IT之家 1 月 21 日消息，根据本周二提交的监管文件，Netflix 宣布调整对华纳兄弟探索公司（Warner Bros Discovery）的收购方案，总价维持 827 亿美元（IT之家注：现汇率约合 5769.7 亿元人民币）不变的情况下，将原先的“现金 + 股票”模式改为全现金支付。 Netflix 提交的修改版收购要约中，决定剔除原方案中的股票置换环节，转而支付全额现金。这项总值高达 827 亿美元的交易将以每股 27.75 美元（现汇率约合 193.6 元人民币）的价格执行，目前已获得华纳兄弟董事会的一致支持。 Netflix 联席 CEO 泰德 · 萨兰多斯（Ted Sarandos）表示，修订后的协议不仅能为股东提供更高的财务确定性，还将大幅缩短股东投票的等待周期。此举被视为 Netflix 为彻底击败竞争对手派拉蒙（Paramount Skydance）而采取的防御性“关门”策略。 这场收购战的核心在于争夺好莱坞最优质的内容资产，包括《权力的游戏》、《哈利 · 波特》以及拥有蝙蝠侠和超人的 DC 漫画宇宙。根据交易架构，华纳兄弟的投资者除了获得 Netflix 支付的现金外，还将持有分拆后的新实体“Discovery Global”的股份。 该实体将承接 CNN、TNT 体育以及 Discovery+ 流媒体服务等电视资产。华纳顾问团队对这部分分拆资产的估值在每股 1.33 美元至 6.86 美元之间，而派拉蒙方面则抨击称，该分拆业务实际上“一文不值”。 Netflix 调整支付结构的主要动因，在于近期股价的剧烈波动。自去年 12 月宣布合并意向以来，Netflix 股价下跌近 15%，导致原定“现金 + 股票”方案的实际价值跌破了 97.91 美元的保底价。 派拉蒙曾以此攻击 Netflix 的报价缺乏吸引力。为回击这一质疑，Netflix 果断在新方案中承诺由一家投资级公司支付固定现金，从而确保华纳股东在交易完成时能立即获得确定的价值与流动性，不再受 Netflix 后续财报或市场情绪的影响。 财务健康度成为了双方博弈的分水岭。数据显示，Netflix 市值高达 4020 亿美元，且拥有投资级信用评级；相比之下，派拉蒙市值仅为 126 亿美元，其债券被标准普尔（S&P）评为垃圾级。 华纳兄弟在监管文件中指出，若与 Netflix 合并，新公司的杠杆率将控制在 4 倍以下，且 Netflix 同意帮助削减分拆公司 2.6 亿美元的债务；而若选择派拉蒙，合并后的杠杆率将飙升至 7 倍左右，且面临巨大的债务违约风险。

摘要： 在英特尔研究院副总裁宋继强看来，具身智能真正要走进工厂、走向家庭，必须跨过“可靠性”这座大山——而方法，是给机器人装上三套系统。 凤凰网科技 出品 作者｜于浩 编辑｜董雨晴 1月20日，英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强接受了包括凤凰网在内的媒体采访。 “今天的具身智能机器人，像是一个‘天才儿童’：在理想状态下表现惊艳，一旦遇到意外，就可能手足无措。”宋继强如此描述当前行业面临的共同挑战。 在他身后的屏幕上，展示着一个三层架构的系统框图——这正是英特尔为应对上述挑战提出的“三重系统”方案。 随着 ChatGPT 掀起的大模型浪潮逐渐渗透至物理世界，具身智能（Embodied AI）已成为全球科技竞赛的下一焦点。从特斯拉的 Optimus 到小鹏汽车推出的 Iron，机器人正被赋予前所未有的理解和决策能力。 然而，从演示视频走向真实场景，一道关乎“可靠性”的鸿沟横亘在眼前。宋继强指出，当前基于视觉语言模型（VLA）的机器人，其动作生成的准确率“大概在百分之六七十左右”，幻觉、环境适应性差、长任务规划能力弱等问题仍未解决。 “如果我们希望它在3年左右实现真正落地，且不出现因安全问题导致的重大事故，就需要尽早建立相关框架，凝聚行业共识。”宋继强说。 01 系统架构：为机器人装上“三重保险” 在宋继强的阐述中，一套可信赖的具身智能系统应由三个层次构成：主系统（Primary System）、安全系统（Safety System）和后备系统（Fallback System）。 主系统承载了机器人的“智能”，负责决策、规划与行动生成。英特尔力推的“神经符号AI”方法是其核心，旨在结合神经网络的泛化能力与符号逻辑的可靠性与可解释性。 “它既运用了神经网络的泛化能力，避免机器人局限于单一场景和单一方案，又能将传统基于符号、规则与知识的方法融合进来。”宋继强解释，这相当于“抬高机器人的下限”，确保其不会因幻觉等问题产生灾难性后果。 然而，现实世界充满意外。执行器故障、传感器错误、未知障碍物、地面打滑……这些都在主系统的认知边界之外。为此，需要引入更底层的保障。 安全系统是一个轻量、高可靠的监控层，持续比对机器人的执行状态与预设安全规则（如“不得碰撞人类”、“持尖锐物体需保持安全距离”），一旦发现偏离即刻告警或干预。 若安全系统也无法处理，例如机器人即将摔倒，后备系统将被激活。它的目标不是让机器人“急停”，而是引导其进入一个可靠的降级状态。 “例如，机器人可以像汽车一样慢速靠边停靠；若即将摔倒，可选择无人区域，通过锁定部分关节实现缓慢摔倒。”宋继强说。 这套“PMDF”框架(分别是具身智能主控系统、监控系统、安全决策和故障处理和恢复)，已被写入英特尔联合多家合作伙伴发布的《具身机器人智能安全子系统白皮书》中。宋继强透露，发布后反响良好，不少学术界和业界单位希望参与推进。 02 专用芯片未至，英特尔押注“传统优势” 当话题转向硬件，凤凰网科技提出了一个问题：未来机器人领域会否出现专用芯片？面对特斯拉、小鹏等车企自研芯片的趋势，英特尔的机会何在？ 宋继强的回答坦诚而务实。他明确判断，目前机器人市场规模尚小，专用芯片在经济上不可行。“核心原因在于机器人市场的规模目前还很小，对于芯片厂商而言，专门为机器人定制芯片难以实现盈利。” 当前行业普遍复用手机、汽车、PC等领域的成熟芯片，进行改造适配。更深层的原因在于，机器人的“工作负载”尚未定型。“我们无法明确，芯片是应针对VLA的工作负载进行优化，还是为后续的世界模型工作负载提供支持。” 在这种情况下，通用芯片是更稳妥的选择。宋继强预计，只有当行业形成标准化的工作负载后，专用芯片（ASIC）才会出现，其研发周期可能在10-18个月。 那么，英特尔的机会在哪里？宋继强将答案指向了英特尔在工业控制领域长期被忽略的“隐形冠军”地位。 “在传统工业自动化领域，英特尔的市场地位可以用‘绝对优势’来形容……在工业场景的高精度、高频率运动控制领域，大部分工控产品和工控板都基于英特尔的CPU开发。” 他总结了三大优势：一是技术迁移，将工业运动控制经验迁移至机器人的动作控制层；二是资源调度优化，确保运动控制等毫秒级任务不被其他任务干扰；三是多系统融合能力，实现隔离监控与快速安全响应。 对于当下炙手可热的酷睿Ultra等集成AI算力的芯片，宋继强视其为“稳定的硬件底座”。若算力不足，可额外配置AI算力卡。他预判，未来的主流部署模式将是“机器人终端+边缘服务器”，在低延迟前提下，将大模型部署于边缘，形成跨网络的异构计算资源池。 03 现实瓶颈：数据孤岛、VLA幻觉与成本悬崖 尽管蓝图清晰，但通向可靠具身智能的道路上布满荆棘。宋继强在回答多个问题时，勾勒出了当前最主要的几大瓶颈。 首当其冲的是VLA（视觉语言模型）的能力天花板。 宋继强直言，当前VLA的准确率仅在百分之六七十，存在显著幻觉问题，且对视觉环境变化敏感，泛化能力弱。“它并未真正理解场景的本质，不具备对场景中物体三维关系、因果关系的认知能力。” 这也是行业转而关注“世界模型”的原因——为其补充物理定律和因果关系认知。但世界模型自身也面临与真实场景融合的挑战。 更深层、更根本的挑战来自于数据。 宋继强指出，数据问题是行业核心痛点。具身智能需要场景理解、任务规划和机器人本体三类数据，但现状是“数据孤岛”严重。 “不同行业场景、不同机器人本体、不同任务类型所需的数据差异极大。”他列举了四个统一数据标准建立的难点：数据完整性定义不明（是否需要触觉等）；操作精度和频率无统一要求；机器人本体无公认最优方案；数据采集视角未确定。 “因此，当前行业仍处于各自探索的阶段，短期内会维持‘百花齐放’的状态。” 最后一个关卡是量产与成本。 宋继强提醒，目前展会上的机器人多是“手工制作的原型机”，零部件未达到车规级或工业级标准，一致性差。“机器人整体价格的下降也依赖于大厂的入局。” 他以特斯拉为例，指出行业看好其的核心原因之一正是强大的量产能力。只有通过工业化量产压硬件成本，同时智能能力达标，机器人才有可能走向更广阔的商用乃至消费场景。 04 未来三年：从“展示天才”到“可靠工匠” 面对如此多的挑战，具身智能的落地时间表究竟如何？宋继强给出了一个审慎的预测。 “要将这些能力整合为一套可靠的解决方案，把VLA的准确率从目前的百分之六七十，提升到工业级应用要求的99%以上，预计还需要两三年的时间。” 他描绘了一条清晰的落地路径： 短期（1-2年），在物流分拣、工厂搬运、标准件组装等半结构化场景实现小规模部署。这些场景用工成本高、环境相对可控，能容忍机器人初期的高成本。 中期（3年左右），随着智能能力可靠性提升、行业安全框架形成共识，在以上场景中扩大应用规模。 长期，则取决于量产一致性和成本控制的突破，需要大型车企等具备工业化生产能力的企业入局推动。 “这一发展路径符合Gartner成长曲线的规律。”宋继强总结道，先以技术预期吸引投入，快速提升能力；后在部署中解决问题，在早期场景中验证商业化；最终大厂入局，推动规模化。 在采访的最后，宋继强反复强调“融合”与“解耦”这一对看似矛盾的关键词。 融合，是新老技术的融合——将前沿的AI模型与历经验证的传统控制技术、安全工程相结合。解耦，是软硬件在能力层面的解耦——让上层的感知规划模块能适配不同机器人本体，降低开发成本。 “具身智能的发展不会依赖单一技术突破，而是需要新老技术的叠加融合。”宋继强说。一个未经充分验证的新技术无法直接用于关键任务，只有与成熟技术结合，才能形成完整可靠的解决方案。 这或许正是英特尔在这场具身智能竞赛中的独特定位：不做最激进的颠覆者，而是做最可靠的整合者。用其在工业领域数十年的“隐性知识”，为狂奔的AI“天才少年”，装上经受过物理世界锤炼的“小脑”与“反射神经”。 当机器人离开聚光灯下的展示台，走进嘈杂、混乱、充满不确定性的真实世界时，决定其价值的将不再是它最惊艳的瞬间，而是它最不会出错的下限。而这，正是一场关于“可靠”的漫长工程的开端。

