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时隔12年,亚马逊再战手机:这一次,赌AI
根据路透社报道,时隔 12 年后,亚马逊正在打造一款全新的智能手机,内部开发代号「Transformer」。没错,亚马逊的代号直接指向今天 AI 大模型底层的 Transformer 架构,从目前亚马逊的设想来看,你甚至可以提前叫它: Alexa Phone。 就像 Gemini 手机、豆包手机,AI 是亚马逊打造全新智能手机的核心,按照知情人士透露,新机将围绕全新升级的 Alexa(亚马逊 AI 助手)。 图片来源:亚马逊 但这不是亚马逊第一次尝试做智能手机了。2014 年,亚马逊推出了一台围绕购物、内容分发和自家服务展开的 Fire Phone,但在应用生态、系统体验和使用习惯上,与 iPhone 和 Android 体系存在明显割裂。结果也很直接,这款产品很快退出市场,成为一个被反复提及的失败案例。 现在,亚马逊又回来了。更关键的是,这种变化并不是亚马逊一家公司的「执念」。 过去两年,围绕「下一代个人设备」的尝试明显变多,而且来自完全不同背景的玩家。我们既能看到早期 Rabbit R1 的全新尝试,也能看到 iKKO Mind One(方块手机)、Clicks Communicator(键盘手机)围绕输入输出的改造,还有豆包手机助手带来的「智能体化」,以及乐奇 AI 眼镜的下一代个人智能设备体验。 图片来源:豆包 这些改变看似不同,但都发生在 AI 大模型狂潮之后。事实也不难理解,当用户可以通过一句话完成原本需要在多个 APP 中来回切换的操作,当设备开始具备理解意图并主动执行的能力,原本以「打开应用」为起点的使用路径就不再是唯一选择。 入口从应用转向意图,交互从点击转向对话,这种变化并不显眼,却足以动摇过去十多年智能手机建立起的使用习惯。 AI 手机的最终形态,不会是 iPhone 定义的样子 今天回头看 Fire Phone 的失败,不只是产品问题,更是时代问题。 在那个以 APP 和触屏为绝对中心的阶段,用户的每一次操作,都建立在「打开应用—进入界面—完成点击」的路径之上。亚马逊想绕开 APP 生态,把电商和服务直接嵌进系统,但它既没有能力打造一个新的 APP 生态,也无法绕开这套既有路径,结果只能变成一个与主流体系割裂的「异类」。 今天的情况不一样了。把这两年的新玩家放在一起看,会发现它们切入的方式各不相同,但几乎都在围绕同一个变化展开: AI 可以理解意图并代理执行任务之后,手机还需要维持原来的形态和交互逻辑吗? 一部分玩家选择从「硬件形态」入手。比如 iKKO 和 Clicks 就没有试图直接重做系统,而是对手机的形态进行重新拆解。 左:iKKO Mind One,右:Clicks Communicator,图片来源:iKKO、Clicks 前者做出类似「方块机」的设备,弱化传统触屏体验,把 AI 作为核心入口。后者则反其道而行之,用实体键盘强化输入能力。它们看起来方向完全相反,但本质都默认今天手机的硬件形态并不是 AI 时代的最优解。 一部分玩家则直接从操作系统层面入手。字节跳动推出的豆包手机助手,谷歌在三星 Galaxy S26 上首发的 Gemini 自动化功能,以及亚马逊正在开发中的新设备,本质上都在做同一件事——让 AI 成为系统的第一入口,而不是一个被动调用的功能。 图片来源:三星 这种思路的激进在于,它并不满足于优化 APP,而是试图绕开 APP,让用户的需求直接转化为执行结果。 还有一类更进一步,干脆不以「手机」为前提。Rabbit R1 是其中最典型的代表,它试图用一个独立设备承接用户的日常操作,通过 AI 去调用各类服务,替代手机中的应用逻辑。 但早期的 AI 大模型显然支撑不了这种路径,执行成功率、响应速度以及使用成本,都还不足以支撑它的体验和成功。 相比之下,另一条路径显得更克制、稳妥。以乐奇 AI 眼镜代表的 AI 眼镜,并没有上来就试图取代手机,而是把 AI 变成一个「随时可用」的能力入口,通过语音和视觉去完成信息获取与简单任务执行。它们减少的不是功能,而是用户拿起手机的频率,再逐步谋求智能手机之后的「下一代个人智能设备」。 在 AWE 2026 上体验乐奇 AI 眼镜,图片来源:雷科技 但无论选择哪一种方式,背后的前提都是一致的:当 AI 可以直接承接「需求」本身时,过去那套以 APP 为核心的使用方式,已经不再是唯一答案。 从 App 到 Agent,重写 AI 时代的入口与交互 过去十多年,智能手机之所以成立,很大程度上依赖一套稳定的逻辑:APP 是入口,界面是路径,用户通过 GUI (图形用户界面)上的一步步点击、滑动来完成操作。无论是 iPhone 还是 Android,本质上都是在不断优化这套体系,让它更顺滑、更高效。 但 AI 出现之后,这个前提开始松动,最直接的变化就在「入口」。 回想一下,在传统智能手机上,用户需要先判断「这件事属于哪个 APP」(外卖找美团、打车找滴滴),再进入对应界面完成操作。这个过程本身就是成本,也是 APP 体系存在的基础。 图片来源:雷科技 就像千问 APP 最新上线的「一句话打车」功能,当 AI 可以准确理解需求并直接执行时,这个中间环节开始被压缩,甚至被绕开。用户不再需要知道入口在哪里,只需要表达意图。 这也是为什么,无论是亚马逊试图围绕 Alexa 重做手机,还是字节通过豆包把 AI 推进系统层,本质上都在把「入口」从应用,转移到 AI 本身。 从路线上来说,Rabbit 这类产品更激进,直接把这个逻辑外置成一个独立设备,让 AI 去调用服务、操作软件,把原本分散在各个 APP 中的能力重新整合成一个统一入口。它的问题在于能力不到位,撑不起实际体验,如果放在今天 AI 大模型和 Agent 的技术条件下,更有希望做成。 相比之下,AI 眼镜则在另一个维度上推动同样的变化。它没有试图重构整个系统,而是通过语音和视觉,让「提问—获得结果」成为一种更自然的交互方式。在这个过程中,用户甚至不需要明确意识到「我在使用某个应用」。 入口的变化,也带来了交互的变化。 在 APP 体系下,GUI 是绝对中心。所有操作都需要通过界面呈现,再通过点击完成,这也是为什么过去十年里,屏幕尺寸、刷新率、触控体验不断被强化。但在 AI Agent 的逻辑下,交互开始从「看见界面」转向「表达需求」,对话、语音,甚至是视觉感知,逐渐取代了传统 UI 的一部分角色。 图片来源:谷歌 这也是为什么,一些新的设备可以弱化屏幕,甚至不再以屏幕为核心。不是因为屏幕不重要了,而是因为完成任务不再完全依赖界面。比如 iKKO Mind One Pro、Clicks Communicator 这样的「奇葩手机」,都在不同程度上削弱了「屏幕」的重要性,前者选择了进一步的轻便化,后者选择了强化提示词的输入能力。 但无论路径如何分化,底层的变化已经很明确——当入口从「应用」变成「意图」,当交互从「界面」变成「对话」,智能手机过去那套以 APP 和 GUI 为核心建立起来的体系,正在被一点点拆解。 写在最后 亚马逊又要做机,是 AI 给了太多勇气? 表面上看确实如此。在 iPhone 和 Android 主导了十多年的市场里,再做手机几乎是一件没有胜算的事。但过去两年,无论是亚马逊,还是字节、Rabbit、Rokid,甚至 iKKO、Clicks 这些完全不同背景的玩家,都在用各自的方式重新进入这个领域。 这本身就不是一件「理性」的事。 但更底层的变化在于,AI 改变了用户完成一件事的路径。当你可以直接说一句话完成各种需求,「打开 APP 进行操作」的那一步,就不再是必须的。 这才是这些公司敢于进入智能手机「超级红海」的真正原因。尽管表面做的是完全不同的产品,但在根本上都是回答一个问题:不通过 APP 和 GUI,而是通过 AI,未来的人机交互会怎样变化? 从这个角度看,亚马逊重启手机,并不是一个孤立事件,而是这轮变化中的一部分。它想做的,也不是再造一台 Fire Phone,而是尝试把 AI 放到入口的位置。 至于这件事会不会成功,现在还很难下结论。但可以确定的是,当入口开始从应用转向意图,当交互逐渐脱离 GUI,智能手机过去那套运行方式,已经不再那么稳固了
AI眼镜,还在追赶iPhone时刻
