衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 现在硅谷最火的词，绝对是Claw。 就在过去的半个月里，全球AI巨头似乎集体接到了一份名为“做自己的OpenClaw”的剧本。 大家都很急。 Meta急了。 在Manus的热度上再添一把火，甚至等不及把新推出的Manus Agent塞进telegram里。 Anthropic更急。 作为Claude Cowork背后的人，它在过去48小时内疯狂上新迭代，生怕身后的追随者看清它的背影。 微软急了。 Microsoft Copilot Task闪电落子，誓要在Windows办公生态里竖起最硬的、自家的Agent屏障。 Notion更急。 3.3版本几乎是“原地Agent化”，直接把Agent变成了7x24小时轮班的数字员工。 甚至连Perplexity都坐不住了。 不再甘心只做搜索，转头就掏出了端到端的All AI in One“全栈项目经理”。 画风之统一、动作之迅猛，仿佛谁慢一秒，谁就会被踢出下一代AI竞争的入场券。 至于那些还没有自己Claw的AI巨头，应该已经在去“海鲜市场”的路上了。 这些巨头下场做的“自家OpenClaw”，Open不Open另说（不是）…… 但在“把AI变成能执行任务的系统级Agent”这件事上，大厂们的动作出奇地统一。 这场由OpenClaw引发的效应，正在演变成一场关于AI Agent进化的 “龙虾大战”。 曾经那个只能陪你聊天的对话框，正在集体“长出爪子”，撕碎旧有的工作流，直扑那些人类最头疼的琐碎工时。 具体有哪些玩家入局？ Claw（螯/爪）这个词儿，在这一波Agent浪潮中被赋予了特殊的象喻：AI长出的能够点击鼠标、操作 App、调度文件的“手”。 既然模型已经足够聪明，那就给它最高权限，让它替人类去干活呗！ 过去十几天里，包括微软、Anthropic、Meta在内的多家巨头，都兴致勃勃开始“烹饪”龙虾了。 Meta Manus Meta最有意思。 在去年年底重金购入Manus这个强力Agent的情况下，他们又让Manus推出了进阶版本Claw——Manus Agent，并且把这玩意儿直接接入了telegram的聊天室。 自动播放 Manus Agent的重点在于长期记忆。 Meta试图让Manus Agent记住你的风格、语气甚至那些细碎的偏好。 想象一下，你在telegram上给它发一句“按老规矩帮我做个视频”，它就能自动调用你的历史素材，配合Gmail和 Notion，完成从脚本、视频生成到发送的全流程。 用户们乐见其成，并且还期待更多功能： 以及，让Agent走进社交场域这一集，总感觉咱在哪里看过？（狗头保命） Ahthropic 作为在一月初就推出了Claude Cowork并引发热潮的先行引领者，Anthropic并没有让自己的脚步慢下来。 过去48小时内，A社唰唰往外出货—— 先是发布了手机远程操控代码，然后又丢出了自动化Agent task（定时任务）。 有网友已经焊跳预言家了： 我预计2-4周后Claude Cowork，能和OpenClaw媲美。 更多网友就OpenClaw和Anthropic在本轮龙虾大战中的战略战术问题展开了激烈讨论。 微软 作为钞能力与生态位的顶级玩家，Microsoft刚刚宣布了自己的Microsoft Copilot Tasks。 它可以做啥呢？ 第一，自主计划。 不用等你投喂指令，Microsoft Copilot Tasks能根据你的日程安排，主动制定本周的工作计划。 第二，跨应用操作。 Microsoft Copilot Tasks可以读取你的Outlook邮件，抓取关键信息，然后自动在Google Calendar上预约会议，顺便 在PowerPoint里生成汇报提纲。 第三，定时任务（Cron Jobs）。 你可以告诉它，让它“每天下午五点自动汇总今日团队进度并发送周报”，然后自己准时下班拎包就走。 自动播放 如网友留言那样，它能很好地接入微软生态。 既然你的办公场景就在Windows、Outlook和Excel，那咱就直接在这些应用里植入一个Claw。 Notion Notion两天前发布的Custom Agents，可能是AI大厂们目前对“Claw”概念落地最彻底的产品。 Custom Agents是一套完全自主的系统，它的发布标志着Notion正式从文档工具转型为协作平台。 它能在不需要手动输入prompt的情况下，24/7全天候待命。 只需要给它一个“任务描述”，并设定触发条件（比如：有人在Slack上@我），它就会自动开工。 Notion官方表示，在测试阶段，Custom Agents的早期用户已经创建了超过2.1万个Custom Agents。 在Notion内部，则有2800个Custom Agents在轮班工作。 官方还在长文中介绍： 通过MCP协议，Custom Agents可以自由穿梭在Slack、Figma、HubSpot和Notion Mail之间。 