Nasa's mega Moon rocket arrives at launch pad for Artemis II mission 美国宇航局的巨型火箭已被运往佛罗里达州卡纳维拉尔角的发射台，50多年来首次载人登月任务的最后准备工作正在进行中。 在近 12 个小时的时间里，高达 98 米的太空发射系统从车辆组装大楼垂直运送到发射台，行程 4 英里（6.5 公里）。 现在它已就位，在正式启动为期 10 天的阿尔忒弥斯二号任务之前，将进行最后的测试、检查和彩排。该任务将让四名宇航员绕月飞行。 美国宇航局表示，火箭最早可以在 2 月 6 日发射，但当月晚些时候以及 3 月和 4 月还有更多发射窗口。 将执行阿尔忒弥斯二号登月任务的太空发射系统（SLS）火箭 火箭于当地时间 07:04（格林尼治标准时间 12:04）开始发射，并于当地时间 18:41（格林尼治标准时间 23:42）抵达肯尼迪航天中心的 39B 发射台。 火箭由一辆名为履带式运输车的巨型机器运载，以每小时 0.82 英里（1.3 公里）的最高速度缓缓行进。现场直播记录下了这缓慢移动的壮观景象。 美国宇航局表示，未来几天将对火箭进行所谓的“湿式彩排”——即对燃料操作和倒计时程序的测试。 阿耳忒弥斯二号任务的宇航员——美国宇航局的里德·怀斯曼、维克托·格洛弗和克里斯蒂娜·科赫以及加拿大宇航员杰里米·汉森——在肯尼迪航天中心观看火箭的移动。 再过几周，这四名宇航员将被绑在飞船里，飞船将停放在火箭顶部，准备发射升空前往月球。 这将是自1972年12月阿波罗17号登月以来，人类首次载人登月任务。 从左至右，Artemis成员分别是：Reid Wiseman、Victor Glover、Christina Koch和Jeremy Hansen 美国宇航局表示，此次任务可能会将宇航员送往比以往任何人都更远的太空深处。 阿尔忒弥斯二号计划不登陆月球，而是为未来由阿尔忒弥斯三号任务领导的登月奠定基础。 美国宇航局表示，阿尔忒弥斯3号的发射“最早也要”在2027年。但专家认为，最早也要到2028年才有可能。 科赫说，看到火箭的感觉太棒了。 “宇航员在发射当天是最冷静的人。我想……之所以会有这种感觉，是因为我们已经做好了充分的准备，去完成我们来到这里要完成、我们为此训练的任务，”她说。 汉森表示，他希望这次任务能够激励全世界。 “月亮是我一直以来都视为理所当然的东西。我一生都在看它，但你只是瞥一眼，然后就移开了视线，”他说。 “但现在我看月球的次数多了很多，我想其他人也会加入我们，看月球的次数也会多很多，因为会有人类在月球背面飞行，这对人类来说是件好事。” 在阿尔忒弥斯二号前往月球之前，任务的前两天将在地球轨道上度过。 科赫告诉BBC新闻：“我们几乎马上就要进入一个距离地球4万英里的轨道——大约是月球轨道的五分之一。” “我们将从窗户看到地球是一个整体，这是我们以前从未从这个角度看到的景象。” “然后我们将飞行二十五万英里……沿途我们将开展大量的科学研究和作业。” 在绕月球背面飞行期间，宇航员将有三个小时的时间专门用于月球观测——观察、拍摄图像和研究其地质情况，这将有助于规划和准备未来在月球南极的着陆。 欧洲服务舱提供动力、推进和生命维持系统 宇航员将乘坐的猎户座飞船的一个关键部件是在德国不来梅制造的。 位于乘员舱后面的欧洲服务舱是欧洲航天局为此次任务所做的贡献，由空客公司建造。 “欧洲服务舱非常重要——没有它，我们基本上无法登月，”空客公司的航天器工程师西恩·克利弗说。 “它为猎户座飞船提供了前往月球所需的推进力。” 她补充说，船上的大型太阳能电池阵列将为该飞船提供所有电力。 “我们还有装满氧气和氮气的大型储罐，它们混合后可以制成空气，此外还有水，这样我们就可以为宇航员在乘员舱内提供维持他们生命所需的一切。” 空客公司的西恩·克利弗表示，宇航员的安全是重中之重。 在洁净室内，团队正忙着为未来的阿尔忒弥斯任务建造更多模块。每个模块的组装大约需要18个月，但设计却耗费了数千工时。模块上的所有部件都必须完美运行。 “我们必须确保宇航员安全往返月球，”克利弗说。 火箭目前已在 39B 发射台上，阿尔忒弥斯团队正在夜以继日地工作，为发射做好准备。 这项任务已经遭遇多年延误，美国宇航局面临着尽快安排宇航员启程的巨大压力。然而，这家美国航天机构表示，绝不会在安全问题上妥协。 阿尔忒弥斯任务管理团队主席约翰·霍尼卡特说：“我只有一个任务，那就是确保里德、维克多、克里斯蒂娜和杰里米安全返回。” “我们会在准备就绪后起飞……机组人员安全将是我们的首要任务。”

最近说起英雄联盟，除了让这个老游戏焕发第二春的 “ 海克斯大乱斗 ” 模式外，就属 “ 马斯克 AI 用两天时间登顶英雄联盟韩服 ” 的话题最有讨论度了。 这事并不复杂，简单来说，就是在前几天的时候，有 LOL 玩家发现，韩服那边不太对劲。 有个昵称叫做 ???? （快递员/送货员）的老哥，用了 51 个小时，打了 56 局，然后以 93% 的胜率，一路冲到了韩服王者。 不是哥们，51 个小时我都不一定能爬到国服黄金，你怎么就干到韩服王者去了？ 可能兄弟们不太能理解这是个啥水平，我们来做几个简单的对比。 新晋战神快递员，在最近 20 场对局中，除了 2 把重开局之外，他的战绩是 16 胜 2 负，胜率 89 %。 英雄联盟大魔王，LPL永远的梦魇，社会你飞哥 Faker，在最近 20 场对局中除了一把重开局外，战绩是 9 胜 10 负，胜率 47%。 这事还不能这么简单比较，大飞老师可以慢慢悠悠冲分，而快递员可是在爆肝。 1 月 8 日 23:31 分开始，至 1 月 11 日凌晨 2:45 分进行最后一把对局，这 51 个小时的时间里，老哥有大概 18 个小时是离线状态。 也就是说，狠人快递员的真正战绩是 33 个小时速通 56 把，并以 93% 的胜率登顶韩服。 大兄弟是真牛逼，硬生生把 LOL 玩成了极限运动，哥们真怕你猝死在召唤师峡谷里，然后模仿赛恩被动变成僵尸偷吃我的塔皮。 更让吃瓜群众惊讶的是，他还不是那种只会少数几个英雄的绝活哥。 打开战绩列表，快递员的英雄池就突出一个深不见底。除了使用最多胜率 100% 的兔子、瑞兹、辛德拉外，老哥还精通沙皇、阿卡丽、塞拉斯等英雄，这里就不报菜名了。 甭管什么英雄，他都能给你整点细节微操，对于距离的把控十分拿手。 比如他使用塞拉斯的这一把，在三级的时候发现自己的技能命中了大半管血的对手，立马就突脸接近对方，一套技能直接把对面斩杀了，伤害计算完美。 尤其那个闪现的释放时机，几乎和对面重叠，逼得对方闪现迁坟。说真的我的段位要是出现这种操作，队友瞬间十几个问号就飞过来了。 还有一局是在看到一个敌人露头却无视野的情况下，快递员操作的蛇女，被对方瑞兹皇子这两英雄反蹲，并且吃到了所有的控制，血量瞬间掉了一半。 照一般情况，咱已经双手离开键盘，准备刷抖音等复活了。 然而老哥没有放弃，决定反打。同样是高分选手的敌方皇子也不傻，通过蛇皮走位躲过了快递员的大招控制技能。 即便如此，满血的皇子硬是被快递员在临死前换掉。 类似的可疑操作实在是数不胜数，就不一一列举了。 集锦鉴挂，按理说是最招笑的行为。可快递员这哥们离谱就离谱在，他的对局都像是集锦，大飞都难以望其项背。 王者玩家、职业选手、高分主播，这些在 LOL 玩家眼里的巅峰人物，到了快递员面前就成了鱼塘里的鱼，随便炸。可能他们自己也懵逼了，玩这么多年头回见到这种情况，这找谁说理去。 应该也有不少人怀疑过他开了，这是纯纯的脚本，不过韩服一点声音都没吭，拳头更是连个声明都没发，似乎从侧面佐证了，这就是普通人类打出的操作。。。或者，这是一个模仿人类行为，物理方式打出神操作的 AI？ 总而言之，快递员算是一炮走红了，对局视频被人们翻来覆去反复观摩，一些切片都能有个好几十万的播放量，LOL 玩家开始陷入了 AI 鉴定热潮，想从每一帧里分析出这个玩家到底是不是人。 但你应该发现了，快递员的相关视频和话题，往往都要加个关键词马斯克，把很多不怎么关注科技圈的撸友看得一愣一愣的，这又是个啥情况？ 其实倒不是尬蹭马圣热度，这回真是纯粹的巧合。 2025 年 11 月的时候，马斯克提出了一项挑战，他打算让即将推出的 Grok 5 击败世界上最强的英雄联盟战队。 为了保证公平，老马主动给 Grok 5 加了两个限制条件。 1、只能通过摄像头观看显示器，所看到的内容与视力正常的人所看到的内容相同。 2、反应延迟和点击速度不比人类快。 面对老马和 Grok 5 的挑衅，很多职业哥都站出来凑热闹，他们像多年前欣然接受阿尔法狗挑战的柯洁一样，表示自己很乐意教训一下硅基小老弟。 前 LOL 职业选手 Doublelift 一如既往地喷起了赛前垃圾话，说要是输了就剃光头。 英雄联盟顶级战队 T1 直接放出了大飞老师的动图，Faker 那张似绷未绷的脸越看嘲讽味越足。 你说这事正经吧，它给人的感觉像是贴吧吧友瞎扯淡逗乐子。你说这事不正经吧，韩国时报还专门逮住 Faker 做了个采访。 Faker 认为虽然国际象棋已经被 AI 征服了，但他依旧对战胜 Grok 信心十足。 稍微有点扯远了，说回 LOL 玩家快递员。 既然有人把他和马斯克的 Grok 5 扯上关系，那自然也有人持反对意见。 经赛博列文虎克们的观察，人们发现快递员的账号存在很多疑点。 例如闪现总是 F 键、中娅沙漏总是放在道具栏第二格这些小癖好，还有就是他的上线时间比较固定，都是从中午开始打到凌晨两三点。 他胜率高是因为隐藏分低，实际上 LPL 职业选手小虎都打出过 94% 的胜率；他出装逻辑也比较新鲜，吃透了 1 月份早期的版本更新，如果是 AI 那估计是只会按老版本出装。。。 以及最重要的，如果登顶韩服的真是马斯克的 Grok 5，照老马那个爱装逼的性格，估计当天就把战绩发到推特，然后开始吹嘘了。 持续了一段时间的讨论之后，越来越多的细节被人扒出来验证，但始终没能找到对应的人。 直到不知哪位高人发现了盲点：哎呦我去，这哥们好像是 BRO 战队的替补中单 Roamer 啊？ 为啥这么说呢？ 因为 Roamer 喜欢把闪现放 F，把中娅沙漏放装备栏第二格。。。 上边如果说是巧合，那玩家昵称上的信息，就不能说是巧合了。 可能有朋友注意到了，在文章开头发的那张带有快递员昵称的截图中，有个 “ #?? ” 的后缀，?? 是韩进集团的韩语写法，这是一家国际物流运输集团公司，曾是韩国最大的海运物流运输公司之一。 你不用知道这公司多厉害，你只需要知道，2026年 1 月起，BRO 战队改名为 HANJIN BRION，因为它和韩进集团达成了合作。 破案了家人们。 Emmm,真破案了吗？ 截止到小发吃瓜结束，事情依旧没有一个明确的答案。 也许没有答案才是最好的答案，马斯克得到了热度，万年替补 Roamer 得到了人们的关注，BRO 战队一度站到了全球 LOL 话题的中心，路人们看热闹看了个爽，英雄联盟被无数网友讨论，一个无人受伤全员幸福的世界达成了。 故事的最后，和大家简单聊聊英雄联盟里出现 AI 对手的可能性吧。 之所以国内外很多人在最初猜测快递员的背后是 AI，当然是有理由的。 柯洁被阿尔法狗击败的 2017 年，刀塔 2 的年度顶级赛事 TI7 上，OpenAI 开发的 OpenAI Five 在 1V1 solo 中击败了职业选手兼世界冠军 Dendi，掀开了 AI 进攻电竞领域的序幕。 次年 6 月，OpenAI Five 已经发展到可以担当五个职业选手的地步，它和两支职业战队进行了比赛，都以失败告终。 结果到了 2019 年，它卷土重来，在旧金山对上了刀塔 2 前冠军战队 OG，并以三战两胜的战绩拿下了胜利。 OG 落败这个月，OpenAI Five 进行了为期 4 天的线上活动，普通人也可以和 AI 对战，而结果是，在和参与线上活动的数万名玩家的对局里，AI 的胜率已经来到了恐怖的 99.4%，基本对人类实现了碾压。 此后，AI 以各种形式融入了电竞圈。 比如英雄联盟，对 AI 的技术运用主要集中在数据分析领域。 2022 年英雄联盟春季赛 Team Liquid 因为选人阶段的失利，被对手以 0-3 的比分爆冷输掉比赛后，他们找到了合作伙伴，利用人工智能的力量在关键性的选人阶段进行分析抉择。 战队把 1.6 TB 游戏数据储存在云端，AI 会提供选人和禁用建议，并给出相应的胜率。 很多人可能会把 AI 归类于人机、电脑，其实双方完全不同。 传统意义上的人机、电脑，本质上是一个提前编写好规则的脚本，它服从于程序员这个上帝，并且在对局中开了天眼。我们可以从它有序的行为中，察觉到自己面对的不是真人玩家。 而 AI 玩家，依靠的是信息推理。它和人类一样，都是通过游戏已经呈现出来的信息，去分析接下来应该做什么样的操作，并且动态调整策略，找出局势的最优解。 另外，为啥人们不怎么说快递员是脚本外挂，反而说它是 AI，除了韩服本身没有发声外，有个很重要的原因是，外挂脚本可以弥补人类拙劣的操作，优化你的战术，却无法改变落后的游戏意识，提升战略思维，但 AI 可以。 不过 AI 也在进化，当初 OpenAI Five 还是利用设备的先进，才对人类实现了碾压。 而马斯克的 Grok5，我们上边也提到了，它明确限制了自己的反应延迟和点击速度，尽可能的和人类站到同一条起跑线上。 它想要战胜 T1，打败 Faker，比当年 OpenAI Five 杀穿刀塔 2 圈子更难。 更何况，据说 Grok 5 将会是当前形态下的进化版，但过去那些出现在游戏中的 AI 对手，往往专精于一方面，你不能要求阿尔法狗跟你玩斗地主，也不能要求 OpenAI Five 陪你玩双人成行。 同理，在推特上检查故事真假、给马斯克 P 上一身三点式比基尼的 Grok 5，想要在英雄联盟里大杀四方，似乎没有那么简单。 或许未来的某一天，当 AI 真正站上职业赛场，我们会回头再看“快递员”这个名字。那时它可能会被写进历史，成为 “ 人类最后一次怀疑自己对手是不是人类 ” 的注脚。 但在那之前，召唤师峡谷里发生的一切，仍然属于人类玩家。