2026年1月,Meta创始人扎克伯格在公司第四季度财报电话会议上,用一段充满信心的发言,将AI眼镜再次推到了聚光灯下。 扎克伯格直言,全球有数十亿人佩戴眼镜或隐形眼镜来矫正视力,很难想象在几年之后,大多数人佩戴的眼镜不会是AI眼镜。而当前AI眼镜行业的发展阶段,正和十几年前刚刚起步时的智能手机极为相似。更具说服力的是2025年Meta的AI眼镜销量同比增长超过三倍,如此的增速让整个行业看到了爆发的可能。 与此同时,国内市场的AI眼镜热度也早已居高不下,“2025年为中国AI眼镜元年”的论断在科技圈、资本圈已经广泛传播。但热闹之下,AI眼镜的爆发真的准备好了吗?它是否能像智能手机那样,颠覆人们的生活方式,成为下一代主流智能终端呢? 01 大厂的逻辑 AI眼镜赛道的热度,从市场相关各方的频频布局就可以看出。国际巨头中,Meta的布局最为坚决,在2026年初其做出战略调整,计划削减VR、元宇宙等部门的工作岗位,将释放出的资金和人力全力投向AI眼镜领域。 国内市场上,首先是大厂们纷纷下场,利用各自的生态,推出适配的AI眼镜产品。 2025年11月10日,百度旗下小度科技推出的小度AI眼镜Pro正式开售,主打AI翻译、会议纪要、AI识物、AI备忘等实用功能;阿里旗下夸克在2025年11月27日正式发布AI眼镜,深度融合支付宝、高德地图、淘宝等阿里生态核心场景。 更值得注意的是,入局AI眼镜赛道的,早已不局限于传统科技公司,而是横跨了汽车、手机甚至医药等多个行业,形成了“百镜大战”的激烈格局。 2025年12月3日理想汽车发布首款AI智能眼镜,起售价1999元。该款眼镜搭载理想汽车自研MindGPT-4o大模型的“理想同学”,不仅支持问答、导航等功能,还融入了理想的车生态。戴上眼镜,动动嘴就能远程控制车辆。同时,还搭配了1200万像素和105°超广角的摄像头,支持0.7秒快拍和实况照片,以及视频拍摄。据理想汽车高管透露,该眼镜供不应求,3个小时卖光几万台库存,3天卖完2个月产能。 手机行业作为智能终端的传统霸主,也没有错过AI眼镜这个潜在的“下一代产品”。小米、OPPO等主流手机厂商纷纷布局,将AI眼镜视为延伸自身生态、抢占未来入口的重要布局。小米2025年首发的AI眼镜搭载1200万像素摄像头和小米澎湃OS系统,可实现第一人称视角的视频通话、直播;搭载超级小爱,支持智能问答、10种语言翻译、会议纪要、控制手机及智能家居、眼镜扫码支付等功能。 此外,三大运营商也纷纷下场。2025年4月,中国移动智慧家庭运营中心在第五届中国国际消费品博览会上发布了全新产品“移动爱家AI眼镜”。该产品主打四大场景卖点。 2025年7月,中国电信天翼AI也正式发布了首款智能穿戴设备——天翼AI智能眼镜。高通骁龙AR1芯片驱动配合天翼星辰大模型,也可以解放双手实现拍照摄像、识别食物热量、旅游智慧讲解、知识智能问答等功能。 *图片来源:天猫中国电信官方旗舰店 中国联通则早在2024年9月,就与合作伙伴共同研发了eSIM AI运动眼镜。不过该眼镜更偏向于AR眼镜。在AI眼镜上,中国联通的策略则是“曲线救国”。2026年1月5日,雷鸟创新宣布完成超10亿元C+轮融资,其中中国联通旗下联创创新基金参与投资。值得关注的是,中国移动链长基金则是领投者之一。 而在市场上,像雷鸟创新这样专注于AR和AI眼镜领域的品牌还有很多。与其并称“AR眼镜五小龙”的星纪魅族、XREAL、Rokid、INMO,如今已成为AI眼镜市场的第一梯队。 其实,巨头们纷纷押注AI眼镜,背后有着清晰且坚定的核心逻辑。 世界卫生组织曾经发布数据:2020年全球近视人数约有26亿,预计到2030年将增加到34亿。只要能将这部分人群转化为AI眼镜的用户,就足以支撑起一个庞大的市场。 而巨头们更看重的,则是AI眼镜有可能成为下一个互联网入口。PC时代,微软、英特尔分别凭借Windows系统和芯片优势,占据了PC时代的重要生态位;智能手机时代,又催生了苹果、华为、小米等一批科技巨头,并衍生出了社交、电商、娱乐、办公等一系列庞大的互联网产业。 如今,智能手机行业已经进入存量竞争时代,巨头们必须寻找下一个能承载互联网流量的核心终端。只是在热潮之下,AI眼镜真的能够堪此重任吗? 02 现实的障碍 英伟达CEO黄仁勋曾用“iPhone时刻”一词,形容技术从概念到商业化应用的革命性转变时刻。而当下行业各方对AI眼镜的高度关注和积极布局,仿佛其iPhone时刻已经近在眼前。 然而在市场各方对AI眼镜赛道的美好想象之外,AI眼镜仍然面临着诸多现实困境,让其和下一代主流终端的地位还相去甚远。换句话说,AI眼镜目前还在追赶“iPhone时刻”的路上。 最直观,也最影响用户体验的,是硬件层面的短板。在物理学规律的限制下,AI眼镜面临着“重量、算力、续航、散热”四大维度的痛苦平衡,几乎所有厂商都在这四个方面做着“拆东墙补西墙”的妥协。 比如在重量上,传统眼镜一般不超过15g,许多已经在10g以下。而AI眼镜需要内置摄像头、麦克风、芯片、电池等一系列电子零部件,重量一般是普通眼镜的数倍,长时间佩戴会压迫鼻梁,产生明显的酸胀感,甚至会影响颈椎。 而如果要持续降低眼镜重量,则需要缩减电池容量,这就直接导致了续航短板的出现。国泰海通证券2026年1月发布的《智能眼镜产品力系列二:大模型催化,AI眼镜异军突起》行业跟踪报告显示,多数AI眼镜连续使用时间在2.5小时到4小时,难以满足全天需求。不过,目前很多品牌也采用了充电眼镜盒为设备及时补电,以弥补续航短板。 此外,散热问题也同样突出。AI眼镜的芯片紧贴着皮肤,一旦芯片高速运转产生热量,哪怕只有几度的温升,用户也会感到不适。而如果强制芯片运算速度下降,则出现卡顿、延迟等问题,反过来影响用户体验。 而且由于工艺上的不成熟,导致AI眼镜仍在不断试错阶段。即便强如Meta的眼镜,在产品发布时频频出现的“翻车”状况,也让扎克伯格着实“丢脸”了一番。也正因为此,AI眼镜的退货率居高不下。据行业媒体XR Vision统计,京东、天猫等平台AI眼镜退货率普遍已达30%左右。 除了产品本身的问题之外,AI眼镜所带来的合规风险也被摆在桌面。AI眼镜内置的摄像头、麦克风,能够实时采集用户的视觉、听觉信息,一旦这些信息被泄露、滥用,将会对用户的隐私安全造成严重威胁。 *图片来源:天猫夸克智能设备旗舰店 目前一些厂商已经采取了相应的优化措施,来降低隐私泄露的风险,例如Meta的AI眼镜,在拍摄照片或视频时,都会亮起LED提示灯;小度、小米等国内厂商,也在产品中加入了“录音/摄像强制亮提示灯”“一键关闭摄像头/麦克风”等功能,试图缓解用户的隐私顾虑。 但强光环境下有的指示灯难以察觉,加密系统也可能被技术手段攻破,甚至拍摄提示灯被物理遮住后仍然可以顺利拍摄等问题依然存在,企业仍无法从根本上解决隐私风险问题。 值得一提的是,如果将AI眼镜作为拍摄设备,那么大量高清素材产生的数据存储需求,也可能带来不可忽视的隐性成本。例如目前有不少厂商推出了针对AI眼镜产品的网盘服务,以提升用户的产品体验,而长期为网盘会员付费也是一笔持续投入。 惊蛰研究所还注意到,AI眼镜作为一种集成了多种电子元器件的数码产品,并且默认会在全天候场景使用,但不少产品的防水能力或许并不理想。在小红书上,有用户反馈下雨天使用导致AI眼镜进水损坏,有用户水洗眼镜后发现镜片故障。还有用户担心长期使用时,汗水会从镜腿接缝处渗入导致设备损坏。 在查阅各大品牌产品参数时,惊蛰研究所发现,多数品牌的AI眼镜仅能防汗水、雨水泼溅,少数品牌的产品页面也并未明确说明能否冲洗、浸泡或是在游泳、洗澡等场景下使用。 还有一些产品因为采用开放式、磁吸式充电口,没有防水认证。惊蛰研究所进一步询问品牌淘宝旗舰店客服时,也被明确告知“镜片和充电口严禁有水渍接触”。如果因为使用不当导致AI眼镜进水故障,用户则有可能面临几百元至上千元的售后维修成本,对比AI眼镜1000元到2000元的普遍定价,维修费用显然有些昂贵。 03 AI眼镜的终极形态 尽管有着诸多不利因素限制,但AI眼镜作为消费电子的“明星”,销量涨势依旧迅猛。 此前,Wellsenn XR的报告数据显示,2024年全球AI眼镜销量为152万副,并预计2025年将增长至350万副,同比增长130%。而今年年初,Wellsenn XR的数据显示,2025年全球AI眼镜的销量已经达到746万台,比预想的总量翻了一倍。销量数字的高速增长,第一得益于AI眼镜的较低基数,第二要得益于Meta的发力——2025年全年Meta的AI眼镜售出超过700万台,贡献了超过九成的销量。 *图片来源:Meta官网 不过从市场规模来看,AI眼镜仍然只能是“小众玩具”,距离它的“iPhone时刻”尚有一段距离。其2025年的出货量,还不及全球PC电脑单月出货量的三分之一,更连全球智能手机单月出货量的十分之一都不到。而未来决定AI眼镜市场规模能否进一步提升的关键,是其功能的丰富度和应用场景的适用性。 目前市面上绝大多数AI眼镜的功能主要集中在第一视角拍摄、实时翻译、近眼导航、语音助手等几个基础功能上。而这些功能的使用频次,远没到让普通人时时放在眼前的地步。很多用户购买AI眼镜后发现,除了偶尔用它拍几段第一视角视频或者导航之外,大部分时间都处于闲置状态,实用性不强。 所以,AI眼镜未来发展的路径,应该是成为特定场景下“解放双手、近眼交互”的智能设备,而不是手机的替代者。 比如第一视角视频对于户外爱好者、Vlog博主、运动达人来说,AI眼镜能够解放双手,拍摄出更加真实、自然的精彩瞬间;近眼导航功能在步行、骑行等场景下,解决了用户出行时“低头看手机”的痛点;实时翻译功能,则为跨境出行、外语交流提供了极大的便利。 *图片来源:Meta官网 除了这些大众功能之外,AI眼镜也在一些细分领域逐步落地应用。比如杭州瞳行科技公司发布的国内首款AI助盲眼镜,基于通义千问Qwen-VL、OCR等系列模型设计,针对视障人群的出行和生活需求,打造了出行避障、找物读物、语音助手和一键求助亲友等核心功能,帮助视障人群更好地融入生活。 小度眼镜相关负责人也告诉惊蛰研究所,小度从一开始就没有把AI眼镜定位成“手机替代者”。而在他看来,未来1-3年,AI眼镜会沿着“让交互更自然、让场景更渗透、让体验更无感”的方向迭代。 其中,交互方面从“以语音为主”向多模态融合演进,手势、眼球追踪、环境感知等交互方式的融合,让交互更符合直觉;场景方面则是从“找场景”进入“深耕场景”阶段,比如提升会议场景的纪要精度、翻译场景的实用性、拍摄场景的防抖画质,用持续的场景能力建立真正壁垒;包括在形态上,未来也可能会出现商务款、时尚款、运动款等多种产品形态,甚至根据不同脸型、不同场景进行定制。 