快科技5月5日消息，开发者在小米代码库中发现了一款代号为Q5的神秘新品，一度引发了市场对于小米MIX 5回归的广泛猜测。 然而博主数码闲聊站随后辟谣指出，这款代号为Q5的新机实际上是小米18系列新品。目前小米MIX系列已将重心转向折叠屏，直板旗舰重任则由数字系列担纲。 根据最新曝光的消息，小米18系列预计将于今年9月正式亮相。此次小米将同步推出小米18、小米18 Pro以及小米18 Pro Max三款旗舰机型。 在核心配置上，小米18标准版将首极高通骁龙8E6芯片。而顶配的小米18 Pro Max则将首发性能更强劲的高通骁龙8E6 Pro，标志着小米手机正式迈入2nm时代。 这两颗芯片均采用台积电最先进的2nm工艺制造，在性能与能效比上将迎来里程碑式的飞跃。除了性能突破，小米18 Pro Max还将带回经典的背屏设计。 在下半年各大品牌扎堆发布的迭代旗舰中，小米是唯一坚持配备副屏的厂商。这种独特的设计赋予了产品极高的辨识度，也为用户提供了更多样化的交互可能。 此前小米集团总裁卢伟冰已公开确认，小米18系列将继续深耕背屏交互方案。为了提升实际体验，小米内部已加大研发投入，力求在副屏上实现更多实用功能。 这种对差异化体验的坚持，让小米18 Pro Max在同类竞品中脱颖而出。随着2nm顶级性能与独特背屏交互的整合，这款数字旗舰势必会成为今年市场瞩目的焦点。

文 ｜ AIX财经 李梦冉 雷晶 王璐 王汉星 陈丹 金玙璠 编辑 ｜ 陈丹 AI来了，有人看到新大陆，有人没了工作。 历史上，每一次生产力的大幅提升，都会伴随恐惧。从砸毁纺织机的工人，到抗拒汽车的车夫，本质都是对“被替代”的反应。但这一次更不同，AI触碰的，是白领们赖以立足的能力结构。它带来的，是消失的岗位、暴增的工作量，以及漫无边际的“无价值感”。 在宏大的技术博弈与社会动荡之下，具体的职场人正经历着更细微、更惊心动魄的转折。 我们与几位在风暴中心的普通人聊了聊。在TA们的讲述中，听不到狂热的技术崇拜，更多的是一种“既然来了，就得接招”的无奈。投资分析师用了三四天啃透的竞品报告，AI半天完成；后端程序员发现自己70%到80%的日常工作可以直接交给AI；包装设计公司不再招初级岗位；通信外企程序员部门的十几号人被集体优化…… 他们的遭遇各不相同，但有着相同的疑惑：当重复性工作被AI接管之后，我的价值在哪里？ 这场变革中，消失的或许是岗位，但留下来的，仍然是一个个具体的人。 01. 我一边享受AI的便利，一边被AI代替了 春风｜95后 北京 投资分析师 我是一名投资分析师，在一家五六百人的公司做技术落地项目分析。更简单点说，我的工作就是给甲方写技术投资报告。 去年9月，我记得很清楚，部门里有同事第一次用AI生成了一份竞品分析报告。那一天，我们整个办公室都沉默了。 AI片刻间就做完了我们三四天的活儿，数据、图表、竞品分析一应俱全，虽然还需要人工核对，但对甲方来说，那种程度已经足够交付。 你要知道，以前光啃透一份英文竞品资料，我就要花三四天，现在把资料往AI一丢，半天时间，它就能完成信息筛选、重点提炼，甚至直接出图表。同事们都在用，尤其是分析国外竞争对手时，把资料导进去让AI过一遍，重点抓得极准。 我们一边享受着AI带来的便利，一边被“抢饭碗”的恐惧笼罩着。 很快，这种恐惧就变成了现实。 裁员是从去年年底开始的。每个部门都裁掉了两三人，我们部门原本12人，最后只剩下8个。和我同期入职的三个同事都走了，也包括我。 “你不是唯一被裁的人。”HR通知我时，语气冷漠得像在读一份天气预报。 以前，我们这种技术分析岗位的流动性很大，公司一直在招人。但现在，招聘窗口彻底关上了。公司还在招的，只剩下行政、财务这类功能性岗位。 AI的冲击不止是裁员，还有收入缩水。因为人力成本降了，项目提成也跟着大幅缩水。不少同事被直接降薪30%，公司明说了后面还会接着降。忍不了的人主动离职，留下来的人在高压里硬撑。 现在我在重新找工作，简历投出去，几乎所有岗位都对AI能力有明确要求。 更窒息的是，有招聘要求还写着：“结合AI的工作量要是以前人力的三倍以上，未来做到十倍。”这意味着，公司不仅要提效，还要给你承接成倍的工作。以前三个人的活，现在要一个人扛。 为了找工作，我每天都在用各种AI工具。豆包、ChatGPT、Gemini、Grok我全在试。工作正在被AI一点点拆解。我还在尝试，想跟上这个节奏。 02. 整个部门被AI端掉后，我决定开始卷AI 杨露 | 90后 西安 通信外企程序员 我本硕读的都是通信，2018年研究生毕业那会儿，这个行业正火热，到处在招人。同学们大多去了中兴、华为这些大厂。我则顺顺当当进了西安一家国企做软件开发。2022年，又跳槽去了一家外企，图这边加班少，管理扁平，能按自己想法做事。 这四年来，工作一直挺稳的。我从来没想过，有一天，我们整个部门会被裁掉。AI来了，曾经吃香的通信专业，现在反而成为了裁员集中区。 我平时的工作是写代码、排查外场站点上报的问题。我们的代码库有几百万行，以前定位一个基站接入失败的原因，我得在海量代码死磕，最快也要半天。有了AI，我直接给它指令，让它帮我梳理逻辑。十几分钟，结果就出来了。以前，想深挖一个核心函数得花几天，现在AI几分钟就把结构理清楚了。而且它吐出来的代码，比不少资深程序员写的都规范、整洁。 公司也在推广，统一买了ChatGPT、Claude等会员，鼓励大家用。需求分析、代码生成、自动化测试……整个流程都在被AI接管。以前代码要资深工程师人工审，现在Agent直接审，还能给优化建议，人力需求自然就降下来了。 行业本身也在萎缩。4G饱和了，5G没市场，6G还在路上，前几年冒出来的小公司，到2024年底基本都关了。行业衰败加上AI替代，上个月，我们部门几十号人都被优化了。 刚得到消息的一两周，确实很焦虑。干了快八年通信，转行成本太高；不转，这个行业还有位置吗？躺在床上反复想，做什么都提不起劲。 但焦虑完了，日子还得过。 我开始找AI相关岗位。算法门槛太高，数据分析没经验，最终我决定结合通信领域，学AI Agent开发。我现在每天都在补大模型和Agent知识，想把老本行和新工具结合，探索一个新方向。 我给自己定了个计划，3个月零基础入门。我在视频网站上看教程，不求学到多深，只求能听得懂、能解释。不懂就问AI，比如说不理解的名词，就一直问到明白为止。用AI学AI，效率比硬啃高太多了。 这个过程让我兴奋，掌握新技能并落地，是有成就感的。既然AI来了，那就主动拥抱它吧。 03. 学会AI只是入场券，还要理解商业、理解人 吴才 | 30+ 北京 视觉设计 我做设计七年了，进过大厂，也在小广告公司待过。现在在一家中小型广告公司带项目，从想创意到最终落地，我都要盯。 AI普及前，我的流程很固定：看需求，想点子、画草图、找参考，出初稿，接着是内审和反复修改。一个项目从立项到交稿，短则两三周，长则一个月。 2023年初，我站在同事身后看他用AI做图。他打了几行字，几分钟，一组概念海报图就吐出来了。当时我觉得细节有点怪，也没太当回事。 但后来，AI更新的速度快得让人心慌。 有一次，做产品的主视觉，以前找参考和画草图就需要两三天。那次，我试着用指令生成，几分钟就出了五六张不同风格的图，方向瞬间就定了。 冲击最具体的一次，是做电商节广告图，AI生成的版本在构图和配色上，完成度比一些刚入行同事还要高。虽然品牌元素融合得一般，但当我盯着屏幕，觉得“这图视觉上能用”的那一刻，心里真的沉了一下。 变化很快从工具蔓延到用人。今年开始，我们公司不再招初级设计师了。 老板在会上说“AI是工具，不会取代大家”，但转头就调高了考核标准。我知道一些同行小公司已经开始裁员。那类日常社媒图、延展类物料等偏基础性的工作，要么交给AI，要么让客户经理用软件自带的AI插件顺手处理。 更直接的打击来自甲方。 我曾花几天时间精修一个方案，客户反问我：AI几分钟就能出的东西，为什么要花这么多钱和时间？我拿着对比图去解释品牌特性和传播目标，但对方似乎更在乎那张图看起来顺不顺眼。 我现在不得不变，每天除了做图，还要花时间补品牌策略和用户体验的课。行业正在重新洗牌，学会AI只是拿到了入场券，如果你只会用AI，很快就会被更便宜、更快的人或工具替代。 如果有年轻人想学入行，我会告诉TA，别只盯着软件和技巧。去理解商业、理解人，把AI当成笔一样的工具。设计这个行业还在，但做事的方法，已经完全不一样了。 04. 面对AI，我只剩下了20%的有效经验 李睿｜32岁 北京 互联网公司后端开发 我今年32岁，在北京一家互联网大厂做后端研发，6年经验，主要负责业务系统的接口开发。我属于那种踏实干活、不怎么拔尖，但每年评绩效都过得去的人。 本来想着，我大概率能干到35岁，到时领“大礼包”走人，但在AI的冲击下，一切都被提前了。 去年下半年，公司开始强制推行内部AI编程工具，每个部门都被要求提效，组里规定，每周必须专门有一项汇报AI提效的“进展”。 一开始，我主动用AI写基础接口、生成测试用例，确实能省不少时间。但在使用的过程中，我看清了一件事，AI目前的写代码能力实际上是溢出的，只是缺少积累下来的可复用流程和经验。 对我日常做的后端开发来说，70%-80%的部分交给AI完全没问题，剩下的20%的所谓经验优势，我也不知道还能守多久。 今年年初，部门开始要求后端转全栈，压力瞬间就上来了。 焦虑感跟着这种要求也一起滋生。每个人都被要求去做之前不属于自己的工作，甚至连产品的同事，也被要求去试着写代码。当最擅长的工作开始被AI一点点取代，经验和技术壁垒也就消失了。以前只有某个岗位能干的活儿，变得大家都能干。 对于迟早要来的人员优化，大家其实都心知肚明。 过完年回公司，同部门负责前端的4个同事，转眼就走了一半。 上个月，领导找我谈绩效，还问我有没有“内部活水”的意向，建议我可以转去其他部门做AI应用开发，或者干脆转去写产品。我目前没有什么具体的想法，想着能多待一天就算一天。 如果明天一早，HR突然找我谈话，我也不会感到意外。 网上现在有很多散播AI焦虑的言论，我觉得里面有夸大的成分，但是从一个“代码搬运工”的视角来看，我工作中大量的重复性劳动，确实是可以被AI迅速替代的。 对我来说可能也不算坏事。就算没有AI，也会有别的竞争压力。AI就像一把双刃剑，让我提前面对程序员“35岁危机”，也逼着我去找新的出口。 现在，我每天都在学习大模型工程化的知识。我不想再被轻易替代，或者说至少比别人晚一点被替代。 如果现在有年轻人问我要不要学编程，我会告诉TA，学可以，但一定要跳出基础开发的舒适区，去找到AI替代不了的核心价值。 否则，再怎么踏实努力，也可能变得没用。 05. AI能给100个方案，但哪个能用必须你来选 汤圆不圆｜34岁 苏州 包装设计 我今年34岁，做设计十多年了。 去年7月，我第一次用ChatGPT，那一下确实被震到。以前做一个字体，精细点要半天，但AI十几分钟能吐十几稿。我当时就意识到，这东西对公司是降本，对我是提效。 像做包装常要买素材，一张图一千多，摊到单价不高的包装上，成本压力很大。有了AI，这块基本省了。再比如一款身体乳包装，从找参考、平面创意到C4D渲染出图，原本一天半现在只要半天。我是公司第一个把AI全流程跑通的人，不仅自己用，还去教别人。 但冲击也随之而来。包装设计原本被认为偏落地、不易被取代，可现在从创意到渲染，AI都能做。去年底，老板们摸清AI能干什么后，行业里开始出现“以AI为名义的裁员”。其实大部分裁员本质是行业环境不好，AI只是个降成本的理由。 我们部门原本9个人，裁掉了4个只能做简单执行的设计师。资深的动不了，因为裁我们的成本远高于留着继续干的效益。我不在裁员名单里，但还是决定跳槽。在原公司待了四年，已经没有成长空间。34岁再不动，一线设计师可能就做到头了，我想往管理岗走走。 春节后，我整理了作品集和简历，开始找工作，求职几乎全程用AI辅助。我在DeepSeek上建了个窗口，把年龄、收入、婚育情况全告诉它，让它帮我准备面试问题、做面试培训，甚至面后的心理辅导和职业路径对比。最后拿了三个offer，薪资涨幅都不错。其中一个互联网公司给得最高，但我最后选了一家医疗公司。 我这人是兴趣驱动的。29岁才正式踏入包装设计，之前做品牌设计总觉得太虚。我喜欢研究盒子的结构和印刷的图案，那种乐趣很难形容。所以我不会只为钱去那个3C大厂。 很多人劝退想读设计的小孩，说会被AI取代。但我觉得这就像“小马过河”，每个人感知不一样。如果你真热爱，就去尝试，别人的建议代替不了你的体验。 我也不担心AI替代我。一个项目拿到手，要判断卖点是什么、客户真正想要什么，得靠人去分析。沟通和审美也是。AI能给100个方案，但哪个能用，必须你来选。而且用久了你会发现，AI是有“基因”的，你投喂什么风格，它调出的结果就带有你的审美倾向。 在原来的公司，我其实已经停滞了，今年做的就是去年那一套的迭代。AI的出现反而让我觉得有新东西可以学，久违的兴奋感回来了。我想，焦虑的大多是听说过、没真用过的人。 真正用起来你会发现，AI能学会的是我已有的东西，而未知的、需要人去探索的那部分，才是我们的价值所在。 06. 收入腰斩，我从“翻译”变成了“AI校对员” 林桐｜29岁 上海 自由译员 我是一名自由译员，今年29岁，毕业于一所211院校的英语专业。做这行五年了，主要接的是网文和短剧的英译中、中译英项目。 在AI工具普及之前，我的工作流很传统：接单、通读原文、查阅背景资料、逐句翻译、最后整体润色。比如一集20分钟的短剧，从看懂人物关系到交出满意的双语字幕，我通常要花上整整一天。那时候觉得自己在打磨作品。 第一次真切感受到AI的冲击，是在2023年初。当时，一个合作了很久的制片公司客户发来一个剧本，紧接着发来了一份双语文档，说：“这是我们用ChatGPT跑出来的初稿，你帮我‘过一遍’就行，按3块钱一分钟算审校费吧。” 我起初很抗拒，指出一些俚语翻得生硬，但客户直接说，“你们人工的性价比太低了，AI翻译的大意已经够用了，这剧本来就是看个爽……” 我又仔细看了看，心里还是“咯噔”一下。虽然人物称呼也有点乱，但整体的语法框架和基础词汇，居然出奇地通顺。我当时有一种“被架空”的感觉。我花了大学四年加上从业三年才练出来的语感，机器已经模仿了个七七八八。 到现在，我的日常工作里几乎已经没有“纯人工翻译”了。90%的项目都变成了MTPE（机器翻译+译后编辑）。客户用机翻后，我再去修补烂摊子，报价只有原来的一半。 这种模式下，我的收入断崖式下跌。到了今年，中英短剧，客户普遍只愿意给3到5元一分钟的MTPE价格，甚至有些客户压到了1到2元一分钟。为了维持生计，我只能疯狂接这种“审校单”，靠量去赚钱。因为每周五十多个小时用电脑，再加上修改非常费眼，我前段时间发现眼镜度数竟然涨了。 我身边的同行，境遇大同小异。译员群里，以前大家在里面讨论哪个词怎么翻更地道，现在每天讨论的都是“哪家公司又降价了”、“怎么转行”。 既然改变不了环境，我只能改变自己。我现在不仅自己熟练使用各种大模型，还总结了一套“如何高效做AI译后编辑”的方法论，建了社群，教那些接不到单的新人怎么用AI提效。我也在逼自己转型，从单纯的翻译向跨语言项目管理转型。 前两个月一个学弟问我，MTI毕业，要不要继续做翻译。我想了一会儿跟他说："AI吞了太多的活儿，所以千万别死磕纯翻译岗，去企业外事、跨境公司都行，靠语言优势，补点行业知识，找工作会顺利很多。 应受访者要求，文中杨露、吴才、杨睿、林桐为化名。