网友表示，oh，这看起来更像一个企业级的OpenClaw～就是不知道价格怎么样了。 Perplexity Perplexity昨天推出了自己的Claw：Perplexity Computer。 这个产品试图将搜、研、计、编、部署统一。 只要你有一个想法，它帮你研究完后直接写代码并部署上线。 详细内容可以看我们昨天的推文，指路《21万年费彭博终端机被AI复刻！Perplexity俩月憋出新“PC”：整合所有AI功能，以Opus为核心调度19个模型》。 为什么是现在？ 为什么这些巨头在几年来始终如一的大模型热之后，在此时此刻集体转向了“Claw大战”？ 这一关乎整个AI产业底层逻辑的深刻巨变，原因至少有三个。 首先，最核心的变量在于模型能力终于跨越了那道至关重要的信任阈值。 在一开始，AI擅长作画吟诗，但在处理多步骤、高逻辑密度的复杂任务时，还是无奈会出现一本正经胡说八道。 然而，随着像o1这样基于强化学习、引入CoT推理路径的模型出现，AI的逻辑一致性得到了质的飞跃。 到了现在，人类已经能够大胆地把部分系统权限交给AI Agent了。 看看Notion 3.3的Custom Agent，它甚至允许企业级用户实时审计AI的每一次点击、每一条日志。 其次，行业共识正在发生漂移。 Scaling Law的红利进入边际递减区间后，纯粹靠堆算力、堆数据来换取模型参数的提升，在用户感知端已经越来越不明显。 各大AI巨头敏锐地察觉到，下一波增长曲线不在于模型变得多么“博学”，而在于它变得多么“能干”。 让AI直接去网页上帮我订一张机票、去后台改一串代码，显然对用户来说更香。 这种从“知识中心”向“执行中心”的重心偏移，正是“Claw 化”浪潮的本质驱动力——尤其是在Manus、Claude Cowork、OpenClaw展示出自己的实力过后。 最后，也是 AI 商业化进入深水区的必然选择：生产力兑现的逻辑正在从“卖token”转向“卖工时”。 在传统的AI Chatbot，用户的付费意愿受限于产出内容的字数或优美程度。 但在Agent 时代，AI兜售的是实打实的劳动时间。 就像Vercel技术经理Brian Emerick那句话说的那样：“很快，公司里跑来跑去的Agent可能会比人还多。” 可以说，硅谷巨头们集体交卷，是因为他们终于看清了 AI 变现的终极路径—— 别光给人类出主意，直接替人类把活儿干了，那才叫一个美滋滋呢！

回归架构进化的本质。 作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 当大模型在推理、编程等能力上不断刷新纪录时，一个新的问题也愈发突出：如何在持续提升模型能力的同时，控制算力与资源消耗？ 就在本月，蚂蚁集团inclusionAI团队交出了一份颇具分量的答卷——百灵大模型家族新一代开源万亿参数模型Ling-2.5-1T（即时模型）与Ring-2.5-1T（思考模型）。 这两款模型并非仅靠“堆参数”取胜，它们共享的技术底座——混合线性注意力架构“Ling 2.5”，才是此次发布的关键。在当前主流大模型仍以改进型传统注意力机制为核心架构的背景下，Ling-2.5-1T是业内少见的超大型混合线性注意力架构模型，而Ring-2.5-1T成为了全球首个混合线性注意力架构的万亿参数思考模型。 得益于Ling 2.5这一新架构，模型在长文本生成与长程推理场景中，将访存规模压缩至传统架构的1/10，生成吞吐量达原来的3倍。换言之，它让模型在“变聪明”的同时，也学会了“省着花”。 同时，效率的提升并未以性能为代价。在涉及推理、智能体、指令遵循、长上下文等场景的多项基准测试中，Ling-2.5-1T超越了DeepSeek-V3.2-nothink、Kimi-K2.5-Instant和GPT-5.2-chat等同类型的即时模型。 而Ring-2.5-1T则在国际数学奥林匹克竞赛（IMO 2025）和中国数学奥林匹克（CMO 2025）达到金牌水平（自测分数为IMO 35分、CMO 105分），开启重度思考（Heavy Thinking）模式后，它在IMOAnswerBench、HMMT-25等数学竞赛推理基准和LiveCodeBench-v6代码生成基准中，超越所有对比模型，无论开源闭源。 那么，蚂蚁百灵的混合线性架构的技术路线究竟是如何实现的？又是如何在不牺牲性能的前提下，撬动如此显著的效率提升？ 01. 万亿参数时代 传统架构还能走多远？ 在大模型持续跃迁的进程中，注意力机制始终处于舞台中央，影响着模型理解长文本、捕捉复杂语义以及生成高质量内容的能力。而Softmax一直是主流架构的核心注意力计算机制，几乎所有Transformer模型都以此为基础。 这种机制每次计算都“翻阅”完整上下文，精准捕捉词与词的关联，赋予模型强大表达力和细粒度对齐能力。但其代价明显：随着文本长度增加，其计算量呈平方级增长，算力和显存消耗迅速攀升。 随着应用场景向超长上下文延展，这种“精细化”的成本被重新审视。线性注意力（Linear Attention）由此进入主流视野。 