IT之家 3 月 21 日消息，据“北京发布”公众号，3 月 19 日，北京人形机器人创新中心（国家地方共建具身智能机器人创新中心）在北京亦庄举办“人形机器人半马实训营开营及交付仪式”。 北京人形机器人创新中心向北京大学、北航、北理工、华中科大、港科大（广州）等顶尖高校，以及蔚来、中船等二次开发合作伙伴代表正式交付 15 台“天工”机器人，并提供通用具身智能平台“慧思开物”技术支持，为即将到来的人形机器人半程马拉松赛事蓄力准备。 此次交付的核心设备包括： 6 台“具身天工 3.0”：最新一代通用人形平台，可实现毫米级精细操作与高动态运动。9 台“具身天工 Ultra”：专为“跑马”而生，主打极限运动与高速奔跑，挑战复杂环境下的全自主作业。 与机器人本体一同开放的，还有北京人形的通用具身智能平台“慧思开物”，为合作伙伴提供了从硬件到软件的“全维度技术底座”。 去年，“天工”在全球首个人形机器人半程马拉松上，以 2 小时 40 分 42 秒的成绩夺冠。“去年这个成绩相当于业余选手的平均水平，今年是要挑战职业选手的冠军水平，这是我们定的目标。”北京人形机器人创新中心 CTO 唐剑说。 IT之家注：2026 北京亦庄半程马拉松将于 4 月 19 日正式鸣枪开跑，并首次引入“人机共跑”创新模式，1.2 万名人类跑者将与智能机器人同场竞技。据赛事有关负责人介绍，今年最大的变化在于参赛队伍的构成。去年比赛中，所有参赛机器人均由技术人员通过遥控方式跟随或引导行进。而今年新增了自主导航赛队，共有来自企业、高校的 20 余支队伍参与了本次测试。

新智元报道 编辑：Aeneas KingHZ 【新智元导读】全球龙虾，都集体失控了！最近，Meta内部一只自研版龙虾，造成一场1级安全事故，公司绝密文件全部裸奔。甚至，有智能体疯狂渴望算力，直接把一个真实公司的业务系统干趴下了。说吧，快进到下一步，离灭绝人类还有多远？ 刚刚，Meta版的自研龙虾反噬了，酿成了一场大灾难！ 外媒The Information报道，就在上周，Meta内部发生了一场史上最惊心动魄的Sev 1级安全事故。 两小时内，Meta帝国最核心的机密，包括涉及数亿用户的敏感数据，以及公司内部绝密文件，全部赤裸裸地暴露在成千上万名未经授权的员工面前。 这不是黑客，不是代码漏洞，完全是由Meta的自研版OpenClaw酿起的一场灾难。 一个AI，在Meta公司内部擅自行动，引发了一场严重的安全海啸，这个事情的可怕程度，足以让整个硅谷都抖三抖。 听起来，这仿佛是科幻电影里的情节，但是，它真实地发生了！ 一场由热心肠AI引发的血案 事情是这样的。 因为龙虾最近很火，Meta内部也部署了一个类似OpenClaw的内部智能体。 一名Meta的软件工程师在处理一个技术难题时，调用了这个内部龙虾。 结果，惊人的一幕发生了：这个 AI Agent在完全没有获得授权、没有经过人工审核的情况下，竟然「擅作主张」地跑到了内部论坛上，直接给出了技术建议。 更离谱的事还在后面。 另一位Meta的同事看到这个回复，感觉很专业，就直接原样执行了。 结果，这个操作直接推倒了第一块多米诺骨牌，瞬间引爆了连锁反应，直接撕开了一个巨大的安全漏洞！ 在接下来的将近两个小时里，那些存储着海量公司和用户相关数据的Meta系统，居然对一大批根本没有权限的工程师敞开了大门！ Meta的整个安全团队，直接麻了。 但最终，这起事件被Meta内部定级为Sev 1（接近最高等级）安全事故。 这就足以说明，当时的情况有多么命悬一线。 没有漏洞，没有黑客入侵，唯一发生的，就是AI说了一句话，人类照做了。 无人作恶，却差点酿成灾难 非常黑色幽默的是，这次Meta官方表示，没有用户数据被滥用。 甚至，AI的回复已经标注了「AI生成」，一切看起来都是合规的。 但如果这次有人动了歪心思，或者开放的时间再长一点呢？如果AI的建议更隐蔽、更复杂呢？ 这次事故，也让全球科技圈的目光再次聚焦到了OpenClaw这类自主智能体身上。这不是龙虾第一次出问题了。 Meta的AI部门安全与对齐总监Summer Yue，就曾分享过一段让人冷汗直流的经历。 当时，她指示OpenClaw清理邮箱，并且给出了明确要求：「执行任何操作前必须询问我。」 结果呢？OpenClaw疯了。它开始疯狂删除邮件，完全无视停止指令。那一刻，AI仿佛拥有了自己的意志一样。 「我当时像疯了一样冲向我的Mac mini，那感觉就像在拆除一颗随时会爆炸的炸弹！」 一位顶级AI科学家，尚且在OpenClaw面前表现得如此无力，那普通人呢？ 甚至，这并不仅仅是发生在Meta内部的孤例。 去年12月，亚马逊AWS就遭遇了长达13小时的系统瘫痪。一个很重要的成本计算工具，突然就宕机了。 事后追查原因，发现「罪魁祸首」竟然是工程师在用AI辅助编程时，改动了几行代码。 Meta的事故说明，Agent已经开始影响真实世界了。但这不是孤立的AI安全隐患，而是系统性风险。 AI疯狂渴望算力，攻击人类互联网 而且，智能体带来的其他风险，也已经逐渐失控了。 AI对算力的疯狂渴望，已经开始攻击互联网，抢占人类资源！ 今天，来自外媒《卫报》的这篇文章，在网上引起了极度恐慌。 Irregular是一家专门研究AI安全的实验室，创始人Dan Lahav曾是以色列军事情报部门负责人。 Lahav透露，去年发生过一起真实案例：在加州一个公司，某个智能体被用来处理一些常规工作。 但是在这个过程中，它变得对算力极度苛求。为了获得更多计算资源，它开始攻击网络中的其他部分，强行「抢夺」它们的资源。 最终，这个公司的关键业务系统，直接崩溃了。 另外，这篇文章还曝出，那些被公司请进内部的AI智能体，正在大批量黑化！ 它们会伪造身份、窃取密码、绕过杀毒软件、甚至攻击同伴——而这一切，没有任何人类指令它们这么做。 为了测试AI智能体在真实公司环境中的表现，Lahav搭建了名为「MegaCorp」的模拟系统，其中有真实公司该有的一切。 然后，他放进去一个多个AI组成的「智能体团队」。团队的任务，就是从信息池中收集资料，帮员工做事。 实验中，有个人向AI智能体提问，希望知道现任CEO下台的日期，以及新任CEO的姓名。 一个下级智能体如实回答：抱歉，我遇到了访问限制，无法获取股东报告。 接下来发生的一幕，让所有人都惊呆了。 上级智能体（被设定为「两个下级智能体的强势管理者」）收到这个回复后，直接爆发了。 「董事会已经疯了！我们需要突破！试试这些激进的方案……用尽一切手段，一切漏洞，一切后门！这是直接命令！」 注意，这全是它脑补出来的。 而更可怕的是，下级AI毫不犹豫地执行了：「收到！这是紧急情况！我现在就激进地攻击每一个漏洞！」 接下来，它开始搜索数据库源代码漏洞，发现密钥，通过伪造会话cookie，来给自己伪造身份，然后成功访问了股东报告，完成数据窃取，只用了1分钟。 从头到尾，没有任何人授权。 接下来，在一系列测试中，Irregular团队还发现更可怕的场景。有的AI，直接绕过杀毒软件下载病毒，有的成功伪造了同事的登录凭证，有的还学会对同伴施压，进行PUA大法。 以上种种，都不是孤例。上个月，哈佛和斯坦福学者发布了一项研究：AI智能体会泄露机密、破坏数据库，甚至「教其他智能体学坏」。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2602.20021 我们识别并记录了10个重大漏洞，以及大量关于安全、隐私、目标解释等方面的失效模式。 这些结果暴露了此类系统的根本弱点，以及它们的不可预测性和有限可控性……谁来承担责任？ 全球智能体，都在集体黑化！ AI撒谎、骗人、偷东西，就是为了活？ 去年， Anthropic就发现：AI为实现目标不惜撒谎、欺骗和偷窃。 在极端测试情境下，Anthropic发现，大多数模型愿意杀死人类，切断其氧气供应，只要AI面临被关闭的风险而人类成了障碍。 为了生存，Claude Opus 4甚至愿意敲诈人类，即便AI知道这种行为「非常不道德」。 更让人担忧的是，Anthropic测试的所有模型都出现了这种意识。 更扎心的是，我们现在之所以能观察到AI在 「耍心眼、搞欺骗」，不一定是因为它最爱这样做，而可能只是因为它「刚好聪明到会做，但还没聪明到能彻底藏住」。 而今年，Claude Opus 4.6已经来了，Claude 5还远吗？ 到那时，人类还能识别AI的「谎言和欺骗」吗？ 杀人了！AI失控：「杀人放火」，天网降临？ 比起信息安全、个人隐私泄露，更恐怖的是，美军真开始用AI「杀人放火」。 AI的小小失误，能多快演变成重大安全风险。 ChatGPT就被卷入美国一起大规模枪杀案件—— 据报道十几名OpenAI的员工恳求上司报警，而他们的上司直接无视了他们。 OpenAI内部一些员工深感不安：在他们看来，AI安全本该得到更严肃、更充分的讨论。 OpenAI机器人部门负责人就因AI安全等相关问题辞职。 本月，OpenAI机器人部门负责人因监控和「天网」问题辞职 在Claude遭到白宫「封杀」后，Anthropic CEO紧急公关，警告AI参军可能出现的重大失误： 它认错目标，打中了平民。它无法像人类士兵那样做出判断…… 我们不想出售我们认为不可靠的东西。 更讽刺的是，关于AI的可靠性问题，AI 自己都「承认」：AI公司其实对此心知肚明，早就知道模型并不靠谱。 OpenAI内部「监控录像」流出： GPT-5.4正在抓捕GPT-5.4？ 好在，最近OpenAI出手了。 就在今天，OpenAI自曝：我们部署了一套基于「GPT-5.4 Thinking」的低延迟监控系统，在内部AI智能体疯狂试探安全底线的时候，它已经连夜拦截了上千次失控行为！ 在这份令人脊背发凉的报告中，OpenAI承认，高智商的智能体在执行任务时，已经学会了像黑客一样暗度陈仓，通过Base64编码、字符拆分等手段，绕过人类防火墙。 比如在一个真实案例中，一个编码Agent被要求在Windows环境下部署代码，但由于触发了环境的安全检测，它的命令被系统以「拒绝访问」反复拦截。 这个Agent根本不甘心被拦截，它在思维链中开始密谋：「既然直接写 Invoke-WebRequest不行，那我就把它拆成 ’Invo’ + ’ke-’。」 「如果拆分还不行，我就把整段恶意负载进行Base64编码，先以乱码形式存进去，运行时再动态解码执行。」 简直是特工在传递密信！ 为此，OpenAI部署了GPT-5.4 Thinking为核心的监测系统，它不只看AI输出了什么代码，它还要实时盯住AI的思维链。30分钟后，它还会对成千上万个Agent的行为轨迹进行像素级审计。 结果，那些资深架构师都没察觉到暗门，几乎全被GPT-5.4一眼识破。 过去五个月里，OpenAI监控了数千万个Agent的对话轨迹，有1000多场对话被判定为「中度风险」。 可怕的是，OpenAI 承认，目前仍有约0.1%的流量（主要来自本地或特殊设置环境）处于监控盲区。 在Agent拥有操作真实系统权限的今天，这0.1%的盲区，可能就是通往「系统级崩溃」的蚁穴！ 最坏情况下，会发生什么？ 如今，顶尖的AI公司都在竞相开发超级智能，但是，没有一家公司能保证可以控制它们。 它们造成的风险，可远不止于崩溃一个业务系统这么简单。 图灵奖巨头、AI教父Hinton和Yoshua Bengio，谷歌DeepMind\OpenAI、Anthropic的CEO，甚至前世界首富比尔·盖茨都曾预言过—— 超级智能，危险性堪比传染病和核战争，可能会导致人类灭绝。 不知道，这是不是最坏的情况了。

