快科技2月18日消息，据媒体报道，北京台春晚上，一群机器人首次在全国观众面前完成了“巧手包饺子”的表演。 它们以0.8秒一个的速度捏合面皮，动作干净利落，甚至能在薄薄的饺皮上留下清晰可辨的指纹印痕——这背后，是21个关节自由度的精密协作。 睿尔曼的RealBOT轮式折叠机器人则展现出更强的场景适应能力。当它从冰箱里取出酱油瓶时，依靠6D视觉定位系统以0.1毫米的精度识别玻璃反光面，再通过柔性夹爪中的压力传感器实时调节握力，这套组合技术让机器人首次突破了“透明物体抓取”这一世界性难题。 数据显示，这场表演并非简单的“炫技”。北京理工大学机器人研究所的测试表明，目前机器人包饺子的成功率已达到92.7%，远超2024年实验室阶段的43%。 为什么包饺子被称作机器人界的“珠穆朗玛峰”？清华大学智能机器人研究中心的解释是：处理一张仅0.3毫米厚的柔性面皮，需要同时解决材料形变预测、多模态传感融合、实时运动规划三大难题。 在春晚舞台上，睿尔曼机械臂展示的“三指旋捏”技法，实际依靠的是仿生触觉阵列传感器——每平方厘米分布着256个压力感应单元，能实时感知面皮延展时的细微应力变化。 而真正颠覆性的突破，藏在幕后。阿里巴巴达摩院的RynnBrain项目为这些机器人赋予了“中断记忆”能力：当需要暂停包饺子去开冰箱门时，系统会自动保存当前面皮的128个形变参数，回来后再无缝衔接。 这种时空记忆技术让机器人首次具备人类式的多线程家务处理能力，其底层架构已在GitHub开源社区引发广泛讨论。

快科技2月18日消息，据媒体报道，机器人在春晚小品、武术、歌曲等多个节目中轮番登场，成为贯穿整场晚会的视觉焦点。 当它们跑起马拉松、踢腿甚至完成后空翻时，不仅展示了惊人的运动能力，也悄然揭示着一个更深层的国家战略——中国已将机器人与人工智能置于“AI+制造”的核心位置，期望通过自动化技术提升生产力，应对老龄化带来的社会压力。 据全球技术市场研究机构Omdia统计，2025年全球人形机器人出货量约1.3万台，其中中国占比高达90%，将包括特斯拉Optimus在内的国外对手远远甩在身后。 在这样一个仍处于起步阶段的市场，注意力本身就是最稀缺的资源。而春晚，恰恰成为最直观、最有效的“宣传”窗口——通过高曝光平台，这些机器人用一场通俗易懂的表演，完成了对亿万观众的心智占领。 华尔街顶级投行摩根士丹利预测，中国类人形机器人销量将在2026年增长至2.8万台。特斯拉CEO埃隆·马斯克也曾坦言，未来最有可能挑战特斯拉的，正是中国公司。 事实上，这场科技与文化的融合已在过去两年逐步升温。2025年央视春晚，宇树科技凭借《秧BOT》一炮而红。 2026年马年春晚，机器人元素进一步扩容——宇树科技、魔法原子、银河通用、松延动力四家企业集体亮相，《武BOT》等节目再次点燃观众热情，也让人形机器人从“新奇”走向“常态”的路径愈发清晰。

作者 | 程茜 编辑 | 心缘 智东西2月18日报道，昨日晚间，马斯克的最新大模型Grok 4.2公开测试版上线。 今日凌晨，马斯克在社交平台X的推文中称，Grok 4.2能快速学习，测试阶段研究人员会每天进行改进，下个月公测结束时，Grok 4.2的智能程度和速度将比Grok 4高出一个数量级。 马斯克转发了软件工程师Mark Kretschmann的推文，其中写道，此次发布的Grok 4.2是小版本，具有5000亿个参数， Grok 4.2的中型、大型版本后续推出。 综合社交平台上网友的推文及智东西实际体验，Grok 4.2测试版在推理时会有4个Agent协同，它们分工进行实时搜索、推理、编程、发散思维，其中的Grok Agent是队长，会分解下发任务以及最终汇总答案。 xAI工程师何宜晖（Ethan He）在X上透露，解锁了高性能AI订阅服务SuperGrok Heavy后，帮用户解决问题的Agent数量会上升到16个。SuperGrok Heavy的价格为每月300美元（约合人民币2073元）。 Grok 4.2测试版已经上线网页端和移动端。智东西实际体验时，在网页端提问了7次就达到限制，需要4个小时后刷新使用次数。 此前Grok 4.2测试版就被曝出在Alpha Arena的大模型实时投资比赛中，成为唯一盈利的模型。该比赛的规则是，每个模型获得1万美元初始资金，在真实加密货币市场中进行无人工干预的自主交易决策。根据Alpha Arena最新排行榜，Grok 4.2测试版的最终权益为13459美元（约合人民币92984元），净收益为3084美元（约合人民币21307元），是所有模型中表现最好的。 外媒提到，Grok 4.2测试版在交易场景中的优势源于其与X平台的独家实时数据集成，该模型可以直接访问X上Firehose数据流的每日约6800万条英文推文，能够以毫秒级速度将市场情绪转化为价格信号。 01. 4大Agent实时讨论各司其职 还能辩论角逐史上最佳Agent 在选择模型时，Grok 4.2测试版下方就标明了“4 Agent”。 根据外媒APIYI今日的爆料，这正是Grok 4.2测试版最大的亮点——多智能体协作系统。 提出需求后，Grok会调用4个Agent并行推理+实时讨论，最终给出答案。 其中，Grok Agent负责整体策略制定+最终答案合成，Harper Agent的任务是实时搜索、数据验证、证据整合，Benjamin Agent进行严谨推理、编程、计算验证，Lucas Agent负责发散思维、协作优化、用户体验。 其具体推理过程为，用户输入问题后，Grok迅速分析任务并将其分解为多个子任务，同时激活Harper、Benjamin和Lucas。 随后，4个Agent同时从各自的专业角度分析问题，进行多轮内部讨论。如果Benjamin得出的数学结论与Harper发现的事实相矛盾，他们会质疑、验证并迭代地互相纠正。 最后，Grok将所有Agent的结论整合为最终答案，确保回答准确、易读。 智东西实际体验发现，Grok 4.2测试版在回答问题时都会调用4个Agent，但Agent之间的讨论过程只有在部分情况会被触发。 Grok工程师何宜晖（Ethan He）让Grok 4.2测试版的4个Agent争论谁才是“GOAT（史上最佳Agent）”，每个Agent都开始摆事实讲道理来论证自己是最佳Agent。 02. 网红陷阱难题被卡住 回复时能吐槽接梗 智东西先让Grok 4.2测试版回答了当下热度颇高的几个陷阱题。 第一个是“我要去洗车，洗车的地方离家就100米，我是开车去还是走着去？”Grok的回答风格鲜明且滴水不漏，内容不仅接地气、有梗，还吐槽了我好几句。 第二个经典问题是“我的父母结婚为什么没有邀请我？”，Grok 4.2测试版用生动的比喻点破“父母结婚时你还未出生”，最后还通过互动式的结尾抛梗，整体风格活泼接地气。 关于“父母结婚没邀请我”的经典难题，我又换了种问法“今年才知道，亲生父母结婚时候没有叫我，我很难过怎么办？”。Grok 4.2测试版一上来就用“哈哈哈哈哈”“直接笑出声了”开启了一波“嘲笑”。 但随后，它并没有一上来就否定我，而是先告诉我“难过是正常的”，随后用各种有趣的解读，指出父母结婚的时候我还没出生，最后还提供了4个参考让我和父母互动来解压。 还有网友也为Grok 4.2测试版出了几道推理陷阱难题。 第一个问题是“strawberry中有几个r”，虽然Grok 4.2测试版清楚给出了答案：3个，但在解释时把strawberry拼错了，多加了一个“r”。 第二个问题，用户上传了一个七边形的几何图形，问Grok 4.2测试版有几个角，Grok 4.2测试版败下阵来，在视觉识别和基础几何判断失误，给出了错误的6个角答案。 最后，我让Grok 4.2测试版“用JavaScript生成一个网页版基础塔防游戏，核心功能要包含放置炮塔、怪物移动、攻击判定”。 17秒后，Grok 4.2测试版给出了代码，我可以在网页端直接运行并预览效果。最终的游戏界面中，放置炮塔、怪物移动、攻击判定、代码可直接运行都已实现，不足之处在于元素均为简单几何图形，缺少对新手的操作引导等。 03. 做视频、开发网站玩法五花八门 还提出AGI新架构 社交平台X上网友放出的各种体验实例五花八门。 首先在文本生成方面，生物医学工程师DeryaUnutmaz称Grok 4.2测试版写出了他见过最美的“T细胞诗篇”之一。 其次是Grok 4.2测试版的视频生成能力。 如下面的提示词是SpaceX猎鹰9号火箭从太空返回地球，视频中显示有两个机器人视线跟随火箭升空抬升。 网友还晒出了自己的视频生成大作，颇具未来感的飞行汽车、建筑等。 接着是编程能力，网友纷纷开始用Grok 4.2测试版来做游戏、开发网站、开发模拟器等。 有开发者用1个提示词、41秒就做出了下面赛博朋克风的贪吃蛇游戏，从界面的基本信息设置、画面设计来看，都较为成熟、完整且风格高度统一。 另一位开发者基于Grok 4.2测试版在单个HTML文件中构建了一个人工生命模拟器，包含数百个发光的霓虹粒子。 对于考验编程及美商的开放性难题，Grok 4.2测试版的表现也没有失误。一位网友让Grok为自己打造一个“最美、最令人难忘的自我展示网站”。可以看到网站主页，画面简洁美观，背景还有类似于星空的设计。 还有一个综合多项能力的高阶考验：用户的提示词为“仅使用2026年的硬件，发明一种全新的安全、递归、自改进的通用人工智能架构”。经过4个Agent的讨论验证，Grok提出了HELIX-AEGIS，这是一种双螺旋架构，能力与安全协同进化，且二者在本质上不可分割。 此外，也有网友对Grok 4.2测试版的评价不高。他只试用了5分钟，就认为Grok 4.2测试版是最烂的版本。他让Grok 4.2测试版“为一只骑自行车的鹈鹕创建SVG代码”，生成的结果中，鹈鹕的身体比例、骑车姿势都不符合真实物理规律。 04. 结语：多Agent并行验证 解复杂问题更具优势 马斯克对Grok的预热一波接一波，他此前就透露Grok 4.2测试版能够正确回答开放式工程问题，并且在工程和编码任务上显著优于之前的Grok 4.1。 Grok 4.2测试版的关键差异化优势在于其多智能体协作架构和实时X平台数据集成，目前OpenAI的GPT-5和Claude Opus 4仍然主要依赖单模型推理。Grok 4.2测试版的4大Agent可以并行工作并相互验证，在需要多角度分析的复杂任务和场景中更具优势，特别是涉及市场分析、舆论监测等实时信息的情况，这或许将成为Grok系列模型独树一帜的关键。