因此,相比一拥而上,打着“争夺下一个互联网入口”的口号盲目布局、闭眼狂奔,结合特定人群需求、寻找应用场景、打造实用功能的产品研发思路,更值得践行。 事实上,AI眼镜在工业、医疗等中的应用潜力已经有所显现。2022年,雷鸟创新曾将AR眼镜应用到“工业互联网”解决方案中,通过“虚实叠加”的形式为一线工人提供实时的操作提示和规范指引,降低人工操作的失误率。 在医疗场景中,AI眼镜也有可能效仿智能手表,作为一种辅助设备帮助医生在快速诊断、远程协作等场景中发挥作用——目前也有不少AI眼镜加入了健康数据监测功能。 当初,智能手表同样作为“手机之外的下一个互联网终端”被各大公司寄予厚望。不过在实际的发展中,智能手表逐渐接受了自己成为“手机配件”的角色定位,并在特定的场景中爆发出巨大的市场潜力。 仅就运动场景来说。艾媒咨询曾经的一项调查数据显示,近七成的用户购买智能手表的主要目的是记录运动情况。而艾瑞咨询另一项调查数据显示,国内跑步爱好者已超过4亿人。 根据国际数据公司(IDC)发布的《全球可穿戴设备市场季度跟踪报告》,2025年前三季度智能手表市场全球出货量1.2亿台,同比增长7.3%;而中国智能手表市场出货量4004万台,同比增长21.8%,仍处于高速增长状态。 客观地说,AI眼镜当前无论在功能创新还是场景应用上,都远未到出现“iPhone时刻”的程度。但这不妨碍AI眼镜,在“解放双手、近眼交互”的新一代智能交互体验全面普及之前,像智能手表一样抢先完成市场渗透。“下一个互联网终端”的理想固然美好,但技术沉淀和产品迭代的过程也必不可少。
尚界Z7/Z7T预售24小时:小订破25000台
快科技3月24日消息,鸿蒙智行首款轿跑尚界Z7和又一款猎装尚界Z7T,两车已于昨日同步开启预售,预售价分别为22.98万元起和23.98万元起。 鸿蒙智行官方数据显示,尚界Z7/Z7T预售24小时,小订量突破25000台。 尚界Z7与Z7T基于同一平台打造,但在车身形态与设计细节上形成差异化。 尚界Z7定位中大型纯电轿跑,车身尺寸达到5036x1976 x 1465mm,轴距为3000mm,采用低趴溜背造型设计,搭配都市流光大灯与钻石晶簇尾灯,视觉效果时尚动感。 尚界Z7T则定位中大型纯电猎装版,车身尺寸略作调整,达到5051×1980×1445mm,轴距同样为3000mm,保证了充足的内部空间。新车采用原生掀背设计与黄金D柱倾角,兼顾了颜值与装载实用性。 全系标配华为巨鲸800V高压电池平台、华为鸿蒙座舱、华为途灵平台;全系标配8大科技舒享配置:鸿蒙ALPS健康座舱2.0、随动屏、副驾零重力座椅、HUD抬头显示、流媒体内后视镜、静音电吸门、连续可变阻尼减振器、Knock-Knock电弹电吸前备箱。 辅助驾驶部分,全系标配华为乾昆ADS4.1高阶智驾系统,搭载全球最高线束的华为896线激光雷达与多传感器融合方案,支持无图城区NCA、全场景泊车等功能。 动力上,尚界Z7/Z7T提供后驱与四驱两种动力版本,均搭载华为自研动力系统。 后驱版配备单电机,最大功率264kW,零百加速进入5秒级,满足日常通勤与轻度运动需求;续航上提供两种电池版本选择,81kWh磷酸铁锂电池CLTC续航约700km,100kWh三元锂电池CLTC续航最高可达905km。四驱Ultra版搭载双电机,综合功率434kW,零百加速仅需3.44秒。 两款新车上市后,将会与小米SU7、特斯拉Model3/Y、蔚来ET5T等竞品形成正面竞争。
OPPO Find X9 Ultra首创5反射棱镜,宣称终结远摄即妥协的历史
IT之家 3 月 24 日消息,OPPO Find 系列产品负责人卓世杰发文谈及了“增倍镜级别的 10X 画质压进手机里”这一话题。他表示,在手机长焦进化史上,从未有人真正将原生 10 倍光学变焦完美塞进轻薄的机身:要倍率,就得牺牲画质;要大底,机身必厚如砖。 据卓世杰透露,OPPO Find X9 Ultra 将这件“不可能”变成了现实。OPPO 在 2026 年首创 5 反射棱镜,让内置增距镜变成可能。 据介绍,OPPO 大胆采用了行业前所未有的 5 次反射潜望架构,让等效焦距达到 460mm(20 倍光学品质),号称彻底终结了“远摄即妥协”的历史。关于如何实现 5 次反射而不损失画质?卓世杰表示,OPPO 掌握了三大核心技术: 1.纳米级棱镜切割 & 空气光阑 这是百年光学首创,我们将棱镜进行纳米级精密切割,仅在核心光路保留通道,形成“超高纯空气光阑”,其余区域镀上特制 ND 膜。利用空气介质自然分离色散,只让纯净光线通过,彻底根除 5 次反射带来的杂光干扰,画质比传统 4 反射更通透。 2.三重 AOA 主动校准 为了确保每一个长焦模组都具备可靠的光学品质,我们引入 AOA 主动光学校准,在产线实时动态调整镜头与传感器位置,经三次中心校对,确保每台量产机都拥有实验室级的光轴精度。 3.最后,为了这个强大的光学模组,我们还定制了匹配 LUMO 超像素引擎的「JNL 5000 万像素融合式传感器」,不仅能实现全像素的哈苏超清画质直出,更有高动态、高解析的光学品质 20 倍变焦。针对 10 倍长焦优化微透镜与色彩滤镜,大幅减少 Color Shading,确保色彩精准一致。 IT之家从卓世杰微博获悉,OPPO Find X9 Ultra 的哈苏 10 倍光变天眼长焦将支持原生 10 倍光学变焦、20 倍光学品质变焦、至高 120 倍数码变焦。 OPPO Find 系列产品负责人卓世杰微博原文如下: 根据 OPPO 官方消息,Find X9 Ultra 手机将在 4 月发布,号称“把哈苏装进口袋”。
华尔街日报:美国电动汽车离不开的中国亿万富翁
宁德时代(CATL)的曾毓群无法在美国建厂,但福特和通用汽车却依赖其技术。 2026年3月23日晚上10点 ET 曾毓群表示,他的公司已经积累了美国所不具备的专业水平。 (保罗·杨/彭博新闻社) 中国宁德——在一座外形像巨型电池的总部大楼里,经营着全球最大电池公司的亿万富翁坚信美国人最终会来找他。 对美国政府而言,中国电池制造商宁德时代(CATL)构成地缘威胁,必须通过关税和国家安全限制来遏制。 凭借其技术和低成本优势,宁德时代已发展成为全球最大的电动汽车电池制造商。该公司去年利润超过100亿美元,创历史新高,据估计,全球售出的电动汽车中,约有三分之一使用宁德时代的电池。 即使不考虑美国市场,情况也是如此。美国的电动汽车普及率落后于中国和欧洲,而且宁德时代在美国的业务也有限。曾先生认为这种情况只是暂时的。他表示,美国电动汽车市场在未来几年内仍将保持小规模,“但之后必然会蓬勃发展,因为这是趋势,是未来。” 曾先生周五刚满58岁,他在接受采访时说道。他还表示,如果没有宁德时代,构建这样的未来“非常困难,而且成本太高”。 即使在美国的电动汽车冬季,也有证据表明这一点。 福特汽车最近放弃了与韩国SK集团在电池项目上的合资伙伴关系,转而专注于在密歇根州投资30亿美元兴建一座工厂,生产宁德时代(CATL)设计的电池。福特通过付费获得宁德时代知识产权的许可,美国允许这种做法,同时设置法律和政治障碍阻止宁德时代建厂。 通用汽车计划从宁德时代(CATL)进口中国制造的电池,并将其用于其新款雪佛兰Bolt车型——这在法律上也是合法的,尽管需要缴纳60%的关税。通用汽车目前只计划销售Bolt一年,同时制定更长远的计划。与此同时,通用汽车斥资数十亿美元在美国兴建的两家电池工厂却处于闲置状态,无法生产这款售价3万美元的汽车所需的廉价电池。 特斯拉正在内华达州的一家电池工厂使用宁德时代的技术生产储能系统,这项业务发展迅猛,而特斯拉的核心电动汽车业务却停滞不前。 批评人士认为,将一家中国电池制造商纳入美国供应链,削弱美国电池企业迎头赶上的机会。许多人怀疑美国是否会在短期内欢迎曾毓群和宁德时代全面进军美国市场。 支持与宁德时代合作的人士认为,该公司掌握着降低电池成本、打造平价电动汽车的关键。否则,他们表示,美国可能永远无法赶上中国。 曾毓群的一项技术投资推动了公司的发展。 其他公司斥资数百亿美元在美国建厂,生产内部含有昂贵镍钴的锂离子电池。而宁德时代则押注于使用更便宜的铁作为原料的电池。事实证明,这项技术在保证电池性能几乎相同的同时,成本却更低。 在曾先生办公室附近的蛟城生产基地,该公司运营着12条电池生产线。这是一家专为当今中国工厂工人稀缺的现状而打造的企业。 铜片和铝片经过机器涂覆电极浆料。大型绕线机将涂覆好的铜片和铝片卷绕起来,随后由一台20吨重的压机将其紧紧压紧。机械臂焊接电池组件。不时地,身穿白衣、头戴帽子和口罩的工人会检查生产过程,同时人工智能技术也会用于质量控制。 去年慕尼黑车展上展出的一款搭载宁德时代电池的车型。图片来源: Clemens Bilan/EPA/Shutterstock 该公司拥有超过21000名工程师,并在电化学领域积累了丰富的专业知识,曾先生表示,这种专业知识在美国是不存在的。 他说:“美国人都涌向芯片、软件和人工智能领域”,因为“这些领域能赚很多钱”。他还补充道,电池在美国被认为是“一个非常愚蠢的行业”。 业内专家表示,这种名为磷酸铁锂(LFP)的铁基电池,每千瓦时的成本比韩国和日本公司通常生产的镍锰钴电池低30%。去年,宁德时代(CATL)研发出一款续航里程达500英里的LFP电池,只需充电5分钟即可行驶320英里。 福特公司负责该项目的高管丽莎·德雷克表示,福特之所以选择宁德时代(CATL)的技术与其在密歇根州的工厂合作,正是因为宁德时代的技术。“如果我们自己研发磷酸铁锂电池技术,可能需要十年时间才能赶上,”德雷克去年曾这样说道。 