快科技4月1日消息，近日，岚图汽车宣布岚图泰山X8将首搭华为双15.6英寸2K一体双联屏。 这块屏幕分辨率高达2560*1440，最高亮度达1000nit，在强光环境下依然清晰可视；各屏独立运行，支持一键流转，既能协同操作，也能互不干扰。 值得一提的是，首款鸿蒙智行MPV智界V9也将搭载这块全新屏幕，后续预计会逐步更新到其他车型之上，形成最新的家族化设计元素。 岚图泰山X8定位五座大型SUV，其车长5.2米，轴距超3米，整体设计和旗舰SUV泰山有着高度传承性。 是全球唯一配备二排双享零重力座椅的大五座SUV，后排座椅支持远超同级的最大145°躺倒角度、支持前后最大200mm滑动行程，并提供覆盖颈部到小腿的32点按摩和全球首发的揉捏式机械按摩。 将搭载华为896线双光路图像级激光雷达+3固态激光雷达的方案，其探测能力将在超高清成像、超远距离探测、超精准识别上迎来质的提升，可对以前看不清的碎石、远距离的障碍物实现精准识别，缩短响应时间。 动力部分，该车采用插电混动，其中1.5T发动机最大功率为110千瓦，标配四驱，分为两种版本，系统功率300千瓦和445千瓦，电池包最大容量65kWh，纯电续航310km，而纯电版则配备了120kWh的大容量动力电池。

编译 | 陈佳 编辑 | 程茜 智东西3月31日消息，今日美国企业级AI智能体初创公司Sycamore宣布完成6500万美元（约合人民币4.49亿元）种子轮融资，由风投机构Coatue和光速创投领投。 前OpenAI首席科学家鲍勃·麦格鲁（Bob McGrew）、英特尔首席执行官陈立武、企业数据与AI平台公司Databricks首席执行官阿里·戈德西（Ali Ghodsi）等人参投。 本轮融资将用于扩充Sycamore的研发与应用AI团队、深化企业落地部署，并推进三大方向的研发攻坚：可信架构、长效记忆系统与多智能体协同。 Sycamore由拥有超二十年企业平台建设经验的斯里·维斯瓦纳特（Sri Viswanath）于2025年秋季创立，主要帮助企业快速、安全地部署和运行AI智能体，并实现完全的运维控制。 创始人Viswanath说，多数产品是在既有工作流之上增加智能体，而Sycamore会根据实际需求，从零开始设计解决方案，打造“AI原生企业”的操作系统，用来承载、调度并持续优化企业内部的各类AI智能体。这一能力也正成为模型与云厂商重点布局的方向，包括OpenAI、Anthropic以及微软和亚马逊都在推进相关平台。 Sycamore正与财富500强企业合作，部署自主人工智能智能体。目前Sycamore的产品尚未正式发布。 Sycamore创始人斯里·维斯瓦纳特（Sri Viswanath）（图源：Sycamore） 一、不做单点AI工具，试图构建企业级“智能体编排层” Sycamore从一开始就没有选择做具体场景的AI应用，而是瞄准更底层的系统能力。Sycamore希望构建一个类似企业级“智能体操作系统”（The Agent Operating System）的平台，让企业可以在同一体系内构建、部署并管理多个AI智能体，并对智能体行为进行统一治理与审计。 该平台提供企业AI的全生命周期管理能力，涵盖洞察挖掘、搭建开发、上线部署、运行监控与持续迭代。以下是其系统设计： 1. 原生可信架构（Trust by Design）：智能体的权限并非一开始全开放，而是通过在实际任务中展示可靠性逐步获得更高自治权。平台从底层架构起就确保每个操作都是隔离的、可审计的、受治理的，杜绝安全风险。 2. 自适应系统生成（Adaptive system generation）：用户以自然语言表述需求，Sycamore即可生成适配企业环境、可直接投产的完整系统，包含应用程序、数据对接模块与智能体。 3. 持续优化迭代（Continuous improvement）：智能体通过真实业务结果不断反馈学习，优化决策与执行效果，同时将成功经验沉淀为机构知识库，推动跨场景能力复用。 4. 集体智能（Collective intelligence）:Sycamore盘活企业内部沉淀知识，打通跨团队的数据、业务流程与专业能力，支撑多智能体协同联动作业。 Sycamore操作系统（图源：Sycamore） 在产品设计上，Sycamore把平台分成三个核心层。 第一层叫“智能体操作系统”，是整套系统的内核，负责监视智能体的每一个决策，识别哪些有效、哪些无效，持续调整并实时重写代码和软件，同时引入了严格的持续集成与持续交付纪律，确保代码和功能在部署前经过可靠测试。 第二层叫“自适应工厂”，可按需为企业定制专属软件。它不在现有流程上叠加自动化，而是根据企业真正需要解决的问题，从零搭建极简高效的解决方案，按需整合智能体、后端系统、前端界面与数据对接模块。 第三层叫“全域协同智能”，用以实现系统与企业深度绑定。它会深度学习企业价值观、组织架构，能精准区分权限，确保同一问题，给到市场总监与CEO的答案适配各自岗位权责。 安全与合规是贯穿这套架构的主线。创始人Viswanath说，Sycamore平台的每一个操作都是隔离的、可审计的、受治理的，智能体的权限边界会随着它在实际表现中积累的可信度逐步扩展，而不是一开始就拥有完整授权。 企业级AI智能体平台的信任与治理体系（图源：Medium） 随着大模型能力提升，单一AI工具已经难以覆盖复杂业务流程，企业开始将不同能力的AI智能体拆分为多个角色，由不同智能体分别完成数据获取、分析决策和执行动作等任务。 在这一过程中，“编排层”承担的就是协调者角色，负责在不同智能体之间分配任务、管理调用顺序，并保证数据与系统状态在不同智能体之间保持一致。 这种差异意味着Sycamore的产品形态更接近平台而非工具。编排层不仅要调用模型，还需要处理权限控制、系统集成、任务拆解与执行监控等问题，本质上是在企业内部构建一个多智能体协同运行的基础设施。 多智能体系统要真正落地，需要一套统一的协调机制来管理通信、任务分配和执行流程，否则难以支撑复杂业务场景。 二、竞争者从四面涌来，模型和云厂商都想拿下这个入口 Sycamore创始人Viswanath拥有超过20年的全球级企业平台搭建经验。他此前在发明Java语言的计算机巨头太阳微系统（Sun Microsystems）、云计算与虚拟化软件公司VMware、本地生活服务平台Groupon等公司任职。 Viswanath后来担任企业协作软件公司Atlassian的首席技术官主导云转型，并将工程团队规模扩展至7000人以上。他说，本轮融资能够顺利完成，得益于他长期积累的人脉关系。 不过，即便获得了种子轮融资的强力背书，Sycamore进入的仍是一个竞争白热化的领域。 初创公司一侧，企业AI智能体平台公司Isara获OpenAI支持，由两名23岁研究人员创立，据《华尔街日报》此前报道已融资9400万美元；企业AI编排平台Airia去年9月完成1亿美元融资；AI智能体工程平台公司Port去年12月宣布完成1亿美元融资；AI智能体工具公司Maisa AI也在做类似方向。 巨头一侧，OpenAI推出了企业智能体平台Frontier，Anthropic持续扩展企业协作产品Cowork，微软Azure上线了AI开发平台Foundry，亚马逊推出了智能体基础设施服务Amazon Bedrock AgentCore。这些公司的逻辑是一致的：拿下企业内部AI工作的调度权，就拿下了企业AI的核心入口。 结语：企业AI从工具竞争走向编排层竞争 早期市场更多围绕模型能力和单点应用展开，而随着多智能体逐步进入实际业务流程，企业开始面临新的问题，如何组织这些智能体、如何让它们在系统中稳定运行，以及如何在安全和可控前提下持续优化。这些问题并不由单一工具解决，而指向更底层的系统能力。 从初创公司到模型厂商，再到云计算平台，这一赛道的参与者都在尝试向这一层延伸。一旦编排层成为企业AI的基础设施，谁能够掌握这一层，谁就更接近企业内部AI运行的入口。在市场尚未定型之前，这一方向仍存在不确定性，但可以确定的是，企业AI已经从工具竞争，逐步走向编排层竞争。

快科技4月1日消息，近日多名网友在社交平台反映，在成功预约iPhone 13系列半价电池更换服务后，门店却告知电池无货，导致无法按计划完成更换。 此前，苹果官方宣布面向iPhone 13全系开启限时电池优惠换新活动，服务将持续到4月30日。该项服务原价为729元，在优惠期内，用户只需支付399元即可更换新电池，但该活动仅限在苹果授权服务商处进行。 一位网友表示，这次半价换电池的体验让人非常失望。她连续三周准时在系统内卡点预约，好不容易抢到了预约名额，到店后却被告知电池处于缺货状态。门店给出的方案只能是留下联系方式，等后续到货后再排单处理。 这种预约与库存不匹配的情况让不少消费者感到被浪费了时间。许多用户质疑，既然消费者已经花费大量精力抢到了预约号，门店就应当保障基本的硬件供应，而不是让预约变成了一张空头支票。 针对这一现象，相关授权店工作人员解释称，目前店内全系iPhone 13的电池都处于极度短缺状态，上游厂家发货并不及时。预约系统是由门店层面维护的，而电池配发则由厂家控制，两端信息不同步导致了预约成功却无货可换的尴尬。 苹果客服对此事回应称，半价换电池活动目前仍在正常进行中。由于活动力度较大且参与人数众多，确实导致了部分门店出现了电池供不应求的情况。 客服建议消费者在预约成功后，最好提前致电具体门店确认库存。如果所在地区的门店目前无货，建议先行登记排队，等相应机型的电池到货后再前往更换，以免白跑一趟。