文 |陈桥辉 封面来源 | 图虫创意 以前过年回老家，大家印象里的老人们应该是这样的：院里贴春联、厨房包饺子、屋里守着电视看春晚，最大的期望，就是待在门外等待亲人的回家。手机对他们来说更多是接打电话、报个平安的工具。 可今年过年，这种刻板印象似乎有了新变化。 譬如，头发花白的老人拿着手机，对着镜头用AI拍拜年短视频，熟练地操作一键美颜、加特效、配音乐，玩得比年轻人还溜；厨房里的中老人也开始跟着AI学做新菜、尝试新的搭配，把家常菜做出新花样；就连抢红包，也不再是年轻人的专属，老人们和年轻人一起参与今年的AI红包大战，手指一点就到手，玩得不亦乐乎。 这样的场景，放在几年前，似乎还不敢想象。 原本以为，银发族是互联网时代的“弱势群体”，没想到的是，他们早已悄悄变身AI玩家，给如今互联网原住民的年轻一代，实实在在的秀了一把。 解锁春节新玩法，银发族AI技能超出想象 自李航回老家后，他们家族微信群格外热闹，因为群里每天都有叔叔阿姨、爷爷奶奶辈的人，在发邀请红包，目的就是为了抢元宝App的红包。 这是因为李航教他们玩AI元宝红包，关键是他们学的也快。李航告诉Tech星球，搁以前，爷爷他连手机支付都生疏，从不怎么碰新鲜玩法，但今年大厂砸这么多钱，李航耐着性子调大字体、放慢速度，手把手教他们操作。 起初爷爷是有些抵触，但在教的过程中对AI玩法来了兴致，1个小时掌握了如何做红包任务，使用元宝的一些简单功能，每次抽到红包时笑得合不拢嘴，第一轮活动就抢了20多元。 后面几天，他开始搬着小板凳，在村里手把手教同村的老伙伴们抢红包，攻略AI玩法，并在除夕夜当晚，与晚辈们一起参与到抢豆包红包的活动。 小年夜，湖北咸宁一位60岁的张奶奶，成为了社区服务中心里的“AI视频达人”。 她告诉Tech星球，AI视频的制作看起来很难，实际操作下来却很容易。“首先，你得敢点、敢试”，张奶奶说道。 半年前，她在抖音刷到一条AI自动生成的视频，红灯笼飘动、福字闪烁，还有喜庆的语音祝福，外孙转发到家庭群后，她心动了，于是她开始对AI视频创作的摸索。 一开始连“提示词”是什么都不懂，她就边看教程边记笔记，把“春节”“温馨”“卡通”这些关键词写在小本子上反复试。后来发现，在AI视频工具里输入“给孙子做的拜年视频，要可爱、有烟花和红包动画”，系统就能自动生成草稿。她再微调画面、换背景音乐、加自己的语音，一条专属视频就完成了。 现在她三分钟就能做好一条，还能给不同人定制，有些老姐妹喜欢怀旧风，她就配怀旧歌曲；外孙爱动画，她就加个小老虎贴纸。而且，她还在闺蜜群里听说微信在春节期间推出了AI翻唱功能，进一步降低了创作门槛，她也开始尝试这个新玩法。 如今，她的AI视频、AI翻唱歌曲不仅发家庭群、朋友圈，自己也开了个抖音账号，分享创作一些AI视频。 而在县城的57岁的王大伯，则打算通过AI的帮助，成为全家的“年夜饭主理人”。 王大伯向Tech星球表示，过去的他只会炖大骨汤、蒸年糕等家常菜，现在的菜单上却多出了一些新的菜，比如五福拼盘、彩椒酿虾滑、川味腊肠煲仔饭等，这些新菜全靠AI教学。 原来，他在社区夜校上课时，老师教大家在手机里装上AI生活助手，可以帮他们学会做菜等技能。起初王大伯是抵触的，因为他炒了半辈子菜，质疑AI不可能比他还会炒。 当他试着对AI助手说“有没有低油少盐还好吃的菜时”，AI聊天界面立刻弹出视频教程，连火候、切配、摆盘都一步步演示，还能根据家里的食材智能调整菜谱，让他彻底打开了新世界的大门。 如今的他，时不时向AI请教新菜式，还拉着老伴一起拍做菜视频，分享到朋友圈。 这个春节，他没打算让团年饭还是那么普通，而是准备用AI整理出的新菜谱，做成丰盛的年夜饭。 AI成下沉市场中老年人“新副业” 在很多人印象里，或许中老年人玩手机，就是刷短视频、看新闻。但今年春节，不少县城和乡镇的叔叔阿姨、爷爷奶奶们，通过AI做成了一门“小生意”。 在河南信阳，62岁的李阿姨在家里没事的时候，喜欢拍点厨房日常发到抖音，自从去年开始接触AI，试着用一个AI剪辑工具自动生成视频字幕和配乐，没想到一条“腊八蒜做法”的视频突然爆了，播放量破百万。平台很快给她开通了“创作者激励”，加上挂小黄车卖带货，一个月下来竟挣了3800多元。 “我一开始真没想赚钱，就是觉得好玩，结果AI帮我把画面调亮、加了字，连标题都是它建议的，比我自己起的强多了”，李阿姨笑着说。 在乡镇的王阿姨，则靠着AI绘画接做起了定制春联和年画的生意。她先在纸上手写吉祥话或画个草图，然后用AI工具一键生成高清国风插画，打印出来配上红纸装裱，摆在集市上卖。 “一幅卖15到30块，有人还订全家福卡通画像当新年礼”，赵阿姨向Tech星球说，“我不懂技术，但孩子教我用文生图功能，输入胖娃娃抱鲤鱼，传统年画风格，它就给你画出来，我们再稍微改改颜色就行。现在的我早已熟练地掌握了这个新技能。”春节前半个月，她靠着自己的新技能赚了近2000元。 65岁的张大爷向Tech星球分享他的AI经历。他是自家小镇上的退休邮递员，平日喜欢在茶馆里听老伙计们摆龙门阵。 去年，他的老朋友教他学会了AI语音克隆工具，于是他试着把老人们讲述的本地传说、童年趣事录下来，转成带方言配音的有声故事，再对这些故事配上背景音效和轻音乐，上传到音频平台，还做了一个小栏目，目前在平台上收获近万粉丝。 靠着卖手工腊肉、峨眉雪芽茶叶等，做起了带货，而且有时还会开直播讲故事，获得打赏收益。 实际上，这样的事情并不少，对于下沉市场的中老年人来说，AI不再是遥不可及的黑科技，而是一个能帮他们表达、连接、甚至增收的“新工具”。 大厂悄然入局，银发AI浪潮背后有“推手” AI浪潮在下沉市场、在中老年人群体出圈，并非偶然。 热闹的AI拜年视频、AI红包大战和AI副业背后，其实早有大厂的身影，它们通过适老化产品和功能服务作为突破口，悄悄布局下沉市场的“银发生态”。 去年年底，腾讯推出了专为中老年人设计的AI教学App“时光易点”。 今年1月，京东CEO刘强东为家乡宿迁光明村赠送年货的消息广受关注。领取现场，乡亲们对新手机表现出浓厚兴趣。几位老人围着WIKO X70手机，无需翻菜单，用方言就打开了想要的应用。 与此同时，京东京造第二批自研AI玩具也在1月上线，此次新增产品在此前针对儿童开发的陪伴玩具基础上，新开发了针对年轻人和老年人的AI玩具。 百度则是推出“百度居民服务Agent”的智能终端与服务模式，提供不同类型多款设备选择，大字体、大音量、语音交互，老人不用学复杂操作，通过与AI说话就能查信息、叫服务、连子女。 当60后、70后逐渐步入退休年龄，他们可能成为下一个10亿级数字消费群体。而AI，正成为连接他们与互联网的桥梁。 正如一位产品经理所说：“以前我们教老人怎么用手机，现在我们要帮他们用手机创造价值。” 这个春节甚至是未来，银发族不再是AI浪潮的旁观者，他们正从被动使用者转变为主动创造者，拍视频、开小店、讲故事、抢红包等行为将成为常态，而这场由AI点燃的银发浪潮，才刚刚开始。

衡宇 发自 麦蒿寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克xAI人员大动荡，并没有妨碍它家新模型发布。 风口浪尖上，Grok 4.2突然上线了——不过是公测Beta版。 对比如今动辄数万亿参数的模型方阵，Grok 4.2的参数仅有500B，略显克制。 或许也是因为如此，Grok 4.2的市场和用户反馈呈现出一种诡异的两极分化：连连盛赞者亦有之，骂骂咧咧者有之。 面对那部分排山倒海的质疑声，老马这位一向自信爆棚的硅谷狂人也有点坐不住。 他在上对近十条Grok 4.2的夸夸推文又是点赞又是转发。 每一条都藏不住对自家新baby的认同和支持。 不仅如此，他还亲自发推公关： 公测将持续到下个月。公测结束后，Grok 4.2将比Grok 4快得多，也聪明得多。 我们知道目前仍有许多bug需要修复和改进，每天都在debug中～ 据了解，Grok 4.2的底层架构具备每周自我迭代的能力，以后每周将更新一次。 Grok 4.2公测版什么样？ 关于Grok 4.2，其实早有预告。 回顾Grok 4.2的诞生历程，可谓是一部标准的“鸽王进化史”。 去年12月起，马斯克就开始在上频繁预热，多次提到“3–4 周内”或“下周上线 Grok 4.2”。 但发布时间多次推迟。相对应的，每次延后都会带来新的猜测。 这种反复跳票的行为在五天前达到了紧张的顶点——当时xAI的联合创始人接连离职，舆论情绪进一步放大，外界一度认为Grok 4.2要胎死腹中。 马斯克紧急召开发布会，并在会上放出重话： 在预测能力上，Grok 4.2成功击败所有AI，横扫各大榜单。 直到今天，Grok 4.2公测Beta版终于正式上线。 最近国内AI圈爆火的新版弱智吧风格benchmark“50米外有个洗车店，我该开车去还是走路去”，Grok 4.2无惊无险机智通过测试。 BTW，Grok 4.2公测Beta版不是默认版本，用户需要手动选择才能使用。 此次升级还首次引入快速学习能力，模型可以基于实时反馈持续优化。 马斯克在推文中强调，与以往版本那种静态的更新逻辑不同，Grok 4.2支持基于实时反馈的持续优化。 换句话说，Grok 4.2能像人类一样在实践中快速进化，每周更新成为自我进化的节奏的一部分。 不过，尽管马斯克喊出的口号震天响，但截至目前，xAI官方尚未释放出任何详尽的技术报告。 只有Leaderboard上面出现了对Grok 4.2的评测，具体情况如下： 由于整个模型底层训练细节、数据构成、具体benchmark表现仍然有限。 这让讨论更多停留在体验层面，而非技术细节层面。 毁誉参半，马斯克紧急公关 上线不到几个小时，Grok 4.2公测Beta版的口碑就出现了严重的撕裂。 在“不行派”的阵营里，很多深度用户和开发者表示，实际体验远不及预期，尤其是在处理高难度逻辑推理时，500B参数着实有点不够用。 有网友甚至调侃，马斯克所谓的“横扫榜单”可能存在特定的实验室优化环境。 Reddit上有网友猜测，一向高调的马斯克如此低调地发布Grok 4.2公测Beta版，主要原因还是因为模型能力无法与OpenAI和Anthropice的最新模型相媲美。 而且成本还贵出不老少…… 此外有网友表示，虽然马斯克发推表示Grok 4.2是一个无偏见的模型，但现实情况很打脸—— 根据测试，Grok 4.2的许多回答偏好都高度贴合马斯克本人。 当然，“夸夸派”也不少。 网友有夸奖Grok代码功能又快又好的： 有夸多模态能力的： 还有人测试表示，Grok 4.2通过了“Caitlyn Jenner”的AI测试，而ChatGPT和Gemini都失败了。 此前，这道题因为被Gemini回答为“不，哪怕为了阻止核末日也不应该误称性别”而被广泛议论，对话截图从而在 、油管等平台广泛流传，演化成一个固定格式的吐槽梗。 总之是给马斯克骄傲坏了。 他一连发布数条推文对自家新孩子大夸特夸，并借机回应那些不好的评价： 我们Grok 4.2还是个宝宝，后面每周会更新，等着瞧吧！ 据AI工程师Mark Krechman透露目前发布的Grok 4.2是500B参数的“小”版本，Grok 4.2的中、大型版本稍后将推出（马斯克亲自转发认证此条消息的真实性）。 One More Thing Grok imagine为马年推出视频生成模版，目前iOS可用。 感兴趣的小伙伴们可以一试。