她感叹道,磷酸铁锂电池虽然是美国发明的,但像宁德时代这样的中国企业却找到了将其应用于汽车的方法。“我们只是没有将这项技术商业化而已。”她说。 福特汽车最近关闭了位于肯塔基州一家新建工厂的电动汽车电池生产线,再次求助于宁德时代。福特现在计划利用宁德时代的技术,在该工厂生产公用事业规模的固定式电池。 中国以外的电池制造商正竞相追赶。近日,韩国电子巨头LG旗下电池子公司LG能源解决方案公司宣布,将在密歇根州新建一家工厂,为特斯拉的储能业务生产磷酸铁锂电池。LG和通用汽车还表示,他们正在改造位于田纳西州的一家电动汽车电池工厂,以生产用于电网级储能的磷酸铁锂电池。 宁德时代(CATL)的下一个目标是钠离子电池,这种电池由食盐制成的钠化合物构成。盐比锂电池便宜得多,而且这种电池在极寒天气下性能更佳,尽管其单位体积的能量密度较低。中国汽车制造商长安汽车计划于2026年中期开始销售搭载宁德时代钠离子电池的电动汽车。 尽管福特和通用汽车一直需要宁德时代(CATL)的电池技术,但这两家汽车制造商也在研发一种新型电池,以摆脱对这家中国巨头的依赖。“如果我们像中国人那样只做磷酸铁锂电池,我们就赢不了,”通用汽车电池负责人库尔特·凯尔蒂在10月份的一次会议上表示,“我们需要创新。” 对曾先生而言,宁德时代不仅要服务于价格亲民的低端电动汽车,还要为高端汽车提供尖端技术。他表示,美国消费者需要宁德时代,因为它能够提供最新技术,同时又能控制成本。“对于高端产品而言,没有宁德时代,将寸步难行。”他说道。 曾指出,无人驾驶出租车——这可能是该行业下一个重大突破——几乎都是电动汽车。他说,如果美国人放弃电动汽车,“那么在自动驾驶领域,你们就会落后。” 曾先生表示,目前他无法在美国建厂。“我愿意在那里投资,但问题是,在一些州,中国公司甚至买不了土地,”他说道,指的是德克萨斯州和其他地方的限制。 不过,他仍然期盼着春季的冰雪消融。 “也许到 2028 年情况会有所改变,因为商业关系总是比政治关系更牢固、更持久,”他说。 本文出处:https://www.wsj.com/business/autos/who-is-robin-zeng-china-billionaire-36143594
2月欧洲新车销量同比增1.7%,比亚迪大涨162%
IT之家 3 月 24 日消息,上个月欧洲汽车销量小幅上升,原因是消费者转向购买电动汽车,消费者正借助新出台的补贴政策,选购种类日益丰富的平价车型。 欧洲汽车制造商协会当地时间周二公布的数据显示,2 月份新车注册量同比增长 1.7%,达到 979,321 辆。德国、西班牙、意大利和英国销量均有所上涨,抵消了法国近 15% 的销量跌幅。 电动汽车增速远超燃油车的大幅下滑。随着中低收入人群开始享受新补贴政策,德国插电式汽车销量合计大涨 27%。在法国,纯电动汽车需求激增 28%,而汽油车、柴油车及混合动力汽车销量则出现下滑。 受雷诺集团电动版 R5 紧凑型汽车、斯柯达 Elroq 中型 SUV 以及比亚迪海豚掀背车等新车型带动,今年前两个月,纯电动与插电式混合动力汽车销量占比已超过欧洲市场的三分之一。 彭博行业研究分析师吉莉安 · 戴维斯表示,尽管整体汽车交付量基本保持稳定,但伊朗战事爆发并波及中东地区,可能会阻碍欧洲汽车需求本已可期的复苏进程。 戴维斯在报告中称:“战争引发的经济不确定性以及通胀加速上行,或促使各国加息,这将打击消费者信心,抑制新车等大宗商品消费支出。” 彭博行业研究针对冲突长期化给出了最新预测:若战事持续,2026 年欧洲汽车销量恐下跌 4%,而战前的预期为增长 2%。 杰富瑞以菲利普 · 胡舒瓦为首的分析师团队指出,电动汽车与插混车型需求持续增长,正让比亚迪、零跑等中国车企受益,这些品牌已在十多个欧洲市场抢占份额。欧盟针对中国产电动汽车征收的进口关税,仅对其市场渗透速度造成了轻微影响。 2 月份,比亚迪与拥有名爵品牌的上汽集团销量分别同比增长 162% 和 12%,双双超越特斯拉。两家车企合计销量达 40,314 辆,占据欧洲市场 4% 的份额。 欧洲本土车企正通过推出更多具备竞争力的电动车型予以反击。大众汽车集团旗下大众品牌,以及斯柯达、西雅特 Cupra 子品牌,今年将推出售价约 2.5 万欧元(IT之家注:现汇率约合 20 万元人民币)的全新电动车型。到 2030 年,雷诺计划在欧洲推出的 22 款新车型中,超半数将为电动汽车。
Instagram、TikTok、YouTube,三大平台的隐私保护治理有何不同?
一、引言 在数字全球化与数据主权博弈的双重宏观背景下,隐私保护已成为海外头部数字平台治理的核心议题。面对日益趋严的全球合规监管,不同平台因其核心受众及商业模式的异质性,逐渐演变出差异化的隐私治理体系。 本文聚焦全球用户量均超10亿的三大主流平台:TikTok、Instagram与YouTube。它们分别映射了新兴算法驱动平台、传统欧美社交图谱与成熟视频内容生态的典型特征。本文将系统梳理三大平台隐私治理规则的历史演变,并围绕核心保护措施与治理差异成因来展开深度对比,理清三大平台在隐私保护实践中的相同点与不同点,进而发现潜藏在规则差异背后的企业全球化战略、属地监管压力等,为跨国平台的数据合规提供实证参考。 二、发展与变迁 (一)Instagram 该平台自2010年以来的隐私保护演变是一场从“随意收集数据”到“被迫深度合规”的法律博弈。 主要经历四个核心阶段: (2022年DPC针对 Instagram 违规处理数据罚款金额.数据来源于EDPB2022年报道[1]) (二)TikTok: 该平台隐私保护条例以来就不断改动,演变的四个阶段展示了其从初创时的混乱到本土化适应趋势。 (资料来源于Zhang, Y., & Li, X. (2023) [2]) (三)YouTube: 该平台隐私保护由用户自主管理到平台介入与AI识别,但总体来看是被监管罚款、集体诉讼、技术进步的共同结果。 (资料来源于美国联邦贸易委员会官方档(2019)[3]) 三、三大平台隐私保护治理的相同点 (一)基础用户控制:赋予选择权的标准配置 三大平台在隐私保护方面都为用户提供了相似的基础控制工具。为了增加个人账户的安全性,这三大平台在用户登录时都支持双重验证功能,以防止账户盗用等风险。而在内容可见性方面,用户可以根据个人喜好将账户设置成“非公开“状态,仅允许互相关注的好友查看个人主页内容。除此之外,这三个平台均允许用户管理第三方应用权限,用户可以在设置中查看并撤销这些应用的存取权限,并提供了关闭个性化广告的选项。 (二)应对新兴挑战的共同举措 随着AI技术的成熟与不断发展,现如今出现很多AI合成内容,特别是深度伪造的技术对用户隐私安全造成严重威胁。对此三大平台给出的应对策略也高度相似。Youtube推出了“肖像检测”系统,用户在使用前需要完成严格的身份验证流程,例如上传身份证和拍摄自拍视频等,来确认本人身份[4]。TikTok和Instagram也对此做出同样严格的要求,通过进行身份验证来识别和管理AI生成内容。这种先验证再赋权的保护模式,成为这些平台验证身份真实性与保护隐私的不二之选。 (三)共同面临的数据安全威胁与防御机制 在应对非法数据抓取这一共同威胁时,TikTok、YouTube、Instagram都已落实了多层次防护机制。在访问频率控制方面,平台对每个账户每小时或每天可访问其他账户资料的次数进行设限,当检测到异常活动时会自动限制访问;在机器人活动识别方面,通过设置验证码系统可对可疑的IP地址或行为进行自动化拦截;在法律手段追责方面,平台一旦确认存在非法抓取行为时,便会采取法律行动,并要求对方删除已抓取的信息[5]。 四、三大平台隐私保护治理的不同点 (一)数据收集:侧重不同 在数据收集中,三个平台收集侧重点各有不同。YouTube视频属性更强,它主要收集用户的搜索记录和观看记录,方便平台后期精准的广告投送。TikTok更侧重在短视频平台,它更侧重收集用户的行为数据,为了精准推送个性化推荐,TikTok会更多的收集用户的浏览记录、点赞评论记录,还有用户的基本注册信息及设备信息,TikTok收集的用户数据更加细致,用户画像更全面。Instagram则更侧重其社交属性,所以更注重收集用户的社交关系网、用户发布的信息和位置信息,尤其在位置敏感信息上处理的更加细致,它实时位置的默认关闭的,同时还支持隐藏敏感位置。 (二)用户控制权:操作便捷度与透明度有别 在用户的操作使用中,更加透明的操作可以提供用户便捷性,增加用户粘性,在Instagram中,用户的操作更加便捷,个人隐私界面设置可以一键管理,包括:个人信息、广告偏好、账号私密性等等,TikTok则更加注重用户数据使用的透明性,在设置中可以自主处理浏览记录,调整推荐强度。而在YouTube中,则需要通过谷歌账号进行统一管理,用户自主性较差,删除个人数据等需要通过谷歌的隐私中心处理,即使在未登录状态下,观看记录也会被临时记录。 (三)未成年人保护:力度差异显著 因为三大平台的受众群体的不同,所以在对待未成年人的保护力度上也存在很大差异。其中TikTok对未成年人的管控是最强的,TikTok会严格验证年龄,对13岁以下的用户设置未成年人保护设置,限制其观看内容,同时增加了家长的管控功能。而Instagram则是将18岁以下用户的账号默认设置为私密账号,陌生用户无法查看其发布内容,同时通过数据保护功能优化未成年人的使用场景。YouTube曾违反COPPA法规被处以高额罚款,所有目前在YouTube上会严格标注未成年人内容,不收集13岁以下用户数据、不推定向广告,但未成年人模式仍有漏洞,偶尔出现不适宜内容。 