　　多家外媒近日披露，美国国防部长赫格塞思的股票经纪人曾在美以对伊朗展开军事行动前，试图为这位政府要员大额买入一只重仓军工企业的防务ETF（交易所交易基金），其持仓包括雷神技术公司（RTX）、洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼等军工巨头。 △英国《金融时报》报道截图 　　尽管这笔交易最终并未成交，但英国《金融时报》指出，仅这一尝试本身，就足以引发巨大争议：当五角大楼正筹划军事行动时，防长身边的人却在研究如何押注“防务受益资产”。美国阿克西奥斯新闻网站（Axios）则直言，神秘的交易模式，正伴随美国一步步走向战争。 △《华尔街日报》报道截图 　　《华尔街日报》梳理发现，本届美国政府上任以来，从关税政策急转弯，到针对委内瑞拉、伊朗的军事行动，再到总统表态引发的市场剧烈波动，几乎每逢重大消息落地前，市场上都会出现时间点极其精准的异常交易。 　　发帖前夕异动 数亿资金隐秘交易 　　3月23日，美国总统特朗普在社交平台发文称，将推迟对伊朗电力设施的打击。消息发布后，油价迅速下跌，股指期货走高。但《华尔街日报》指出，就在这条帖文发布前约15分钟，原油期货和标普500期货市场突然异常放量：美东时间上午6:49至6:51的短短两分钟内，布伦特原油和西得克萨斯中质原油期货的成交额超过7.6亿美元，而当时并无公开消息能解释这一异动。 △数据来源：雅虎财经；制表：阿克西奥斯新闻网站（Axios） 　　阿克西奥斯新闻网站也提到，在没有明显公开利好或利空信号的情况下，约5.8亿美元原油期货突然涌入市场，距离美国总统宣布“暂缓打击”仅16分钟。 　　异动屡见不鲜 次次精准踩点 △美国阿克西奥斯新闻网站报道截图 　　类似情况并非第一次。据《华尔街日报》等媒体梳理： 　　今年2月28日美以对伊朗展开军事打击前，加密预测市场Polymarket上一批账户已提前押注“美国即将对伊朗动武”，事后获利约120万美元； 　　今年1月2日，美国针对委内瑞拉展开军事行动前，一名匿名交易者已在预测市场押注委内瑞拉“1月底前变动”，最终以约3.4万美元获利40多万美元。美国国土安全部长马林同样卷入公开争议，批评指出马林担任联邦参议员期间，曾在美国对委内瑞拉采取行动前几天买入雪佛龙、RTX等能源和军工股，被质疑是否借助敏感政策信息提前布局、从战事相关波动中获利。 　　再往前，2025年4月，特朗普突然宣布暂停“解放日关税”前，与追踪标普500指数的热门ETF相关的SPY短期期权市场，也曾出现大笔看涨押注。 　　一次可以说是巧合，几次连在一起，就很难不让人追问：究竟是谁，总能在重大决策前精准下注？ 　　白宫否认“内幕交易” 多家监管机构静默 　　路透社在回顾本届美国政府上任以来多次重大政策转向时指出，这些交易的时间点和规模都“值得审查”，因为这可能意味着，有人在公开消息发布前就已掌握政府内部信息。 △路透社报道截图 　　加州大学洛杉矶分校法学院研究内幕交易的专家安德鲁·维尔斯坦对路透社直言，这些案例“看起来高度可疑”，其模式很像“政府官员及其朋友进行知情交易”时会出现的样子。 　　前美国商品期货交易委员会执法主管戈尔曼也表示，这类交易通常会引起监管部门关注。 　　针对相关质疑，白宫副新闻发言人库什·德赛回应称，美国联邦政府雇员受到伦理规则约束，禁止利用非公开信息牟利，任何在缺乏证据情况下作出的影射，都是“毫无根据且不负责任的”。而美国商品期货交易委员会（CFTC）仅表示正持续监测异常交易。美国证交会（SEC）拒绝置评，司法部也未对相关质疑进行回应。 　　资本借机牟利 堪比“叛国” 　　即便没有直接证据，疑云也未消散。阿克西奥斯新闻网站的评论更尖锐： 　　当美以伊冲突推高普通美国人的生活成本时，“少数人似乎正在明目张胆地从中获利”。 　　该网站的报道认为，这种景象构成强烈反讽——本届政府上台靠抨击“体制偏袒权贵”起家，如今围绕其重大决策，却不断浮现出只有少数人能提前下注、提前套现的影子。 △诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼近日发文 　　诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼近日发文直言，自己非常想知道，究竟是谁在美国总统发布相关帖文前完成了那些交易：是直接知情的人，还是向知情者付费买消息的亿万富翁和交易员？ 　　保罗·克鲁格曼在文中称，企业高管或其身边人利用机密信息为自己牟利，这叫内幕交易；但如果掌握国家安全机密的人——例如提前知道是否要轰炸另一个国家——利用这类信息谋利，那么这种行为就不只是内幕交易，而应被称为“叛国”。 △诺贝尔经济学奖得主保罗·克鲁格曼近日发文 　　克鲁格曼进一步提出一个令人不安的问题：内幕交易获利的可能性，是否反过来影响了政策本身？换句话说，战争与和平的决策，是否正在部分沦为市场操纵的工具，而不是服务于国家利益？ 　　来源：环球资讯广播

 　　3月30日，习近平等党和国家领导人来到北京市昌平区百善镇，同干部群众一起参加义务植树。 　　挥锹铲土、培土围堰、提水浇灌……习近平接连种下油松、北京牡丹、榆叶梅、杜仲、元宝枫等多棵树苗。 　　植树期间，习近平询问孩子们的学习生活、劳动锻炼和参加植树情况，并同在场的干部群众亲切交谈。 　　植树造林是美丽中国建设的一项重要任务，要咬定青山不放松，立足当下、着眼长远、接力奋进，把这件利国利民的大事扎实做好。

　　春风拂面，草木萌发，京华大地迎来植树造林的大好时节。 　　3月30日上午，习近平总书记来到北京市昌平区百善镇，同干部群众一起参加义务植树。总书记在植树现场的讲话中，既有美丽中国建设的“成绩单”，也有新形势下推进国土绿化的“线路图”。如何让中国式现代化底色更加亮丽？《时政新闻眼》为你解读。 △视频：习近平在参加首都义务植树活动时强调 为山川大地增添锦绣 让中国式现代化底色更加亮丽 　　01为山川大地增添锦绣 　　去年7月召开的中央城市工作会议上，习近平总书记回忆道：2024年中非合作论坛，一位非洲国家领导人和我说，年轻时就来过北京，当时见不到多少树，现在变得这么好啊！ △远眺昌平区百善镇植树点。（总台央视记者范凯拍摄） 　　今年是党的十八大以来总书记第14次参加首都义务植树活动，算上到中央工作以来参加的次数，已达19次。在福建、浙江、上海工作期间他也多次参加了植树活动。 △习近平总书记种下的油松树苗。（总台央视记者姚瑶拍摄） 　　总书记曾对大家说，我是在北京长大的，我的乡愁很多都与树有关。这次在昌平区百善镇植树点，总书记接连种下油松、北京牡丹、榆叶梅、杜仲、元宝枫等多棵树苗。油松、北京牡丹等品种，具有适应北方寒冷干燥气候的优良特性。 △昌平区百善镇植树点春意盎然。（总台央视记者李增仁拍摄） 　　这些年来，总书记在京华大地的不同地点种下棵棵树苗，不变的是持之以恒力行植树。对于植树点的选择，总书记曾明确指示，植树点要在造林规划中选，选群众植树的地方，不单独安排。今年植树的地点首次选在北京市昌平区，为规划公园用地，公园建成后将为群众提供生态休闲空间。 △正在植树的少年儿童。（总台央视记者王策拍摄） 　　植树现场，还有一道熟悉的身影。几乎每年参加首都义务植树活动，总书记都会同少年儿童一起扶苗培土、拎桶浇水，不时语重心长地与他们谈心。他说，青少年像小树苗一样充满活力和希望，要从小树立远大志向，爱知识、爱劳动、爱自然，德智体美劳全面发展，努力成长为栋梁之材。 　　02把这件利国利民的大事扎实做好 　　众人拾柴火焰高，众人植树树成林。 　　5年前在植树现场，总书记就曾对大家说，每年这个时候，我们一起参加义务植树，就是要倡导人人爱绿植绿护绿的文明风尚，让大家都树立起植树造林、绿化祖国的责任意识。 △昌平区百善镇植树点。（总台央视记者王冰拍摄） 　　今年植树时，总书记再谈这项重要任务。他指出，植树造林是美丽中国建设的一项重要任务，要咬定青山不放松，立足当下、着眼长远、接力奋进，把这件利国利民的大事扎实做好。 　　这次植树，处于两个重要时间节点。今年是“十五五”开局之年，也是全民义务植树运动开展45周年。 　　党的二十大报告明确提出，到2035年，美丽中国目标基本实现。“十五五”时期是美丽中国建设承上启下、实现生态环境根本好转的关键时期。 △昌平区百善镇植树点春意盎然。（总台央视记者范凯拍摄） 　　党的十八大以来，我国森林面积和蓄积量持续“双增长”，荒漠化和沙化土地面积持续“双缩减”，是全球增绿最多最快的国家。增减之间，见证着美丽中国建设的“加速度”。 　　目前，我国森林面积达36.14亿亩，全国森林覆盖率达25.09%，森林蓄积量超过200亿立方米，人工林面积居世界首位。“十四五”期间，我国启动实施了全国重要生态系统保护和修复重大工程，累计完成国土绿化面积5.49亿亩，治理沙化土地1.52亿亩，实现从“沙进人退”到“绿进沙退”的历史性转变。 △昌平区百善镇植树点。（总台央视记者王策拍摄） 　　半个多月前，十四届全国人大四次会议表决通过《中华人民共和国生态环境法典》，这是我国第二部以“法典”命名的法律，进一步筑牢了美丽中国建设的法治基石。 △昌平区百善镇植树点。（总台央视记者王冰拍摄） 　　植树造林，种下的既是绿色树苗，也是祖国的美好未来。1977年的世界防治沙漠化会议上，北京被列入沙漠边缘城市。2024年，北京市被授予“国家森林城市”称号。这是美丽中国建设的生动缩影。 　　03让中国式现代化底色更加亮丽 　　新形势下如何推进国土绿化？习近平总书记在植树现场，谈到3组重要关系。他指出，要更加注重提质、兴业、利民，实现种与管共抓、生态与产业共促、人与自然共生。 △昌平区百善镇植树点。（总台央视记者范凯拍摄） 　　第一个是实现“种与管共抓”。 　　关于“种”，“因地制宜”是关键词之一。总书记指出，要统筹利用绿化空间，以地定绿、以水定绿，因地制宜做好增绿文章，宜树则树，宜草则草。 　　推进国土绿化，既需要“种好”，也需要“管好”。总书记去年谈到“提质”时说，要优化林分结构，搞好森林经营，同步提升草原生态质量。今年在植树现场，总书记强调，要下更大气力加强管护，分区分类开展森林可持续经营，有力有效推进草原保护修复，全面提升林草质量和功能，防火防虫护好绿化成果。 △昌平区百善镇植树点春意盎然。（总台央视记者王冰拍摄） 　　第二个是实现“生态与产业共促”。总书记说，要畅通生态产品价值转化渠道，壮大林草产业，同步提升经济价值和生态效益。 　　第三个是实现“人与自然共生”。总书记指出，要协同推进城乡绿化美化，见缝插针增加群众身边的绿地，让城乡居民有更多的绿色获得感。 　　今年总书记植树的地点，就是正在建设中的“群众身边的绿地”。这里不仅位于昌平未来科学城规划片区，还属于北京市第二道绿化隔离地区，承担着维护城市生态韧性的关键作用。 △京华大地，春意正浓。（总台央视记者郭鸿拍摄） 　　草长莺飞春意浓，植树造林正当时。人人争当绿色使者、生态先锋，中国式现代化的底色必将更加亮丽。

