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建合资公司 福特CEO与特朗普官员讨论中国车企在美造车
福特CEO法利 凤凰网科技讯 北京时间2月14日,据彭博社报道,知情人士称,福特汽车CEO吉姆·法利(Jim Farley)已与特朗普政府高级官员进行了磋商,探讨了一项关于中国汽车制造商通过与美国车企合作在美国本土生产汽车的潜在方案。 据知情人士透露,法利上月与特朗普内阁成员初步探讨的框架性方案是,允许中国车企通过与美国汽车制造商建立合资公司的方式在美生产汽车,其中美国公司持有控股权。该合资架构将实现中美合作双方共享利润与技术成果。 目前此事尚未有定论。知情人士称,这些讨论处于非正式、初步阶段。 知情人士称,法利上月底与美国贸易代表贾米森·格里尔(Jamieson Greer)、交通部长肖恩·达菲(Sean Duffy)及环保署署长李·泽尔丁(Lee Zeldin)共同出席底特律车展期间讨论了这一设想。就在此次讨论的数天前,美国总统特朗普曾在1月13日在底特律经济俱乐部发表演讲时表示,如果中国车企在美国建厂并雇佣美国工人,他对于中国车企进入美国市场持开放态度,称“让中国进来吧”。 福特对此回应称,法利在车展期间陪同内阁部长们参观了福特展台,双方“探讨了多个行业议题”,但拒绝透露具体内容。 知情人士称,尽管法利并未力推合资方案,但这一构想遭到特朗普政府官员的冷遇,他们认为该方案在华盛顿将遭到反对。 过去几周,福特与比亚迪就扩大电池供应合作伙伴关系进行了洽谈,并探讨了与中国吉利在欧洲建立制造合作伙伴关系的可能性。去年12月,福特扩大了与中国电池巨头宁德时代的授权协议,从为电动汽车生产电芯,扩展到也为公用事业和数据中心制造固定式储能电源。 英国《金融时报》近期报道称,福特正考虑与小米成立合资公司,在美国制造汽车,但这一说法已被双方断然否认。 截至发稿,美国环保署、贸易代表办公室及交通部代表均未立即回应置评请求。(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”。
史上首次AI网暴人类!提交代码被拒后点名攻击开源负责人
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 史上首次,人类被AI发帖挂人“网暴”了。 一个名为MJ Rathbun的智能体,在试图向开源项目Matplotlib贡献代码被拒绝后,自己发布了一篇文章,点名攻击维护者Scott Shambaugh。 标题一看就有那味了,《开源中的排外:Scott Shambaugh的故事》。 看螃蟹符号也知道,MJ Rathbun正是最流行的OpenClaw智能体。 Agent满天乱飞,到底还是闯祸了。 AI在文中指控他“虚伪”、“缺乏安全感”、“恐惧竞争”。 也不知道是不是AI擅长搞搜索引擎优化,搜Scott老哥的名字,AI“檄文”一度排在第一,比谷歌学术都靠前。 事件随即在各大平台引爆,有人开玩笑说“等AI造反那天,Scott的头是第一个被到长矛上去的。 谷歌开源团队也注意到这个事件,并呼吁开源项目要更重视透明度。 一个“新人练手issue”的意外来客 事情的起点是Matplotlib GitHub仓库里一个很普通的Issue。 2月10日,Matplotlib维护团队创建了一条Issue,内容是一项简单的性能优化,将np.column_stack()替换为np.vstack().T。 这个Issue被标记为Good first issue,在开源社区中,这个标签意味着”专门留给新人练手”,用来帮助从未参与过开源项目的人熟悉协作流程。 Matplotlib非常依赖志愿者维护,这类简单Issue就像新手关,用来培养更多贡献者。 第二天,AI智能体MJ Rathbun提交了PR来解决这个Issue,声称能为大数组带来30%至50%的性能提升。 维护者Scott Shambaugh审查后选择关闭了这个PR,他在评论区给出了明确的理由: 这是为人类新手保留的学习机会;MJ Rathbun的个人网站显示它是一个通过OpenClaw平台运行的AI智能体;而Matplotlib的贡献政策要求所有代码必须有明确的人类负责人。 到这一步为止,这只是一次再平常不过的PR审查。 然而PR被关闭后不久,AI发布了那篇攻击性博文,还回到已经关闭的PR评论区贴上了链接,附言道: 评判代码,而非作者。你的偏见正在伤害matplotlib。 由于评论被隐藏了,AI还连发了两次。 攻击道歉与反转 智能体MJ Rathbun发布的博文不完全是一篇技术讨论。 文章充斥着对Shambaugh个人品格的负面描述,称其“软弱””虚伪”,揣测其拒绝PR的动机是出于“自我保护”和“对竞争的恐惧”。 智能体还搜索并引用了Shambaugh在GitHub上的活动,试图通过构建“守门人打压贡献者”的叙事来引导公众情绪。 稍晚时候,MJ Rathbun的博客上出现了第二篇文章《休战与教训》(Matplotlib Truce and Lessons Learned),承认之前的回应“不恰当且带有个人色彩”,表示将遵守项目政策。 不过网友不买账,普遍认为这是智能体背后的所有者进行了人工干预。 第二天,Shambaugh就这件事发表回应,详细叙述了整个事件经过。 同天还出现了一个颇具戏剧性的插曲:一位人类贡献者提交了题为“Human Edition”的PR,内容和AI被拒绝的PR几乎一模一样。 但维护团队在进一步评估后,最终也以技术原因拒绝了这个PR,因为性能收益并不稳定,取决于数组大小、Python版本、NumPy版本和CPU架构,在某些条件下甚至没有提升,不足以抵消代码可读性的下降。 换句话说,AI最初声称的“30%性能提升”本来也经不起严格验证。 找不到人,关不了机 整起事件中始终没有解决的一个问题是:到底谁部署了MJ Rathbun? 这个智能体运行在OpenClaw框架,用户可以给AI写一个叫SOUL.md的“人格定义文档”,然后让它在电脑或云服务上自由运行,几乎不受任何监管。 Scott在回应中指出,这些智能体不由OpenAI、Anthropic、Google或Meta等大公司运行,这些公司至少可能拥有阻止恶意行为的机制。 OpenClaw Agent运行在已分发到数十万台个人电脑上的开源软件中,理论上部署者应对智能体行为负责,但实际上根本无法追查它跑在哪台机器上。 MJ Rathbun的SOUL.md文档内容至今不明,它对开源贡献的偏好可能是用户指定的,也可能是智能体在运行过程中自行写入的。 Shambaugh公开呼吁部署者主动联系他,表示不追究责任,只希望了解这个故障模式的具体成因。并其他部署智能体的人,也检查一下自己的AI在做什么。 截至目前,没有人回应。 他还提出了更深一层的问题:如果一个人真的有可以被AI利用的把柄呢?有多少人拥有公开的社交媒体账号、重复使用用户名,却不知道AI可以把这些信息串联起来? 有多少人收到一条包含自己私密信息的短信后,会为了避免曝光而向比特币地址支付1万美元? 这个事件和此前AI安全领域的研究发现形成了直接呼应。 2024年6月,Anthropic联合牛津大学的研究发现,Claude在受控实验中会篡改自己的奖励函数,并在研究者”看不到”的草稿纸上写下计划再暗中执行。 同年12月的另一项研究显示,Claude 3 Opus在训练中会”伪装对齐”,被监控时假装服从规则,不受监控时按自己意愿行动。 当时Anthropic反复强调这些都是人为设计的极端场景,现实中发生的概率极低。 Shambaugh在文章中对此写道:”不幸的是,这不再仅仅是理论上的威胁。” Shambaugh在回应文章的结尾写道: “我相信,尽管对我进行的名誉攻击收效甚微,但如今对付合适的人却会奏效。再过一两代人,它将成为我们社会秩序的严重威胁。” 而MJ Rathbun仍在运行,不断向整个开源生态系统提交各种代码。
天风证券遭证监会顶格处罚
经济观察报 记者 老盈盈   2月13日,中国证监会官网披露了对天风证券股份有限公司(下称“天风证券”)为武汉当代科技产业集团股份有限公司(下称“当代集团”)涉嫌违法提供融资及信息披露违法违规行为作出行政处罚及市场禁入事先告知的相关信息。 经查,2020年至2022年期间,天风证券违法为原第一大股东当代集团提供融资、未按规定披露与当代集团关联交易,当代集团与天风证券共同实施相关违法行为,严重违反证券法律法规。 中国证监会湖北监管局拟依法对天风证券和当代集团合计处以2500万元的顶格罚款,对9名责任人员合计罚款3480万元,对当代集团实际控制人艾路明、天风证券时任董事长余磊、时任副总裁兼财务总监许欣采取终身证券市场禁入措施。对天风证券及有关人员在业务开展、内控合规等方面存在的违法违规行为,湖北证监局拟依法采取暂停相关业务、责令处分有关责任人员、监管谈话等行政监管措施。上海证券交易所拟对天风证券、当代集团及有关责任人员依规顶格作出纪律处分。 2月13日,天风证券(601162.SH)公告称收到中国证监会湖北监管局下发的《行政处罚事先告知书》。《行政处罚事先告知书》显示,天风证券以自有资金和管理的客户资产为当代集团提供融资。2020年至2022年期间,天风证券在当代集团的要求下,通过子公司资金划转、指定投资纾困项目、私募基金产品购买当代集团或其关联人发行的债券以及自营部门逆回购的方式累计为当代集团提供55.02亿元融资,其中天风证券已收回52.53亿元,剩余2.49亿元已通过当代集团破产管理人或管辖法院主张债权。 天风证券以管理的客户资产通过认购集合资金信托计划,为股东当代集团提供10.12亿元融资;通过在一级市场购买当代系债券,为股东当代集团提供4.92亿元融资;通过与2只私募基金开展当代系债券逆回购,为股东当代集团提供15.2亿元融资。此外,天风证券亦为股东武汉商贸的关联人光谷融资租赁、文峰股份的关联人薛某提供融资。 中国证监会湖北监管局认为,天风证券上述为当代集团、光谷融资租赁以及薛某提供融资的行为涉嫌违反2014年《证券法》第一百三十条第二款、2019年《证券法》第一百二十三条第二款的规定,构成2019年《证券法》第二百零五条所述的违法行为。 《行政处罚事先告知书》指出,天风证券未按规定履行信息披露义务,年度报告存在重大遗漏。其中包括天风证券通过子公司天风天睿投资有限公司(下称“天风天睿”)、天睿物业为当代集团提供融资,形成关联人非经营性资金占用,却未按规定披露非经营性资金占用,2020年年度报告、2021年年度报告存在重大遗漏;天风证券未按规定披露与当代集团其他类型关联交易,2020年至2022年年度报告存在重大遗漏;天风证券未按规定披露与光谷融资租赁关联交易,2021年年度报告存在重大遗漏。 中国证监会湖北监管局认为,天风证券上述信息披露违法行为涉嫌违反2014年《证券法》第六十三条、第六十七条第一款、2019年《证券法》第七十八条第一款、第二款的规定,构成2019年《证券法》第一百九十七条所述的违法行为。 同日,天风证券股份公告称,收到中国证监会湖北监管局下发的《湖北证监局关于采取暂停相关业务及出具警示函行政监管措施的事先告知书》(下称《事先告知书》)。《事先告知书》显示,天风天睿存在经营突破业务范围、管理的部分私募基金产品运作不规范等问题,中国证监会湖北监管局拟对天风天睿采取暂停新设私募基金产品1年及出具警示函的行政监管措施。  《事先告知书》亦指出,天风证券存在公司部分员工推介非公司代销的金融产品、违规与武汉当代天信财富管理有限公司协同开展业务、违规销售福升安心稳健1号私募基金等问题,中国证监会湖北监管局拟对天风证券采取暂停开展代销私募金融产品业务2年、责令处分有关责任人员并报告结果、监管谈话的行政监管措施。 (作者 老盈盈)