五、海外不同平台隐私保护治理差异成因分析 Instagram、tiktok、youtube作为全球的主流社交与内容平台,他们在隐私保护,执行力度上存在着明显差异。它的成因并不是单一因素来导致的,而是通过法律监管环境、商业模式、产品定位与用户场景等多重因素共同作用的结果[6]。 (一)法律监管环境差异是最直接的成因 Instagram和Youtube是直接隶属美国企业,由于他们受到美国联邦贸易委员会和加州消费者隐私法等本土的规则约束,所以它的监管体系相对是成熟且稳定。Tiktok因为他的地缘政治因素,在欧盟、美国、印度等中欧地区面临更严重的数据本地化、算法审查与跨境数据流动限制,不得不采取更加严格、更加保守的方式去保护隐私治理策略。 (二)商业模式与产品定位能决定数据采集逻辑 Instagram靠社交关系做精准的广告变现,所以他的隐私保护重点主要在用户授权管理和个性化广告方面;Youtube主打长视频与搜索服务,能在谷歌旗下的多个程序之间打通使用数据。因此也会更强调数据收集和精简度,流程更要公开透明;Tiktok高度依赖算法推荐,会根据用户的行为采集数据,例如浏览行为,音视频信息等。它在未成年隐私保护方面监管力度更大、更公开、更透明。面临着比Instagram、Youtube监管和治理方面更大的压力。 (三)用户场景则是决定了场域划分和数据暴露程度 Instagram是图片和短视频为主,重社交分享,强关系链强身份的熟人圈子,像展开一本通讯录,用户主动上传照片日常,打标签和选定位。隐私保护侧重账号私密性,个人真实数据暴露度高,治理重点在严格管控地理位置可见范围私信安全等方面的授权。 Tiktok为短视频算法推荐,公域为主,更偏向陌生人社交,弱关系强算法,隐私保护不在个人生物身份的暴露,而是行为数据被大量收集,侧面画像被精准分流进入不同流量池,所以个人行为数据暴露最高,治理重点放在算法透明度和禁止过度收集数据,如位置,剪贴板和声音[7]。 Youtube则是以长视频和直播,内容消费为主,弱社交关系,公域为主,强兴趣爱好圈,隐私保护侧重广告个性化推荐和COPPA儿童机制,所以个人兴趣画像的暴露度高,治理重点在观看记录数据采集和广告偏好追踪。 六、总结 Instagram、TikTok、YouTube作为主流海外数字平台,隐私保护治理规则均历经从松散到规范的演变,随全球数据监管收紧不断完善合规体系。在保护措施上,三者均设置数据授权、隐私加密、违规追责等基础防护,而未成年人隐私保护力度、数据处理权限、个性化推荐隐私管控等方面存在明显不同。 TikTok因地缘监管环境更严苛,隐私合规标准更细致;Instagram依托Meta生态,侧重用户数据隐私的统一管控;YouTube则聚焦视听内容隐私与用户数据合规平衡。这些差异源于平台所属地域监管政策、企业运营定位、用户及内容属性的不同,也反映出海外数字平台隐私治理需兼顾合规要求与自身发展特性的行业特点。最终我们究其成因,主要是各地监管政策力度、企业运营定位、平台业务模式不同所致。 参考资料/注释: [1] European Data Protection Board (EDPB): Record fine for Instagram following EDPB intervention (2022) https://www.edpb.europa.eu/news/news/2022/record-fine-instagram-following-edpb-intervention_en [2] Zhang, Y., & Li, X. (2023). Data sovereignty and platform neutrality – A comparative study on TikTok’s data policy. Journal of Information Policy, 13, 1–22. https://doi.org/10.1177/20594364231154340 [3] Federal Trade Commission (FTC). (2019). YouTube to pay $170 million to settle allegations it violated children’s privacy law. https://www.ftc.gov/news-events/news/press-releases/2019/09/youtube-pay-170-million-settle-allegations-it-violated-childrens-privacy-law. [4] YouTube launches likeness detection to protect creators from AI misuse. (2025, October 22). Dig Watch. https://dig.watch/updates/youtube-launches-likeness-detection-to-protect-creators-from-ai-misuse [5] 16国数据保护机构发布关于数据抓取的联合声明. (2024, November 6). 安全内参. https://www.secrss.com/articles/72101 [6] Böyük, M. (2025). USER DATA AND DIGITAL PRIVACY: PRIVACY POLICIES OF SOCIAL MEDIA PLATFORMS. The Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 15(1), 225-239. https://doi.org/10.7456/tojdac.1569287 [7] Kim, H. and Bratt, S. (2024), Assessing Privacy Policies and App Settings for User Data Protection: A Data Subject-Centered Framework Analysis of TikTok in the U.S. and Europe (2023–2024). Proceedings of the Association for Information Science and Technology, 61: 183-193. https://doi.org/10.1002/pra2.1019
苹果WWDC26前瞻:iOS 27迎“雪豹”式优化,Siri史诗级进化
IT之家 3 月 24 日消息,苹果公司昨日(3 月 23 日)官宣 6 月 9 日至 12 日举办 2026 年全球开发者大会(WWDC26),科技媒体 Appleinsider 梳理目前爆料信息,前瞻罗列本次大会的主要亮点。 iOS 27、iPadOS 27 外观方面,由于 iOS 26 和 macOS 26 Tahoe 已引入“液态玻璃(Liquid Glass)”设计语言,因此在 iOS 27 和 macOS 27 系统上,苹果将不再大幅改动视觉,而是将重心转向完善功能与提升性能。 iOS 27 的升级策略将效仿 2009 年备受赞誉的 Mac OS X“雪豹”(Snow Leopard)系统,将核心精力倾注于提升系统质量和底层性能。苹果软件工程师正致力于修复漏洞、替换陈旧代码并重写部分操作系统。 消息人士透露,这一底层优化有望延长旧款 iPhone 的电池续航。此外,iOS 27 预计将支持类似 iPad 的应用并排多任务处理功能,不过该功能大概率仅限晚些时候发布的 iPhone Fold 独享。 智能 Siri 本次 WWDC26 的最大看点,就是全新升级的 Siri。IT之家援引博文介绍,苹果计划在 WWDC 2026 上推出 Siri 聊天机器人,采用类似独立应用的界面,直接与 OpenAI 的 ChatGPT 展开竞争。 这款内部代号为“Campos”的工具以谷歌 Gemini 为基础模型,将成为 iOS 27、iPadOS 27 和 macOS 27 的核心卖点。同时,苹果还计划用全新的 CoreAI 框架取代现有的 CoreML。 macOS 27 在 Mac 产品线方面,macOS 27 将迎来重要的兼容性分水岭。系统将彻底停止支持 Intel 架构的 Mac 电脑,仅兼容搭载 M1 或更新款苹果自研芯片的设备。同时,苹果也将停止对 Time Capsule(时间胶囊)硬件的备份支持。 不过,macOS 27 将保留 Rosetta 2 转译功能,这也是最后一代支持该功能的 macOS 系统。 硬件 硬件方面,苹果极有可能在大会上发布新款 Mac mini 和 Mac Studio。两款桌面设备预计分别搭载 M5 Pro 和 M5 Max 芯片。官方数据显示,M5 芯片在每个 GPU 核心中均集成了神经加速器,AI 性能提升高达 3.5 倍。 得益于全新的“融合架构(Fusion Architecture)”,M5 Pro 和 M5 Max 的 CPU 和 GPU 性能较 M4 系列分别提升了 30% 和 50%,且固态硬盘读取速度有望飙升至 14.5GB/s,并新增 Wi-Fi 7 支持。
科普|41岁张雪峰跑步后离世:我们该如何正视运动与猝死的距离?