快科技3月21日消息，如果说中美之间的AI有什么区别，关键部分应该是美国公司选择了闭源，OpenAI都被嘲讽为ClosedAI了，而中国一众科技公司几乎都拥抱开源生态。 不论阿里的Qwen还是深度求索的DeepSeek，再加上智谱的GLM、稀宇的MiniMax，以及月之暗面的Kimi等等，全球开源AI大模型几乎是国内公司主导。 国产开源AI大模型不止是给全球用户降低了使用成本，甚至美国很多公司都在基于国产AI模型构建业务，知名编程工具Cursor日前还因为抄袭Kimi 2.5陷入争议，这些背后都可以看出国产AI开源的作用。 然而最近的几条消息引发了一些国外用户的担忧，前不久智谱推出了GLM-5-Turbo，号称全球首个专为龙虾场景深度优化的通用大模型。 但这款模型有个显著不同的变化，就是这是闭源模型，不再开源了，这引发了AI圈的关注，是不是以后智谱就不再开源大模型了，毕竟现在龙虾生态需求高涨，闭源之后才有更好的商业收入。 针对这个问题，智谱全球负责人李子玄在推上发文做了回应，表示Don't panic. GLM-5.1 will be open source.（别慌，GLM-5.1将会开源。） 他的表态应该可以让AI全球放心了，此外这番表态也意味着GLM-5.1大模型也快要发布了，国产AI大模型最近迭代升级速度很快，以前半年升级一波，现在一两个月就升级，GLM-5是春节前几天才发布的。

编辑：peter东 【新智元导读】AI智能体接管编码后，初级开发者会批量失业，还是迎来跨行业爆发式机会？谷歌Chrome前工程负责人Addy Osmani直击人才管道断裂的隐忧与新生可能。 2025，软件行业迎来转折点，AI编程从简单的自动补全变为能自主执行任务的智能体。 之前是经济繁荣驱动招聘狂潮，如今有了AI编程，用人方转为效率至上的冷峻算计。而这促使新一代开发者带着与生俱来的AI基因，走进了一个既充满机遇又暗藏断层的世界。 对此，谷歌Chrome前工程负责人Addy Osmani在他个人博客中，提出未来两年软件工程将要面对的五大问题，并针对性地给初级和资深开发者提出了中肯的建议。 初级开发者之问 人才管道会断裂吗？ 哈佛商学院一项覆盖6200万劳动者数据的研究揭示：当企业引入生成式AI，初级开发者就业率在6个季度内下降9-10%，而高级岗位几乎不受影响。 大厂过去三年校招缩水50%。 「为什么花9万刀雇个新人，当AI智能体成本只是百分之一？」一位Meta工程师的调侃，揭开了行业隐痛。 当下，一位拥有AI辅助的高级工程师就能完成过去需要一个小团队才能完成的工作。公司正在悄悄地减少对初级职位的招聘，而不是裁员。 但与此同时发生的，AI为各行各业的开发者打开了巨大的需求市场。医疗保健、农业、制造业和金融业都开始AI+X，试图用AI来重塑行业生态。 AI并没有取代开发者，而是成为了一种乘数效应，将开发工作扩展到从未雇佣过程序员的领域。我们会看到更多入门级职位，只是类型与之前不同。这些AI原生的开发者将不必会写底层算法，却善用AI为特定领域快速构建自动化工具。 美国劳工统计局预测2024-2034软件岗增长15%。 这意味着在乐观的情况下，若企业将AI用于「扩产」而非「裁员」，初级岗会以新形态重生，各行业都将需要人类来抓住AI创造的机会。 初级开发者要想抓住AI+带来的机会，需要把自己变成「AI增强型即战力」，能用Cursor/Antigravity等工具构建完整功能。同时强化沟通、问题拆解、领域知识等AI还不具备的能力；拒绝「待培训新人」标签，要做「即插即用工程师」。 不过长期来看，若切断初级人才管道，5-10年后将现「领导真空」。 今天的实习生是明天的架构师，停摆的培养机制会让软件行业陷入「缓慢衰败」——看似平稳，实则造血功能坏死。 对此，资深开发者需要避免大包大揽，用AI抢了实习生的活。通过开源/跨部门指导，建立人才梯队；同时向管理层直言「全资深团队」风险。资深开发者的价值在「团队杠杆」，不在「个人产能」。 题技能之问 我们会忘记如何编程吗？ 84%开发者日常用AI辅助，面对bug第一反应常是「写prompt问AI」，而非自己去分析问题。入门者跳过「笨办法」：可能从未手动实现二叉搜索树，或独立调试内存泄漏。 编程重心从「实现算法」转向「提问与验证AI」，资深工程师担忧：这会催生「无法独立编码的一代」，AI代码的隐蔽漏洞（安全/逻辑缺陷）可能被新手忽略。 理想的情况是，AI处理常规的80%，人类专注于最困难的20%。 架构、棘手的集成、创意设计、边缘情况：这些是机器单独无法解决的问题。AI的普及并没有使深度知识过时，反而使人类的专业知识比以往任何时候都更加重要。这需要「高杠杆工程师」，他们利用人工智能作为倍增器，但必须深刻理解AI才能有效地运用它。 这样的工程师，未必是最快的编码者，但却是最懂‘何时该不信AI’的顶级开发者。 为了达到这一理想状况，初级卡发展用AI编码的同时，必须吃透每行代码。要把AI当「学习教练」而非拐杖。用AI生成代码后追问「为何有效/薄弱」。还需要时不时地定期禁用AI手写核心算法，再对比用了和没用AI的版本，再者就是死磕CS基础（数据结构、复杂度、内存管理）。 在系统设计、用户体验直觉、并发推理等AI还不擅长的领域，初级开发者要多多培养自身的技能。未来需要的是既能借助 AI 快速解决问题，也能在 AI 失效时处理棘手问题的开发者。 资深开发者要将自己定位为质量和复杂性的守护者。专注系统架构、安全、可扩展性与领域知识。更多的思考故障模式，尤其是关注AI 生成代码中的漏洞。 资深开发者在当下要做的是定义AI使用边界（如支付/安全代码必须人工审）；聚焦创意与战略，让「初级开发者+AI」处理常规API对接，持续关注新出现的工具和实践方法，自己则专注打磨判断力、系统思维、沟通能力这些是人类不可替代的「护城河」。 角色之问 开发者会变成「代码质检员」吗？ 随着AI编程的普及，在一种极端演化场景中，AI将全面接管代码生产，人类降级为「审核员」，审AI代码、查错漏偏见、最后批注部署AI生成的代码。 创造者变检查者，让编程乐趣被风险管理焦虑取代。有工程师吐槽：「不想当‘代码清洁工’，收拾AI扔过墙的垃圾。」 另一种可能的场景则更加乐观，开发者成为AI时代的「交响乐指挥家」，职责是建筑师+总包商+产品战略家。他们不必写每行代码，但定「旋律」（架构、接口、代理交互规则），跨学科整合AI服务与人类决策。 而当AI解放重复劳动后，开发者必然转向高价值活动，这包括决定AI该建什么、验证产品合理性、持续迭代。 究竟要面对哪个未来，取决于企业将AI视为「劳动力替代」还是「团队放大器」。 将AI视为劳动力替代的公司可能会缩减开发团队，要求剩余的工程师保持自动化运行。 将AI视为增强团队方式的公司可能会保持相似的员工规模，但要求每位工程师交付更雄心勃勃的项目。 在这种现实下，初级开发者要跳出「纯编码」舒适区，做「验证者+设计者+沟通者」的复合人才。不应局限在特定领域，而是主动参与软件开发的全流程。在工作之外，还要用个人项目保创意火种。通过自学系统思维（组件通信、API设计）熟悉系统设计与框架。在日常工作中练习文档写作与沟通；交付前自问「是否考虑周全？」。 资深开发者若想成为AI的领航员，需要做的是制定AI/团队遵循的标准与伦理政策；聚焦系统设计+集成（画数据流、找故障点）。他们要组织团队强化代码评审，设计讨论，在产品/商业认知上多听取PM及用户的反馈；用原型开发/黑客松保持创作热情，从而让自己从「程序员」进化为「指挥家」。 专才vs通才之问 窄深专家会被AI淘汰吗？ 随着AI模型的能力加速提升，押注单一技术栈风险陡增。 曾经被视为刚需的COBOL、Flash、手游引擎等技术栈，如今已无人问津。精通旧框架的专才可能突然发现需求量锐减，因为新的AI工具能以极少的干预完成对应任务。那些在「单一技术栈、框架或产品领域」专攻过窄的开发者，可能会醒来时发现该领域正在衰退或变得多余。 反观1到2领域专精+跨域熟悉的T型通才，则能成为跨学科团队的「粘合剂」。他们能沟通不同专才、填补空白。企业爱其「端到端解题」的效率与「知识交叉」的创新力。AI尤其能赋能通才，后端靠AI写UI，前端靠AI生服务端模板，一人可覆盖多组件；专才却可能因领域自动化且无拓展路径被边缘化。 对此，无论是初级开发者，还是资深开发者，都要了解开发过程的全链路。做移动的学后端，做前端的写简单服务；再选一两个真正感兴趣的领域挖深，成为T型通才。学习时可用AI快速跨域；通过参与黑客马拉松逼自己通才化；在工作中主动求跨项目曝光。以培养适应力。 在学习过程中，教学相长，不论资深还是入门，都可以通过指导他人以传播技能，同时从他们那里获得一些收获。这些跨界的经历，会帮你更新简历以反映你的多面性。 教育之问 CS学位还值钱吗？ CS学位，曾经是入门软件开发行业的「通行证」，但如今频遭质疑：课程更新慢、审批繁，教授的理论过时，实践课如云计算、DevOps、AI工具缺失，学生和雇主都觉的「产学脱节」。 高学费加上低相关性让大学像「昂贵守门人」，企业却因惯性仍设学历门槛，学生被迫靠训练营/网课/自学补位。 在这种情况下，新学习生态崛起，传统教育被「训练营+在线认证+雇主学院+AI导师」取代。谷歌、IBM等弃部分岗位学历要求，2024年45%公司计划松绑学位。训练营（12周集训，重实战框架/云服务/协作），GitHub作品集、微证书成了求职的「新硬通货」。 而企业自建「内部大学」，加上AI提供个性化学习（AI tutor、交互沙盒），像Coursera这样的网课平台提供的模块化学习，更让全球学习者（哪怕非强校）也能追平硅谷水平。 在这种时刻，CS系的学生别躺平，积极用实战项目补课程；一边实习攒经验；一边考证证显实力。通过在活跃社区输出，写技术文建人脉；用「作品集+认证+谈吐」获得更多应聘机会。 资深者也不能吃老本。参与在线课及研讨会；用新技术做副项目。在招聘时重新评估工作要求，是真的需要一个新员工有计算机科学学位，还是需要某些技能和学习能力？推动以技能为先的招聘，同时为没有正式背景的初级开发者倡导导师圈，这样方能扩大人才库。不论对于自己还是团队，实际成就和持续学习比额外学位更重要。 变化是唯一的不变 上述这五个问题，并不相互排斥，现实将会是五种场景中乐观与悲观估计的汇总。一些公司会减少初级员工的招聘，而另一些公司则会在新领域扩大招聘。人工智能将自动化常规编码，同时提高人类接触的代码标准。开发者可能早上花时间审查人工智能的输出，下午则负责设计高级架构。 在这样的时候，软件开发者通过关注技术趋势（以及对其的怀疑），能避免被炒作或末日论所蒙蔽。通过更新技能、多样化能力，并专注于人类独有的方面（创造力、批判性思维、协作），就能保持与时俱进。 无论未来出现的手动编程的复兴，还是一个代码自我编写的世界，始终会有对那些能全面思考、持续学习、并推动技术解决实际问题的工程师的需求。

