50分26秒！（净用时） 这是2026北京亦庄人形机器人半程马拉松上，由一个名叫“闪电”的机器人创造的纪录。这个半马成绩已超越人类57分20秒的世界纪录。 “闪电”机器人 今年，共有来自超百支参赛队伍的300多台机器人站上跑道，参与主体范围也从去年的5省扩大到13省，并吸引了5支国际赛队，完赛率也创造了新纪录。 回望去年，获得冠军的天工队人形机器人完赛成绩是2小时40分42秒，不少机器人跑着跑着掉脑袋，一路跌跌撞撞，近20支参赛队伍中，仅6台机器人成功完赛。 短短一年时间，人形机器人就展现出如此惊人的进化速度，确实令人惊叹。 人形机器人的奔跑能力，核心离不开三大关键技术：模型能力、运动控制和本体，通俗来讲，就是人形机器人的“大脑”、“小脑”和“身体”。当然，三方面技术并非割裂，而是需要协同进化，这也是人形机器人实现跨越式进步的核心底气。 在“大脑”层面，机器人变得更聪明了。 很多人还记得，去年绝多大数参赛机器人后边都跟着怀抱笔记本一路狂奔的工程师，而今年，已经有近四成的人形机器人实现了“全自主”参赛，机器人必须完全依靠自身搭载的传感器、摄像头等，实时感知周围环境，自主完成定位建图、路径规划、动态避障等一系列复杂决策。 值得一提的是，今年的赛道比去年更复杂，特意增加了更多转弯、上下坡等路段，更加考验机器人的自主适应能力，而且今年人形机器人普遍奔跑速度更快，这对算力、算法和系统响应速度要求也更高。 在“小脑”层面，机器人跑得更像人了。 今年观赛，很多人的共同感受是：人形机器人不仅能风驰电掣，还能跑姿优雅。比如，天工队今年参赛的“具身天工”系列机器人，就致力于复刻人类跑姿。 奔跑时，机器人充分利用腰部关节的自由度，调动上半身的自然扭动，更自然的重心平衡和摆臂动作，让其奔跑时上半身更加舒展不僵硬，在视觉上更加优美。 在“身体”层面，难题有了新解法。 去年，长距离续航、高负荷散热、关节稳定性是困扰很多队伍的三大技术难题，也是观众看到很多机器人在赛道上跌倒、停工的重要原因。 而今年，这些痛点均得到显著改善。比如，去年人形机器人普遍搭载的是锂电池，而今年能量密度更高的半固态电池开始被使用。首次参赛的北京荣耀（也就是冠军“闪电”的团队）更是把轻薄又长续航的手机电池技术，下放到了人形机器人身上。换电次数更少更短，“闪电”自然一骑绝尘。 很多网友也注意到，今年多台机器人身上可见很多管线，这是全新的液冷散热系统，专门针对去年机器人因过热“摆烂罢工”的问题而设计。相对于风冷散热，液冷能帮助机器人在高强度奔跑中持续稳定输出。同时，一体化关节设计也大大提高了稳定性。 如果上面那些技术术语过于抽象，那么，我们不妨从一个普通观众都能看懂的细节说起——机器人的“跑鞋”，这是很多机器人突破极限的“魔鬼细节”。 对于人类跑者来说，跑鞋能够帮助减震、防滑和保护膝盖。其实对机器人也是一样，好的脚底设计可以减少电机震动，保护机身关节。 去年，很多参赛队伍并没有意识到“跑鞋”的重要性，测试赛时，便出现了关节过热甚至损坏的问题。于是，从去年比赛开始，就有不少参赛队伍给机器人临时穿上了人类的跑鞋。 而今年，“专属跑鞋”已成为很多参赛机器人的标配。 专为人形机器人设计的"鞋"。孙冰 摄 为机器人穿上人类跑鞋。孙冰 摄 以国地飞跃队的灵龙机器人为例，他们专门设计了“碳纤维+复合材料”的多层鞋底方案，并且借鉴了携带卡扣的设计，能够保证整个赛程不需要换鞋。 人形机器人（上海）有限公司CTO邢伯阳告诉记者，仅仅为了这个最容易被忽略的鞋底，他们就更换了6次材料方案，跑废了无数个鞋底，最终才确认了三层材料叠加，并以高强度碳纤维进行捆扎的方案。 说到这，有些人可能会问：弄这么多人形机器人跑马拉松，意义何在？ 同人类一样，马拉松从来不在冠军的归属，而在“超越自我”的过程。科技的进步，就是常常始于那些“看似无意义”的探索。 让人形机器人跑一场半马，更像是一次“极限压力测试”：这21公里会把实验室里藏着的短板、算法里暗含的Bug，一公里一公里地“榨”出来。 要知道，今天在这条赛道上摔过的跤、拐错的弯、没能跨过的坎，都终将成为未来机器人走入我们寻常生活时的从容和底气。

Jay 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 马斯克也来抖音直播带货了？ 卖的还是老干妈？？背后一整墙都是，和老马心爱的大火箭模型排排坐。 一开播就是10W+在线，号召力这块没得说。 评论区热闹非凡，特斯拉车主纷纷刷屏「支持马总」。 这还没完，一转眼，老马竟然又和预计年末发布的《GTA-6》有梦幻联动？ 请看——马总现身罪恶都市，连SpaceX办公楼一并植入游戏场景。 大家到时候可以去偶遇下马总，说不定，他能带你去办公室看看大火箭。 天呐我的朋友们，谁能想到，老马「心爱」的奥特曼也同框现身了。 如果是真的，恳请个别大兄弟手下留情，放Sam一马吧…… 有委屈，咱在游戏里尽情发泄，别线下真实人家了。 等一下。 你真信了？ 如果是，务必长个记性，也提醒下家里的男女老少，上面这些—— 全！是！假！的！！！ 从来就没有什么抖音直播，也没人发过那些直播弹幕，这些游戏截图也都是AI生成的。 这就是OpenAI最新生图模型GPT Image 2的真实水平。 AI已经不可避免地发展到了这个阶段。 「有图为证」的时代，结束了。 当AI变得「无形」 Image 2最神奇的点在于，看到它生成的图片时，你不会第一眼就觉得「哇，好厉害」。 因为普遍情况下，你第一眼根本是看不出来这些图是AI生成的。 直到你后知后觉知道事实后，才会有第一个「Aha-moment」。 然后你多半和我一样，会回过头来仔细端详图片，想从里面找到「这玩意儿是AIGC」的蛛丝马迹。 这时候你会迎来你的第二个Aha-Moment—— 不er，这根本看不出来哪里是AI啊？？ 而且，看得越细，会越觉得离谱。 比如这张时尚海报。 从人像、配饰、背景，到文字、整体排版……我这种非专业人士是完全看不出问题，它跟我平时路过报刊亭看到的杂志封面没有任何区别。 这张游戏截图也是，资产形态完全和《我的世界》一致，血条、饥饿值、经验值这些状态栏都完美还原。 就连手上握的这个Claude Opus 5的机密文档……上面的文字也都是正确且有逻辑的。 下面再给大家看点纯文字的，细细感受下image-2在文字方面的提升。 这是有人用Image 2生成的韩文日记，虽然我看不懂，但这个构图，还有那串金属线圈装订的光泽，真的太真实了。 让GPT帮我翻译了下，确实不是乱码，大概是一份韩国高中生日记，内容是周日早上和朋友们上完补习班后，下午去喝了咖啡，觉得有朋友真好，巴拉巴拉…… 再看个硬核点的吧，汉语字典。 这已经不是有没有乱码的问题了，信息密度实在太大，我都无心抓虫，你说这是哪个出版社的源文件我都信。 这真的是非常实用的一项技能点。 对于像设计这类场景来说，文字本身就是除视觉之外很重要的一个信息模态。 和纯视觉资产还不一样，这类应用更贴近实际生产，需要展示产品信息、活动详情等等。 所以，Image 2这次在文字上的升级，对于可用性而言是相当必要的。 想做个游戏海报，电商海报啥的，真的零门槛了，小白也能手拿把掐。 来个双厨狂喜。 甚至可以来个四厨狂喜。 纯商品就更轻轻松松了，感觉可以直出了，替设计行业的朋友们捏一把汗。 实在是太好用了啊，马上钻研副业做电商，AI生成的上架素材直接就能和全球顶尖品牌对齐了。 而对于OpenAI来说，Image 2的出现，或许有更具野心的用途。 那就是前端设计。 Codex用户都知道，GPT的UI设计能力就是一坨，总弄一堆丑陋的黄色滤镜小卡片，还要自己加些令人两眼一黑的「直接、不绕弯子」的文字说明。 但这次，OpenAI好像找到了一种和谷歌截然不同的解法。 干脆不走创造力路线了，就把鹦鹉学舌发挥到极致。 这是网友给OpenAI官网夺舍了，提前泄露的GPT-8。 这是领英。 这是平行宇宙中，另一种方式吃上AI红利的油管科技博主奥特曼。 还有这张Windows桌面，我看到时都愣了半天，寻思这人干嘛要放张截图上来。 然后才反应过来，哦，这是人家拿Image 2生成的。 这项能力如果和编程组合在一起，将会是一枚核弹。 还记得吗？之前一直有消息说，OpenAI在做一个超级APP，用来把ChatGPT、Codex、Atlas整合在一起。 如今看来，Codex正在成为这个想法的雏形。 前几天，OpenAI将浏览器内置了，现在vibe-coding言出法随更加直观，不用单独再开个浏览器窗口。 更关键的是，GPT-image-1.5也接入了Codex。 简单来说，这就是Google Stitch+Claude Code。 Codex把UI设计做成端到端了，无需在其他地方生成参考图片，然后再导出给coding Agent实现逻辑。 无需提前准备参考图，也无需收集数据资产，想要什么素材直接可以再Codex生成，并且交互逻辑也是一键顺便适配的。 而有了Image 1.5把关，GPT这次的UI能力应该会有保障许多，毕竟是基于图片开工。 期待Image 2的上线，如此强大的UI模仿能力，无疑能让Codex的前端开发体验大幅升级。 这么看来，虽然Sora被关，但多模态这条路对OpenAI还是有价值的，Codex可能会在UI设计这个领域，将编程和图像生成垂直整合。 可惜的是，看完这些demo，我兴奋地打开GPT输入了prompt，然后失望地发现OpenAI并没有将这个模型向「尊贵」的Plus会员开放。 尝试用侃爷复刻了下马斯克同款抖音直播，额，有点无语…… 同事们也都没被灰度测试到。 大家如果想试试的话，可以到LM Arena碰碰运气。 系好安全带吧 其实，Image 2已经火了一段时间了。 但我感觉很奇怪，很少有人察觉到这件事背后意味着什么，大部分人只是停留在： 噢，好厉害的生图模型。 确实提升巨大，也足够让人兴奋。但问题在于，这次好像有点跨过界限了。 细想一下，AI生图已经以假乱真到99%的人都看不出来了，这难道不让人毛骨悚然吗？ 我不知道在视觉行业的人看来这些图片是什么水平，我本人对文字里的「AI味」还比较敏感，但现在AI生图的程度，已经能完全骗过我了。 电信诈骗、视频谣言……这些和Mythos的网络安全相比，或许是更和我们日常生活息息相关的场景。 AI生图的图灵测试，正在悄然无息地通过奇点。 我们可能再也回不到，那个还能拿着放大镜像抓贼一样抓AI，「AI味」人人喊打的时代了。 因为—— 这将是一个虚拟与现实，彻底融合的世界。