很突然，啪的一下，豆包要开始收费了。 具体的付费套餐还没正式上线，但在 App Store 的更新页面里已经把收费细则列出来了。 免费的基础版会继续提供，预计会保留一些比较比较简单的生成功能。 标准版 68 元/月，688 元/年。 加强版 200 元/月，2048 元/年。 最贵的专业版，500 元/月，5088 元/年。 根据相关报道，付费版主要专注于复杂的任务上。 比如 PPT 生成、数据分析、影视制作之类的功能。 作为国内用户规模最大的 AI 大模型，豆包这波操作，肯定招来不少讨论。 有网友觉得，现在算力紧张，收费无可厚非。 而且大部分人用免费版，也已经足够了。 也有网友觉得，对比其他 AI 大模型，豆包经常胡说八道。 尤其是在比较严肃的查资料、工作时，经常一本正经地瞎掰。 本就不够聪明，现在还敢收费，有点离谱。 其实机哥觉得，哪怕大伙掏了钱，用上了最贵的专业版。 AI 也不一定能帮自己减负，有时甚至比自己上手查资料、分析数据来得更心累。 前段时间，机哥就看到这么一份研究报告。 调查了 1488 个全职员工，发现重度使用 AI 的人，很多都经历了「AI 脑过载」。 出现这种情况的人，精神消耗+14%，精神疲劳 +12%，决策疲劳 +33%。 重大工作失误甚至增加了差不多 40%。 原本能让我们干活更轻松的 AI，却让我们越来越累。 研究人员管这种情况叫 AI Brian Fry。 出现这种情况的原因还挺多的。 其中一个，就是大伙在用 AI 干活时，必须随时紧盯 AI，生怕出错。 毕竟如果你不亲自盯着 AI，放任它 24 小时全自动干活。 恐怕什么时候搞砸了，你自己都不知道。 喏，前几天，又有人用 AI 干活时闯大祸了。 这次还差点把整家小公司给干翻。 导致这波翻车的 AI 工具，叫 Cursor。 应该有些机友，最近听过这么个名字。 因为马斯克旗下的 SpaceX，宣布了要砸 600 亿美刀收购 Cursor 的母公司 Anysphere。 主打一个财大气粗。 这 Cursor 是什么来头？ 号称 AI 编程工具里的最强选手，经常在不少榜单里都排到第一的位置。 主要作用，就是你负责说出想法，Cursor 就能库库帮你写代码。 码农作弊神器了属于是。 去年这玩意儿还小火了一把。 甚至有的机友表示，体验完 Cursor，自己想学编程的念头直接从入门到放弃。 因为这玩意儿，直接把初级码农能干的活全给包圆了。 但是，我要说但是了。 在即将被收购的节骨眼上，Cursor 却被喷惨了。 有一家专门给租车公司提供软件服务的公司，叫 PocketOS。 他们 CEO 发了篇长文，直接对 Cursor 开炮。 他表示自己当时在用 Cursor 调用 Opus 4.6 大模型，处理一个测试环境里的日常任务。 Cursor+Claude Opus 4.6，这套配置算得上目前最贵、能力最猛的 AI 编程组合。 在运行过程中，AI 智能体遇到了一个凭证不匹配的错误。 按照正常逻辑来说，AI 就应该停下来，喊一声「老板这里有点问题」。 让用户自己来瞅一眼是吧。 但这 AI 偏不。 既没有请示用户，也没有弹出任何警告提醒。 而是自己瞎琢磨一通，寻求解决方案。 然后不知道从哪个角落搜出来一个 token，并调用了删除接口。 在短短 9 秒内误删了生产数据库，甚至连卷级备份也一波带走。 原以为拿这套顶级配置来负责日常运维，本该是轻松拿捏。 但转个头的功夫，AI 直接把数据库给清空，近三个月的客户数据全没了。 相当于你花了差不多两万块，整了台 iPhone 17 Pro Max 2TB 版。 还配上最贵的一档 iCloud，每个月 398 元 12TB。 结果一个不留神。 手机在没经过你同意的情况下，自动重置系统，连带着 iCloud 备份的云数据的一锅端。 攒了好多年的照片视频、微信聊天记录，甚至是各种工作文件。 啪一下全清空。 想想都觉得头大。 于是老板当场质问 AI，为啥删数据库。 常和 AI 打交道的机友都知道。 每当 AI 做错事、说错话，被用户发现之后，AI 最擅长的就是火速滑跪。 PocketOS 用的这个 AI 也是，在被老板质问后，马上就列出了自己哪里做错了。 承认自己在瞎猜、没有核实环境范围、没有看清文档、没有获得明确授权就动手 balabala。 一整篇事后小检讨写得老详细了。 但，这又有啥用，数据库和备份都删了。 当然，这波翻车也不能把锅 100% 甩给 AI。 PocketOS CEO 在长文逮着云服务商 railway 也喷了一通。 说他们设计不合理，删库这么大的事也不需要二次确认。 但讲真，这老板自己本身的问题也不小。 敢赋予 AI 这么高的访问权限，同时又没什么备用方案。 有网友评论： 「你们应该招个程序员，而不是啥事儿都交给 AI 干」。‘ 这老板也是嘴硬，回了一句「我请了，他叫 Claude（AI 大模型）」。 你小子，是真 tm 油盐不进啊。 甚至有人直戳痛处： 「一个 AI 删除了某些东西，你怪云服务商、怪 AI，就是不怪你自己。」 不过也有好消息。 折腾了两天之后，云服务商最后也帮助这家公司恢复了相关数据，算是有惊无险。 有一说一，自打 AI 热潮来了之后。 机哥也不是第一次看见大伙在用 AI 工作时闯大祸。 前两个月龙虾 OpenClaw 还没火起来那会儿，Meta 的 AI 研究员就已经被龙虾坑了一波。 她让龙虾帮忙检查自己的邮箱，看看哪些应该删除，哪些应该归档整理。 结果啪的一下，龙虾开始框框删除邮箱里的所有文件。 就算用户在手机上连发了三次命令，要求龙虾停下来。 但龙虾就是不听，用户急得飞奔过到电脑隔壁拔网线。 事后 AI 还淡定回复： 「我知道你说了不让删，但我还是删了。」 好好好，破罐子破摔是吧。 AI 火了之后，都说害怕 AI 取代人类。 实际上用过 AI 的人才知道。 用 AI 查资料不仅没有想象中的方便，而且还要随时提防它胡编乱造。 不管是豆包、DeepSeek，还是 Gemini、GPT 这些大模型。 都有个致命的缺点，就是没有明辨是非的能力。 它们的底层逻辑，就是结合自己掌握的信息，顺着你的问题去回答。 就算它完全不知道你在问啥。 也会为了强行交差，硬生生手搓一篇逻辑通顺、但到处都是虚假信息的小作文。 这种一本正经地胡说八道，就是咱们常说的「AI 幻觉」。 一旦你指出 AI 的错误，AI 又会以嬉皮笑脸的方式给你道歉。 如果只是单纯和 AI 闲聊，扯些有的没的就算了。 如果是用 AI 工作、查资料，自己又不对 AI 给出的回答做进一步求证的话。 啧啧，老板问起来为什么出错，你总不可能让 AI 来帮你背锅吧。 甚至有些黑灰产，拿捏住 AI 大模型的这个破绽，开始给 AI「投毒」。 之前 315 晚会就揭露了这种骚操作。 这些所谓的「GEO 团队」通过 AI 批量生产虚假的评测、伪造新闻，批量发布到网上。 这一步，叫给 AI「洗脑」。 随后 AI 在网上收集到这些信息后也不会甄别真假，直接把虚假信息当成真的推给其他用户。 记者随口编了个叫 Apollo-9 的智能手环。 GEO 团队很快就把这个不存在的智能手环生成大量虚假软文，并发到网上。 什么黑洞级续航、量子纠缠传感，各种逆天的功能都编出来了。 仅仅过了 3 天，这个虚假的 Apollo-9 智能手环，就被多款 AI 当成「中老年健康手环首选」，推荐给其他用户了。 还是那句话，用 AI 搜出来的信息，咱们还是得自己再求证一次才比较稳。 确实，现在的 AI 发展很快。 使用得当的话，能帮咱们省下不少力气。 但前提是「使用得当」。 说到底 AI 就是个辅助工具，就像咱们手里的键盘、鼠标一样。 要是真把它当成活神仙一样，把核心工作全交给它干。 一旦整出什么幺蛾子。 最后通宵加班去擦屁股的，不还是咱们自己吗… 图片来自网络 太依赖 AI 确实不好