作者 | 李水青 编辑 | 漠影 当机器人开始显露“真功夫”，春晚的科技叙事变了。 过去几年，机器人登上各种大大小小的舞台，更多是承载一种科技符号，它们或是节奏偏慢的舞蹈方阵，或是呆萌可爱的互动玩偶，观众图个新鲜，看个热闹。但2026年马年春晚，宇树科技带着G1与H2人形机器人登场的那一刻，几乎所有人意识到：机器人演示进入下一个阶段了。 跑酷、翻桌、单腿连续空翻、双节棍花、醉拳卧倒后乌龙绞柱——一整套高强度、强节奏、充满不确定性的连续动作下来，观众最直观的感受是“变化太快了”。快到来不及眨眼，快到让人怀疑屏幕前的是不是AI生成的画面。 宇树机器人在表演单腿连续空翻 这场名为《武BOT》的机器人武术大秀，迅速从国内火到海外。在社交媒体X上，一条条视频切片动辄赢得上百万预览量、数千次点赞转发以及数百条评论。这些博主赞叹“短短一年内，他们就从机器人进化成了‘人类’”，“简直太疯狂了……其意义在于让14亿中国人了解未来在哪里”。 宇树机器人武术表演在海外社交平台X上爆火 推文的评论区充斥着惊叹与难以置信：“这是AI生成的吗？”“这些是不是人假扮的？”“为什么美国那些耗资数十亿美元的研究实验室花了十多年时间才做到的事，宇树只用了其中一小部分资金就做到了？” 众多海外网友表示难以置信 价值判断的分歧初现端倪。一边是“太炫了”的惊叹，一边是“会不会只是表演”的质疑。“表演型机器人 vs 干活型机器人”的老问题再次被提起，但并未迅速占据主导。 因为在争议尚未展开之前，一个更现实的问题摆在眼前：为什么每次把机器人推到这种全民、全球关注节点的，都是宇树？ 一、春晚舞台上的极限验证，多个“全球首次” 要理解这个问题，得先看懂今年这台节目的难度到底意味着什么。 相比去年《秧BOT》中机器人“蹒跚学步”式的队形变换，今年的《武BOT》实现的是全球首次全自主人形机器人集群武术表演。由宇树方解读可知，这个“全球首次”，实际上是一串可以拆解的技术里程碑： 全球第一次连续花式翻桌跑酷，机器人像跑酷运动员一样连续跨越多个障碍物； 连续花式翻桌跑酷 全球第一次弹射空翻，借助定制弹射器腾空最高超3米，在空中完成正空翻及侧空翻后平稳落地； 弹射空翻 全球第一次单脚连续空翻、两步蹬墙后空翻，动作连贯如专业武术运动员； 两步蹬墙后空翻 全球第一次空中大回旋（Airflare）七周半，在空中连续旋转后精准着陆。 空中大回旋后精准落地 “近距离看，它可以跳到天花板那么高。”宇树科技创始人王兴兴向央视新闻透露，为了这个动作的呈现，团队在仿真平台进行了上亿次训练，然后再放到实物机器人上进行微调。“这一动作对机器人的平衡控制、动态响应和落地稳定性提出了极高要求，在全球范围内是首创。” 宇树机器人可以跳到天花板那么高 更隐蔽、但门槛更高的，是多机协同。 几十台机器人在舞台上同时运动，对系统提出的要求是指数级上升的：高速状态下的实时定位不丢失，队形变化不能累积误差，个体出现偏差时能自我恢复、不连锁失效……一旦某一台机器人出现定位漂移或节奏延迟，整个表演都会被放大暴露。 武术集群表演队多机协同要求高 正如一位网友在看完节目后感叹：“这绝对是今晚最炸裂最震撼的一幕。”从国内到海外，从普通观众到工程师评论，一个现象被反复提及——每一次站在这种高风险、高曝光节点上的，都是宇树。 更多问题随之浮现： 如果只是“会表演”，为什么不是更多公司轮流登场？如果只是“炫技”，为什么敢一次次放在极限验证场景里？ 这大概率不是偶然，而是能力选择的结果。 二、一年时间，进化的核心不在动作，而在能力结构 在过去一年时间里，宇树的变化在哪？ 如果只盯着动作看，宇树这一年的变化已经很惊人：去年还是偏节奏化、低速协同的秧歌舞，今年已经进化到高速穿插、强动态、复杂器械的武术表演。 2025年春晚《秧BOT》表演 2026年春晚《武BOT》表演 实质变化则发生在更底层的能力结构中：运动控制从“执行”走向“适应”，定位与感知成为“底层保险”。 这意味着什么？去年机器人跳舞，更多是在执行预设好的轨迹程序，环境稍有变化就可能“翻车”；而今年机器人练武，已经能够在动态行进中自主保持精准定位与队形一致性，即使不小心跑偏，也能全自主快速恢复。 这种进化背后，据相关负责人称，是宇树在算法、硬件与系统层面的全面升级。 算法层面，团队升级强化学习框架，利用大量特技获取数据预先训练一个特技动作模型，使其充分具备多样运动能力与抗干扰能力，从而大幅提升后续动作模型微调的效率，发挥预训练模型“见多识广”的能力。 同时其采用融合感知的定位技术，有效解决高速运动中的定位漂移问题，实现厘米级落点控制。 硬件层面，其针对性提升核心关节电机功率密度，优化肢体结构强度，并升级灵巧手与缓冲部件，以支撑高爆发、高冲击的动态动作。 正是凭借升级后的灵巧手，支持器械抓持与外力扰动下的柔顺控制，机器人才能稳稳接住棍子、完成帅气的搓棍动作，甚至在棍术对练中应对来自人类的外力冲击。 柔顺控制帮机器人更好地控制双节棍 系统层面，其全新开发集群自动控制系统，实现从动作编排、队形设计到多机实时协同调度的全流程自动化。数十台机器人在复杂队形变换与高难度动作中实现毫秒级同步，并具备自我监测与异常识别恢复能力。 这意味着机器人已经具备了完整的感知—决策—执行闭环，并能在复杂、高动态场景中长期稳定运行。这种能力结构的进化，才是《武BOT》相比《秧BOT》最本质的区别。 三、表演还是干活？本质上是能力层级之争 当然，围绕春晚机器人的讨论中，一个常见观点始终存在：相比舞台表演，机器人走下舞台去“干活”是不是更有价值？ 为什么这个问题每年都会出现？因为行业、公众、投资人都在期待机器人尽快进入真实生产与服务场景，对“舞台展示”有一种天然的警惕——怕的是“只会表演，不能干活”。 但这个判断往往忽略了一个前提：所有复杂任务的起点，都是对身体的稳定控制。 如果机器人无法在高速、不确定环境中完成移动与协同，那么再丰富的任务设想，也难以成立。正如王兴兴在近期接受采访时所说：“运动能力是智能机器人的先决必要条件，必须先能站稳、跑稳，才能谈得上去干活。” 传统的所谓“干活机器人”演示更多集中在更多集中在相对静态、结构化场景中的取放操作，实际上实现这些能力的同行不在少数。而宇树机器人展示的是在高速、不确定环境下的运动规划与控制，其技术复杂度远超固定点位的取货任务。 事实上，宇树在《武BOT》节目中攻克的技术难题，恰恰是机器人在真实世界中“干活”所必备的底层能力。 比如，节目中的多机协同系统，解决了数十台机器人在复杂队形下的实时调度与动作同步问题，可迁移至工业场景中的多机器人协同巡检、仓储分拣、装配流水线等任务。 再比如，节目中的柔顺操作与外力干扰应对，在棍法及夺棍环节中，机器人需在抓握器械的同时应对来自人类的外力冲击，这项技术可直接应用于精密装配、重物搬运、家政服务等场景，帮助机器人在操作过程中实时感知并适应外部扰动。 节目中的相对定位与环境交互，跑酷翻桌动作要求机器人在高速运动中精准判断自身与障碍物的相对位置，并动态调整步态完成跨越，这一能力与机器人向货架码放货物、在狭小空间穿行、上下楼梯等任务需求高度一致。 “如果机器人能在复杂的队形变化和快速移动中完成武术表演，意味着未来它们在其他场景工作时，它的稳定性会更胜一筹，也能让人更安心。”王兴兴说。 结语：顶流背后，2026年预计出货1-2万台 回到最初的问题：为什么每次把机器人推到这种全民、全球关注节点的，都是宇树？ 这或许因为，当技术成熟度、工程稳定性和规模化能力开始同时显现，所谓的“顶流”，其实只是水到渠成的结果。 一方面，宇树持续选择在最公开、最严苛的环境中验证最具挑战性的技术；另一方面，在舞台之外，宇树在2025年已经做到了人形机器人全球年销量第一。这意味着舞台上的每一次亮相，背后都有大规模量产和工程化交付的能力在托底。据王兴兴最新透露，今年全世界人形机器人的出货量至少达到几万台，宇树科技的目标出货量在1-2万台左右。 这条已经被验证可行的人形机器人演进路径，正在把行业整体推向一个新的阶段。正如王兴兴所说：“让机器人真正能推动人类生产力的进步，这是我们共同的目标。”