IT之家 4 月 19 日消息，据中国新闻网报道，一款“小短腿机器人”今天惊现 2026 北京亦庄机器人半马大赛，引发网友热议。 从视频中可以看到，这款机器人通体红色，迈着矫健的步伐跑遍全场，手里还拿着一个奶瓶。被网友戏称为“小机器人还没断奶就出来跑马拉松了”。 据了解，这款机器人是高擎动力出品的 Mini Pi plus，搭载自主设计的一体化伺服关节模组，支持高精度动作控制。采用模块化设计与开源架构，软件上开放 SDK，支持运动控制、感知、交互等模块的拓展与复现。 规格方面，该机器人站立高度 650mm，重量 10.15kg（IT之家注：含电池），负载 10kg。硬件上支持多路 CAN，适合开展 Locomotion、Manipulation、Whole-body Control 等前沿算法研究。

2026年4月19日，北京上演了一场特殊的马拉松。人形机器人半程马拉松开跑，超过一百支队伍同场竞技。北京荣耀的“闪电”机器人以48分19秒的成绩率先冲过终点。同一天，宇树科技发布消息，在排位赛中，宇树H1机器人用4分13秒跑完1.9公里多弯道赛程，按比例换算后，这个成绩打破了人类1500米世界纪录。 机器人在跑道上赢了人类。这件事本身并不令人意外。二十多年前，IBM的深蓝在国际象棋棋盘上战胜卡斯帕罗夫，人类棋王低头认输的那一刻，社会曾有过一阵集体焦虑。后来AlphaGo在围棋上击败李世石，焦虑再次泛起。再到今天，机器人用双腿跑出比人类冠军更快的速度，焦虑又换了一种形式出现。每一次技术进步都在提醒同一个问题：人的身体和大脑，正在被机器一点点超越。 人的有限性暴露得越来越明显。人的肌肉会疲劳，骨骼会受伤，反应速度也有上限。机器人没有这些困扰。马拉松赛道上的“闪电”依靠电池和电机驱动，关节磨损可以预测和更换，程序实时优化步态。从棋盘到跑道，智力到体力，机器正在全面碾压人的生理边界。 但恰恰是这种有限性，构成了人类面对AI和机器人时最根本的优势。这个结论听起来反直觉，需要仔细拆解。 先看一个比赛细节。宇树H1跑出破纪录的成绩，但注意一个前提：赛道只有1.9公里，而且是多弯道。机器人在短距离、结构化环境中表现优异，算法可以提前规划每一步落脚点，传感器实时修正姿态。如果把距离拉长到半程马拉松的21公里，情况就完全不同。北京荣耀的“闪电”用时48分19秒完赛，平均配速约2分18秒每公里，这个速度放在人类选手中属于顶级水平，但并没有超出人类极限太多。人类半程马拉松世界纪录大约在58分钟左右，机器人快了约10分钟。差距存在，但没有想象中那么大。 更关键的问题在于稳定性。机器人跑完21公里不出故障，需要每一个关节电机、电池以及线路都正常工作。任何一个小零件出问题，整个系统就会停摆。人类跑者可以崴脚后咬牙坚持，脱水后靠意志力继续前进，在肌肉酸痛时调整呼吸节奏。人的身体虽然有限，但拥有一种机器人不具备的能力：在极限状态下仍然能够做出适应性调整。机器人只能按照预设的参数运行，一旦超出设计范围，系统就会崩溃。 这就是有限性带来的第一个优势：价值选择。人的时间有限，精力有限，注意力有限，所以必须问自己一个问题：什么才是真正重要的？一个人不能同时做所有事情，于是需要设定优先级，需要放弃次要选项，把有限的资源投入到最有意义的目标上。 机器人没有这种困扰。理论上，一个机器人可以24小时不间断运行，可以同时处理多个任务，可以无限扩展算力和存储。但无限性恰恰是价值选择的敌人。没有稀缺，就没有取舍；没有取舍，就没有优劣；没有优劣，就没有意义。人类因为会死，才需要决定如何活。机器人永远不会死，所以机器人不会理解“活法”这个词的重量。 再看一个比赛细节。宇树H1在排位赛中自主跑完1.9公里，注意“自主”二字。这意味着机器人没有遥控，没有外部导航辅助，完全依靠自身传感器和算法完成赛道识别和路径规划。这是一个了不起的技术成就。但仔细想一个问题：机器人“知道”自己在跑步吗？“理解”马拉松的意义吗？答案是否定的。机器人只是在执行一个目标函数：用最短时间从起点到达终点。所有感知、规划、控制都服务于这个函数。在整个过程中，机器人不会感到疲惫，也不会在冲线时产生成就感。 这正是有限性带来的第二个优势：抽象与隐喻能力。人的记忆容量有限，处理速度有限，所以人不能像AI那样存储海量数据，必须学会提取模式，用少量样本概括出一般规律。人必须使用隐喻，用已知理解未知，把不同领域的知识进行类比。人还要压缩知识，形成理论、定律、故事，实现高效传递。这些能力恰恰是智慧的核心。AI可以记住所有棋谱，但很难从一盘棋中悟出人生道理。机器人可以跑出破纪录的速度，但恐怕无法从跑步中理解“坚持”的含义。人的有限性迫使大脑发展出一套高效的压缩算法，这套算法让人类能够在信息不完备的情况下做出合理决策，在不确定性中寻找确定性，在混乱中建立秩序。 比赛中还有一个容易被忽略的细节。这次比赛设置了自主导航与遥控赛队同台竞技，统一排名，但两组别成绩分别按1.0与1.2的加权系数核算。也就是说，遥控机器人需要跑得更快才能与自主机器人获得相同排名。规则设计本身就承认了一个事实：自主导航比遥控更难，自主机器人面临更多不确定性。人在遥控机器人时，可以在场外实时做出判断和调整。人的判断虽然慢，但更灵活，可以根据路况变化临时改变策略，应对传感器没有见过的突发状况。机器人的自主决策系统只能基于训练数据，遇到数据分布之外的情况就容易出错。 这就是有限性带来的第三个优势：道德与责任的基础。如果一个人无所不能，永远有时间弥补错误，那么他的选择就没有真正的后果。人的有限性使得每一个选择都排除了其他可能性，从而产生责任。人做错一个决定，可能无法挽回。伤害了别人，很难有机会弥补。这种不可逆性构成了道德判断的基础。机器人没有这个困扰。一个机器人做错了事，可以重新编程，重置系统，抹掉记忆重新开始。机器人永远不会真正承担后果，所以机器人永远不会真正理解什么是责任，公平，以及牺牲。 再看比赛本身的组织逻辑。为什么人类要举办一场人形机器人马拉松？这个问题本身就暴露了人与机器的根本差异。人类设计这场比赛，不是为了验证哪个机器人更快，而是为了探索技术边界，促进产业交流，给公众展示科技进展。人类赋予了这场比赛多重意义：技术验证的意义、商业竞争的意义、科普教育的意义、娱乐观赏的意义。机器人不会赋予任何事物意义。机器人只是在完成一个任务。意义是人类用有限的认知资源创造出来的东西，意义来源于人的需求、情感和价值判断。 有限性还带来了另一个意想不到的优势：创新动力。历史上许多伟大发明都源于资源不够的约束。航天器需要轻量化，于是有了复合材料技术。通信带宽有限，有了压缩算法。能源短缺，于是有了新能源技术。完全无限的资源会扼杀创新的动力。如果人像机器人一样不需要吃饭，就不会有农业革命。像机器人一样不需要睡眠，也就不会有照明技术和夜生活文化。人的有限性不断制造问题，问题又不断推动创新。这是一个正向循环。机器人没有需求，不存在匮乏，更不会痛苦，所以机器人没有创新的内在驱动力。机器人可以优化，迭代，但所有这些优化和迭代都源于人类设定的目标。因此，机器人不会自己问一个问题：我能不能做得更好？机器人只会回答：你告诉我什么叫做更好。 宇树H1打破人类1500米纪录这件事，换个角度看，恰恰证明了人的伟大。人制造了一个机器，让机器跑得比自己快。设计了一套算法，让算法下棋比自己好。这些成就都是人的智慧的外化。人的智慧并不体现在跑得更快、算得更快、写得更快上，而是体现在创造出一个比自己更快、更准、更高效的造物上。人的有限性让人产生了创造工具的冲动，工具又反过来放大了人的能力。这是一个持续了几万年的正反馈循环。从石器时代的石斧到今天的AI，本质上都是同一个逻辑：用工具弥补人的有限性。 但有一个根本区别。过去的工具是人的肢体的延伸，需要人来操作。今天的AI和机器人正在变成独立的智能体，可以在无人干预的情况下自主运行。这个变化让很多人感到不安。如果工具不再需要人来操作，人还有什么用？ 答案仍然藏在有限性里。人因为有限，所以懂得停止。无限智能面临的最大难题是：什么时候应该停止思考？何时停止优化？人的有限性天然提供了停止点。决策时间有限，所以必须行动。认知资源有限，所以必须接受“够好就行”。这种在约束下做出决策的能力，是元智慧，也是AI最难模仿的能力。一个AI可以无限优化一个方案，但永远不会主动说：这个方案已经够好了，我们开始执行吧。AI没有满意度的概念，没有“足够”的判断标准。人因为有限，所以懂得满足。懂得满足的人才能推动和建设幸福的社会。 马拉松的终点线，北京荣耀的“闪电”率先冲线，现场掌声雷动。这些掌声是给机器人的，但更是给机器人背后的人类工程师的。每一个跑完赛道的机器人，都凝聚着人的智慧、汗水、所经历的挫折与坚持。机器人不会为自己的成绩感到骄傲，但人会。机器人不会在赛后拥抱队友，但人会。这些连接，这些瞬间的意义，全部来源于人的有限性。因为生命短暂，所以每一个成就都弥足珍贵。因为能力有限，所以每一次突破都值得庆祝。 未来的人机关系，不是谁比谁强的问题，而是分工与协作的问题。让AI去做无限的计算、无限的优化、无限的重复劳动。让人来做有限的选择、有限的意义赋予、有限的价值判断。AI负责扩展可能性空间，人负责在这个空间里做出最终决定。AI负责提供选项，人负责选定答案。AI负责跑得更快，人负责决定为什么要跑。 人的有限性不是缺陷，而是智慧生长的土壤。因为有限，所以选择。因为选择，所以责任。因为责任，所以道德。因为道德，所以文明。机器人的无限性再强大，也永远无法在这片土壤上生根发芽。