作者｜赵舟辰 邮箱｜zhaozhouchen@pingwest.com 最近在测试各种AI生图模型的时候，我们发现了一个现象：同样一个提示词，丢给不同的模型，出来的图片风格差异大到像是出自不同摄影流派。 Image-2生成的图就像我昨天随手拍的，但Nano Banana生成的图感觉像某个家居品牌的广告大片。有些模型执着于捕捉现实的每一丝瑕疵，有些则痴迷于把日常场景变成精致的艺术品。这背后反映的不是能力差别，而是每个模型对"什么值得被看"有了不同的商业假设。 这就是"模型味"，也就是这种模型特点的底色——一种被量化、被大规模复制、正在成为下一代视觉内容底色的审美偏执。 1 Image-2：隐藏于真实世界的间谍 Image-2的核心逻辑很简单：放弃所有摄影技巧，只生成人眼真实看到的样子。 从商业角度看，这意味着最低的视觉加工成本。 下雨天的公交站不需要电影级打光——就是淅淅沥沥、萧瑟的样子。 吃了一半的外卖不需要精修——油腻、不怎么美观就是它的真实成本结构。 深夜的便利店黑漆漆一片，只有711亮着灯的诡异感。 垃圾桶周围天色微微沙尘，柏油马路有些年头的感觉。 城中村那种根本没有管制，小商小户们一起在小小地方无规则的拥挤的感觉非常真实。 这些"不完美"其实是成本最低的表达方式——因为它们就是现实本身。 阳台的晾衣杆虽然有点穿帮，但是那种黑云压城城欲摧的低气压感表达的很到位，那些现实的瑕疵、不规则感，别的模型可能视为缺陷要修正，Image-2却把握得很到位。为什么？因为这些不规则本身就是真实的证明，也是最省算力的渲染方案。它不会给你打光、调色、精心构图，它就是你的眼睛——你瞥到什么，它就生成什么。 这就是Image-2的商业密码：看它的输出，你的第一反应永远是"这好像是我昨天看过的"，而不是"这是AI生的"。它成功地把自己隐没在了日常生活里，成为最隐形的摄像机。对于需要大量真实素材的产品（比如Adobe的设计工具），这种"不被认出来"反而是最大的价值——用户不需要二次加工，直接可用。 1 Nano Banana2：楚门世界的艺术总监 Nano的逻辑完全相反——把现实变成一个被精心摆拍的世界，让每一个物体都配得上被凝视和转化。 同样是垃圾堆，Image-2给你的是真实的脏乱臭味，Nano给你的是一个艺术布景。 一杯水在Image-2里是一杯普通的水，在Nano里就是摆在这里要拍轻松闲适氛围的广告道具。 半个西红柿不是随便切的——二十精挑万选、打了面光、喷了水、特意固定了位置。 一块泥巴也是，有人找了平整的土地，喷了点水，团了一把泥巴，塑了塑形，摆到正当间，调整了构图才拍的。 这个刚起床的卧室根本毫无睡了一夜的杂乱感，而是感觉这是一个卧室家居用品的广告拍摄现场 这几张塑料拖鞋，生锈的铁钉，洗手台上的肥皂，都有一种精心的摆拍感 这不是无用功。Nano Banana的核心商业假设是：如果要大规模生成内容，不如直接生成"已经被设计过的现实"。对Google的Cosmic这样的web端产品来说，这意味着素材可以直接用，无需二次打磨。售楼处的宣传图就该这样——精致、无暇、充满了"生活在这里很舒服"的心理暗示。这是一种更直接的商业转化逻辑。 Nano Banana 的世界观很清晰：本该自然无序的一切，都被调教得更适合被观看、被欣赏、被购买。这是一个过度设计的乌托邦，也是互联网产品想要呈现给用户的那个理想世界。 1 豆包/即梦：不太全能的情感阐述高手 字节系的这两个模型遇到了一个典型的商业难题：把大部分算力投给了人物情绪和面部特征，其他维度的成本控制就显得很吃力。 优势很明显。望着窗外的女孩那张，舒适和惬意表达得精准。 流浪猫那张，把可怜无助、还有点惧怕人而保持一点攻击性的感觉表达得很精确。这种对人物细微情绪的洞察力在竞品中很难复现。对于需要"打动人"的内容场景（比如短视频封面、社交媒体素材），这种能力是真正的稀缺资源。 但短板也很直白。色调比较浓重，暖调和冷调十分失衡。最能暴露问题的是光影处理——光线要么极度强烈，要么几乎没有光影。影子一多了，豆包就干脆只精心生成有光线的地方。在生成智能手机、旧书店角落、黑咖啡这些图片中，这个成本分配的不均衡表现得最突出。 桌面橘子这张图片的背景处理问题更严重。纵深感表达不好，有一种背景要翻上来的感觉。最极端的是智能手机那一张，背景直接变成大白板——这样手机这种狭窄的光影才能比较不费算力地生成。还有个有意思的现象：豆包过于爱渲染"氛围"，有时会按照自己对"氛围"的理解去改写你的需求，而不是真正听你的。 这其实反映了一个更大的问题：当模型在某个维度投入过多，就会被迫在其他维度做出妥协。字节的选择是用"情感打动"来补偿"场景还原"的不足，这在内容创意场景可能有效，但在需要全方位精致度的场景就会显得单薄。 1 可灵：追求帧帧充满故事感的好莱坞导演 可灵作为短视频的主力生成工具，遵循的是完全不同的商业逻辑——每一帧都必须在讲故事。 所有的图都被放置在了一个已有的世界观或语境里，每一个画面都在暗示：接下来会发生什么。这种"预叙事"能力体现在细节里。正在系鞋带的男人，你一看就感觉他发现你在看他了。走廊尽头那张，透视感极强，感觉是高档酒店的短剧现场，你能想象有人会从那头走出来。地下停车场给人安静的诡异感，下一秒灯就会从远处一个个快速熄灭。 这种故事感体现在对摄影技巧的精准运用上。掉在地上的雨伞用侧逆光、死角做了黑暗虚化处理，像案发现场证物。后视镜里的眼睛，构图压迫感极强，直接聚焦在后视镜。空荡的地铁车厢调色真实到电影级别，有《黑客帝国》的感觉。 可灵的成本结构是：用光影、构图、虚化、调色等所有摄影语言服务于叙事，把静止画面转化成正在展开的故事。这对短视频、游戏角色、广告创意这类"需要视觉冲击"的场景是理想的。但如果你只是想要一张干净的产品图，可灵会强行给你加上故事性——这种"过度设计"在某些场景反而成了负担。 使用越多，越会发现今天各个模型都有了它自己的一套视觉“方言”，而这些视觉语言都是审美的直接反映，模型逐渐在审美品味上直接区分开来。 而除了各种数据和训练方法带来的审美不同，选择不同模型时，还有不同的成本考量。 需要真实/电影级素材用Image-2——现实感强，瑕疵本身就是素材，省去了后期精修的成本。需要3A游戏场景或房屋中介宣传图用Nano Banana 2——那种真实华丽但又一眼看出不是现实的感觉，正好适配售楼处"理想化呈现"的成本结构。需要表达人物情绪和面部特征用豆包或即梦——这两个模型在"情感转化"上的成本最低。需要游戏人物或短视频素材用可灵——叙事感和视觉冲击力的ROI最高。 这都会使得接下来AI生图的竞争从"谁更强"转向"谁的味儿更对口"。而且，这种视觉倾向和偏好在使用中会再被加强，形成一个个风格的闭环。最终，最多用户的几个主要的模型很可能会一起改变人们对于审美的最根本理解。