　　春和景明、新绿初绽，北京昌平区百善镇植树现场，一派繁忙景象。 　　挥锹铲土、培土围堰、提水浇灌……3月30日，习近平总书记来到这里，同干部群众一起“植”此青绿，共赴春光。这也是新时代以来，总书记连续14年参加首都义务植树活动。 　　“今年是‘十五五’开局之年，也是全民义务植树运动开展45周年。”习近平总书记同在场的干部群众亲切交谈时强调，新形势下推进国土绿化，要更加注重提质、兴业、利民，实现种与管共抓、生态与产业共促、人与自然共生。 　　共抓、共促、共生，三个关键词饱含习近平总书记对在新起点上继续推进生态文明建设的深邃思考，为国土绿化和全民义务植树事业发展提供了根本遵循。 　　种与管共抓 　　开启美丽中国建设新征程，国土绿化如何实现数量质量、存量增量并重，是必须回答的重大课题。 　　2024年在参加首都义务植树活动时，习近平总书记强调，“绿化祖国要扩绿、兴绿、护绿并举”“科学推进大规模国土绿化，适地适树、适时适法”“加强林草资源保护”等。 　　今年在植树现场，总书记对于如何“提质”提出明确要求：“要统筹利用绿化空间，以地定绿、以水定绿，因地制宜做好增绿文章，宜树则树，宜草则草。”“要下更大气力加强管护，分区分类开展森林可持续经营，有力有效推进草原保护修复，全面提升林草质量和功能，防火防虫护好绿化成果。” △2026年3月30日，习近平总书记等党和国家领导人来到北京昌平区百善镇参加首都义务植树活动。这是总书记同在场的干部群众、少先队员亲切交谈。 　　党的十八大以来，我国的“绿色成绩单”格外亮眼：森林面积和蓄积量持续“双增长”，荒漠化和沙化土地面积持续“双缩减”，我国是全球增绿最多最快的国家，天蓝地绿水清已经成为常态。 　　据近期发布的《2025年中国国土绿化状况公报》，2025年全国完成营造林面积356.3万公顷、退化草原修复治理面积492.7万公顷，我国绿水青山底色更靓、金山银山成色更足。 　　正如习近平总书记在2023年参加首都义务植树活动时所说：“地球绿化，改善全球气候变化，中国功不可没，中国人民功不可没。” △2024年8月3日，在内蒙古通辽科尔沁左翼后旗，科尔沁沙地“双百万亩”综合治理工程努古斯台项目区内绿意盎然。 　　生态与产业共促 　　“你提到的这个生态总价值，就是绿色GDP的概念，说明生态本身就是价值。这里面不仅有林木本身的价值，还有绿肺效应，更能带来旅游、林下经济等。”2021年全国两会内蒙古代表团审议现场，习近平总书记的一席话生动诠释了“绿水青山就是金山银山”的丰富内涵。 　　良好的生态环境蕴含着无穷的经济价值。推进生态产业化和产业生态化，培育大量生态产品走向市场，可以让生态优势源源不断转化为发展优势，实现生态与产业共促。 　　今年的植树现场，习近平总书记强调，要畅通生态产品价值转化渠道，壮大林草产业，同步提升经济价值和生态效益。 △2026年3月30日，习近平总书记等党和国家领导人来到北京昌平区百善镇参加首都义务植树活动。这是总书记同大家一起植树。 　　“草木植成，国之富也。” 　　2025年，我国林草产业总产值近11万亿元，生态旅游年接待游客量超30亿人次。全国森林食物产量超2.4亿吨，成为继粮食、蔬菜之后的第三大农产品，在丰富百姓餐桌的同时，持续拓宽林农增收渠道。 　　绿水青山既是自然财富，又是经济财富。从林业碳汇交易稳步推进，到生态旅游、森林康养、自然教育等新业态方兴未艾，一个个添绿增金、借绿生金的举措，助力美好生态转变为美丽经济。 　　人与自然共生 　　植树造林是最普惠的民生工程，惠及的是人，依靠的也是人。 　　习近平总书记曾强调，“从见缝插绿、建设每一块绿地做起”“真正做到为人民种树，为群众造福”“更加注重‘利民’，为群众增添身边的绿、眼前的美”。 　　“良好生态人人共享，也需要合力共建。”习近平总书记在今年植树时指出，要协同推进城乡绿化美化，见缝插针增加群众身边的绿地，让城乡居民有更多的绿色获得感。 △2026年3月30日，习近平总书记等党和国家领导人来到北京昌平区百善镇参加首都义务植树活动。这是总书记同在场的干部群众、少先队员亲切交谈。 　　生态环境持续改善，人民群众感受最直接最真切。 　　2025年，全国新建“口袋公园”4700余个、绿道5800余公里，积极推进农村“四旁”绿化美化；完成公路绿化里程5万公里，铁路绿化里程6.6万公里；积极回应人民群众关切，大力开展杨柳飞絮和致敏花粉综合治理，提升居民绿色宜居感受。 　　前不久，我国颁布生态环境法典。从解决老百姓“家门口”的油烟、噪声等烦恼，到科学选择绿化树种草种等，法典坚持以人民为中心，保障公众的生态环境权益，进一步筑牢了美丽中国建设的法治基石。 △位于天津西青区的一处口袋公园 　　万里河山，生机盎然。 　　“植树造林是美丽中国建设的一项重要任务，要咬定青山不放松，立足当下、着眼长远、接力奋进，把这件利国利民的大事扎实做好。”习近平总书记的谆谆话语，激励着新时代奋斗者用实际行动描绘人与自然和谐共生的美丽画卷，让中国式现代化的底色更加亮丽。

智通财经APP讯，零跑汽车(09863)发布公告，基于对公司未来发展的强烈信心，为促进公司持续、稳定、健康发展，维护广大公众投资者利益，于近期公司股东、董事长兼首席执行官朱江明先生及公司股东傅利泉先生于市场内合共购入508.02万股公司H股(本次增持)，平均价格为每股股份约45.10港币，合共增持金额约2.3亿元港币。紧随本次增持后，于本公告日期，朱江明先生及傅利泉先生及所属的公司单一最大股东集团合共持有公司2.11亿股H股及1.29亿股内资股，占公司已发行总股数的23.89%。朱江明先生及傅利泉先生确认，本次增持符合相关法律法规以及《香港联合交易所有限公司证券上市规则》相关要求。

快科技3月31日消息，TCL电子宣布其全资子公司TTE与索尼集团达成最终战略合作协议，TCL将以753.99亿日元（约合37.81亿港元）的对价，与索尼共同成立合资公司，全面承接索尼家庭娱乐相关业务。 此次交易完成后，TCL电子将持有合资公司51%的股权，实现绝对控股，索尼则持有剩余49%股权。 根据公告细节，本次交易不仅涉及合资公司的组建，还包含TCL全资收购索尼位于马来西亚的制造子公司SOEM，该子公司主要负责索尼电视及相关产品的生产制造，收购后将进一步整合双方的生产产能。 交易预计于2027年4月1日正式交割，目前仍需获得相关国家和地区的监管机构审批，双方将同步推进各项筹备工作，确保业务平稳过渡。 此次合作中，索尼将授权合资公司长期使用SONY、BRAVIA等核心品牌及相关专利技术，这意味着合资公司后续推出的电视、商用显示、投影机、家庭音响等产品，可继续沿用索尼的品牌标识，保留其高端市场定位。 而TCL将主导合资公司的经营管理，整合自身在供应链、生产制造、全球化渠道布局上的优势，结合索尼的品牌影响力和技术积累，实现优势互补。 从市场格局来看，2025年全球电视市场出货量数据显示，TCL以3070万台的出货量位居全球第二，市场占率约12.5%；索尼电视出货量为410万台，市场占率约1.7%。 双方业务合并后，预计合计出货量将突破3480万台，市场占率提升至16.7%，有望超越当前全球榜首三星（市场占率16.2%），登顶全球电视市场第一。

【CNMO科技消息】4月1日，据外媒报道，苹果今日将MacBook Air（13英寸，2017款）加入其“复古产品”清单，这意味着该设备仅在零部件仍有库存的情况下，才可在苹果直营店及苹果授权服务提供商处获得维修服务。 据CNMO了解，MacBook Air (13英寸, 2017款）是苹果在2018年对该产品线进行重新设计并配备视网膜显示屏之前，推出的最后一代MacBook Air型号。它搭载英特尔第六代Skylake架构酷睿i5双核处理器，运行macOS操作系统，提供MQD32CH/A、MQD42CH/A等型号，于2021年2月停产。 苹果同时将所有iPad mini 4以及32GB版Apple TV HD列入“过时产品”清单，这意味着上述设备将不再享受任何形式的官方维修服务。iPad mini 4于2015年发布，2019年停产；Apple TV HD于2015年首次推出，2022年10月第三代Apple TV 4K发布时正式停产，目前仅有32GB存储版本的Apple TV HD被列为停产产品。 相关报道 外媒指出，苹果对复古产品（vintage）的定义为：该设备距苹果最后一次发售已超过5年；而过时产品（obsolete）的判定时限则延长至7年。