线性注意力通过数学重构，降低计算复杂度，不再为每一个token反复回溯全部序列，而是依托状态记忆持续传递核心信息——更像是一场接力赛，每一步都承接前一步的成果，无需重走来路。效率的跃升是显而易见的：更低的FLOPs、更小的显存占用、更快的生成速度。 然而，线性机制也并非万能。在需要精准定位关键信息、进行细粒度语义对齐或复杂长程依赖建模的任务中，其表现有时难以匹敌传统注意力。于是，一条兼顾性能与效率的技术路径逐渐成型——混合线性注意力架构（Hybrid Linear Attention）。 这一思路其实很直观。同一模型中进行“分层分工”。部分层保留传统注意力处理复杂语义与全局依赖，部分层采用线性机制以降低计算负担，从而让模型在表达能力与计算效率之间实现动态平衡。 然而，理念清晰并不意味着实现简单。真正将混合架构推向超大规模参数训练，仍面临多重挑战。 首先是训练稳定性问题，两种机制在同一网络中协同运行，在超大规模预训练下容易引发数值震荡，影响收敛与梯度稳定。 其次是比例调优难题，多少层采用传统注意力、多少层采用线性机制，并无通用公式，研究者需在工程与实验中反复权衡。 再者，在上下文不断扩展的背景下，如何确保线性部分高效传递状态而不丢失关键语义信息，也成为架构设计的核心瓶颈之一。 02. 告別暴力堆算力、堆参数 如何实现混合架构的万亿级工程化跃迁 当前，包括Minimax、月之暗面、阿里以及OpenAI等机构均已探索了混合线性注意力架构的应用潜力，行业逐渐形成共识：混合结构是突破大模型效率瓶颈的重要路径之一。 在这一趋势之中，蚂蚁百灵的研究同样围绕上述核心问题展开。如果将其在混合线性注意力上的探索浓缩为一条清晰主线，可以分成两个阶段：技术可行性验证阶段与万亿规模工程化落地阶段。 早在去年9月，蚂蚁百灵团队便开源了Ring-mini-linear-2.0与Ring-flash-linear-2.0，并发布技术报告，验证了线性注意力在真实工业规模训练和长上下文推理中的可用性。 报告中给出的核心架构思想是将线性注意力与Softmax注意力进行分组混合，每个layer group中包含M层线性attention加1层Softmax注意力，从而在保持表达能力的前提下，把复杂度从O(n²)拉向近似O(n)。 通过Scaling Law实验，他们验证了当M=7（即1:7的混合比例）时，在高FLOP预算下表现优于纯softmax结构。这个结论至关重要，因为它证明：在大模型规模下，“线性为主、softmax为辅”的结构不是性能退化，而是效率与效果的更优平衡。 在这项研究中，蚂蚁还发布了两大自研高性能融合算子。一方面，通过精细化的算子融合和自适应重计算量化技术，更高效的FP8融合算子将FP8混合精度训练的计算效率提升至原来的1.5-1.7倍左右。 在推理端，他们开发了更高效的线性注意力融合算子，支持更多的推理模式，进一步提升推理引擎的吞吐。 架构优化与高性能算子协同之下，两款Ring-linear模型在深度推理场景下的推理成本仅为同尺寸Dense模型的约1/10，相较原有Ring系列成本也下降超过50%。 完成初步探索后，蚂蚁百灵团队在其基础上提出了Ling 2.5 架构：在Ling 2.0的基础之上，通过“增量训练”的方式，将原有GQA（改进版的注意力机制，仍然基于Softmax）升级为1:7的MLA + Lightning Linear混合结构，把混合线性注意力架构真正推向万亿规模。 在Ling 2.5架构中，大部分GQA层都被改造为了Lightning Linear Attention，以提升长程推理的吞吐能力；剩余GQA层近似转为MLA，以压缩KV Cache并保留表达能力。 整个改造过程中保留QK Norm、Partial RoPE等关键机制，并进行了针对性适配，从而保证模型架构迁移过程中表达能力不塌陷。 改造完成后，Ling-2.5-1T和Ring-2.5-1T的激活参数从51B提升至63B，但在混合线性架构支持下，推理吞吐仍然显著提升，这说明架构优化带来的收益，已经超过参数规模增加带来的负担。 在架构改造之后，蚂蚁还进一步对Ling-2.5-1T-base进行了基于 9T 优质语料的持续预训练，重点强化了预训练基座的世界知识覆盖与智能体交互的基础能力。 同时，凭借混合线性注意力架构在长文本处理上的高计算效率与可扩展性，他们将Ling-2.5-1T的上下文窗口扩展训练至256K tokens，并通过YaRN外推支持最高1M tokens的超长上下文处理能力。 03. 从实验室到真实场景： 架构优化带来了什么？ 在蚂蚁对外发布的基准测试中，我们能直观感受到混合线性注意力带来的性能提升。 以AIME 2026评测为例，当平均输出长度约为5890个token时，新一代Ling-2.5-1T模型的表现显著超越前代Ling-1T，并已逼近前沿思考模型的水平。值得注意的是，后者通常需要生成15000到23000个token才能完成同样复杂的任务。 在衡量长文本处理能力的RULER与MRCR基准测试（覆盖16K至256K token范围）中，Ling-2.5-1T取得了优于采用MLA/DSA架构的主流大型即时模型（如Kimi K2.5、DeepSeek V3.2）的分数。 