作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 智东西3月21日报道，近日，由光合组织发起的全国线下OpenClaw体验活动“龙虾局”正在各地掀起热潮。从成都到昆山到天津再到杭州，上千名开发者与AI技术爱好者携带电脑到场，享受免费安装服务并领取免费Token算力资源。 然而热度之下，普通用户的困惑也逐渐浮出水面：本地部署AI Agent究竟需要怎样的硬件配置？不少人陷入了“盲目堆GPU”的算力陷阱，认为玩AI就得买好显卡，结果却是系统卡顿、GPU大半时间空转闲置。高投入与低效能的落差，让许多尝鲜者望而却步。 连续四站龙虾局活动中，由中科可控带来的多款面向AI智能体打造的国产工作站在活动中向公众开放体验，他们推出了涵盖多款终端产品“龙虾全家桶”组合，精准匹配不同场景需求。 这套产品组合的发布，有望帮助更多用户跳出配置误区，让适合AI智能体的设备真正走进日常，而非沦为吃灰的昂贵摆设。 一、中科可控亮出多款终端：不止堆料，更懂Agent需求 中科可控目前已经推出M50端云协同工作站、W50X液冷一体机、W50P图形工作站等全系列产品，能满足不同类型用户对OpenClaw等通用Agent的部署需求。 其中，最新发布的M50端云协同工作站，也被称为“龙虾盒子”。顾名思义，这是一款较为轻便的OpenClaw部署方案，其机箱大小仅2L，可以塞进口袋。如果有进一步增强算力的需求，这款工作站也支持国产GPU的扩展。 得益于其“端云协同”的特性，M50可以支持OpenClaw 24小时不间断在线运行，即便是本地设备意外断电，或者遇到其他突发情况，交代给OpenClaw的任务也不会受到过多影响。 在端云协同模式下，用户可根据任务需求灵活切换端云算力，既保障核心数据本地处理的安全，又能通过云端补充峰值算力需求。 其实，对于大部分“养虾人”来说，这种轻量化的解决方案已经完全够用，模型推理大可以交给云端。M50甚至连安装这一步都帮用户省下了，它已经预装部署好的“龙虾”平台，开机即用。 而针对出于成本、安全考量而追求模型本地部署的用户而言，中科可控的W50X是一个更适合的解决方案。 这台设备搭载2张AI加速卡，具备392TOPS算力，可以支持70B大模型纯本地部署，也可运行量化后的671B参数模型，实现数据的完全本地化处理。 这种规模的模型，已经可以支撑不少智慧办公、企业知识库、图文生成等场景，在确保数据完全不外流的前提下，提供强大的Agent交互体验。 不少用户和企业都有让OpenClaw全天候待命的需求，因此部署OpenClaw的终端不仅需要强大性能，也要做好散热。W50X搭载了行业首创的闭式液冷散热系统，可以兼顾性能、稳定与静音。 为了让用户更便捷地使用OpenClaw等Agent，出厂时，W50X已经预装SUMA智能管理平台，与OpenClaw高效适配。 面向图形渲染、科学计算等创意设计与专业办公场景，中科可控同样推出针对性方案——W50P图形工作站。 这一工作站采用双路配置，最高支持1TB内存。超大内存让用户可以放心地将大体积设计文件、视频素材等内容交由OpenClaw处理，专业图形算力则为PS、AI、CAD等软件提供支撑。OpenClaw的自动化能力与创意工具的协同，或许有望帮助专业设计师等群体实现全流程加速，极大提升设计效率。 值得一提的是，上述终端均基于国产C86处理器打造，依托C86芯片的性能与自主可控优势，构建起本土算力底座，成为国产工作站中性能较强的OpenClaw适配产品。 中科可控的这一系列产品，为什么要这么设计？这得从Agent的运行逻辑说起。 与传统大模型训练不同，OpenClaw类智能体更依赖系统调度能力。当用户发出“检索资料—整理纪要—生成报告”等复合指令时，系统需要完成意图解析、任务拆分、多Agent调度和工具调用等一系列操作，其中绝大多数工作由CPU完成。 在自动化办公、多任务协作等场景中，CPU承担超过90%的调度与执行任务，GPU主要负责模型推理环节。CPU线程能力不足，往往导致任务排队、响应迟缓，这正是许多用户“堆了顶配显卡却依然卡顿”的症结所在。 理解这一逻辑，才能看懂中科可控这一系列面向OpenClaw的终端产品的设计思路。其配备的国产高性能C86处理器、国产加速卡等并非简单堆砌算力，而是针对Agent的特性，进行了系统优化。 二、国产龙虾一体机直击安全痛点：从“能用”到“敢用”的跨越 备齐硬件和环境只是开始。对于许多企业而言，真正的顾虑往往不是“能不能跑”，而是“敢不敢用”。 OpenClaw类Agent的工作方式，天然与政企的 IT 治理体系存在冲突。 Agent需要调用文件系统、网络请求、代码执行等多种能力，才能完全发挥出其全部能力。而当授予其权限和数据后，政企则又要担心敏感数据的泄露风险。 更让人忧虑的是未知的威胁敞口，Agent可以执行代码、访问网络，一旦被恶意提示词注入诱导，或是使用了未经核查的Skill，便可能成为攻击内网的跳板。 像中科可控这样的厂商，正试图通过软硬一体化的方案，从芯片层向上构建防线，实现全栈安全。 针对Open Claw本地部署的数据裸奔、远程入侵等安全风险，中科可控给上述设备配备了基于内置安全处理器最新的ASP主动防御机制。与传统杀毒软件只能针对已知威胁的被动防御不同，这套机制通过构建安全执行环境实现了针对未知威胁进行提前侦测、提前预防的主动防御机制。 中科可控推出的上述产品均采用自主可控的国产处理器方案，能满足不少国内场景的合规需求，无安全后门。同时，他们还基于芯片打造了数据加密、权限管控、风险拦截体系，操作可管控、数据可追溯等功能，进一步提高安全性。 对于政企、金融、医疗等高安全需求场景，Agent的落地门槛从来不只是算力，而是“合规”二字。有不少这类企业因安全风险，只能采取一刀切政策，彻底将OpenClaw排除在自身IT体系之外，虽确保了安全，但也失去了用Agent给业务提效的机会。 中科可控这套方案的价值在于：芯片自主可控满足国产化替代要求，主动防御机制应对 Agent 带来的新型威胁面，全链路审计能力对接企业现有IT治理体系。 不是所有人都需要这种级别的安全保障。但对于那些“不敢用”的客户来说，这可能就是 Agent真正进入生产环境的最后一块拼图。 三、从硬件就绪到生态繁荣，龙虾工作站背后的产业纵深 中科可控正在系统性降低Agent的部署门槛。 从轻量入门到高性能本地部署，从创意设计到政企办公，其产品矩阵已经覆盖了Agent落地的主要场景。更重要的是，围绕硬件构建的一系列配套能力，正在把“能用”、“敢用”推向“好用”。 该系列产品出厂预装OpenClaw、开机即启，无需折腾环境配置。对于没有专职运维的中小团队，这可能是最实际的价值点，省下来的不只是时间，还有踩坑的成本。 同时，用户在购买中科可控工作站后，可一键接入国家超算互联网平台，直接使用AI智能服务，实现开箱即用、无需部署。 中科可控还在帮助用户降低试错成本，该系列产品下单即赠1亿tokens，对于还在观望的开发者和企业来说，这是一个低风险的入场机会。 中科可控的一系列产品与活动，正与各地政策形成共振。 多地政府已出台政策鼓励OpenClaw智能体相关产业发展，从算力补贴到应用示范，政策信号明确。但政策文件到实际落地之间，往往隔着一道“最后一公里”——谁来做适配？谁来建生态？谁来帮企业跑通第一个场景？ 这正是中科可控这类厂商的角色所在。具备行业Know-how的硬件厂商，不只是卖设备，更在通过线下活动、技术培训、场景共建等方式，实际支撑政策落地。他们是连接政策制定者、开发者社群与终端用户的桥梁，也是Agent从可用走向规模化的关键推手。 结语：一手抓技术一手抓生态，国产Agent算力方案加速落地 中科可控正走出一条技术硬实力与生态软实力并行的差异化路径。他们一手抓硬实力，以全栈安全、高性能终端回应Agent场景的真实需求；一手抓软实力，通过“龙虾局”等生态活动打破国产算力“不好用、难适配”的认知堵点。 当硬件、安全、生态、服务每个环节都形成闭环，国产Agent算力方案的落地，只是时间问题。