新年伊始，科技圈热闹非凡，一波未平，数波并起 先是春晚舞台上，具身智能机器人和 SeeDance 轮番秀肌肉，看得人眼花缭乱；苹果也在除夕当晚不声不响地发出了春季发布会邀请函。 当大家还在讨论 iPhone 17e 的时候，彭博社又抛出一枚重磅炸弹，苹果正在加速一系列 AI 硬件，具体为以下三种： 智能眼镜 N50：代号 N50，对标 Meta Ray-Ban 但要更高端。无显示屏，靠扬声器、麦克风和双摄像头实现功能——一颗拍照录像，一颗专门用于计算机视觉。计划 2027 年发售； 可穿戴吊坠：AirTag 大小，可夹衣服或挂项链上。配备低分辨率摄像头和麦克风，被内部员工称为 iPhone 的「眼睛和耳朵」，依赖手机进行大部分处理； 摄像头 AirPods：在现有 AirPods 基础上加入摄像头，主要为 AI 提供视觉信息，而非拍摄照片视频。进展最快，最早可能今年亮相。 ▲ 假想图由 Gemini 生成 这也或许是蒂姆·库克职业生涯谢幕前，最后一笔投注，不同于我们熟悉的「烧掉旧世界」的激进，这位供应链出身的掌舵者，在站好最后一班岗时，选择了一条更符合苹果财报逻辑的演进路线：拥抱 AI 硬件，但绝不背刺作为万亿市值基石的 iPhone。 这场新旧交替的博弈，库克没有做选择题，他全都要。 摄像头，为 AI 而生 如果你足够敏锐，已经从刚刚的简短介绍里捕捉到了关键词——三款设备，都有摄像头。 如果用传统消费电子的逻辑看，iPhone 上的摄像头已经基本满足人们的拍照需求，但对于不需要搞摄影的 AI 硬件来说，摄像头的角色发生了质的转变——这是被动且持续接收信息的「输入」入口。 不需要高画质，200 万像素甚至更低就够了，甚至可以是红外成像，毕竟 AI 不需要欣赏风景，只要能通过这些低像素画面，计算出空间定位与物体识别，就能正常运转。 ▲ 假想图由 Gemini 生成 与之呼应的是，苹果在这方面的技术积累。2025 年夏天，苹果开源了一个能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型——FastVLM。 这个模型并不像其他 AI 巨头那样「刷分」，而是朝着小型化、端侧化、低延迟的方向做了极致优化，将视觉处理所需的 Token 降到传统 ViT 的 1/16，极大降低延迟，可以根据摄像头捕捉到的内容实时给出判断，反应速度非常快。 可以预料到的是，苹果在视觉为核心的 AI 硬件上，将会利用 FastVLM 及其衍生模型技术。 但在如何消化视觉数据流时，苹果给出的方案，是对 Humane Ai Pin、Rabbit R1 等「先烈」的一次无情嘲讽。 Ai Pin 的死因，可以总结为一种脱离物理规律、使用场景，以及用户接受程度的「狂妄」，在一个火柴盒大小的设备里，硬塞进高通骁龙芯片和复杂的散热系统，还有一整套摄像头和投影仪。 小马拉大车的结果显而易见：高喊着取代 iPhone 的 Ai Pin 续航崩盘、发热烫人，最终随着服务停止、公司出售，产品也沦为昂贵且无用的电子垃圾。 苹果吸取教训，选择了一套让 AI 硬件们各司其职，且相对务实的「共生」路线。 ▲ 苹果曾申请过一款脑电波 AirPods 专利 在苹果的这套架构里，这三款硬件不需要高性能芯片，不需要大电池。它们存在的目的纯粹且单一：全感官的数据采集。 通过独立且轻便的小型设备，源源不断地获取外界信息。毕竟人类又不可能 24 小时举着手机，所以为了获取这些连续不断的视觉流，摄像头必须抢占人体感知器官的「高地」——也就是我们的耳朵和鼻梁。 这方面，国内的光帆科技（Lightwear）其实已经给出了先行版本——他们在耳机上装了一对摄像头，连续不间断地捕捉现实世界，但这些信息在 AI 使用之后便「阅后即焚」，既保证可用性，又具备私密性——这套方案，是不是也有点果味儿？ ▲ Lightwear AI 耳机 关于这款未来耳机，可以查看爱范儿此前的报道：耳机上长出摄像头，但它不是给人用的｜AI 器物志 在苹果的这套 AI 新硬件体系中，三款硬件分工明确： 代号 N50 的高端智能眼镜占据了「第一视角（FPV）」，看你所看，负责锁定和记录你当下的注意力； 带摄像头的 AirPods 利用头动即眼动的特性，负责扫描侧向视觉，补全了环境感知；AI 挂饰则像一只挂在胸口的「眼睛」，负责广角记录，构建长期记忆。 ▲ 图｜Tim's Guide 它们就像是 iPhone 伸出来的三根触角，疯狂地从物理世界汲取信息。 同时，苹果也能在低像素高密度的信息流中，实施一贯的隐私策略：「阅后即焚」。 所有摄像头捕捉的数据，仅供 AI 在完成环境理解，不留任何存档。这样一来，既喂饱了 AI，又最大程度地消解了用户对隐私的顾虑。 苹果的魔法：语音无声输入 从信息输入角度分析，我们大致能了解三款 AI 硬件的设计思路和运行方式，但想要这套 AI 硬件系统好用，还有一个比技术更棘手、甚至可以说决定生死的难题——交互。 现有 AI 硬件的最大痛点在于社交压力，在嘈杂的地铁里，对着胸口的 Ai Pin 大喊「嘿，帮我查查我该在哪个站下车」，无论 AI 回答有多智能，都十足社死。 由此，我甚至可以得出一个暴论：只要还需要小声自言自语，AI 硬件就很难走出小圈子。 ▲ 先烈 Ai Pin 苹果显然深知这种喃喃自语带来的社交压力，它的解决方案是「说话无声」——就在上个月底，苹果斥资 20 亿美元，快速而隐秘地收购了以色列公司 Q.ai， 将这项技术纳入囊中。 这笔收购，在十年前就已埋下线索。 Q.ai 的创始人 Aviad Maizels，这个名字你可能陌生，但自 iPhone X 开始使用的 Face ID，就源自他创立的上一家公司 PrimeSense。 Q.ai 的核心技术是肌电图（EMG）与微表情分析，这听起来像赛博朋克小说里的设定，但原理其实非常生物学：当我们想要说话时，大脑会向发声器官发送神经电信号。即使我们最终压低声音、甚至根本没有发出声音，喉咙、下颌和脸颊的肌肉依然会产生微弱的生物电波动。 Q.ai 的算法，可以捕捉并翻译这些沉默的波动。 ▲ 用于情感识别的面部肌电图信号采集 用户不需要像呼叫 Siri 那样字正腔圆，甚至不需要张开嘴，只需要在喉咙里「默读」指令，眼镜腿上的传感器就能精准识别。 没有声音，没有动作。在旁人眼中，你只是短暂地停顿，便获取了信息。 正如多点触控让 iPhone 告别物理键盘，Q.ai 的无声交互，赋予了无屏设备高带宽、高隐私的输入能力。 如果类比 iPhone 的成功经验，这可能就是 AI 硬件的「多点触控」。 让所有人在十年后，仍然需要 iPhone 在去年闹得轰轰烈烈的 Google 反垄断案当中，有一封电子邮件证据，来自苹果的互联网服务高级副总裁 Eddy Cue 放过的狠话： 十年后，可能我们都不需要 iPhone 了。 ▲Eddy Cue 与 Tim Cook 这句话曾被无数媒体解读为苹果的自我革命，也侧面传递出在 AI 浪潮里苹果的焦虑，但随着 N50 眼镜、挂饰和 AI AirPods 的拼图逐渐浮出水面，苹果的新思路也昭然若揭—— 将 AI 硬件这个新品类，牢牢绑住 iPhone 这个生态完善、用户成熟的大船。 若是讲得更明白些，我们可以试着将苹果的路子分为两个步骤：体验升级，然后拆解。 2016 年秋天，苹果拿掉 iPhone 7 的 3.5mm 接口，随之而来的，是 AirPods 的横空出世。苹果通过无线连接、入耳检测、空间音频等技术，对听觉体验进行了一波大升级，虽然 EarPods 没有被立刻抛弃，还能正常使用，但实际上，你需要购买 AirPods，才能获得升级后的体验。 「听」这个动作，被成功地从手机上剥离，独立成了一条数十亿美元的配件产线。 Apple Watch 走的也是这条路——将健康与通知两个功能一边升级、一边剥离出来，用户需要购买额外的配件，才能解锁 iPhone 更全面的体验。 现在，AI 硬件，苹果也打算这么干了。 按照苹果的设想，未来你的设备可能是这样的： 手腕：Apple Watch（健康监控 + 通知中心）； 耳朵：AirPods（听觉增强+语音助理）； 鼻梁：N50 眼镜（视觉增强+隐形屏幕）； 胸口：挂饰（全天候记录仪+记忆外挂）； 口袋：iPhone（算力核心+网关）。 放眼这个星球，目前最有可能在你身上同时塞进五个电子设备的公司，恐怕也只有苹果一家。 这也就不难理解，为什么 OpenAI CEO Sam Altman 会在纽约的一场午餐会上，抛开 Google，直言不讳地警告： 大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。 当然，即便这个爆料传闻完全属实，我们也不会真的把这些硬件全都一股脑戴在身上。你会发现，眼镜、耳机、挂饰都有摄像头，它们的能力和角色大体相同。 苹果对于可穿戴设备的定义，从来不会让它们存在感过于强烈，而是以无感的方式存在。 但无论如何，如果这条路跑通，苹果最恐怖的「生态护城河」将顺势流淌进 AI 时代，与之相随的，是数十亿用户的肌肉记忆和操作习惯。这对于任何一家致力于打造 AI 硬件的厂家来说，都是致命威胁。 在这场 AI 硬件的寒武纪大爆发中，苹果看似反应迟钝，也确实在大模型、AI 落地上表现不太让人满意，可如果这套阳谋最终跑通，Eddy Cue 当年的那句豪言，或许真的需要微调几个字，才能跟上苹果的野心： 十年后，我们可能不止需要 iPhone 了。

虽然今年才刚开始没多久，但手机厂商之间的激烈竞争，其实已经拉开了帷幕。 首先是在「超大杯」新机上。 OPPO Find X9 Ultra和vivo X300 Ultra都已陆续入网。 此外还有—— iPhone 17e、小米17 Max、vivo X300 Max和OPPO Find X9s Pro等小迭代新机... 新机密集程度之高，能让换机党们看个爽。 不过机哥也知道。 常规迭代的新机，机友们早就看腻了。 无非就是换性能更强的芯片、给更大的电池、升级影像硬件，最后在软件上给几个独占功能。 最终定价能不大涨，咱们都得谢天谢地了。 所以今天咱们看点更有意思的。 根据机哥摸到的爆料来看。 今年很有可能会出现几台，定位鲜明、打法差异化拉满的新机。 首先是被厂商们放弃了多年，如今有望回归的—— 7英寸超大屏手机 众所周知，这个世界就是一个巨大的轮回。 时尚圈如此，科技圈亦是如此。 这几年厂商们卷完曲面卷直屏、卷完大屏卷小屏。 那么问题来了。 卷完小屏之后，又会是什么呢？ 答案是——7英寸超大屏手机。 根据爆料显示，目前有两家厂商在评估7英寸巨屏新机。 现在主流大屏手机的尺寸，在6.7英寸-6.85英寸之间。 考虑到用户手感、整体屏幕显示比例和重量，这样的尺寸已经被厂商们沿用了好几年。 再加上最近两年。 6.3英寸小屏和6.59英寸中屏手机也越来越多。 厂商们觉得差异化不好做，咱们用户又觉得换机新鲜感不足。 赛季版本强势，也就自然而然变成了「7英寸巨屏手机」。 不过真要说起来，其实去年华子就从口袋里掏出了7英寸的Mate 70 Air。 机哥当时上手玩过。 虽然从数值上看，7英寸其实比6.83英寸大不了多少。 但实际感受下来，这大屏无论是打游戏。 看漫画。 亦或是横屏看视频。 那种沉浸感都比常规大屏手机来得更强。 So，要是能有更多大厂能加入7英寸巨屏赛道。 机哥还是挺喜闻乐见的。 不过爆料也说得很清楚，后续那两台7英寸巨屏手机，定位都不是影像商务，而是主打性能、续航和超大屏。 机哥觉得。 只要能给到次旗舰芯片、9000mAh到10000mAh电池、以及针对超大屏而做的小窗或分屏软件适配。 愿意买单的用户，应该还是不少的。 15000mAh电池手机 最近这两年，手机电池就跟觉醒了似的。 左脚踏右脚原地起飞，电池容量每隔几个月就能迎来一波大涨。 卷到现在，咱们已经能买到电池10000mAh的性能手机。 很多机友也因此好奇—— “10000mAh左右，就是手机电池容量的尽头了么？” 机哥摸了一轮相关爆料后。 只能说，一切才刚开始。 机友们都有看到。 前阵子荣耀WIN系列带着10000mAh发布，在塞入超大电池的同时，还把周边配置补得整整齐齐。 甚至连散热风扇都给安排上了。 如果稍微轻装上阵一些。 理论上能给电池，预留更多提升空间。 去年真我发布的超大电池概念机，就是一个很好的例子。 15000mAh的电池容量、8.89mm的整体厚度、210g的重量，机身三围数值完全在咱们接受范围内。 再结合最新爆料。 机哥看到，有手机厂商已经在捣鼓12000mAh手机的量产方案。 同时还在测试15000mAh电池。 如果进展顺利，最快今年咱们就能买到。 总之电池技术肯定还在进步，量产只是时间问题。 剩下的关键就在于，大伙愿不愿意为超大容量电池，牺牲影像、散热和整机手感。 性能LCD手机 咱们回顾这两年所发布的国产手机，也会发现一个很残酷的事实。 LCD性能手机已经凉了。 即便是当初喊着「重铸LCD荣光」的REDMI。 也早就把超窄OLED大R角直屏，当成了新机的销量密码和版本答案。 而且你说是厂商没有持久投入的定力吧。 其实也不全对。 毕竟厂商们或多或少做过调研，最后发现——黑边粗、机身厚，且无法使用息屏显示和屏幕指纹的LCD手机。 不仅不受主流消费者待见，实际销量更是路边一条。 以至于在2025年到2026年初。 咱们都买不到一台，性能过得去的LCD新机。 但这时候就说“LCD彻底为奴”，定论就下得有点太早了。 因为有爆料显示。 联想moto这边开订了两块1.5K LCD屏，一块6.7-6.8英寸，一块6.5英寸。 结合国产屏厂最新的技术迭代进展。 联想moto开订的那块高素质LCD屏，有可能是京东方的ADS Pro屏。 机哥简单过一遍参数。 6.74英寸、1.5K分辨率、支持120Hz/144Hz刷新率、446 PPI。 数值拉满的同时。 还用各种新技术解决了LCD清晰度、亮度、拖影和厚度等问题，成本肯定不会低到哪去。 如果用来做中低端机，定价又压不下去，吃力不讨好。 做全能旗舰的话，LCD屏的质感和技术特性，又支撑不起太高的价格。 思来想去，最好的打法，还是搭配次旗舰芯片，造一台LCD性能手机。 希望能在2026年，看到这机子上市吧。 磁吸镜头手机 至于磁吸镜头手机，机哥在前阵子就有跟大伙详细聊过。 根据爆料，小米在2025年MWC上，发布的「小米模块光学系统」，已经启动量产计划。 进度快的话，今年就能搭载到小米18 Ultra，或者小米MIX 5上。 机哥也简单过一遍它的技术原理。 它在硬件上，由经过魔改的小米手机，以及一枚等效35mm，光圈f/1.4，1亿像素的M43传感器的“镜头式”概念相机构成。 只需把镜头往手机背面一吸。 就能开始拍摄画质堪比M43相机的照片。 镜头负责记录数据、输出RAW文件。 然后通过自研的LaserLink技术，把RAW文件快速传到手机，让手机完成计算摄影修图。 总的来说。 这套技术既有相机镜头的力大砖飞，又有手机计算摄影的庞大算力。 属于是手机党看得爽，摄影党喷不了。 至于手机本体的影像方案。 大概率是旗舰中杯的影像水平，一个高动态主摄搭配3倍长焦满足日用。 需要专业创作时，再把镜头磁吸上去，把手机变成小米相机。 这样一来，手机也无需牺牲核心配置。 轻薄、大电池、散热、重量全部满足到位。 如果以上新机，能在今年内全部亮相。 那机哥觉得，2026年很有可能是近三年来，新机最有意思的一年。