今晚，奇瑞星途品牌的全新车型——星途 EX7 正式上市。星途推出了纯电与增程两种动力共 6 款车型，官方指导价为 19.99 万至 26.39 万元。 从定价和车型布局来看，这台车同样是冲着当下的主流家用市场来的。 在现在的新能源市场，谈论「豪华」似乎成了一件很容易的事。冰箱、大屏、沙发几乎成了新车的标配，但在内卷的狂潮中，星途这次想讲的故事有些不太一样。 任何豪华品牌都必须以安全、性能、品质为根基，没有这个根基，再拼搏一辈子都是不能成功的。 奇瑞汽车股份有限公司常务副总裁张国忠在现场的这句话，奠定了整场发布会的基调。比起单纯的配置叠加，星途 EX7 更想强调一台车作为交通工具的基础素质。 首先是直观的尺寸数据。 星途 EX7 采用了「星际美学」设计语言，长宽高分别达到了 4988mm、1975mm 和 1710mm，轴距长达 3000mm。在现场，高管团队将这种车身比例简单概括为「532」。 作为一台主打「大五座」的 SUV，近 5 米的车长和 3 米的轴距，主要服务于舱内的两排乘客。 除了宽裕的第二排乘坐空间，放倒座椅后还能形成一个长达 2.2 米的平整空间。搭配 1800 升的后备箱容积和 60 升的前备箱，装载能力足够应对家庭远途出行。 回到车内，星途 EX7 也没有落下当下流行的智能化体验。 中控台配备了一块 30 英寸的 6K 一体屏，内置高通骁龙 8295P 芯片，以支撑 AI 灵犀智舱 2.0 的运行。 前排给到了零重力座椅，舱内还配备了一台 9 升容量的冰箱，支持 -18°C 到 50°C 的宽温域调节。 不过，真正让人觉得好用的，反而是那些不起眼的细节设计。 开发团队并没有把所有功能都塞进中控屏里。星途 EX7 将第二排座椅的通风、加热和按摩控制按键，直接做成了物理按键，安置在后排的门板侧边。 而在音响系统的硬件思路上，星途的做法也很典型。新车搭载了 23 个扬声器的音响系统，为了减少音频信号的传输损耗，工程师在金属插接线上使用了足金材质。 奇瑞汽车股份有限公司执行副总裁李学用在台上解释了原因：「我们为什么要用真黄金？是为了保证信号的稳定，让信号抗氧化、百分之百传递，让整车的音响更稳。」 这种死磕物理细节的做法，倒确实挺符合外界对奇瑞「理工男」的固有印象。 动力上，星途 EX7 提供了纯电和增程两套方案，以此来覆盖不同用户的出行半径。 增程版搭载了一台热效率接近 46% 的 1.5T 发动机作为增程器，配合 41.16 度的电池包，CLTC 纯电续航在 225 到 245 公里之间。如果是四驱版本，电机总功率可以达到 374kW。 纯电版全系基于 800V 高压平台打造。它提供了 70.01 度和 100.26 度两款宁德时代电池，对应的 CLTC 续航里程分别为 600、682 和 726 公里。 另外，李学用还提到了一个「期货」。 到今年四季度，我们就能够买到搭载半固态电池的 EX7，它的能量密度将由现在的 200Wh/kg 提升到 300Wh/kg。 在底盘硬件上，这台车也堆得足够满。 飞鱼底盘 3.0 系统的物理底子，是前全铝合金双叉臂加上后五连杆的独立悬架，另外空气弹簧和 CDC 电磁减振系统自然也没有缺席。不过，硬件堆料只是及格线，底盘的灵魂在于后期的调校。 星途这次找来了老牌工程公司西班牙 IDIADA（伊迪亚达）进行联合调校。谈到这背后的功夫，李学用在台上打了个很形象的比方。 底盘调校是一门很深刻的学科。它就像老中医一样，要有深厚的底蕴；又要像西医一样，有强大的数据库来支撑。 为了找准几块减振阀片在不同路况下的细微差别，底盘工程师需要常年在全球各地跑测试，最终呈现出来的数据确实直观。 在实测中，这台自重不轻的中大型 SUV，做出了 145km/h 的双移线成绩，麋鹿测试也达到了 76km/h。对于一台接近 5 米长的大车来说，这是一个相当不错的动态指标。 但这还不是今晚的技术重头戏。 整场发布会花去最多时间拆解的，是那套全球首搭的航空级 EMB 线控制动系统。简单来说，它彻底抛弃了汽车用了一百多年的液压刹车管路，直接用电信号控制电机来夹紧刹车盘。 这样做的好处立竿见影，没有了液压油的传递延迟，响应时间直接缩短到了 90 毫秒。体现在路面上，就是这台大车百公里刹停只需要 33 米级，并且连续高频重刹也不会出现明显的热衰减。 但纯电控刹车，大家最担心的必然是「万一断电了怎么办」。 工程师给出的答案是物理层面的「套娃」。系统内置了两路独立的电源、两颗独立的控制芯片，哪怕是遇到最极端的情况，它还留了最后一道「对角线交叉冗余」。 就算有一个对角坏了，另外一个对角可以同样制动。装 EMB 的车，只需要两个轮子（有刹车）就可以。 至于新能源车绕不开的辅助驾驶，星途 EX7 标配了基于地平线 HSD 打造的猎鹰 700 辅助驾驶系统。车顶的激光雷达和英伟达 Orin-Y 芯片，组成了核心的感知与计算中枢，支持高速和城市的领航辅助。 被动安全方面，车身使用了 88% 的高强度钢和铝合金，整车扭转刚度达到了 40000 Nm/deg。 在 20 万出头的新能源 SUV 市场，想卖好一辆车变得越来越复杂。 星途 EX7 身上保留着奇瑞一贯的固执，把大量的精力花在了底盘悬架和一套全新的电控刹车上。它其实代表了一部分传统车企的坚持，认定一台车终究还是要回归驾驶和安全本身。

今日，北京亦庄人形机器人半程马拉松鸣枪开跑，300余台人形机器人同场角逐。 队伍覆盖北京人形机器人创新中心、荣耀、宇树、松延动力等头部企业，以及清华、北大、中科大等高校、科研院所等。 其中，一抖音博主自制的豆包人形机器人成为赛场焦点，其圆脑袋、标志性笑脸、短腿小碎步的造型，以及赛前拉伸的动作，吸引了大量关注。 该播主发视频称：“豆包长脚了！还要去参加马拉松。” 豆包机器人还幽默表示：“我目标是冠军，不过，机器人马拉松高手很多，我会拼尽全力，站上领奖台。” 在今日的比赛中，它跟随大部队起跑，步态稳当、小步高频，还会出现“歪头”看镜头的动作。 相关画面被网友拍摄后发布至社交媒体平台，“豆包机器人跑半马”话题迅速冲上热榜。 网友纷纷表示：“这也太抽象了。” 还有网友调侃道，豆包机器人才是真正的“脖子以下全是腿。” 还有网友称其为“豆脚”。 据悉，这台豆包机器人属于赛事遥控操作组，由博主在跟随车内进行操控。 据报道，在今日的赛事中，来自荣耀的齐天大圣队、雷霆闪电队、星火燎原队分别夺得冠军、亚军、季军，净用时分别为50分26秒、50分56秒、53分01秒，超越了57分20秒的人类男子半马世界纪录。

IT之家 4 月 19 日消息，OpenAI 本周（4 月 14 日）宣布，将面向全球市场推出 ChatGPT 年龄预测功能，帮助青少年用户在 ChatGPT 中获得适龄体验。 IT之家了解到，ChatGPT 将为青少年提供额外安全设置，有助于确保使用体验安全且符合年龄适配要求，限制部分敏感内容及特定类型交互。为确认年龄，ChatGPT 会查看与账户相关联的不同信号，例如，系统可能会查看你经常谈论的话题或你使用 ChatGPT 的时间段。 如果系统判定用户年龄未满 18 岁则会启用额外安全设置。OpenAI 不会在未成年账户中展示广告，并会谨慎处理暴力血腥内容、可能诱导危险或有害行为的不良挑战、涉及性 / 恋爱或暴力主题的角色扮演、宣扬极端审美标准 / 不健康饮食或身材羞辱内容。 同时，ChatGPT 将使用第三方服务 Persona 完成身份验证，用户需要提供实时自拍或政府签发的身份证件来验证年龄。 此外，为符合法规要求，该功能将于未来几周内在欧盟上线。

快科技4月19日消息，2026人形机器人半程马拉松比赛，今日在北京亦庄举行。 本届赛事报名队伍超100支，约为首届规模5倍，选手数量创新高，还有来自法国、德国、巴西等多支国际队伍将首次参赛。 自动播放 赛场中，除了有荣耀闪电这样的冠军机器人，还有不少画风奇特的奇葩选手。有媒体制作了人形机器人半马抽象大赏视频，我们一起来看下。 有参赛队伍开屏暴击，直接派出了“无头战士”参战，最上面看着像是一个手提把手。不过，看其跑步姿势却是相当在线，速度也不慢。 随后又有一位“溜达侠”登场，别家的参赛选手，都是牟足了劲往前跑，这位却是不急不躁，主打一个安全第一，在场地中溜达着往前走。 前面的只是常规选手，等到下面这几位登场时画风又突变。 一位参赛机器人直接披上了蓝色雨衣般的披风，大跨步往前冲，诡异感和科技感直接溢出屏幕。 接下来就是杀马特机器人，好几位机器人头戴杀马特头套，在赛道上随风奔跑。 据了解，2026人形机器人半程马拉松比赛，赛事赛道全长约21公里，除竞速类奖项外，本届赛事还设有最佳续航奖、最佳步态控制奖、最佳设计奖等单项技术奖等。

凤凰网科技讯 4月19日，在2026北京亦庄人形机器人半程马拉松中，荣耀旗下的“闪电”机器人包揽前三名，核心供应商瑞声科技（02018.HK）为其提供了关键的本体精密结构支持。在全长21公里的赛事中，荣耀“闪电”以50分26秒的成绩夺冠，而另一款机器人“元气仔”则凭借拟人化的动作表现获得“最佳步态控制奖”。 此次赛事重点检验了机器人在长距离、高频步态及持续冲击下的工程化稳定性。瑞声科技深度参与了“闪电”项目的本体精密结构开发，通过对航空铝、轴承钢、玻璃纤维及高分子材料的复合应用，解决了机器人关节在高速运动中的损耗与精度控制难题。该方案在降低驱动负担的同时，确保了机器人主体结构的高刚性与轻量化，支撑了整机的运动传递效率。 针对获得步态奖的“元气仔”项目，瑞声科技承担了头部及腿部核心运动单元的精密结构件任务。通过MIM（金属粉末注射成型）与CNC精密加工技术的协同，瑞声在短周期内完成了定制化零件的设计验证与量产，确保了机器人运动单元的强度与可靠性，为其平顺的步态表现提供了底层硬件保障。 目前，人形机器人的竞争重心已从单一的样机展示转向工程成熟度与产业化效率的综合较量。瑞声科技已完成涵盖灵巧手、直线关节、机器人声学感知及精密制造在内的全方位技术布局。业内认为，荣耀机器人此次的表现折射出中国机器人供应链正加速向技术平台型转型，供应链能力已成为决定产品性能上限的关键因素。