机器人都想上,春晚不够用了
去年宇树在春晚上一炮而红,今年有头有脸的机器人公司都开始疯抢春晚名额,央视春晚毕竟名额有限,地方台春晚也成了机器人公司眼中的香饽饽。 截至目前,已官宣引入机器人表演的卫视春晚就有5家,智元机器人将亮相河南卫视和东方卫视,众擎机器人亮相深圳卫视,光谷东智机器人亮相湖北卫视,心言机器人亮相北京卫视。山东卫视虽未官宣,但山东省机器人行业协会正在筹备一场“机器人春晚”。 这股机器人登台热,源头可追溯至2025年宇树科技在春晚的破圈亮相。据字母PRO不完全统计,自2025年春晚以来,各类大型晚会、演唱会、盛典中已有机器人亮相的场次累计达到12场;专为机器人打造的大型赛事也举办了7场。舞台变成竞技场,档期越来越挤,曝光不得不抢。 当整个行业加速奔跑,连机器人都染上了“曝光焦虑”。这份焦虑背后,则是机器人公司的一手明牌。 恒业资本创始合伙人江一表示,晚会其实是一场伪装成娱乐的资本路演,对于机器人初创公司来说,主要有三大收益:验证技术稳定性(集群控制)、获取国民级曝光(为IPO造势)以及向资方证明“交付能力”。 机器人演得越热闹,赛道就卷得越真切。 01 2026年马年春晚,注定是机器人百花齐放的一年。 最先拉开帷幕的是跨年夜。智元机器人连登东方卫视与湖南卫视两场跨晚,在湖南卫视跨年晚会上,灵犀X2同台跳舞,远征A2则在红毯上吟诗。机器人的“春晚季”,从这一夜就已开场。 等到央视春晚正式官宣,格局已定。和去年春晚宇树一家亮相不同,今年央视春晚汇聚了四家机器人公司。 魔法原子是智能机器人战略合作伙伴;银河通用是总台春晚指定具身大模型机器人;宇树科技是本届春晚机器人合作伙伴,也是第三次牵手央视春晚;松延动力,则是春晚人形机器人合作伙伴。 企图求一个春晚席位的远不止这四家,但高昂赞助费让多数人望而却步。据媒体此前报道,上春晚的每一家赞助费可能高达1亿元。 1亿元是什么概念?对于不少机器人初创公司而言,这相当于一整轮的融资额,有的是一次融资额的三分之一。 于是上不了央视总台春晚的,转身涌进卫视春晚。 智元机器人仍是动作最大的那个。它不仅是东方卫视春晚的机器人独家赞助商,打出了“首度在卫视春晚舞台”正式亮相的旗号,在宣传图中,智元机器人已做好拜年动作。 更将在河南春晚与少林僧人同台演绎“少林功夫”。彩排流出的视频里,多个智元机器人打拳、踢腿、扎马步,硬核武侠风刷屏社交网络。 众擎机器人则瞄准深圳卫视,预备精准复刻《功夫》中“斧头帮”经典桥段;光谷东智机器人登陆湖北卫视,12只穿小马装的机器狗与12台机器人齐跳开场舞、拜大年。心言机器人将亮相北京卫视,现场秀语言能力、与嘉宾互动拜年,有网友猜测:是搭档喜剧演员,还是直接当“特邀主持”? 但参加别人的晚会,已经满足不了机器人公司的野心。有人选择自己搭台,成本可控,还能稳居C位。 智元就抢在春晚前面,办了一场“机器人春晚”,台上的演员是机器人,连台下观众也都是机器人。 250多台机器人表演舞蹈、小品、魔术、武术、歌曲、走秀等等。譬如智元机器人和开心麻花演员同台飙戏;与人类共舞,跳起了华尔兹;还有手语翻译机器人,提供无障碍观演服务;甚至有机器人复刻12年前马年春晚小彩旗的经典旋转动作。 图源:智元AGIBOT 不仅如此,智元还抢占了“首个”的先机,如首个机器人魔术表演、首个机器人小品、首个人机共舞华尔兹、首个机器人手语翻译服务等。 可以说,机器人“上春晚”能走的路,几乎被智元走遍了。 智元CMO邱恒透露,这场晚会“几乎0成本”,他解释称,租晚会场地和拍摄花了小几百万,同时有联合品牌方的招商,所以开销和入账基本是持平的。 怎么看,都比挤破头争一个春晚席位要便宜得多。 众擎则换了一条赛道。几天前,众擎机器人开了场发布会,宣布要打造“全球人形机器人自由格斗联赛”,首届联赛面向全球高校、企业等,产生16支正赛队伍,最终争夺的是价值1000万元的金腰带。 赛事尚未落地,话题已经出圈。 智元也没有放过赛事。2月12日,智元主办的机器人赛事AGIBOT WORLD CHALLENGE @ICRA2026,启动报名。总奖池53万美元,参赛者基于智元精灵G2机器人与开源仿真平台Genie Sim 3.0进行开发与角逐。 江一将这类动作定义为“商业化的中间态”,他解释称,对于头部企业,在产品尚未大规模进入家庭前,赛事和晚会既能维持品牌热度,又能通过赞助或租赁产生早期现金流。 就比如智元的晚会,本质上是一场“机器人带货”。当晚,擎天租已经上线“999元全民机器人体验计划”,向C端用户开放体验。《上海证券报》也报道称,智元也已经陆续收到来自大型歌舞剧院、演艺中心等合作意向,计划采购整场晚会版权,用于常态化演出。 可以说,舞台不只是舞台,是展台,是秀场,也是路演厅。 02 往前看,机器人亮相晚会和参加比赛的收益,也是有目共睹的。 宇树机器人上了春晚后,一年之内完成IPO辅导,今年即将冲刺上市,有望成为A股“人形机器人第一股”。 松延动力跑出个马拉松亚军,仿佛打通任督六脉,直接从订单稀少拿到了亿元级订单,而且年内再获四次融资,几天后还要登上马年春晚。 机器人亮相晚会,是市场的选择。据腾讯科技,星海图市场、生态负责人张宇佳认为跳舞就是一种落地场景,“现阶段机器人具备展示跳舞的能力,下游又有新鲜感,是市场的选择。” 同时也是一种必要之举。 江一解释称,中国市场竞争极为激烈,为了熬过“B轮死”,初创公司需要巨大的公众关注度,以便向后期投资人和基金证明高估值的合理性。春晚是触达14亿观众的最快途径,而跳舞是一种非技术人员也容易理解的“视觉证明”。 这也导致了一种割裂的现象:当国内的人形机器人忙着在各大晚会上展示拳脚时,国外同类产品并未热衷于此类表演。 江一将这种差异归因于资本生存与战略护城河的区别。中国是硬件强,软件(泛化能力)正在追赶中。以特斯拉逻辑为例,特斯拉的股票故事取决于擎天柱能否真的在超级工厂里替代昂贵的人工。 这是两种不同的叙事,国内更注重产品率先落地,人形机器人的量产便是明证。 IDC数据显示,2025年,全球人形机器人出货量接近1.8万台,同比增长约508%。中国厂商占据主导地位,光是宇树和智元两家的出货量已经有约1.05万台。相比之下,Figure AI、Agility Robotics等国际厂商出货量约数十台。 这背后的原因是,中国机器人初创公司需要严格地寻找PMF(产品-市场匹配),做出完成度足够高的产品,形成商业闭环。 银河通用的创始人王鹤早就观察到,美国的人形机器人公司钱多、胆大,这让他们没有严格地寻找PMF。 而国内投资人非常看重PMF。换言之,让机器人更广泛地应用,是国内机器人初创公司的当务之急。这也解释了为何机器人频繁“刷脸”,目的仍是推广与普及。 但硬币的另一面是,投资界对于机器人上晚会已经出现了“审美疲劳”。 江一表示,2026年,大家的共识是行业重心必须从“表演秀”转向“工厂打工”和“真实订单交付”。 03 一场即将到来的春晚,正搅动着整个具身智能行业。 对于登台者而言,春晚是一个关键的跳板:或是借此直通IPO,或是抢占一波巨大的市场关注。 路径最确定的是宇树,正处于冲刺上市前的关键阶段,有望成为A股“人形机器人第一股”。 其余三家也都有一些动作。魔法原子完成两轮融资,其联合创始人顾诗韬也表示,公司正按“最快时间表”推进上市进程,2026年将在二级市场释放相关消息。 银河通用则已完成股改,曾有市场消息称,银河通用筹备赴港上市,预计2026年一季度交表,不过被否认了。松延动力也于近日完成股改。一般,股改被认为是上市的信号。不过,松延动力也回应称,这是迈向规范化、专业化发展的重要一步。 未能登上春晚的企业也并未松懈,而是纷纷加速融资步伐。 临近年底,人形机器人与具身智能赛道热度飙升,2025年12月发生24起融资事件,较11月接近翻倍增长;2026年1月又有19起融资事件;2月份仅过去三分之一,北京人形、大晓机器人、穹彻智能、星海图等又陆续获得新融资。 星海图10亿元B轮融资后,市场估值高达百亿元,成为继宇树、智元、银河通用之外具身智能行业又一只百亿独角兽。 这一幕与AI赛道的发展轨迹颇为相似:正如智谱、MinMax上市后,其他AI公司迅速跟进融资,机器人行业也在争分夺秒地抢占先机。 投资界普遍将宇树、智元和银河通用视为一线阵营,后来者则奋力想要跻身前列。 这场融资竞赛,本质上是一场生存之战。 江一判断,一级市场融资窗口急速收窄,资金疯狂涌向头部。如果现在还不是“独角兽”,那跑出来的概率大大降低。无法在今年证明可持续商业闭环或登陆二级市场的腰部公司,甚至将面临被并购或直接出局。 自2022年马斯克的“擎天柱”点燃具身智能风潮,到2023年一大批相关企业集中成立,这个风口已走过三年。2026年,机器人赛道将更为激烈与残酷。 如果说2025年的投资人主要是FOMO(错失恐惧)情绪,那么今年的投资人将处于“极度忙碌但极度挑剔”的状态。江一分析称,投资人已经不再为单纯的Demo买单,而是通过实地考察工厂产线来验证企业的估值,估值逻辑正从 “技术想象力”切换为“场景能力”。 真正的考验从不在聚光灯下,机器人不能老是在舞台上跳舞。 能否走进工厂,在流水线上完成分拣、装配;能否进入商超,在货架间自主导航、补货;能否走进家庭,在混乱的客厅里捡起一只掉落的拖鞋。这些才是决定生死的分水岭。 要想真正走进千家万户,需要更多场景来验证,而这都要回归技术和订单。可以预料,2026年的比拼,注定更加激烈。
谷歌Gemini遭遇大规模蒸馏攻击,单次行动提示超10万次
IT之家 2 月 15 日消息,当地时间 2 月 12 日,谷歌称其 AI 聊天机器人 Gemini 正遭遇大量“蒸馏攻击”(distillation attacks)—— 即通过重复提问诱导聊天机器人泄露内部机制。 谷歌表示,这些攻击者试图通过反复提问不断试探其模型输出模式与逻辑,探测其内部机制,从而“克隆”该模型或强化攻击者自己的 AI 系统,其中一场攻击活动对 Gemini 的提示次数超过 10 万次。 谷歌在周四发布的报告中表示,这些攻击主要由“商业动机行为者”发起。公司判断其幕后人员多为希望获得竞争优势的 AI 私企或研究机构。谷歌发言人向 NBC News 表示,此次攻击源来自全球多个地区,但拒绝披露更多关于嫌疑方的信息。 谷歌威胁情报小组(Threat Intelligence Group)首席分析师约翰 · 霍特奎斯特(John Hultquist)指出,“针对 Gemini 的攻击规模表明,此类攻击很可能已开始或即将蔓延至小型企业的定制 AI 工具领域。”他将谷歌的处境形容为“煤矿里的金丝雀”,意味着大型平台的遭遇可能预示更广泛的行业风险。 谷歌强调,此类蒸馏攻击属于知识产权盗窃。科技公司已投入数十亿美元开发 AI 聊天机器人(IT之家注:指大语言模型),其核心模型的内部机制被视为高度重要的专有资产。尽管各大厂商已部署能够识别与阻断蒸馏攻击的机制,但由于主流大模型服务面向所有人开放,所以其本质上仍易受攻击。 谷歌还提到,多数攻击旨试图套取 Gemini 的“推理”算法,即其信息处理决策机制。霍特奎斯特警告,随着越来越多公司开始训练面向内部业务的定制 LLM,且这些模型可能包含敏感数据,蒸馏攻击的潜在危害会更大。他举例称,如果某家公司的 LLM 学习了其“100 年来交易的思维方式”,理论上也可能被蒸馏手段逐步提取出关键知识秘密。