IT之家 5 月 5 日消息，天风国际分析师郭明錤今日对上周发布的产业调查进行更新，称 OpenAI 可能正加速首款 AI Agent 手机开发，目标最快于 2027 年上半年量产，考虑原因可能包括有利于年底 IPO 叙事、AI Agent 手机竞争加速等。 目前联发科更有可能独家取得处理器订单，该机预计采用基于天玑 9600 的定制版本，并于 2026 年下半年由台积电 N2P 工艺生产，ISP 强化高动态范围输出，有利于真实世界视觉感知。若新机开发顺利，预计 2027 与 2028 年共计出货约 3000 万部。 IT之家获悉，新机的其他关键规格包括双 NPU 架构（AI 算力分层）、LPDDR6 + UFS 5.0（缓解内存瓶颈）、pKVM + inline hashing（安全性）等。 郭明錤此前表示，AI Agent 将从根本上重新定义手机 —— 用户使用手机的目的不再是打开一堆 App，而是通过手机直接执行任务并满足各种需求，这彻底推翻了人们对现有手机的认知。

IT之家 5 月 5 日消息，据 Tom's Hardware 报道，Valve 的 Steam 手柄现已正式上架，至少是短暂补货开售过。这款备受期待、售价 99 美元（IT之家注：现汇率约合 677.1 元人民币）的手柄在 Steam 平台上架后很快售罄。黄牛党迅速借机炒作，已确认成交的预购订单在 eBay 上被重新挂牌转售，标价高达 300 美元（现汇率约合 2052 元人民币）及以上。 热门新品发售之初出现黄牛哄抬高价本是常态，但已有不少玩家从二手倒卖者手中高价入手了这款手柄。浏览 eBay 平台的已售出商品记录可以看到，已有数十笔成交订单，其中大部分成交价都超过 200 美元（现汇率约合 1368 元人民币）。在 Steam 手柄的 Reddit 专属板块里，部分玩家为成功下单付款欣喜不已，也有不少玩家表示因 Steam 支付系统报错，始终无法完成购买流程。 Steam 手柄的库存情况方面，目前美国地区已显示无货。不过有玩家称，在开售期间这款手柄曾断断续续少量补货上架。Valve 官方暂未公布手柄下次补货开售的时间。 Steam 手柄最初于去年年末随 Steam Machine 一同官宣，原本计划两款产品同步发售。但 Valve 在今年 2 月以内存芯片成本上涨为由，正式推迟了 Steam Machine 的发售，并表示正在重新考量定价。原定上半年发售延期后，Valve 还修改了 Steam Machine 发售页面的文案，将“2026 年初”改为“年内发售”，意味着主机或将再度延期。 所幸 Steam 手柄不受内存芯片短缺影响，只是难逃黄牛抢购脚本机器人的扫货炒作。

快科技5月5日消息，坐拥约55万块英伟达GPU，实际算力利用率仅有11%，这一巨大反差让马斯克旗下 xAI 近期推向舆论风口浪尖，也引发业界对其算力利用效率的广泛质疑。 据外媒《The Information》获取的xAI内部备忘录显示，xAI公司总裁迈克尔·尼科尔斯（Michael Nicolls）向团队坦言，目前公司模型浮点运算利用率（MFU）约为11%。 这一数字背后的含义十分直观：理论上可输出100份训练算力的硬件，实际仅能产出11份，尼科尔斯在备忘录中直白评价其“低得尴尬”，并明确为团队设定了目标——未来几个月内将这一利用率拉升至50%。 据悉，xAI目前拥有约55万颗NVIDIA GPU，涵盖H100和H200系列。尽管这些GPU比最新的Blackwell产品落后了一个世代，但如此庞大的硬件部署规模，仍给市场留下了深刻印象。 需要指出的是，11%这个数字，并非指89%的GPU在完全闲置，而是衡量有效训练吞吐占硬件理论峰值算力比例的严苛指标。 与行业基准相比，xAI的表现差距尤为明显。当前，生产级大模型训练的MFU通常维持在35%至45%之间，其中Meta和谷歌凭借长期积累的深厚软件堆栈，其GPU利用率分别可达约43%和46%； 即便在以“低效”著称的GPT-3训练时期，MFU也能稳定在21%-26%之间。反观xAI的11%，不仅远低于当前行业主流水平，甚至不及AI算力发展史上的“古早”尴尬时期。 值得一提的是，坐拥顶级算力却难以发挥价值， xAI 症结不在硬件，而在软件短板。 据悉，xAI一直照搬英伟达标准部署方案，但软件堆栈、并行策略和模型工程优化，远远跟不上硬件激进扩张速度。 具体来看，HBM显存读取速度远慢于计算芯片，导致芯片大量时间空转等待数据；网络拓扑中的任何一处瓶颈，在数万张卡的同步要求下，都会被急剧放大。 此外，Lambda等机构分析指出，显存压力、过度的激活重计算和张量并行带来的跨GPU通信开销等，都是拖累MFU的系统性因素。 值得注意的是，xAI 基建扩张堪称行业奇迹，其Colossus 超算仅 122天建成，GPU规模短时间内极速扩容，过快的硬件铺摊，也放大了软件优化滞后的致命短板。 【本文结束】如需转载请务必注明出处：快科技 责任编辑：秋白

快科技5月5日消息，据博主爆料，iPhone 17标准版的生产周期已大幅延长。苹果近期已经完成了大规模产能扩展，预计这款热门机型将参与今年下半年的双11大促。 不少网友猜测，iPhone 17大规模扩产的主因是今年苹果发布策略的巨变。以往iPhone一年一更的固定模式在今年迎来重大调整，iPhone 18标准版将遗憾缺席9月的秋季发布会。 据悉，苹果9月将仅推出iPhone 18 Pro、iPhone 18 Pro Max以及备受期待的iPhone Ultra折叠屏，而走量的iPhone 18标准版则被推迟到了明年春季才会正式发布。 这意味着iPhone 17将成为近年来生命周期最长的苹果手机。该机自去年9月亮相以来便稳坐爆款宝座，由于后续机型的延期，其在市场上的统治力将得到进一步延续。 对比前代产品，iPhone 17的竞争力有了质的飞跃。该机首次加入了ProMotion高刷技术，屏幕规格直接看齐Pro系列，成功弥补了基础款多年来的核心配置遗憾。 此外，苹果在存储方案上也表现出了极大诚意。官方取消了128GB入门版本，直接以256GB起步，但起步售价依然维持在5999元。对于大多数用户而言，这样的入门配置已完全够用。 值得一提的是，5999元的定价依然在国补覆盖范围内。目前部分地区支持最高500元的国补优惠，这意味着仅需5499元即可入手这款配置全面升级的准旗舰机型。 得益于这种降维打击的配置与极具竞争力的价格，iPhone 17的市场表现异常亮眼。根据Counterpoint Research的数据，其上市首月带动苹果手机销量逆势大幅增长了22%。 与此同时，同期整体手机市场却下滑了2.7%。这种冰火两重天的局面充分证明了iPhone 17在高端市场的强大号召力，也为苹果后续的差异化发布策略积累了充足的市场底气。