FTC对Meta紧追不放 凤凰网科技讯 北京时间1月21日，据彭博社报道，美国联邦贸易委员会(FTC)周二表示，将就一名联邦法官裁定Meta在社交网络领域不构成垄断的决定提起上诉。 美国联邦法官詹姆斯·博阿斯伯格(James Boasberg)在去年11月裁定，Meta对图片分享应用Instagram和即时通讯服务WhatsApp的收购并未违反反垄断法。他在判决中认为，Meta并未非法垄断市场，因为它仍面临YouTube以及TikTok的竞争。 这一裁决对FTC而言是一次重大挫败。该机构早在2020年就提起诉讼，试图拆分Meta。 FTC已于周二向法院提交上诉通知，并计划稍后递交完整的上诉理由书。一名不愿具名的高级官员表示，FTC认为，博阿斯伯格法官错误地审视了当前的竞争环境，而不是该机构最初提起诉讼时当时的市场状况。 该官员还称，即便是在今天，Instagram也并未与YouTube或TikTok形成直接竞争关系。 FTC发言人乔·西蒙森(Joe Simonson)在一份声明中表示：“Meta在收购Instagram和WhatsApp时违反了我们的反垄断法。早在2020年我们首次提起诉讼时，这种惊人的市场力量已经清楚地展现在所有人面前。”该诉讼是在特朗普第一个任期内提起的。 Meta发言人克里斯托弗·斯格罗(Christopher Sgro)则在一份声明中回应称：“地区法院驳回FTC论点的决定是正确的，也承认我们面临激烈竞争。我们将继续专注于创新，并对美国市场进行投资。” Meta CEO马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)今年大部分时间都在积极拉拢美国总统特朗普及其政府，并做出了一系列关键的公司和产品层面调整，例如取消仇恨言论相关规则、废除外部事实核查机制，以及削减多元化相关举措。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

杨格 凤凰网科技讯 北京时间1月21日 ，据彭博社报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下创业公司xAI的联合创始人杨格(Greg Yang)在被诊断出患有莱姆病后，将从公司离职。 莱姆病是一种由蜱虫叮咬传播的炎症性疾病。 资料显示，杨格是AI科学家，出生于湖南，本科及硕士均毕业于哈佛大学数学系，师从丘成桐教授，曾担任微软雷蒙德研究院研究员。 杨格周二在X上表示，他将在专注于康复的同时，担任xAI的非正式顾问。2023年， 杨格成为xAI创始团队成员之一。 杨格宣布从xAI离职 “我很可能很久以前就感染了莱姆病，但直到我在创建xAI的过程中把自己逼得太狠、免疫系统被削弱后，症状才变得明显。”杨格表示。 去年，至少还有两位xAI联合创始人离开了公司，他们是伊戈尔·巴布什金(Igor Babuschkin)和克里斯蒂安·塞格迪(Christian Szegedy)。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