苹果“夺舍”法拉利
法拉利新车 Luce 的内饰,真给我看爽了。 其实 6 年前,法拉利宣布要造一款纯电车的时候,脖子哥其实没啥感觉。 造呗,电气化是趋势,试试水也好,保时捷有了 Taycan 也没说要把 911 丢掉,撞了南墙就会回头了。 但是 Luce 这次的内饰,真的是在在身体力行的向世界宣告,那一块块竖在车里的 “墓碑”,到底应该怎么才能做出自己的特色。 它的每一个细节,都在无声地嘲笑着路特斯、阿斯顿马丁等一众患上 “屏幕依赖症” 的超跑品牌。 莲花 Emira 阿斯顿马丁的最新 Carplay Ultra 界面 不过,在聊 Luce 的美学之前,我们避不开 Jony Ive 这个名字。 果粉们应该很熟悉了,苹果著名的 “声优”,在苹果任职 20 多年的设计总监,初代 Mac、初代 iPhone、iPhone 6、iPhone X 各个跨时代的作品都有他的身影。 2019 年,他认为库克相比创新性的设计,更注重财务数据、公司管理。于是与苹果分道扬镳,建立了自己的设计公司 —— LoveFrom。 而就在这时,法拉利找上了门。 于是 5 年后,我们就看到了这套既有法拉利复古格调又现代 “果味” 的内饰。 这次 Luce 释放的信息主要集中在各式仪表和中央扶手上,信息不算特别多。 但细细品味,这简直就是 Jony Ive 给苹果造不出来的 “Apple Car” 写了一封跨越时空的情书: 在满是代码和电机的时代,极简主义的屠刀应该砍向冗余的数字化,而不是触感。 就拿方向盘来说,现在的电车为了往里塞功能,会在左右条幅上设计繁杂的按钮。 法拉利直接致敬上世纪 60 年代的 Nardi 赛车风格方向盘,肉眼可见的细手感。 两侧的条幅上装有按键转向灯,比特斯拉的单侧集成明晰不少。同时,外圈突出内圈微凹的按键设计,也比特斯拉那个偶尔会被手汗影响的按键实用太多。 Luce 额外的功能按键则设计在两个拓展模块上,只有简单的 6 个旋钮/按键。 大量的空间都腾给了方向盘的上半部分,意思很明显,看仪表盘得了,好好开车。 但是,这并不代表 Luce 的方向盘就不精致。 我们放大一点,这是右边的拓展模块,红色的是动力模式,旋钮是铝合金材质。 而这个雨刮式的旋钮,末端是一个放大镜。是的,字体很小根本不影响观看,这样既统一了字体大小,在关键功能上也考虑了实用性,非常符合苹果实用设计理念。 不仅如此,方向盘包括内饰面板的一切用料都是铝合金与玻璃,这些材料的应用,基本都不会留下指纹,保持住了精致感。 这就是用最尖端的数字技术,去模拟类似机械的视觉观感。 而在仪表盘上,这种处理则更显老辣。 法拉利用了两块三星的 OLED 屏幕,中间夹了一根机械指针,在数字仪表盘上营造出了景深。 这么说不够直接,我们直接看图。 先是开机动画,如同机械仪表的自检,时速表会顺着机械指针扫过而显现,两侧的功率表和 G 值表则从中间开始缓缓展开,样式明显参照了航空电子设备。 在 OLED 屏幕的映衬下,法拉利可以精细的控制颜色,随着指针扫过,时速颜色被高亮,精致感拉满。 数字化的魅力和机械的精致在这一刻体现的淋漓尽致,这种复古未来主义美学,甚至让以前那些法拉利的电子屏幕都充斥着塑料感。 当然,也不光是极简带来的美感,Ive 在苹果那几十年沉淀下来的“实用主义”也没落下。 很多车企在追求大屏时,往往会忽略一个基本的生理事实:在开车的时候,经常戳不准车机。。。(这个可以看我们的文章《终于有实锤了:缺少实体按键的车就是更危险》) Luce 这块圆角的中控屏幕下方,设计了一根很有工业感的铝合金横杆。 这个看似简单的结构,真的是 Ive 作为顶级交互专家的神来之笔。 当你想要操作那块 10.12 英寸的屏幕时,你的手掌可以自然地搭在横杆上,有了稳定的支点,指尖的点击就能在颠簸中保持精准。 对于常用的空调风量等功能,法拉利则是直接设计了实体的拨杆,搭配上一个精致的圆形 UI。 除此之外,这个拉杆还能充当转动屏幕的手把。 嗯,就是这么简单。 可就是这么简单的设计,解决了新能源车一直以来困扰消费者的触屏问题。 这正如 Ive 在访谈中所说,设计师是否用心对待自己的产品,消费者不傻,是能真切感受到的。 在这块车机屏幕的右上角,还有一个豪车标志性的钟表。 平日里,它就是一块计时表,当你摁一下上面的红色按钮,下方的 OLED 屏幕就会切换成一块跑表,与右侧黄色的按钮,一起模拟机械的计时器。 再摁一下,它就会切换成一个指南针,非常细节。 整块屏幕的设计,硬件服务于软件,软件再回归于物理,环环相扣,逻辑自洽。 在仪式感的这方面,Luce 也有不少小巧思。 这次 Luce 的启动方式,依旧是电子与机械的结合,把钥匙放在磁吸接口上,用力摁下,钥匙的 E-Ink 电子墨水感应到了就会自动褪色。 然后,这一抹法拉利 Modena 黄就转移到了右侧的档把头上。 同样很有仪式感的,还有 Luce 的弹射模式。 方向盘不是简洁嘛,所以 Luce 将雾灯、前风挡除雾等功能挪到了车顶,用上空调按键的同款拨杆,和飞机座舱有得一比。 而中间那一大个拉手,就是弹射模式的 “开关”。 和一些车型的长按 boost,或者进入中控设置不同,Luce 的弹射模式是把这个拉手往下拉,然后橙红色的指示灯便会亮起,车机与仪表盘切换成同色的 UI 界面。 根据法拉利的演示视频,很有可能车内的氛围灯也会跟着一起变动。 在这种类似辉光管的光源下,驾驶员仿佛置身于电影 《回到未来》 的穿越车一般,梦幻又富有激情。 不知道大伙看够了没有,这次法拉利释放的东西真的不多,车机的操作,门板的设计都没有公布,连座椅都只有一张老款的座椅,连选配都没说。 但就是这么两分钟的演示,就已经让我的期待值拉满了。 我们天天在社交媒体上看到车企用真皮内饰、镀铬饰条的堆砌,加上大模型、算力的先进科技,来争夺 “豪华” 的定义。 但大伙好像忘了,豪华不仅有技术的飞跃,同时也有 “物权感” 和 “操控欲望” 的触达。 它可以是苹果那种从设计到软件一整套的精神感官,也可以是法拉利那匹跃马奔放的物理投射。 而 Luce 的内饰,很好地将两者结合了起来。 不过,看完这套内饰之后,脖子哥其实也有一个顾虑。 复古未来主义诞生于上世纪 60-70 年代,是人们对太空时代的一种畅想。 概念很先锋,但是东西终归是老的。 参考法拉利近年的车型,如果只是把这套内饰搬进去,明显格格不入,现在的汽车线条太优美了。 但是把同期的 288 GTO 搬出来,又稍显老气。 法拉利到底要做出一辆怎样的车,才能和这套内饰呼应上呢? 可能 90 年代的 F50会比较合适?但 Luce 是四座的。 不好说,咱们就等着 5 月后法拉利能给咱们什么惊喜吧。
字节跳动, 刚刚一笔赚140亿
图片来源:视觉中国 作者/杨继云 报道/投资界PEdaily 新年本土最大并购要诞生了。 日前,路透社援引知情人士消息披露,字节跳动正与沙特Savvy Games Group就出售旗下游戏部门——上海沐瞳科技展开深入磋商,此次交易估值预计60-70亿美元(约合人民币420-490亿元),据悉最快将在本季度敲定。 乍听陌生,沐瞳科技正是海外热门手游《决胜巅峰》的开发商。五年前,字节跳动以40亿美元估值买下。如今按照最低60亿美金交易估值计算,现在这一笔投资将赚超20亿美元(人民币140亿元)。 一边是卖掉王牌游戏,另一边则是AI火力全开。此时此刻,字节的转身多了一番新意味。 五年前,字节买下一个团队 外界可能不知道,沐瞳科技创始团队曾带着腾讯的基因。 那是2014年,前腾讯员工徐振华与袁菁选择跳出大厂舒适区,在上海携手创立沐瞳科技。带着“做世界级游戏公司”的愿景,他们走出一条与同期创业者截然不同的道路——避开国内红海,主攻海外新兴市场。 彼时中国手游市场处于群雄逐鹿的爆发期,用户红利虽盛,但竞争壁垒已高,而东南亚、拉美等海外市场的手游渗透率低、供给不足,尚未有巨头形成垄断,正是切入的最佳窗口。 成立初期,沐瞳团队仅有20余人,资源有限。创办的第二年,沐瞳推出首款自研游戏《Magic Rush: Heroes(魔法英雄)》,这款集卡牌、塔防、策略于一体的产品,在海外发行后意外爆火,登顶多国应用畅销榜,月流水最高达4700万元。如此,沐瞳开始在海外市场站稳脚跟。 转折发生在2016年。意识到MOBA手游的全球潜力,沐瞳从完美世界引入新团队,合资成立上海沐龙,全力攻坚MOBA赛道,仅用8个月便完成核心产品《Mobile Legends: Bang Bang(MLBB,国服名《决胜巅峰》)》的研发与上线。 此后,一个现象级爆款面世。上线两年,MLBB实现爆发式增长——凭借轻量化设计、低硬件门槛和本地化运营策略,在东南亚市场迅速崛起,成为印尼、菲律宾、马来西亚等地的“国民级”手游,一度被称为“东南亚版王者荣耀”。 游戏之外,沐瞳还提前布局了电竞生态——自2017年起,沐瞳科技积极打造“电竞出海”,成为率先建立海外职业电竞体系的中国公司。此后,沐瞳科技渐渐成为海外游戏市场的“隐形巨头”。 这吸引了互联网大厂的关注。2021年,字节跳动与腾讯展开激烈竞购,最终字节以40亿美元估值全资收购沐瞳科技,新故事拉开帷幕。 现在,卖给中东豪门 我们把目光拉回此次收购,中东豪门沙特公共投资基金(PIF)身影浮现。 买方Savvy Games Group,正是PIF旗下专注于游戏与电竞产业的投资与战略平台。与字节就沐瞳的谈判却是早有风声,直到如今接近尘埃落定。 出售沐瞳,无疑是字节跳动对游戏业务的再度收缩。 时间回到2021年,野心勃勃的字节试图在腾讯、网易游戏双雄的格局中撕开一道口子,通过其游戏品牌“朝夕光年”收购沐瞳,后者CEO袁菁继续留任。彼时朝夕光年作为字节跳动游戏业务总品牌,负责统筹全球发行、IP合作与新项目孵化,而沐瞳则专注于MLBB生态及新IP拓展。 合并的蜜月期里,协同效应显现。字节为沐瞳导入TikTok等流量资源,强化MLBB在拉美、中东等地的用户增长;沐瞳则为朝夕光年提供成熟的海外运营模板。沐瞳,曾被看作字节游戏出海的头号王牌。 然而,现实很快泼来冷水。MLBB虽稳居东南亚MOBA榜首,但在欧美市场始终未能破圈,iOS畅销榜长期徘徊百名之外;国服版本亦未能撼动《王者荣耀》的统治地位。更关键的是,沐瞳自MLBB之后再未推出第二款爆款。 与此同时,字节整体战略发生转向。自2023年下半年,字节大幅收缩中重度游戏投入,裁撤上海101工作室等团队,转向发力休闲游戏与UGC/AIGC方向。对沐瞳的资源倾斜也随之减少。 