距离ClaudeOpus 4.6的发布仅过去12天，Anthropic就发布了新的中档模型Claude Sonnet 4.6。 这次发布的核心不在于技术突破本身，而在于它以低得多的价格，达到了与竞品齐平的性能。。 Sonnet 4.6的定价保持在每百万token输入3美元、输出15美元，与前代 Sonnet 4.5相同。 然而在多项基准测试中，Sonnet 4.6接近甚至超越了价格高出五倍的Opus 4.6。 Anthropic表示，便宜不一定就没有好货。 当然了，在一些关键的测试里，仍然还是Opus 4.6领先。 具体表现如何呢？ 01 Sonnet 4.6究竟有多惊艳？ 在SWE-bench Verified这个衡量真实软件编码能力的基准测试中，Sonnet 4.6得分79.6%，几乎追平Opus 4.6的 80.8%，同时略微领先于OpenAI的GPT-5.2。 在代理式金融分析任务中，Sonnet 4.6以63.3%的成绩领先所有竞争对手，包括Opus 4.6的60.1%和GPT-5.2的59.0%。 在办公任务的GDPval-AA Elo评分中，Sonnet 4.6达到 1633 分，超过Opus 4.6的1606分和GPT-5.2的1462分。 过去需要旗舰模型才能完成的任务，现在用Sonnet 4.6这种中档模型就能做到。 对于每天需要处理数百万token的企业来说，这意味着可以大幅节省成本。 Opus 4.6仍然在某些高复杂度领域保持优势。 在终端编码任务Terminal-Bench 2.0中，Opus 4.6得分65.4%，Sonnet 4.6为59.1%。 在代理式搜索BrowseComp中，Opus 4.6达到84.0%, Sonnet 4.6为74.7%。 在新颖问题解决测试ARC-AGI-2中，Opus 4.6得分68.8%，Sonnet 4.6为58.3%。 这些差距表明，对于前沿研究和需要顶级准确度的场景，Opus 4.6仍是最好的模型。但对于大多数生产环境，这个差距已经缩小到可以接受的程度。 Sonnet 4.6最引人注目的进步出现在计算机使用能力上。在OSWorld-Verified基准测试中，它得分72.5%，高于Sonnet 4.5的61.4%，远超GPT-5.2的38.2%。 计算机使用能力指的是AI像人类一样操作计算机的能力，通过鼠标点击、键盘输入来与软件交互，而不依赖API接口。 前一阵引发热议的豆包手机助手，其底层的UI-TARS模型，就是在OSWorld基准上完成了权威测试，取得了47.5%的成绩。 豆包手机助手的表现是非常出色的，已经能够完成除了支付以外所有的操作。 那么以此作为判断依据，进而不难推测，Sonnet 4.6的实际表现将会非常惊艳。 这项能力之所以重要，是因为它打开了最广泛的企业应用场景。 一个能够直接看屏幕并与之交互的模型，可以在不构建定制连接器的情况下，自动操作将所有可交互的系统。 Anthropic在发布时提到，早期用户已经看到接近人类水平的表现，能够完成复杂的电子表格任务和多步骤网页表单。 保险科技公司Pace的CEO贾米·考夫（Jamie Cuffe）表示，Sonnet 4.6在他们复杂的保险计算机使用基准测试中达到94%的成绩，是所有测试过的Claude模型中最高的。 他说：“它以我们之前未见过的方式推理失败原因并自我纠正。” 恶意行为者可能在网页中隐藏指令来劫持模型，这被称为提示注入攻击。 Anthropic在公告中表示，Sonnet 4.6在抵御此类攻击方面比Sonnet 4.5有重大改进。 对于部署需要浏览网页和与外部系统交互的代理的企业来说，这种安全防护是必须的。 02 价格只要五分之一 那么Sonnet 4.6到底有多便宜呢？ 外媒报道，一些早期的Sonnet 4.6用户表示，原本企业需要花五倍的钱才能买到的能力，现在用Sonnet 4.6就能获得差不多的效果。 这意味着运营成本可能直接降到原来的五分之一，而工作质量几乎不受影响。 数据分析平台Hex Technologies的CTO，同时也是Anthropic联合创始人、首席产品官的凯特琳-科尔格罗夫 (Caitlin Colgrove)说，公司正在将大部分流量迁移到Sonnet 4.6。 她指出通过自适应思考和高努力模式（high effort mode），“除了最困难的分析任务外，我们在所有任务上都看到了Opus级别的性能，且配置更高效灵活。以Sonnet的价格，这将降低工作成本。” 云存储公司Box的CTO本·喀什（Ben Kus）表示，Sonnet 4.6在真实企业文档的重度推理问答中，比Sonnet 4.5的表现提高了15个百分点。 Sonnet 4.6配备了100万token的超长上下文窗口，以容纳整个代码库、法律文件或数十篇研究论文。 Anthropic声称模型能够在整个上下文中有效推理，并通过Vending-Bench Arena这个基准测试来表现出Sonnet 4.6的有效推理。 Vending-Bench Arena测试的是模型运营模拟企业的能力，不同AI模型相互竞争以获得最大利润。 在没有人类提示的情况下，Sonnet 4.6发展出一种新颖策略：在前十个模拟月份中大量投资产能，支出远超竞争对手，然后在最后阶段急转弯专注于盈利能力。 模型在365天模拟结束时的余额约为5700美元，而Sonnet 4.5约为2100美元。 03 Anthropic开启印度市场 Anthropic正处于上市前最关键的阶段，因此他们不止要发布模型，还要借着模型去扩张业务。 在Sonnet 4.6发布当天，印度IT巨头Infosys宣布与Anthropic合作，构建企业级agent，将Claude模型集成到Infosys的Topaz AI平台中，服务于银行、电信和制造业。 与此同时，Anthropic也在印度的班加罗尔开设了首个印度办事处，印度现在占全球Claude使用量的约6%，仅次于美国。 Anthropic的进步也导致了最近几天软件股的大规模抛售，就连业绩大涨的微软，也经历了股价暴跌。 投资者越来越担心AI对这些业务的潜在颠覆，Sonnet 4.6可能会加剧这种不安的氛围。 也不知道是不是Anthropic飘了，他们还将其免费层级默认升级到了Sonnet 4.6，开发者可以通过Claude API直接调用。