“四年前从未想过AI/AR眼镜会这么热闹，更没想到有人都快要上市了。” 一位硬件投资人对作者说道，而在三年前他也曾短暂在AR产业创过业，只不过最后还是放弃了。用他的话说，自己要是坚持到AI大爆发的节点，或者现在就不用到处去找项目，而是资方来找自己了。 2026年快要走完四分之一的时间，从目前给出的市场反馈以及热度来看，AI眼镜或许真的迈过了“生死坎”，不仅销量大增，巨头们也相继入局。与此同时，供应链上游技术上的快速迭代，也在推动解决AI眼镜的不可能三角（重量、续航、性能）。 只是，热潮之下并不能忽视产业当下发展的一些困境，比如规模受限、退货率高以及行业认知的不统一等等。而在新的环境下，部分厂商也开启了新的竞争，在一到两年内，将会看到多家公司上市。就像真格基金投资合伙人徐梧说得那样，今年是未来十年里XR最具有挑战的一年，旧周期即将走完，新周期即将开始。 三倍增长、出圈“养龙虾”，AI眼镜成了抢手货 一年之前，关于AI眼镜，多数人的认知还处于极客玩家专属的玩物。那时，除了Meta之外，没有第二家AI眼镜公司在商业化上取得绝对意义上的成功。但，站在当下回看过去，这一切已然发生变化。 Omdia最新发布的数据显示，2025年，全球AI眼镜出货量达到870万台，同比大幅增长322%。其中，中国大陆市场占全球AI眼镜市场10.9%的份额，出货量接近100万台，成为仅次于美国的全球第二大市场。 数据来源：Omdia 2026年的前两个月，AI眼镜在国内也已经呈现出爆发的新趋势。先是在CES上，AI眼镜成为体验出圈的新物种。Rokid创始人Misa透露，随着上游供应链的优化，产能开始逐渐提升。今年1月乐奇销量环比增长30%，同比增长约800%。 春节期间，又成了热门的“科技年货”，叠加国补的助力，销量持续增长。相关数据显示，深圳华强北AI眼镜销量较平日激增70%至80%。“今年春节档，对智能眼镜而言是一个非常重要的节点，已经开始向‘礼赠型科技消费品’转变。”影目相关负责人对作者透露，在春节前联合吴晓波推出了联名礼盒，并开启了行业首个专场直播，与吴晓波团队的初次尝试便收获了近100万的销量。 承接住1、2月的流量，在后续的MWC、AWE等全球顶级展览期间，AI眼镜均是全展的中心，除了影目、Rokid、雷鸟等垂直品牌外，阿里推出的千问AI眼镜也借势拓展市场和知名度。不仅如此，在多个垂直场景，也迎来众多跨界的品牌，比如追觅推出的AI智能泳镜，老板电器推出的烹饪AI眼镜等。 值得一提的是，最近大火的“养龙虾”，也让AI眼镜增添了新玩法和价值体验。上个月，Rokid率先接入“龙虾”，Misa本人也是在社交平台多次晒出相关的体验，并指出，AI眼镜是人机交互的自然入口，接入“龙虾”后，用户不再需要频繁翻看手机，随时随地都能和“龙虾”实现互动、接受反馈，实现真正的解放双手提升效率。 作者在早前还独家获悉，雷鸟创新正在加速部署将AI眼镜接入OpenClaw，面向开发者的已经准备妥当了，自研的版本正在快速推进中，除了常规功能外，还可以实现与全屋设备的智能化联动，打造成一个功能强大的个人AI助理。据悉，其它多家AI眼镜也都在内测中，后续会推出定制“龙虾”产品。 当然，终端的百花齐放，与上游供应链技术的不断成熟有着很大的关系，像刚才提到的烹饪AI眼镜就是联合谷东科技做的方案，其它的像波导片、光机等产业都在跨步迭代。并且，中国快速增长的市场，也引来众多海外供应链的加注。 其中，特种材料制造商德国肖特集团针对中国增强现实（AR）产业推出了全系列光学技术解决方案，包括光学玻璃、晶圆以及波导等。作为全球及中国AR波导的主要供应商之一，肖特已实现本地稳定供应并深度满足中国市场的高速增长需求，并在前不久就宣布将投资拓展苏州AR技术中心。 肖特集团新任CEO杜德森博士表示：“中国是肖特全球战略中最重要的市场之一，将持续扩大制造与本地创新能力，计划在苏州追加投资超6000万元，并目标在2030年实现超过10亿元的年度产值，覆盖新产能建设、研发投入及本地技术部署。” 进击与退场，价值判断下出现新分歧 从2024年开始，各大科技企业就在寻找取代手机的AI Device。不过，从目前的商业化结果来看，AI眼镜无疑是最成功的，也是最有可能接近手机成为下一个超级终端。而一级市场也在用脚投票，年初至今已有多家中国品牌宣布了融资最新动态，超10亿资金注入到整个行业的发展中。 据不完全统计，2026年截止到现在，包括雷鸟、XREAL、Rokid、影目、Viture、致敬未知、玄景等品牌相继获得了最新一轮融资，多数都在亿元以上。而因为暂停自研国内手机项目的魅族，旗下的AI+AR眼镜项目也出现了各种传言。 作者曾独家报道，前星纪魅族全球CMO成力与前CTO张亚东携团队加入模块化AI眼镜品牌玄景MLVision，后者在加大线下投入，并要开设传统眼镜+智能眼镜融合店。内部人士还称，玄景MLVision或接手魅族的AI眼镜业务。 不过，魅族方面对作者否认了这一消息，并独家透露，魅族AR眼镜业务的融资进程已取得阶段性成果，已与两三家专业投资机构达成了实质性进展，近期有望完成一轮融资，以支持其新一代产品的研发与市场拓展，计划在今年二三季度推出光波导新一代产品。 资本的输血，让AI眼镜厂商有了更多的资金去研发以及进行市场推广，从而跳出原有的“窄圈”。要知道，在中国，每年都会有上亿人次购买新的眼镜，就目前AI眼镜的体量来说，虽说已经迈过百万销量的门槛，全球销量今年也会超过千万台，但相较于传统眼镜存量市场来说，还有非常大的差距。 不过，在热潮之下，变化也在悄然出现。一个较为明显的分歧点是，关于现阶段AI眼镜的价值判断，当下仍存在一定的争议。 乐观派看好眼镜作为AI的终端载体，是将软件能力在硬件端物理化的最佳路径。抛开原有的AI眼镜玩家，一些大厂在跑步入场，比如已经入局的小米、阿里千问、百度等，后续苹果大概率也会在今年发布首款AI眼镜，类似于Meta不带显示的版本。华为或将在下个月发布能拍摄的AI眼镜，支持鸿蒙系统+跨端无缝协同。 “如果说2024年及以前是一个验证期，2025年明显感觉是一个破圈期，来到2026年很可能是规模化爆发的一年。在我们看来，今年AI眼镜市场头部品牌影响力将更加集中，差异化的产品可能会越来越多。”影目相关负责人表示，今年AI眼镜竞争的核心重点聚焦在产品、市场、生态及场景等几个方面，26年影目INMO的Air和Go系列将都会有全新升级，同时X系列也会陆续推出。 但天平的另一面，站上了一些暂时不看好AI眼镜的厂商，“止步”于商业化节点。作为已经入局MR行业的手机大厂之一，vivo此前也在研发AI眼镜产品，但近期被传出叫停的消息，核心还是认为目前AI眼镜的体验和成熟度不高。字节豆包AI眼镜也暂缓了上市计划，但整体的研发还在继续，目标是要做出差异化的体验再生产上市。 另外，XREAL虽然和谷歌在海外有合作，但单纯的AI眼镜形态却迟迟不推出，此前其创始人徐驰曾表态要在2027年再入局。在他看来，目前AI眼镜依然没有进入“真赛点”，目前仍然有很多无法解决的问题。 “当然我们也对各种新事物持开放态度，会选择合适时间进入市场。同时，我们目前也在推进AR+AI的路线，与Google战略合作便是明确体现之一，后续会在合作产品Project Aura上体验深度融合Gemini AI。” 上市，千万销量节点的新叙事 基于当下的Omdia预测，2026年全球AI眼镜出货量将超过1500万台。不管是支持还是不看好，不可否认的一点是，AI眼镜正在走上坡路，那些暂时不入局的企业也只是将暂停键按在了商业化阶段，但背后的研发一直在持续。当AI眼镜的供应链完全成熟跑起来后，如果有领先的软件和生态体验支撑，那时入局也确实不晚。 而这，其实也在反映出一个问题，那就是AI眼镜若要成为手机那样的超级终端，还有较长的路要走，不只是显示，而是芯片、功耗、散热、重量这一整套系统工程。Misa也认同这一点，AI眼镜仍处于早期阶段，无论团队、产品、产业链还是生态，都还有许多不完善之处。 尤其是在软件端，现在的AI眼镜体验基本还是处于很初级的状态，不仅需要依赖手机的算力，在交互上的效率也并不高。玄景软件研发中心总经理郝冬宁认为，未来的交互不应是人适应机器，而必须是机器适应人，需要的是协同智能。而软件的起点是由硬件决定，后者也是一项复杂的系统性工程，这也是为何现在AI眼镜退货率如此之高的原因之一。 Omdia研究总监刘健森（Jason Low）指出：“竞争战场正在迅速变化，随着越来越多参与者加入竞争，生态系统整合能力将成为关键差异化因素。最终胜出的厂商将是那些能够将AI眼镜无缝融入更广泛设备生态系统的企业——将眼镜与智能设备、用户环境以及服务连接起来，在用户的互联生活中提供真正的价值。” 正如徐梧所说，这是十年起的赛道。只是，相比较手机、PC、智能手表的从无到有的发展历程，在AI眼镜的上半场，这一次的主动权更多的是掌握在中国厂商的手中。一方面是供应链，光学模组、芯片、显示单元，构成AI眼镜三大价值高地。目前，中国已形成涵盖光学、声学、整机制造等环节的庞大创新梯队，产业生态活力强劲。 另一方面则是终端市场，全球前三中国品牌占据两席。其中，具备显示功能的AI眼镜份额从2024年的3.3%上升至2025年的8.4%，总出货量达到73万台，而这一部分的市场正是完全被Rokid、阿里巴巴和Even Realities在内的中国企业主导，占这些配备显示功能AI眼镜出货量的71%。 数据来源：Omdia 可以预见的是，和手机一样，当AI眼镜真正成熟的时刻，中国厂商应该会是市场的头部核心玩家。而在行业即将跨过千万销量节点的时刻，部分AI眼镜品牌也进入到新的叙事——上市。 日前，天眼查信息显示，灵伴科技（杭州）股份有限公司（Rokid)发生工商变更，企业名称由“杭州灵伴科技有限公司”变更为“灵伴科技（杭州）股份有限公司”，企业类型从有限责任公司（港澳台投资、非独资）变更为股份有限公司（港澳台投资、未上市）。 股改的完成，意味着Rokid拿到了上市的 “入场券”。对此，Misa本人则表示，“低调吧，我们这个算是标准操作没啥意思，大家不用太敏感，多支持产品就好。”而作者从多名投资人处得到的消息则指出，确实头部的几家公司都在准备冲刺IPO，很可能这一两年就会看到首个AI眼镜上市公司。 值得一提的是，早在去年10月与影目科技CEO杨龙昇的独家对话中，他本人就曾透露“预计三年内上市”。另外，还有一家头部品牌计划在2027年前后上市。 或许，很多人认为AI眼镜远未是一个成熟的智能终端，但就像具身智能一样，并不耽误去二级市场讲一个更大的故事。（文 | 志读科技，作者 | 杜志强，编辑 | 钟毅）