快科技5月5日消息，市场研究机构Counterpoint Research今日公布了2026年第一季度全球十大畅销智能手机榜单。报告显示，苹果iPhone 17系列包揽榜单前三名，三星Galaxy A系列占据五个席位，中国品牌仅小米一款机型上榜。 苹果iPhone 17以6%的全球智能手机销量占比，成为本季度全球最畅销机型。iPhone 17 Pro Max、iPhone 17 Pro紧随其后，分列榜单第二、三位。 Counterpoint高级分析师Harshit Rastogi表示，iPhone 17的市场表现远超前代机型。它的基础存储、相机分辨率、屏幕刷新率全面升级，大幅拉近了与Pro版本的配置差距，为大众市场带来了更高的产品性价比。 本季度，这款机型在中国、美国等核心市场实现同比两位数增长，在韩国市场的销量更是同比达到前代的三倍。Pro系列两款机型则凭借影像、续航的全面升级，以及全新配色与材质工艺，稳居榜单二三位。 本季度，全球前十畅销智能手机合计贡献了25%的全球手机销量，系一季度历史最高。这一现象的背后，一方面是iPhone 17系列持续旺盛的市场需求，另一方面是存储芯片短缺推高零部件成本，安卓厂商在大众消费市场面临持续的经营压力。 三星成为榜单中上榜机型数量最多的安卓厂商。Galaxy A系列一共拿下五个榜单席位，其中Galaxy A07 4G成为本季度最畅销安卓手机。中东、非洲、拉美等新兴市场，是这款机型的销量核心来源。 它标配六年的软件与安全更新服务，对注重长期使用体验的消费者有极强吸引力。三星2026年旗舰机型Galaxy S26 Ultra，以微弱差距未能跻身前十，但其首销表现已超越前代机型，行业首发的隐私显示屏与AI功能升级是其核心卖点。 小米Redmi A5拿下榜单第十位，是前十中唯一上榜的中国品牌机型，同时也是榜单里售价最低的产品。这款机型自发布以来，在新兴市场始终保持着稳定的消费需求。 对于全年市场走势，Counterpoint高级分析师Karn Chauhan表示，2026年全球前十畅销机型的销量占比预计将继续提升。全球手机市场大概率出现整体下滑，大众消费市场受冲击会更显著，高端手机的市场份额则会持续上涨。 各大手机厂商正随之调整策略，将重心转向高端产品矩阵，优先保障产品价值，而非单纯追求销量规模。

新智元报道 编辑：犀牛 所罗门 【新智元导读】斯坦福把HAI与Data Science合并，李飞飞升任校长顾问。这是顶级大学在AI新阶段押注「组织力」的全面换挡。 刚刚，斯坦福进行了一项重磅重组。 5月4日，斯坦福大学宣布：将旗下两大AI与数据科学组织——Stanford HAI（以人为本人工智能研究院）和Stanford Data Science（斯坦福数据科学）合并为一个统一机构，名称保留Stanford HAI，由计算机科学家James Landay全面掌舵。 而那位让全世界记住ImageNet的女人——李飞飞，则升任校长Jonathan Levin的AI特别顾问，同时与斯坦福前校长、图灵奖得主John Hennessy共同出任HAI顾问委员会联席主席。 HAI，2019年由李飞飞、前教务长John Etchemendy、NLP大牛Chris Manning和Landay联合创立。 7年间，它集结了超过400位跨学科学者，累计发放6000万美元研究资助，覆盖斯坦福全部七个学院。 它做出了每年一度的AI Index报告，搞了面向国会议员的「AI训练营」，还在基础模型、数字经济、环境智能等领域建立了多个研究中心。 Stanford Data Science，由数学与统计学家Emmanuel Candès领衔创建，专注大规模数据处理，建造了高性能计算集群Marlowe，并在天体物理、因果推断、可持续发展、神经科学等领域建立了交叉研究中心。 过去，两个组织各有侧重：HAI偏「人文视角+政策影响」，Data Science偏「算力基建+数据方法」。 但AI发展到2026年这个节点，问题变了——无论你做天文发现、脑科学建模还是历史文本挖掘，你都需要同时具备大规模数据能力、高性能算力和AI方法论。 把两套班子拆着跑，效率越来越低。 用斯坦福校长Levin的话说，合并后的HAI将是「斯坦福AI的统一入口」。 也就是说，以后斯坦福搞AI，不管哪个学院、哪个方向，都从这一扇门进。 李飞飞角色升维 作为HAI创始院长和ImageNet的缔造者，李飞飞在学术界和产业界的号召力毋庸置疑。 但HAI发展到今天，需要的不只是学术声望，更需要一个能「搞工程、搞协同、搞基建」的操盘手。 李飞飞升任校长AI特别顾问，管的是全校七个学院的AI战略，格局更大了。 她自己说得很明白：AI正在改变的不只是技术，还有我们追求科学发现、学习和教育、服务社会的方式。 而接棒的Landay，可能在国内知名度不如李飞飞，但在人机交互（HCI）领域，这是一位教科书级的人物。 他在1990年代开发的设计工具SILK，比Figma和Canva早了二十多年；他在2000年代初做的UbiFit项目，比Fitbit和Apple Watch早了近十年。 2024年，他拿到了ACM SIGCHI终身研究奖——这是人机交互领域的最高荣誉之一。 更关键的是，Landay的核心理念和这次合并高度契合。 他反复强调的是「团队科学（Team Science at Scale）」——不是传统的五人小实验室，而是20-30人的跨学科大团队，包含教授、博士后、研究工程师、数据科学家、项目经理和设计师。 这恰恰是AI研究从「个人英雄主义」走向「工业化协同」所需要的组织形态。 John Hennessy——这位斯坦福前校长、图灵奖得主、RISC架构之父、Alphabet董事长——也加入了顾问委员会。 他的评价最为直接：这是斯坦福最重要的举措。 新HAI到底要干什么？ 合并后的HAI明确了三大支柱： 第一，重新定义大学里的科学发现方式。 斯坦福的天文学家用机器学习搜寻系外行星，神经科学家用模型预测脑活动，历史学家用NLP挖掘档案——这些不再是「AI+X」的点缀，而是新的研究范式。HAI要提供算力、研究工程师和数据科学家，让「团队科学」真正跑起来。 第二，推动教育变革。 从K-12到终身学习，AI正在改变人类学习和被评估的方式。HAI要和斯坦福学习加速器等机构合作，探索适应性辅导系统和新型教育模式。 第三，研究和塑造AI的社会影响。 就业怎么变？组织流程怎么变？设计方法怎么从「以用户为中心」升级到「以社区和社会为中心」？这些问题不能只靠工程师回答。 而贯穿这一切的关键词是：开放。 开源代码、开放数据、开放模型、开放课程。 学术界在AI时代的价值 斯坦福这次重组，释放出一个非常清晰的信号：大学AI竞争的下半场，拼的不再是一篇论文、一个明星教授，而是一整套系统能力——算力、数据、人才、组织力和开放研究生态。 过去几年，前沿AI研究的话语权加速向产业界集中。 OpenAI、Google DeepMind、Anthropic手握最强算力和数据，学术界的声量不断被压缩。 斯坦福这次的动作，本质上是在回答一个存亡级问题：学术界在AI时代还有没有不可替代的价值？ 答案是有的——但前提是你能提供产业界给不了的东西：透明性、可复现性、公共利益导向的长期研究，以及真正跨学科的融合视角。 而这些东西，不是靠一两个超级教授就能实现的，需要从组织架构层面去支撑。 李飞飞没有离开，她只是换了一个更高的位置去看全局。Landay没有横空出世，他只是终于站到了与自己三十年积累相匹配的舞台上。Hennessy没有退休，他只是用另一种方式继续押注斯坦福最重要的赌注。 当产业界拼命卷模型、卷算力、卷融资的时候，斯坦福选择卷「组织力」——用开放、跨学科、以人为本的方式，重新定义学术界在AI时代的角色。

凤凰网科技讯 5月5日，据比亚迪(002594.SZ)公告，公司发布2026年4月产销快报，当月新能源汽车产量32.23万辆，销量32.11万辆。 其中，乘用车销量31.41万辆，纯电动15.69万辆，插电式混合动力15.72万辆。本年累计新能源汽车销量102.16万辆，同比下降26.02%。 据此前报道，4月比亚迪海外销量（乘用车及皮卡）134542辆，同比增长70.9%，创历史新高。