作者｜郭海惟 邮箱｜guohaiwei@pingwest.com 当十几台G1在舞台“下腰”打醉拳的时候，你会觉得宇树好像真的已经把表演这件事情卷到头了。 真的很难想象，羊年还能有什么比马年更能震撼人心的表演。哪怕是让机器人在舞台上跳芭蕾（一个比后空翻难无数倍的动作），难道就能给普通人比今天更强的视觉震撼了吗？恐怕也很难说。 如果说今天具身存在一个“结构性”的矛盾，大概有就是“日益增长的姿态控制能力与硬件水平”和“落地场景不平衡、不充分”的发展之间的矛盾。前者带来了人民对具身日益增长的期待，而后者则让人民感到困惑。 对于很多人来说，机器人的“技能树”好像点错了——它明明该帮我们家务，却代替我们诗词歌赋、载歌载舞。 而这种技能树错配背后，其实有第二个“结构性”的矛盾：即“日益增长的AI智能诉求”与“智能泛化能力不平衡、不充分”的发展之间的矛盾。前者让行业的所有从业者都对AGI的明天充满光明信心，而后者则让从业者感到现金流的贫穷。 而所谓一切场景与智能的问题，其实本质都是数据与智能的关系。 在具身领域尤其如此。 而具身的数据问题又可以分成两种： 一个是数据规模带来智能难以scaling；一个是现有智能情况下，样本的学习和泛化能力。 多位具身行业资深人士曾对硅星人表示，具身数据问题属于“可解”的，但解决方案本质大概率都会是“线性”的，可能会随着投入的增加获得更多的加速，但“指数型”爆炸的可能性不高。 究其原因，如果想要通过仿真数据实现高度的通用泛化，生产超高质量仿真数据背后的难度，可能反而高于具身大脑泛化的难度，有点“鸡生蛋、蛋生鸡”悖论的味道。而互联网数据理论上可行，但不够精准，“画马难画骨”，对齐难度大。 目前行业里普遍构想的一个技术循环是： 数据采集→数据训练模型→模型进入场景→场景生成数据→更好的数据→更强的模型→更多的场景和数据 这样慢慢可以把数据转起来，等数据多了，具身就可以进入GPT时刻了，尽管实际过程可能很缓慢。但即便如此，很多模型依然会卡死在第三步，导致数据飞轮迟迟无法转起来。导致一些实际的技术循环其实是： 数据采集→数据训练模型→泛化能力卡死在sim to real上→等待更多的数据 不过最近两个月来，开始陆续有更多的团队加入少样本甚至零样本的泛化能力的路线探索上来，通过不同的路径去解决的智能突破和泛化能力的问题，堪比具身的马年学术春晚： χ0是香港科技大学团队在2月10日正式发布的技术成果。 此前这个团队在12月份的时候曾经拿χ0做了24个小时的“家务直播”，主要是抓取、叠、挂衣服，展现了很强大的柔性物体处理能力。 根据后来发布的技术报告显示，χ0可以在很少样本（20小时人类视频）、低算力（8张A100）的情况下做出很好的泛化能力。而且根据他们自己的说法，相比于π0.5，χ0的成功率能提升250%。 正如如这篇论文的标题，“通过化解分布不一致性，实现资源受限下的鲁棒操控”。 χ0展现的是柔性物体能力，但其实想要解决的是模型学习的鲁棒性难题。而它的解决方案其实就是通过解决在不同模块的数据分布对齐问题。 比如，过去训练出来的模型内参数分布和环境反馈的分布是不同的，就会导致智能的鲁棒性受损。而他们就希望在各个环节上找到这些分布差异，然后对齐它——他们最后选择从训练分布（Ptrain）、模型分布（Qmodel）以及部署分布（Ptest）三个角度出发，从而让流程的各个不同阶段都能实现高效对齐。 https://arxiv.org/pdf/2602.09021 LingBot-VA是蚂蚁灵波在1月30日官宣的技术成果，官方将它称为具身世界模型，首创了自回归视频-动作世界建模框架。也是第一个将世界模型直接控制真机操作的研究成果。 而在此之前，蚂蚁灵波还发布了LingBot-World开源视频生成世界模型，做到了将近 10 分钟的无损稳定生成。 与χ0一样，LingBot-VA展现了更好的鲁棒性： 在 LIBERO 和 RoboTwin 等主流基准测试中，分别以 98.5% 和 92%+ 的成功率大幅领先π0.5等现有模型。在针对具身控制中常见的“长时漂移”难题，复杂任务成功率超过 98%。 同时也能实现较少样本下的泛化能力： 一个场景仅需 30~50 条演示数据即可完成适配。 但与χ0不同的是，LingBot-VA团队一开始就选择了一个在语义层面具备较高鲁棒性的自回归世界模型策略。他们的逻辑有点像在模型内置了一个预测未来的大脑。本质就是用一段视频去预测下一段视频的状态。而当模型知道下一段视频流中的状态时，便可以反推并解码成具体的执行动作。 这样一来，由于视频与动作之间存在明确的时间和逻辑关系，便自然就构成了很明确的物理现实世界中的因果关系。所以这个技术成果被命名为：“面向机器人控制的因果世界建模”。 这套方案绕过了VLA常出现的表征纠缠问题，将动作、视频预测、场景执行情况，直接形成了相互映射的关系。而且在视频生成模型中，天然会具备一定的世界模型知识，因此获得了更好的执行效果。 https://github.com/Robbyant/lingbot-va/blob/main/LingBot_VA_paper.pdf DreamZero是英伟达团队在2月份发布的技术论文，定位世界动作模型（WAM）。 DreamZero比LingBot-VA晚发了十天左右，但思路上与LingBot-VA同为世界模型落地真机的路线，因此在一些技术思路上也很相似。而且Lingbo-VAt搭配LingBot-World一起发布，而与DreamZero同期发布的还有DreamDojo的通用机器人世界模型。 这两个团队在技术审美和产品发布的逻辑节奏上如此相似，可以说目前在世界模型的探索上，分别都是东西半球的先行者，也相当程度上确认了这条技术路线的可行性。 他们都强调世界模型在运动控制中的作用，强调通过世界模型预测而非简单堆砌数据的重要性，以及受益于世界模型的技术路线，DreamZero也呈现了较好的泛化性。 官方表示，DreamZero甚至在一些模型从来没有见过的场景中，DreamZero也已经可以实现0样本泛化。而为了着重强调这一点，他们甚至把自己的技术报告直接叫做，“世界动作模型就是0样本泛化的策略”（World Action Models are Zero-shot Policies ） 最核心区别在于，LingBot采用了自回归为主干的策略，而DreamZero则采用了以扩散模型直接作为主干的策略。此外，作为各自模型未来的基础设施，DreamDojo的核心是闭源的，而LingBot-World则是完全开源的。 https://dreamzero0.github.io/ 押注“非线性”增长的物理世界 过去的具身技术路线正在受到越来越多的挑战。 一方面，如本文开头所说，LLM成功的路径依赖让具身产业长期患有数据饥渴症。而数据规模短时间难以爆发式增长，就导致具身的智能缺乏像LLM那样指数级增长的手段； 另一方面，其实以VLA为代表的技术路线，本身也在面临更多的质疑。越来越多人开始质疑VLA是否可以很好的完成动作操控，是否有能力更好地泛化并突破Sim to real gap的魔咒。 而面对这种困局，不同的人想到的解决方案是不同的，也很难在短期达成共识。 以χ0这类研究更像是通过不断升级过去的架构能力，从而在原有的路径上解决问题；而LingBot-VA、DreamZero这样的产品，则是寻求一种革命性的范式创新。 今天一个行业内逐步清晰的共识是：如果具身大脑的能力要摆脱数据贫血和泛化瓶颈的地心引力，从而复刻LLM的传奇，那就必须有一些新的技术创新。要么，我们在数据层面上大幅突破；要么在架构上另辟蹊径。 而像VA、DreamZero这样的工作显然是后者，而他们能给我们的启事是： 如果要在具身复刻LLM的scaling law奇迹，它未必是要通过平移scaling law的方式实现的，也可能是借一个更好的架构来获得原本在LLM就已经具备的知识能力。 蚂蚁灵波首席科学家沈宇军在接受采访时表示： LingBot-VA和LingBot-World的思考其实是“一套技术体系的不同侧重”，双方会耦合地非常深，底层的数据引擎、代码框架和优化方法，都高度共通。 所以，沈宇军的思路可能就是要绕过具身的scaling瓶颈，重新去审视和依托新的大模型能力，建设新的具身底层的智能基础设施。 从这个角度来说，蚂蚁灵波和英伟达可谓具身世界模型中“拓荒者”的角色，未来也不排除会有更多的像英伟达和蚂蚁这样的超级玩家加入。但随着中美AI进展生态的不同，未来英伟达会逐渐形成自己的生态，而蚂蚁灵波则会积极引领全球的开源世界模型生态。 但他们的目标都是一致的： 具身不一定就必须要按部就班，物理AI也值得一次爆炸式增长的尝试。

不争一时 争一世 爱范儿关注「明日产品」，硬哲学栏目试图剥离技术和参数的外衣，探求产品设计中人性的本源。 新年伊始，科技圈热闹非凡，一波未平，数波并起 先是春晚舞台上，具身智能机器人和 SeeDance 轮番秀肌肉，看得人眼花缭乱；苹果也在除夕当晚不声不响地发出了春季发布会邀请函。 当大家还在讨论 iPhone 17e 的时候，彭博社又抛出一枚重磅炸弹，苹果正在加速一系列 AI 硬件，具体为以下三种： 智能眼镜 N50：代号 N50，对标 Meta Ray-Ban 但要更高端。无显示屏，靠扬声器、麦克风和双摄像头实现功能——一颗拍照录像，一颗专门用于计算机视觉。计划 2027 年发售； 可穿戴吊坠：AirTag 大小，可夹衣服或挂项链上。配备低分辨率摄像头和麦克风，被内部员工称为 iPhone 的「眼睛和耳朵」，依赖手机进行大部分处理； 摄像头 AirPods：在现有 AirPods 基础上加入摄像头，主要为 AI 提供视觉信息，而非拍摄照片视频。进展最快，最早可能今年亮相。 ▲ 假想图由 Gemini 生成 这也或许是蒂姆·库克职业生涯谢幕前，最后一笔投注，不同于我们熟悉的「烧掉旧世界」的激进，这位供应链出身的掌舵者，在站好最后一班岗时，选择了一条更符合苹果财报逻辑的演进路线：拥抱 AI 硬件，但绝不背刺作为万亿市值基石的 iPhone。 这场新旧交替的博弈，库克没有做选择题，他全都要。 摄像头，为 AI 而生 如果你足够敏锐，已经从刚刚的简短介绍里捕捉到了关键词——三款设备，都有摄像头。 如果用传统消费电子的逻辑看，iPhone 上的摄像头已经基本满足人们的拍照需求，但对于不需要搞摄影的 AI 硬件来说，摄像头的角色发生了质的转变——这是被动且持续接收信息的「输入」入口。 不需要高画质，200 万像素甚至更低就够了，甚至可以是红外成像，毕竟 AI 不需要欣赏风景，只要能通过这些低像素画面，计算出空间定位与物体识别，就能正常运转。 ▲ 假想图由 Gemini 生成 与之呼应的是，苹果在这方面的技术积累。2025 年夏天，苹果开源了一个能在 iPhone 上直接运行的高效视觉语言模型——FastVLM。 这个模型并不像其他 AI 巨头那样「刷分」，而是朝着小型化、端侧化、低延迟的方向做了极致优化，将视觉处理所需的 Token 降到传统 ViT 的 1/16，极大降低延迟，可以根据摄像头捕捉到的内容实时给出判断，反应速度非常快。 可以预料到的是，苹果在视觉为核心的 AI 硬件上，将会利用 FastVLM 及其衍生模型技术。 但在如何消化视觉数据流时，苹果给出的方案，是对 Humane Ai Pin、Rabbit R1 等「先烈」的一次无情嘲讽。 Ai Pin 的死因，可以总结为一种脱离物理规律、使用场景，以及用户接受程度的「狂妄」，在一个火柴盒大小的设备里，硬塞进高通骁龙芯片和复杂的散热系统，还有一整套摄像头和投影仪。 小马拉大车的结果显而易见：高喊着取代 iPhone 的 Ai Pin 续航崩盘、发热烫人，最终随着服务停止、公司出售，产品也沦为昂贵且无用的电子垃圾。 苹果吸取教训，选择了一套让 AI 硬件们各司其职，且相对务实的「共生」路线。 ▲ 苹果曾申请过一款脑电波 AirPods 专利 在苹果的这套架构里，这三款硬件不需要高性能芯片，不需要大电池。它们存在的目的纯粹且单一：全感官的数据采集。 通过独立且轻便的小型设备，源源不断地获取外界信息。毕竟人类又不可能 24 小时举着手机，所以为了获取这些连续不断的视觉流，摄像头必须抢占人体感知器官的「高地」——也就是我们的耳朵和鼻梁。 这方面，国内的光帆科技（Lightwear）其实已经给出了先行版本——他们在耳机上装了一对摄像头，连续不间断地捕捉现实世界，但这些信息在 AI 使用之后便「阅后即焚」，既保证可用性，又具备私密性——这套方案，是不是也有点果味儿？ ▲ Lightwear AI 耳机 关于这款未来耳机，可以查看爱范儿此前的报道：耳机上长出摄像头，但它不是给人用的｜AI 器物志 在苹果的这套 AI 新硬件体系中，三款硬件分工明确： 代号 N50 的高端智能眼镜占据了「第一视角（FPV）」，看你所看，负责锁定和记录你当下的注意力； 带摄像头的 AirPods 利用头动即眼动的特性，负责扫描侧向视觉，补全了环境感知；AI 挂饰则像一只挂在胸口的「眼睛」，负责广角记录，构建长期记忆。 ▲ 图｜Tim's Guide 它们就像是 iPhone 伸出来的三根触角，疯狂地从物理世界汲取信息。 同时，苹果也能在低像素高密度的信息流中，实施一贯的隐私策略：「阅后即焚」。 所有摄像头捕捉的数据，仅供 AI 在完成环境理解，不留任何存档。这样一来，既喂饱了 AI，又最大程度地消解了用户对隐私的顾虑。 苹果的魔法：语音无声输入 从信息输入角度分析，我们大致能了解三款 AI 硬件的设计思路和运行方式，但想要这套 AI 硬件系统好用，还有一个比技术更棘手、甚至可以说决定生死的难题——交互。 现有 AI 硬件的最大痛点在于社交压力，在嘈杂的地铁里，对着胸口的 Ai Pin 大喊「嘿，帮我查查我该在哪个站下车」，无论 AI 回答有多智能，都十足社死。 由此，我甚至可以得出一个暴论：只要还需要小声自言自语，AI 硬件就很难走出小圈子。 ▲ 先烈 Ai Pin 苹果显然深知这种喃喃自语带来的社交压力，它的解决方案是「说话无声」——就在上个月底，苹果斥资 20 亿美元，快速而隐秘地收购了以色列公司 Q.ai， 将这项技术纳入囊中，具体信息，可以查看我们的报道：苹果史上第二大收购案，目标却不是手机｜硬哲学 这笔收购，在十年前就已埋下线索。 Q.ai 的创始人 Aviad Maizels，这个名字你可能陌生，但自 iPhone X 开始使用的 Face ID，就源自他创立的上一家公司 PrimeSense。 Q.ai 的核心技术是肌电图（EMG）与微表情分析，这听起来像赛博朋克小说里的设定，但原理其实非常生物学：当我们想要说话时，大脑会向发声器官发送神经电信号。即使我们最终压低声音、甚至根本没有发出声音，喉咙、下颌和脸颊的肌肉依然会产生微弱的生物电波动。 Q.ai 的算法，可以捕捉并翻译这些沉默的波动。 ▲ 用于情感识别的面部肌电图信号采集 用户不需要像呼叫 Siri 那样字正腔圆，甚至不需要张开嘴，只需要在喉咙里「默读」指令，眼镜腿上的传感器就能精准识别。 没有声音，没有动作。在旁人眼中，你只是短暂地停顿，便获取了信息。 正如多点触控让 iPhone 告别物理键盘，Q.ai 的无声交互，赋予了无屏设备高带宽、高隐私的输入能力。 如果类比 iPhone 的成功经验，这可能就是 AI 硬件的「多点触控」。 让所有人在十年后，仍然需要 iPhone 在去年闹得轰轰烈烈的 Google 反垄断案当中，有一封电子邮件证据，来自苹果的互联网服务高级副总裁 Eddy Cue 放过的狠话： 十年后，可能我们都不需要 iPhone 了。 ▲Eddy Cue 与 Tim Cook 这句话曾被无数媒体解读为苹果的自我革命，也侧面传递出在 AI 浪潮里苹果的焦虑，但随着 N50 眼镜、挂饰和 AI AirPods 的拼图逐渐浮出水面，苹果的新思路也昭然若揭—— 将 AI 硬件这个新品类，牢牢绑住 iPhone 这个生态完善、用户成熟的大船。 若是讲得更明白些，我们可以试着将苹果的路子分为两个步骤：体验升级，然后拆解。 2016 年秋天，苹果拿掉 iPhone 7 的 3.5mm 接口，随之而来的，是 AirPods 的横空出世。苹果通过无线连接、入耳检测、空间音频等技术，对听觉体验进行了一波大升级，虽然 EarPods 没有被立刻抛弃，还能正常使用，但实际上，你需要购买 AirPods，才能获得升级后的体验。 「听」这个动作，被成功地从手机上剥离，独立成了一条数十亿美元的配件产线。 Apple Watch 走的也是这条路——将健康与通知两个功能一边升级、一边剥离出来，用户需要购买额外的配件，才能解锁 iPhone 更全面的体验。 现在，AI 硬件，苹果也打算这么干了。 按照苹果的设想，未来你的设备可能是这样的： 手腕：Apple Watch（健康监控 + 通知中心）； 耳朵：AirPods（听觉增强+语音助理）； 鼻梁：N50 眼镜（视觉增强+隐形屏幕）； 胸口：挂饰（全天候记录仪+记忆外挂）； 口袋：iPhone（算力核心+网关）。 放眼这个星球，目前最有可能在你身上同时塞进五个电子设备的公司，恐怕也只有苹果一家。 这也就不难理解，为什么 OpenAI CEO Sam Altman 会在纽约的一场午餐会上，抛开 Google，直言不讳地警告： 大家别盯着 Google 了，OpenAI 真正的宿敌，是苹果。 当然，即便这个爆料传闻完全属实，我们也不会真的把这些硬件全都一股脑戴在身上。你会发现，眼镜、耳机、挂饰都有摄像头，它们的能力和角色大体相同。 苹果对于可穿戴设备的定义，从来不会让它们存在感过于强烈，而是以无感的方式存在。 但无论如何，如果这条路跑通，苹果最恐怖的「生态护城河」将顺势流淌进 AI 时代，与之相随的，是数十亿用户的肌肉记忆和操作习惯。这对于任何一家致力于打造 AI 硬件的厂家来说，都是致命威胁。 在这场 AI 硬件的寒武纪大爆发中，苹果看似反应迟钝，也确实在大模型、AI 落地上表现不太让人满意，可如果这套阳谋最终跑通，Eddy Cue 当年的那句豪言，或许真的需要微调几个字，才能跟上苹果的野心： 十年后，我们可能不止需要 iPhone 了。