IT之家 3 月 28 日消息，据《商业内幕》昨天报道，亚马逊内部正推进“神户计划”，意图进军线下超市领域并挑战业内巨头沃尔玛，首批门店有望 2027 年开业。 图源：《商业内幕》 内部文件显示，亚马逊的“神户计划”将融合沃尔玛式大型超市、机器人仓储系统，这些门店将同时销售生鲜、日用品，后端嵌入自动化执行中心，支持门店购物、到店自提和配送到家，还能够根据 AI 来决定每家门店的商品组合，不过整体成本预计会更高。 不过亚马逊此前在实体零售领域表现并不稳定，曾在数年前推出 Fresh、Go 零售店但最终不算成功，2017 年该公司花 137 亿美元（IT之家注：现汇率约合 948.02 亿元人民币）收购的 Whole Foods 也未能显著提升市场份额。 据悉，“神户计划”门店面积约 22.55 万平方英尺，看起来很像沃尔玛超级大卖场，但内部运作完全不同，约一半面积用于仓储，内置自动化存储、拣选和打包系统，商品数量约 25 万种，接近沃尔玛的两倍。 同时，这套系统的自动化程度非常高，内部带有堆叠货箱网格，机器人可以从屋顶移动并取货，可以采用高密度设计以节省仓储空间。公司内部还在开发“Orbital”系统，能够统一处理常温、冷藏和冷冻商品，预计 2 年后上线。 不过，这套系统仍然需要人工处理大件商品，生鲜仍然需要从卖场直接拣选。但亚马逊已经在开发一种 AI 系统，让超市经理能够直接输入提示词然后自动生成选品方案。

编译 | 陈佳 编辑 | 程茜 智东西3月27日消息，据外媒Business Insider昨日报道，美国AI数据采集创企Kled AI正在付费让普通人帮忙采集AI训练数据，其平台上线仅两个月用户数已突破20万，每天产生约500万次上传。该公司近日完成650万美元（约合人民币4494万元）融资，估值达1.5亿美元（约合人民币10.37亿元）。 该平台付费收集的训练数据包括倒垃圾、坑洼的路面、在门口拿外卖等日常场景，并将这些数据卖给机器人和自动驾驶等企业。 Kled AI由22岁的阿维·帕特尔（Avi Patel）创办，团队规模仅11人，背后的投资人包括自动驾驶公司Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun），以及法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）的风险投资基金。 帕特尔2021年进入伊利诺伊大学攻读计算机科学，两周后退学，先做音乐版权平台，发现AI公司对训练数据的需求持续涌来，意识到这是更大的机会，随即转型。 他在此次接受Business Insider采访时说，现有的数据采集模式本质上是公司免费拿走用户数据，Kled AI想反过来——用户主动上传，平台按任务付费。帕特尔说：“我认为每个人最终都会出售自己的数据。” Kled AI创始人阿维·帕特尔（Avi Patel）（图源：Kled AI） 这门生意率先在东南亚打开局面。Kled AI产品上线两月后登上马来西亚App Store金融类目榜首，在菲律宾和印度尼西亚用户增长迅猛。帕特尔说，Kled AI在全球执行统一费率，马来西亚普通用户每月日常上传能赚20到40美元（约合人民币138元至277元），头部用户月入可达2000美元（约合人民币1.38万元）。一名美国卡车司机在车上架设多个摄像头、全天上传行车数据和路面信息，每月收入约7400美元（约合人民币5.12万元）。 Kled登上马来西亚App Store金融类目榜首（图源：Kled AI） 一、两周退学转行创业，从音乐版权受挫中撞进数据生意 Kled AI创始人帕特尔的第一段创业经历与AI无关。帕特尔最初做的是音乐版权生意，搭建了一个在线市场，允许音乐人上传作品，企业可以直接完成授权交易。这个平台一度聚集了数亿首歌曲，但最终因高昂的版权成本和与唱片公司合作成本过高而失败。 转折出现在运营过程中不断出现的外部需求。帕特尔说，在做音乐平台期间，越来越多公司来询问是否可以提供AI训练数据，这些需求并不集中于某一类内容，而是指向更广泛的数据供给能力。相比之下，音乐授权的增长空间显得有限，这让他开始重新评估方向。 在转向数据业务的早期阶段，帕特尔仍然沿用传统路径，即从影视或内容制作机构采购素材再转售给下游客户，但这种模式更接近渠道生意，差异化有限，也难以建立长期壁垒。帕特尔随后将重心转向直接面向个人收集数据，试图把分散在日常生活中的影像和行为转化为标准化的训练素材，这一思路最终演变为Kled AI当前的产品形态。 二、任务驱动采集、限定设备型号，数据质量靠规则而非筛选 在确定数据供给方向后，Kled AI并没有继续沿用简单的数据转售模式，而是转向直接面向个人采集数据。帕特尔说，早期从制作公司购买内容再转卖的方式，本质上只是中间商业务，难以形成规模优势，因此团队转而开发应用，让用户主动上传数据并获得报酬。 与传统“抓取式”数据获取不同，这一平台强调用户自愿参与并获得收入。帕特尔认为，过去大多数互联网数据是在用户未获得补偿的情况下被收集，而Kled AI试图改变这一点，通过明确的任务分发机制，让数据生产过程变得可控，同时建立付费关系。 具体执行上，平台不会收集随机内容，而是围绕特定场景设计任务。例如让用户拍摄自己倒垃圾的视频，用于机器人行为训练；拍摄门口外卖的照片，用于配送和地图系统优化；或者对同一场景拍摄两张图片，一张包含物体，一张不包含，用于图像编辑模型训练。这类任务直接对应下游模型需求，减少后期处理成本。 同一场景拍摄两张图片示例（图源：ObjectRemover Blog） 在数据质量控制上，Kled AI更多依赖规则约束而非事后筛选。由于上传内容由任务定义，数据结构更统一、可用性更高，同时平台对设备也设有限制，仅允许使用较新款iPhone的用户上传图像，以保证画面质量和一致性。这种“前置约束”的方式，让数据在采集阶段就接近可用状态。 零工人工智能训练师们上传各种各样的内容（图源：Getty Images） 三、两个月登顶马来西亚榜单，东南亚用户先跑起来 Kled AI在约两个月前上线，很快在马来西亚App Store登上金融类目榜首，并在菲律宾、印度尼西亚等市场扩散开来。帕特尔说，当前平台用户规模已超过20万，每天产生约500万条上传内容，增长主要来自东南亚及其他收入水平相对较低的地区。 在马来西亚，普通用户通过零散上传每月可以获得20至40美元（约合人民币138元至277元）收入。平台采用全球统一的付费标准，但在不同地区形成了差异化效果，低收入国家用户更容易将其视为稳定的补充收入来源。 随着Kled AI平台使用频率提高，一部分用户开始将数据上传转变为更持续的收入方式。帕特尔提到，一名美国卡车司机在车辆上安装多台摄像设备，全天上传行车视频，同时拍摄沿途的路面坑洞、施工区域等信息，这些数据随后被转售给自动驾驶相关企业。这位卡车司机每月收入约7400美元（约合人民币5.12万元），仅通过上传数据就实现了收入翻倍。 自动驾驶车辆检测系统（图源：ObjectRemover Blog） Kled AI通过统一定价与任务机制，将不同地区、不同使用强度的用户纳入同一体系中，让数据供给逐步呈现出规模化特征。 四、650万美元融资建设反欺诈系统，AI客户之外盯上对冲基金和政府 在完成产品初步验证后，Kled AI近期完成了一笔650万美元（约合人民币4494万元）融资，估值约1.5亿美元（约合人民币10.37亿元）。投资方包括Waymo创始人塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）以及法国亿万富翁贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）相关的投资机构等。帕特尔说，这笔资金将主要用于完善平台的反欺诈系统，确保用户上传的数据真实有效，并与任务要求匹配。 随着用户规模和上传量快速增长，如何验证数据质量成为平台运行的重要环节。Kled AI正在搭建一套机制，对上传内容进行核验，避免用户重复提交、伪造场景或偏离任务要求。这一系统直接关系到数据能否被下游企业使用，也决定了平台在数据交易链条中的可信度。目前，Kled AI已与数家领先AI实验室展开合作，数据主要用于模型训练。 从客户结构来看，AI和机器人企业仍是当前主要需求方，但帕特尔判断，这一市场只是整体机会的一部分。在他看来，对冲基金、消费品牌以及政府部门对数据的长期需求规模更大，这些机构在数据上的支出规模达到万亿美元级别，其中相当一部分数据过去依赖抓取或非授权渠道获取。 Kled AI试图推动一种不同的数据供给方式，即由个人在知情情况下主动提供数据，并获得直接报酬。帕特尔认为，随着这种模式成熟，用户的数据交易可能逐步走向更“被动”的形式，例如将Spotify或Netflix等账户接入平台，根据使用行为获得收入。这类数据在金融机构中具有较高价值，用户甚至可能通过数据收益覆盖原有订阅支出。 结语：数据获取方式在变化，个人开始进入AI生产链条 从Kled AI的路径来看，AI产业链中长期被忽视的数据环节正在发生变化。过去，训练数据多依赖平台积累或爬虫抓取，来源分散且缺乏明确定价，而Kled AI试图通过任务分发与直接付费的方式，把数据获取转化为一门可组织、可交易的业务。 这一变化也在重新定义个人在数据链条中的位置。用户不再只是被动提供数据的一方，而是可以通过主动参与获得收入。随着数据质量要求提高以及合规性约束加强，企业对可追溯、经授权数据的需求可能持续增加。类似模式能否在更大范围内成立，取决于成本、效率与监管之间的平衡，但其背后的数据定价逻辑，已经开始显现。