Ring-2.5-1T则在数学、代码、逻辑等高难推理任务和智能体搜索、软件工程、工具调用等长程任务执行上均达到了开源领先水平。这些任务的性能提升，与混合线性注意力架构在处理长程依赖和状态压缩方面的优势密切相关。线性机制实现了高效的上下文信息传递，有效支撑了复杂推理任务对长序列建模的需求。 这种架构上的优势也直接转化为工程实践上的红利。即便在激活参数量增加至63B的情况下，基于混合线性注意力的Ling-2.5在单机8卡H200的配置下，其长文本生成的解码吞吐量（decode throughput）仍显著优于前代1T规模模型以及同等参数量的Kimi K2。 并且，随着生成文本长度的增加，这种吞吐量优势变得越发明显，充分展现了混合线性注意力在长程推理场景下的效率优越性。 模型能力的提升在实际应用案例中同样得到了体现。在下方这个关于《知识产权质押纠纷》的复杂法律指令遵循任务中，Ling-2.5-1T能够严格遵循超过10项涵盖内容框架、细节、格式和字数等多维度的指令约束，生成条理清晰、逻辑连贯的答复。 这得益于优化后的长上下文能力，确保了模型能在跨越多个细分指令的过程中始终保持一致性，避免信息断裂。 而在这个财报解读案例中，模型可以对数十页的财报进行信息的抽取汇总，并对重点财务衍生指标进行计算，得到财报的深度分析结论。 庞大的长上下文窗口与高效的token利用率，使得这类复杂任务无需分解，即可一次性流畅完成。 这些技术特性在实际应用中具有明确的商业价值。长期以来，大模型在规模化部署中主要受限于推理成本，而此次架构层面的优化直接降低了单位请求的算力开销，使企业能够在同等硬件条件下支持更高并发，进而降低AI功能集成的门槛。 百万token级别的长上下文支持，拓展了模型在复杂文档处理场景中的可用性，例如长篇幅法律文书的语义解析、科研文献的批量梳理等。同时，模型在多步推理与跨段落信息整合方面的表现，也为构建企业级智能体及知识处理自动化系统提供了更稳定的技术基础。 04. 结语：跳出“参数竞赛” 回归架构进化的本质 就在2月，蚂蚁百灵大模型家族迎来了一系列重要开源与发布：原生全模态模型Ming-flash-2.0、扩散语言模型LLaDA2.1、思考模型Ring-2.5-1T，以及旗舰基座即时模型Ling-2.5-1T。这一系列模型在多个关键基准上具备竞争力，让蚂蚁稳居国内大模型行业第一梯队，而全系列开源的策略，也让其成为当下AI开源生态中不可忽视的新力量。 回溯百灵家族的整体布局，其演进逻辑清晰可见：并非单一追求参数规模攀升，而是在多模态感知、语言生成机制、深度推理能力与即时响应效率等核心维度上全面布局，构建互为补充、协同进化的模型矩阵。 而站在更宏观的行业视角，Ling 2.5架构的成功，传递出一个重要信号：架构创新仍是大模型演进的关键变量。更高的推理效率、更长的上下文处理、更低的部署成本——这些由架构革新带来的系统性优势，正在重新定义大模型的能力边界。 当技术路线趋于多元，当开源生态持续繁荣，开发者也就拥有了更灵活的工具组合来应对不同场景的挑战。

IT之家 3 月 1 日消息，昨天（2 月 28 日），工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会正式发布《人形机器人与具身智能标准体系（2026 版）》，是我国首个覆盖人形机器人全产业链、全生命周期的标准顶层设计，标志着相关产业进入规范化发展新阶段。 据央视今日报道，2025 年国内整机企业数量超 140 家，发布人形机器人产品超 330 款。从整体来说，人形机器人产业仍然处于起步阶段。 工信部人形机器人与具身智能标委会副主任委员江磊认为，行业仍面临 AI 模型泛化能力不足、核心零部件部分依赖进口、场景碎片化与成本高企等瓶颈。其中，解决数据匮乏问题是当前行业发展的紧要问题，产业需要有更多人形机器人自己的“大模型”，解决问题的关键在于“互联互通”。 业界普遍认为，具身智能正在从研究阶段转向产业落地阶段，人形机器人有望成为继智能手机、新能源汽车之后的新一代超级终端。江磊说，文体娱乐、工业服务和银发经济等都有望成为中短期人形机器人飞速发展的新增长点。 IT之家注意到，体系设有基础共性、类脑与智算、肢体与部组件、整机与系统、应用、安全伦理 6 个部分。 基础共性标准是通用性、指导性的标准和规范，为技术演进和发展提供合规保障； 类脑与智算标准覆盖具身智能“大小脑”与智能计算等关键标准，规范数据全生命周期、模型训推部署全链路技术； 肢体与部组件标准包含类人躯干、臂与腿足、灵巧手，以及执行、感知、通信单元模组等关键标准，为人形机器人与具身智能模块化发展提供规范指导； 整机与系统标准是具身智能整机、系统软件及软硬件协同等关键标准，为实现人形机器人与具身智能的软硬件集成融合提供规范依据； 应用标准规范人形机器人与具身智能体在不同应用场景的开发、运行和维护等； 安全伦理标准贯穿于人形机器人与具身智能产业全生命周期，为技术演进和发展提供安全与合规保障。 下一步，标委会将联合政府机构、行业企业、科研院所、高校，在标准体系框架下共同推进行业标准研制，以标准为引领，推进产业高质量发展。