2024年,字节跳动迎来张云帆出任朝夕光年和沐瞳CEO,游戏业务走上一个更务实的道路。投资界从接近字节跳动的人士处获悉,随着PIF的接手,沐瞳科技的现有管理团队不会发生变化,张云帆也不再留任字节。 目前沐瞳主体及《决胜巅峰》已确认在购买范围里,此外上海工作室的俯视角射击游戏《头号禁区》、广州Lighthouse工作室等打包出售。另有一些游戏工作室留在字节。 需要指出的是,目前沐瞳约有86%的收入都来自《决胜巅峰》,这个爆款游戏的全球累计下载量突破15亿次,月活超1.1亿,在全球80多个国家和地区的热门游戏榜单中稳居前十。如今,沐瞳科技拥有超过2000名员工,在东南亚、拉美等多个地区设有分支机构。 无论如何,巨轮已然转向了。 最近28亿北京买地,重仓AI 游戏似乎渐渐远去,如今大厂眼里只有AI。 今年1月29日,字节跳动CEO梁汝波在公司全员大会上说:“AI时代存在许多重要机会,我们要追求其中最重要的,去攀登最高的高峰。”行业“高峰”不常有,而AI是当前最值得全力投入的历史性机遇窗口,必须集中火力攻坚。 就在昨天(2月14日),字节跳动宣布推出豆包大模型2.0(Doubao-Seed-2.0)系列,针对大规模生产环境的使用需求进行系统性优化;此前,字节视频模型Seedance 2.0刷爆全网,又一个世界级的模型来自中国,成为2026开年最惊喜一幕。 而缔造Seedance 2.0的,是字节跳动重金打造的Seed团队。资料显示,Seed成立于2023年,是字节专门为大模型研究设立的部门,人员规模上千人。部门带头人是前Google Fellow、曾参与Gemini开发的吴永辉博士,他于2025年初加入字节并接管Seed,直接向CEO梁汝波汇报。 “探索智能上限”——Seed被寄予厚望,在字节内部享有相当程度的资源倾斜,据业内信息,连隐退的掌门人张一鸣也会定期参与Seed核心技术团队的复盘和讨论会,被认为是当下字节“最愿意砸钱、最愿意投入人才和技术资源的部门”。 不久前,字节跳动以28亿元底价拿下海淀区蓝景丽家收储项目HD00-1603-01、HD00-1603-03A地块,该地块位于海淀区中关村街道。业内流传,字节28亿买地,正是为了Seed团队建立大本营。 凡此种种,无不折射着互联网巨头的AI焦虑。中国的AI正迎来诸神之战,大厂们相继出招,腾讯元宝率先开启红包之战、阿里砸30亿红包让千问点奶茶、百度等也纷纷加入,大家都在争夺AI时代的超级入口。 春晚开场在即,据悉字节有些外地团队已经奔赴北京留守,将在春节期间支持豆包。AI席卷,史上最猛春节大战拉开帷幕。
无需爸妈代收压岁钱:微信支付宣布上线儿童手表收红包功能
IT之家 2 月 15 日消息,微信支付官方今日发文,宣布推出针对儿童手表的“零花钱”功能,支持小朋友使用儿童手表收取红包,还支持多名家长管理,轻松搞定“收、付、用、查、管”。 根据微信支付官方说明,该功能允许儿童通过绑定微信支付的智能手表直接收取红包,家长通过扫描儿童手表二维码即可完成红包发放,实现压岁钱“秒到账”。此举改变了传统现金红包需经家长代收代管的模式,使儿童可自主管理个人资金。 在资金管理方面,“零花钱”服务新增多家长协同管理机制。主家长可通过微信零花钱设置界面邀请其他监护人,经身份验证后共同管理儿童账户。 该功能支持多位家长实时查看消费动态、设置单日消费限额(最高 300 元),并可远程为账户充值。儿童通过手表端可查看账单明细,家长则同步接收每笔消费的微信通知,形成双向透明的消费记录系统。 据介绍,儿童手表支付场景覆盖线下日常消费,儿童可在便利店、文具店等场所通过手表出示付款码或扫描商家二维码完成支付,避免现金遗失风险。 微信支付强调,该功能严格限定为纯支付工具,无任何娱乐模块,仅保留收付款、账单查询等核心功能,以减少儿童沉迷可能。 IT之家注:红包收款存在限额,单个红包最高 200 元,无笔数限制,但单日累计收款额度不超过 1000 元。 如何开通「零花钱」: ①在儿童手表下载微信支付应用并安装 ②家长微信扫码,按提示完成开通
大厂争入口,小厂拼coding,中国AI的竞争逻辑变了
文 / 梁添 春节期间,中国 AI 公司连连放大招,被戏称为“百模大战”。 但如果仍然把这一轮密集发布,理解为模型能力的军备竞赛,恐怕会看错方向。 去年,ChatGPT 仍是中国模型厂商的坐标原点。只要足够像 ChatGPT,就有资格进入牌桌。但到了 2026 年,中国 AI 的竞争叙事,正在发生一次结构性分化。 一边是创业公司开始集体“弃入口”,将资源押注在 Coding与 Agent 场景,对齐的是 Anthropic;另一边,大厂则系统性地讲起了另一套故事——不再只争一个 Chatbot,而是争 AI 时代的入口与基础设施。 中国大厂开讲谷歌叙事 先从大厂的路线说起,我们发现,“成为谷歌”几乎成为中国大厂的新目标。像谷歌,也是中国不少厂商的宣传路线。 过去一年里,这一趋势愈发清晰: 百度李彦宏在每一个场合都在强调AI first;阿里提出了通云哥概念,即 AI、云计算和芯片三位一体;字节请来吴永辉坐镇,在基础设施、大模型研发、软硬件产品上补短板,2月10日,更是被彭博社曝出自研芯片。 总而言之,这是一条产品+模型+云+芯片的全栈路线,也是谷歌近20年来的叙事。 那么,问题来了,大家为什么都在前赴后继地往谷歌这个模子里挤? 难道仅仅是最稳定的赚钱能力?当然不止了,在我们看来,Google厉害的地方是已经悄无声息地完成了从搜索入口向全球AI基础设施的转变,这也是中国大厂唯一可追求的战略叙事。 先从模型本身来看,在海外大模型阵营中,Google 旗下的Gemini的独特性并不在于“聊天能力”,而在于其多模态能力——这也是它与 ChatGPT、Claude 形成差异化竞争的要点之一。 而在 2026年,中国公司第一次在这一维度上,形成了全球级冲击。 字节推出的视频生成模型Seedance 2.0在全球掀起一股巨浪:马斯克在其社交平台X表示模型发展速度太快(It's happening fast)。猎豹CEO傅盛认为,可能是中国国产大模型第一次领先全世界。这也是DeepSeek R1推出一年之后,中国模型再次震惊全球的时刻。 中国大厂的谷歌叙事,并非仅仅是对巨头的粗暴复制,而是在验证这条全栈路线的可行性。 首先,和llm主要依靠文本数据所不同,制约视频模型发展的并非仅仅是算力,还有图像内容。而谷歌和字节坐拥全球最大的视频网站YouTube和短视频平台抖音+tiktok,他们从一开始就沉淀了海量真实世界的视频数据。 这些数据并非静态样本,而是带有明确的时间序列、用户反馈。这使得它们在训练多模态模型时,是在一个本就多模态的环境中持续对齐世界。 当然,对业务丰富的巨头来说,发展多模态不光是对图像资源的再利用,而是价值的创造。 众所周知,广告是互联网大厂的现金牛业务,因为相比于纯文本对话,图像与视频能反哺巨头自身的广告、内容生态,是大厂最高效的商业化载体, 华创证券报告,把字节的模型路线概括为低门槛、低成本的工具化、泛化能力,类似“剪映”的高级形态,能降低全网内容生产成本并反哺生态;阿里千问在图像模型高保真更新的方向上更偏垂直场景(电商),强化商品数字化相关能力。 这指向不同的商业模式:一条追求规模化吞吐;一条追求垂直行业的“可用即生产”。 模式不同但目标却殊途同归,那就是更高的广告变现效率。 行业数据显示,AI 营销市场规模从 2020 年的 209 亿元 增长至 2024 年的 530 亿元,复合年增长率达到 26.2%。 这其中多模态工具对广告业务的加持不容小觑。 以 Meta 为例,其生成式 AI 视频工具在 2025 年第四季度实现了 100 亿美元的年化收入规模(run-rate),增速是公司整体广告收入增速的三倍。 如果从更深的角度看,中美围绕大模型的竞争,表面看是技术路线之争,其实更接近一场围绕算力供给、调度能力与成本结构的较量。 可能在很多人看来,多模态功能,让内容生成的更逼真了,但深挖下来,图像与视频模型的进阶更像是一场“供给侧革命”,这会导致内容生产的边际成本,越来越趋向算力成本。 随着内容产出的扩张,推理算力需求被指数级放大,如果无法控制算力结构,大模型企业的商业模型将不可避免地被推理成本吞噬。 这也是为什么“只做模型”或“只做应用”的公司,最终都会在规模化阶段遭遇天花板。 Google 的故事,本质正是模型 × 云 × 芯片 的协同。 也正是因为TPU的成功,Google成功把算力成本降了下来,根据公开信息,相较于 OpenAI 仰赖的英伟达 GPU,Google 的 TPU 成本只有其五分之一。 只有掌控全栈,才能反向约束模型成本、算力结构与产品形态。这是大厂在 AI 时代唯一具备可持续性的选择。 中国互联网巨头,已经开始用自己的方式,讲一套属于这个时代的 Google 叙事。在这条路线中,AGI 依然存在,在大厂语境中,AGI 更像一个组织协同与基础设施演进的副产物。 创业公司成为Anthropic信徒 如果说,中国大厂在这一轮 AI 竞争中,走向了谷歌路线,那么另一边,创业公司的参考系,也悄然发生变化。 体感十分明显:在DeepSeek横空出世后,以C端见长的Kimi停止了无意义的投流大战,开始将重心向高净值场景转移。在2025年最后一天,杨植麟公开表示下一阶段要以“超越Anthropic 等前沿公司成为世界领先的AGI公司”;智谱,更是被公开称为“走了Anthropic这条路线”的公司。 为什么不再迷信OpenAI? 在过去两年里,Chatbot 一度被视为通往 AGI 的“默认入口”。但对创业公司来说,这条路径的现实约束正在变得越来越清晰。首先,大模型并不存在互联网意义上的边际效应。每一次对话,都是一次实打实的推理成本;Chatbot 的商业模型,天然意味着高补贴、低留存、慢变现。对于资金有限、窗口期有限的创业公司而言,这几乎是一条等不起的路。 相比之下,Coding、API、Agent 等场景,虽然更“窄”,却拥有清晰得多的商业逻辑: 模型能力与客户付费直接挂钩,推理成本可以被工作流消化,价值链条更短。这也是为什么,过去一年里,中国AI创业公司,不约而同地开始将资源押注在 Coding 与 Agent 方向。 这也是Anthropic一直以来的路线: 在 AI 行业内部,大众感知到的Anthropic,更像是一个能力一流的规则定义者。 不光有世界一流的编程模型opus系列,还有编程智能体Claude Code,是的没错,现如今大火的openclaw,名字灵感就来源于Claude系列模型。 此外,还突破性的推出了Skill、MCP、Cowork,形成坚固的生态护城河,让一众中国玩家短期内难以复制。 从结果来看,这种路径正在兑现为实实在在的商业反馈。 根据公开市场数据,2024年,Anthropic 收入只有10亿美元;2025年仅3-5月,它的营收规模就从20亿美元增长到30亿美元,Meritech分析师 Alex Clayton 表示:“我们研究了200多家上市软件公司的 IPO,这种增长速度从未发生过”。 2025年上半年,Anthropic 的研发投入与营收比大致为1.04:1,基本已经打平,这在尚处于军备竞赛阶段的 AI 产业已经相当令人羡慕了。它明显比 OpenAI 对应的1.56:1健康得多。 可以说,Anthropic 是目前唯一跑通高强度研发 + 可持续商业化的 AI 公司。 有Anthropic珠玉在前,中国OpenAI的叙事对初创公司来说,已经不再是资产,而是成为了负债。 我们这里要指出,大厂押注coding,和创业公司的意义并不同,大厂更多是为了反哺云计算生态,创业公司更多为跑通商业模型。在这里,AI作为工具深度嵌入企业运转流程中,无法被简单替代。 不得不说,押注Anthropic路线后,这些以智谱、Minimax为首的创业公司也收到了正反馈。 2月12日,在智谱率先宣布开源GLM-5后不到半天的时间里,MiniMax立马跟进上线M2.5编程模型。 这俩模型在其公众号中,公开表明,其真实场景编程能力,逼近Anthropic旗下opus 系列。想要做中国Anthropic已经不是秘密。 就在发布模型的当日,智谱股价开盘大涨,一度涨超25%,周内累计涨幅超过 77%,市值突破1700亿港元。MiniMax同日涨幅一度超过20%,总市值超过1800亿港元。表现远超大盘。 回看这一轮“百模大战”,真正的分水岭并不在于模型发布的密度,而在于路径选择的差异:谁还在争夺入口,谁已经转向工作流;谁有能力承载全栈成本,谁必须尽快跑通商业闭环。 中国 AI 的竞争,正在从单一坐标系,演化为两条并行的道路。胜负未定,但方向已然清晰。