克雷西 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克的Terafab芯片计划刚官宣，招聘职位就已经悄悄挂上了特斯拉官网。 加州要光刻工程师，德州要硅工程师，还要一个管过亿级资本项目的技术项目经理来主持大局。 给出的薪资，最高开到了一年33.8万美元，相当于人民币233万。 不过，跟这个计划的野心比起来，这样的薪资水平或许并不算什么—— 马斯克给出的目标是每年生产1太瓦算力，相当于目前全球AI算力年产出的50倍。 SpaceX官方公告，也是直接把它定义为“迈向银河文明的下一步”。 而招聘要求嘛，一如既往符合外界对老马的一些刻板印象…… 7×24小时on call。 233万招募芯片工程师 从职位分布来看，特斯拉这次招的是真正做芯片的人。 在Palo Alto，挂出的是光刻方向的模组工程师（Module Process Engineer）。 光刻是芯片制造里技术门槛最高的环节之一，需要用极紫外光把芯片设计蚀刻到硅晶圆上，精度在分子尺度。 特斯拉要求应聘者有至少10年的顶尖半导体开发经验，给出的底薪范围是88000到240000美元（约60-152万人民币）。 另一个面向加州的岗位是流程集成工程师（Process Integration Engineer），负责构建先进逻辑芯片的制造流程，底薪上限进一步拉到338280美元（约233.8万人民币）。 德州奥斯汀这边则在招硅工程师（Silicon Engineer），以及一名需要有“1亿美元以上资本项目”管理经验的技术项目经理（Technical Program Manager）。 但想拿到这样的高薪绝非易事，这些岗位的要求也写得明明白白，需要随时on-call支持7×24小时的生产运营，遇到关键生产问题必须迅速响应。 薪资构成也很特斯拉，底薪在科技大厂里并不算顶尖，然后用股票激励来补差价，另外7×24小时的模式也在说明，这份工作和正常作息之间，可能要二选一。 除了特斯拉，马斯克的SpaceX那边也没闲着。 其“硅部门”目前挂出了约60个开放职位，覆盖芯片封装、太空专用芯片研发等方向，包括在德州Bastrop工厂的封装与组装工程师，以及在华盛顿和加州的芯片研发岗位。 马斯克的造芯计划 招这么多人，是因为马斯克想做一件现有芯片产业链完全跟不上的事。 Terafab的目标是每年生产1太瓦算力，而目前全球AI算力的年产出约为20吉瓦，也就是说，Terafab的目标是它的50倍。 马斯克的逻辑很直接——如果三星、台积电、美光全力扩产，他愿意“买下所有的芯片”，但问题是这些厂商的正常扩张节奏根本喂不饱他的需求，所以只能自己建。 工厂选址在奥斯汀，紧邻Tesla总部和超级工厂，由Tesla、SpaceX和xAI三家联合推进。 从设计到制造，整条链路都在一个屋檐下完成，甚至包括光刻掩膜版（lithography mask）的自研，也就是把芯片电路图案印到晶圆上所用的模板。 这就相当于既做英伟达也做台积电，马斯克在发布会上说，这种设计与制造一体化的模式“在全球尚无先例”。 另一个行业罕见的地方在于，Terafab计划将逻辑芯片和存储芯片的生产整合到同一屋檐下，目标制程达到2nm。 产出方面，Terafab计划生产两类芯片—— 一类针对边缘计算和推理优化，用于Tesla的FSD自动驾驶系统和Optimus人形机器人； 另一类是高性能芯片，专为太空应用设计，供SpaceX和xAI使用。 按照计划，80%的算力将部署到太空，因为在马斯克看来，美国全国的总发电量只有0.5太瓦，地面根本放不下这么大的算力需求。 用他的原话来说，“基于太空的人工智能，显然是实现规模化发展的唯一途径”。 至于资金，瑞银分析师估计Terafab的最终成本可能高达3000亿美元。 SpaceX计划今年夏天IPO，目标融资500亿美元，估值可能超过1.75万亿美元，为太空AI数据中心筹资是重要目标之一。 但显然，就算IPO顺利，这笔钱也只是个开头。 招人才是真正挑战 3000亿美元的项目，钱的问题可以慢慢解决，人的问题可能更棘手。 半导体是一个极度依赖经验积累的行业。台积电的护城河，与其说是设备和资金，不如说是几十年里在流片、制程、良率控制上踩过的无数个坑。 这类知识很难靠挖几个人来快速复制，而Terafab要做的，恰恰是从零搭建一座涵盖设计、光刻、封装、测试的全链条芯片工厂。 所以比起募集资金，招募人才，才是马斯克这一雄心勃勃计划面临的最大挑战。 雪上加霜的是，这场人才争夺战发生在一个本已供不应求的市场里。 全球芯片行业的熟练工人短缺是结构性问题，不是多开几个职位就能解决的。 Terafab要和台积电、英特尔、三星抢的，是同一批在顶级晶圆厂待过、真正懂量产的人。 SpaceX算是提前做了一些准备。去年它已向德州Bastrop的星链工厂投入2.8亿美元，扩建半导体研发和封装设施，目前硅部门挂出的约60个职位，也有相当一部分指向太空专用芯片的研发和封装方向。 相比Terafab最终的体量，这些布局更像是热身。 但这也符合马斯克一贯的风格——先把目标说出来，再让执行去追。 即便现在挂出的这几十个职位都能招到人，和那个“每年1太瓦算力”的目标之间，也还隔着一段距离。