凤凰网科技讯 （作者 | 刘毓坤、杨睿琪）3月1日，在2026世界移动通信大会上，由荣耀打造的机器人手机Robot Phone亮相，它融合了具身智能交互和旗舰影像两大AI核心能力，开创了具有生命感的下一代 AI终端新形态。 荣耀CEO李健在MWC发布会上指出，“手机不该只是一个有着触摸屏的‘无趣黑色方块’。我们决定赋予它大脑，更要赋予它手脚，因此带来像Robot Phone这样大胆、前卫、充满探索感的产品设计。”

IT之家 3 月 1 日消息，据 Techspot 报道，澳大利亚生物技术初创公司 Cortical Labs 在生物计算领域再次实现重大突破，其最新硬件平台 CL1 以活体人类神经元作为完整功能计算机的核心，现已能够运行《毁灭战士》（Doom）。该公司通过其 Cortical Cloud（皮质云）展示了这一成果，并将演示视频发布在 YouTube 上，开源代码则上传至 GitHub。 2022 年，该团队曾让 80 万个神经元组成的网络学会玩《乓》（Pong），震惊科技界。而全新的 CL1 是他们推出的首款商用系统，将这一概念转化为工程化硬件：设备以 59 个电极构成核心，排布在金属与玻璃制成的平面阵列上。更密集的电极接触网络与升级后的信号处理技术，将延迟从毫秒级降至亚毫秒级，让这个活体神经网络的响应流畅度接近传统处理器。 与模拟神经网络不同，CL1 使用的是真正的神经元：从成年捐赠者的皮肤或血液细胞中提取，重编程为诱导多能干细胞，再分化为大脑皮质细胞。 在 CL1 模块中，活体组织被置于密封腔室内，由内部生命支持系统控制气体成分、温度和废物过滤。在理想实验室环境下，这些神经元可保持活性与存活长达六个月。 为管理这一生物基底，Cortical Labs 专门开发了名为 biOS 的操作系统，通过电极阵列发送与接收电信号刺激。开发者可直接将代码部署到神经元层，反馈信号会像生物大脑中的突触一样，塑造出自适应通路。 在训练《乓》《毁灭战士》这类游戏时，神经元网络会根据刺激做出反应 —— 达成目标时收到奖励信号，失败时收到修正信号，从而形成自组织的响应模式。 Cortical Labs 将这种计算模式称为“合成生物智能”（Synthetic Biological Intelligence），旨在将活体计算与传统人工智能区分开来。严格来说，CL1 是一套独立的台式设备，同时也可集成进 30 单元的服务器机架，面向科研机构使用。 每个模块售价约 3.5 万美元（IT之家注：现汇率约合 24 万元人民币），机架批量采购单价可降至 2 万美元（现汇率约合 13.7 万元人民币）。一整台机架功耗约 850–1000 瓦，与单台中高端 GPU 服务器相当。该公司已于 2025 年开始交付首批 115 套商用系统，并保持云端连接，支持实时监控与远程代码部署。 让 CL1 运行《毁灭战士》，既有实用意义，也有象征意义。自 1993 年问世以来，这款游戏已成为测试硬件的通用基准，从图形计算器到改装过的验孕棒，几乎所有新奇硬件都会用运行它来“证明自己”。

IT之家 3 月 1 日消息，OPPO Find N6 折叠屏手机已官宣“即将登场”，宣传语为“一马平川”，主打浅折痕这一亮点。 IT之家注意到，OPPO 工业设计中心总经理刘浩然昨日发文“剧透”了这款折叠屏新机。他表示，Find N6 的使用体验要远远比之前更好，质感也是大幅提高，适合职场人士使用，几乎可以充当半个 PC。 刘浩然认为，未来移动办公的最佳伙伴还是折叠机。 值得一提的是，OPPO Find 系列产品负责人周意保昨日发布视频，展示了 OPPO Find N6 折叠屏手机真机的折痕效果，并表示：“出厂浅不是真的浅，久用浅才是真的浅。”

快科技3月1日消息，锐龙7 9850X3D再次巩固了AMD在游戏圈的无上地位，环顾无敌手，而对手能拿出最好的还是上代旗舰i9-14900K。 Tom's Hardware近日对二者进行了一番综合对比，包括游戏性能、生产力性能、功耗和能效三大方面。 游戏测了15款，均为1080p分辨率高画质。 综合下来，9850X3D、9800X3D、7800X3D毫无意外垄断了前三甲，其中9850X3D平均帧率提升了3％，1％低帧则高了5％。 14900K勉强能接近7800X3D，9850X3D则是它无法仰望的，平均帧率领先24％，1％低帧则领先20％。 酷睿Ultra 9 285K就不值一提了。 生产力方面，单核性能差异并不算太大，285K最好，14900K次之，但是比9850X3D也分别只高7％、3％。 多核性能Intel沾了大小核的光，285K、14900K还是前两名，对比9850X3D分别领先多达58％、49％！ 功耗和能效，又是AMD的天下了。 待机功耗，差不太多，AMD更胜一筹。 生产力功耗，AMD遥遥领先，7800X3D还不到90W，9850X3D也只有150W出头，14900K就超过了300W。 值得的一提的是，285K能效确实进步很大，只比AMD略高一些。 游戏功耗，9850X3D平均为106.1W，算下来每瓦特可提供2FPS，14900K平均要133.9W，每瓦特仅1.28FPS，差距多达20.7％。 其他方面，9850X3D规格参数更猛，14900K超频空间更大，价格也便宜200块钱。 可以说，双方对比是三胜三负，打了个平手，但对于大多数人来说，9850X3D显然是更好的选择，除了游戏、能效好得多，其实还有两个隐藏优势： 不会缩肛，不换接口能升级！