复盘2025硅谷人才大战：一场席卷32位AI高管的“大迁徙”。 智东西1月19日报道，1月15日，前OpenAI CTO、Thinking Machines Lab联合创始人兼CTO Barret Zoph重回OpenAI。 Thinking Machines Lab联合创始人Luke Metz以及Sam Schoenholz也随之一同离职，回到OpenAI。 这场看似突发的人事震荡，实则是2025年以来硅谷AI人才大战白热化的余波。 回溯时间线，自2025年6月Meta掀起“AI人才闪电战”以来，硅谷顶尖人才的争夺战从未停歇。 据智东西不完全统计，2025年1月至今，硅谷AI巨头，如苹果、Meta、OpenAI、谷歌、微软、xAI、Anthropic等，已至少有32位技术高管或核心研究员易主。 ▲2025年至今海外A巨头技术高管流动（智东西制表） 在这场没有硝烟的战争中，人才的流动路径清晰地勾勒出了各大巨头的战略版图： 1、Meta通过高额资本投入组建“超级智能实验室”，冲击AI研究的领先地位； 2、OpenAI专注于商业化道路，通过引入曾成功带领公司商业化的高管，来强化产品的商业变现能力； 3、苹果损失最为惨重，其AI战略的推进节奏可能因此受到影响； 4、谷歌在内部整合资源的同时，同时有针对性地进行收购和引进； 5、微软则从谷歌成功吸纳多位AI搜索与模型专家，增强Copilot与Bing的技术实力。 以下我们将详细拆解这场“人才大迁徙”中的核心人物。 01. Meta“闪电战”挖空苹果AI核心 Siri大改版恐陷困境 在Meta的攻势下，苹果的AI部门几乎成了人才流失的重灾区。 据智东西统计，2025年至今，苹果共至少有6位AI相关高管层离职，1位新入职。其中除了John Giannandrea是内部退休以外，其余离职的5位均被Meta挖走。 ▲苹果AI技术相关高管流动（智东西制表） 1、John Giannandrea John Giannandrea曾担任苹果公司的机器学习和AI战略高级副总裁。 谷歌于2010年收购了其初创公司Metaweb Technologies，他也随之加入谷歌，成为谷歌高级副总裁。2018年，他从谷歌来到苹果，负责管理AI/ML部门。 ▲John Giannandrea 2025年4月25日，原属John Giannandrea管辖的秘密机器人研发团队，将被整体剥离并划归至硬件工程部门，由高级副总裁John Ternus直接领导。 2025年12月，苹果公司宣布他将卸任高级副总裁职务，并在2026年春季正式退休。在正式退休前，他以顾问的身份留任。 2、杨克 杨克是清华大学1993级计算机专业的校友，后来赴美在卡内基梅隆大学获得了计算机博士学位。 毕业后他曾加入谷歌工作了11年，是早期谷歌大脑团队的成员。2019年，他加入苹果，担任机器学习高级总监，负责AI搜索与问答系统。 ▲杨克 就在其离职的前几周，杨克刚被提拔为内部代号AKI（Answers, Knowledge and Information）团队负责人。 他负责的“Answers”项目原计划在2026年春季推出，作为Siri“大改版”的核心。他的离开可能导致该项目延期。 3、庞若鸣 庞若鸣于1998年从上海交通大学本科毕业，2000年获得加利福尼亚大学洛杉矶分校计算机科学与工程硕士学位，2006年获得普林斯顿大学哲学博士学位，随后在谷歌担任首席软件工程师，2021年加入苹果。 ▲庞若鸣 他此前是苹果自研模型团队的负责人，其管理的大约100人团队主要负责研发基础模型，用于支撑苹果智能和其他AI功能。 4、Frank Chu 2019年，Frank Chu加入苹果，担任技术总监的职务。他曾主导苹果基础模型及开源大语言模型在公有云上的推理部署，而且还牵头了苹果基础模型的数据预训练工作。 同时，他还领导搜索平台团队，为Siri、Safari等苹果旗下产品提供了核心搜索技术支持。 ▲Frank Chu工作经历 加入苹果之前，Frank Chu自2007年起在谷歌工作了9年，担任软件工程师。随后其跳槽至Waymo工作近4年，担任技术主管。 5、Jian Zhang Jian Zhang的领英主页显示，他2015年8月就加入了苹果，2025年7月离开，为苹果效力了整整10年。 ▲Jian Zhang工作经历 他此前在苹果领导一个专注于自动化技术及AI产品应用的机器人研究团队，隶属AI/ML部门。 据彭博社报道，Jian Zhang现加入了Meta现实实验室旗下的机器人工作室，任机器人技术总监，继续从事产品研发工作。 6、Alan Dye Alan Dye于2006年加入苹果，已在该公司工作了19年之久，此前任苹果人机交互设计副总裁一职，深度参与了苹果自带应用程序套件、Apple Watch、iPhone X以及Vision Pro头显的界面的设计工作，今年苹果推出的iOS 26液态玻璃视觉系统也由Alan Dye带队完成。 ▲Alan Dye 2015年12月31日起，Alan Dye正式担任Meta首席设计官一职，Meta将为Alan Dye建立新的设计工作室，由其全面负责硬件、软件及AI界面整合的设计工作。 02. Meta砸重金挖来27岁CEO 理念不合致AI元老出走 Meta可谓是这场人才之战的主角，其用一张张天文数字的支票，组建起了一支AI“雇佣兵”军团，成立了“超级智能实验室”（MSL）。 据智东西统计，Meta至少共有3位AI技术相关高管离职，至少新加入9位高管。 ▲Meta AI技术相关高管流动（智东西制表） 1、Yann LeCun（杨立昆） 杨立昆2013年加入Meta并领导基础AI研究实验室（FAIR），其中5年在Meta担任FAIR创始董事，7年担任Meta首席AI科学家。 杨立昆与Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton是2018年ACM图灵奖的获得者，他们三人经常被合称为“深度学习之父”。 ▲Yann LeCun（杨立昆） 2025年11月20日，杨立昆在领英上宣布自己将于年底从Meta离职，创办世界模型初创公司Advanced Machine Intelligence Labs。 2、Joelle Pineau Joelle Pineau是加拿大计算机科学家，2017年，她加入Meta领导蒙特利尔实验室，推动了PyTorch、Llama、SAM等多项关键AI技术的研发与开源。 ▲Joelle Pineau 2025年4月，Joelle Pineau宣布将于5月30日离开Meta，回归学术界，在麦吉尔大学全职任教，并继续在Mila担任核心成员。 同年8月，Joelle Pineau正式出任加拿大AI初创公司Cohere的首席AI官（CAIO）。 3、Chris Cox Meta前首席产品官（CPO）Chris Cox是Meta的元老级人物，他于2005年加入Facebook，是公司最早的15名工程师之一。 ▲Chris Cox 他是Facebook核心功能News Feed的主要缔造者，也是推动Facebook从校园社交网转变为全球社交巨头的关键推手。 2025年，Meta重组AI部门，将Chris Cox原本负责的产品与AI整合工作，被交给了TBD实验室和超级智能实验室，Chris Cox也随之离开了Meta。 4、Alexander Wang Alexander Wang是美籍华裔，1997年出生。他在麻省理工学院读完大一后便选择辍学。2016年，年仅19岁的他创立了数据标注创企Scale AI。 他曾在24岁时成为全球最年轻的白手起家亿万富翁。根据《福布斯》统计，他的净资产高达36亿美元（约合人民币250.9亿元）。 ▲Alexander Wang 2025年6月，扎克伯格亲自出手，出资143亿美元（约合人民币996.6亿元）收购Scale AI 49%的股份，同时Alexander Wang卸任Scale CEO，带领核心团队加盟Meta。 2025年，Alexander Wang加入Meta担任首席AI官，领导新AI研究部门TBD Labs，负责构建新的AI模型。 5、赵昇佳 赵昇佳本科毕业于清华大学计算机系，后在斯坦福大学获得计算机科学博士学位。 他是OpenAI GPT-4技术报告的主要作者之一，也是ChatGPT初始团队的核心成员以及首个具备“思维链”推理能力的模型o1的核心研究员。 ▲赵昇佳 2025年6月，赵昇佳离开OpenAI加入Meta。据传入职仅几天后他曾威胁辞职，甚至签署了回归OpenAI的文件。为了留住这位天才，2025年7月，Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格正式任命他为Meta超级智能实验室的首席科学家。 6、Nat Friedman Nat Friedman是著名的开源桌面环境Ximian和移动开发工具Xamarin的联合创始人。2016年，Xamarin被微软收购，他随之加入微软。 2018年微软收购GitHub后，他于2019年接任GitHub CEO。 ▲Nat Friedman 2021年，Nat Friedman卸任，与合作伙伴Daniel Gross创立了风投基金NFDG，专门投资AI初创公司。 在2025年6月至7月期间，扎克伯格将他招致麾下。Nat Friedman与Alexander Wang共同领导Meta新成立的“超级智能实验室”，主要负责AI产品与应用研究。 7、Daniel Gross Daniel Gross是苹果公司AI和搜索部门的前总监，以及OpenAI前首席科学家Ilya Sutskever创办的Safe Superintelligence的联合创始人。 18岁时，Daniel Gross创办了搜索引擎公司Cue。2013年，该公司被苹果收购，当时年仅21岁的他随之加入苹果，并担任了4年的AI和搜索部门总监。 ▲Daniel Gross 2017年，他加入硅谷顶级孵化器Y Combinator，并创建了专门针对AI初创企业的项目YC AI。 2024年6月，他与Ilya Sutskever等人共同创立了SSI。在公司中，他主要负责算力、筹款和人才引进等关键工作，并担任CEO一职。 2025年6月底，Daniel Gross离开了SSI，宣布加入Meta，将在该公司新成立的“超级智能实验室”从事AI产品研发工作。 03. 挖来Instacart前CEO OpenAI瞄准商业化 当Meta在疯狂买人时，OpenAI在商业化上迈出了大步，任命Fidji Simo为应用业务CEO便是明证。 据智东西统计，2025年至今，OpenAI共有至少2位重要研究人员离职后担任高管职务，另新加入了至少5位高管。 ▲OpenAI AI技术相关高管及核心研究员流动（智东西制表） 1、Liam Fedus Liam Fedus早期在谷歌大脑工作，专注于MoE（混合专家系统）技术。2022年，Liam Fedus加入OpenAI，成为ChatGPT的核心开发者之一，也是o1的负责人之一。 ▲Liam Fedus 在2025年3月，他离开OpenAI，与谷歌DeepMind的材料科学专家Ekin Dogus Cubuk共同创立AI科学创企Periodic Labs。 Periodic Labs在2025年10月完成了一轮3亿美元（约合人民币20.9亿元）的种子轮融资。 2、Vijaye Raji Vijaye Raji曾在微软工作了十年，曾参与开发Visual Studio、SQL Server等核心开发工具以及面向初学者的编程语言Small Basic。2011年，其跳槽至Meta，一路从工程师晋升为副总裁兼娱乐业务负责人。 ▲Vijaye Raji 2021年，他离开Meta，创立了数据分析公司Statsig。2025年5月，Statsig完成1亿美元（约合人民币7亿元）的C轮融资，估值达到11亿美元（约合人民币76.7亿元）。 同年9月2日，OpenAI以11亿美元（约合人民币76.7亿元）收购Statsig，并正式任命Vijaye Raji为OpenAI应用部门首席技术官。 3、Sachin Katti Sachin Katti曾在斯坦福大学担任电气工程与计算机科学教授长达15年。他曾共同创立了无线通信公司Kumu Networks，后来又创立了AI网络公司Uhana，后者被云计算公司VMware收购。 ▲Sachin Katti Sachin Katti曾于2021年加入英特尔，最初负责网络与边缘业务，2025年4月被提拔为公司CTO兼CAIO。 然而，仅仅上任6个月后，他就选择了离开。2025年11月11日，Sachin Katti宣布从英特尔离职并加盟OpenAI，担任基础设施负责人。 4、Fidji Simo 2011年，Fidji Simo加入Meta，一路晋升为应用负责人。2021年，Fidji Simo空降生鲜电商Instacart担任CEO，带领公司在2023年成功上市。 2025年5月，她被正式任命为OpenAI应用CEO，直接向阿尔特曼汇报。 ▲Fidji Simo 自从她加入后，OpenAI 的商业化步伐明显加速，2025年12月，她主持发布了GPT-5.2模型系列，推出了Instant、Thinking和Pro三个版本。 2025年12月，她主导达成了与迪士尼的10亿美元（约合人民币69.7亿元）战略合作，获得漫威、皮克斯等IP的授权。 2026年1月16日，OpenAI发布公告称计划在部分美国账号内加入广告内容，引起广泛讨论。 5、Barret Zoph 2026年1月，Fidji Simo宣布，Barret Zoph已重新加入OpenAI，他将在OpenAI担任高级技术方向的领导角色，并直接向Simo报告。 ▲Barret Zoph 此前，Barret Zoph曾任OpenAI研究副总裁，领导后训练研究团队。后跟随前OpenAI CTO Mira Murati一同离职，联合创办Thinking Machines Lab，并兼任CTO一职。 2016年至2022年，他还曾在谷歌大脑曾担任研究科学家，从事大规模稀疏语言模型训练、神经架构搜索（NAS）等领域研发。 7、 Luke Metz 与Barret Zoph一同离开的Luke Metz也是Thinking Machines Lab联合创始人之一。 ▲Luke Metz 他还是OpenAI团队的创始成员之一，曾参与多个重要AI模型与功能的开发，包括ChatGPT、o1等关键模型，还曾在早期版本的ChatGPT核心架构或实验实现中贡献显著。 04. 收购AI编程创企 谷歌强化智能体编程“战力” 相比于Meta的激进和OpenAI的动荡，谷歌在2025年的人才争夺战中显得相对“稳健”。据统计，谷歌至少有3位相关高管离职或跳槽，至少3位高管新入职。 ▲谷歌AI技术相关高管流动（智东西制表） 1、Jerry Dischler Jerry Dischler是谷歌广告业务的一位资深高管，在谷歌工作了近20年。 ▲Jerry Dischler 他于2005年加入谷歌，曾担任谷歌广告的总经理和副总裁。2024年年底他转任Google Workspace应用总裁。但在调任5个月后，Jerry Dischle就宣布离职，去向未公开。 2、Adam Sadovsky Adam Sadovsky是谷歌18年的老将，曾担任谷歌DeepMind的杰出软件工程师和高级总监职位。 他曾是谷歌搜索排名系统的核心负责人之一，后来转入DeepMind团队，参与了谷歌AI模型Gemini的研发工作。 ▲Adam Sadovsky 在2025年6月，Adam Sadovsky与Sonal Gupta、Amar Subramanya一同离开谷歌，加入了微软AI部门。他加入微软后，担任企业副总裁一职，将参与微软Copilot助手及Bing搜索引擎的AI开发工作。 3、Sonal Gupta Sonal Gupta于2012年加入谷歌，曾是谷歌搜索基础设施的核心负责人之一，还曾担任谷歌DeepMind的工程主管。 ▲Sonal Gupta 2025年7月，Sonal Gupta离开谷歌，加入了微软AI部门，担任技术人员角色，将参与微软Copilot助手及Bing搜索引擎的AI开发工作。 4、Varun Mohan Varun Mohan曾担任自动驾驶公司Nuro的技术负责人。他在2021年与Douglas Chen联合创立了AI编程创企Windsurf担任CEO，是硅谷最年轻的CEO之一。 ▲Varun Mohan 2025年7月，谷歌宣布以24亿美元（约合人民币167.3亿元）的价格，聘请Varun Mohan、Douglas Chen及其核心技术团队加入谷歌DeepMind，专注于Gemini项目中的智能体编程领域。 5、Douglas Chen Douglas Chen是Windsurf的联合创始人兼技术核心人员。他2019年从麻省理工毕业后就来到Meta担任机器学习工程师。2021年，其从Meta离职联合创办了Windsurf。 ▲左：Douglas Chen，右：Varun Mohan 6、Aaron Saunders Aaron Saunders此前曾在波士顿动力工作了22年，早期以核心工程师身份加入。2018年，其晋升为工程副总裁，牵头主导Atlas人形机器人和Spot机器狗的研发。2021年，Aaron Saunders升任波士顿动力CTO。 ▲Aaron Saunders 2025年11月，在离开波士顿动力后，他迅速被谷歌DeepMind招致麾下，负责硬件工程方面工作。 05. 微软补齐拼图、xAI吸纳投资好手 Anthropic迎新CTO 微软、xAI和Anthropic虽然不是人才流失的主战场，但也有小部分人员流动。 据智东西统计，微软至少有2位相关高管跳槽，新上任1位；xAI至少离职1位，新加入1位；Anthropic至少新加入1位。 ▲微软、xAI和Anthropic AI技术相关高管流动（智东西制表） 1、Amar Subramanya Amar Subramanya现任苹果公司的AI副总裁，负责Apple基础模型的研发，主管机器学习研究以及AI安全与评估。2009年至2025年，他在谷歌从研发科学家做到了Gemini工程主管职位。 ▲Amar Subramanya 2025年7月，Amar Subramanya与Adam Sadovsky、Sonal Gupta一同离开谷歌，加入了微软AI部门。仅5个月后，2025年12月，他就再次跳槽到苹果，接任John Giannandrea的相关工作。 2、Indrojit Deb 2025年6月，Salesforce聘请Indrojit Deb担任高级副总裁兼统一Agentforce平台架构师一职。 ▲Indrojit Deb 他在加入Salesforce之前，在微软工作了约27年，曾担任微软Power Platform智能应用以及商业和行业辅助工具的CTO。 3、Igor Babuschkin Igor Babuschkin在2017年便加入了谷歌，曾担任AlphaStar项目技术负责人，还参与了WaveNet语音生成系统的研发与AI编程AlphaCode项目。2020年，Igor Babuschkin短暂加入OpenAI，后又回到谷歌。 ▲Igor Babuschkin 2023年，Igor Babuschkin正式离开谷歌，与马斯克等联合创办xAI，兼任工程负责人。2025年2月，他代表公司发布了Grok-3模型，并回应了关于模型基准测试的争议。 2025年8月，Igor Babuschkin宣布离开xAI，创办风险投资公司Babuschkin Ventures。 4、Rahul Patil Rahul Patil现任Anthropic的CTO，主导Anthropic的底层算力基建建设。 ▲Rahul Patil 2015年7月至2020年3月，他曾担任Oracle公司的云基础设施高级副总裁。2020年3月，Rahul Patil跳槽到在线支付服务商Stripe，从基础设施负责人一路做到了CTO。 5、Jay Parikh Jay Parikh目前是微软Core AI-平台与工具部门的执行副总裁兼主管。他曾在Meta工作13年，2022年其离职时的职位是全球工程业务主管/基础设施副总裁。 ▲Jay Parikh 从Meta离职后，Jay Parikh加入网络安全初创公司Lacework担任CEO。在2024年，该公司被网络安全公司Fortinet以1.49亿美元（约合人民币10.4亿元）收购，随后Jay Parikh便加入微软。 在2026年1月，Jay Parikh作为微软代表出席CES 2026，阐述了微软AI技术与西门子工业专业知识的融合路径。 6、Anthony Armstrong Anthony Armstrong虽不是技术相关的高管，但经其手的科技公司投资数额可是天文数字。 ▲Anthony Armstrong 他在摩根士丹利拥有多年科技领域投资银行业务经验，曾主导多起科技行业的重大融资与并购项目，其中就包括他马斯克以440亿美元（约合人民币3066.3亿元）收购Twitter的交易。 2025年10月7日，Anthony Armstrong被马斯克招致麾下，担任xAI和X的CFO。 06. 结语：人才始终是AI巨头“必争之地” 纵观2025年以来硅谷AI技术人才流动图景，其规模与密集程度远超以往。 Meta采取激进的“闪电战”策略，通过高额资本投入组建超级智能实验室，旨在快速获取顶尖智力资源，冲击AI研究的领先地位。OpenAI则在经历高层震荡后，正通过商业化核心人物的引入强化产品落地与商业变现能力。 苹果成为此轮人才战中主要的“失血方”，AI关键团队接连被Meta“整建制”挖走，其AI战略的推进节奏可能因此受到影响。 人才流动的背后，是巨头们对AI技术主导权的争夺，可以预见，这场没有硝烟的战争还将持续，并可能进一步重塑全球AI产业的权力格局。