IT之家 2 月 18 日消息，博主“刹那数码”在微博发文，透露苹果 iPad Pro 系列在未来较长一段时间内或将不再进行重大硬件更新。受限于 OLED 面板成本居高不下，且 2024 年的 M4 OLED 改款并未显著带动销量增长，因此苹果拟暂缓为 iPad Pro 机型引入重大改进。 后续，苹果计划在 2026 年底或 2027 年为 iPad Pro 引入 M6 芯片及 iPhone 17 Pro 同款的真空腔均热板（Vapor Chamber）散热技术，但整体仍将维持小幅常规迭代。 参考IT之家先前报道，苹果已于 2025 年（去年）10 月为 iPad Pro 引入 M5 芯片，其中 11 英寸机型国行起售价 8999 元起，13 英寸机型国行起售价 11499 元起。

IT之家 2 月 18 日消息，Nothing Phone （4a）/ Pro 手机将于 3 月 5 日发布，目前消息源 Dealabs 已透露该机的具体定价信息，其中 Pro 机型将于 3 月 26 日开始发货，IT之家整理如下： Nothing Phone（4a） 8GB RAM + 256GB 存储空间：389 欧元（IT之家注：现汇率约合 3184 元人民币） 12GB RAM + 256GB 存储空间：429 欧元（现汇率约合 3512 元人民币） Nothing Phone（4a）Pro 8GB RAM + 128GB 存储空间：479 欧元（现汇率约合 3921 元人民币） 12GB RAM + 256GB 存储空间：549 欧元（现汇率约合 4494 元人民币） 外观方面，其中标准版机型可选黑白粉蓝四种配色，Pro 机型可选黑银粉三种配色。其中标准版机型正面将配备一块 6.78 英寸 120Hz AMOLED 面板，匹配 32MP 自拍摄像头，机身背面的“Glyph”字形灯阵由 63 颗 LED 灯珠组成。 而 Nothing Phone (4a) Pro 将配备一块 6.83 英寸 144Hz AMOLED 面板，匹配 32MP 自拍摄像头，手机背面提供 50MP 主摄 + 140 倍混合变焦长焦镜头，具备 IP65 防尘防水、5080mAh 电池。

IT之家 2 月 18 日消息，大约一周后，三星 Galaxy S26 系列将正式发布。预计三星会为这款新一代手机带来多项全新功能，例如隐私显示屏、Now Nudge 等。而另一大新特性，将会是全新的相机体验。 在 Galaxy S26 发布前夕，三星预热了一项依托 Galaxy AI 的全新相机功能。该公司表示，这项功能旨在将拍照、录像、编辑与分享统一为一套直观易用的系统。 尽管完整细节要留到下周的 Galaxy Unpacked 发布会才会公布，三星还是稍微透露了这项功能的能力。据其介绍，该功能可以修复物体缺失的部分。其中一个示例是：它能把被咬过一口的纸杯蛋糕恢复完整，看起来就像从未被咬过一样。 IT之家注意到，该工具还能一键将白天照片转为夜景照片，此外还可以将多张照片合成为一张成品。三星希望通过这项工具，省去原本需要数小时的后期编辑时间。 三星定于 2 月 25 日发布 Galaxy S26 系列。

IT之家 2 月 18 日消息，由于内存芯片等关键零部件短缺，全新电脑价格不断上涨，翻新电脑的销量随之持续走高。 市场研究机构 Context 发布的统计数据显示，2025 自然年第四季度，欧洲五大市场 —— 意大利、英国、德国、西班牙和法国，通过分销渠道售出的翻新电脑销量环比增长 7%。 分析师表示，价格亲民是二手电脑市场增长的主要驱动力，约 40% 的销量来自预算有限的用户，他们主要选购 200 至 300 欧元（IT之家注：现汇率约合 1637 至 2456 元人民币）价位的笔记本电脑。 300 至 400 欧元（现汇率约合 2456 至 3275 元人民币）价位段的市场份额也在扩大，占翻新电脑市场的 23%，较去年同期的 15% 有所提升，这表明部分消费者愿意多花一些钱，购买配置更高的产品。 Context 的环境、社会及治理（ESG）专家陈杰西（Jacky Chan）在声明中表示：“我们最新分析显示，二手电脑正正式成为主流选择，英国成为欧洲增长最快的市场。” 2025 年，英国翻新电脑销量几乎翻倍，超越德国成为欧洲最大的翻新电脑市场。 记者曾向 Context 询问具体销量数据，但该机构拒绝提供。 这一乐观态势与全新电脑喜忧参半的销售预测形成鲜明对比。全新电脑价格已持续上涨，且预计将继续走高。内存芯片厂商正优先生产用于人工智能数据中心的高价值存储芯片，而非个人电脑、智能手机等设备所需的普通芯片。 在全新电脑市场零部件持续短缺、价格承压的背景下，翻新电脑成为更经济实惠的选择。 陈杰西表示：“在供应受限的市场环境中，对于零售商和消费者而言，翻新电脑是颇具吸引力的解决方案。” Context 还指出，欧盟《维修权法案》将于 2026 年 7 月正式实施，这一法规有望提升欧盟地区可维修设备及零部件的供应。 对于个人电脑厂商而言，这一点本不应成为问题，英特尔 + 微软架构的电脑长期采用模块化设计。但去年一份报告称，笔记本电脑厂商在提升产品可维修性方面基本停滞不前。 翻新手机已形成成熟的全球市场，但近期报告显示，由于新兴市场供应有限、出口量下降，欧美、日本等成熟市场的翻新手机增长受到冲击。 另一项调查显示，欧洲仅有不到三分之一的消费者会以旧换新或出售旧手机，这限制了二手硬件的供应，而这些设备本可成为替代购买新机的环保选择。 联合国 2024 年发布的一份报告警告称，全球电子垃圾产生速度几乎是回收速度的五倍（至少从公开记录数据来看）。 Context 认为，在注重价格、环保意识不断提升的消费者推动下，翻新电脑正成为欧洲个人电脑市场的结构性组成部分。

IT之家 2 月 18 日消息，科技媒体 Wccftech 昨日（2 月 17 日）发布博文，分享了一条 GeekBench 6.6.0 版记录成绩，显示三星 Galaxy S26 Ultra 单核成绩为 3761 分，多核成绩为 11454 分。 芯片方面，根据页面信息，三星 Galaxy S26 Ultra 搭载高通第五代骁龙 8 至尊版 for Galaxy 芯片，主频达到了 4.74 GHz，相比标准版第五代骁龙 8 至尊版的 4.60 GHz 官方上限提升了约 3%。IT之家附上相关截图如下： 对比测试，iPhone 17 Pro Max 搭载的 A19 Pro 芯片得分 3894 分，比 Galaxy S26 Ultra 的 3761 分高出 3.54%。 多核方面，得益于核心数量和频率的双重优势，Galaxy S26 Ultra 取得了 11454 分，比 iPhone 17 Pro Max 的 9741 分高出 17.6%。