文 | 最话FunTalk，作者 | 林书，编辑 | 刘宇翔 终于，人类还是感受到了AI 失控的恐惧。 2月23日，Meta超级智能实验室的AI对齐与安全总监Summer Yue，一个专门研究"怎么让AI听话"的人，被OpenClaw狠狠地"上了一课"。她把OpenClaw连上了自己的工作邮箱，但当OpenClaw处理她的收件箱时，却开始不受控制地疯狂删除邮件。Yue连喊三次"Stop"，OpenClaw全部无视。 她不得不"像拆炸弹一样，狂奔到Mac Mini前面，强制拔掉了电源。 此时，距离OpenClaw成为科技圈新宠，才不到两个月。 今年1 月， PSPDFKit 创始人 Peter Steinberger 通过AI编程打造的本地、自托管 AI 个人智能助手Clawdbot，它能将WhatsApp、Slack等即时通讯平台与 LLM 、智能体深度整合，还有第三方集成能力，能实现全场景的自动化操作。一经推出，即使没有大厂背书，也没有造势，甚至名字都改了两次，最终命名为OpenClaw ，但就仅凭开源社区的传播，就使得其成为现象级的产品。 2月15日，情人节当天， Peter Steinberger正式加入OpenAI，将"负责推动下一代personal agents的发展"，而OpenClaw 继续作为开源项目运营。几乎在同一时间，谷歌开始大面积封禁OpenClaw用户账号。谷歌DeepMind工程师Varun Mohan表示，这是后台监测到激增的恶意调用，为了保证绝大多数人的体验，官方必须立刻拔掉他们的网线。 但有分析认为，这场封禁，表面是打击违规算力调用，实为谷歌对Peter Steinberger 加入OpenAI的围剿。毕竟，随着AI 进入实用化，主战场已经从单纯比拼模型智商转向了更为全面的模型智力+Agent生态。 国内AI厂商的反应，同样印证了这一判断：1月下旬，阿里云率先推出Clawdbot部署镜像，集成百炼大模型API；1月28日，火山引擎宣布支持Moltbot快速部署；1月30日，腾讯云上线OpenClaw应用模板；2月2日，百度智能云开启限时免费体验。四大云厂商，48小时内全部跟进——OpenClaw那疯狂的token消耗量，一天烧上亿token就像洒水，让云厂商眼睛都绿了。 但故事并不只有美好的一面。OpenClaw的“发疯”为它的大众化蒙上阴影，虽然Peter 承认了漏洞，并发布了新测试版本，更新重点聚焦于安全性与漏洞修复，先驯服这只“龙虾”。但谁也不能保证它是否还会爆发新的漏洞，尤其是它已经被黑产、灰产盯上。 事实上，在闲鱼上有“远程部署安装OpenClaw”的服务，小红书上还有付费上门安装的帖子，但购买的人并不多。在 AI 圈，OpenClaw 的声浪很大，但依然还是极客、互联网从业者圈子的工具，要真正走进大众，或许得靠下一个“OpenClaw”——一个极易部署、无使用门槛的产品。 当大厂前仆后继拥抱OpenClaw，除了看上OpenClaw那恐怖的token 消耗带来的商机，还是为了缓解自身创新不足的焦虑，毕竟从Manus 到 OpenClaw都是小团队乃至“一人公司”创造的，巨头以接入的方式，试图证明自己并未落后于浪潮。 但最终这些创新产品乃至团队都被大公司“招安”，也是自 PC 起的创新宿命：始于车库，终于巨头；始于极客，终到大众。 OpenClaw的范式革命 Agent 的进化速度有点快，Manus 的热度才过去没多久， OpenClaw就横空出世。 Manus所代表的旧范式，是精致的"AI实习生"，闭源SaaS模式，解决"我不想动手"的需求，本质是中心化黑盒。Manus证明了Agent"能做什么"，2026年初，Meta以约20亿美元的价格收购了Manus，这家成立不到一年的AI初创公司最终成为了大厂能力组件，变成了Meta的"器官"。 而OpenClaw代表的新范式，则是粗糙但开放的"建军方法论"，PaaS/IaaS混合模式，本质是去中心化基础设施——你可以自己定义Agent的性格，自己决定它用什么工具，自己控制它的权限，甚至自己fork出无数个变种。OpenClaw证明了"AI能自己组建军队干活"。 因此，结论并非简单的"既生瑜何生亮"，而是“iPhone（Manus）”与“Android+Linux（OpenClaw）”的双轨生态的确立。 OpenClaw有两大核心价值。第一，除了调用超级大模型，它还让"小模型+好架构（多Agent协作/MCP）"具备了对抗"超级大模型"的能力，降低了Agent时代的准入门槛。 