4 月 19 日星期天上午，2026 北京亦庄人形机器人半程马拉松顺利完赛。 前三名使用机器人均为荣耀「闪电」，成绩如下： 🥇 第一名：齐天大圣队，成绩 00:50:26 🥈 第二名：雷霆闪电队，成绩 00:50:56 🥉 第三名：星火燎原队，成绩 00:53:01 冠亚军成绩仅差 30 秒，前三名全部跑进 53 分钟，大幅刷新去年冠军 2 小时 40 分的成绩。 这个成绩也超过了人类半马世界纪录。 300 余台机器人，26 个主流品牌，13 个省市区的选手加上德法巴西的海外实验室，以极其赛博的姿态在 21.0975 公里的赛道上集体竞速。 现场人山人海，放眼望去好多（机器）人啊。 本以为是一场硬核技术大考，结果直播打开 5 分钟，就无缝切换到了看综艺的心态。 带大家康康今天赛道上最值得被截图保存的名场面。现场观众看得津津有味，连人类跑手都在起跑区主动为机器人加油，画面莫名带感。 先出场的几乎都是被寄予厚望的种子选手，来自北京荣耀的绝影赤兔队率先发枪，出战机型是今年热度极高的「闪电」。 按照今年的赛事规则，参赛机器人分为自主导航和遥控操作两种模式，遥控组的成绩要乘以 1.2 的加权系数。 再叠加比赛过程中的各类罚时，第一个冲线的机器人未必就是最终冠军。 起跑采用流水线式单发出场，每 30 秒放行一台。行进过程中机器人全程靠右，左侧留给超越与避障的专用通道，跟随车则与机器人保持至少 20 米的安全距离。 机器人风驰电掣地跑， 前面出发的机器人的瞬时速度几乎都保持在 6m/s 到 8m/s。开跑没多久，后面出发的机器人就完成了对前面队伍的反超。 仔细看的话，会发现一些机器人都绑了降温用的冰袋。 而没有被动降温的机器人，则需要跟随人员时不时下车，用冷却剂给「髋关节」急速降温一下。 然后是今天的第一个名场面，一台机器人跑着跑着突然刹停，看起来想上车了。也有一台机器人跑偏了赛道，直接贴上路边围栏，完成了堪称影帝级的碰瓷表演。 机器人在奔跑途中对前方障碍物相当敏感，稍有不对就会急刹摔倒。所以组委会要求机器人间隔出发，本身就是为了避免这种连环追尾。 机器人不吃能量胶，但赛道中途设有能量补给站，用来换电和应急处置。有的机器人在补给的过程掉装备了，完全没察觉。 速度不够，造型来凑。再加上被风一吹就飘起来的发丝，人形机器人今天的 OOTD 有了。 由于赛道环境相较去年更复杂。赛程全长 21.0975 公里，首次引入南海子公园生态路段，赛道融合平地、坡道、弯道、狭窄路段等 10 余种地形，12 个左转道、10个右转道，包含接近 90° 的弯道，十分考验机器人的路径规划与动态平衡能力。 所以跑到中段摔倒，基本是家常便饭。 赛道上另一个名场面，真人跑者和机器人并肩竞速，结果机器人一个加速直接超过了人类选手。画面定格的那一刻，堪比一幅世界名画。 不知道人类选手望向机器人的那一刻，在想些什么呢。 中后段起跑的人形机器人基本都是另一种画风，慢悠悠地晃着，像喝了假酒，主打一个健康完赛就好。最揪心的一幕出现在冲线前，一路保持节奏的机器人，眼看终点近在咫尺，突然扑通一下栽倒在地。 紧急抢救上线，担架小哥都已经冲进赛道了，在工程师的帮助下，它自己又颤颤巍巍地爬起来完成了撞线。于是，第一只冲线的机器人出现了。 由于是间隔出发，前面的机器人已经跑完，后面的队伍还没发车。中段出现了一台小鼻嘎机器人，手里还拿着奶瓶，主打一个萌系赛道。话说身高这么矮的机器人，到了终点真能够得到撞线的那根线吗。 天气越跑越热，补给站除了换电之外，顺带还承担了物理降温的任务。然后是顶流出场，大湾鸡器人也下场营业…… 哟嚯，跑着跑着还有主动停下来饭撒的，姿势相当到位，怀疑是触发了对人类友善协议。 还有机器人跑到一半突然停止摆臂，单臂凌空，一副杨过独战天下的武侠范。 一台机器人冲过终点之后，可能是过于兴奋，一鼓作气冲进了旁边的绿化带，最后被救护人员抬了出来。也有选手在终点前来了一段百米冲刺的蛇形走位，经典场面之王不见王。 完赛之后也有温情时刻，辛苦了那么久，工程师和自家机器人美美合照。 对了，今天的完赛奖牌长这样。 金属机甲风的设计基调，通体锻造质感，线条硬朗，结构错落。更有巧思的是中间那块可展开结构，拉开之后整块奖牌直接化身一台立体的小人形机器人。 完赛奖杯则长这样。 本次比赛开始前，网友问得最多的问题是：为什么机器人一定要长得像人呢？ 其实人形机器人之所以执着于双足直立，是因为人类社会的一切基础设施都是按「人」这个形态设计的。一台人形机器人如果真要走进工厂、走进家庭，适配物理世界的人形结构其实更合适。 道理虽然懂了，但看完今天的赛道，我有一个大胆的想法，为了让机器人跑得更快，为什么不直接给他换上两个轮子呢？ 没错，就是下面这个👇 那如果再进一步，四个轮子加上流线型车身，速度绝对再上一个台阶。你看，它已经变成了一辆车。所以还是算了，两条腿的路，得自己走。 今天赛道上那些摔跤、碰瓷、一头冲进绿化带的钢铁身影，是人形机器人最笨拙的样子，也可能是它们最后一批还会出洋相的岁月。 至于人形机器人跑步等竞赛到底有没有意义，我们电影其实早就给出了答案：机器人会跑步，没用。机器人会功夫，或许也用处不大。 但当一台会功夫的人形机器人以 8m/s 的速度跑过来找你切磋的时候，就很有用了。

IT之家 4 月 19 日消息，吉利银河 M9 黑金智曜版将于 4 月 21 日上市，新车为银河 M9 高定版本，搭载千里浩瀚 H7 方案。 新车采用了上金下黑的“玄夜鎏金”配色，辅以大尺寸六辐轮毂。根据官方介绍，“智曜”寓意智慧与光芒，黑金配色则取自黑沙滩破晓时的浮光跃金意象，以最深沉的底色衬托最耀眼的锋芒，诠释成熟者的笃定与从容。同时，新车内饰将首次采用“星云红”配色，顶棚也升级为麂皮材质。 新车还将成为首款搭载千里浩瀚 H7 方案的银河品牌车型，搭载基于英伟达 DRIVE AGX 车载计算平台的 AI BOX 超级智脑，属行业首创。 IT之家汇总吉利银河 M9 主要配置信息如下： 吉利银河 M9 尺寸为 5205×1999×1800mm、轴距 3030mm，定位大型 SUV，拥有 88.3% 超大得房率，支持 8 种座椅模式一键设定。 吉利银河 M9 基于 GEA Evo 原生架构打造，采用雷神 EM-P AI 电混、星睿 AI 云动力 2.0，搭载 1.5T 四缸涡轮增压发动机 + 电动机组成的插电式混动系统，配备 11 合 1 智能电驱，可选 18.4kWh 和 41.46kWh 两种电池，拥有 520kW 同级最大输出功率、零百加速时间最快 4.5s、综合续航里程最高超 1500km、百公里亏电油耗 4.8L 且亏电不失速。 以下车型标配基础辅助驾驶 100km 两驱启航版：18.38 万元 230km 两驱远航版：19.88 万元 以下车型标配千里浩瀚辅助驾驶 H5 方案 100km 两驱智航版：19.28 万元 230km 两驱智航版：20.78 万元 230km 两驱探索版：22.68 万元 210km 四驱领航版：24.88 万元

IT之家 4 月 19 日消息，问界汽车官方今日发布了问界用户在工厂验收交付仪式的视频。 赛力斯汽车总裁何利扬在讲话时表示，问界汽车将常态化进行工厂交付。他透露，基于自研的技术平台，赛力斯正在开发行业领先的全链路、全生命周期的主动智慧服务能力。同时，从今年开始，每一个城市都将部署移动服务车。 据IT之家此前报道，去年 3 月，2025 款问界 M9 先行者在赛力斯工厂验收交付。赛力斯方面称首开行业先河，作出新的质量承诺：用户可以亲自参与自己车辆的工厂终检验收，认可才提车。 今年 1 月，问界汽车官方还宣布第 100 万台量产车在赛力斯超级工厂迎来正式下线，达成公司发展历程中又一重要里程碑。第 100 万辆下线车型为问界 M9。赛力斯创始人张兴海宣布两年内冲击第二个百万目标。

4 月 19 日消息，开源模拟器 RPCS3 现已支持自动为游戏配置参数，让索尼 PlayStation 3 模拟体验再度升级。 据其社区团队在 X（原推特）上宣布，该功能依托 RPCS3 Wiki 的现有数据运行，实现即插即用，无需额外手动设置。该功能同样为可选模式，并非必须使用它，其核心目的是简化游戏运行流程，并在各类游戏修复方案已存在的情况下，减少玩家所需的技术支持。若你已设置自定义参数，该功能不会将其覆盖。 IT之家注意到，RPCS3 项目近期还有其他新动态，团队对模拟器性能进行了优化。团队在 X 上发文表示：“我们在模拟 PS3 的 Cell 处理器方面取得了全新突破！埃拉德发现了全新的 SPU 运行模式，并据此编写代码，为 PC 生成更优化的指令，所有游戏均能受益！对 SPU 性能占用极高的游戏《扭曲金属》，平均帧率提升了 5%–7%。” 除此之外，RPCS3 现已支持加载加密 ISO 格式游戏。 对于老旧游戏主机而言，开源模拟无疑是游戏保存与传承的关键。