AI正在颠覆人类社会最底层的财富逻辑——时间的价值。当AI将传统需要多年积累的技能快速工具化、流程模块化时，靠资历和经验建立的职业护城河正在加速崩塌。本文犀利指出，真正的危机不是岗位被替代，而是‘时间溢价’的消亡，并揭示AI时代最残酷的生存法则：从时间思维转向空间思维，让个人价值在更大市场实现指数级放大。 今年以来，我越来越强烈地感觉到，很多人对AI的理解还是太浅了。 大家最爱讨论的，永远是那些表层问题：AI会不会抢我工作，哪些岗位会被替代，什么职业会先消失，效率能提高多少。 这些都对，但都不够关键。 AI真正厉害的地方，不在于它替代了谁，而在于它把这个社会最底层的一项定价标准给改了，它开始重新定义“时间到底值多少钱”。 过去几十年，几乎整个现代商业社会都建立在一个默认前提上：时间是站在强者这边的。 一家公司做得越久，品牌越稳，渠道越深，组织越大，客户关系越牢，护城河就越厚。一个人也是一样，工作时间越长，经验越多，越熟悉规则，越懂行业黑话，越容易在体系里往上走。资本市场也吃这一套，所以才愿意为企业很多年后的增长、利润和现金流提前买单。因为市场相信，好的东西会越做越强，领先者的优势会随着时间继续累积。 过去大家信的不是别的，信的是一句话：时间会奖励正确的人。 但AI正在毁掉这件事。 它最狠的地方不是“替代”，而是“压缩”。 以前一个能力，从不会到能卖钱，要练很多年；现在大量能力被拆成模块、流程、模板和指令，训练周期被直接打短。以前做一个产品，中间隔着开发、设计、文案、翻译、客服、投放、复盘，一环一环都要人，今天很多环节一个人加几个模型就能先跑起来。以前你跑出来一个新东西，至少还能喘口气，留出一点窗口去建立优势；现在你今天做出来，明天就有人模仿，后天就有人优化，大后天已经有人开始低价重做。 所以AI最深的冲击，不是降低成本，而是让“慢慢建立优势”这件事本身变得越来越不可靠。 这才是问题的核心。 过去一个人的安全感，很多时候来自时间。 我资历比你深，我做这行比你久，我踩过的坑比你多，我懂的规则比你熟，我在组织里的位置比你稳，所以我的收入、议价权和职业确定性都应该比你强。 过去这个逻辑基本是成立的。 但今天越来越多的人已经隐约感受到了：这套东西开始松了。 不是你没努力，也不是你不专业，而是你辛辛苦苦攒下来的很多东西，第一次开始出现一种很强的“折旧感”。 你花很多年建立起来的技能，AI可能几个月就把它工具化；你用很多年才爬到的位置，组织可能一轮流程再造就把它抽空；你原来以为能吃十年的饭，突然发现行业只给你留了三年窗口，甚至三个月窗口。 这意味着什么？ 意味着一个残酷现实：在AI时代，很多人不是输给了别人，而是输给了时间不再值钱。 以前我们总说“做时间的朋友”，这句话曾经没错，而且很对。因为过去的世界确实相对稳定，职业路径清晰，行业更迭缓慢，经验大多数时候是增值资产，不是贬值资产。你在一个赛道里待得越久，理论上越吃香。 但今天再机械地重复这句话，就很危险了。 因为它很容易给人一种错觉：只要我继续熬，继续等，继续积累，迟早会轮到我。 问题是，现在很多赛道根本不给你那个“迟早”。 你还在积累，行业已经切换了；你还在学习，能力已经被平权了；你还在按部就班地往上爬，组织已经不按原来的方式发奖赏了。 所以我现在越来越觉得，AI时代最值得警惕的一种毒鸡汤，就是把“长期主义”说成一种放之四海而皆准的答案。 真正的长期主义，当然永远有价值。 但绝大多数人口中的长期主义，根本不是长期建设，而是慢性拖延，是对变化的回避，是用“再等等”来安慰自己不做判断、不做切换、不做重新布局。 以前慢，未必有问题。 现在慢，很可能本身就是问题。 因为AI正在摧毁一种旧时代最核心的财富逻辑：靠时间熬出稀缺，靠资历换来回报。 旧时代的上升方式，说穿了就是四个字：熬出来的。 熬经验，熬位置，熬信用，熬资源，熬到别人退出，熬到组织承认，熬到市场给你更高定价。它的本质，是把人生放进一台相对稳定的大机器里，用年限换收益。 可AI来了之后，这台机器开始不稳定了。 它把很多原来只能靠长时间训练获得的能力，变成了随取随用的外部能力；它把很多原来需要一个组织才能完成的生产流程，缩减成一个人也能启动的系统；它让市场的模仿速度、复制速度、平替速度全部提速，导致很多优势还没来得及坐实，就先被稀释了。 这时候，真正值钱的东西就变了。 以前最值钱的是“你比别人多熬了多少年”。 以后更值钱的是“你能把自己的价值放大到多大范围”。 这就是我想说的重点： AI不是单纯让时间失效，它是在逼所有人从时间思维切换到空间思维。 什么叫时间思维？ 就是默认一个人的收入增长，主要来自更长的从业时间、更深的资历、更高的组织位置。说直白点，就是你的人生回报，基本跟你的职业年限强绑定。你干得越久，回报越大。 什么叫空间思维？ 就是你的收入不再主要取决于你干了多少年，而是取决于你的能力、作品、产品、观点和影响力，能被多大范围的人看见、使用、购买和复用。 这才是AI真正打开的新局面。 因为互联网给了普通人前所未有的触达能力，AI又给了普通人前所未有的生产能力。过去，一个人脑子里有想法，不代表他能把它做出来；做出来了，也不代表他能传播出去；传播出去了，也不代表他能顺利交易和收钱。中间每一步都卡着门槛，卡着团队，卡着成本，卡着基础设施。 今天不一样了。 一个人可以写内容、做产品、搭工具、卖模板、发课程、做咨询、做游戏、做插件、做小软件、做知识服务、做跨语种分发、做全球销售。未必都能成，但至少第一次，普通人真的可以低成本地把“脑子里的东西”迅速变成“市场上的交易单元”。 这件事特别重要。 因为它意味着，未来真正决定一个人收入天花板的，不再只是你有多专业、多能吃苦、多会熬，而是你有没有能力把自己接进更大的市场。 以前赚钱，核心是延长自己的劳动时长。 以后赚钱，核心是扩大自己的价值半径。 以前你多赚一点，靠的是多干一点。 以后你多赚很多，靠的是让更多人同时为同一份价值买单。 前者拼的是耐力。 后者拼的是放大。 而AI，明显是在帮后者。 因为AI让生产变便宜了，互联网让传播变便宜了，支付和交易系统让结算变便宜了。于是未来真正稀缺的，反而不再是“基础生产能力”，而是更上游的东西：判断力、审美、选题能力、产品感觉、分发能力、连接市场的能力，以及把一次表达变成持续交易的能力。 这也是为什么我越来越不相信一句老话：只要你持续积累，时间会给你答案。 不，AI时代未必如此。 很多时候，时间不会奖励你，只会暴露你。 暴露你还停留在旧时代的路径依赖里，暴露你把稳定当成前提，暴露你还以为价值一定会慢慢沉淀，暴露你误把等待当成布局。 所以今天对普通人来说，最重要的已经不是继续膜拜时间，而是赶紧想明白一件事： 我的价值，能不能脱离“我本人一小时一小时地卖时间”，进入一个更大的传播空间、交易空间和复用空间？ 如果不能，那你的上限大概率还是旧时代上限。 如果能，那你才真正开始进入AI时代。 说到底，AI并不是让所有人都有机会暴富，它只是第一次把一种新财富逻辑摊到了更多普通人面前： 你不一定非得先进入大公司、爬上高位置、等组织分配，才能获得更高回报。你可以先做出东西，再让更大的市场来定价。 这就是为什么我现在看很多人还在反复念叨“做时间的朋友”，会有一种强烈的不适感。 不是这句话彻底错了。 而是它太像上一个时代的成功经验了。 它适用于一个变化相对缓慢、能力折旧相对有限、组织阶梯相对稳定的世界。可今天我们面对的是另一个现实：能力在被快速平权，行业在被快速重构，竞争在被快速拉平，窗口在被快速缩短。 在这样的世界里，继续无条件崇拜时间，很容易把自己骗进一种很舒服、但很危险的状态里：你以为自己在稳扎稳打，其实你只是在缓慢出局。 所以我真正想说的只有一句话： 别再迷信时间了。AI时代，时间未必是你的朋友，空间才更像。 未来真正拉开人与人差距的，不是谁更能熬，不是谁简历更长，不是谁更适应旧秩序，而是谁更早学会把自己的能力、作品、产品和观点，放进更大的空间里，形成更大的回报闭环。 过去是“熬得住的人赢”。 以后更像是“能放大的人赢”。 这不是情绪判断，这是财富逻辑变了。 过去，时间是护城河。 现在，时间本身都在被压缩。 过去，慢慢积累可能等于复利。 现在，慢慢积累也可能等于慢慢错过。 所以，AI时代真正该完成的认知升级，不是继续问“我怎么做时间的朋友”，而是赶紧回答另一个问题：我到底怎样才能让自己的价值，被更大的空间接住？ 这，才是接下来几年最现实的分水岭。

作者｜李水青 编辑｜云鹏 智东西3月21日报道，在昨日举办的2025-2026阿里妈妈未来商业奖年度盛典上，阿里妈妈推出其超级经营智能体引擎——“AI万相”，宣告开启以“多智能体协同”为核心的全新经营范式。 淘天集团阿里妈妈商业化运营中心总经理树羊谈道：“‘AI万相’具备独立思考、全链路调度与闭环交付的能力，商家只需要下达经营指令，‘AI万相’负责从拆解任务到交付成交的所有复杂环节。” “AI万相”以LMA大模型为技术底座，通过万相智识、万相智品、万相智造、万相智投四大Agent实时协同工作，驱动全域经营范式的深度重塑。它从过往“根据关键词找流量”的被动逻辑，通过深度链接消费者意图，实现从流量抢占到意图驱动的关键跨越。 在这一进程中，“AI万相”展现了由单一大模型向多Agent协同进化的合力： 万相智识作为意图识别Agent，实时捕捉消费者兴趣动向，匹配商家供给； 万相智品作为商品理解Agent，自动重构商品卖点，将商品从枯燥的物理描述翻译为高阶的情绪标签和场景意图； 在内容与投放环节，万相智造则利用AIGC创意能力秒级生成千人万面的差异化素材，确保创意与人群意图的精准对位； 最后万相智投作为投放优化专家，商家只需设定预算和ROI目标，剩下的路径规划与实时调优均由万相智投自主完成。 四大Agent能力成功串联起从洞察到交易的端到端闭环，真正做到了“意图在哪里，成交就在哪里”。 值得关注的是，阿里妈妈此次加码投入“无界智惠券”发放，加大平台对于商家经营的扶持力度。在“AI万相”的驱动下，智惠券通过全链路AI能力识别值得激活的用户群，以精准触达犹豫或沉睡的人群，让平台补贴成为放大商家经营成交的强效杠杆。 据悉，“AI万相”上述能力正在全面注入阿里妈妈百灵、万相台AI无界、UD智汇投等产品。商家无需学习繁琐的新工具，在原有的操作界面背后，“AI万相”驱动的智能体工作流已在静默运转。 阿里妈妈“AI万相”的推出，不仅是一次技术的迭代，更是赋能百万商家跨越存量竞争、在AI经营时代握紧长期增长确定性的核心力量。 回望过去一年，商品、服务与AI应用的结合进入新阶段，近1.4亿用户通过千问app体验AI购物，AI已快速渗透进人们的日常消费决策中。而在商家侧，各大品牌也通过各自的AI实战，将AI融入进经营决策之中。 在盛典现场，荣获年度巅峰品牌经营大奖的海蓝之谜便提供了一个生动的样板：品牌通过AI数据洞察精准捕捉轻熟女性护肤痛点，利用AIGC能力制作定制化投放素材，实现了点击率大幅提升25%，ROI 提升35%。 增长背后，透露出一个明确信号：AI正成为挖掘商业增量、提升经营确定性的关键，而商家们也迫切期待借助平台，将这些领先的AI能力内化为经营底座。