摘要： 中国品牌的崛起之路，是一部从“价格屠夫”到“技术猎人”，最终成为“赛道定义者”的奋斗史诗。而索尼与TCL的合作，为这部历史又增添了浓墨一章。 凤凰网科技 出品 作者｜Phoebe 编辑｜董雨晴 一台售价万元的索尼电视，曾是中国家庭的“体面之选”，如今这家日本巨头已将其家庭娱乐业务的命运交给了一个中国企业。 2026年1月20日傍晚，消费电子行业的一则重磅消息砸下。TCL电子在港交所突然发布公告，宣布与索尼公司签署意向备忘录，计划成立一家承接索尼家庭娱乐业务的合资公司。在全球市场，这家新公司将以一体化模式运营电视机和家庭音响等业务。 索尼本次与TCL合资的核心——家庭娱乐业务，是指其一直宣称的将影院级影音体验带入家庭的整条产品线。根据2024年以来的品牌整合战略，这一业务在索尼内部被统一归入 “BRAVIA” 品牌之下，涵盖了从显示、音频到内容服务的完整生态。 尽管此次与TCL牵手的是一整套软硬件深度结合的家庭娱乐系统，但电视无疑是其中的重中之重。 值得注意的是，合资公司的股权结构为TCL持股51%，索尼持股49%。这意味着，曾经被中国消费者奉为圭臬的索尼电视，其未来的命运将由一家中国公司主导。 01 索尼大法，已成往事？ 上世纪八九十年代，日本电视厂商迎来辉煌时期。索尼、松下、东芝、夏普等品牌成为品质与高端的代名词，日本电视成为无数中国家庭的“体面之选”。 在日本电视技术的黄金年代，索尼的特丽珑（Trinitron）技术几乎成为彩色电视的画质标准。1996年，索尼（中国）有限公司在北京正式成立，这家日本电子巨头开始深耕中国市场。 当时，一台29英寸索尼特丽珑电视在中国市场的售价超过万元，相当于普通职工数年工资，却依然供不应求。 索尼的产品，在那时是一种代表“品质”的品味之选：从显像管中的特丽珑技术到Walkman随身听的精密机械，日本制造在消费者心中建立起几乎不可撼动的技术崇拜。这种品牌溢价也让索尼在中国市场享受了长达十余年的红利期，即使价格远高于国产电视，仍有一大批忠实拥趸。 然而，日本电子厂商的危机也在繁荣期悄然萌芽。2000年前后，中国本土电视品牌如TCL、海信、长虹等开始崛起，用低廉的成本人力优势打起价格战，逐步蚕食日本品牌的市场份额。 2005年，当海信宣布研发成功中国自主知识产权数字视频处理芯片“信芯”时，日本厂商或许尚未意识到，不仅是失去了成本优势，昔日强势技术壁垒也在被“水滴石穿”。 真正的转折点出现在2010年代。随着智能手机和平板电脑的普及，电视在家庭娱乐中的核心地位开始动摇。日本电子厂商却陷入了战略迷茫——是坚守高端市场，还是下沉参与价格竞争？ 索尼选择了前者，继续以高端定位和“工匠精神”自居。但市场逻辑已悄然改变，消费者不再愿意只为单纯的品牌溢价支付高昂费用，而是更看重性价比和创新功能。 2025年11月，索尼Xperia官方微信公众号进入注销冻结状态，写下索尼手机在中国市场谢幕的注脚。加之三个月前，索尼手机中国官网域名停止使用，这一系列动作正式宣告了索尼手机在中国市场的彻底退出，而其市场份额早已低至可以忽略不计。 索尼电视业务也陷入相似困境。尽管索尼XR认知芯片的调校能力仍被专业领域认可，但在曾经高呼“索尼大法好”的消费者眼中，索尼的价格标签已难以匹配其提供的价值。2025年末，在各大消费者投诉平台，索尼多款电视型号被集中投诉“过保即坏”，出现无声或主板故障，而官方的应对迟缓，进一步侵蚀了其高端品牌的信任根基。 当中国品牌以更先进的技术、更低的价格提供相似甚至更好的体验时，索尼的护城河正在迅速干涸。这种衰落并非索尼独有。整个日本消费电子产业都面临着相似的挑战。夏普卖身鸿海，东芝多次重组，松下收缩业务线……日本电子帝国的黄金时代已成往事。 当索尼还在为维护高端品牌的调性而挣扎时，它曾经的追随者们，已经用一套完全不同的战法，改写了游戏规则。 02 索尼和TCL，谁更需要谁 这次合作的本质，是用“中国效率”来改造和精简索尼的“日式生态”。 新公司的规划也明确了这一点：它将同时利用“索尼的高品质画面和音频技术、品牌价值”，以及“TCL的先进显示技术、全球规模优势、垂直供应链和端到端的成本效率”。 换言之，索尼提供品牌光环和技术遗产，而TCL提供让这些遗产在当代市场存活下去所必需的血液——高效的制造、可控的成本和广阔的渠道。 控股权易手也就意味着在未来的合资公司中，TCL将拥有最终决策权。索尼，这家曾经定义高端消费电子的日本巨头，正式将其家庭娱乐业务的主导权交给了中国合作伙伴。 这次合作并非简单的技术转让或品牌授权，而是一次深度的产业整合。根据备忘录内容，双方计划成立的合资公司将在全球范围内开展包括电视机和家庭音响等产品在内的一体化业务运营。这意味着从产品设计、研发、制造到销售的全链条，都将由合资公司主导。 对索尼而言，保留49%的股份使其能够继续参与业务，分享未来可能的收益，同时借助TCL的制造能力和供应链优势降低成本。对TCL而言，持股51%确保了其对合资公司的控制权，同时获得了索尼的品牌授权和技术积累。 这种合作模式反映了全球消费电子产业正在发生的深刻变革，传统的垂直一体化模式正在被更加灵活的合作网络所取代。企业不再追求在所有环节都拥有绝对控制权，而是专注于自己最擅长的领域，通过合作弥补短板。 回顾这场跨越三十年的产业替代，存在一个耐人寻味的“路线反差”。索尼的衰落，恰恰源于其曾经最强大的“垂直整合”模式——从影视内容、专业设备到消费终端的全链条控制，在模拟时代是壁垒，在数字时代却可能因体系沉重而成为负担。 反观TCL，其成功的核心同样是“垂直整合”，但聚焦于上游面板（华星光电）和整机制造的整合，带来了极高的成本控制与技术落地效率。 此次合资，仿佛是两种“垂直整合”模式的交接：索尼交出了品牌和部分技术遗产，而TCL注入的，正是让其遗产能在当代市场存续下去的“效率血液”。 更深层次看，这次合作象征着全球消费电子产业权力的转移。曾经的日本电子巨头，在面对中国品牌全面崛起，不得不调整策略，通过合作而非竞争来维持市场存在。 对索尼来说，这更像是一次战略聚焦下的“弃子”。早在2014年，深陷亏损的索尼就曾将电视业务分拆为独立子公司，就被外界解读为“待价而沽”。十年后，预言成真。 在全球市场，2025年前三季度索尼电视出货量仅为260万台，排名第十，已大幅落后于TCL、海信、小米等中国品牌。电视业务在财报中已被归入“其它业务”，处于亏损或微利状态。索尼手机业务也已于2025年正式退出中国，集团资源正聚焦于图像传感器、游戏、音乐等利润更高的板块。剥离持续承压的非核心硬件业务，已成为清晰的战略选择。 索尼高层早已清晰地将公司未来押注在“创意娱乐愿景”上，其游戏、音乐、影视和图像传感器业务贡献了主要利润，并被寄予厚望。剥离持续失血且战略权重下降的家庭娱乐硬件业务，能让索尼更轻盈地专注于内容与核心技术的赛道。 在未来，这种“中控外参”的合作模式可能会成为更多行业的常态。随着中国企业在技术、制造和市场等方面的全面崛起，传统的产业分工格局正在被重新定义。 当中国品牌不再仅仅是“性价比”代名词，在技术创新和全球化运营上展现出全面竞争力时，索尼的选择也许不该被视为退却，而是在新时代寻找自己最合适的生态位。 未来，我们或许会看到更多类似的合作：西方品牌提供品牌遗产和技术积累，中国企业提供制造能力、创新速度和市场触觉——这种新的产业分工，或将重新定义全球消费电子产业的竞争格局。 03 不断逆袭的中国制造 1996年春天的中国电视市场，一场没有硝烟的战争正在酝酿。3月26日，长虹突然宣布旗下所有彩电降价，幅度达18%至30%。这场被称为“黑色三月”的价格战彻底改写了中国电视产业的格局。 国产品牌以惊人的勇气向外资品牌发起挑战。康佳、TCL、熊猫等品牌迅速跟进降价，形成国产阵营的集体攻势。结果出乎所有人预料：到1996年底，国产彩电在国内市场份额飙升至71.1%，日本厂商在中国市场的优势几乎丧失殆尽。 然而，价格战只是中国品牌生存的第一步。真正的逆袭，始于对核心技术的攻坚。 2005年6月26日，海信在北京发布中国首款自主知识产权数字视频处理芯片“信芯”。时任海信董事长周厚健举起那块小小的芯片，宣告中国彩电业“无芯时代”的终结。他直言：“没有自己的芯片将永远是二流厂家。”这颗“中国芯”的诞生，标志着中国电视产业开始挣脱技术依赖的枷锁。 真正的战略转折发生在2009年。全球金融危机阴影下，TCL做出一个冒险决定：投资245亿元建设华星光电第8.5代液晶面板生产线。董事长李东生力排众议：“我们必须进入面板行业，否则永远受制于人。”这一决策打破了中国“缺芯少屏”的产业困局，也为TCL日后在全球市场的竞争奠定了坚实基础。 2014年，海信在显示技术领域开辟全新赛道，推出全球首台100英寸激光电视。这项创新展示了中国品牌不再满足于技术追随，开始尝试定义未来显示技术方向。 技术的突破很快转化为市场优势。十年后，中国品牌在全球电视市场已形成压倒性优势。 数据显示，2025年前三季度，TCL在全球电视出货量达2080万台，同比增长4.1%。其中，Mini LED电视成为最大亮点，全球出货量达224万台，同比激增153.3%。海信同样表现出色，在2025年中国电视市场品牌出货量中位列第一，并在全球市场持续扩张。 中国电视品牌已从价格战的参与者，转变为技术创新的引领者。 2026年国际消费电子展（CES）上，中国品牌的创新实力得到充分展示。海信推出RGB MiniLED evo技术，在传统三色背光架构基础上，开创性地引入第四种“天青色”LED光源，将色域提升至新的高度。TCL则展示了拥有20000+背光分区的旗舰产品，峰值亮度高达10000尼特，刷新了行业标准。 中国品牌的技术突破直接改写了全球产业格局。2025年，TCL、海信、小米三大中国品牌的全球电视出货量合计份额达到31.3%，首次超过韩国三星和LG的28.4%。中国企业已从技术追随者变为全球显示技术演进关键标准的参与者。 这场逆袭的背后，是中国企业对于研发的持续投入和对于消费者需求的敏锐把握。当日本企业还在坚守“技术至上”的理念时，中国企业已经学会如何将技术创新与市场接受度相结合，打造既有领先技术又符合大众消费能力的产品。 中国品牌的崛起之路，是一部从“价格屠夫”到“技术猎人”，最终成为“赛道定义者”的奋斗史诗。而索尼与TCL的合作，为这部历史又增添了浓墨一章。