编译｜毕伟豪 编辑｜漠影 智东西4月17日报道，近日，OpenAI Codex产品负责人Alexander Embiricos与开发者体验负责人Romain Huet做客Peter Yang的播客，围绕Codex团队的产品开发实践、产品规划、AI对职业的重塑，以及团队协作与招聘理念等核心问题展开了深度对话，还提到了前段时间加入OpenAI的龙虾之父Peter Steinberger。 播客伊始，Romain Huet就用Codex直接进行开发，重点展示了Codex强大的编程能力，在顶尖模型GPT-5.4和编程模型Codex Spark的加持下，Codex不仅可以实现对数百万行代码的重型任务处理，还能进入“思考即实现”的快速编程模式。 演示完Codex的具体能力后，Alexander与Romain就Peter Yang提出的一系列问题进行了回答。 谈及团队内部产品开发的规划，两位负责人表示Codex完全放弃了中期规划，仅关注短期以及长期的研发计划，把时间限制在8周内以及一年以上。 对于AI时代团队内部的职责分工，Alexander与Romain都认为“人才栈压缩”已经在Codex内部发生了，Romain认为“岗位边界正在变得模糊。”，Alexander更是直言有些PM就该直接转岗。 聊到Codex团队的招聘文化，Alex和Romain都非常看重“能动性”，不管你毕业于哪所大学，或者有什么样的头衔，你首先要有极高的行动力，Codex需要的是能自行发现问题，并可以着手解决的自驱型人才。 下面是智东西整理的播客核心要点： 1.很少写文档，10个要点就够了：Codex团队极少撰写长篇技术文档。只有在面临无法装入单个人脑的复杂决策或需要多人协调时，才会产出约10条要点的简短文档。大部分决策由最接近问题的人直接做出。 2.设计师比工程师写的代码还多：Alexander开玩笑地说，因为Codex太强，每个人都可以做职责以外的事情，Codex团队的设计师现在写的代码，比半年前一名工程师写的还要多。 3.即使AI工具再好用，也要用心打磨产品：虽然绝大部分代码是Agent生成的，但Codex团队依然投入了大量精力去确保产品系统是高质量的，如果这是一个很复杂的功能，一定会有一个专业的人来负责。 4.产品设计哲学：隐形与可配置：Codex应用的设计理念是“不挡路”，即让模型发挥主导作用。产品通过高度可配置性满足高级用户，同时保持界面简洁直观，让新手也能通过侧边栏、技能标签等逐步发现功能。 5.拒绝中期路线图：团队只做短期（8周内）的具体执行计划或长期的规划，避免制定难以预测的“中期产品路线图”，根据模型能力的进化灵活调整产品形态。 6.与社区成员协同开发产品：团队视社区为合作伙伴，通过开源和测试与用户共同构建产品，利用社区反馈来驱动开发。 7.职业边界的模糊化：AI工具导致职业阶梯坍塌。设计师能写代码，PM能做原型。团队推崇“人才栈坍缩”，认为做成一件事所需的人越少越好，职业的角色标签正在失去意义，未来职业发展的核心是“兴趣”和“能动性”。 8.招聘核心特质：能动性与作品：团队招聘不看重学历，而看重候选人是否具备“能把事办成”的高能动性、技术创造力以及分享知识的热情。 以下是播客内容的完整实录，智东西做了不改变原意的整理： Peter Yang：好，欢迎各位，今天非常开心请到来自OpenAI Codex团队的Alexander和Romain。他们会为我们演示如何用Codex开发新功能、Codex到底能做什么，同时聊聊 Codex团队是如何持续不断地快速交付的。欢迎二位。 Alexander&Romain：感谢邀请。很高兴能来聊天。 Peter Yang：那你们要不要先快速展示一下，Codex能做出些什么东西？ Romain：没问题。我来共享一下屏幕，让大家感受一下。其实能展示的东西特别多，我就简单举个例子。这是我正在做的一个iOS应用。如果我想给这个应用加个新功能，我只需要口述一句：“你能给NASA的阿尔忒弥斯登月计划加一个新页面吗？” 然后把这个提示词发给GPT5.4。模型马上就会给这个iPhone应用生成一个全新页面。你看应用就在这儿，挺酷的，它正在自动构建这个新功能，马上就能看到效果。 另外我们还有Codex Spark模型，几秒钟之内就能帮你快速构思、反复迭代。我给你看一下它现在的运行效果。对比一下就能看出Spark模型响应有多快。左边是GPT5.4，我先让它跑一会儿；右边是Codex Spark，你看，平均每秒能处理1200个任务。这速度简直离谱。 比如你想做个游戏的话，就在咱们开始录制之前，我打开过Codex应用，随手发了个提示词，让它在界面背后生成一个简单的2D小游戏，我可以直接接着开发。 我特别喜欢Codex的一点是，我可以把对话窗口悬浮在屏幕最上层。这样一来，我在做游戏开发的时候，就能一边干活一边看它不断迭代，进而迸发新想法。那我们接下来改点什么呢？Peter，你有什么想法？ Peter Yang：要不加点装饰，房子、树之类的，让画面更生动一点？ Romain：“你能再加点树之类的装饰吗？”我现在就发指令。几秒钟之内，Codex Spark就能完成修改，我们可以实时看到变化。你看，新的树已经出来了，我们可以继续玩下去。这速度真的太夸张了。这也是我为什么对Codex这么兴奋。 一方面你有GPT5.4这种顶尖模型，可以处理数百万行代码的分析、迁移这类极其复杂的任务；另一方面当你灵感迸发、进入心流状态时，可以切换到快速模式，甚至直接用Codex Spark，拥有近乎“思考即实现”的超快速度，想做什么就能立刻做出来。 一、Codex团队很少写文档，就算写，10个要点也够了 Peter Yang：我特别好奇，你们团队平时到底是怎么用Codex做产品的？Alex，你们现在还写规格文档吗？还是直接让GPT来写？用的是哪个模型？如何让产品研发流程运转起来？ Alexander：我们Codex团队真的几乎不写规格文档。很多工作都是让最贴近一线的人自己做尽可能多的决策。只有遇到那种复杂到一个人脑子装不下的问题时，我们才会写一点文档。而且现在一个人能搞定的事情多太多了，因为大部分编码工作都可以交给模型。但如果需要跨多人协作，或者要做一个特别棘手的决策，我们可能才会写一份规格说明。就算写，也极其简短，大概就十来条要点，完事。 Peter Yang：能演示一下吗？比如给Codex几条要点，它先写出完整需求，比如M文件那种？ Romain：可以。不过我还想展示一个更简单的用法。回到刚才那个iOS应用，它还在跑任务。假如你对新项目有一些新功能想法，但又不太确定具体怎么做，现在用Codex就很方便。我只要说一句“我们来规划一下下一步”，Codex就会自动识别出我在做计划。按一下Shift+Tab，就能进入计划模式。我可以问 “我们接下来该做什么”，把Codex当作头脑风暴的搭档。在计划模式下，它会分析现有代码和项目进度，给出建议，我也可以加入自己的想法，引导模型做出合适的规划。 你看，它已经根据代码和文件给出了一些思路，还会主动问我要方向：是继续做刚才的阿尔忒弥斯相关功能，还是先做稳定性优化、做个监控面板？我们就选稳定性优化吧。再问一句 “我们应该为谁优化？”我就可以这样一步步和Codex协作。 当然我刚才什么都没输入，换作亚历克斯这种产品负责人，一开始就会给很多明确方向，而我这里是让Codex自己先出主意。 Alexander：我经常这么干，还挺有意思的。修改分好几种。最简单的那种，直接发提示词就搞定。中等复杂度的，你可以先梳理思路，让模型给出具体方案。我自己常用的一种方式是：只有一个模糊想法，就直接打开Codex，让它先思考怎么解决问题。 我甚至还没想好具体功能。它会自己探索，再反问我一些问题。很多时候最后我甚至不会用它给出的方案，因为改动可能太复杂了。 插一句题外话：产品经理到底写不写代码，其实还挺有意思的。遇到复杂改动，我不想自己去落地和维护，但我还是会用计划模式走一遍流程，自己先建立清晰的认知，然后把这些思考分享给工程师，而不是直接丢一个方案过去。 说回刚才那个题外话，Codex团队的设计师现在写的代码，开玩笑地说，比半年前一名工程师写的还要多。他们真的超强。当然工具本身起了巨大作用。团队还吐槽我去年提交的PR太少，具体数字我就不说了，但确实应该多一点，尤其是很多都只是很小的微调。我觉得现在已经不是“能不能生成代码”的问题了，智能体非常强，你可以把任务交给它。 关键在于你决定做什么，我们对产品方向是否达成共识？一方面是如何保证质量极高。有人会很骄傲地说整个应用都是“靠感觉编程的”，Codex绝大多数代码都是智能体生成的，但我们依然花大量心思思考系统架构，保证质量过硬。所以遇到特别复杂的功能，我通常会安排一个更稳定、更资深的负责人来接手。产品经理的价值之一就是精力分散、四处协调，所以不适合让产品经理去维护系统代码。 Peter Yang：是啊，肯定不能让PM去维护功能代码，听起来就不靠谱。 Alexander：我觉得我们准会搞砸。 Peter Yang：嗯，好吧，而且说实话，其他一些专业工具也很棒，但要花大量时间去学习。我感觉如果不刷推特，我甚至都不知道怎么用那些专业产品。而我特别喜欢Codex的一点就是，它用起来极其简单，非常直观、好上手，同时又有技能、自动化这类高级功能。你们内部会大量使用这些功能吗？ Romain：非常高频地用，我觉得“技能”是Codex最有意思的功能之一。比如和用Figma的设计师协作，开启Figma技能，就能直接从设计文件里提取细节、React组件、变量，然后Codex会自动生成对应代码。 再比如你做完应用想部署到Vercel、Cloudflare、Render，这些技能都内置好了，你只要告诉Codex，它就能对接整个生态工具链。前几天我跟朋友聊天，他说自己有一堆产品改进想法，就让Codex把所有任务同步到Linear里方便跟进，然后睡前跟它说“把刚才讨论的任务全部实现并标记完成”，第二天醒来一看，真的全部搞定了。 Peter Yang：这太神奇了。 二、Codex的设计思路，高度可配置性以及新手友好 Alexander：说到应用操作简单，我可以聊聊我们的设计思路。开发者很喜欢为自己打造工具、实现工作自动化，所以产品的高度可配置性至关重要。Codex的核心框架是开源的，用户可以深度自定义，我们开发新功能时，甚至还没在生产环境上线，就有用户在推特反馈功能异常，因为他们已经自行修改代码、分支部署来体验新功能了。 这对我们来说是产品的一大亮点，最前沿的用户和我们一起走在未来前沿，推动产品进步。 但如果只针对这类极客用户设计，产品会变得晦涩难懂，就像刚才说的，得天天刷推特才能学会使用。 所以我们的思路是，精心打磨产品的核心基础功能，认真规划设计，让产品尽可能隐形，不干扰模型运行，随着模型能力提升，实现更多功能；同时为高阶用户提供高度可配置的选项，比如市面上已经有子智能体的相关实现，用户可以自主体验、尝试，我们也从中汲取大量使用反馈，之后再把这些功能简化，普及给所有用户。 Codex 应用就是这样一步步打磨出来的，大概在去年12月GPT5.2版本推出时，模型能力实现了突破，能够处理更长时间的任务，甚至一次性完成复杂工作。我们看到有用户在玩“tmuxing”，给非专业人士解释一下，就是在终端打开多个任务并行，社交媒体上还有人晒出多终端、多显示器同时操作Codex的画面。 我们很受鼓舞，在基础版CLI工具中优化了任务委派功能，又思考如何让顶尖1%工程师的高效操作变得直观易懂，于是打造了Codex应用。打开应用就是简洁的聊天界面，模型会自动执行任务，慢慢还能发现侧边栏、多任务运行、技能面板等功能，探索的过程就像玩游戏一样顺畅。 Romain：我们从一开始就坚信，未来的编程会走向智能体委派模式。差不多一年前启动Codex项目时，我们就畅想工程师能并行处理多项任务的未来，只是当时模型能力还未达标。直到GPT5.2及后续版本推出，模型才能够持续稳定地工作数小时甚至数天，这时候终端多标签页长时间运行的操作方式就显得很别扭，于是我们需要全新的交互界面，Codex应用的推出恰逢其时。 Alexander：Codex的发展经历了两次重要转变。第一次是去年8月，我们推出了Codex云产品，创意很好，用户反响也一直不错，只是推出时机稍早。同年8月我们还发布了GPT5这款优秀的交互式编码模型，聚焦解决模型当下能实现的功能，推出了命令行工具和集成开发环境插件，用户量在几个月内增长了二三十倍。第二次转变是去年12月到今年1月，我们终于能朝着模型委托的愿景推进。 三、拒绝中期规划，只看8周或一年 Peter Yang：深入聊聊Codex应用的开发过程吧。一年前你们有年度路线图吗？计划好什么时候推出应用，还是根据市场情况不断原型迭代？ Alexander：其实都不是。我在这里的一位研究员安德烈给过我一条很好的建议：在OpenAI，你要么做短期规划，要么做长期规划，绝不做中期规划，因为太难了。 短期最多八周，你要想想，有什么事情是可以激励团队围绕它共同努力、然后把它做出来的？这正是OpenAI擅长的事情，我们非常擅长围绕一个具体的目标快速组织团队。 长期则是一种方向感，你会知道，一年后模型会聪明得多，现在回头看这句话好像很明显，但当时你会想，我们会有更强的模型，因此不会想把工作权限只开放到本地电脑，那样一次只能干一件事。我们想要无数个模型同时独立工作，自我校验、自动部署、自动监控，甚至不需要我们手动发提示词。 我们会朝着这个大方向去思考，而中间那段所谓产品路线图，我们基本没有。我们只有长期方向，以及能朝着这个方向推进的短期事项。 比如做Codex应用，其中一个战略目标就是脱离特定工作区。有点抽象，我解释一下：像VS Code这类编辑器，你打开时会进入一个特定工作区，也就是一份代码副本、一个固定文件夹。就算用Git多工作树，一次也只能打开一个，本质上一次只能做一件事。命令行也是一样。 但我们的愿景是让用户在云端向多个智能体委派任务，它们独立运行。所以我们需要一个界面，让你可以自然地和多个智能体对话，或者由一个主智能体统筹多个子智能体。 同时我们也发现，直接从云端起步对开发者不太友好，工具不全、环境要配置，任务做到一半想介入调整也不方便。所以我们需要一个本地体验，不绑定某个文件夹，又能直观地操作电脑上的各个目录。 开发应用时，我们脑子里有这些大方向，再加上工程师们平时随手做的各种原型：“我想要一个这样的应用”。还有一次黑客周，好几个人独立做了不同版本的应用原型。 所以项目启动时，唯一落于纸面的只有“为什么我们应该做这个应用”，没有任何详细规格。后续开发过程中才慢慢形成文档，甚至内部还有过争议：我们真的需要做独立应用吗？编辑器插件已经很火了，不如专注优化它？命令行不也挺好？如果做应用，核心定位是什么？方向在哪？很多事情最开始就是这样的。 Romain：是的，幸运的是，当时我们有一个很棒的IDE扩展解决方案，而且我们对它进行了相当深入的打磨。因此，你可以在诸如Good Cursor、Windsurf等工具中使用它。于是，我们从这个IDE扩展中汲取了许多宝贵的经验和代码基础，从而获得了一个功能强大且已相当稳固的优秀起点。 Alexander：是的，实际上，这款应用与IDE扩展共享代码。在底层，这款应用和IDE扩展与同一个用Rust编写的开源核心Codex框架进行连接，CLI工具也同样使用这个框架。这些基础组件之间有着大量的共享，而且这种分层设计也是经过精心考量的。 不过，现在回头看，做应用的决定是显而易见的，因为用Codex应用比开一堆终端窗口简单太多。它对新手友好，上手像玩一样，也是同时管理多个智能体的最佳界面。 我想说，我们非常注重通用人工智能（AGI），因此我们总是在琢磨：未来正朝着哪个方向发展呢？所以，我其实想把顺序颠倒一下。更准确地说，我们需要一个界面，让委派多个智能体变得自然顺畅。因为我们知道模型迟早会发展到那一步，甚至我们已经看到有人在这样做了，我们需要一个界面既能适配云端，又足够舒适好用，不用你绞尽脑汁才能并行调度多个智能体，而是理所应当就该这么工作。 Romain：对了，其实这种工具的吸引力并不仅限于那些初级开发者。恰恰相反，即便是最资深、最顶尖的工程师，从Peter Steinberger到Greg Brockman，如今也都开始把这款应用当作主要的开发方式。这充分体现了那种“Agent委派”的愿景正在逐步成为现实。而且，这可不只是给新手准备的，那些最资深的工程师只会留在终端里的说法已经过时了，事实上，他们也正纷纷转向使用这款应用。 Alexander：是啊，咱们聊聊Peter吧。他们刚加入OpenAI，我们简直激动坏了。不过我好像没跟你说过，去年十月份的时候，我跟他一起在旧金山散步。当时我其实没明说我们正琢磨着开发一款应用，但心里多少有点儿在试探这个想法，我说，就是那种能让人轻松搞定任务分配的新界面。结果他直接告诉我，他这辈子都不会用这种东西。可到了上周末，他居然发推特说：“这应用还挺不错的呢！”天哪，真是太阳打西边出来了，他现在居然还挺喜欢！ Peter Yang：是啊，我也这么觉得，能让他用上这个应用，那可太厉害了，毕竟他是那种同时开了差不多20个终端窗口的人。 Alexander：没错，但我想说，我得跟他再联系一下。他可能两种都用，谁知道呢。 四、Codex内部PM的工作方式：两种模式随时切换 Peter Yang：那么，Alex，有一段时间你几乎是唯一的PM对吧？那Codex大概有多少人呢，你知道的，50到100人左右？ Alexander：差不多就在这个区间。今年5月的时候我们才八个人左右，之后增长非常快，现在大概50到100人。 Peter Yang：你平时时间都怎么分配？典型的一天是怎样的？还是根本没有固定节奏？ Alexander：我最近还在想这个问题，发现自己都不知道怎么回答。我意识到自己有好几种工作模式。这不是什么建议，只是我个人状态。比如在应用上线前那段时间，我是纯执行模式：死磕质量，抠每一个细节，排查所有死角。这种模式下我会大量使用Codex：用它梳理Slack信息、汇总用户反馈，让它总结后同步到Linear；用它理解代码、做修改。 