3月24日晚,苏州峰学蔚来教育科技有限公司发布官方讣告,知名教育博主张雪峰因心源性猝死,经全力抢救无效,于2026年3月24日15时50分在苏州逝世,年仅41岁。 据总台记者核实,事发当日中午12点26分,张雪峰在公司跑步后出现不适,被紧急送医,最终抢救无效离世,医院诊断死亡原因为心源性猝死。而就在事发两天前,张雪峰还在社交平台打卡跑步记录,3月22日完成7公里跑步,当月累计跑步里程已达72公里。 骤然离世的消息,加上日常坚持跑步的过往,让“跑步会不会导致猝死”再次成为全网热议的焦点。不少人陷入恐慌:日常跑步真的有这么高的猝死风险吗?我们又该如何守住运动的安全底线? 一、跑步猝死的真实概率:健康人群科学跑步风险极低 首先需要明确的核心结论是:跑步本身不是猝死的元凶,不当运动叠加潜在基础疾病,才是引发猝死的核心诱因。健康人群规律、科学地跑步,猝死风险远低于大众认知。 从权威数据来看,2025年国际顶级医学期刊《JAMA》发表的覆盖2931万马拉松、半程马拉松完赛者的研究显示,赛事中心脏骤停发生率仅为每10万人0.54-0.60例,其中死亡发生率仅0.20/10万,约1/50万;国内马拉松赛事猝死率约0.44-1.54/10万,与国际数据基本一致。 而作为对比,我国普通人群年心脏性猝死率约40/10万人,是马拉松赛事风险的近70倍。 更值得注意的是,权威研究证实,长期规律跑步可降低心血管死亡率20%-40%,规律运动人群的总体猝死风险,远低于久坐不动人群——后者猝死风险是前者的5倍以上。 至于跑步在运动猝死案例中占比偏高(约34%),核心原因是跑步是国内参与人数最多的运动之一,而非跑步本身的风险更高。 二、猝死的核心元凶:80%以上为未被发现的心源性问题 运动从来都只是猝死的“导火索”,根本原因是身体存在未被发现的基础疾病或健康隐患。在所有运动猝死案例中,80%以上的死因都是心源性问题,且不同年龄段人群的核心诱因有明显区别。 对于35岁以下人群,运动猝死的头号诱因是肥厚型心肌病、先天性冠状动脉畸形、心脏离子通道病等遗传性或先天性心脏结构异常。这类问题平时可能毫无症状,普通体检也很难发现,一旦进行剧烈运动,就可能诱发室颤等恶性心律失常,导致心脏骤停。 对于35岁以上人群,运动猝死的主要原因是冠状动脉粥样硬化性心脏病(冠心病)。剧烈运动时,人的心率、血压骤升,心肌耗氧量暴增,可能诱发冠脉斑块破裂,引发急性心梗、心脏骤停。 除此之外,感冒后强行跑步引发的爆发性心肌炎、重度中暑、严重电解质紊乱、高血压患者运动诱发的脑出血等,也是引发跑步猝死的少见但致命的诱因。 三、这些行为,正在大幅升高跑步猝死的风险 结合临床案例与权威研究,以下三类情况,会让跑步时的猝死风险显著上升,需要所有人警惕。 第一类是基础疾病与高危病史:本身有高血压、糖尿病、高血脂、冠心病、心肌病病史,或有猝死家族史的人群,属于运动猝死的高危群体,运动前必须进行专业的心脏评估。 第二类是高危运动行为,也是绝大多数普通人最容易踩的“雷区”: • 缺乏锻炼基础,突然进行高强度、长距离跑步,比如平时不运动直接挑战半马、全马; • 盲目冲配速、加跑量,每周跑量增幅超过10%,损伤与猝死风险会显著上升; • 熬夜、醉酒、过度疲劳、感冒发烧后强行跑步; • 不做热身直接开跑,运动中出现胸闷、心慌、头晕等不适仍硬撑。 第三类是人群与环境因素:男性马拉松赛事中心脏骤停发生率是女性的6倍左右;清晨6-10点是心源性猝死的生理高峰,此时叠加运动,风险会进一步放大;高温高湿、低温严寒天气跑步,也会显著升高心脏负荷与猝死风险。 四、科学预防,守住跑步的安全底线 运动是良药而非毒药,做好这三点,就能最大程度规避跑步猝死的风险。 首先是先做筛查,排除隐患。40岁以上男性、50岁以上女性,或有高血压、糖尿病、高血脂、家族病史的高危人群,跑步前建议完善心电图、心脏超声检查,必要时做心肺运动试验(CPET),精准评估心脏的运动耐受能力。若日常出现胸闷、胸痛、心慌、活动后气短等症状,需立即停止运动并就医。 其次是科学跑步,拒绝“自杀式运动”。新手从快走+慢跑结合开始,每周跑量增幅不超过10%;跑步优先控心率,健康人安全心率建议控制在(220-年龄)×60%-80%,不盲目冲配速;运动前做5-10分钟动态热身,感冒、熬夜、醉酒后绝对不跑步。 最后是做好应急准备,守住最后的救命窗口。尽量结伴跑步,避免独自在偏僻场所长时间跑步;提前了解周边AED(自动体外除颤器)的位置和使用方法,心脏骤停的黄金抢救时间仅4-6分钟,及时的心肺复苏+AED除颤是唯一有效的救命手段。 张雪峰的骤然离世令人惋惜,也给所有热爱运动的普通人敲响了警钟:运动的意义是守护健康,而非挑战身体的极限。敬畏身体、尊重科学、量力而行,才是运动最该有的样子。
9车齐发,余承东缺席,鸿蒙还缺五个“汪峰”
作者|邢书博 题图|虎嗅拍摄 鸿蒙的“春雷”炸响,但台上还缺五个“汪峰”。 3月23日,华为春季发布会,鸿蒙智行一口气端出9款车,新配色、激光雷达下放、平价车型入局,技术牌打得很满。但余承东因身体原因罕见缺席,台上少了那个“点火”的人。产品赢了,声量少了。这场仗,鸿蒙到底缺什么? 余承东缺席,鸿蒙端出9款车 华为春季全场景发布会上,华为终端CEO B何刚公布了鸿蒙智行的一组数据:全系累计交付突破130万辆,仅用43个月创下新势力最快百万交付纪录,连续14个月位居中国汽车品牌成交均价第一。 但现场很多人注意到一件事:那个习惯在台上喊出“遥遥领先”的人,没来。 何刚解释:“余承东已到长沙了,但由于身体不适无法来到发布会,这回鸿蒙智行的部分还是我来讲。”花粉社区里,有花粉写下这样一句话:“余总没上台,遥遥领先的灵魂少了一半。” 何刚 这话有点感性,但说到了一个关键点。看华为发布会,很多人不光看产品,很大程度上是想看余承东那种自带“老夫聊发少年狂”的激情。何刚风格稳健、儒雅,产品点讲得细,让人挑不出毛病。但那种“捅破天”的劲儿,以及瞬间点燃全场的控场力,确实是余承东独一份的。 这场发布会的产品阵容,确实够硬。鸿蒙智行旗下“五界”齐上阵:问界M6首次亮相并开启预订,问界M7新增“夜紫”配色,问界M8新增瑞红、湛蓝双色,智界R7/S7推出活力橙车漆,享界S9新增月绒白、S9T新增星玫粉(连轮毂都涂成同色),尚界Z7/Z7T首次开启预售。9款车,7种新配色,鸿蒙智行在2026年春季的这场“饱和式覆盖”,覆盖了15万到100万的价格区间。 技术参数的升级更是“华为式”的硬核:智界R7/S7升级固态激光雷达和4D毫米波雷达矩阵,全系标配ADS 4;尚界Z7直接上了896线激光雷达——全球量产最高线数,120米外就能识别”狗尾巴”。当然虎嗅汽车一直的观点就是,技术先进与实际体验并不同,还是要谨慎看待新技术。但是在价格面前,这点担忧就没必要了。发布会说,这套896线激光雷达已经开始下放。25万级的问界M6,同样标配。 但这次发布会最值得注意的变化,不是参数,而是“颜色”。 享界S9T的星玫粉,连轮毂都涂成同样的粉色;享界S9的月绒白,采用精密的三涂工艺锻造光影层次,在光线下既有极高的亮度与遮蔽性,又能随光影流转出若隐若现的淡彩晕染。问界M7的夜紫色,采用双色珠光漆工艺,暗光下呈深邃紫调,阳光照射时泛细腻光泽。 这些颜色不是随便选的。从色彩科学来看,橙色代表年轻活力,比如各种饮料;紫色代表典雅和激情,比如杜蕾斯;玫粉色代表少女芳华,比如巴拉巴拉小魔仙。 无论如何,鸿蒙正在把过去黑白灰的老三样,变得更时尚和个性化。一个重要特质是:车漆颜色“取悦自己”,正在逐步占领传统的“家庭导向”或“身份导向”,成为更核心的豪华车决策逻辑。华为希望大家买车只为自己买,不要考虑你是老板还是科长,不要考虑你是父亲还是儿子。你买车,一定要买你自己喜欢的,而不是别人喜欢的。 享界要做的,就是用更多元的个性化选择,全力满足用户对情绪价值的追求。 来源《设计色彩心理学》 以往豪华车型大多只选用黑、白、灰这类稳妥色调,避免出错,现在华为敢于把粉色、紫色、活力橙作为主打配色,表明他们确实相信有消费者愿意为这种设计买单。 换句话说,鸿蒙智行开始明白:参数是给发烧友看的,颜色才是让用户“上头”的。当何刚用平稳的语气介绍“星玫粉的RGB值经过27轮调试”时,这和张艺谋当年拍《英雄》时,一个日本老太太和田慧让他挑“一百种黑“异曲同工——色彩艺术追求极致, 方能打动细分市场消费者。 不过也有朋友表达了不同意见。南京交通广播一位记者朋友对虎嗅汽车说:“我们一定要告诉消费者,太个性的颜色二手车贬值大,黑白灰更保值。买车是大事,要想好。“ 围攻光明顶,挡不住张无忌? 鸿蒙智行是“集团军作战”——五界覆盖全价位,9款车齐发,1月交付57,915辆,同比增长65.6%。在总量上,鸿蒙确实“阻击”了小米(3.9万辆)。 但小米的“声量优势”,是鸿蒙目前无法复制的。 小米的打法是“单点突破”——靠一款SU7引爆市场,靠雷军一个人撑起话题。发布会请来王传福、李想、何小鹏站台,舒淇和苏炳添双代言,34分钟锁单1.5万台。 