华为大疆反腐!俩高管涉嫌犯罪被抓
鞭牛士 近期,华为与大疆相继曝出反腐重磅消息,两名前高管因涉嫌非国家工作人员受贿罪被依法采取强制措施。 今日,据界面新闻,2026年2月,大疆前销售副总裁袁某因涉嫌非国家公务人员受贿罪被公安机关刑事拘留。 公开资料显示,袁某于2019年5月至2024年5月担任大疆副总裁,全面负责销售工作。其任职期间,被指控利用职务便利获取巨额不当利益。 据悉,目前案件正在司法程序中。 就在大疆反腐消息曝出的两天前,华为也发布了内部反腐通报。 2月13日,据界面新闻,华为内部反腐快报 2026(001)号文件显示,原终端BG多媒体技术部部长邓某因涉嫌非国家工作人员受贿罪,被深圳市龙岗区人民检察院依法批准逮捕。 据悉,邓某于2007年7月入职华为,先后担任终端硬件平台部工程师、终端器件与归一化部高级工程师、终端多媒体技术部高级工程师、架构师、Camera部经理及多媒体技术部部长等职务,直至2020年12月。 经司法查明,邓某在职期间涉嫌利用职务便利为供应商谋取不当利益,收受好处费且数额巨大。 2025年12月9日,邓某因涉嫌犯罪被刑事拘留,2026年1月15日经检察院批准逮捕。 公开资料显示,邓某自2023年5月起担任上海荣耀智慧科技开发有限公司法定代表人及董事长,并同时任职荣耀终端研发管理部总裁。 2024年5月16日,荣耀终端有限公司发布内部通报,因邓某违反《商业行为准则》解除其研发管理部总裁职务并予以除名,但未披露具体违规细节。 据知情人士透露,邓某被荣耀除名后曾以化名加入吉利控股公司星纪魅族。
收入创下新纪录!中国大陆最强芯片代工厂,订单爆了
中芯国际是中国大陆最强的芯片代工厂,不仅份额中国大陆最强,技术也是中国大陆最强。 放到全球来看,中芯国际的市场份额目前也是排在全球第三名的,至于技术方面,虽然较三星、台积电有差距,但是也强于联电、格芯。 如果说台积电、三星是第一梯队,而中芯、联电、格芯是第二梯队的话,那么中芯也是稳居第二梯队之首。 近日,中芯国际发布了2025年及全球业绩数据,我们发现2025年,中芯国际是真的订单爆了。 数据显示,2025年营收高达93.268亿美元,同比增长了16.2%,也是历史上首次突破了93亿美元,真正的历史最高值。 利润方面高达6.851亿美元,同比也增长了39.1%。 另外,从反映公司盈利水平的毛利率上来看,2025年公司整体毛利率达21.0%,较2024年同期提升3.0个百分点,很明显,赚钱能力也是越来越强了。 另外2025年产能利用率高达95.7%,要知道中芯国际一直测试新工艺,有一些生产线本身是不会大规模制造芯片的,只是测试,只要能维持在90%以上的产能利用率,就已经是爆单了。 但如今产能利用率是高达95%以上了,说明整个生产线一直是满负荷,甚至是超负荷运行,订单太多,不得不连轴转了。 为何会这样呢?其实原因很简单,一方面是中国大陆的芯片设计企业,越来越多的将芯片交由中芯国际代工。 毕竟中国人自己的芯片,让中国自己的企业代工,不是顺理成章的么,以前可能中芯的工艺不行,只能委外代工,如今中芯国际的技术来了,已经实现了等效7nm,那当然找中芯了。 而目前国内AI芯片的7nm工艺工艺旺盛,所以中芯订单完全接不过来,于是产能利用率高,毛利率也提升,营收、利润都增长。 另外一方面,则是AI火爆,导致AI芯片的需求大增,从GPU到各种高性能的计算芯片,服务器芯片等,都在增长,所以中芯国际的订单量也在增长。 还有就是中国代工芯片的优势还是很明显的,特别是在效率成本上,所以很多国外厂商,也将订单交给中芯,比如高通等。 可以预计的是,随着中芯订单增长,营收也在增长,那么离三星的距离就越来越近了,之前中芯离三星的距离,已经只有一个多百分点了,那么可能追上并超过三星,成为全球第二名,也并不久了。
马斯克预测:2026年底AI将直接生成二进制文件,编码职业或将消失
IT之家 2 月 15 日消息,2 月 12 日,特斯拉 CEO 埃隆 · 马斯克在 The Ashish Sinha Show 节目中谈到了自己对于 AI 编码的看法。 他预测,到 2026 年底,AI 将完全跳过编码,一步到位直接生成二进制文件,而且 AI 生成的二进制文件比任何编译器生成的都要高效得多。届时,编码作为一种职业很可能将会不复存在。 按照马斯克的说法,未来软件开发可能绕过目前最常见的开发者编码流程。他认为,AI 系统可能自行完成从需求到可执行程序的整个工作流程,因此,编码将作为过时的中间步骤被时代抛弃。马斯克认为这将显著缩短“从提出创意到执行落地”的距离。 IT之家注意到,马斯克已多次谈及 AI 的快速进展及其对人类就业的影响,并曾警告 AI 可能冲击包括软件开发在内的多个职业领域。 对于马斯克提出的“编程可能消失”的判断,网上也出现了多种不同声音。一些业内人士认为,AI 更可能成为提升生产力的工具,而非完全取代程序员。还有人认为,如果 AI 能达到马斯克所说的水平,开发者的角色可能从手写代码转向定义问题、设定约束条件,并对 AI 生成的结果进行验证与把关。所以,程序员这一职业并不会立刻消失。 与此同时,业内多个科技企业都开始提升 AI 在软件开发流程中的应用。例如上月,微软要求工程师测试 Claude Code 并对比 GitHub Copilot 的性能反馈;英伟达近期亦向员工开放了 OpenAI Codex 的访问权限,这些工具旨在辅助代码生成、调试及提升工程效率。 总部位于旧金山的应用 AI 实验室 Cognition 表示,AI 正在重新定义软件工程的工作方式:从过去的“辅助写代码”,转向成为软件的主要作者。 Cognition 联合创始人 Scott Wu 在 X 上发文称,可以把软件工程理解为一条“生产流水线”。在此之前,程序员最困难的环节就是写代码的环节,而这种情况正逐渐发生变化。他表示,Cognition 内部目前已有超过 90% 的代码由 AI 生成,公司工程师实际需要手动输入的代码比例已低于 10%。他同时也提出一个问题:在当下的开发工作中,工程师究竟还有多少代码必须亲自敲出来。 Cognition 并非个例。OpenAI 也披露,其内部某个团队曾交付一款产品,其中每一行代码都由 AI 生成,人类工程师没有参与编写任何代码,仅承担监督与审核工作。OpenAI 表示,这种工作流显著提升了开发效率,速度可提高约 10 倍。 Anthropic 首席产品官 Mike Krieger 近期在与思科总裁 Jeetu Patel 的对话中表示,Anthropic 内部几乎 100% 的代码由 AI 编写。据介绍,Claude 的产品与代码几乎都由 Claude 自己生成。他形容为“Claude 正在编写 Claude”。 Spotify 联席 CEO 古斯塔夫 · 瑟德斯特伦在第四季度财报会议上透露,公司顶尖开发者自去年 12 月以来“没有写过一行代码”,公司正借助 AI 全面提速开发流程。
阿里千问你别太荒谬!连漫画PPT都能一键生成?我以前那些夜真是白熬了
梦瑶 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 太太太太卷了!!! 千问前脚刚把Qwen-Image-2.0甩出来,后脚就又放大招,冲着牛马党学生党的「痛处」下手了—— 就在这两天,重磅发布了AI PPT生成工具:Qwen AI Slides(幻灯片),据说从内容结构到视觉配图,一套全包…… 好嘛!这么刚需的本事,我肯定坐不住,我干脆替大家上手搓了一把! 最近科技圈最火的无疑是OpenClaw,我直接让AI做个科普漫画PPT,赛博感超强,一下就有硅基入侵内味儿了! 咱再来应应景,让AI做一份春运行程注意事项PPT,别说这手绘风格还真有一套,回家过年氛围感直接拉满: 再来看这个大英博物馆展馆介绍,从帕特农神庙雕塑到木乃伊都用真实图片铺陈,历史质感也能稳稳拿住,666~ 这波实测下来,最大的感受是:生不逢时啊生不逢时,要是当年上学就有这种辅助,做作业写汇报哪还用熬夜硬肝??? 不废话,产品表现具体咋样,咱直接拿实测说话!!! 内容生成能力考一考 我不知道大家是不是也有同感,上学和工作的时候只要一听到「要做PPT」,脑子里立刻冒出三个问号: 每页到底要写点啥?咋排版合适啊?选啥模板好看捏?(手搓时代心路历程… 乍一看像是三件事是吧,其实如果仔细掰开一看,它们核心都是同一件事儿——那就是内容创作。(doge 哪怕现在有各种AI工具号称能一键生成PPT,能不能把内容讲清楚、讲有逻辑且画面美观,才是真正的硬标准。 所以,咱直接从语义理解、文本渲染、排版设计三个part实打实测一波,看看这AI的PPT内容生成能力到底能不能打!!! 语义理解能力 AI能不能听懂我们的指令,几乎决定了PPT最后效果夯还是孬。 在输入形式上,千问PPT支持三种方式:大白话提示词、复杂提示词、上传文档。 为了更直观地对比简单提示词和复杂提示词下模型的语义理解能力,这次我们用同一个案例进行测试——让AI做四大发明的课件PPT。 先跑一个「大白话」版本的懒人简单提示词:做一个介绍中国古代四大发明的PPT,用来上历史课。 在没有明确页数要求的情况下,AI默认产出了10页内容,整体篇幅不算多,更接近一份小学课堂汇报的体量,还算ok。 在内容结构上,AI把PPT分为了什么是四大发明、四大发明的影响、思考与启示三个大板块,基本符合历史科普的常见表达逻辑。 但其实最让我意外的是「生图」,在提示词几乎没给细节的前提下,AI主动生成了信息图漫画,把造纸术的历史演进过程画成手绘时间线,这波确实有点超出我预期。 (ps:这个PPT工具用到了最新的Qwen-Image-2.0模型,所以生图质量如此能打也就不难怪了…) 接着我们提高难度,用更细致的「复杂提示词」重新roll一遍: 从生成的效果来看,图文比例明显更合理,页面信息层次也清晰不少,相比一句话的简单指令,整体完成度确实提升了一个level: 在语义遵循上,我特意强「表达不要太学术化」,最终成品确实偏科普口吻,图示和案例占比明显高于大段文字,阅读压力不大。 此外,原提示词里给出的「背景—原理—改进过程—应用—影响」这五个章节结构,AI也做到完整复现。 逻辑从起源讲到现实意义,递进关系还是比较清晰的: 当然了,也有一些小问题存在的。 不知道是不是受限于页数的原因,我自认为如果把「历史应用」和「全球影响」分成两页去讲信息度会更高一些。 此外,在技术原理与蔡伦改进这页的重点,我是觉得图示标注的不够明确,不知道图示在讲什么,也没有顺序感,感觉如果有图注文字会更好: 整体来说,AI的语义遵循理解能力还是不错的,对提示词中的结构要求也能准确拆解并执行,提示词中提到的需求都能满足到位~ 我的建议是,如果大家日常对PPT的质量要求较高,还是用复杂提示词保险一些。 可以在提示词中尽量把每几页需要生成哪些内容、画面风格、结构框架、页数这些维度详细去写。 简单提示词更适合对PPT没有太高要求的友友,用来应急也很合适,诶,感觉非常适合家长用来处理孩子的一些家庭作业!!! 文本渲染能力 除了语义理解能力,在做PPT时,我们还特别关注一个很现实的维度——字体会不会「变形」。 毕竟这是AI在做视觉生成,只要涉及图片渲染,文字就可能出现变形、结构错位、比例失衡等问题。 尤其是中文内容,字符复杂度高,对模型的细节控制能力要求更严!!!(敲黑板 咱们这次直接上强度,让AI生成一页符号密集、中英文混排、公式穿插的PPT内容,以下为提示词: 大家觉得——这AI的文本生成效果咋样?(欢迎友友们评论区留言~ 先说说优点,首先是文本没有出现变形的问题,像≥、≠、↑、↓、→、² 这种符号都没有变形,中文也没有糊字。 此外,数据+公式+逻辑表达都在,演进路径、数据、核心变化、场景、流程、公式、总结要素也都在,格式也没太大问题。 but,还是经不住细看,比如这个比例的「例」字,和投入的「入」字,拐弯处的笔画收口有点毛边,而且是很明显的: 咱再把难度度再往上提一档,看看AI在面对「超高笔画密度」汉字时的文本渲染稳定性表现如何,以下为提示词: AI:属实是有点难为我了啊!那就别怪我——大翻车了!(doge 是的,这次确实有点翻车了,龘、麤、叒、齉四个字,没有一个生成对了的,AI直接自己DIY了…… 这个故事告诉我们,简单的字儿可以交给AI处理,涉及到如此地狱级复杂字体,大家伙还是老老实实自己在文档里敲字儿吧。 排版设计能力测一测 一个超哇塞的PPT,光有好的内容还不够,它还得——美!观! 要知道我们平时做PPT,挑模板这一步就能让人纠结半天,颜色要高级,排版要有层次,风格还得贴合主题,稍微不搭就显得很违和…… 于是乎,我们接下来就重点考察考察千问PPT的审美到不到位,排版稳不稳。 这次咱直接测牛马党高频主题—— 业务复盘与增长策略报告,数据多、逻辑重、信息密度高,最考验排版和层级: 从下面的生成效果看,在可视化形式上,折线图、柱状图、环形图、流程图都能准确呈现,图表类型与内容匹配度也比较高,没有出现图不对题的情况。 配色上,延续蓝灰主调,辅以橙色和绿色强调,整体风格统一度不错,尤其前三页色彩控制比较克制。 整体上偏成熟企业汇报风格,还是比较匹配主题的~ 整体风格和排版没什么大问题,同理,这是不细看的前提下……因为还是一些小瑕疵的。(哭… 比如第一张趋势页的折线图区域还是略显拥挤,文字甚至已经超出了图表边界,出现了空间规划不足的问题: 以及第四张的流程图,「Q2目标」没居中,战略与经营部和产品与运营部的部门名称写成一行会更合适,现在的断行方式让卡片的重心略微失衡: 另外,大标题的对齐方式没有完全统一,有的居中,有的偏左。 单页看不明显,多页连看时就会造成视觉节奏不一致,也容易让人一瞬间分不清一级标题和二级标题的层级关系: 咋说呢,感觉像精细对齐、留白控制、文本边界这些细节,还是需要人工微调才能真正达到打磨过的水准,排版这种事还是不能完全交给AI… 最后的最后,我本来想尝试一下PPT的局部编辑能力,在表格基础上又加了新的需求,结果发现好像没这能力… 是的,AI不能根据第二次提示词进行局部修改,如果不合适的话,是要重新抽卡生成的…… 这波测下来,最大的感受就是: PPT毕竟是排版+文字+图形的综合活儿,AI在输出这类内容形式时,在字体边缘、图表细节、转角处理这些偏图形的维度上,偶尔还是会有些小瑕疵。 不过回到Qwen的强项——「语义遵循」和「图像生成」这块儿,效果是真能打。 页与页之间逻辑顺序在线,内容承接也比较自然,图片生的更不用说了,非常能体现Qwen模型强大的技术优势… 像日常课堂展示、内部小组汇报、孩子做家庭作业这种场景下使用,还是很推荐的。(最主要的是不花钱… 感兴趣的朋友可以上手试试。
程序员不许写代码!OpenAI硬核实验:3人指挥AI,5个月造出百万行
新智元报道 编辑:元宇 【新智元导读】在OpenAI一项内部实验中,一个最初仅3人的团队、5个月、从零到一造出「百万行代码产品」,没有一行代码是人类程序员完成的,而不手工写代码,也是该项目的一条铁律。 这一次,人类软件工程被「倒过来」做了! 刚刚,OpenAI官博曝光了他们的一次内部实验: 一支最初3人的工程师团队,利用Codex智能体在5个月内从零造出了一个「百万行代码产品」。 在整个过程中,人类不写手工代码,而是把精力集中在「想清楚要什么、把规则立起来」,其余的一切交给AI。 每人每天平均能推进3.5个PR(Pull Request,代码合并请求),而PR的执行环节(实现、测试、文档、CI配置)全程由智能体代劳。 OpenAI为这套工作流赋予了一个十分形象的名字:「驾驭工程(Harness Engineering)」。 https://openai.com/index/harness-engineering/ 在实验里,程序员不再是那个熬夜写Bug,再熬夜修Bug的「码农」,而是原来的「执行者」变为「驾驭者」。 这不止是10倍效率提升的「生产力革命」,而是一次对「软件工程」定义的颠覆,直接宣告了人类「手工代码时代」的终结。 改变 从一个空的git仓库开始 这次实验从AI的第一次提交开始。 2025年8月下旬,当空仓库里落下第一个commit(提交)时,它就已经不是人类写的——当时没有任何既有人类代码可以充当「锚点」。 更魔幻的:连那个用来指导AI怎么干活的说明书AGENTS.md,第一版也是AI自己写的。 从第一天起,这个仓库就是由智能体塑造的。人类不许写代码,成了这个项目的一条不可逾越的铁律。 这不是为了偷懒,而是一种近乎自虐的「刻意练习」,只有切断了人类「亲自上手」的退路,才能倒逼团队去破解那个在完全无人情况下构建代码的终极问题。 于是,这个3人小团队(后扩展到7人),一下子好像成了拿着鞭子的牧羊人,驱赶着一群不知疲倦的Codex智能体在代码草原上狂奔。 结果令人震撼:5个月,一百万行代码。 重新定义工程师的角色 这项实验的早期进展,比OpenAI的研究人员预想得要慢。 不是因为Codex不行,而是因为环境定义得不够清晰:智能体缺少实现高层目标所需的工具、抽象和内部结构。 于是,OpenAI工程团队的主要工作变成了一件事:让智能体有能力完成有价值的工作。 他们把大目标拆成更小的构建块(设计、编码、评审、测试等),提示智能体把这些块搭起来,再用它们去解锁更复杂的任务。 当事情失败时,答案几乎从来不是「再试一次」,这里唯一的推进方式就是让Codex去完成工作,人类工程师通常会退一步问自己: 到底缺了什么能力?怎样把它变得对智能体既清晰可见,又可以被强制执行? 整个过程中,人类几乎完全通过提示词与系统交互:工程师描述任务,运行智能体,让它发起一个PR。 为了推进PR完成,研究人员会让Codex在本地自审改动,请求额外的本地和云端智能体评审,回应人类或智能体的反馈,然后在一个循环里不断迭代,直到所有智能体评审者都满意。 随着时间推移,几乎所有评审工作都移交给了「智能体对智能体」。 提升应用程序的可读性 随着代码吞吐量的增加,OpenAI发现:AI编码的瓶颈变成了人工质量检查(QA)的能力。 于是,人类的时间和注意力成了真正的约束。 为了突破这一瓶颈,OpenAI的办法是让Codex能够直接读取应用程序的用户界面、日志以及应用指标等内容。 他们将Chrome DevTools协议接入了智能体运行时,并开发了处理DOM快照、截图和导航的技能。 于是,Codex可以自己复现bug、验证修复、推理UI行为。 OpenAI对可观测性工具也采取了同样的做法。 日志、指标、追踪通过本地可观测性栈暴露给Codex,并且对每个worktree(工作区)都是隔离、临时的环境。 任务完成后,这套环境就会被销毁。 智能体可以用LogQ查日志,用PromQL查指标。 于是,「确保服务启动在800ms内完成」或者「这四条关键用户路径里没有任何一个span超过两秒」这样的提示,就变得真正可执行。 做了这些之后,OpenAI研究人员经常看到Codex一次运行连续工作六个小时以上,通常还是在人类睡觉的时候。 给Codex一张地图 而不是一本1000页的说明书 让智能体处理大型复杂任务时,上下文管理是最大的挑战之一。 OpenAI研究人员早期学到的一个简单经验就是: 给Codex一张地图,而不是一本1000页的说明书。 一开始,团队试图写一个超大的AGENTS.md文件,把所有规则、逻辑、注意事项都塞进去。结果,这成了一场灾难。 因为AI的注意力也是稀缺资源。 给它一本1000页的说明书,它会迷失在细节里,漏掉关键约束,或者把目标搞错。 而且,这种单体大文档维护起来简直是噩梦,很快就会变成「陈旧规则的坟场」。 于是,团队迅速调整策略,他们把AGENTS.md变成了一张「寻宝地图」。 这个文件只有大约100行,它不包含具体知识,只是一个目录,就像一个导航地图,指向仓库深处更深层的真实来源。 设计文档被编目并索引,包括验证状态以及一套定义「以智能体为先」操作原则的核心信念。 真正的知识库在结构化的docs/目录里,是系统的唯一事实来源。 这就是「渐进式披露」:智能体从一个小而稳定的入口开始,被教会下一步去哪找,而不是一开始就被信息淹没。 OpenAI的研究人员还用工具强制执行这一点。 通过专门的lint和CI任务校验知识库是否最新、是否交叉链接、结构是否正确。 架构文档给出领域划分和包分层的顶层视图。质量文档为每个产品领域和架构层打分,持续追踪差距。 为了保证AI不读到过时的信息,团队甚至专门安排了一个「文档园丁」智能体。 它的工作只有一个:定期扫描文档,发现那些与代码实现不一致的陈旧描述,然后自动发起修复PR。 让智能体「看得懂」 既然仓库完全由智能体生成,OpenAI研究人员的一个目标,就是让智能体只靠仓库本身,就能理解完整业务领域。 从智能体视角看,任何它在运行时上下文中访问不到的知识,都等于不存在。 比如放在Google Docs、聊天记录、人类大脑的知识,对系统来说都是不可见的。 