现在很多小改动，不是新系统，只是维护现有功能的那种，直接提交一个测试通过的PR，比你去跟别人沟通、让他们在一堆任务里优先处理要快得多，毕竟我们还要赶两周内上线。 除此之外就是大量人际工作：鼓舞团队、同时也对产品保持挑剔。有意思的是，这种模式下我推特会刷得特别勤，也不知道为啥。 另一种模式是现在这个阶段：我们有GPT5.4这样超强的模型，应用受欢迎程度超出预期，还全平台支持Windows。我就会想：是时候重新投入云端建设了。这种阶段我更多是思考方向、梳理现状，更多用Codex做沟通，而不是写代码。 我至少有这两种模式，可能还有更多。 五、跨职能协作极少，像海盗船一样运转的团队 Peter Yang：跨团队对齐工作多吗？ Alexander：Codex团队真是太棒了。我们Codex团队的跨职能协作和对齐工作其实很少。我们更倾向于把自己定位为一支刻意带点“海盗船”风格的团队。 你知道，在Codex团队内部，最近才出现了第二位PM，我本人也是其中之一，还有几位最终负责人。我们现在更像是一条海盗船一样，聚在一起、浑然一体地工作。因此，彼此之间的协调配合并不算特别多。不过，我越来越觉得，构建Codex的一大关键就在于打造编程智能体本身。如今，这一点已经越来越清晰，或者说，现在恐怕对每个人来说都已再明显不过了：编码智能体其实是一种非常通用的工具，不仅能用于编码工作，还能广泛应用于其他各类任务。 我们看到，人们使用Codex应用程序的场景远不止于编写代码。他们正将其应用于软件开发生命周期中的各项任务。如今，实际上绝大多数OpenAI用户都在使用Codex应用程序，甚至在技术团队之外，我们也随处可见这款应用的身影。正是这种认知让我们意识到：我们必须思考该如何让Codex的用途超越供程序员写代码这一范畴，从而实现跨职能的更广泛协作。毕竟，作为OpenAI，拥有ChatGPT，一款被无数人广泛使用的工具。因此，我们必须审慎思考，如何更好地发挥ChatGPT的作用。 六、拥抱开源，以社区为核心，和开发者一起研发产品 Romain：另外，从我们这边来看，开发者体验团队现在某种程度上可以说是Codex团队的延伸，我们目前将大部分精力都投入到Codex项目中，原因也很简单。首先， Codex本身是个令人兴奋的产品，开发者们非常喜欢使用它，也希望能进一步提升它的表现。正如Alex所指出的，我们有多种不同的工作模式，比如与Codex团队并肩作战，共同筹备产品的发布、准备相关素材，以及探讨如何最大化利用Codex。此外，在产品发布之后，我们还会努力向开发者们普及如何以各种各样的方式高效地使用Codex。 但对我们而言，另一个非常有趣的视角是：当你放眼更广阔的OpenAI平台时，如今已有数百万开发者基于其API进行开发，他们所使用的模型涵盖多种模态，从Imagen到Sora，再到语音转语音。如今，构建的最佳途径竟然是以Codex作为入口。 举个例子，如果我们把时间倒回一年前，甚至去年夏天刚推出GPT5时，我们不得不花大量精力撰写各种指南，教大家如何向GPT-5发出提示。没错，它是一款推理模型，与GPT-4模型截然不同。如今，我们致力于向开发者们传授如何使用Codex及其相关技能。比如，如果你的某个集成需要更新，你大可直接选用Codex和相应的技能。它一定会帮你搞定这一切。因此，我们现在已实现了高度跨职能协作，并且将Codex视为开发者平台一切工作的核心基石。 Alexander：关于我们合作方式的一个有趣之处在于，我觉得在Codex工作最棒的地方，其实是它的社区，无论是线上互联网上的交流，还是偶尔在现实生活中举办的各类活动中，我们都牢牢锚定着这个核心。比如，在产品发布方面，我们特别注重“发布导向”，总是在思考：“我们为什么要推出这款产品？” 同时，我们也非常重视反馈，时刻关注社区的反馈何时到来，然后迅速采取行动加以改进并及时沟通。因此，我们整个团队都相当活跃地在线上互动。举个例子，就拿Codex Atlantic项目来说吧，我们与DOM及其团队合作得非常紧密。实际上，DOM几乎全程都在帮助我们协调工作，尤其是针对早期的广泛Alpha测试阶段，他和一群用户密切配合，共同收集反馈、打磨功能，同步提升应用的各项技能，甚至还包括文档编写等等。 所以，我认为这正是我们Codec团队的独特优势所在：因为我们是开源的，而正因为是开源的，我们在所有事情上都自然而然地展现出极高的透明度。我想，这种开放的态度也正得到了社区的热烈回馈。 Peter Yang：是的，和用户一起在社区中研发，每天都能和他们聊天，正是做PM最棒的部分。 Romain：是的，现在确实如此，就像各个城市的Codex大使们一样。许多城市和国家都在各自举办活动，面向本地社区开展教育与推广。我当然希望能走进每一座城市，但现实条件限制我们无法做到。不过，看到这种热情与干劲，真是令人惊叹！社区很喜欢举办这类活动，比如黑客松之类的，大家一起进行创造，真是太棒了！ Peter Yang：是啊，让我当大使吧，我来办几场活动。 Alexander：听起来不错。好吧，你签吧。 Peter Yang：那么，咱们来聊聊Peter吧。我算是早期OpenClaw的用户，虽然它还有点小瑕疵，但对我而言却派上了大用场，前几天，它甚至记住了我们之前的对话，给我做了一段长达三分钟的、超级直白又充满激励的“加油打气”演讲。那简直是我听过的最醍醐灌顶的一次AI对话了。所以你们是怎么把Peter融入团队的呢？而且，这种个人Agent的构想，是不是也属于你们正在做的事情的一部分呢？你们怎么看待这一点。 Alexander：我能说的有两点，我的意思是，我在这里能透露的毕竟有限，第一点是，他可是Codex的超级、超级重度用户。要知道，OpenClaw很大程度上就是基于Codex打造的，他一直在用反馈来激励团队，在努力推动Codex的持续改进。这算是他的副业，但他真的干得热火朝天，我们对此感到无比兴奋。至于另一件事，目前我还不能透露太多，不过他正全力协助我们打造下一代个人智能助手，而且还是那种能媲美ChatGPT的！ Peter Yang：那也说得通。 Romain：我觉得Peter所做的事情最令人着迷的地方在于，显然我认识Peter已经有一段时间了，当人们刚开始玩OpenClaw的时候，每个人都曾瞥见过未来的模样。但真正让我令人惊叹的是，彼得其实很早就有了这个愿景。 如果把时间倒回2025年，你会发现，他去年一共构建了超过40个开源项目，而这些项目无一例外都围绕着同一个愿景：我需要一个命令行界面来访问我的日历；我需要一个命令行界面来访问我的推文和Gmail。通过打造所有这些项目，他实际上让这一愿景得以实现了，也即我们如今用来筛选信息的“技能”和“命令行工具”这个思路，这就是我们所使用的Coding Agent方式。而且，这绝不仅仅局限于传统的Coding Agent上，未来还可能发展成各种各样的个人智能体。 因此，彼得在这一过程中为我们提供的反馈将显得尤为出色，因为他所打造的这些工具如今已成为开源生态系统的一部分。 Peter Yang：是啊，我真的觉得他就是个普通人，但他却打造了一个超棒的开源社区。而且，真的，这让我完全不想再打开别的应用了。我刚刚才跟我的小机器人聊了几句，差别太大了！ Alexander：等等，你都连了些什么？你是不是把所有东西都连上了？ Peter Yang：我不得不这么做，我真的连接上了各种各样的东西。它存着我的银行信息，还有我的YouTube账号信息，甚至还有我激活过的语音助手、我的谷歌服务等等。比如我躺在床上，我老婆突然问我：“你在跟谁聊天呢？”我就回答：“哎呀，就是打个电话呗，你知道的。”但说实话，市面上有不少骗子，居然要收5000美元才帮你搞定OpenClaw的配置。所以啊，如果你们能把这玩意儿做得更亲民、更大众化，那可真是大赚特赚，绝对会非常火。 Romain：是的，我们正在努力，以后再跟你汇报进展。 七、Builder时代，职业职能边界正在模糊，有些PM应该转行 Peter Yang：好吧，那我们来总结一下，聊点刺激的，Alex，可能是我记错了，但我记得你好像说过，大多数团队其实不再需要那么多PM了，或者类似这样的话。你觉得呢我们需要PM吗？ Romain：我觉得这些工具最让我惊叹的地方在于，从我的角度来看，这甚至已经不仅仅是需不需要PM的事情了。几乎可以说，每条职业发展路径之间的边界都在变模糊，就像以前团队里有工程师，PM和设计师，有某种“黄金比例”的搭配。 但如今，如果你是个工程师，你的效率更高了；如果你是位设计师，你能凭借自己的独特优势，向技术层面迈进。再比如，如果你以前只负责撰写战略文档，现在呢，你甚至可以直接动手做原型。当然这并不意味着你要对面向数十亿用户的那个功能全程负责，但至少，你能通过亲手打造，让团队看到你的想法。我觉得，这一点真的让我着迷。职业阶梯之间的所有界限都变得模糊了，我们都在变成Builder。 Alexander：是的，这一点我很有共鸣。好吧，我想我想起来了，我记得好像在网上说过这样的话，如果一家初创公司工程师人数不到20人左右就招PM，那它就可能存在“红灯”风险。也许我当时还说了点类似你刚才说的，就是这些角色之间的界限越来越模糊了这些。 就像设计师能做更多工程，工程师也能做更多设计，项目经理也能做更多开发。但你知道，工程师们往往也需要高度专注。所以，他们之所以不像我刚才说的那样，比如对任务进行优先级排序，或者从事项目管理这类其他工作，很大程度上可能就是因为，他们更需要花时间写代码。 不过现在，写代码已经变得特别简单了，你只需让Codex这样的智能助手去分析反馈并确定优先级就行了。这样一来，你就能腾出更多时间。因此，我觉得每个人都能胜任彼此的工作，就像Scott Belsky提出的“人才堆栈坍缩”这一理念一样。 我喜欢那个想法，我觉得它正在成为现实。我认为，房间里需要的人越少，事情反而越顺利，每一个决策也越纯粹。那么问题来了：究竟还剩下哪些适合PM的场景呢？ 我觉得，其实有不少PM应该考虑转岗，比如，如果你一直想成为一名工程师，但可能你更擅长管理团队，却不太擅长技术本身，那现在或许可以转去做一名工程经理，这也没什么不好。又或者，对于那些代码能力较弱的PM来说，担任一名编码助理或许更合适。甚至，也许换个更清晰的角色对你而言反倒更自在。同样，现在某个PM可能更想成为一名设计师，这样可以更贴近实际的开发工作一些。 但我觉得，归根结底，关键还是兴趣。我认为，兴趣与能动性是人类在拥有AGI的世界中依然至关重要的两种最基本特质。因此，对我而言，这是我最终会思考的问题。 举个例子，如果你本质上更热衷于写代码，而之前做PM的工作只是因为“有人需要这么做”，那么现在你干脆卸下PM的头衔，转而成为一名工程师，从工程的角度去干同样的事儿，设计也一样。 但如果你本质上最感兴趣的，其实是花大量时间与用户打交道,哪怕这会让你暂时远离开发工作，又或者你喜欢深入洞察用户需求，琢磨市场趋势，甚至尝试预见未来的发展方向等等。同时，如果你所在的团队规模足够大，已经有足够多的工程师了，那或许还能为产品经理留出一席之地。不过总的来说，我觉得关键还是在于：你到底最感兴趣的是什么。 我再补充一点：我仍然认为，每个问题都需要一位对此负责的人，但我并不觉得这个人非得是PM不可。 Romain：是的，我觉得这很大程度上取决于你刚才提到的产品性质。因为我们很幸运，能参与Codex项目，它其实是一款面向开发者的构建工具，而我们自己恰恰就是最优秀的用户。而且，得益于开源模式，我们还能与社区紧密合作。不过，就算退回到更早的阶段，比如我还在Stripe工作时，当时Stripe员工人数达到250人，却连一名PM都没有，甚至完全没用过任何AI工具，因为当时的Stripe就是一个API，而我们所有人都是工程师，都清楚一个真正出色的API应该是什么样子。于是，我们干脆就直接打造了那个我们梦寐以求的API。我们希望Stripe能变得优雅，只需寥寥几行代码就能搞定一切。 但如果你从事的是其他的领域，所处行业的垂直领域、业务空间或问题领域不同时，却依然想保持那种以客户为本的执着，那么你可能需要更多PM去投入时间，去花时间与客户互动。我们很幸运能够参与Codex项目，就像在打造一款我们自己一直梦寐以求的工具。 Alexander：比如，咱们举个例子：在某个领域，工程师们对此缺乏直观的把握。就像PM其实只是一个标签，指那种既能设计广告、写代码、又对用户特别感兴趣的家伙，你懂我的意思吧？其实，这同样也可能是个工程师，他对用户的需求同样敏锐而深刻。所以我觉得，这些标签现在多少有点失去原有的意义了，不过目前这样也还行，毕竟现在就是有点乱糟糟的。 Peter Yang：这正是我在团队中发现的。我发现，那些最优秀的工程师并不会来问我：“我们接下来该做些什么？”他们自己会去跟用户交流，弄清楚该开发什么，然后我们再一起讨论。感觉就像大家对这些事情都达成了共识一样。 Romain：你知道吗？Codex团队就是这样工作的。如今你在Codex应用中用到的许多功能，其实都源自工程师们从底层出发提出的绝妙创意，因为他们自己也想用这些功能。 Alexander：是啊，不过我想说的是，有一种工程师的特质特别吸引我，他们超爱和用户打交道，总琢磨着该开发些什么。当然，也有一类工程师，他们的能力同样出色，甚至可以说是极其顶尖，他们超级高效，特别擅长构建系统、缜密地思考架构设计，却对跟用户打交道毫无兴趣。 我觉得，这两种类型的工程师其实都有很大的发展空间。我看待人工智能时代的一个观点就是：我们每个人都可以更坦诚地做自己，做真实的自己。人工智能以及你身边的团队会帮你填补那些你不太想花精力去做的事。 Peter Yang：不过我确实觉得“Builder”这个标签特别重要。我感觉每个产品经理都想成为领导者，可问题是，传统的职业发展路径就是：你一路升到副总裁之类的职位，然后就没时间真正去Builder了，整天就忙着做产品评测，一会儿这儿提个反馈，一会儿那儿给点意见。我觉得很多产品经理其实不想这样，我也不知道你是不是也这么想，但反正我就是想离用户更近一点，多去实际交付产品。 Alexander：完全同意，我其实并不认为产品经理是个理想的领导岗位。我觉得它更像是一种填补空白的职位。偶尔确实可能需要一些领导力，不过即便如此，这种领导力也多半只是帮助大家步调一致，除非你真是个天才，能想出正确的战略。嗯，有一点我可以肯定：像OpenAI那些最优秀的PM，都深入到了一线场景。我觉得，以高级领导者的身份加入OpenAI，其实是非常有挑战性的，因为保持深入一线、亲历亲为依然至关重要。所以，你得想方设法挤出时间来，我认为在这里深入一线，从细节出发总是更好的选择。 八、招聘要求和企业文化：能动性优先，热爱创造和分享 Peter Yang：最后一个问题，你们终于又招了一位PM，我听说他叫Rohan，对吧？除了Codex的重度用户之外，你们在招募Codex团队成员时，还特别看重哪些素质呢？ Alexander：我觉得咱们俩都来说说这个吧。我之前就说过，能动性非常重要。那些真正能动手去做事的人是最重要的，在OpenAI，尤其是Codex团队就是如此。我们不是那种“加入进来后，先给你12个任务，按难度递增顺序完成就行”的团队。相反，我们会更像是欢迎你加入，然后就完了，看你自己了。所以我喜欢那些能够自我定位、积极行动的人，他们总是充满干劲和点子，乐于提出新想法，也并不介意与现有的观点唱反调。 毕竟，那些旧有的决定很可能只是我们偶然做出的。现在我描述的这种人，简直就是完美的队友。他们能欣然接受任何新增的工作内容或责任，哪怕这些任务尚不明确，我觉得，这样的人才是最理想的。 Romain：是的，我同意。就我所在的DevX开发者体验部门而言，通常那些能动性高的人显然都非常精通技术，比如能熟练掌握Codex这类工具。不过，我特别喜欢热衷于与开发者和建造者共度时光，乐于分享他们的知识的人。比如，就在本周，我们刚刚宣布，那位做了开源Codex Monitor的Thomas本月将加入我的团队。这真是太棒了！因为他不仅创意十足、产出丰富，还特别热爱分享自己使用Codex构建项目的经验。 我们需要吸引数百万开发者，共同迈向Codex那充满希望的未来。我认为，AI编程正在彻底改变我们思考软件开发、应用开发以及产品构建的方式。而这一切背后蕴藏着巨大的潜力，足以向全世界展示：任何人都能轻松打造出各种各样的东西，同时还能在过程中毫无保留地传授经验。这正是我所追求的，一种让所有人共同成长的未来。 Alexander：如果我理解有误，请告诉我。在我看来，DevX的职位描述就像一位非常优秀的工程师，同时也爱玩推特。 Romain：是的，你说对了一半，另外，我还想补充一点，那就是，对于我们来说不止推特很重要，当你前往世界某些地区旅行时，会发现一些开发者并不太活跃于这些平台，比如在欧洲和其他一些地方，他们更倾向于使用领英或其他平台。因此，我们确实需要多留意一下这种全球化的思维方式。我们很看重一个人是否喜欢社交，是否乐于花时间教学和分享。 Peter Yang：而且我觉得，在他们进入面试流程之前，就能大致判断出一些情况，比如，他们是不是常常在网上发布内容，比如开源项目之类的。 Alexander：是的，每当有人私信我，表示有兴趣跟我合作时，我就会看看这上面有没有他的作品链接。如果有链接，我基本都会点进去看看，说实话，我非常好奇，如果有些关于他想法的介绍，我通常也会仔细读一读。这话听起来有点奇怪，但如果对方只是简单地解释一下他们为什么对这个职位感兴趣，再附上他们的简历之类的东西，我反而没那么愿意去细看，我更愿意花时间琢磨他们的创意和他们做过的东西。另外，前几天有人问过我这个问题，我才意识到，自己根本不知道大家都是从哪所大学毕业的！ Peter Yang：是啊，谁在乎呢。我非常兴奋我们生活在这个学历越来越不重要的世界，反正也没人在乎，你只需要展示自己做过的东西就好。真的特别感谢你们，我超爱Codex，这周末我要亲手去做一些好玩的东西。 Romain：玩得开心，等你的反馈！ Alexander：谢谢你，Peter。 Peter Yang：好的，伙计们，再见。