3月26日的港股交易中，快手股价重挫14%，市值跌破2000亿港元。这家昔日的港股宠儿，当前股价距离52周高点已经跌掉了一半。 这并不是由于它的业绩拉胯：前一天晚上，快手交出年度成绩单，全年营收和利润创下新高，同比增速均有十几个百分点。 同时，快手旗下的视频生成大模型“可灵”表现不俗：全球用户突破6000万，今年1月的年化收入（ARR）超3亿美元，全年预计增长超100%。 为了加速追赶AI这趟时代快车，快手管理层还在财报电话会议上宣布，今年将投入260亿元资本开支，用于AI算力建设。 既有现实业绩，又有“未来可期”，快手的股价似乎没有理由不迎来一波上涨。然而，次日的股价大跳水，给这只昔日的明星股又浇了一瓢冷水。 这家基本面良好，还有AI概念加持的科技企业，为何长期不受资本待见？ 原因有很多，比如公司业绩指引、短期市场情绪等。但最重要的或许是： 快手向AI的转型并不彻底，大半个身体仍然眷恋于旧业务。它把AI大模型当成了传统业务的加速器，而非下一个志在必得的决赛场。 在此情况下，二级市场对于快手的估值，也就只会按照旧的商业模型而展开，而非以全新的AI商业逻辑进行推演。 当AI时代汹涌而至时，快手业绩继续向好，却在短短一年间市值腰斩，其实并不意外。 像快手这样，嘴里说着“拥抱AI”，却始终忘不了、放不下旧疆土，不肯把战略重心从老业务上挪开的公司，国内国外都有很多。 有的公司将AI视为降本增效的利器，在基础模型、AI App等领域缺乏建树，却早早把“AI替代打工人”提上日程。 有些公司则像快手这样，试图用AI“赋能”老业务。他们竭力把AI融入日常工作流中，甚至将AI工具使用率、token人均消耗量作为考核标准；许多业务部门无论是否真的需要AI来“赋能”，都在管理层的督促下，匆匆忙忙跃入了AI时代。 无论是“AI裁员”还是“AI赋能”，亦或是在细分领域浅尝辄止、小打小闹，都是一家科技公司在AI时代陷入迷失的典型症状。 如此“拥抱AI”，归根结底只是时髦而无用的形象工程，无法从根本上增强企业的AI竞争力，也拿不到AI时代的船票，自然也很难打动精明的投资机构。 科技公司有没有全力拥抱AI，正成为资本市场衡量其长期价值的关键标准。 一个愈发明显的趋势是：AI正在急剧加速科技公司的马太效应——那些全力向AI转型的公司，将聚拢最多的资金、人才和资源，占据下一个时代的主舞台；那些言不由衷、决心不足的企业，正面临被挤出赛道的风险。 对于快手而言，AI大模型究竟是一块全力以赴的新业务，还是一则光鲜亮丽的新叙事？ 从资金投入来看，答案似乎是前者。 在财报电话会议上，快手抛出了260亿的资本开支计划。与新BAT动辄每年上千亿的投入相比，快手的投入力度显然逊色了不少；但相对于快手的营收体量，数百亿的资本开支同样称得上是大手笔。 但从实际动作来看，快手对于AI的长期规划，似乎更接近后一种逻辑。 快手AI给外界留下最多印象的就是可灵。它在2024年6月上线后一鸣惊人，不仅甩开了同时期的国内竞品两条街，还在全球AI圈子里扬名立万，与OpenAI麾下的Sora掰手腕。 但在接近两年的时间里，可灵逐渐归于平淡。当竞争对手纷纷加码视频生成，不断推出新模型、新技术时，可灵有些过于安静了。 特别是2026年初，字节旗下的Seedance 2.0横空出世，成为整个AI圈子谈论的当红炸子鸡。再加上Sora 2的拉胯，Seedance 2.0成为这条细分赛道的新王者。 当然，可灵自己也在不断发展，用户量、App下载量、API调用量等都在增长，AI打榜也有不少亮眼成绩。但在当下，恐怕不会有多少人觉得，可灵依然像两年前那样大幅领跑。 而在商业化方面，年化收入二十多亿的可灵，尚不足以给快手的业绩带来显著提升。 可灵起了大早，却赶了晚集。部分原因是，快手从一开始就没有全力“押宝”可灵。甚至可以说，快手AI的战略焦点，从来不是可灵这一棵独苗。 可灵扮演的角色，更像是快手在AI领域的“形象工程”。它向外界展示了快手的AI技术力和想象力，但也基本上止步于此。 快手AI的真正重心，仍然是以短视频为核心的传统业务。 按照快手CEO程一笑等高管的说法，快手除了视频生成，还将在生成式推荐大模型和多模态理解大模型上持续投入。 但这并不意味着，快手将在上述领域追逐SOTA、与大厂正面竞争。持续投入的目的，依然是优化主站的内容分发、广告投放和电商转化效率。 此外，快手还计划在电商和营销场景推广AI智能体。这同样不是为了追赶OpenClaw“养虾”，而是希望实现自动化投放、智能客服等功能，带动更大的商业价值。 不难看出，战略定位迥异，是快手AI与新BAT等巨头的最大区别。 新BAT的AI业务均有较高的独立性，不需要考虑怎么“支持”兄弟业务。这种特质，让他们可以更自如地探索AI大模型的上限和边界，同时也不需要过早考虑变现和盈利问题。 相比之下，快手AI的绝大多数动作，都面临一个天然的矛盾：他们是面向下一个时代的新物种，却必须以“为核心业务服务”为起点和终点。哪怕是走得最远的可灵，也总是与快手视频生态密不可分，远不如Seedance那样放飞自我。 其实，无法把AI与现有业务切割开来，正是许多科技公司投身AI的最大桎梏。 他们在谈论“拥抱AI”时，并非真心觉得自己必须改弦更张，转型为一家AI驱动的公司；而是希望搞一场繁花似锦的“中学西用”，把AI技术当成工具包，既不改变业务范式，又要享受AI红利。 这种“既要又要”的方法论，绕来绕去，终归以辅助老业务为目标，势必导致AI跳不出战略规划、公司文化和部门竞争的窠臼，不利于诞生真正有创意的新产品、新技术。可以说，他们在AI领域最大的敌人就是自己。 传统业务表现出色、且有可灵撑起AI想象空间，快手却不被资本市场所看好。这再次证明：AI已经超越了给老业务“助攻”的配角定位，必须成为所有科技公司的“主角”。 在语言大模型横空出世前的数十年里，AI的主要定位就是“助攻”，围绕现有业务，提高效率、降低成本。 根本原因在于，这一阶段的AI停留在机器学习的阶段，技术远未成熟，应用场景局限于图像识别、语音识别、文本翻译等领域。对于绝大多数企业来说，耗时耗力搞AI，唯一能看到的价值，就是在上述场景中给现有业务提供帮助。 但从2022年底至今，在众多企业和顶尖人才的竞争与协作下，AI不再是旧时代的附庸，而是新时代的基石。看清这一划时代变革的公司，很快都改变了AI战略。 在国内，字节是最早启动AI战略大转向的巨头之一。 早在2016年，字节就设立了AI Lab人工智能实验室，引入了多位学界和行业精英。但AI Lab并未把重点放在大模型上，而是围绕字节各项业务做文章，成果与字节自身需求绑定，比如为字节所有产品提供翻译服务，AI写稿机器人，以及今日头条和抖音的搜索服务等。 然而，AI Lab的兢兢业业，并没有让字节在全球AI版图中占据领先地位，甚至可以说基本没有存在感。 直到2023年初，ChatGPT火遍全球后，字节火速组建了专门的大模型团队，在随后三年多的调兵遣将，重整AI业务板块，并投入巨量资源和资金。 如今，字节AI板块基本成型，最大变化就是Seed、Flow等团队不再以辅助抖音为目标，而是自主追求AGI，这才有了豆包大模型、App及其他产品的崛起。 阿里的AI业务也经历了类似的发展，只不过大转向更晚一些。 早在2023年4月，阿里就提出“AI大模型的出现是一个划时代的里程碑”。但基于这一逻辑进行推演，阿里却得出一个格局不大的结论：所有产品都值得用AI重做一遍。 不难看出，阿里彼时觉得，AI是现有业务的加速器，拥抱AI就是用AI改造存量产品。随后几年，阿里千方百计把AI融入自家产品，而后者也纷纷标榜完成了“AI转型”。 事实证明，这条“捷径”根本行不通。到2025年下半年，阿里AI在大多数领域都被字节远远甩开。 直到最近，阿里终于“开窍”了，集合整个公司的力量发展千问，还把散布于各个条线的AI业务整合为ATH事业群，并由吴泳铭亲自挂帅。AI的重心不再是“赋能”旧业务，大阿里的业务板块反而变成了千问的功能组件。 阿里的AI业务终于驶入快车道。猛踩油门的阿里，颇有“二次创业”的气势。 与此同时，也有不少仍然沉迷于“AI提效”的公司，在围绕老业务继续打转。 AI在快速迭代演进；企业看待AI的方式和战略，理应也随着时代变化而演进。是把AI当工具，还是全力向AI转型，已经成为不同企业的战略分野。两者格局高下立判，而效果的差异也一目了然。 AI不再是提效工具，而是决定公司兴衰的胜负手。AI对于科技行业格局的影响，也将空前巨大。 以往，AI作为辅助工具，企业是否采用，通常并不影响公司的行业地位。对于大多数科技公司，尤其是互联网公司来说，技术、产品、人才、运营、资金乃至品牌，都是比AI更重要的竞争元素。 如今，AI对于一家公司的影响之大，超越了许多科技公司的预期。 资本对于AI的青睐，让沉寂已久的“市梦率”再度复活。智谱、MiniMax每年营收区区几亿人民币，却以如此低的收入规模拿到了3000亿市值，相当于1.5个快手。 相对应的，那些打不好AI这张牌的公司，市值被普遍低估。即便财报亮眼、业绩稳健，投资者依然不愿意把太多筹码放在这些旧时代的个股身上。 同时，AI也在影响企业的人才实力。 今年春招，那些大力拥抱AI的企业，一边请大牛加盟，一边扩招实习岗位、搜罗青年才俊。另一边，不少卷入AI裁员传闻的大厂、中厂，基本上都在AI方面行动缓慢，成果寥寥。 一边打着AI的旗号“砍人”，另一边则以AI之名大手笔招人——这种反差，揭示了在AI时代，那些真正拥抱AI的企业，会产生更多的人才需求和岗位。 最后，AI将导致用户入口加速集中。 用户接触信息、商品和服务的入口越来越集中，是科技发展的必然产物。在移动互联网时代，大大小小的公司尚可通过线上线下同时布局、构建私域、在巨型生态中“搭便车”等方式，绕过巨头对于入口的控制，解决流量来源问题。 如今，用户的使用习惯被AI改变，需求与供给之间的距离被极大缩短，进而导致入口的急剧收窄。新BAT等大型科技公司做AI，重要目标之一就是争夺AI时代的入口。 类似的情况，在移动互联网时代已经发生过一次：小程序的崛起，让大量App失去了入口价值。只不过，微信相对包容的第三方生态，以及移动互联网的碎片化特性，让这一问题还不算突出。 但到了AI时代，没能掌控AI入口的公司，注定面临更大压力。他们很可能丧失入口主动权，进而沦为大型AI平台的“功能组件”。 AI仍在高速发展，企业参与竞争所需要的人才、资金和资源越来越多。随着时间推移，能够继续长跑的玩家注定会越来越少，整个行业的集中度必将越来越高。前两年，大量中小公司退出基础模型和Chatbot竞争，正是这一趋势的表现之一。 甚至可以大胆预言，以后科技行业只有两类公司：AI公司和非AI公司，两者都在“拥抱AI”，动作和策略也会十分相似，但价值和前景存在巨大分野。这就像汽车领域，新势力和传统厂商都在造新能源车，但后者在被反超后几乎没有翻盘的机会。 对于快手、网易们而言，得益于移动互联网时代的积淀，他们虽然落后，但还没有下牌桌。在机会窗口彻底关闭前，怎样放弃“AI辅助”的陈旧思维，以百倍投入向AI转型，不仅考验他们的战斗力，也将考验创始人“二次创业”的决心和耐力。