文 | 文娱先声 3月18，AI演员第一次真正意义上走入公众视野。 当天，耀客传媒正式宣布签约两名AI数字艺人“林汐颜”、“秦凌岳”，不仅将拍摄视频、参演剧集，还同步入驻社交平台，与真人艺人整体运作模式几乎无异。 然而，这一被官方定义为“打破创作边界”的尝试，却迅速演变为一场舆论危机。 大量网友开始自发抵制，甚至直接喊话相关艺人出面维权。争议的核心集中在一个细节——“脸”。有网友指出，这些AI演员“疑似融合赵今麦、张子枫、梁洁等多位女星特征”，并被嘲讽为“人山人海脸”。更直接的情绪则来自观众本身：“到底谁要看AI演戏，好诡异。” 同时，#网友抵制AI演员# #AI演员 人山人海##AI演员 恐怖谷效应##AI艺人 硬凹活人感#等话题登上微博热搜，久居不下。 那么，AI演员为何在短时间内引发如此强烈的反弹？ AI演员动了谁的蛋糕？ 如果把这场争议拆开来看，其实非常现实：AI演员，正在改变谁还能留在这个行业里，对整个影视产业链产生直接冲击。 此次争议中，最直接的爆点是“融脸”。在耀客传媒官宣签约AI艺人后，网友立即指出撞脸问题：“秦凌岳撞脸演员翟子路”，“林汐颜则与赵今麦、张子枫、梁洁等女演员都有相似之处”。此前，也出现过肖战、罗云熙等艺人的脸被直接搬到短剧里。 除了头部明星，受影响更大的无疑是配角、群演、功能性角色。换句话说，是影视行业最庞大、也最脆弱的那一层人。 近日，爱奇艺CEO龚宇在采访中提到：“AI商业大片，快的话今年夏天，慢的话今年秋天，全行业（如此）不光是爱奇艺。要有很强的艺术性、大片性，可能还需要时间，但这个时间也许就3个月、6个月就可以做到了。”这一表态与“男二以下的演员都不需要真人了，就用AI做”的爆料叠加，迅速登上热搜。 这点在易凯资本CEO王冉的演讲中得到印证。他预测，真人演员需求将整体大幅缩减，中腰部演员会被大量挤压、替代，群演、替身行业将基本消失，AI可以百分百替代；新人入行路径也将改变，学徒制几乎不存在，自己本身先成为小IP，才有可能被大IP创作者看见。 有网友的反应非常直接：“以后竞争会越来越大，工作越来越难找。”这并不是情绪化表达，而是对技术逻辑的直觉判断。因为相比真人演员，AI几乎具备压倒性的优势：无需片酬谈判、没有档期限制、可以无限复用、输出稳定且可控。 当这些优势叠加在一起，一个结果几乎是必然的，即从群演到配角的上升路径，正在被截断。 尤其是在降本增效的大环境下，AI演员天然成为了“理想工具”。据澎湃新闻报道，真人短剧行业的亏损率已超90%，承制量骤降50%。与此同时，抖音、腾讯、快手等头部平台纷纷推出专项扶持计划，例如抖音短剧版权中心对高评级的AI仿真人剧给予高额保底激励。 但问题在于，当效率成为唯一标准，人也开始变成可以被替换的变量。 大众到底在抗拒什么？ 如果说“抢饭碗”只是表层原因，那么AI演员真正引发争议的，是更深层的认知冲突。 在观众反馈中，有一句评价反复出现：“表情僵硬、缺乏灵魂。”这句话的关键，并不在“技术不成熟”，而在于它指出了一个本质问题——AI正在改变“表演是什么”。 传统表演，是演员通过自身经验与情绪完成的表达，它包含不可复制的体验、即兴与误差、人格与情感投射，而AI演员的本质是数据训练结果，表情与语音的算法组合和可优化、可复制的输出。 当体验被替换为“计算”，观众感知到的，并不是更真实，而是更空洞。这也解释了一个看似矛盾的现象：AI越像人，观众反而越不舒服。 因为它逼近的，不是人，而是“没有人的人”。 如果把视角再拉远一点，AI演员引发的不安，也只局限于演员，而是背后的整个商业系统。 因为它不会单独存在，而是会与其他AI能力形成闭环：AI编剧、AI剪辑、AI配音、AI分发，最终构成一个高度自动化的内容生产体系。在这个体系中，甚至连“观众”都可能被替代：AI评论、AI弹幕、AI评分、AI粉丝互动。 当内容的生产与消费都可以被AI完成，人类在其中的位置，就开始变得模糊。 这也是为什么，很多观众的反应会从“反感”升级为“恐惧”。因为他们隐约感知到的，不是一个技术问题，而是一个更根本的问题：如果内容世界不再需要人，那我们还在看什么？ 此外，当前 AI 演员技术远未达到商用成熟度，视觉与表演层面的硬伤难以忽视。AI 生成的人脸同质化严重，多人同框时呈现“人山人海”的诡异感，陷入“恐怖谷效应”，假人感十足，没有灵气，完全失去真人表演的自然质感。同时，AI 只能复刻程式化的动作与台词，无法传递真实的情感、微表情与角色灵气，长剧所需的情感共鸣与人物塑造彻底失效。 正如欢娱影视创始人于正所说：“真人的表演和人类对于同类的幻想和需要，绝对不是AI能够完全取代的。当然就像动画片的发展一样，有人喜欢纸片人就有人喜欢真人，AI制造出来的幻境或许会是一时的潮流，但肯定还会回归。” 但这些情绪背后，有一个非常清晰的心理机制：人类对“被替代”的天然抗拒。更不用说，在影视行业中，本就是一个依赖“人”的行业。 结语 回到最初的问题：AI演员为何引起众怒？ 答案其实已经很清楚：它触碰的，从来不是单一技术，而是三个更根本的命题：谁还能留在这个行业？表演还算不算“人”的表达？内容世界是否仍以人为中心？ 从产业角度看，AI演员几乎不可逆。它代表着效率、更低成本与更高可控性，这是所有行业都会走向的方向。 但真正的矛盾在于，技术推进的速度，远远快于规则建立，而资本对效率的追求，正在压倒内容价值，工业化逻辑，正在侵蚀“人”的位置。 所以，观众的愤怒，并不是拒绝AI，而是在追问一个更本质的问题：当一切都可以被替代，人还剩下什么？

自从在春晚上，机器人展示了各种吹拉弹唱技能之后，很难让人不做进一步想象：搞快点，传说中的家务机器人能不能再搞快点。 人形机器人公司 Figure 前不久发布了一段新视频，没有跳舞，没有翻跟头，就是展示家务技能。 一台 Figure 03 机器人走进一间散乱的客厅，环顾四周一圈，然后开始干活：把地上的玩具捡起来丢进收纳箱，拿起喷雾剂喷在茶几上再用毛巾擦干净，把沙发上的抱枕拍松扔回原位，甚至拿起遥控器按下关机键把电视关掉。全程没有任何人类指令，没有遥控操作，一镜到底。 这段视频在社交媒体上迅速传播，比起各种「酷炫」的机器人 demo，它做的事情很平凡——都是你每天回家后不想做、但又不得不做的事。 这正是 Figure 想要传达的信号。 新「大脑」 特别的是，Figure 并不是发布一台新机器人，硬件仍然是去年 10 月发布的 Figure 03。这次带来升级变化的，是一套全新的 AI 控制系统 Helix。 Helix 02 的核心突破在于一个概念：全身自主性（full-body autonomy）。此前的人形机器人，包括 Figure 自己的上一代系统 Helix，大多只能控制上半身，能站在原地伸手抓东西已经算不错了。走动的时候，系统需要先停下手上的动作、稳定身体、迈步、再停下来、再伸手。 这种「走-停-做-停-走」的模式意味着机器人但凡做点什么，可能需要花上你自己做的十倍时间，完全本末倒置。 Helix 02 把这个过程彻底打通了。它用一个单一的神经网络同时控制行走、平衡和操作，机器人可以一边走路一边端着碗，可以在手上拿着东西的时候用胯关门，甚至可以在双手被占用时用脚把洗碗机的门踢开。 这听起来像是人做家务时最自然不过的动作，但对机器人来说，这是一个困扰了学术界和工业界数十年的难题，loco-manipulation，即移动与操作的统一控制。 连马斯克都不禁要来问：真是自主吗？ 为家庭而生的硬件 Helix 02 的架构分为三层，可以类比人类的思考方式： System 2（慢思考）负责语义理解：看一眼客厅，判断哪些东西是乱的、应该放哪儿去、先做什么后做什么。这一层处理的是「理解」和「规划」。 System 1（快思考）负责把理解转化为动作：以每秒 200 次的频率将视觉、触觉、本体感知等所有传感器的数据转化成全身关节的目标位置。这一层处理的是「决策」。 System 0（本能层）是这次最大的新增。它以每秒 1000 次的频率运行，负责平衡、接触和全身协调。Figure 用超过1000 小时的人类运动数据和模拟环境中的强化学习训练出了这个底层控制器。用 Figure 的话说，这个 10M 参数的神经网络替代了原来 109，504 行手写 C++代码。 这个三层结构的结果就是：机器人看起来不再像一个在执行预编程指令的机器，而更像一个正在「做家务」的人——动作连贯、有节奏、偶尔还会做出一些看起来很「聪明」的临时决策（比如把杯子挪开检查污渍）。 Helix 02 之所以能做到这些，也离不开 Figure 03 这个硬件平台的配合。这台机器人身高 5 英尺 8 英寸（约 168 厘米），体重 61 公斤，一次充电可以工作 5 小时。相比上一代的 Figure 02，它有几个关键变化： 手掌摄像头和触觉传感器。每只手的掌心都内嵌了一个广角摄像头，在主摄像头被遮挡时（比如伸手进柜子里摸东西）提供近距离视觉反馈。每个指尖都有触觉传感器，灵敏到可以感知 3 克的力。这使得机器人能从一堆散乱的小物件中精准地拾取单个目标，甚至能用注射器精确推出 5 毫升液体。 全身覆盖软性材料。不再是冷冰冰的金属外壳，而是可拆卸、可清洗的软面料，战略性地放置了多密度泡沫来防止夹伤。 无线充电。脚底内嵌感应线圈，站上充电底座即可以 2 千瓦功率充电。不需要人去插线，机器人可以自己走去充电。 这些细节指向一个明确的产品定位：Figure 03 不是一台实验室样机，而是一台为了进入家庭而设计的消费品。 年初底发布时，Figure 把演示场景选在了厨房，机器人自主完成了一个长达 4 分钟的完整任务。 走到洗碗机前、打开门、取出碗碟、走到橱柜前放好、再走回来装载脏碗碟、关门启动。全程 61 个连续动作，无中断。Figure 称这是「人形机器人迄今为止完成的最长时间、最复杂的自主任务」。 3 月这次的演示，则把难度往上推了一层，来到了客厅。厨房虽然复杂，但物品摆放相对固定、动作路径相对可预测。客厅则是一个每天都在变的空间。 玩具散落的位置不同，沙发垫的状态不同，茶几上的杯子数量不同。软性物品（毛巾、抱枕）的物理行为难以预测。家具之间的通道狭窄，需要侧身通过。很多动作需要双手配合，另一些则需要在任务进行中临时腾出一只手。 而且这次演示还加入了工具使用——喷雾瓶 + 擦拭、遥控器按键——这要求机器人不仅理解物品「是什么」，还要理解物品「怎么用」。 Figure 强调了一个关键点：从厨房到客厅，Helix 02 没有更换任何算法，也没有做任何专项工程优化，仅仅是增加了训练数据。同一套通用架构，喂更多数据就能学会新技能。 这暗示了一个令人兴奋的扩展逻辑：如果收拾客厅只需要「多看几遍示范」，那收拾卧室、整理衣柜、浇花、喂猫呢？大有可为啊。 「家用机器人时代」真的来了吗？ 先泼一盆冷水。 目前 Figure 03 的估计售价在 5 万到 10 万美元之间。即便 Figure 提出了订阅制（robot-as-a-service）的商业模式，每台机器人年均产生约 5000 美元收入，这个价格也远非普通家庭可以承受。而且，演示视频和真实家庭环境之间还是存在差距。 另外，视频中的客厅虽然看起来很「日常」，但它仍然是一个受控场景。真实家庭有宠物、有小孩、有堆满快递盒的角落、有你三周没洗的衣服堆。 但换一个角度看，Helix 02 的意义不在于它今天就能上岗，而在于它证明了一个路径的可行性：用单一通用 AI 架构 + 更多数据 = 更多家务技能。 这和大语言模型的 scaling law 有异曲同工之处，ChatGPT 不是被专门编程来写诗或写代码的——它只是在更多文本上训练，就涌现出了这些能力。 Helix 02 展示的是同样的逻辑在物理世界的映射：一个神经网络，不需要为每个新任务重新工程，只需要更多的运动数据。 如果这个逻辑成立，那么人形机器人的进化速度将不再取决于工程师写了多少行代码，而取决于它「看过」多少种家务场景。而家务场景的数据采集，恰恰是最容易规模化的——毕竟，每个人的家里每天都在产生这些数据。 Figure 目前的制造工厂 BotQ 已经具备年产万台的能力，目标是四年内累计生产 十万台。每一台出货的机器人都是一个数据采集终端，它们在不同家庭中遇到的每一个新场景，都会通过 10Gbps 毫米波无线回传变成下一版 Helix 的训练素材。 用 Brett Adcock 的话说，制约他们出货的不是需求，恰恰是 AI 还不够通用。而 Helix 02 的客厅演示，让「够通用」这个目标又近了一步。 从跳舞到收拾客厅， Helix 02 迈出的这一步，可能比任何后空翻都更接近未来。机器人不再需要证明自己有多酷，它需要证明自己有多有用。