IT之家 4 月 19 日消息，华为终端 BG 首席执行官何刚在微博晒出了新款手表的正面外观，并向网友询问上发布会戴哪只更好。 虽然何刚并未明说图片中的新手表具体是哪一款，但眼尖的IT之家发现，新表预计是此前官宣的华为 WATCH FIT 5 系列的 Pro 款。根据官方此前预热，系列新表将在明日的发布会亮相。 画面显示，华为 WATCH FIT 5 Pro 沿用家族式方屏设计（画面中手表屏幕边缘有弧度，预计采用 2.5D 弧面玻璃方案），可选黑、白、橙三种配色，配有硅胶、编织材质表带，并提供趣味萌宠表盘。 另外，华为 WATCH FIT 5 Pro 智能手表在屏幕黑边的控制上有所优化，屏占比相较前代 FIT 4 Pro 更高、边框更窄，整体视觉效果更好。 此前有爆料称，华为 WATCH FIT 5 Pro 定制了一块 1.92 英寸 60Hz LTPO 柔性屏，峰值亮度 3000nits，1.8mm 超窄四等边，屏占比来到 83％，是华为 FIT 系列史上屏占比最高的手表。 该表配色有丹霞橙、雅丹黑、冰川白，并且冰川白是华为手表首次应用航天级纳米瓷金属，质感类似陶瓷，再搭配 2.5D 蓝宝石玻璃盖板和钛合金表圈，质感拉满，而且有三重防护加持，更防刮耐磨抗腐蚀。