编辑｜刘毓坤 在中关村论坛的分论坛间隙，智象未来（HiDream.ai）联合创始人兼CTO姚霆坐在一间就近的会议室里，用极快的语速和极高的信息密度，讲述了一家AI视频创业公司在"字节-快手"双寡头格局下的生存逻辑。 这位出身微软研究院、曾在京东带领团队做过十亿级图像搜索和7×24小时物流智能机械臂分拣视觉方案的技术派创业者，正带领智象未来走出一条与行业主流叙事不同的路径——不追逐大而全的通用模型，而是深耕"1+3"垂直场景，押注全模态世界模型与Agentic应用的终局。 从微软到京东：视频生成的基因溯源 姚霆的技术履历几乎贯穿了中国AI视觉商业化的完整周期。 "那时候就做很多跟搜索引擎相关的图像识别，比如Bing的video search，包括小冰一些视觉对话，后来做偏图到文的生成，还不完全是文到图的生成。"在微软研究院时期，姚霆参与了小冰的视觉对话系统，"用户提交一个图像、视频，给它生成一些描述，驱动用户和小冰之间的聊天"。 2018年离开微软加入京东后，他的团队将视觉技术大规模商业化："今天大家用京东APP的时候，经常会使用的功能叫以图搜图，或者在京东叫拍照购，淘宝叫拍立淘——是那时候我们在做的事情。我们做了有十亿级商品图像搜索。"此外姚霆和他的团队在探索的还包括京东所有的图像视频内容审核，以及部署在物流仓里的具身智能的前身形态：两套7×24小时稳态运营分拣机械臂的视觉方案。 但真正的转折点发生在2017年。"那时候我跟潘博士跟着梅老师还在微软亚洲研究院，做了全球第一个从文生成视频的工作研究。"姚霆回忆道。这一超前布局在2022年终于迎来爆发点——Midjourney的图像生成和ChatGPT的横空出世，让团队看到了"很大的场景可能性，且这个场景跟我们相关，因为我们是做这个（多模态技术）出身的"。所以，我们一起创立了智象未来。 2024年，智象未来开源了HiDream-I1模型以撬动声量。如今，这家成立刚三年出头的公司B轮融资正在交割中，ARR（年度经常性收入）已达数千万美金级别。 世界模型的三重定义与全模态终局 面对"世界模型"这一概念混乱的技术路线之争，姚霆给出了清晰的分类框架。 "世界模型其实分三个层次，"他解释道，"大语言模型算是较高维度的一个世界知识表达，其次还有一个中层表达的学习，像Yann LeCun做的那套JEPA就比较偏中层的表达学习，它是偏理解，理解完了之后会做动作预测。还有另外一个分支跟我们比较相关，就是底层的像素的生成，或者我们认为是视频的生成。" 他认为，近期世界模型的定义正在收敛，可分为三大类：第一类是在现有视频生成模型中融入因果关系和物理规律；第二类是根据用户指令实时生成场景（如Genie-3的代表性工作）；第三类是World Action Model，"跟具身智能特别相关，核心问题就是根据用户的输入指令，同时生成视频和动作"。 智象未来的技术路线选择是全模态统一架构。"各个模态之间不会去单独的编码，它一定是统一的编码，或者可以简单认为它是个统一的tokenization，"姚霆强调，"它一定是全模态而不是以前经常说的多模态。" 这一技术判断直接指向Agentic应用的未来形态。"我们会认为所有的Agentic app是等于一个平台或者一个载体，这个载体可能是PC，可能是手机，乘上一个中间的Harness，或者我们认为是context learning，会对下层skills的一些管理、适配以及组合，底层可能是OS，类似OpenClaw的形态。" 姚霆进一步阐释这一范式与世界模型的关系："如果真的有一个很强大的全模态的世界模型，那就可以很好的支持用户的输入可以是任意模态甚至是同时有多个模态，下层的skills也是各种模态，中间的harness对这些模态的管理也是全模态的，真正可以做到端到端完成用户想创作的任何任务。" 在他看来，终局形态是"任意输入，任意输出"——"想怎么输入，想它输出什么它就可以输出什么。在一定时间内，我的预期就是这样，它才是可以称得上世界模型的东西。" "1+3"架构：避开通用模型陷阱 在商业化路径上，智象未来明确避开了与大厂在通用视频生成能力上的正面竞争。 "没有任何底层模型可以解决任何问题，就不说视频了，连文本都不会，"姚霆直言，"大家会找到自己的垂直的赛道、行业、场景，在这个场景下去深耕商业化，才是我们能够生存以及发展更好的机会，而不是说无谓的去做通用的模型能力。" 这一思路体现为智象未来当下的"1+3"的产品架构：一个底层全模态世界模型底座，支撑上层的三个智能体出口——视频创作工具vivago、AI影视制作、以及营销场景应用，未来甚至是更多的智能体应用。 在基本上没有进行投流获客的自然状态下，去年上线的vivago目前海外专业创作用户已超过三千万，单是今年Q1新增用户就接近两千万，"希望今年很有可能会做到超过一个亿用户"。AI影视赛道"不完全统计我们已经制作超过五千分钟短漫剧了"，包括12集漫剧《量子湖传说》和参与春晚合肥7分钟的制作。营销场景则延续了团队从京东时期积累的基因。 即将发布的"帧赞"产品瞄准AI影视的工业化标准。"我们上周参加安徽紫云山的微短剧大会，这个行业有个很重要的问题——之前快速上这么多AI漫改的剧，但是质量偏低。为什么只有10%的能赚钱，因为观众的需求水平很高的，我们还是希望为这个行业提供一个更高质量的、工业化标准的协作工具。" 商业化结构上，目前2B收入大于2C，但姚霆认为Agent体系的发展"可能会带来更多的2C的可能性，空间和潜力更大，所以不排除2C的比例未来会提升"。 双寡头格局下的生存法则：速度、架构与Agent 面对字节（即梦）和快手（可灵）的生态闭环，姚霆并不认为初创公司没有机会。 "今天这个时代，大家去做人工智能，机会来说是相对会比较平等的，"他说，"但是作为初创公司，我觉得有几点还是要做好才有可能抓住机会。" 首先是技术架构的持续领先。"从2023年Unet开始，到DiT，到后来我们做到扩散自回归架构Diffusion + Auto-Regressive，今天我们做的一个全模态全新的架构，可以认为我们每次还是精准的踩住了整个技术迭代的突破口，甚至在某些时间点上还会领先几个月，有可能3个月、6个月。" 其次是产品速度必须快于大厂。"有很多的应用场景以前是不会拍脑袋想出来的，这种才是我们所说的速度一定要快，一定要把大厂，甚至要做得比寡头们速度更快、迭代更快。"这是创业公司所拥有的灵活性便利。 第三是跳出能力竞争的维度，转向Agentic的端到端创作。"Sora这一类产品只是提供了一种能力，但是它并没有为用户提供完成创作任务的智能体体系，我觉得这可能是我们接下来最大的机会。未来我们产品的发展可能完全的跳开能力本身去帮助用户便捷地完成端到端的真正的创作。" 姚霆用"发挥有限弹药的力量同时保持灵活性"来形容这一策略——"只要下面的全模态Harness平台做好，上面Agent可以很快速的进行调整"。 国产算力适配与具身智能布局 在算力层面，智象未来已完成与阿里云、华为云、寒武纪等国产算力的商业适配。"上线之前我们都会做很好的适配以及效果的对比，一定是达到效果预期才会切换到新的算力平台。"姚霆表示。 具身智能是另一个战略方向。"最近已经开始跟具身智能专业数据基础设施企业诺亦腾机器人等开始战略合作，帮助他们首先解决具身智能的高精度训练数据问题，我们会结合真实的数据和多模态大模型生成的数据，去做一个融合，既可以给具身智能本体厂商用户去预训练VLA模型，当视频数据的精度达到毫米级别，也可以直接用于后训练，"姚霆透露。" 他认为，全模态模型作为底座，"无外乎我的输入、输出可以是Video也可以是动作，整个模型会支持多样性的输入和输出，它就可以适配我今天做具身去生成数据，或者说今天直接去做VLA，做action prediction"。 关于Sora关停与行业分化 对于OpenAI关停Sora的消息，姚霆将其置于更大的行业分化背景下理解。 "国内喜欢做更全的平台链路，海外更注重模型的能力，"他观察道，"我觉得两条路线没有谁建立的壁垒会更长久，关键是看各自在垂直场景下的深耕程度。" 在他看来，Sora的退场并不意味着国内通用模型的胜利，反而验证了垂直深耕的必要性。"字节和快手有自己的主营业务，但是到底和生成类大模型如何形成生态耦合性，还有待企业自我未来发展的进化和验证，"姚霆分析道 Agentic未来：从OpenClaw得到的启发 访谈中，姚霆多次提到"OpenClaw"（龙虾）这一概念——一个关于AI OS的隐喻。 "如果我在我的手机背后再附加一个某种形态小的载体，它就是我的个人的Openclaw载体"他描述道，"如果这个事情未来真的发生，就能真的解决或降低了安全风险的问题，我觉得真的是超出我的预期。" 这一思考直接映射到智象未来的产品哲学："怎么样去做一个创作的Agent，这个我觉得对我来说会谈到的启发点。今天包括它的一些概念，随之而产生未来的这种智能化APP等于什么，等于就是Harness乘以一些skills，底层就是OS，这个OS可以是Openclaw，可以不是，但我觉得所有的范式都会变成这样的方向。" 在姚霆的构想中，未来的创作工具不再是单一能力的堆砌，而是"Harness对这些模态的管理也是全模态的，它的管理包括描述都可以是多模态的范式"。这也是"帧赞"和下一代产品试图实现的愿景——不是更快的视频生成，而是端到端的创作Agent。 在AI视频生成进入"双寡头+多垂直"格局的2026年，智象未来的故事提供了一个重要的观察样本：一家技术派创业公司，如何通过架构创新的确定性、垂直场景的深耕、以及对Agentic新局的提前勾画，在巨头环伺的赛道中寻找自己的创新生态位。 正如姚霆所说："在一种非常卷的高速发展的情况下，每个人都有机会，而不是大厂有机会我们没有机会。"

内存芯片 凤凰网科技讯 北京时间3月28日，据《金融时报》报道，受谷歌最新研究影响，美国内存芯片股市值本周蒸发近1000亿美元。该研究指出，此前将芯片制造商股价推至历史新高的AI硬件短缺问题将得到缓解。 在华尔街整体抛售的背景下，美国内存芯片制造商美光的股价自上周五收盘以来已累计下跌15%，市值蒸发逾700亿美元。 闪存设备制造商闪迪曾是去年标普500指数中表现最好的股票，本周市值蒸发约150亿美元。存储公司西部数据和希捷科技本周也各自损失了数十亿美元市值。 “这些股票此前涨幅巨大，因此任何边际消息都会对其股价造成冲击，这属于理性反应。”加州资产管理公司Informed Momentum Company的首席投资官特拉维斯·普伦蒂斯(Travis Prentice)表示。 他补充道，内存芯片股的涨势“看起来尚未结束，但由于市场预期过高，适当获利了结是合理的，尤其是在当前市场环境不稳定的情况下”。 投资者此前一直押注，内存芯片的短缺将持续至明年。内存芯片是运行先进AI模型的数据中心的关键组成部分。这使得内存芯片和存储设备提供商成为今年华尔街从AI热潮中获益最大的群体，而包括英伟达、微软和谷歌母公司Alphabet在内的大型科技公司，则因市场对其资本支出过高的担忧而股价承压。 然而，谷歌本周发表的研究论文动摇了投资者的信心，使得他们质疑AI能否继续保持如此高的内存需求。谷歌的TurboQuant算法承诺能够大幅压缩AI模型，同时不损害其输出结果的准确性，这意味着它们可以在内存小得多的计算机上运行。 摩根士丹利分析师周四表示，TurboQuant等效率提升措施可能减少运行AI模型所需的基础设施。“如果模型能够在性能不受影响的情况下，大幅降低对内存的需求，那么处理每次查询的成本将显著下降，从而使AI的部署更加有利可图。因此，原本需要云集群运行的模型现在可以适配本地硬件，这实际上降低了大规模部署AI的门槛。”摩根士丹利分析师称。 然而，分析师们并不认为本周的抛售是合理的。摩根士丹利补充称，这对内存和计算领域的影响“短期内为中性”，因为AI成本的降低可能会推高整体需求。(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”。