为什么小米声量更大? 第一,雷军的个人IP。他发一条微博,比鸿蒙五界官方账号轮番发一周还有用。而华为正在刻意淡化“余承东”的个人色彩,强调“鸿蒙智行”品牌。结果是:品牌更稳了,但话题性弱了。 第二,情绪价值营销。小米SU7卖的不只是车,还有“谐音梗”(舒淇=SU7)、“苏神”苏炳添、NFC磁吸玩偶这些情绪附加值。有车主直言:“小米SU7胜在颜值与情绪价值。”而鸿蒙的宣传语还是“参数压人”——对普通用户来说,这些硬核参数远不如一个“谐音梗”有冲击力。 谐音梗确实土,但接地气,受欢迎。何刚在发布会也直言,“鸿蒙智行服务店未来要建到更多地方,包括偏远地区。“ “新能源消费市场正经历结构性变革,增换购需求跃居核心驱动力,市场向三线及以下城市快速下沉,下沉市场销量增速高达61%。“中汽协总工程师师建华撰文称。 小米和华为都意识到一件事,中国汽车的未来在三线以下城市。土不土不重要,能触达最重要。但要做下沉市场的第一件事就是,“别和我讲参数,给爷看点乐子(情绪价值)”。 第三,要有营销剧本。小米一直在讲一个“门外汉逆袭”的故事,放在剧作法里这就是经典的《旺达与巨像》的英雄主义。媒体和用户都爱看这种剧本。而华为已经讲了太多年“遥遥领先”,虽然技术上可谓为国争光,但市场上难免审美疲劳。 你中有我:鸿蒙的“对手”正在使用鸿蒙的力量 与网上剑拔弩张非此即彼不同,事实上鸿蒙智行的合作车企,如上汽、奇瑞,恰恰也是小米汽车深度绑定的核心供应商。 上汽集团:小米SU7的电机(联合电子)、热泵热管理系统(华域三电)、减震器(上海汇众萨克斯)、转向机(博世华域)、车灯(华域视觉)、内饰件(延峰)——全部来自上汽系供应商。 奇瑞汽车:奇瑞既是华为“智界”的制造方,又与小米有资本合作。小米智造基金与奇瑞资本共同投资了汽车零部件企业盛势启创。 这意味着什么?华为和小米在汽车供应链上是“共享”的——大量中国汽车零部件企业同时服务两者。 小米的聪明之处在于:它没有“造”所有的东西,而是把上汽、北汽、奇瑞这些传统车企的成熟产能和技术积累,变成了自己的“弹药”。 所以当鸿蒙智行发布五界新车时,小米并没有在“对抗”这些车企——它正在使用它们的力量。如果鸿蒙五界和小米用一样剧本营销的的话,结果就是姜文电影《邪不压正》里的台词:“都是一个师傅教的,破不了招儿啊。” 综上所示,答案就是,鸿蒙不可能也不会和小米讲一样的故事。哪怕这个故事更受人欢迎。但那不是华为该干的事。 缺的不是一个余承东,而是五个“汪峰” 那么问题来了:鸿蒙智行该讲什么故事? 技术上,华为有896线激光雷达、ADS 4、途灵底盘,全是硬核技术。产品上,五界覆盖全价位,9款车齐发。渠道渠道上,华为手机市占率已重回国内第一。 华为真正的故事,是需要能站在台上、让用户跟着一起摇摆的人。 鸿蒙的挑战在于:华为正在刻意“去余承东化”。余承东,那个曾经在台上喊出“遥遥领先”的人,是华为汽车业务最早的摇滚明星。他用近乎偏执的自信,把华为从手机厂商变成了汽车玩家。但现在,华为正在刻意淡化个人色彩。从“余承东说”到“官方发布”,华为在做成熟企业该做的事:品牌大于个人,体系大于英雄。 这很理性,很正确,很华为。但问题在于,汽车消费正在走向感性。用户买的不是参数,是认同感;不是技术,是情绪价值。 雷军给小米带来的,正是这种“情绪”——他让用户觉得,买小米不是买一台车,而是犹如一场音乐节,有车有酒有朋友。所以雷军会给车友开车门,会在母校拍樱花。这事儿其实和卖车没关系,而是大家都熟悉的一个词,叫“从群众中来到群众中去”。华为这种事情也做了不少,但他没有一个人去代言这些事,没有形成合力。 不过现在,余承东的一次缺席,或许恰好是一个转折点。它在倒逼鸿蒙五界推出自己的“摇滚明星”。 实际上,这种变化已经在发生。智界已经率先行动。 2026年初,原腾势销售事业部总经理赵长江履新奇瑞,出任智界汽车执行董事及执行副总裁。他在接受采访时反复强调一个词:“全面拥抱华为。”他说:“我们的团队就是华为文化,我跟他们讲,华为的文化我们要学到骨子里。我们构建高效、坦诚的企业文化,没有太多层级,大家都扁平化,我们可以吵架,但是我们要为共同的目标去负责。” 赵长江很清楚智界的定位:“我们要做鸿蒙智行里最具先锋特质的品牌。”他正在把智界打造成一个拥有独立人格的品牌——不只是产品层面的独立,更是品牌气质上的独立。 智界S7搭载的健康座舱,对乘员及宠物友好来源作者拍摄 而在更早之前,鸿蒙五界背后的五位掌门人已经各有故事:问界张兴海用“化学反应”定义与华为的合作,智界尹同跃从“与华为不和”到“听华为的就没错”,享界张国富带着北汽“all in享界”的决心,尊界项兴初为国产车掀天花板,尚界贾健旭扛起“尚界铺天盖地”的使命。 五界的掌门人各有性格,各有故事,但他们缺的是站在台前、面对用户、成为IP的机会。余承东的缺席,恰好给了他们这个机会。 尚界z7,作者拍摄 何刚的介绍四平八稳。如果赵长江站在台上,用他的语速和激情,讲智界“为什么要做先锋品牌”,用户记住的会是这个人,进而记住这个品牌。 这让人想起十年前的国产手机混战。华为有技术,有专利,有海思麒麟,但最早在互联网上“出圈”的,是魅族和小米。魅族有李楠——那个把“魅蓝”讲成“青年良品”的人。联想有“万磁王”常程——那个在微博上每天跟用户互动、用“碰瓷式营销”把联想手机拉回大众视野的人。小米当然有雷军——一个站在台上用“Are you OK”自黑、用“不服跑个分”圈粉的人。 后来发生了什么?华为在技术上的积累开始爆发,麒麟芯片站稳高端。但华为能做到这一点,前提是它先学会了“讲人话”——把技术参数翻译成用户能感知的体验。而这个转变的背后,是华为开始让余承东站在台前,用他那句“遥遥领先”把硬核技术变成了用户记住的标签。 今天的鸿蒙智行,技术能力远超当年的华为手机。但在“讲人话”这件事上,它正在经历一次“反向操作”——从“余承东个人IP”转向“鸿蒙智行品牌”,从“遥遥领先”转向“参数压人”。这很华为,但也很危险。 危险之中也有机会。余承东的缺席,是鸿蒙智行从“一个人”走向“一群人”的契机。五界各有掌门人,各有性格,各有故事。他们需要的是被看见、被听见、被记住。 问界有张兴海,那个从弹簧起家、与华为“化学反应”的老炮。智界有赵长江,那个语速飞快、要“全面拥抱华为”的营销战将。享界有张国富,那个带着北汽all in享界的年轻掌门。尊界有项兴初,那个为国产车掀天花板的背水一战者。尚界有贾健旭,那个用“小拇指奏乐”开拓主流市场的推手。 智界V9 他们每个人,都可以成为各自品牌的“汪峰”。他们要在台上表演,要手里有活儿,嘴里有梗,要和车主交朋友而不是“当爹”。 接下来的看点,不是“谁卖得多”,而是鸿蒙能否在“去余承东化”之后,让五界的“摇滚明星”站上台前,小米能否补上“高端课”。 台上春雷已经炸响,但台下的观众,还在等五个能让他们跟着一起摇摆的人。
我在硅谷闹市区,体验黄仁勋同款L2++自动驾驶
作者 | ZeR0 编辑 | 漠影 智东西3月24日报道,上周英伟达GTC期间,智东西在圣何塞深度体验乘坐了一辆没有激光雷达、没有高精地图的L2++级自动驾驶汽车,跑了11英里,将近50分钟,全程没有被驾驶位上的人类安全员接管一次。 试乘车 此次体验的,便是前不久英伟达创始人兼CEO黄仁勋、英伟达全球副总裁吴新宙在旧金山体验的同款辅助驾驶汽车方案——汽车是梅赛德斯-奔驰CLA,搭载基于NVIDIA DRIVE Hyperion硬件平台的Alpamayo端到端辅助驾驶大模型。 黄仁勋和吴新宙试乘辅助驾驶汽车 借助英伟达深度学习模型,Hyperion架构可通过扩展功能实现增强型L2级辅助驾驶功能,包括在复杂城市环境中实现点到点城市领航辅助,使汽车自主完成整个行驶过程。 我的试乘路线是从圣何塞Signia酒店附近上车,途径日本城、Willow Glen社区,最终绕回出发点。这条路线经专门设计,尽可能多地展示不同路况,涉及信控路口、四路停车标志、施工路段等复杂场景。 在圣何塞街道上兜风近50分钟,我的总体感觉归纳为一个字——顺。 试乘过程中,汽车根据实际路况、红绿灯做出车道选择、转弯、跟随、停车等行为,并在识别行人后主动让行。途中遇到的几个插曲,都被辅助驾驶系统应对自如。 刚启程没多久,一辆车从我们前方插进来,堵了半条车道,而前方是双黄线,不能压线超车。这时车载系统没有强行绕行,也没有乱打方向,而是减速等待,做出了像人类司机一样正确的判断。 遇到信号灯没工作、减速带等情况,汽车会谨慎地主动减速,通过后恢复正常速度。 等开到日本城附近时,前方有一位老太太推着一堆箱子从路左侧向右慢慢横穿。 还有当我们在一个路口准备右转时,一位行人边过马路边聚精会神打电话。 遇到这两种场景,汽车都非常自然地减速停车,礼让行人。 这些“顺”的背后,藏着一些很有意思的技术细节。 一、无激光雷达、无高精地图,一颗芯片支撑全部算力 这辆奔驰CLA搭载的英伟达的L2++辅助驾驶方案没有使用激光雷达,主要采用摄像头和毫米波雷达等传感器,也没有高精地图,只使用来自导航模块的普通地图。 