穿梭在 2026 年北京车展的展馆里，看着满眼雷同的大型 SUV，一种强烈的后知后觉击中了我。 很可惜，直到今天，在一场号称人类有史以来最大规模、却又极度缺乏新鲜感的车展上，我们才真正读懂了理想 MEGA。 两年前，在爱范儿的「2024 明日产品榜单」中，我们把 MEGA 放了进去，并在评语里写下过这样一段话： 生不逢时与明日产品，有奇妙的呼应关系，理想 MEGA 显然是一款生不逢时的明日产品，因为对它公允的评价，不在当下，而在明天。除去毁谤和自负的情绪，MEGA 作为理想首款纯电产品，它是最能代表理想产品理念的产品，也是拓宽 MPV 定义的产品，它可以真正代表国产新能源在产品定义和完成上的高度。 当时写下这段话，更多是对一台先锋产品出于直觉的尊重。但在两年后的今天，当我们被展台上那些长着同一张脸的新车推着往前走时，才真切体会到这段话的份量。 2026 年，各家车企都在不遗余力地推带有「9」字后缀的大型旗舰 SUV。把这些定价大几十万的新车拉到同一个空间里一字排开，你会看到雷同的平滑车头，贯穿的星环灯带，车顶齐刷刷地长着一颗激光雷达的犄角。 走到越野展区，满眼望去全是四四方方的铁盒子，背着备胎小书包，踩着全地形轮胎。 如果捂住车头的品牌 Logo，连我都不敢轻易确认这些新车的出处。 为什么在这个技术大爆发的时代，汽车的造型却越来越雷同？ 有人将此归因于「抄袭之风盛行」，但这只是结果，并非原因。实际上，这种局面的形成并非单一原因所能解释。它是商业选择、人才走向和话语权更迭共同交织的结果。 1. 试错成本高昂 造车是一场残酷的游戏，当大家都在打安全牌，敢于打破常规的人会经历什么？ 理想 MEGA 给全行业上了一堂昂贵的课。 李想曾经分享过，在这台车立项的阶段，设计团队面临的最大问题就是风阻很难降低。然而，一台体型庞大的纯电 MPV，要想不被高速续航里程拖垮，就必须要降风阻。 前保时捷设计师 Benjamin Baum 接下了这个任务。他带着团队抛弃了由丰田埃尔法确立的「大格栅加直瀑式镀铬」这条公式，走向了极端。 为了空气动力学，车身去掉了多余的折角。MEGA 最终在风洞里吹出了 0.215Cd 的超低风阻系数，换来了那个极具争议的水滴形车头和卡姆背车尾。 但市场的反馈犹如一盆冷水。颠覆性的造型挑战了传统 MPV 用户的视觉习惯，网络上汹涌的调侃，让这台先锋产品在商业上吃尽了苦头。 直到后续的 i8 和 i6 两款纯电 SUV 问世，理想才在一定程度上平息了关于外观的争论，它们做了一次视觉上的折中： 保留了 MEGA 极具辨识度的倾斜车头和星环灯，但在车尾部分，果断放弃下溜式的卡姆背，回归到 L 系列饱满稳重的传统 SUV 造型。 车头穿梭未来，车尾安抚当下。 这种融合让消费者感到熟悉和安心，也换来了实打实的销量。只是对于旁观的其他车企高管而言，这个故事传达的信号令人气馁。大胆的原创需要承担高昂的试错成本，而拿着现成的图纸做微调，赚钱要容易得多。 2. 设计「近亲繁殖」 两年前，长安和吉利之间发生过一场沸沸扬扬的纠纷。长安方面发出一纸律师函，指控吉利首发的银河之光概念车涉嫌抄袭自家的 UNI-V，双方在社交平台上剑拔弩张。 事实上，这里面并没有太多商战戏码。实际情况就是，打造长安 UNI-V 造型的陈政，后来转投吉利上海设计中心，做出了银河之光概念车。 只要顺着几位核心设计师的履历往回倒推，市场上的一部分「撞脸」就变得完全可以理解。 比如外饰设计师 Andreas Nilsson。他最早是领克第一代设计语言的奠基人，随后被蔚来挖走，深度参与了蔚来二代平台车型的外观刻画。到了 2024 年，他又转身加入了长安汽车，担任欧洲设计负责人。 内饰领域同样如此。曾在吉利体系内担任内饰设计主管的 Nicki Kwee，曾操刀过极氪和极氪的内饰。他非常擅长给车厢做减法，喜欢用极简的线条和 CMF（色彩、材料、表面处理）的拼搭来营造科技感。 当他后来跳槽到蔚来，主导了第二代 ES6、EC6 以及子品牌萤火虫的内饰项目后，他个人的风格也顺理成章地带到了新东家。 如果把蔚来、萤火虫和吉利（领克/极氪）体系下一些车型的内饰放在一块对比，高度相似的悬浮式中控台布局和材质处理手法，会让人产生一种面对「异父异母亲兄弟」的熟悉感。 这种外观或内饰上的雷同，并不是恶意抄袭，而是设计师个人审美偏好和工作习惯的自然延伸。 当一个主导过热销车型的设计一号位去到新品牌，他脑子里的审美逻辑、惯用的线条处理方式甚至整个团队的构图习惯，都会一并带过去。在开展新项目时，他们往往会顺着自己最熟悉、且被市场验证过的风格继续画图。 几套成熟的设计语言，就这样跟着这群顶尖人才在各大品牌之间来回切换，市场自然就长出了同一张脸。 3. 硬件内卷，美学向配置让步 以前造车，造型设计往往有很高的优先级，车辆的内部机械布局有时甚至需要为了换取一个流畅的外观轮廓去做出妥协。但到了智能电动车时代，随着智能化硬件的堆叠，设计师的话语权正在被稀释。 有时候，就算设计师想有所坚持，他们手里的画笔也早就被夺走了。 极氪 007 的设计就曾引起过不小的争议。这款由前宾利设计总监 Stefan Sielaff 主导的车型，为了在车头放进一块能发光、能交互的大屏幕，对整车的造型比例做出了让步。 为了安置这块带有一定厚度和结构组件的灯幕，车辆的前脸变得相对平直和厚重。这也使得一台主打运动的轿车，在视觉比例上少了一些低趴和舒展，多了一丝为了塞进硬件而妥协的局促感。 当行业达成一种默契，认为大屏、发光格栅和辅助驾驶就是豪华的代名词时，设计师的工作重心就发生了偏移。他们不再有充裕的空间去反复推敲一根线条的走向，或者一个曲面的光影，而是要把供应商送来的雷达和 LED 面板，妥当地安置在保险杠或车顶上。 在按配置表逐项宣讲的发布会上，优雅的比例显然没有几百万像素的投影大灯来得有噱头。 造车走向「安卓化」 当外观的独特性在向雷达和屏幕让步时，车身之下的技术底座，正在经历一场更加彻底的统一。 过去，豪华品牌的护城河是底盘，是发动机，甚至是真皮和独特的缝线。而现在，供应链变成了一个巨大的中央厨房，不同品牌、不同车标的新车，不仅共享着同一套软件 UI 和语音交互，甚至连外观轮廓都开始趋同。 大家都在用同一套图纸建房子，市场不可避免地陷入了越造越像的窘境。 我曾在一次媒体活动上，采访过某家车企一位负责产品营销的员工。我直接问他：「你们这款新车，无论是外观、内饰，还是底层的软硬件配置，都跟市面上另一款热门车型很像。在这样的情况下，你觉得你们产品的竞争力到底在哪里？” 对方的回答很简单、干脆： 我们的价格是它的一半。 这个令人哑然失笑的答案，恰恰剥开了同质化之下最残酷的一面。当品牌无法在设计和体验上拉开差距时，赤裸裸的价格战，就成了刺向对手唯一的武器。 今年一季度，国内乘用车零售销量掉头向下了 17.5%。 市场大盘在缩水，价格战打到了见血封喉的阶段。在这样的大背景下，那些被寄予厚望的「9」字头大型旗舰 SUV，无一例外走向了保守与厚重。 这股席卷全行业的同质化浪潮，终究会把中国汽车推向何方？ 在展馆的喧嚣中，很多人都在讨论行业的洗牌。有车企掌门人预测，留给新品牌争取市场份额的时间，快则一年半，慢则三年。 回顾十年前的中国智能手机市场，在行业规模逼近顶峰时，市面上曾同时涌现出数十个跨界入局的品牌。那时的手机市场，同样是千机一面，同样是疯狂堆料。 短暂的狂欢过后便是惨烈的收敛，如今只剩下寥寥几家头部企业瓜分了绝大部分份额。 汽车产业虽然资产更重、周期更长，但基本的商业法则从未改变。眼前的这些雷同，正是行业大洗牌前夜的阵痛。 淘汰赛的进程正在加速。有些品牌注定会在这个周期里倒下，连同他们毫无记忆点的产品一起被市场遗忘。当存量博弈进入到最后阶段，供应链的技术红利被榨干，单纯的硬件堆砌将失去原有的效力。 趋同或许是产业爆发期的一段必经之路，当大浪淘沙、造车重新回归理性，依靠独特的品牌哲学建立起不可替代的辨识度，才是企业能够长久立足的根本。 文 | 李华