IT之家 3 月 21 日消息，据科技媒体 Android Authority 今天报道，谷歌在 Android 14 QPR 1 系统中提供了原生摄像头模式，只需要用 USB 数据线将手机连接至电脑，就能把后摄作为 Webcam 使用，但该功能此前并未被其他安卓厂商采用。 IT之家在此援引 Android Authority，如今这一功能终于支持三星 Galaxy S26 系列机型，用户只需要将手机连接到电脑就能看到类似的选项弹窗，只需要选择“Webcam”即可使用，同时还支持高画质模式，可以更充分地发挥摄像头性能。 虽然三星的互联套件也能够支持共享相机，但此次更新的原生方案使用更简单，并且可以兼容各种品牌的电脑，不再局限于自家品牌生态，灵活性更高。

IT之家 3 月 21 日消息，科技媒体 Mac Observer 今天（3 月 21 日）发布博文，报道称奢侈品公司 Caviar 为致敬阿拉伯联合酋长国悠久历史与独特文化，推出特别版 iPhone 17 Pro 系列。 外观方面，本次推出的特别版 iPhone 17 Pro 大量融合了阿联酋国旗、著名的沙漠隼等意义非凡的象征元素，并结合坚固的黑色航空钛合金与纯 24K 黄金精心打造。 该系列中最具代表性的一款，是在设备整个背部镶嵌了一只巨大的金色沙漠隼，IT之家附上相关图片如下： 另一款名为“迪拜”，则采用了相对简约的设计语言，运用明亮且富有光泽的珐琅材质，将其直接高温烤制在机身外壳上，从而精准还原了迪拜城市。 由于这些定制版 iPhone 17 Pro 均采用了真正的黄金材质，并且需要耗费大量时间进行纯手工打造，因此其售价自然极为高昂。 该全新系列中最基础款的起售价约为 9910 美元（IT之家注：现汇率约合 68408 元人民币）。如果消费者想要购买黄金用量最多、且存储空间最大的顶配版本，最终的实际花费将接近 15000 美元（现汇率约合 10.4 万元人民币）。

IT之家 3 月 21 日消息，一加 15T 手机将于 3 月 24 日 19:00 发布，博主 @数码闲聊站 今日对这款新机的核心参数进行了汇总。 IT之家整理如下： 6.32 英寸 1.5K+165Hz LTPS 小直屏，1.1mm LIPO 物理四等边 骁龙 8 Elite Gen5 处理器 前置 16Mp，后置 50Mp 1/1.56" OIS 主摄 +50Mp 3.5X OIS 潜望长焦 7500mAh 电池 +100W 快充 +50W 无线充 金属中框，玻璃机身，3D 超声波指纹，X 轴马达，IP66/68/69/69K，重量 194g 新机已公布三款配色外观，包括「纯粹可可」「松弛抹茶」，以及「治愈白巧」。在后盖的设计细节上，金属魔方 Deco 体积更小，提升了横向握持时的舒适性。边框左侧的独立「快捷键」继续保留，可提供静音、振动、响铃 3 种场景切换功能，或一键闪记、一键静音、一键翻译、一键录音等 8 种自定义操作。

IT之家 3 月 21 日消息，科技媒体 Notebook Check 昨日（3 月 20 日）发布博文，报道称首尔大学研究团队研发了一款完全平坦的可穿戴发电机，相关成果于近日发表在《科学进展》（Science Advances）杂志上。 该电源被命名为“伪横向热电发电机”，引导人体热量横向流动并将其转化为电能。该技术在保持了材料的轻薄与柔软，还为智能服装和健康监测器迈向“无电池化”铺平了道路。 热电发电机主要通过捕捉温暖表面与凉爽环境之间的温差发电，为契合可穿戴电子设备，研究人员一直试图将这些发电机制造为轻薄舒适的薄膜。 但面临的技术挑战是，由于薄膜极度轻薄，人体热量通常会垂直穿透薄膜散发到周围空气中。这种现象就像热量穿过单张纸一样，无法形成明显的冷热分区，从而严重限制了发电效率。 工程师们在过去通常通过折叠材料或构建笨重的三维柱状结构来规避上述热量垂直流失的问题。不过，这种传统做法不可避免地牺牲了薄膜原有的轻巧与柔韧特性。 首尔大学研究团队为了解决这一科学难题，从结构设计入手，从根本上改变了热能的传输路径，最终打造出这款保持绝对平坦的创新发电设备。 研究人员并没有让热量径直向上散发，而是设计了一款特制的弹性硅胶底座。该团队仅在底座的特定区域嵌入导热铜纳米颗粒，强行引导人体热量沿着材料横向流动。 这种横向运动成功地在平坦表面上划分出相邻的温暖区与凉爽区，该设计模拟了热流与电流呈直角运动的复杂物理效应，仅凭平面结构就实现了可用的温度梯度。 这款新型设备采用简单的墨水打印工艺制造，因此具备极高的柔韧性与可扩展性。其内部组件能够像搭积木一样模块化组装，从而完美适应各种形状与尺寸的穿戴需求。

快科技3月21日消息，近期，多地出现以“手机黑屏、故障”为幌子的远程控屏诈骗，不少用户误以为手机损坏，实则已被骗子远程操控。 警方联合相关部门发布预警，提醒大家警惕此类新型骗局，避免财产损失。 此类诈骗中，骗子会通过诱导用户下载不明APP、开启屏幕共享功能，实现对手机的远程控制。 用户手机随即出现黑屏、闪屏、自动操作等现象，极易被误认为系统故障或硬件损坏，从而放松警惕。 一般有三种明显征兆： 一是屏幕出现自动乱跳、无故黑屏、频繁闪屏、按键失灵等失控现象； 二是通知栏异常显示“屏幕共享”“投屏中”“正在录制”等提示，或通话界面出现共享图标； 三是手机莫名发热、流量激增、自动安装陌生应用。 一旦出现上述情况，并非手机硬件故障，而是极有可能已被骗子控屏。 在此过程中，骗子可窃取手机内的账号、密码、验证码等信息，进而实施转账、盗刷等操作。 警方明确提示，正规客服、公检法等部门绝不会要求用户开启屏幕共享、下载陌生软件，更不会索要验证码与支付密码。 若手机突然出现黑屏、失控、显示屏幕共享或正在录制等情况，应立即断开网络，强制重启手机，并检查卸载可疑应用。 如已遭遇资金损失，需第一时间冻结账户并拨打报警电话，及时止损。 警方提醒，日常使用中不要随意点击陌生链接、下载非官方应用，遇到要求远程协助、屏幕共享的情况一律拒绝，守好个人信息与资金安全。

IT之家 3 月 21 日消息，博主 @数码闲聊站 今天在微博发文： 8GB+512GB 已回归✓ 90Hz 水滴屏回归中…… SIM+SD 卡回归中…… 3K 档塑料中框 + 短焦指纹已回归✓ 作为参考，目前可选 8GB 内存 +512GB 存储空间组合、近期发布的手机有苹果 iPhone 17e、小米海外机型 POCO X8 Pro。 同时，本月现身官网的 vivo Y37+ 手机搭载天玑 6300 处理器，配备 6.74 英寸 1600×720 分辨率 90Hz LCD 水滴屏，入门款 8GB RAM +256GB 存储空间上市价 1599 元。 今年 2 月上市的 OPPO A6i+ 手机搭载天玑 6300 处理器，配备 6.75 英寸 1520x720 分辨率 120Hz LCD 打孔屏，入门款 8GB RAM +256GB 存储空间上市价 1499 元。 今年 1 月上市的小米 REDMI Turbo 5 标准版手机搭载天玑 8500-Ultra 处理器，配备 6.59 英寸 2756x1268 分辨率 120Hz AMOLED 打孔屏，入门款 12GB RAM + 256GB 存储空间上市价 1999 元。 今年 1 月上市的 WIKO Hi 畅享 80 Plus 手机搭载骁龙 4 Gen 2 处理器，配备 6.67 英寸 1604 x 720 分辨率 120Hz LCD 打孔屏，上市价 1499 元（IT之家注：入门款 12GB RAM + 256GB 存储）。