什么？浓眉大眼的迪士尼居然被人给告了！ 刚看到这新闻我是真没绷住。作为西半球第一版权狂魔，迪士尼法务部的名号可谓是神挡杀神、佛挡杀佛，被世界各国网友津津乐道。 拿大家都熟悉的段子说，哪天你要流落荒岛，只需要画个米老鼠就能得救。因为迪士尼法务团队会开着飞机来抓你侵权，顺便把你救走。 那么到底是哪位义士，把这维权狂魔按在被告席上疯狂输出，为全球人民出了这口恶气呢？ 答案正是来自大洋彼岸的神秘力量：龙岗必胜客，华为法务部。 惊不惊喜，刺不刺激？ 你没听错哈，2026年1月，华为一纸诉状，把迪士尼告到了欧洲统一专利法院（UPC）曼海姆地方分庭。 一个在深圳卖通信设备和手机的，大老远跑去欧洲，告了一个最喜欢告人的电影厂？这跨界跨得是不是有点离谱了？ 实际上，不止迪士尼，就在2026年3月，华为又在这个法院以及巴西，对Meta 也发起了新一轮的专利围剿。 好好好，看来这波不是针对一家，在座各位都是被告啊。 至于为啥华子跟迪子告起来了呢，简单来说，是因为迪士尼侵权了华为的专利。 从起诉书上可以看到，华为这次指控的，是一个代号为 EP3211897 的涉案专利：“Method and apparatus for encoding and decoding transform coefficients”（变换系数编码和解码的方法和装置） 这个听起来，足够让文科生当场去世的名字到底是个啥批话？？？ 在下不才，也去研究了一下，发现这玩意其实指向了一个大家每天都在用，但没啥感知的硬件技术： HEVC（也就是H.265）视频编码标准。 那要聊这个，就得从视频编码的全过程说起了。（详细的介绍大家可以去看影视剧风的视频码率那期视频，咱这里空白太小，写不下了） 长话短说，视频编码就是为了让你爽快看片的技术。 因为片场刚拍的片，如果要把每一帧画面都原封不动地存下来发给你，那一部两小时的4K电影，能把你手机的内存直接撑爆，你家的千兆宽带来了，也得传到下辈子。 所以，视频编码本质上是为了压缩文件。而这个压缩的方法可以说是非常巧妙。 在一部电影里，很多时候一个镜头里主角只有身体在动，背景场地啥玩意都是静止的，所以只要把这个镜头的第一帧，和后面每一帧跟前面的差别记录下来，然后就能知道整个镜头的信息了。 打个比方，如果你要抄学霸的作业，但你俩的卷子90%答案都一样，那最快的办法就不是把卷子重抄一遍，而是记录一下你俩哪里不一样就行了。这个不一样的地方就是残差。 这种通过残差压缩视频的方法出现的非常早，拿2003年出现的H.264标准来说，原来88个G的视频，压缩后只有800多兆。 而2013年诞生的HEVC标准，目标更是极其粗暴：在画质差不多的情况下，要把H.264所需的数据体积，再狠狠砍掉一半！ 正因为有了这个腰斩级别的压缩能力，咱们今天才能从当年480p的全码画质时代，变成现在在手机和平板上流畅看4K、看HDR。 话说回来，那么华为这个 EP3211897 专利，到底牛批在哪里呢？ 这么说吧，HEVC的工作流程大概分四步： 先把画面切成块，然后算预测图，接着把“原图减去预测图”得出误差（残差），最后把这些误差变成一堆“变换系数”，写进最终的数据流里。 我们前面说的找出残差，只是完成了第一步。这些差别本身也是一堆很大的数据，照样没法直接往手机里塞。所以接下来，编码器还要把这些残差继续加工成数字形态。 这一步做完以后，屏幕上的画面就不再是颜色了，而会变成由数字组成的系数棋盘。左上角通常堆着比较重要的信息，越往右下走，越容易出现大片大片的 0。 这时候，真正折磨的才开始。因为编码器不光要知道这里是不是 0，还得知道哪些位置不是 0，具体多大，正号还是负号。 华为在这里专利里说，以前的编码方式，就好比把这张表翻来覆去看很多遍。 第一遍，先把哪些格子不是空的圈出来；第二遍，再把哪些格子里的数大于 1圈出来；第三遍，再去抄这些数有多大。第四遍，最后补一句这玩意到底是正数还是负数。 问题在于，这么干也太蠢了。同一张表，被你来回翻好几次，同一批数据，被系统按不同路径来回折腾，系统他也受不了啊。 而且最后不仅编码麻烦，解码那头也得跟着一起遭罪。 所以华为的人就想了个招儿，咱不这样。怎么干的呢？ 先把一个大数据表拆成更小的来处理。比如一个 8 x 8 的数据块，可以拆成四个小的；每个 4×4，正好就是 16 个系数。 然后系统按预先规定好的扫描顺序，每次处理 16 个，把“非零位置、哪些值大于 1、绝对值、符号”这些信息尽量按同一套路整理出来，再统一塞进数据流。 而这个扫描顺序里也有巧思，先从下方0比较多的地方扫描，可以大量减少重复计数。 总之简单说，就是把原来乱七八糟、反复折腾的记账过程，改成了更整齐的一套流程。以前像是拿着一整本总账，今天翻这一页、明天翻那一页。 华为这套方法是先把大账本拆成小页，然后规定一条固定路线，一页一页顺着记。 这看上去只是一串数学逻辑上的小技巧，好像也不咋起眼。 但考虑到流媒体平台的业务规模，这种记账动作，每天要在几百亿个视频里，重复执行千万亿次。。。 哪怕华为这套规则一次能省出来1个比特，乘上这个数据量之后，它都非常吓人，这省下来的可都是公司的带宽成本、服务器功耗、和电费啊。 所以你要把整个HEVC视频压缩技术当成屎山来看的话，那这玩意儿就是最底下那块砖。HEVC里各家的专利都很多，但离了哪个还真就不行。 懂行的老哥看到这里，肯定要说了，HEVC又不是华为一家的，这是一个成千上万个专利拼出来的公共标准啊！ 没错。HEVC是大家推进的，标准是一张总图纸，但落地时涉及许多专利权人的不同零件费。 这就导致了一个历史遗留的痛点：HEVC的收费生态，长期以来乱得像个菜市场。以前收专利费，大家都是盯着卖设备的手机厂电视厂。比如像Via LA，还有HEVC Advance这种版权组织，各收各的。 但最近这些年，风向变了，流媒体这玩意越来越猛了。它们一边卖电影票会员费，一边也在使用别人的底层压缩工艺。 像迪士尼、网飞这样的平台，早就不是单纯放内容的渠道了！它们早就变成了一个实际控制着大规模编码、转码、码流组织的技术运营者。比如Disney+为了把3D电影搬上Apple Vision Pro，就明确使用了MV-HEVC格式。 以往像HEVC之类的收费生态，主要赚的是硬件公司的钱，要想从此过留下买路财。结果没想到这几年这帮流媒体平台的人，也疯狂用人家的标准了。那这还得了？ 所以像是在2023年10月，老牌专利池子（相当于收费站）Avanci就推出了Avanci Video，明确说要面向“互联网流媒体服务”搞一站式收费。到了2025年，专利池Access Advance又推出了VDP，也是专门盯上了“视频分发提供商”。 而华为不仅早就是HEVC Advance的授权方，名字也挂在Avanci Video的列表里。不管搁哪家收费站华为都占理，结果你迪士尼这小子敢不交？得，那可以准备告你了。 2023年6月，欧洲统一专利法院（UPC），这个海外一站式维权大院开始营业；2023到2025年，这些流媒体的专属收费池（Avanci Video、VDP）逐渐成型。 而且此前InterDigital、Adeia这些巨头已经把迪士尼拖进过诉讼战场。 虽然这些后来有的也庭外和解了，但是能把西半球第一法务部拉下水，这就等于给大家看到了神居然有血条。 再加上，过去华为海外终端业务强势时，大厂之间往往还有更大的交叉授权和相互抵消空间，说白了就是做生意也看面子，这些事就不好提了；但在美国制裁冲击之后，这种缓冲带被削弱了，你们不给我华哥面子，我华哥能惯着你？ 所以现在，华为是全方位占理，哥们又有牌，又有动机，还有理，不打你打谁？ 你既然干了通信底层基建的活儿，甚至把手伸到了硬件编解码的饭碗里，就得捏着鼻子交这笔过路费。毕竟大家都是这么过来的啊！ 说白了，当流媒体平台为了垄断用户体验，开始亲自下场，承担起全球海量视频的转码和交付责任时，它们就已经不再是单纯的内容生意了。 总结起来，这波其实就是底层标准的提供方在不断补口子，让整个生态往更合规的地方走。 但话又说回来，大风起于青萍之末。 由中国定义的标准、由中国企业主导的维权，这也仅仅是个开始。在未来的全球科技版图里，这种法庭见的戏码，咱们准保还能见着更多。

快科技3月28日消息，据博主定焦数码爆料，华为将在下月发布的全新Pura X机型将改名，目前还不确定全新命名方式，但不会在延续之前的命名叫做Pura X2了。 这款新机将成为全球首款横向大尺寸扩折叠手机，比例依然和上代类似，但尺寸明显增大。 内屏是7.69英寸WQHD+，外屏则是5.5英寸，内屏能够展示更多内容，外屏也相对更实用。 多方爆料确认折叠屏iPhone也是类似方案，展开后的比例与平板类似，将于9月发布。 两者展开之后都是类似平板，在应用适配上会更加完善和丰富，软件体验更好。 除了尺寸的变化，Pura X2核心还将升级为麒麟9030芯片，与华为Mate 80系列同款，采用全新的9核心架构，性能表现大幅提升。 影像方面预计会配备红枫四摄影像系统，包含5000万像素主摄、4000万像素超广角镜头、800万像素长焦镜头以及一颗150万多光谱通道红枫原色摄像头。 作为对比，华为Pura X采用16:10比例的6.3英寸内屏和3.5英寸1:1方正外屏，后置三摄（5000万像素主摄+4000万像素超广角+800万像素长焦），支持红枫影像系统。 内置4720mAh电池，支持66W有线快充与40W无线快充，起售价7499元。

IT之家 3 月 27 日消息，3 月 26 日晚，零跑“智能精品长续航 SUV”新车 A10 正式上市，提供 505 激光雷达版，售价区间为 6.58 万-8.68 万元。 IT之家从禾赛科技官方获悉，零跑 A10 小车 505 激光雷达版搭载含禾赛 ATX 激光雷达在内的 27 个高精度感知硬件，与高通 8650 辅助驾驶芯片，可实现同级唯一“车位到车位”全场景领航辅助驾驶能力：用户设置目的地后，车辆可自主完成出车位、停车场内巡航、过闸机、公开道路领航、进入目的地停车场并自动泊入车位。 据介绍，禾赛小巧型远距激光雷达 ATX 兼顾小体积与性能，自 2025 年一季度启动大规模量产后，累计交付量超 100 万台。2025 年，禾赛在 ADAS 主激光雷达市场份额超 40% 居第一，总装机量连续五年翻番。 零跑 A10 小车核心亮点如下：