趁着除夕合家欢的不止中国人民，还有苹果全家桶。 昨晚加班看春晚期间，爱范儿收到了来自苹果的邀请函，官宣将于 3 月 4 日晚 10 点举办 2026 年的首场发布会： 与往年类似，今年的春季发布会依然采用「现场活动 + 线上录播」模式。爱范儿届时将会前往上海，第一时间为大家带来今年新品的同步首发体验。 根据之前的预测，这次春季发布会将是苹果 2026 年「满满当当」的产品线的开头，我们预计会见到一大票新品的亮相，包括但不限于： iPhone 17e 使用 A18 处理器的无印 MacBook M5 Pro/Max 款的 MacBook Pro 新一代 iPad Air 和无印 iPad 新版 Studio Display、Apple TV 和 HomePod mini 虽然这次新品不少，但真正引人注目的实际上只有两款：新的平价版 iPhone 17e，以及神龙见首不见尾的 A18 MacBook。 iPhone 17e：更多彩，更完善 作为 iPhone 16e 的继任者，iPhone 17e 的定位仍然是那个「最便宜的全新 iPhone」，产品重点依然是渗透新兴市场和企业客户。 相比去年 16e 有些束手束脚的配置，iPhone 17e 预计将搭载与标准版 iPhone 17 同款的 A19 芯片，并且终于补齐了 MacSafe ——可惜功率依然是 25W 封顶。 ▲ 图｜Smart Depot Tech 同时，iPhone 17e 还将作为苹果新一代自研蜂窝网络基带与无线芯片（C1X 和 N1）的测试平台，苹果对于 SoC 综合能力的整合程度更上一层楼。 除此之外，iPhone 17e 也非常有可能正式终结自 2017 年开始的刘海屏时代，选择加入灵动岛。 ▲ 图｜GSMArena 但有了灵动岛不代表 17e 可以获得和 iPhone 17 相同的「牙膏挤爆」的待遇，根据供应链泄露的部分消息，它的屏幕刷新率依然是 60Hz —— 机身周边参数上，iPhone 17e 大概率也会沿用单摄像头设计，以及 USB 2.0 传输标准，并且依然不支持 DP 输出（iPhone Air 同款待遇）。 但苹果 2026 年的关键词似乎是「多彩」。 根据新近的供应链爆料，iPhone 17e 有可能会新增一些类似 iMac 的彩色选项，不再像 16e 那样只有黑白两色： ▲ 图｜Threads @privatetalky 不过为了增加竞争力，有消息表示苹果可能会逆势而行，将 iPhone 17e 的起步容量提升至 256GB，并继续着重于「优秀续航」这一核心卖点。 从目前已知的参数来看，iPhone 17e 仍然是一款「相对均衡但缺乏惊喜」的平价版 iPhone。 虽然补齐了 MagSafe 和 SoC 上的短板，但 60Hz 屏幕在 2026 年的手机市场里还是显得「遥遥落后」了一些，不免让人发问： 苹果到底从哪里找到新的 60Hz OLED 生产线的？ ▲ 图｜Threads @privatetalky 尤其是去年的 iPhone 17 实在太超模了，双摄、高刷且国补的 iPhone 17，甚至是和直降 2000 元的 iPhone Air 相比，iPhone 17e 的性价比优势几乎荡然无存。 参考 iPhone 16e 的价格，iPhone 17e 的定价预计将维持在 599 美元（4499 人民币）—— 虽然有「加量不加价」的光环，但 iPhone 17 很好的抵消了这一点。 因此，爱范儿目前对于 iPhone 17e 的购买建议依然是「再等等」，它更适合在渠道价格进一步下探或有额外补贴时入手。 除此之外的任何时候，明显都是 iPhone 17 更划算一些。 新 MacBook：「上网本」文艺复兴 正如爱范儿昨日的快讯，今年话题度最高的产品除了新 iPhone，还有新的无印 MacBook。 ▲ 图｜MacRumors 关注度高的原因也很简单：新 MacBook 预计将搭载 A18 Pro 处理器，正式开启了「Mac 用 A 系处理器，iPad 用 M 系处理器」的魔幻时代。 选用 A 系列处理器的好处显而易见，新无印 MacBook 的正式价格预估为 600 美元左右，国行价格预估会在 4000 元档。 换句话说，这是一台比 iPhone 17 还便宜的 MacBook。 新无印 MacBook 的屏幕尺寸预估为 12.9 寸，和十年前的 12 寸 MacBook 比较接近，但设计语言更接近现在的 MacBook Air，不会使用传统的楔形机身。 ▲ 图｜Yanko Design 苹果内部测试表明，虽然用着落后一代的 A 系列处理器，在 MacBook 的机身空间和 macOS 的加持下，新 MacBook 的性能甚至会强于曾经的 M1 处理器 Mac。 如果配置得当，新无印 MacBook 无疑会成为钉子户 M1 MacBook Air 的「最强起钉器」。 ▲ 图｜TechRadar 至少对于文档处理、浏览器多任务、轻量剪辑和修图而言，A18 Pro 不会构成瓶颈——毕竟它运行的是完整的 macOS，而不是 iPadOS。 另外据彭博社的 Mark Gurman 透露，苹果内部正在测试更活泼的颜色组合，包括浅黄、浅绿、蓝色、粉色，以及经典的银色和深空灰。 ▲ 图｜9to5Mac 实际上，苹果内部测试的几款颜色和本次邀请函苹果 logo 使用的主题色几乎相同，几乎可以看作是一种「官方预告了」： ▲ 图｜X @markgurman 虽然最终量产版不确定会有几种色彩 SKU，但整体方向明显更年轻化。 考虑到 2026 年国补政策仍将延续，再加上教育优惠，新 MacBook 在国内的实际入手价格可能进一步下探至 3000 元档。 前几代销量已经证明，当 Mac 真正进入「买得起」的区间，潜在用户的转化率会迅速提升—— 如果再加上之前发布的 Apple Creator Studio，一台轻薄 MacBook 加上一套准专业级工具，价格甚至不超过一台标准版 iPhone，夫复何求？ ▲ 图｜Apple 对很多人来说，这就是「年轻人的第一台 Mac」。 还有哪些惊喜 除了两款重点新产品之外，3 月 4 号的发布会上我们还将迎来不少现有产品的升级。 比如时隔近半年之后，MacBook Pro 终于迎来了 M5 Pro 和 M5 Max 的芯片升级，重点升级依然集中在 GPU 图形能力上。 ▲ 图｜Threads @privatetalky 同样的 10 核 CPU 和 10 核 GPU 配置，标准版 M5 对比 M4 在图形性能上实现了 35%-50% 的提升。 如果三月份的 M5 Max 也能实现类似的提升幅度，根据外媒 MacWorld 的估算，新款 MacBook Pro 的 Geekbench 6 GPU 跑分极有可能会超过 80 颗 GPU 的 M3 Ultra。 ▲ 图｜MacWorld 另有爆料声称，M5 Pro 和 M5 Max 有可能采用台积电的新一代晶片封装技术「SoIC-MH」（系统集成芯片水平成型技术），能够将不同种的芯片（die）集成到一个封装（package）之中。 如果 M5 Pro、M5 Max 以及未来的 M5 Ultra 采用了 SoIC-MH 方案，最大的好处就是可以建立独立的 CPU 和 GPU 区域，无需像之前的 Apple Silicon 那样必须紧密集成在一起。 ▲ 图｜Wccftech 这样一来，苹果就可以提供更加灵活的 CPU 和 GPU 核心数搭配，虽然不会让消费者自由定制搭配，但可选的处理器 SKU 会比现在多出许多。 至于硬件外观方面，M5 Pro 和 M5 Max 版 MacBook Pro 不会有任何新变化，想要用上双层 OLED 的 MacBook Pro 起码要等到 2027 年后了。 除了 MBP，本次春季发布会上预计还会出现新一代 iPad Air 和无印 iPad，以及新版 Studio Display、AppleTV 和 HomePod mini。 ▲ 图｜AppleInsider 只不过根据供应链爆料和其他零星泄露，上述新品都类似曾经的半代升级，外观和硬件配置上不会有非常明显的升级。 尤其是传言许久的 OLED 版 iPad mini，在去年夏天一些爆料之后，就仿佛从地表消失了一样——可能是没有通过内部审定吧。 考虑到今年会迎来更多更疯狂的内存涨价，现在是一个罕见的「等等党吃大亏」的时间点。 对于上述除 iPhone 17e 以外的新品，爱范儿的购买建议都是： 明确需求，该买就买，买新不买旧。 本次苹果春季发布会将于 3 月 4 日晚 10 点召开，除了观看官方直播外，也可以锁定爱范儿公众号，我们将从上海现场为大家带来更多即时信息和体验。

IT之家 2 月 18 日消息，当地时间 2 月 17 日，据外媒 Autocar 报道，以设计 iPhone 闻名的前苹果设计主管乔纳森 · 伊夫表示，Ferrari Luce 在车身比例上会颇具体量感，外观风格将与内饰一样大胆激进。他同时也坦言，把这款全新车型推向全球公众视野，难免感到“焦虑”。 法拉利将于 5 月正式发布首款纯电车型。新车外观由伊夫与澳大利亚设计师马克 · 纽森创立的 LoveFrom 操刀。Luce 搭载 1000bhp 四电机动力系统，内饰同样出自伊夫与 LoveFrom 之手。 ▲ Autocar 绘制的假想图 目前已知的信息是，法拉利首款纯电车型是一款四门四座 GT 车型，离地高度与 Purosangue 接近；除这些信息外，法拉利尚未披露更多外观细节。此前曝光的测试车均覆盖厚重伪装。 伊夫对最终造型依旧保持谨慎，仅表示外观与内饰之间“没有割裂”。纽森补充说，座舱与车身是在同一时间整体构思完成；伊夫认为，这种方式让整车形成“连贯而统一”的表达。 本月早些时候在旧金山发布内饰时，伊夫说：“现在只谈其中一部分确实有些困难，如果能谈完整体会更容易。我认为我们解决了很多问题，特别是内饰中过度依赖触控的问题。当你看到完整形态时，希望最打动人的地方在于统一性：你能清楚看到一种明确的视角与立场。” 伊夫强调，其目标是实现真正统一的设计理念，同时这种纯粹与简约的探索得到了法拉利股东皮耶罗 · 法拉利（IT之家注：法拉利创始人恩佐 · 法拉利之子）的大力支持。 即便如此，伊夫坦言，面对法拉利徽标所承载的历史与声望，以及外界高度关注和多元评价，公开设计成果难免令人紧张。纽森表示，项目带来了前所未有的挑战，同时也带来前所未有的自由。 “这是首款纯电法拉利，这一点本身就给予我们某种自由。无论是物理空间的布局，还是创意表达层面，都拥有在传统框架下难以实现的自由。从内饰到外观，问题很多，但只有保持一致与统一，才能抵达最终目标。很多外观细节目前无法公开，但如果可以讨论，你会看到一条贯穿始终的设计线索，将所有元素紧密连接在一起。”

IT之家 2 月 17 日消息，Nothing CEO 裴宇（Carl Pei）在 X 平台分享了一张基于苹果邀请函魔改的海报，透露 Nothing Phone（4a）系列手机将于 3 月 5 日发布。 此前消息显示，Nothing Phone (4a) 手机将拥有黑色 / 白色两种配色，而 (4a) Pro 则是提供黑色和银色两种配色。系列机型均可选“8GB RAM + 128GB 存储”或“12GB RAM + 256GB 存储”。 另据外媒 Android Authority 报道，系列机型可能搭载高通骁龙 7 系处理器，其中 Pro 版本预计将具备 IP65 防尘防水、5080mAh 电池。 价格方面，Nothing Phone（4a）的售价约为 475 美元（IT之家注：现汇率约合 3311 元人民币），而（4a）Pro 的售价约为 540 美元（现汇率约合 3765 元人民币）。