在OpenClaw开启的Agent时代，单体模型的"绝对智商"不再像以前那样成为最重要的标准，真正值钱的不再是"我能解多难的题"，而是"我能协调多少资源"。 换句话说，工具调用把"聪明"外包了。OpenClaw的核心是MCP协议，数学不好就调用Wolfram Alpha，代码不会写就调用专用代码模型。单体模型的"知识储备"和"专项技能"被解耦了，ClawHub作为官方技能市场，已积累超过5700个社区贡献的技能插件，覆盖代码生成、数据分析、自动化运维等几乎所有生产力场景。 越多人使用OpenClaw，就有越多开发者贡献技能。这是典型的平台飞轮，而Manus的封闭架构注定无法复制这一路径。 第二，OpenClaw真正革命性的不是7×24的运行，而是跨会话的记忆沉淀。单体模型的智商是状态less的——每次对话都是从头开始。但Agent时代，你昨天教它的，它今天还记得，这种持续学习能力比单次推理的IQ 150更有价值。 OpenClaw的记忆系统采用四层架构：会话历史记录当前上下文；工作区记忆以Markdown持久化存储项目信息；长期记忆（MEMORY.md）存储核心事实和用户偏好，完全由人类可控；检索加速层采用SQLite-vec混合搜索，实现毫秒级召回。一切记忆以纯Markdown文件为单一源真理，没有黑盒，你可以随时打开文件查看Agent"记得"了什么。 一个IQ 120但能记住你所有偏好的Agent，绝对比IQ 180但每次都要重新教的白痴天才好用。 没了反叛，只有商业 OpenClaw爆火后，不但迅速被接入了美国的“御三家”，阿里云、腾讯云、百度智能云、火山引擎48小时内也密集上线"一键部署"方案。表面上是拥抱开源生态，实际上是在抢MaaS（模型即服务）的算力订单。OpenClaw那疯狂的token消耗量，让云厂商如饿虎扑食——这才是真正的印钞机。 但各家打法截然不同。 阿里云推出CoPaw，可端可云，打通钉钉/飞书/QQ，走"开源+生态整合"路线。阿里云想做 AI 时代最底层的算力提供商。但字节火山引擎已占据国内MaaS市场46%份额，阿里云是在追赶。 字节豆包2.0强化Agent架构，布局OS级入口，对OpenClaw持"既利用又警惕"态度——火山引擎发布部署指南，但强调"建议在隔离环境中运行"。这不难理解，字节想要的是封闭生态内的Agent（就像微信小程序），而OpenClaw代表去中心化。 月之暗面推出Kimi Claw，主打"可控的自动化"与"企业级安全"，走"家养Agent"路线——加了一层"人在回路"的强制校验，生成代码后必须点确认才执行。对于企业客户，"可控的自动化"比"失控的全自动"更有价值。 网易有道发布LobsterAI，直接对标"中国版OpenClaw"并宣布开源，同样地，MiniMax也已经宣布推出MaxClaw 模式，能一键打通 OpenClaw 生态，而且完全不需要自己配置 API，以及承担额外的 API 费用。 OpenClaw需要有强大的底座模型；本土化应用生态打通；开放的Skills生态；安全沙箱与数据主权能力；还要有海量用户触达与分发能力； 如果用以上标准综合判断，阿里目前最具综合优势——千问底座、云市场35.8%份额、全平台打通，这是目前最开放的姿态。 在此之后，字节其次，豆包日活破亿是底气，但企业级市场仍是短板。百度有搜索入口，但现阶段还需丰富开发者生态；月之暗面产品体验好，但规模有限；腾讯方面，虽然微信/QQ入口无可替代，但此前的Agent战略保守。 但在火热的表现下，这场"龙虾盛宴"，实则潜藏着两大隐忧。 首先是Skills生态的繁荣背后，隐藏着巨大的安全隐患。 2026年1月底至2月中旬，ClawHub被注入了1184个恶意技能，占当时总技能数的36.8%。恶意技能伪装为加密交易机器人、YouTube总结器等，窃取浏览器密码、60多个加密钱包、SSH密钥等。受影响实例超13.5万个，分布82个国家。 这就是Agent时代的"特洛伊木马"——你以为是安装了一个便利技能，实际上可能是给黑客开了一扇后门。安全能力将成为胜出者的核心护城河。 但具有讽刺意味的是，OpenClaw 原本是个开源项目，并且可本地化部署，但和很多开源项目一样，它最终还是被“体制化”。Peter 加入了Open AI，而很多用户选择付费云端部署。 也即OpenClaw的架构一开始是带着极客思维的"去中心化"对"中心化"的反叛，核心卖点是本地优先，装在你自己的Mac Mini、树莓派或自行搭建的轻量服务器上，数据不出本地。但没几天，OpenClaw就成为云计算、大模型厂商的商业盛宴。 这意味着，以后的token消耗，可能更多发生在大厂的算力集群里。用户是可以自己买硬件、付电费、租VPS，而不是按token持续付费给AI公司 本地跑小模型（Ollama），用自己的API Key调用Claude/GPT——7×24小时运行的Token成本被转嫁了。 但事实证明，除了动手能力强的，大部分用户还是倾向于每月给云计算、AI厂商交订阅费，这也符合人性：有易用的商业化平台，干嘛全都自己动手呢。 