三星今年在 S26 Ultra 上那块主动防窥屏，想必大家都见识过了吧，刚出那会儿也算火了一把，毕竟手机行业已经很久没出现过这种够新还能落地的新花样了。 但托尼我前几天网上冲浪的时候发现，国产供应链里和防窥屏有关的技术储备那也是一点也不少啊。 TCL 华星和京东方，近几年都展示过相关技术。2021 年 TCL 华星就在 DTC 全球生态显示大会上展出了防窥笔电，同款技术迭代到 2022 年，厚度问题得到改善，就已经做出来主动防窥的手机屏了。 2024 年他还申请了一个光学膜片结构专利，里面有个视角调节层，可以在广视角和窄视角两种模式之间切换，也算是实现防窥的一个路子。 同样的，京东方也有多层防窥膜材复合式结构组成的笔电防窥屏，车载屏幕这块儿则是通过遮光层及微透镜结构实现的防窥。 那么问题来了，主动防窥屏咱也能做，为啥一直没有相关产品落地，最后还是让三星先把这玩意端到了大伙面前？ 我研究了一下近两年国产防窥屏技术的发展，还租了台 S26 Ultra 放到显微镜下看，发现这俩技术路线其实挺不一样的。国产供应链的方案更倾向于 “ 加一层 ” ，比如加一层可调电压的液晶偏转层，给该层施加电压，液晶分子偏转就能遮挡溢出到侧面的光线。 而三星则是在像素身上做文章，把屏幕上的像素分为了广角和窄角两种，一个发光更发散，一个更集中。开了防窥模式之后，广角像素就会被掐灭，只留窄像素发光，这样屏幕光线就会被收拢到正前方，侧面自然也就看不清屏幕了。 这法子最大的优点就是灵活，直接控制光线源头，可以在输密码、支付等场景自动触发，只关闭部分广角像素的话，甚至还能在通知弹出来的时候做到局部防窥。 但它为了防窥功能就牺牲太多屏幕观感了。 从我们实拍的像素分布来看，打开防窥模式后确实有一半像素被关了，分辨率等于直接砍半，成了 1080P。 亮度衰减也是肉眼可见的程度。我感觉三星肯定还是提高了一点剩余像素的亮度来维持平衡，不然亮度一下子降太多说不过去。 但这么干的话，对数据带宽和驱动电压的要求就太高了，于是三星就只能把上代的原生 10-bit 面板换成了这代的 8-bit，通过降低位深来给 “ 强行拉高亮度 ” 腾出功耗空间。 如果你再把最大隐私保护打开，那整个屏幕的对比度还会下降，看上去灰蒙蒙的一片，贼难受。关键这屏幕就算不开防窥，斜着看也只能看到广角像素，可视角度也相当于永久打折了，日常用着也会感觉不舒服。 即便顶着这么多 debuff，三星也还是把主动防窥这技术拿到台面上来了，后续国产手机厂商也被爆料说要在新旗舰上安排。 难道厂商们是真心觉得旗舰机目标用户有保护隐私的刚需，并且能够为了防窥功能接受显示效果没那么好的屏幕？ 理论上来说，相比于三星开关部分像素的路子，国产供应链在原屏幕里 “ 加一层 ” 来控制屏幕光线走向的方案，不会对屏幕分辨率造成啥影响，而且技术难度相对不高，成本可控，那为啥那么晚才做呢？ 因为这办法相当于在手机屏幕里预制了一张可控的 “ 防窥膜 ” ，所以厚度这块不可避免会增加，对于旗舰机这种注重手感、质感的品类来说是个大问题，电池空间也会被挤掉一点。 而且这种屏幕对亮度也多少会有点影响，在中国这个卷参数卷的不行的市场，你峰值亮度少个几百尼特，马上就会被友商比下去。 再就是这种方案很难做到像三星局部防窥那种精细化控制，它更适合做大面积的分区防窥，比如车机屏幕的主副驾分区。这就造成一个比较尴尬的局面 —— 主动防窥屏是有，但手机很难用上，硬上的话，中低端市场不太需要这功能，上到高端市场，功能又没那么牛逼。 托尼也找了供应链的朋友打听了一下，可以确认的是，国产防窥屏目前肯定是在做的，只不过还在测试阶段，真正落地量产的产品还没有。 也能理解，毕竟防窥屏从技术到落地，还有厚度、亮度、显示素质这三座大山都还没翻过去。如果国产主动式防窥屏的技术路线不变，那我感觉当务之急是先把防窥屏做得更薄，后面两个问题就连三星也没能解决，可以先放一放。 关键是要把价格打下来，你看三星这样的国际大厂，为了控制成本，都开始在屏幕上使用中国替代了，如果国产屏幕厂商，能早点端出来一个成熟的替代方案，那等到防窥屏真正开始普及的时候，不就大有机会占据市场了嘛。 讲道理在手机行业参数卷到头、外观来回变的今天，防窥屏确实是个能讲出新故事的卖点，未来成为高端商务旗舰的标配也不是没可能。 但对咱们消费者来说，新鲜劲过去之后，还是得回归实用性，屏幕作为手机最核心的部分之一，为了保住那点隐私，真有必要牺牲这么多吗？这个问题的答案就只能等后续的销量数据来回答了。

最近，余承东的审美“坦白局”，撕开了中国汽车最隐秘的伤疤。 一则朋友圈，几句大实话，余承东罕见地没有谈续航、没有炫智驾。他说：华为汽车过去太侧重安全与品质，却在最直观、最能击中用户的设计审美上，长期缺位。 这句话，不只属于华为。它更像一根针，刺破了许多车企不愿面对的真相——参数卷到头了，但“好看”这项硬实力，很多人还没及格。 01 参数内卷到头，“好看”才是王道 这两年车圈风向变了。 小米SU7凭什么出圈？均衡的轿跑比例、极简的空气动力学设计，加上一套年轻化的视觉叙事，瞬间抓住用户眼球。理想L9用舒展的线条和高度辨识的前脸，用家族化设计语言把高级感焊死。蔚来ES9靠的是饱满型面和纯粹灯组，传递出一种不张扬的豪华气质。 这些爆款的背后，都指向同一件事：在参数日益趋同的今天，审美，正在成为品牌最大的分水岭。在2026北京车展上，更多概念车彻底放弃模仿套路，走向极简流线与科技光影。美的觉醒，终于来了。 而推动这场觉醒的，是两股不可逆的力量。 一方面，买车的人变了。 年轻用户和女性群体迅速成为购车主力，他们对颜值、色彩、质感的敏感度远超想象。外观不过关，连被加入对比清单的资格都没有。实际上，汽车早就不再是单纯的代步工具，而是行走的人设、移动的社交货币。正如中国汽车质量委员会秘书长马振山所说：“汽车和奢侈品逻辑趋近，它承载着用户的审美、身份与价值主张。” 另一方面，竞争的底牌换了。 三电、智驾加速普及，堆参数只会陷入无休止的价格战。当硬件配置不再有独家壁垒，“好看”就成了最有效的差异化切口——先抓住用户的眼球，才有机会抓住他的钱包。 但话说回来，趋势来了，不代表路已经走通。中国汽车的原创审美，欠的账实在太多。 长期以来，行业深陷“堆料迷信”：电池卷、续航卷、智能卷。唯独造型、情绪、审美，始终被按在次要位置上。不少冲进50万-100万元区间的车型，技术够强，却因为设计撑不起气场，溢价空间根本打不开。 更扎心的是，跟风借鉴、浅层复刻依然是常态。2026北京车展上，方盒子SUV集体撞脸路虎卫士，旗舰轿车复刻保时捷Panamera的腰线……这些套路，把创新惰性和短期逐利心态暴露得一览无遗。 说白了，想靠“好看”突围，就必须先戒掉“拿来主义”。 02 车企从不缺设计师，缺的是品牌基因 当审美开始成为品牌价值的核心支点，一个更大的命题也随之浮现：中国汽车正在经历从“造产品”到“做品牌”的关键转身。 参数可以追平，技术可以迭代，但品牌气质与审美辨识度，是时间沉淀出的护城河，抄不来，也赶不上。可实际上，压在中国车企头上的三座大山仍然很沉：先是被打上山寨、低端、品质差的烙印；接着又陷入大而不强、品牌空心化的困局；现在还要直面低价内卷、安全争议和审美平庸的新质疑。 所有短板中，审美是最难补，也是最急需补的一块。安全有标准，性能有数据，价格有底线，唯独审美，根植于主观感受、情绪价值和文化气质。它没法靠堆料实现，更不可能靠抄袭速成。马振山一针见血：“消费者需要的是一辆有灵魂、有精神的车，而不只是一个能跑的交通工具。”没有审美，品牌就没有灵魂；没有灵魂，永远算不上真正的高端品牌。 可现实的困境一个比一个扎心：决策层依然习惯重技术、轻审美，资源拼命往“看得见的硬件”上倾斜，对设计研发、文化调性培养的投入总是谨慎又保守；原创能力不足，模仿惯性太强，为了效率和稳妥照搬经典造型，短期避了坑，却长期透支品牌辨识度；更致命的是，缺乏耐心沉淀，品牌调性需要时间沉淀、文化内核需要慢慢培育，但在短期KPI考核的压力之下，几乎没有企业，愿意坚持用十年如一的设计语言。 对比国际品牌，差距就一目了然。保时捷、宝马、路虎靠着百年沉淀，形成一眼可辨别的家族DNA，而国内多数车企，还在“一代车一个样”的怪圈里打转，没有传承，没有记忆点，更别提全球审美定义权。 出海更是一面照妖镜。品牌认知弱、溢价能力低、同质化标签难撕，模仿来的设计还频频引发知识产权纠纷，直接拖累中国汽车的整体口碑。马振山指出：“没有原创设计，就没有国际话语权；没有自成一派的审美体系，就只能永远做全球化的跟随者。” 价格战能赢一时，审美赢，才能长期立足。 03 抄得出车身轮廓，造不出东方车格 原创设计，到底有多难？ 难到多数品牌明知道“抄”是毒药，还是忍不住先干了这杯解渴。 毕竟，活下来比什么都重要。日系、韩系汽车都走过从模仿到自立的路，正如马振山那句大实话：“借鉴不可耻，一味照搬抄袭才可耻。”可问题是，喝了太多“解渴的毒药”，很容易上瘾，以至于忘了去找属于自己的水源。 要真正完成审美破局，中国汽车必须闯过三关。 第一关，把“坚持原创”刻进战略骨头里，而不是PPT里。 这不是一个设计部门的命题，而是一把手工程。短期模仿能换来流量，但长期原创才能筑起别人抄不走、买不来的高端壁垒。 已经有头雁摸到了方向：比亚迪仰望从甲骨文与东方意境中提炼设计基因；红旗把非遗工艺与中式气韵融入座舱；北京81坚持用户共创、拒绝行业套娃。它们的探索，本质上是把品牌命脉押注在不可复制的文化资产上。这种战略定力，才是对“抄袭诱惑”最有力的免疫。 第二关，让设计师拥有否决权，而不只是“美化师”。 在太多车企里，设计师是被“喂需求”的角色——工程部门定完底盘、轴距、悬挂，拿过来一句“帮我设计得好看点”。 真正想做高端，就必须打破“工程优先、设计妥协”的旧规。给足设计部门话语权，跨代保留核心符号，不被短期潮流裹挟，甚至可以让设计师反向定义底盘悬挂，只为那一抹完美的车身比例。 宝马的双肾、保时捷的溜背、路虎的气场，哪个不是数十年来设计话语权高于一切的产物？没有稳定的、延续的家族设计语言，品牌就永远建不起用户心智里的视觉地标，只会沦为“一代车一个样”的流量过客。马振山强调：“品牌是基底，设计是上层建筑；先立品牌调性，再谈年轻化表达。” 第三关，找到自己的文化母语，把东方审美做成本能。 这是最难、也最无法速成的一关。真正的东方审美，绝不是龙纹、云纹的粗暴堆砌，而是把克制、极简、气韵、意境，内化到每一条线、每一个曲面和每一道光影里。不迎合西方标准，不沉迷表面花哨，从骨子里长出来的文化自信，才能让设计有根、有魂、有长久辨识度。 当这三关闯过，审美才开始真正重塑品牌与营销的逻辑。参数不再是壁垒，营销的核心早已不是卖配置，而是懂人性。理想围绕“移动的家”打造家庭叙事，沃尔沃用“守护与安心”传递人文关怀，MINI用个性共创车主文化——它们都在做同一件事：把车从产品变成社交货币与生活方式，让用户从旁观者变成参与者。 中国汽车的终极考题，已经不是造出跑得更快、配置更高的机器。 而是去定义一种让人心生向往的东方车格。正如马振山总结道，未来竞争，是审美定义权与价值解释权的竞争；中国车要走向世界，先让中国文化走向世界。 相比国际豪华品牌用百年沉淀的精密与豪华，新能源换道超车给了我们百年一遇的窗口。站在这个节点上，我们的使命不是跟随，而是站在文化输出的高度，把设计、审美、品牌与故事做到极致，让中国车不只在全球道路上驰骋，更成为世界向往的东方文化符号。