IT之家 1 月 20 日消息，美国宇航局（NASA）公布了载人登月任务“阿耳忒弥斯 2 号”（Artemis II）的发射窗口，这项备受瞩目的任务旨在将人类再次送往月球，这距离上一次美国宇航员踏足月球表面已过去超过 50 年。 “阿耳忒弥斯 2 号”被设定为一次绕月探测飞行，并不进行登月着陆。任务期间，4 名宇航员将搭乘“猎户座”飞船（Orion）环绕月球飞行，重点测试飞船的生命维持系统、通信导航及深空机动能力。此次任务的成功与否，将直接决定未来宇航员能否安全地在该计划的第三阶段重返月球表面。 美国宇航局最初将最早发射日期定为 2026 年 2 月 4 日，但最新计划将其推迟了约两天。首个发射窗口目前定于美国东部时间 2026 年 2 月 6 日 21 点 41 分（IT之家注：北京时间 7 日 10 点 41 分）。 美国宇航局在 2 月安排了 5 次发射机会，3 月有 5 次，4 月有 7 次机会，总计在 3 个月内提供了 16 个发射窗口。

快科技1月21日消息，原小米中国区市场部总经理、REDMI品牌总经理王腾成立新公司“今日宜休”之后进展顺利，目前已经完成总规模为数千万元的种子轮融资，投资方包括高瓴创投、智元机器人、喜临门等。 他本人今晚发文表示，完成首轮融资心理压力稍微好一点。 王腾称：“老实说第一次创业，心里挺没谱的，压力山大，真的是非常感谢早期信任我们的投资人”。 同时他还在评论区回复网友称，创业后“更理解雷总的勇气和牛逼了”。 据悉，王腾的今日宜休初创核心团队成员均来自小米、华为等科技企业，主要研发睡眠健康相关产品。 王腾回复网友时表示，产品进度没那么快，得下半年才能开发布会。 他透露，初期盘算了一下想把规划的产品做出来，组团队+研发投入等大概需要几千万甚至上亿的费用。 王腾此前曾表示，新产品将接入米家，应该还会融合传感器和大模型。 整体来看，王腾的新产品将会是一款科技产品，比如智能枕头、智能耳机、智能手环、多功能传感器等类型。 如果接入米家之后，可以与庞大的小米智能生态产品联动，比如窗帘、灯光、加湿器、空气净化器、空调等等。 结合各种人体数据，实时调控环境状态，给使用者带来更优质的睡眠环境。

IT之家 1 月 21 日消息，美国国际贸易委员会（ITC）宣布启动一项新的专利调查，调查对象包括 Apple Watch 在内的多款具备跌倒检测功能的智能手表产品。此次调查源于德州公司 UnaliWear 提交的投诉，指控相关设备在跌倒检测技术上侵犯其多项美国专利。 根据 ITC 发布的《立案调查通知》，UnaliWear 指控被调查产品在进口、销售及售后环节中，侵犯了其持有的 美国专利第 10,051,410 号 和 第 10,687,193 号。 IT之家注：此次投诉所针对的并非仅限于 Apple Watch，而是涵盖“具备用户跌倒检测能力的电子手表及其相关组件”，因此实际上还包括来自三星、谷歌以及佳明等厂商的智能手表产品。 UnaliWear 在申诉中请求 ITC 在调查结束后采取两项关键措施：一是发布有限排除令，禁止相关涉嫌侵权设备继续进口至美国；二是发布停止并禁止令，限制这些产品在美国境内的销售行为。若该请求最终获得支持，可能会出现类似此前 Apple Watch 因血氧监测专利纠纷而遭遇的进口禁令情形。 ITC 文件显示，被列为被告的相关厂商需在 20 天内对投诉作出回应。若未能按时提交答复，可能被视为放弃抗辩权利，行政法官及委员会可依据投诉内容直接作出事实认定，并可能发布排除令或停止令。 近年来，Apple Watch 在健康与医疗功能方面已多次遭遇专利挑战。此前，Apple 曾因与 Masimo 之间的血氧监测专利纠纷，被 ITC 裁定侵权并一度在美国面临进口禁令，虽随后通过调整措施得以恢复销售，但相关争议仍在持续。