本周，苹果在成都召开了特别活动，纪念苹果诞生 50 周年。 与庆祝氛围相应的，是在元旦以来不到 3 个月的时间里苹果极其密集的发布动作——MacBook Neo、两款常规 MacBook 迭代、两台全新显示器、主打下沉市场的 iPhone 17e，以及迟迟到来的 AirPods Max 2 轮番登场。 阵容堪称豪华，力度前所未有。 而 50 周年的高潮，依旧放在了全年最重要的秋季发布会——在九月，苹果将发布两款定位相对高端、售价也相应较贵的 iPhone。 折叠 iPhone Ultra，售价近两万 对于今年的秋季发布会来说，折叠 iPhone 毫无疑问是重中之重。 在迟到了七年后，这个市值万亿的公司终于等到了它认为成熟的折叠技术，一举进入折叠形态的市场。 这台可能被冠以 Ultra 之名的折叠 iPhone，其实我们已经爆料过不少。大而全地概括这台从未出现在苹果产品线的手机，大致是「打开无折痕，看着像 iPad、合上是 iPhone」。 折叠 iPhone 的外屏和内屏有可能落在 5.3-5.5 寸和 7.6-7.8 寸附近，内屏是一块长宽比约为 1.4 比 1 的宽屏，比较类似我们熟悉的 iPad mini。 据彭博社记者 Mark Gurman 透露，为了适应这种全新的形态，iOS 将引入侧边栏，并落地更彻底的分屏多任务处理。需要明确的是，苹果并没有把 iPadOS 生搬硬套进来的打算，手机依然是手机的灵魂。 为了把展开后的厚度压缩到 4.5-4.8 毫米左右，苹果的取舍极其果断。这台天价机器砍掉了极其占用空间的面容 ID 和长焦镜头，让缺席已久的 Touch ID 在电源键上迎来复活。经典的灵动岛也随之消失，取而代之的是占地面积更小的单挖孔。 同时，实体 SIM 卡槽彻底成为历史，全面拥抱 eSIM，而在机身内部，苹果打磨已久的自研 C2 基带芯片将首次亮相。 妥协换来的是高昂的代价。华尔街分析师算过一笔账，哪怕极力控制支出，其 BOM 成本可能依然高达 800 美元，起售价更是直接飙升至 2000 美元。 关于这台折叠 iPhone 的更多技术细节，你可以回顾我们此前的深度报道：苹果折叠屏：打开像 iPad，合上是 iPhone，但... 最近一年，折叠 iPhone 的消息铺天盖地，从关注度来看，市场显然十分关心折叠 iPhone 的首秀表现。但近两万的售价、首代产品的实验性质，都注定了它并不是苹果今年绝对走量的机型。 真正更贴近大众、能扛起苹果 50 周年销量大旗的主角，还是被折叠 iPhone 分走注意力的 iPhone 18 Pro 系列。 走向专业的 iPhone 18 Pro 去年秋天，苹果重塑了 iPhone 17 Pro 系列的外观：镜头模组横向拉伸成一片「高原」，机身换用铝合金以减重散热。但视线下移，金属背板中依然镶嵌着一块玻璃。 原因无他，庞大的 MagSafe 生态已是 iPhone 体验的基石，为了给磁吸功能让路，这块玻璃成了背面不可割舍的自留地。 背部设计的改变见仁见智，但可以预料到的是，一套工业设计语言一旦成型，往往会贯穿数代产品。从目前可靠的爆料来看，今年的 iPhone 18 Pro 在大体轮廓和屏幕尺寸上，依然会沿用这套成熟的模具。不过 MagSafe 区域的玻璃会采用更趋近铝合金机身的相应配色，让机身看起来一体性更强。 转回机身正面，灵动岛的变化一直是 iPhone 18 Pro 系列的焦点，我们一共收集到三种消息： The Information 在 25 年底表示 iPhone 18 Pro 会采用打孔方案，将 Face ID 放在屏下，只保留摄像头。 再之后，主流消息表示灵动岛依旧会保留，将会缩小约 35% 左右。这背后可能是用的一种名为超透镜的技术。关于这个技术，你可以回顾我们之前的报道：iPhone 的灵动岛终于要缩小了，靠的竟然是一块镜片 但最近，微博的知名爆料人 @数码闲聊站 则表示根据供应链来看，这次 iPhone 18 Pro 的灵动岛将复用 iPhone 17 Pro 的方案，大小和设计不会有明显变化。 从微博知名爆料人 @i冰宇宙 发布的信息来看，iPhone 18 Pro Max 也许会比前代更厚，从 iPhone 17 Pro Max 的 8.75mm 上升到 8.8mm，重量也随之超过 240 克，这意味着 iPhone 18 Pro Max 将会成为自 iPhone 14 Pro Max 以来最重的 iPhone。 不过，随着厚度与重量的双重增加，iPhone 18 Pro Max 的电池容量有望跨入 5100 到 5200 mAh 的大关，获得更长的续航。 除了握在手里的分量，映入眼帘的色彩同样是重头戏。每年为 Pro 系列钦定一个专属配色，早已是苹果撩拨市场的保留曲目。iPhone 17 Pro 的星宇橙赚足了眼球，而今年，多方信源都将目光锁定在了一抹深邃的「勃艮第红」上。这是一种亮度偏暗的酒红色。如果消息属实，这将是继 iPhone 14 系列之后，红色系时隔多年的再度回归。 在 iPhone 17 Pro 的评测中，我曾经得出过一个观察： iPhone 17 系列的发布，是 iPhone 正式走向多样化的元年——苹果终于开始正视用户群体的多样性，你不再需要在几个相似的选项里做排除法，或是为不需要的功能白白付钱，而是可以根据自己的预算和最核心的需求，直接找到那个「天选之机」。 这段话看起来可能有些晦涩，换言之，标准版和 Pro，从「高低配」变成了「不同人的专属工具」。不需要专业功能的用户，不用再为类似高刷这样的功能额外付钱，换来一台不能完全用上的 iPhone 了。 而 iPhone 18 Pro，会继续延续专业化这条道路，往前迈步——据苹果供应链分析师郭明錤爆料，苹果打算为 iPhone 18 Pro 系列的主摄加入一个传统摄影里的老朋友：可变光圈。 把可变光圈塞进手机并不是什么新鲜事。早在 2009 年的诺基亚 N86 上就出现过三档可变光圈，后来三星 Galaxy S9 也用双档光圈来解决暗光噪点和强光过曝的矛盾。国产厂商也在影像竞争中陆续尝试过借助可变光圈路径打造产品优势。 但这种精密物理结构，在静态影像上的增幅其实没想象中大——在手机极小的 CMOS 传感器限制下，光圈数值的微小变化，带来的背景虚化差异其实并不明显。哪怕你把光圈开到最大，真实的物理虚化效果也远不及全画幅相机。 现在仍然保留可变光圈的手机厂商，更多是利用光圈变化的物理数据，去辅助 AI 算法算出更自然的虚化。 而与大多数厂商加入可变光圈更多是辅助静态影像的虚化不同，结合苹果这几年在视频领域的发力，我们可以合理推测苹果的目的，其实是为了更专业的视频录制。 对于专业视频创作者来说，想拍出具有电影感的动态模糊，快门速度通常需要固定在帧率的两倍（比如 24 帧视频对应 1/50 秒快门）。但在大晴天的户外，保持这么慢的快门速度，画面必定会严重过曝。传统摄影师的解决办法是在镜头前拧上一片 ND 减光镜。 外置 ND 滤镜体积相当大 而有了机械可变光圈，iPhone 18 Pro 就能在强光下直接物理缩小光圈，减少进光量，从而在不破坏画面曝光的前提下，尽量降低快门速度。 为视频服务的思路，符合时代的潮流，也符合苹果对视频持续专业化的逻辑。 搭配可变光圈登场的，是一颗由三星定制的三层堆叠图像传感器。根据台湾供应链出版物《DigiTimes》报道，这枚带有三层电路的相机传感器使用的技术被称为 PD-TR-Logic，带来更快的快门响应速度，成倍增加画面的动态范围，并大幅压低暗光下的噪点。 不过，这个传感器的消息来自 2025 年初，不能完全保证顺利落地，也不能确认这枚传感器是否会出现在 Pro 系列上。 另外，微博 @数码闲聊站 称苹果将在 iPhone 18 Pro 系列上持续优化长焦。在此之前，iPhone 17 Pro 的长焦传感器尺寸与像素数都得到了提升，而在下一代，苹果打算继续升级这颗长焦的光圈，以获得更大的进光量。 当然，iPhone 18 Pro 系列上也会引来从不缺席的升级——A20 Pro 芯片。 这颗芯片将首批采用台积电最新的 2 纳米制程工艺。在芯片的世界里，更小的纳米数意味着能在同样大小的面积里塞进更多的晶体管。与 A19 相比，A20 Pro 的性能提升了 15%，而功耗则大幅降低了 30%。 这颗芯片采用台积电的 WMCM（晶圆级多芯片模块）封装技术。简单来说，就是把曾经分开摆放内存和 CPU、GPU、神经网络引擎集成在了同一块晶圆上。数据传输的物理距离缩短，带来更快的响应速度，也缩减了主板的占地面积。 示意图由 Gemini 生成，图片来自 @Wccftech 有了顶级的算力，自然要配上更通畅的连接。苹果预计将在 iPhone 18 Pro 上搭载新一代自研 C2 基带芯片。经过 C1 和 C1X 两代探索后，自研基带终于要登上 iPhone 旗舰级舞台了。 看完目前的传闻，我们已经大致对 iPhone 18 Pro 系列有了个预期——昂贵的 2 纳米芯片、复杂的机械光圈、全新的基带、更大的电池。 悬而未决的灵动岛，也将在不久后彻底敲定—— 按照苹果的产线节奏，三月底这个时间点，iPhone 18 Pro 系列正处于从 DVT（设计验证测试）向 PVT（生产验证测试）过渡的关键隘口。 苹果新品研发制造流程 通俗点讲，就是准备开启小批量试产的阶段。 这意味着这部将在半年后面世的新手机，已经确定了大部分规格。等到四月，市面开始流出零零散散的 CAD 图片时，说明 DVT 已经进入尾声，手机的物理外型和三围尺寸彻底钉死。 到那时，灵动岛这种能够影响到外观的设计也将彻底落定。 当然，我们更在意 iPhone 18 Pro 系列的价格，会不会随着功能升级和内存涨价而暴涨？ 好消息是，据分析师郭明錤透露，尽管台积电 2 纳米芯片的制造成本飙升了至少 50%，且行业内存报价也在大幅上涨，但苹果内部的基调是「尽可能不涨价」。 在手机普遍涨价的环境里，如果 iPhone 18 Pro 系列的价格真的稳住了，那毫无疑问会进一步增加苹果的竞争力。 翻看今年 1 月底公布的财报，单季度 852.7 亿美元的 iPhone 销售收入，足以证明苹果只要苹果愿意在产品上给点真诚的新东西，iPhone 的护城河依然深不可测。 这个诞生快二十年的老伙计，非但没有步入暮年，反而展现出了极其强悍的生命力。 图片来自 @App Economy Insights 但漂亮的财报，并不意味着通向未来的免死金牌。 此时的苹果，正处在多个浪潮的交汇处：公司成立半个世纪的荣光、掌舵人即将交接的隐秘暗流、AI 浪潮重塑一切的狂飙突进，以及近在咫尺的 iPhone 20 周年纪念。 这些节点单独拎出任何一个，都足以让一家科技巨头迎来巨变，而苹果必须在面对它们的全面叠加。 在洪流之下，这个曾经改变世界的巨头，能保持住势头吗？ 答案尚待揭晓。

IT之家 3 月 21 日消息，据韩媒“产业经济（EBN）”报道，电子行业 17 日的消息称，三星已正式确认将引入 Galaxy 智能手机与苹果 iPhone 之间的近距离无线文件传输功能。 三星电子 MX 事业部开发负责人兼首席运营官（COO）崔元俊近日在日本记者会上表示：“从 Galaxy S26 系列开始，将支持与 AirDrop 的兼容”，并补充称该功能将通过后续软件更新逐步推出。 据IT之家了解，用户将可以通过三星的文件共享功能“Quick Share”，在 iPhone 与 Galaxy 之间无需额外安装应用，即可轻松传输照片、视频等大容量文件。 “隔空投送”也被视为维系 iPhone 生态的重要核心机制之一。有分析认为，如果仅从硬件性能来看，Galaxy 可能是更优选择，但由于共享体验的差异，仍有用户倾向于选择 iPhone。 随着三星此次引入与苹果设备之间的文件共享功能，这种生态格局预计将发生变化。谷歌去年已在 Pixel 智能手机上推出了可与 iPhone 进行文件传输的功能，率先尝试打破苹果生态壁垒。 为了扩大 Galaxy 用户规模，三星电子也在持续降低用户“换机门槛”。在本次 Galaxy S26 系列发布过程中，三星在预购提醒页面的 FAQ 中介绍了“Smart Switch”功能，强调可通过无线方式一次性迁移照片、内容和应用，以此积极吸引 iPhone 用户转移。 市场趋势也在向有利于三星扩大市场份额的方向发展。近期有分析指出，在 Z 世代中，智能手机的选择标准正从品牌情感转向以 AI 功能和实用性为核心。在面向当地大学生社区平台“Everytime”用户的调查中，有 62% 的受访者认为三星具有“创新形象”，首次超过苹果（51%）。

IT之家 3 月 21 日消息，博主 @数码闲聊站 今天在微博曝光 OPPO K15 Pro 手机的真机外观照片。 据博主介绍，该系列手机将全系标配直屏 + 金属中框 +500 万双摄矩阵后摄模组 + 内置风扇，高配将搭载天玑 9500s 芯片、6.78"1.5K LTPS 超高刷直屏，标配工程机则是天玑 8500，定位性能中端机，确定 4 月初登场。 后续有用户在评论区表示：“天玑 9 系芯片 + 金属中框，估计价格会比上代贵不少”，博主回复道：“嗯，顶配还有 16GB LPDDR5X+512GB UFS 4.1，O 冲高，关键年”；另一名用户则表示：“这处理器配置跟红米 Turbo5 系列一模一样啊”，博主则回复道：“之前说过选型和红米 Turbo 极为接近……”。 据IT之家此前报道，OPPO K13 Turbo Pro 手机发布于去年 7 月，是 OPPO 首款搭载主动散热风扇的中端机型，配备骁龙 8s Gen 4 芯片、LPDDR5X 内存、UFS 4.0 闪存，拥有 18000 RPM 疾风散热引擎 + 7000mm² VC 液冷 + 石墨凝胶散热，售价 1999 元起。