因此,这套方案非常经济高效,几乎可应用于各种汽车,也让软件具备极高的跨地域可扩展性。 在我们乘坐的汽车中,NVIDIA DRIVE Hyperion平台包括一个DRIVE AGX Orin SoC芯片、10颗摄像头、5颗毫米波雷达和12颗超声波传感器。 10个摄像头包括2颗前向摄像头、2颗侧向摄像头、2颗侧后向摄像头和4颗鱼眼摄像头。这些摄像头能够阅读交通标志和车道标志,提供周遭广泛视角和能见度,实现精确控制、安心驾驶。 5颗毫米波雷达包括1颗中程雷达和4颗角雷达,能探测其他行人、车辆的距离和速度,监测附近的交通和盲点。 超声波传感器可探测附近的障碍物,以支持平稳、自信的低速操作。 所有计算任务都运行在单颗Orin芯片上。这一套硬件配置,支撑起了整个L2++级自动驾驶功能。英伟达正与更多OEM合作伙伴推进量产落地,计划今年覆盖美国全境,明年覆盖欧洲、日本和韩国。 DRIVE Hyperion硬件架构可扩展到L4级自动驾驶。 这次试乘,我体验的是DRIVE Hyperion 8架构。而比亚迪、吉利、日产等已经在开发基于DRIVE Hyperion 10架构的新一代L4自动驾驶汽车项目。 五十铃和TIER IV采用DRIVE Hyperion里的DRIVE AGX Thor SoC芯片,合作开发L4级自动驾驶巴士。Uber、Bolt、Grab、Lyft等移动出行服务商均在基于DRIVE Hyperion扩展自动驾驶出租车规模。 梅赛德斯-奔驰也在开发一款基于新S级的自动驾驶出租车,将采用DRIVE Hyperion和全栈AV L4软件。 NVIDIA GTC大会上展出的NVIDIA DRIVE AGX Thor开发者套件 另一个值得关注的点是,不用高精地图会带来一大挑战:如何理解信号灯与车道的关联关系? 一个十字路口有多条车道、多个信号灯,怎么判断我的车道对应哪个灯?这在有高精地图的系统里,是预先标注好的。 而英伟达通过在软件栈中进行大量创新,使汽车在行驶过程中实时完成判断,在线创建全球高精地图,最终实时创建所有车道线、连接方式和行驶方案。 做到这一点,离不开先进的模型推理能力。 二、推理模型:给辅助驾驶决策注入像人一样的思维 英伟达认为,推理能力是辅助驾驶的下一个前沿。 传统辅助驾驶架构将感知与规划分离开来,这在面临突发或异常状况时,往往会限制其系统扩展性。解决这些长尾极端事件,需要具备安全推理因果关系能力的模型。 对此,英伟达开发Alpamayo生态系统,以加速安全、基于推理的自动驾驶汽车开发。 Alpamayo系列包括具备决策推理能力的AI模型、用于测试决策的闭环仿真工具AlpaSim与物理AI自动驾驶数据集。 其中, Alpamayo 1是该系列的首个版本,是一款开放VLA(视觉-语言-动作)推理模型,专为应对辅助驾驶长尾场景挑战而设计,基于100亿参数架构,集成了视觉感知、语言理解和动作生成能力,通过视频输入生成行驶轨迹,并通过推理来解释自身的决策。 Alpamayo辅助驾驶堆栈的驾驶方式非常接近人类。借助这一模型,汽车会实时感知周边环境,在后台持续推理,能够更准确地感知环境、解读环境和预测风险,推演罕见或全新场景,灵活应对复杂多变的路况,并能解释它在决定时的推理思路。 比如前方双排停车的一辆车开始倒车,车载系统不会试图从旁边硬挤过去,而是在识别倒前方汽车倒车灯亮起、汽车向后移动时,判断对方意图是停车,于是等它停好后再继续前行;如果前方汽车停着不动,车载系统就会轻轻绕过去通行。 开发者既可将Alpamayo 1调整为更精简的运行时模型,部署于车端;又可将它作为辅助驾驶的基础架构,构建基于推理的评估器和自动标注系统等开发工具。 英伟达在GTC 2026大会上最新发布的Alpamayo 1.5,正是基于Alpamayo 1模型打造。Alpamayo 1.5模型可交互、可操控,能够将行驶视频、自车运动历史、导航引导和自然语言指令作为输入,输出带有推理链路的行驶轨迹,能够清晰展示每项决策背后的逻辑。 开发者通过导航与文本指令,就能调控车辆驾驶行为并设定行驶约束条件。 AlpaSim是一款面向高保真辅助驾驶开发、完全开源的端到端闭环仿真框架,提供逼真的传感器建模、可配置交通动态,以及可扩展的闭环测试环境,支持快速验证与策略优化。 物理AI开放数据集包含来自全球2500多个城市的30多万个片段,有超过1700小时的驾驶数据,覆盖广泛的地理区域和环境条件,涵盖推动推理架构发展所需的罕见且复杂的真实世界极端场景。 三、全栈自动驾驶软件平台:多模态、端到端、主动安全防护 对于辅助驾驶系统,英伟达与OEM合作伙伴共同定义架构、功能和特性。当然最终的整车形态、驾乘感受和外观设计由OEM负责。 NVIDIA DRIVE Hyperion和Alpamayo是NVIDIA DRIVE AV全栈式自动驾驶软件平台的一部分。 NVIDIA DRIVE AV软件采用双栈架构: (1)多模态经典栈(包括感知/规划/控制):安全守护层,提供冗余和安全防护。 (2)端到端AI栈:处理复杂动态场景,提供长尾驾驶所需的上下文推理和决策能力。 经典栈的工作原理是感知世界中的所有物体,预测动态物体的未来行为,综合使用这些信息及行驶路线来决定应该遵循的正确安全路径。 端到端AI栈将传感器与导航路线作为输入,通过一个单一网络模型直接输出最终的行驶轨迹。 系统会综合这两条轨迹,从中选择最安全和舒适的轨迹。 两层之间随时准备好交接控制权:端到端模型主导开车,经典栈则犹如托底的安全卫士,在发现端到端模型做出不可接受的决策时,立刻接管,等情况解除后,再把控制权交还给端到端模型。 驾驶员随时可以接管方向盘,期间软件始终保持运行,并在人类与它协作时提供帮助。 为安全保驾护航的核心技术由NVIDIA Halos OS安全系统提供支撑。 Halos OS基于通过ASIL D级标准的DriveOS架构打造,其统一的三层安全架构整合了安全中间件与可量产部署的安全应用,包括符合NCAP 2026五星级标准的主动安全系统,通过紧急制动、规避转向和360度威胁检测,自动防止与汽车、行人或骑自行车者发生碰撞。 通常情况下,人类驾驶员的操作拥有更高优先级。如果原定路线是执行,驾驶员打错方向盘左转,汽车会按照驾驶员的操作来行驶。但如果因为驾驶员误操作导致要撞向另一辆车,主动安全功能就会立即介入,阻止事故发生。 这些安全设计是量产落地的关键,也是通往L4自动驾驶的基础。 四、三种方式采集数据,用高保真仿真增加数据多样性 在开发阶段,英伟达主要通过三种方式与OEM合作伙伴合作推进数据采集。 一是专用数据采集车队,装备传感器的汽车由人类驾驶,在全球采集数据。 二是开发测试车队,像我们乘坐的这辆一样,做测试和开发,有些一直在采集,有些只在发生有趣事件时才采集。 三是客户车队,用户购买了搭载NVIDIA DRIVE AV系统的量产车,车辆在发生有趣事件时会采集数据。 从配备DRIVE Hyperion的汽车收集的数据,可用于在云端训练和优化AI模型,在逼真的仿真环境中验证模型,然后将更新后的软件部署回汽车,从而持续改进自动驾驶系统。 为了大规模构建和验证软件,英伟达使用了很多不同的仿真技术。 首先是英伟达Omniverse平台,使用汽车采集的多传感器数据构建数字孪生世界。 英伟达使用NVIDIA Cosmos在离线状态下创建场景的许多不同变体,这对于创建大量数据用于训练和验证堆栈非常重要,尤其是关注到我们在现实世界中几乎看不到的边缘和罕见情况。 为了构建和验证一个非常安全、可靠的堆栈,这是必不可少的。 另一项关键仿真技术是NVIDIA Omniverse NuRec。 为了涵盖真实世界驾驶场景的多样性,推理型辅助驾驶汽车的测试与验证需要高保真的仿真环境。 NuRec是一套基于3D高斯泼溅技术的工具集,可通过接收摄像头输入,摄取真实世界数据,完成可交互仿真场景的重建与渲染,即重建其在现实世界中获得的数据。 它能够帮助辅助驾驶汽车开发者在不耗费大量时间和成本手动构建世界的情况下,对推理行为进行压力测试,并模拟极端事件。 因此,英伟达能利用其在道路上行驶的每一英里、无限的时间来验证每个新的软件版本,加速辅助驾驶技术的进化。 结语 在试乘前,我曾以为这会像很多自动驾驶demo一样,是在一个安全环境里沿着封闭路段开一圈。 但汽车开到了圣何塞的真实道路上,从车流密集的市中心开到热门景点、居民区周遭,遇到了推车的老人、插队占道的车、盯着手机走过的行人等真实的“意外”。 在这场近50分钟的驾驶中,它不需要激光雷达、不需要高精度地图,仅凭摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、芯片和具备推理能力的模型,就担当了一位称职的数字司机。 随着汽车开始具备理解真实世界、推理并付诸行动的能力,更安全、智能的辅助驾驶功能将给未来出行方式带来更多轻松与愉悦。

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