人工智能（AI）浪潮之下，先进制程芯片难求、身价飙升。与此同时，曾被晶圆厂加速剥离的8英寸晶圆产线，正因国际巨头集体转向12英寸以及AI外围芯片需求的增长，上演了一场从产能过剩到提价满载的结构性反转。在此变局下，中国大陆晶圆代工厂正承接这一全球产能真空，其角色变化引起市场瞩目。 1月13日，市场调研机构集邦咨询（TrendForce）发布最新报告显示，全球8英寸晶圆供需正步入失衡期。受台积电、三星电子战略性削减产能影响，2026年全球8英寸代工总产能将萎缩2.4%。与此同时，AI驱动的电源管理芯片（Power IC）等产品需求维持强劲，正拉动行业平均产能利用率回升至90%的高位。 在此背景下，中国大陆晶圆代工厂正在崛起，成为满足8英寸芯片需求的替代方案。同时，晶圆代工厂正提高报价，预计调价幅度在5%至20%之间。 8英寸晶圆供需失衡 8英寸晶圆主要用于生产电源管理芯片（PMIC）、驱动IC、微控制器（MCU）及功率器件（IGBT、MOSFET）等。长期以来，该市场因工艺成熟、设备折旧完毕，被视为先进制程巨头资产组合中的“现金奶牛”，利润丰厚。 然而，随着制程节点向 3nm、2nm 及更先进制程迈进，老旧 8 英寸产线正面临“挤压”：一方面，成熟制程正加速向 12 英寸产线迁移以获取更高的晶圆产出效率；另一方面，老旧设备日益增高的运维成本使其边际效益面临挑战。目前，头部晶圆代工厂的资本开支已几乎全数转向 12 英寸产线，以支撑高额的先进制程研发与产能扩充。 根据集邦咨询1月13日披露的报告，供给侧的产能收缩已成为本轮8英寸晶圆供需失衡的导火索。台积电已于2025年正式开始逐步减少8英寸晶圆产能，目标于2027年部分厂区全面停产。三星紧随其后，其针对8英寸晶圆代工业务的减产态度更为积极。集邦咨询认为，受此双重挤压，2026年全球8英寸晶圆总产能预计出现2.4%的负增长。 同时，AI服务器及边缘算力带动的功率器件需求增长，使8英寸晶圆产能出现结构性紧缺。集邦咨询表示，全球代工报价在2025年下半年止跌回升，预计2026年全线涨幅将达5%至20%。 “受台积电与三星加速减产8英寸产能，加上AI功率器件需求增长及供应链恐慌性备货影响，全球8英寸晶圆供需结构转趋紧俏。产能利用率显著回升，促使各大代工厂启动涨价策略。”集邦咨询在报告中指出。 市场调研机构群智咨询1月13日发布的报告亦显示，2025年四季度，全球主要晶圆厂平均产能利用率回升至90%，同比增长约7个百分点。该机构称，受AI应用带来的电源/模拟应用订单增长，以及车载、工控等应用复苏的影响，晶圆代工产能利用率以高于预期的速度恢复。其中，8英寸制程持续满载，价格迎来复苏周期。 目前来看，中国大陆包括模拟芯片、车载功率器件及低功耗MCU在内的特色工艺仍以8英寸平台为主，一些无法锁定产能的中小IC设计厂甚至可能面临断供风险，或不得不支付高额溢价以争夺有限的本土代工份额。 中国大陆晶圆代工厂受益 值得注意的是，当台积电、三星等晶圆巨头在AI数据中心需求暴增下推动晶圆产线加速代际切换，加剧8英寸产能需求结构性紧张之际，中国大陆晶圆代工厂有望在一定程度上填补全球市场产能真空。 具体来看，目前台积电在中国台湾有4座8英寸晶圆厂和1座6英寸晶圆厂，若要在2027年全面退出，2026年就需要持续削减产能。目前台积电的8英寸晶圆代工月产能约为52.8万片。 三星电子同样于2025年下半年启动8英寸晶圆厂减产，且态度更为积极，希望将更多的资源投入到12英寸晶圆市场的竞争当中。此前，三星为了应对持续亏损的晶圆代工业务以及8英寸晶圆厂的低产能利用率，就已经计划削减8英寸晶圆厂规模，并传闻对8英寸代工制造和技术团队裁员30%以上。目前三星电子的8英寸晶圆代工月产能亦约为52.8万片。 联电旗下8英寸晶圆月产能曾超36万片，现阶段产能利用率约70%。展望后市，联电正向看待2026年营运有望延续成长轨迹。面对产业变局，该公司不与先进制程大厂正面对决，而是选择通过深耕特殊制程技术来巩固市占率。 中芯国际目前在上海、北京、天津、深圳建有3座8英寸晶圆厂和4座12英寸晶圆厂。中芯国际最新的财报显示，截至2025年第三季度末，其逻辑芯片月产能（折合8英寸）历史性地突破百万片大关，达102.3万片。财报显示，中芯国际三季度整体产能利用率达95.8%，为2022年二季度以来的新高。 另一巨头华虹半导体的表现则更多体现了在特色工艺上的竞争力。在华虹的部分8英寸生产线上，产能利用率已逼近100%。这主要得益于英飞凌、安森美等国际功率半导体巨头的转单，在12英寸特色工艺完全成熟前，8英寸依然是IGBT、MOSFET及模拟芯片最经济的平台。 尽管此前市场曾对中国大陆晶圆代工厂商的扩产节奏抱有一定忧虑，但当前产能利用率的高位运行，显示了扩产的战略价值。中芯国际联席CEO赵海军就曾明确表态，国内产能的扩充速度只会增高，不会降低。这一表态不仅源于AI外围芯片的爆发，更得益于供应重塑后本土订单的回流。赵海军还表示，中国大陆产品也进入了海外客户供应链，需求向好，因此扩大产能是中国大陆晶圆代工行业的大势所趋。 由于需求激增，中国大陆晶圆厂已将8英寸芯片工艺价格上调约10%，部分订单涨幅甚至触及20%。集邦咨询称，因应供需吃紧，包含中芯国际、世界先进与三星等代工厂均酝酿涨价，范围涵盖各类制程与客户，此波涨势预计延续至2026年。 据报道，2025年12月24日，中芯国际正式向下游客户发布涨价通知，明确对8英寸BCD工艺代工提价约10%。BCD工艺（Bipolar-CMOS-DMOS）目前是8英寸晶圆厂的主力产品。 不过，虽然8英寸晶圆产能目前正值红利期，但长期来看，电源管理芯片及显示驱动芯片向12英寸成熟节点迁移的趋势并未改变。中国大陆厂商在扩产8英寸的同时，必须加速在12英寸特色工艺上的布局。国际半导体产业协会（SEMI）在报告中指出，全球半导体制造商预计2026年将增加12英寸晶圆厂产能，达到每月960万片的历史新高。 SEMI总裁 Ajit Manocha 表示：“半导体的长期强劲需求后续仍将推动产能增长。晶圆代工、存储器和功率半导体预计将是2026年新增产能的主要驱动力。”在2022年至2026年的预测期内，芯片制造商预计将增加12英寸晶圆厂产能，以满足需求增长。

IT之家 1 月 21 日消息，市场调查机构 Omdia 昨日（1 月 20 日）发布博文，报告称受存储芯片成本上涨、卢比贬值及需求疲软影响，2025 年第 4 季度印度智能手机出货量为 3450 万台，同比下降 7%；2025 全年出货量为 1.542 亿台，同比下降 1%。 在激烈的存量竞争中，vivo 表现尤为抢眼。该品牌凭借 Y31 5G、V60e 等机型的热销，在第四季度出货 790 万台，以 23% 的市场份额稳居榜首，并成功卫冕 2025 全年冠军。 三星以 490 万台（14% 份额）位列第二。值得注意的是，OPPO（不含一加）通过精细化的 A 系列与 K 系列产品组合，以 460 万台的出货量超越小米，夺得第三名。 小米和苹果则分别以 420 万台和 390 万台紧随其后。vivo 和 OPPO 得益于其深耕线下零售网络及高效的库存管理策略，是仅有的两个实现同比双位数增长的品牌。 该机构指出多数品牌在 2025 年第 4 季度遭遇了严峻挑战。三星尽管推出了 Fold7 和 S25 FE 等新品并配合以旧换新活动，但受限于整体涨价环境，出货量依然疲软。 小米虽然避免了全线激进涨价，依靠 REDMI 14C 5G 等入门机型支撑销量，但仍难掩下滑颓势。 苹果方面，由于消费者推迟购买以等待 iPhone 15/16 的后续促销，加之 iPhone 17 基础款需求平稳，整体表现持平。一加则通过重建线下渠道关系重回增长轨道，摩托罗拉和 Nothing 也在通过针对性的线下扩张寻找增量。 展望 2026 年，Omdia 首席分析师 Sanyam Chaurasia 预测印度市场将出现中个位数的下滑。随着硬件成本不断推高售价，消费者换机周期将进一步拉长。 Chaurasia 预计中国品牌将把重心转向 2.5 万至 6 万卢比（IT之家注：现汇率约合 1921 至 4611 元人民币）的“旗舰杀手”价位段，以通过更高的利润率来抵消内存成本上涨的影响。而在 6 万卢比（现汇率约合 4611 元人民币）以上的高端市场，格局将继续由苹果、三星和 vivo 主导。

1月20日，小米汽车的2026年新车计划，竟然意外被友商智己汽车的PPT给曝光了。 根据智己汽车的预测，2026年中国新能源汽车市场的内卷式竞争将加剧，行业全面从红利期进入内卷期，各大车企将进行密集型的产品投放。 值得注意的是，智己给出了小米汽车的新车计划： 2026年3月推出新一代小米SU7和全新的小米YU7 Ultra车型； 2026年7月推出全新的增程式车型小米昆仑N3（暂定名称）； 2026年9月推出第二款增程式车型小米昆仑N1（暂定名称）； 2026年10月推出小米SU7的加长版小米SU7L和第三款增程式车型小米昆仑N2（暂定名称）。 按照这张PPT，小米汽车将在今年集中发布6款新车型。 而在过去两年，小米汽车仅推出了小米SU7、小米SU7 Ultra和小米YU7等少数几款车型。 如果消息属实，小米汽车今年的更新节奏将远超往年。 2025年，小米汽车的实际交付量达41万辆，远超年初设定的30万辆目标。 而2026年1月3日，在新年直播中，小米公司董事长雷军曾宣布，小米汽车今年的交付量目标设定为55万辆。 而此次被曝光的6款新车，或许就是雷军的底气。

IT之家 1 月 20 日消息，据汽车媒体 electrek 今天报道，自动驾驶技术公司 Waymo 前 CEO 约翰 · 克拉夫奇克（John Krafcik）最近又喷上了特斯拉 FSD，并认为特斯拉坚守的纯视觉方案完全不可靠，就跟重度近视眼一样。 IT之家在此援引 electrek，目前自动驾驶领域存在两种论调：以马斯克为首的人认为，人类开车只靠眼睛、大脑就能分析路况，汽车也应如此，只不过是换成摄像头、神经网络；而克拉夫奇克等人物和公司则认为，激光雷达、毫米波雷达必须在自动驾驶中充当冗余感知角色。 在 CES 2026 期间，克拉夫奇克毫不客气地指出了特斯拉纯视觉方案的局限： 人眼的视觉能力远远强于一辆只配备 7 个 500 万像素摄像头的汽车，而且这些相机只有一个是标准焦距，其余全是广角镜头。如此一来，这 500 万像素就被分散使用了，等效视觉清晰度只有 20/60 或 20/70。这种配置下，车上的其他摄像头甚至无法通过车管所（DMV）的视力测试。 他认为，特斯拉多年前移除雷达、超声波传感器并拒绝使用激光雷达的做法，等同于“给自己的 AI 戴上镣铐”，系统只能在更嘈杂、可靠性更低的数据源中提取重点，而 Waymo、Zoox 却用了更丰富、更稳定的传感器融合数据。 克拉夫奇克补充道：“激光雷达可提供完全不同的主动感知方式，用来弥补摄像头这种被动感知，这才是真正的‘超人级’能力。相比之下，一辆重度近视、该戴眼镜却不戴且只能在有限数据中运行的车，能力自然十分受限”。

