情况下，全球半导体及消费电子产业链已承受了不小的压力，业界近期还担忧三星电子罢工有可能进一步扰动半导体供应链。