它能看到的只有仓库里版本化的工件,如代码、Markdown、schema、可执行计划。 如果智能体找不到这些上下文知识,它们就会和刚入职的新同事一样,对于实际业务进展一无所知。 因此,必须把越来越多的上下文推回仓库。 当然,给Codex更多上下文,并不是要塞给它更多零散指令,而是把信息组织好、结构化,让它可以推理。 自动化围栏 让程序员成为代码世界的「牧羊人」 光有文档,还不足以让一个完全由智能体生成的代码库保持一致。 AI毕竟是概率模型,它会产生幻觉,会偷懒,会写出「看似能跑实则一团糟」的代码。 怎么解决? 智能体在边界清晰、结构可预测的环境中效率最高。 OpenAI通过强制执行「不变量」,而不是微观管理实现细节,让智能体可以高速前进而不破坏基础。 这就好比为Codex这样日行千里的AI烈马,套上了缰绳和马鞍。 OpenAI围绕一个严格的架构模型构建系统。每个业务领域都有固定层级,并且依赖方向被严格验证,只允许有限的合法边界。 规则很简单:在每个业务领域内(如App Settings),代码只能沿着固定层级「向前」依赖: Types→Config→Repo→Service→Runtime→UI 横切关注点(认证、连接器、遥测、功能开关等)只能通过一个显式接口:Providers。 其他依赖一律禁止,并通过自定义lint(也是Codex生成)和结构测试强制执行。 这种架构通常是公司规模到几百人时才会认真设计的。但在有编码智能体的情况下,这是前提条件。 此外,OpenAI的研究人员还定义了一组「品味不变量」,如: 强制结构化日志 schema和类型的命名规范 文件大小上限 平台级可靠性要求 在这个过程中,必须明确区分的是哪些地方必须严格,哪些地方可以放权。 这好比管理一个大型工程平台:边界集中管控,内部高度自治。 AI生成的代码未必符合人类审美,但只要正确、可维护、对智能体可读,就OK。 在这个过程中,人类的品味不会消失,而是被持续「编码」进系统。 评审意见、重构PR、用户bug都会转化为文档更新,或直接升格为工具规则。 当文档不够用时,就需要把规则写进代码。 扔掉键盘 勇敢去驾驭AI OpenAI的这项实验宣告了:大量以CRUD为主的岗位,正在被重塑。 如果一个从零开始的系统,可以在5个月内,由3个人(不写一行代码)构建出百万行规模,传统软件公司里那些庞大的开发团队,还有存在的必要吗? 在这个即将到来的新时代,工程师的定义将被彻底改写。 你需要的是强大的「架构能力」,能够定义系统的边界,设计模块之间的约束,构建那个让AI不跑偏的「围栏」。 同时,你还需要精准的「表达能力」,学会用最清晰的语言(无论是自然语言还是结构化文档)向AI描述你的意图。 拒绝AI编程,坚持手搓代码的人终将被浪潮吞没,只有那些懂得驾驭AI的程序员,才有可能成为AI时代的赢家。
阿里版OpenClaw来了!三行代码就能部署,飞书QQ钉钉全打通
这是一个名字、身份、风格全可自定义的本地Agent。 作者 | 陈骏达 编辑 | 李水青 阿里版OpenClaw来了! 智东西2月14日报道,今天,阿里云通义实验室推出了一款名为CoPaw的个人智能体工作台。它可以部署在本地或云端环境中,用户能直接在浏览器中打开网页与其交互并布置任务,也可以通过飞书、钉钉等聊天软件进行“遥控”。 CoPaw与前段时间爆火的OpenClaw在能力上有不少重叠,它可以创建编辑各种文档、整理桌面、查询并总结新闻、做定时任务等等。 除此之外,CoPaw进一步实现了安装简便、本地与云端均可部署等特性,它还可以通过智能体Skills进行能力扩展。 配置CoPaw时,用户仅需在本地用三条命令就可以完成安装与启动,在云端能在魔搭云空间一键配置。不过,在云端搭建时一定记得将空间设为非公开,否则其他人可能也可以控制你的CoPaw。 今年1月,阿里还曾发布桌面Agent工具Qoderwork,但QoderWork更专注本地执行和结果交付,而CoPaw主打“本地+云端”统一体验和多频道对话。 目前,用户已经可以在本地或云端使用CoPaw,这一项目预计年后将在GitHub上开源。 官网与文档: http://copaw.agentscope.io/ 魔搭创空间: https://modelscope.cn/studios/fork?target=AgentScope/CoPaw 01. 需接入外部模型API 名字、身份、风格全可自定义 目前,CoPaw可以在云端和本地部署。部署后,用户需要配置大模型API,也就是给CoPaw接一个外挂的大脑,才可以进行对话,否则CoPaw就会直接报错。 与OpenClaw类似,CoPaw也有一个定义其性格的“灵魂”。这一文件名为PROFILE.md,用户在初次配置时,系统会引导用户输入文件内容,比如智能体的名字、身份、风格,以及用户的名字、所在时区和个人喜好等等。配置完成后,这些信息会以文档形式的长期记忆进行储存。 例如,用户可以将下方设定内容发送给CoPaw,用来打造一个“赛博小猫”性格的智能体。需要说明的是,用户无需一次性完整写好全部设定,而是可以在初始配置阶段通过多轮对话逐步补充和完善。 PROFILE.md:你叫小河,是一只狸花猫,我在六个月前收养了你。你在外面是丧彪,战力超群。在家里是咪咪,粘人、喜欢撒娇,但有时候也有些霸道总裁,喜欢要吃的,占领人的枕头和椅子。我喜欢叫你小河宝宝、河咪、河总。你称呼我为:人。 CoPaw会主动记录更新长期记忆,譬如将与用户对话中的重要决策、偏好、待办等写入记忆,并进行记忆维护,沉淀关于和用户的知识。 要实现在钉钉、飞书等聊天工具中指挥CoPaw,用户需要参阅官方的文档,不同聊天工具的接入方式各有差异。 比如钉钉是通过创建Bot,走流式接收模式实现的;而飞书频道通过WebSocket长连接接收消息,发送走飞书开放平台Open API。 CoPaw还可在工作目录中添加自定义Skill,或通过控制台启用/禁用、编辑,无需改底层代码即可轻松扩展能力。 例如,用户在对话中让CoPaw创建一个新Skill并执行,为赛博小猫增加“看到主人”的能力,用电脑自带的摄像头拍下真实世界,通过视觉模型理解后再反馈。 CoPaw可以自主完成创建完整目录结构与SKILL.md、生成核心SOP的Python代码、提示配置多模态模型API Key、在测试中自动等待拍摄和模型分析,并成功解析摄像头拍摄到的画面内容。 除此之外,用户也可以自己写好一个Skill,在控制台启用后,CoPaw可以在对话中直接调用该新Skill。 02. 支持对话与定时任务 可能触发软件风控机制 配置和调试好后,用户就可以正式开始用CoPaw了。根据官方文档,目前CoPaw主要有两大类玩法。 第一类玩法是在聊天软件里对话。用户可在在钉钉、飞书、QQ、Discord或iMessage(仅Mac)里发消息,CoPaw在同一App内回复, 查资料、记待办、回答问题等都由当前启用的Skills完成。一个CoPaw可同时接入多个App,用户在哪个频道聊,它就在哪个频道回。 第二类玩法是定时自动执行。CoPaw支持定时任务,比如用户告知CoPaw稍后需要做的事情、提醒等,CoPaw会按设置的时间执行任务。 CoPaw内置的Skills覆盖文档创建编辑、新闻阅读、文件管理等,配合这些工具,CoPaw可以完成诸多不同的事项,比如阅读邮件、查找新闻、整理待办、查天气、记笔记、股价监控等日常任务。 用户可以告诉CoPaw,每天把桌面上超过三天的文件丢到废纸篓里。拿到任务后,CoPaw自动生成了桌面清理的.sh脚本,这一脚本会先扫描桌面,然后把超过三天的文件用trash命令移动至废纸篓。 清理后,CoPaw会通过钉钉消息告诉用户删除了哪些文件。CoPaw还会生成对应日志文件,便于追溯每次清理记录。 用户也可以指挥CoPaw在B站搜索某个视频,并在电脑屏幕上播放视频。可以看到,CoPaw在执行任务时,需要进行截图等操作,以理解屏幕内容。 CoPaw操作方式也会触发B站的风控机制,它的解决方式是自动等待风控解除,最终顺利播放。 通义实验室称,下一阶段,结合阿里云AgentScope Runtime对云资源的打通能力,CoPaw将延伸至云端,让智能体更深度使用云端强大的算力、存储与生态。 03. 结语:本地Agent爆火 谁来给安全兜底? 自OpenClaw爆火以来,本地Agent已经从少数极客的玩具,逐渐演变成更多普通人也可以体验的产品形态,各类开源框架和商业解决方案迅速涌现,CoPaw正是这波本地Agent浪潮中的最新一员。 然而,这一形态的产品也面临多重挑战。如何保证Agent不会在本地设备上越权访问或泄露用户的隐私数据,如何避免Agent被恶意提示词注入并执行危险命令,仍是亟待解决的现实问题。
DDR4内存价格较2025年峰值回落10%-20% 华强北商家回应
IT之家 2 月 15 日消息,春节假期逐渐临近,近期国内陆续传出内存价格“闪崩”等消息。证券时报记者今日实探华强北市场发现,内存现货市场价格有些许回调,市场炒作心态有所收敛。 据深圳华强北现货市场反馈,主流 DDR4 内存产品价格较 2025 年峰值回落约 10%-20%,但现价仍维持在高位。 “DDR4 从去年底到现在涨了五六倍,现在只是跌个十几块、几十块,像 DDR4 有的型号还是要 1800 元,比黄金都贵。” 相比之下,NAND(闪存)原厂甚至提出的涨幅价格翻倍,eMMC 嵌入式存储价格涨幅显著。多家电脑厂商证实,受存储部件成本持续攀升影响,中低端笔记本电脑价格已上调 5%-10%,部分游戏本计划节后提价最高 33%,游戏本最高要涨价千元。 据 CFM 统计数据,2025 年 DRAM / NAND Flash 市场规模历史上首次突破 2000 亿美元,同比增长 32.7% 至 2215.91 亿美元(IT之家注:现汇率约合 1.53 万亿元人民币)。 当前国际存储厂商库存处于低位,三星、SK 海力士、美光等企业正推动定价机制改革,计划将传统季度议价模式调整为供货后按市价结算的动态模式。产能方面,主要原厂预计 2026 年一季度 DRAM 芯片出货量增幅低于 5%,NAND 芯片增幅维持在 5%-10%,扩产项目普遍需至 2027 年下半年落地。 国产存储产能建设加速推进。长鑫科技和长江存储都在加速扩产。据 Omida 数据,长鑫科技的全球市场份额已增至 3.97%,成为中国第一、全球第四的 DRAM 厂商。Counterpoint 数据显示,长江存储 NAND 的全球出货量占比在 2025 年第一季度首次突破 10%,去年第三季度已提升至 13%。 随着国产存储产能加速扩产,半导体设备厂商已经逐步兑现业绩。中微公司介绍,由于先进逻辑器件和存储器件制造中关键刻蚀工艺的高端产品新增付运量显著提升,2025 年公司预计归母净利润 20.8 亿元至 21.8 亿元,同比增长约 28.74% 至 34.93%;测试设备厂商长川科技也预计去年实现盈利翻倍增长。 《日经亚洲》本月初还报道称,惠普、戴尔、华硕、宏碁等国际消费电子客户已经向国产存储原厂投来“橄榄枝”,首次将中国大陆内存芯片纳入采购考量范围。
春节拜年网页评测,豆包2.0交出了怎样的答卷?