IT之家 1 月 21 日消息，小米汽车昨晚发布了答网友问（第 208 集），针对什么是「24 小时耐力挑战」、为什么要做「24 小时耐力挑战」、「24 小时耐力挑战」为什么是对三电性能的极限考验等问题进行了解答。 IT之家附小米汽车本期问答重点内容如下： 什么是「24 小时耐力挑战」？为什么要做「24 小时耐力挑战」？ 「24 小时耐力挑战」借鉴了勒芒 24 小时耐力赛，是指车辆在封闭的试车场高速环道上，以「换人不换车」的方式连续超高速行驶，同时充电所消耗的时间，也包含在 24 小时内，并最终统计车辆所能达到的行驶里程。 这样的挑战相当于“用百米冲刺的速度跑完马拉松”，对车辆在电机，电池，热管理等各方面技术能力都提出了巨大挑战，核心包括： 电驱系统能否持续保持超高速行驶的同时兼顾较低电耗； 动力电池能否持续确保充放电功率和效率； 散热系统能否保障极端工况下的温度控制； 车身空气动力学设计能否将风阻对其能耗的影响降到最低等。 新一代小米 SU7 Max 测试车进行「24 小时耐力挑战」，通过远超日常工况的高强度考验，来验证整车的性能、续航、能耗和可靠性等综合能力，从而在未来量产时，向用户交付更强性能、更长续航以及更可靠的用车体验。 为什么说「24 小时耐力挑战」是对三电性能的极限考验？ 「24 小时耐力挑战」的严苛程度远超日常用车工况，是目前可以综合验证电车「三电性能」和「极致续航」最极限的场景之一。要想在「24 小时耐力挑战」中取得好成绩，需要车辆具备充放电、散热以及行驶效率等全方位技术能力，其中三电技术与性能至关重要，要同时做到：更快的行驶时速、更低的电量消耗、更少的充电次数、更短的充电耗时以及更好的散热控温能力。 因此，「24 小时耐力挑战」对三电系统及整车可靠性要求极高，是对电驱系统高功率持续运行，对电池系统高倍率持续充放电的极限测试，同时也是对整车机械系统和热管理系统可靠性的充分验证。 新一代 SU7 Max 测试车的「24 小时耐力挑战」，具体是怎么完成的？ 本次「24 小时耐力挑战」是于 2025 年 11 月 20 日 22:10 至 11 月 21 日 22:10，在中汽中心盐城汽车试验场进行的（测试时的温度为 0-15°C）。一辆新一代 SU7 Max 测试车，以「换人不换车」的形式，以 240km/h 的超高速度在该试验场的高速环道上连续行驶 24 个小时（包含充电时间）。整个挑战中，这辆新一代 SU7 Max 测试车一共充电 44 次，每次充电仅耗时 8-10 分钟左右，最终取得了 4264km 的优异成绩。 在整个过程中，最高转速 22000rpm 的小米超级电机 V6s Plus，始终维持 135kW 的输出功率，转速持续保持在 18000rpm 以上。即便进入挑战后半程，其功率与转速也未见衰减，表现出强劲持久的性能以及优秀的能效表现。 新一代 SU7 获得的 4264km 这个成绩，在行业中是什么水平？ 在新一代小米 SU7 进行「24 小时耐力挑战」之前，也有非常多优秀的车企进行过相同的挑战，我们也列举了一些成绩供大家参考（数据来源于网络公开信息）。也非常欢迎更多品牌参与到“纯电车 24 小时耐力挑战”中，共同推动汽车工业的发展！ 保时捷 Taycan（2019 年）：3425km 奔驰 CLA（2024 年）：3717km 小米 YU7（2025 年）：3944km （纯电 SUV 纪录保持者） 小鹏 P7（2025 年）：3961km 新一代小米 SU7（2025 年）：4264km 奔驰 AMG GT XX（2025 年）：5479km （概念车） 「24 小时耐力挑战」背后，新一代 SU7 到底强在哪里？ 新一代 SU7 Max（测试车）能在「24 小时耐力挑战」中取得 4264km 的出色成绩，这样的表现离不开小米汽车工程师们持续的「技术突破」和「设计优化」，以及新一代 SU7 Max 升级 897V 碳化硅高压平台，并搭载小米超级电机 V6s Plus 和 101.7kWh 三元锂电池，实现了更强动力、更长续航和更快充电。 以小米超级电机 V6s Plus 为核心的新一代 SU7 Max 电驱系统，能在「24 小时耐力挑战」中持续保持 240km/h 的超高车速行驶，同时还兼顾了较低的电耗，实现了强动力、高效率。新一代 SU7 Max CLTC 工况电耗低至 13.4kWh/100km。 新一代 SU7 Max 搭载 101.7kWh 三元锂电池，能做到连续多次超过 140kW 放电和超过 400kW 充电之后仍然不过热，性能无衰减。新一代 SU7 Max 搭载最高电压 897V 的碳化硅高压平台，15 分钟至多可补充 670km 的 CLTC 续航里程，在 5.2C 峰值充电倍率的加持下，电池电量 10%-80% 充电最快仅需 12 分钟，缩短充电耗时，以便车辆可以更快重返测试场。 小米 SU7 Ultra 的「赛道级散热系统」已历经纽北挑战，能够在纽北赛道连续飞行圈 2 圈不过热。我们为新一代 SU7 Max 搭载了 SU7 Ultra 同源的散热系统，配合电驱主动立体油冷和动力电池双大面冷却，全方位保障散热，确保三电系统的温度全程稳控在高效安全工作区间以内，不出现过热和衰减。 新一代 SU7 的空气动力设计依然出色，全车 9 组风道、18 个风口，能高效导流空气，28° 前风挡倾角与 17° 溜背角度，构成气流「切入」与「分离」的黄金平衡点，以及鹅卵石激光雷达、无边框后视镜等一系列优化，大幅的减轻了车辆在高速行驶时风阻对续航的影响。 由此可见，新一代 SU7 在三电系统、散热性能、风阻优化等多方面都表现优秀。同时严苛测试背后的充分验证，也将为您的日常用车提供更扎实的保障。 值得一提的是，新一代小米 SU7 Max 同款的三电系统，此前也在 YU7 Max 上得到过充分验证。小米 YU7 Max（测试车）在前段时间的「24 小时耐力挑战」中取得的 3944km 成绩，也是纯电 SUV 当前纪录的保持者。 为什么我的车在天冷或“冷车”大角度转向时，前轮好像会发出“咯噔”声？ 当气温或轮胎温度较低，在低速泊车进行大角度转向时，前轮有时会发出“咯噔”声。这通常是转向系统「阿克曼角」设计在低温下的正常表现，请您不必担心。 「阿克曼角」设计是指在车辆转向时，为了使车辆转弯更平稳、更精准，两个前轮的转向角度存在差异的设计（通常内侧前轮转角大于外侧前轮）。当天气较冷或轮胎温度较低时，轮胎橡胶会暂时变硬，抓地力略有下降。此时若进行大角度转向，轮胎与地面之间会产生轻微的滑动摩擦，从而发出响声，有时可能还会伴随轻微的车身晃动。 这种现象在冬季较为常见。正常情况下在行驶一段路程，轮胎温度回升后，这种情况就会自然减轻或消失。您也可以使用冬季轮胎来减少此类现象。如果您在日常驾驶中仍有其他疑问，欢迎您随时联系小米汽车服务中心。

快科技1月21日消息，去年12月22日，日本宇宙航空研究开发机构用H3运载火箭发射“引路5号”导航卫星。 火箭起飞20多分钟后，第二级发动机提前停止燃烧，导致卫星未能进入预定轨道，发射宣告失败。 据央视新闻报道，日前，该机构公布火箭发射失败的初步调查结果。 调查报告显示，卫星整流罩分离后，卫星和火箭结合部位破损可能是发射失败的原因。 根据箭体搭载相机拍摄的图像以及相关数据，现阶段可以推测，卫星整流罩分离时，因为某种原因，火箭搭载卫星的装置有一部分出现破损并影响箭体。 导致液氢燃料箱加压管线受损，液氢燃料箱压力下降，这可能是第二级发动机提前停止燃烧的原因。 结合相关图像，该机构推测，卫星在火箭第一级和第二级分离时已经提前脱离了火箭，可能掉落在第一级火箭预定掉落的海域。

IT之家 1 月 21 日消息，科技媒体 CNET 于 1 月 19 日发布博文，其资深编辑 Andrew Lanxon 展开长达数月的测试，希望验证“星宇橙版 iPhone 17 Pro 褪色变为粉色”的社区用户反馈。 自去年 iPhone 17 Pro 发布以来，网络社区 Reddit 上涌现出一则奇特的传闻：该机型独有的星宇橙配色在特定条件下会发生氧化，转变为鲜艳的亮粉色。 图源：Reddit 部分网友甚至晒图声称，清洁剂中的化学物质破坏了金属涂层，导致颜色突变。为了验证这一理论，CNET 编辑 Andrew Lanxon 决定亲自试险。IT之家附上图片如下： 尽管苹果官方支持页面明确警告“切勿使用含漂白剂或过氧化氢的产品”，Lanxon 仍购入了两种典型的家用化学品：一种是含有“氧基漂白剂”的含氧活性去渍喷雾，另一种则是浓缩型强力漂白剂。测试重点集中在传闻中受影响最严重的金属边框和摄像头模组区域，而非玻璃背板。 实验过程中，Lanxon 将化学试剂大量涂抹在微纤维布上，并对 iPhone 17 Pro 的金属机身进行了充分的“浸润”处理。 每次涂抹后，手机都会静置至少 30 分钟，有时甚至长达一小时，以确保化学物质充分反应。为了获得确切结论，这一破坏性测试并非一次性完成，而是从去年 10 月开始，在随后的几个月内进行了多次重复实验。 经过数月的严苛测试，结果令人“失望”—— 这台遭受化学品轮番攻击的 iPhone 17 Pro 并未变成传说中的亮粉色，依旧保持着出厂时的橙色。 Lanxon 指出，除了在极个别光线角度下产生的心理暗示性色差外，肉眼看不到任何显著变化。这表明，Reddit 上的图片要么经过了处理，要么是使用了普通家庭难以接触到的工业级纯过氧化氢。 虽然实验证实了 iPhone 17 Pro 对家用清洁剂具有较强的抗腐蚀性，但这并不意味着用户可以随意对待自己的设备。Lanxon 强调，他本次实验使用公司采购的测试机，普通用户切勿模仿。

快科技1月21日消息，据媒体报道，近日，河南、安徽、江苏、湖北等多省迎来降雪。随着积雪加重，蔬菜大棚与工厂厂房的除雪需求急剧上升，无人机除雪服务也随之迎来业务高峰。 安徽宿州一家无人机服务公司的工作人员表示，他们可提供大棚、厂房乃至道路的除雪服务。 据其介绍，当前咨询量显著增加，无人机除雪主要分为三种方式：仅依靠旋翼风力除雪、加装吹雪设备增强效果，以及喷洒融雪剂除雪。相比传统人工方式，无人机除雪在效率与安全性上优势明显。 以标准蔬菜大棚为例，人工除雪通常需要三四人攀爬作业超过两小时，而无人机仅需十分钟即可完成。 在江苏某汽车零部件厂，面积达2万平方米、跨度60米的厂房积雪15厘米，无人机两小时清理完毕，费用为5000元。相比之下，该厂房停工一天的损失超过10万元——计算下来，投入产出比高达20:1。 更重要的是，无人机作业大幅降低了安全风险。以往工人上棚踩雪易引发坠落或棚体坍塌，如今操作人员远程控制，无需登高，从根本上避免了此类隐患。在雄安新区，通过“无人机+视频监控+地面巡查”协同系统，仅用4小时就完成了192公里道路的除雪调度，效率提升达三倍。 此外，在新疆准东的光伏电站，无人机扫雪已成为常态运维手段，推动年运维成本下降70%，发电损失减少15%。这些实践表明，无人机除雪不仅替代了人力，更构建了一套智能、高效的冬季运维网络，展现出科技在应对极端天气中的实际价值与广阔潜力。