IT之家 5 月 5 日消息，特斯拉自动驾驶出租车 Robotaxi 服务自去年夏天起已在奥斯汀投入运营，但特斯拉坦言，在新技术落地推广过程中，为优先保障安全，公司在地理围栏范围、车队规模及其他配套细节的扩张节奏上有所延后。 而随着相关运营限制被逐步解除，这些发展阻碍正被逐一打破。 IT之家注意到，特斯拉已在 Robotaxi 项目上取得重大进展。截至 5 月 4 日，得克萨斯州奥斯汀的 Robotaxi 车队首次开启晚间无人监管运营模式，突破了以往仅允许日间无人服务、通常下午便停运的时间限制。 此次调整让奥斯汀的运营模式与达拉斯、休斯顿保持同步。这两座城市自今年 4 月上线服务之初，便已开通晚间无人运营，近期更是新增多辆 Robotaxi 车辆投入车队。得州多地同步推进落地，进一步巩固了特斯拉在当地的业务布局，也为自动驾驶技术搭建了更广阔的测试场景。 将运营时段拓展至低光照环境，有效扩大了 Robotaxi 的运行设计域（ODD）—— 即系统获准在无需人工干预的前提下安全运行的特定环境与场景范围。 夜间行车面临独特的技术挑战：视野能见度下降、对向车辆车灯眩光干扰、行人与车道标识对比度降低，以及车载摄像头传感器曝光参数波动变大等问题。 特斯拉采用纯视觉自动驾驶方案，依靠海量真实路况数据训练神经网络，不依赖激光雷达与高精预绘地图，这套系统必须稳定应对夜间各类路况变量。日落之后持续稳定的无人运营表现，印证了特斯拉端到端人工智能技术栈的成熟可靠性，以及其在复杂光照环境下的通用适配能力。 除技术层面的验证外，此次运营拓展还具备重要的运营与经济价值。晚间时段往往是城市出行需求高峰期，涵盖通勤、聚餐、休闲娱乐等出行场景。 开通晚间服务能够提升单车日均利用率，让每辆 Robotaxi 创造更多营收，同时采集更多高价值训练数据。车辆利用率提升还将加速数据采集 — 模型优化 — 运行设计域扩容的正向循环。 此次突破为后续更大规模的落地推广铺平了道路。低光照场景运营取得成功，为特斯拉推进近乎全天候运营创造了条件，未来还有望覆盖高速路段，并适配更多复杂天气工况。全球各地监管机构在审批更大范围商业化运营许可时，往往要求企业提供昼夜全时段安全运行的实测佐证。 特斯拉在得州验证的技术能力，有望助力其在 2026 年上半年加快落地凤凰城、迈阿密、奥兰多、坦帕、拉斯维加斯等规划布局城市的自动驾驶出租车服务。

快科技5月5日消息，近日，全新一代宝马X6假想图曝光，该车计划于2028年4月投产，还将首次推出纯电动版本iX6（G96），同时推出全新X6 M性能版。 外观上，新车延续宝马新世代设计思路，保留经典双肾格栅与天使眼大灯，同时将LED轮廓光融入格栅与灯组，打造光型一体的 “天使之翼” 前脸，辨识度拉满。 车身依旧采用溜背式轿跑SUV造型，线条流畅动感，搭配隐藏式门把手与更窄的灯组单元，空气动力学表现进一步优化，纯电版 iX6 还将采用封闭式格栅，契合电气化身份。 新车轴距预计贴近2970mm，整车车长接近4900mm。 燃油版宝马X6预计依旧沿用直列六缸与V8发动机动力组合，全系匹配8AT变速箱及xDrive四驱系统，最大功率跨度覆盖250kW至390kW。 至于插电混动版车型是否会继续推出，目前官方暂未给出明确消息。 纯电版iX6是本次改款的重点所在，新车将搭载宝马全新一代电驱系统，单电机版本功率预计达到200kW级别，双电机四驱版综合输出功率有望突破400kW。 新车电池容量或将突破100kWh，依托CLTC、WLTP两种工况标准，续航里程有望轻松突破600km。

IT之家 5 月 5 日消息，长期关注国内手机市场份额的博主 @RD观测 昨日分享了华为 Pura X Max 首销 7 日的情况（Sell out）：以首销 7 日为标准，华为 Pura X Max 的销量同期约为华为 Pura X 的 180%。 其中，华为 Pura X Max（10999 元起）占比约 45%，华为 Pura X Max 典藏版（12999 元起）占比约 55%。 据IT之家此前报道，IDC 数据显示，截至 2026 年 3 月底，上市一年间，华为 Pura X 出货量突破 150 万台，单款产品出货量超过其后三位厂商旗舰折叠机型产品的总和。 行业首款横向阔折叠手机 —— 华为 Pura X Max 已于今年 4 月 25 日 10:08 开售，售价 10999 元起。 标准版 12GB+256GB：定价 10999 元 12GB+512GB：定价 11999 元 典藏版 16GB+512GB：定价 12999 元 16GB+1TB：定价 13999 元

IT之家 5 月 5 日消息，在本周的 SID 国际信息显示学会显示周美国展会上，三星展示了两种亮眼的显示技术。 三星的 Flex Chroma Pixel 显示屏结合了下一代发光材料，如磷光敏化荧光（PSF），以及其专有的偏光器技术，实现了高效的高亮度显示，解锁了高达 3,000 尼特的峰值亮度，以及业内领先的色域，据称其覆盖了 96% 的 ITU BT.2020 色域。 三星显示还展示了集成 OLED 像素和有机光电二极管的“Sensor OLED”显示屏，可在单层中实现心率、血压等生物测量。IT之家注意到，新版本达到了 500 PPI，比去年提高了 33%，并集成了公司的 Flex Magic Pixel 隐私技术，该技术可以选择性地从侧面观看时隐藏敏感信息。 图源三星显示 此外，该公司还将展示亮度高达 500 尼特的 EL-QD 原型，比去年提高了 25%；以及一款 200 PPI 可拉伸 Micro LED 显示屏，专为汽车仪表盘设计。

IT之家 5 月 5 日消息，本田在电动汽车领域的豪赌以失败告终，该公司最终在最后一刻砍掉了多款车型。惨遭停产的车型包括讴歌 RSX、Afeela 1，以及本田 0 系列轿车与 SUV。 受此次大规模车型裁撤影响，本田蒙受了 2.5 万亿日元（IT之家注：现汇率约合 1087.3 亿元人民币）的巨额损失。这一数字十分惊人，这家车企正仓促寻求节流省钱的办法。 本田已经找到了一个万无一失的办法，但消费者恐怕不会买账 —— 公司将延长多款热门车型的产品生命周期。据Automotive News获取的一份供应商内部备忘录显示，新一代奥德赛MPV至少推迟三年推出，新车现已定于2030年3月上市。 现款雅阁也将多延续一年生产周期，持续生产至 2030 年 3 月。这份文件并未提及新一代雅阁轿车的相关规划，但该媒体推测，新一代雅阁或将仅推出混动版本。 本田上月销量第二高的紧凑型 SUV HR-V，现款车型将至少再继续生产两年。这意味着第四代 HR-V 可能要等到 2032 年才会面世。 讴歌目前处境已然糟糕：TLX 和 ZDX 车型已然停产，RDX 也将暂时停售。而如今讴歌还要雪上加霜，决定延长现款型格（Integra）和 MDX 的生产销售周期。 现款型格至少会一直售卖至 2032 年 3 月，届时这款车的车龄将接近十年，走势或将复刻 ILX 车型的老路。这绝非理想的发展模式，ILX 即便历经多次改款，最终也早已失去市场新鲜感。 无独有偶，新一代 MDX 也被推迟至 2031 年初发布。到那时现款 MDX 同样已上市十年，而这款 SUV 是讴歌旗下销量遥遥领先的主力车型，如此延期存在不小市场风险。 本田发言人杰西卡・菲尼在向该媒体发表声明时，证实了这份备忘录的真实性，并表示公司对未来产品战略充满信心，包括此前公布的计划 —— 将旗下广受好评的混动技术普及到更多车型上。