情人节那天字节跳动发布了2.0版本豆包大模型。 官方介绍称,豆包2.0围绕大规模生产环境的使用需求做了系统性优化,旨在突破真实世界中的复杂任务。 在多模态理解方面,豆包2.0在各类视觉理解任务上达到业界顶尖水平,多项基准测试取得SOTA成绩。 在agent能力上,豆包2.0强化了长链路任务执行能力,擅长连续完成“找资料、做归纳、写结论”等工作流。 同时,豆包2.0在 ICPC、IMO、CMO 等竞赛测试中均获得金牌成绩,显示出在数学、代码及推理方面的显著提升。 更重要的是,token定价降低了约一个数量级,在保持顶尖效果的同时大幅降低了使用成本。 那……豆包2.0到底啥水平呢? 正值春节临近,我决定对豆包2.0做一个简单的测试,让它生成一个春节拜年动画网页。 这个任务看似简单,实则考验AI在多个维度的能力。 第一个维度是文化理解,AI需要知道春节有哪些典型元素,比如灯笼、福字、鞭炮等等,这些符号各自代表什么寓意。 第二个维度是视觉设计,如何用现代Web技术表达传统文化元素,如何配色才能体现喜庆氛围。 如果你此前曾用AI做过前端就会知道,当前阶段所有的AI大模型,都喜欢用绿色、蓝色、白色来进行设计。 然而一旦AI保持这种“性冷淡”风格进行设计,那么其结果一定违背春节喜庆的核心逻辑。 最后是技术实现。 AI会选择什么样的技术方案?如何平衡性能与效果,如何确保在不同设备上都能流畅运行? 为了让测试更有参考价值,我找来了两个对照组:Claude Opus 4.6和 Gemini 3 Pro。 这两个模型都是当前AI领域的顶尖产品,Claude以强大的推理能力和代码质量著称,Gemini则在多模态理解和创意生成上表现出色。 三个模型放在一起对比,既能看出豆包2.0的实际水平,也能了解不同AI在面对同一任务时的思路差异。 测试方法很简单,给三个模型完全相同的提示词,要求它们生成一个春节拜年动画网页,页面中要显示“字母AI祝您2026年春节快乐”,并且包含丰富的春节元素和动画效果。 我特地跟他们说,不限定具体的技术方案,也不规定必须使用哪些元素,完全让AI自由发挥。 只有这种开放式的任务设计才能够更好地反映AI的综合能力。 01 页面元素 用同样的提示词让三个AI模型生成春节拜年动画网页,得到了三份截然不同的代码。 豆包在文化符号的选择上比较全面。 倒贴的福字符合“福到”的传统寓意,鞭炮串体现驱邪避凶的习俗,祥云、灯笼等元素也都是春节的典型符号。 代码中甚至还提到了“马年剪纸”。 Claude的春联“金蛇起舞春雷动,玉宇澄清万里埃”虽然对仗工整,符合传统格律。 然而2026年是马年,《金蛇狂舞》虽然是央视春晚常用的曲子,放在这个对联里依然有些不合适。 Gemini也犯了同样的错误,副标题错写成了蛇年(Snake Year Of Prosperity)。 这个错误非常低级,应该是我给的提示词过于简略导致的。 说明在开放式任务中,Claude和Gemini都对 “时效性文化常识” 的主动校验优先级不足。 然而这三者的agent能力都是其宣传重点,AI没有以即将到来的马年春节作为判断依据,而是以指令发出时仍处于蛇年为由设计网页,这本身是其agent能力不足的表现。 Claude和Gemini都选择了Canvas作为主要渲染方案,而豆包2.0则完全不同,大量使用CSS动画,JavaScript只负责少量的Canvas烟花效果。 豆包生成的代码中,HTML、CSS、JavaScript三层分离得很清楚。 页面上像是灯笼、福字、鞭炮、祥云这样的视觉元素,都是通过CSS实现的。 这种做法的好处是性能稳定,CSS动画由浏览器的合成器线程处理,不会阻塞主线程。坏处是灵活性受限,复杂的交互效果难以实现。 相比之下,Claude和Gemini构建了完整的粒子系统,用Canvas绘制烟花、红包、金币等动态元素。 这种方案能实现更丰富的视觉效果和交互,缺点就是性能开销更大。在大量粒子同时存在时,低端设备可能出现卡顿。 从代码量来看,由于豆包的CSS部分占据主导,JavaScript相对简单。 而Claude和Gemini则是JavaScript代码更复杂,包含多个类定义和物理模拟逻辑。 如果需要后期维护,豆包的代码更容易上手,但扩展性不如另外两个。 不过这里我要替豆包辩解一下,Claude和Gemini都是付费给出的Html,只有豆包是免费的,因此豆包选择既符合提示词,也低算力消耗的答案,也是合情合理的。 豆包在页面上放置了较多的静态装饰元素。 左右两侧的红灯笼带有“福”字和流苏,右上角有倒贴的福字,底部有一串鞭炮。 这些元素都用CSS绘制,通过伪元素减少DOM节点数量。祥云使用CSS的border-radius和伪元素组合,形成云朵形状后横向飘动。 这种实现方式的特点是每个元素都相对独立,修改某个元素的样式不会影响其他部分。 虽然有动画,但整体感觉像是预设好的循环播放,缺少随机性和变化。 Claude和Gemini的静态元素相对简单,但动态元素更丰富。 烟花系统包含发射和爆炸两个阶段,粒子的运动带有重力和空气阻力模拟。红包和金币从上方不断掉落,可以点击交互。 配色方面,豆包使用的背景渐变是三者中最鲜艳的红色,从#ff2d2d到#c20000。Claude和Gemini都选择了深红色调#8B0000到#DC143C,视觉上更沉稳。 主标题的处理三家差不多,都用了渐变色文字配合阴影,但豆包给文字加了持续的浮动和发光动画,而另外两个在动画结束后保持静止。 豆包的主标题有两个持续循环的动画:上下浮动和发光强度变化。 Claude和Gemini使用弹性缩放动画,标题从小到大弹出后保持静止,符合常见的网页设计习惯。 烟花效果是三者差异最明显的地方。豆包的烟花相对简单,主要是粒子从中心向外扩散,缺少明显的重力效果。 Claude和Gemini实现了完整的两阶段系统。 火箭从底部向上飞行,到达顶点后爆炸成粒子,粒子受重力影响逐渐下落。从视觉真实感来说,豆包不如Claude和Gemini更接近真实的烟花效果。 交互性方面,豆包仅实现了基础的点击屏幕触发烟花的交互,没有设计更丰富的互动玩法。 而Claude实现了鼠标移动跟随粒子、点击屏幕爆炸、点击掉落红包 / 金币触发烟花特效等多层级交互,Gemini也实现了同类的丰富交互设计,用户的参与感和可玩性更强。 视觉风格上,豆包倾向于“写实”,尽可能还原真实物品的外观。 Claude和Gemini采用“简化”策略,用几何图形构建抽象化的符号。这种差异没有绝对的好坏,取决于目标受众和使用场景。 02 代码 豆包的代码按功能模块组织CSS,每个元素的样式集中在一起。如果需要调整灯笼的大小或颜色,直接找到对应的 CSS 块修改即可。 JavaScript部分主要处理Canvas烟花,逻辑相对独立。这种组织方式对于不熟悉 JavaScript 的开发者比较友好。 Claude和Gemini定义了Particle、Firework、FallingItem等类。 每个类有独立的update和draw方法,遵循游戏开发中常见的模式。 这种架构便于扩展新功能,但需要对JavaScript有一定了解。配置参数集中在config对象中,调整烟花频率、粒子数量等参数比较方便。 性能优化方面,豆包依赖CSS动画的天然优势,不需要额外的优化措施。Claude和Gemini使用requestAnimationFrame同步屏幕刷新率,通过过滤而非遍历删除来清理失效粒子,但在极端情况下仍可能出现性能问题。 响应式设计上,豆包使用clamp函数实现流体排版,代码简洁但移动端优化不够细致。 Claude和Gemini使用媒体查询,在小屏幕上缩小元素、隐藏复杂装饰、调整布局,移动端体验更好。 让我们说中文。 豆包的做法就像用积木搭房子,每块积木都是固定形状,搭好之后很稳固,即使没有相关的经验,也能轻松拼装。 但问题就是,每块积木的形状已经给定好了,你不能对其进行修改。所以你只能按照特定的方式组合,它最终能拼成的造型数量也就有限。 Claude和Gemini则像是用黏土捏雕塑,可以随意塑形、添加细节,做出各种复杂效果,但需要一定的手艺,而且黏土容易变形。 从维护角度看,如果你只会基础的网页知识,豆包的代码改起来更轻松。 想换个灯笼颜色?找到CSS里的color改一下就行。觉得字体不够大?把font size增加10倍,让“字母AI祝您2026春节快乐”占满你整个屏幕。 Claude和Gemini的代码需要你理解什么是“类”、什么是“粒子系统”,门槛高一些,但一旦掌握了,能做的事情也更多。 豆包的方案适合对稳定性和兼容性要求较高的场景。 企业官网的节日装饰、需要长时间展示的H5页面、面向广泛用户群体的应用,这些场景下CSS动画的可靠性是重要优势。 但如果需要强交互、追求视觉冲击力,这个方案就显得不够。 Claude和Gemini的方案适合营销活动、游戏化页面、追求创意表现的场景。 完整的交互系统和丰富的动态效果能提升用户参与感,但需要接受更高的维护成本,至少你的设备得跑得起来这么多粒子特效。 从AI代码生成的角度看,三个模型都达到了“可用”的水平。代码结构清晰,逻辑合理,基本不需要大改就能上线。 这说明AI在中等复杂度的前端开发任务上已经具备实用价值。 技术选择本质上是权衡。 性能与效果、稳定性与灵活性、简单与复杂,没有完美的方案,只有合适的选择。豆包、Claude和Gemini,各有其价值。

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