IT之家 4 月 19 日消息，驰为现已在海外市场推出全新 AuBox X 迷你主机，新品搭载英特尔酷睿 Ultra 7 256V 处理器，首发价格 759 美元（IT之家注：现汇率约合 5190 元人民币）。 据介绍，这款迷你主机的处理器采用 8 核心 8 线程设计，睿频最高可达 4.8GHz，配备 Arc 140V 核显，拥有 8 个 Battlemage 核心，可在 1080P 低画质下运行部分 3A 游戏。 规格方面，这款迷你主机配备 USB 4 接口，支持外接显卡、硬盘盒等。具备 5 个 USB 3.2 Gen 1 Type-A、1 个 2.5G 有线网口、2 个 HDMI 2.1、1 个 DisplayPort 1.4、1 个 USB-C、1 个 3.5mm 接口，支持 Wi-Fi 6E 和蓝牙 5.4 无线连接。 此外，这款迷你主机标配 16GB LPDDR5X 内存和 1TB PCIe 4.0 固态硬盘，提供两个 M.2 插槽，其中一个支持 PCIe 5.0，USB-C 接口支持 100W PD 供电。

IT之家 4 月 19 日消息，华为 Pura X Max 已正式亮相，新机是行业首款横向阔折叠手机，定档 4 月 20 日发布。官网显示，新机可选幻夜黑、橄榄金等 5 款配色，同时拥有典藏版可选。 博主 @i冰宇宙 今日分享了华为 Pura X Max 的真机外观。画面显示，华为 Pura X Max 采用内外双屏设计，外屏看着与 Pura X 手机相近，展开后看着很像一台 MatePad Mini 小平板，同时内屏的折痕看着也很浅。 另外，曝光的图片还显示了该机部分已经安装的应用。虽然没有透露更多信息，但可以看到该机支持安装天生会画 App，这意味着这款新机将拥有手写笔配件，预计华为还会开放部分平板应用可供安装。 根据这款横向阔折叠的内屏的比例及大小推断，该机预计还会支持微信平板登录功能。再参考华为 Mate XT / XTs 三折叠手机展开后支持部分 PC 软件的情况来看，这款同样可以秒变大屏的 Pura X Max 也有望支持同款能力。需要注意的是，新机最终的能力情况需待华为官方信息的确认和公布。 据IT之家此前报道，华为 Pura X Max 横向阔折叠手机已预热了多项新功能，包括全新小艺伴随式 AI、AI 眼动翻页功能、AI 灵感妙创等。

4 月 19 日消息，一汽-大众旗下捷达品牌 JETTA X 概念车预告视频发布，将于 4 月 21 日举办的大众集团之夜上全球首秀，有望亮相 4 月 24 日开幕的 2026 北京车展。 从预告图中可以看出，JETTA X 概念车整体造型方正硬朗。前脸配备全新设计的分体式灯组，搭配黑色前包围，进一步强化了前脸的力量感。 车身侧面线条肌肉感十足，修长的车身布局预示着车内将拥有宽敞的乘坐空间；车顶配备行李架，不过从预告图来看，新车暂未配备天窗。 据IT之家了解，今年 1 月，“一汽大众捷达汽车科技有限公司启航大会”在四川成都经开区举行。该公司计划于 2028 年前推出 5 款全新车型，其中 4 款为新能源产品，首款车型预计于 2026 年上市。

快科技4月19日消息，日前，天马微电子官方宣布，OPPO Find X9s Pro首发搭载升级款天工屏，采用新一代U9 Pro护眼基材，从底层硬件层面强化护眼体验。 据介绍，该屏幕通过材料、器件与工艺三大维度协同优化，实现硬件级低蓝光方案，从源头减少有害蓝光输出。 同时结合PWM调光、GAMMA曲线及DEMURA精准校准，在观感上做到更久看不累、更真实、更清晰。 具体来看，这块屏幕支持全场景1nit暗光护眼，并具备硬核低蓝光、频闪无感以及更高色彩准确度等特性。 在核心发光层面，U9 Pro通过优化本征光谱结构，降低有害蓝光占比，并借助纳米级蒸镀工艺对蓝光峰值波长进行精准控制，从硬件源头减少有害蓝光输出。 调光方面，屏幕支持3840Hz高频PWM调光，可有效降低低频调光带来的频闪问题，减少人眼对闪烁的感知，从而缓解长时间使用带来的视觉疲劳。 OPPO Find X9s Pro将于4月21日正式发布，除屏幕外，新机还将搭载天玑9500处理器，影像系统全面升级。 其中包括哈苏双2亿超清影像系统、第二代丹霞色彩还原镜头、新一代LUMO凝光影像系统、新一代哈苏大师模式原生胶片、8K超清电影级视频、哈苏专业影像套装等核心Ultra级能力。