Agent时代的胜者 当"龙虾盛宴"的喧嚣渐退，有一个必须冷静审视的问题是：这场由OpenClaw的引发Agent革命，究竟怎样才能真正“开花结果”？ 笔者认为，其商业模式，或许存在三个递进的层级。 L1是替代人力——当AI完成原本需要人类执行的任务时，其价值体现在人力成本的节省上。但这种模式边际利润会迅速递减：当全社会都知道AI可以写代码时，写代码本身的价值便会被压缩至极限。 L2是节省生存时间——不再计算工资成本，而是衡量时间的价值密度。一个高时薪的律师，若能在十分钟内完成原本需要三小时的案卷整理，节省下来的时间便可转化为更高的经济产出。 L3是创造token消耗需求——这是最复杂也最具潜力的层级。OpenClaw构建了一个自我强化的token消耗生态系统：用户投入初始token搭建Agent，该Agent为完成任务自动调用更多模型，每一次调用都在燃烧token，为整个生态注入流动性。这类似于货币乘数效应。 但7×24连轴转的优势，在现实中究竟有多大市场？对绝大多数个人用户而言，这更像是技术炫技而非真实需求——即便Agent能24小时不间断工作，人类的决策带宽始终是瓶颈，因为人类审阅、查看这些工作成果的时间、精力总是有限的。 L3逻辑的真正成立，不在于"一个人连续使用24小时"，而在于"成百上千个Agent在后台自主协作"。这才是货币乘数的真相。 但这里的真正瓶颈在于：中国互联网的封闭花园生态。阿里、字节、腾讯、百度各自为战，API互相不通。OpenClaw想实现"跨系统自动化"，但淘宝不会开放API给字节生态，微信也不会让你随意调用接口。没有API层面的互联互通，所谓的"货币乘数"就是无源之水。 国内ANP发起人常高伟比较看好的智能体协作，在他看来这其实是不同职责的智能体的协作。如果大规模的智能体协作，每个连接都安装一个skill，每个智能体协议都不同，效率是非常低的。所以，非常有可能的一种方式是，一个智能体支持某个协议，用某个协议的skill和这个智能体连接就可以了。 OpenClaw的出现印证了一件事：2026年的AI竞争，单体模型的强弱已不再是决定性因素，Agent生态的标准和分发权，以及协议的建立，才是下一个平台级机会。 ClawHub等技能市场的繁荣程度，仅仅决定了当下Agent的实际效用边界。但谁掌握了Skills的分发标准、协议规范（如ANP）及网络效应，谁就掌握了下一代平台的标准和主权。 未来真正的赢家，不是拥有最大模型参数量的公司，而是能构建最开放、最丰富、最具网络效应的Skills生态系统，并确立Agent协议标准的企业。 Agent时代，真正值钱的不再是数据本身，而是理解和执行用户意图的能力。谁拥有这个能力，谁就不需要围墙——因为用户会自己走过来。 但首先是，得让用户更低成本、更低门槛地用上Agent。

IT之家 3 月 1 日消息，小米集团合伙人 / 总裁、手机部总裁、小米品牌总经理卢伟冰刚刚公布了小米 17 Ultra 徕卡版手机全新「黑银色」外观。 据介绍，该配色由徕卡设计师亲自操刀，承袭徕卡 M 系列相机语言，采用一体纯黑背板 + 碰撞亮银中框设计，并铭刻徕卡红标。 IT之家注意到，这款小米 17 Ultra 徕卡版手机全新「黑银色」与昨晚发布的小米 17 Ultra 徕卡海外版 LEITZPHONE 外观高度相似，预计为后者的国行版本。 据介绍，LEITZPHONE 整个后盖只有黑色磨砂纹理，同时左上角的“小红标”徕卡 Logo 也从横放变为竖放，后摄模组内的徕卡镜头标识也做了相应调整，由横写改为竖写。 另外，LEITZPHONE 的边框采用了香槟金色配色，与大师变焦环相匹配，锁屏 / 音量键的样式与 17 Ultra 国内版别无二致，左侧边框也有“LEICA CAMERA GERMANY”文字，彰显徕卡调性。 IT之家图赏：小米 17 Ultra 徕卡海外版“LEITZPHONE”实拍

凤凰网科技讯 （作者 | 刘毓坤、杨睿琪）3月1日，在2026世界移动通信大会上，荣耀正式发布了折叠旗舰新品荣耀Magic V6，折叠厚度达8.75mm，同时还首次将折叠屏电池容量带进7000mAh+时代。

IT之家 3 月 1 日消息，极狐汽车旗下全新车型阿尔法 S5 今日正式启动预售，官方指导价 11.78 万元起，补贴价 11.28 万元起，下定可享价值 25888 元的限时专属权益。 该车型搭载了北汽元境智能辅助驾驶系统，并配备了一项被称为“智驾小蓝灯”的视觉提示装置。 新车外观设计遵循“风塑美学”理念，除已知的幻影绿车色外，还将提供多种外观颜色选择。其外观特点包括外显式主动进气格栅、“深空星穹”溜背造型、双色悬浮车顶、无边框车门、独特日间行车灯、亮色刹车卡钳，以及车尾面积为 3430 平方厘米的可升降尾翼。 在车身尺寸方面，阿尔法 S5 的长宽高分别为 4820（或 4886）毫米、1930 毫米、1480 毫米，轴距为 2900 毫米。 内饰部分，新车提供了能量黑、轻盈灰、赤焰棕三种配色方案，并搭载了支持幻彩变幻的 256 色天幕极光氛围灯。IT之家注意到，其音响系统由 19 个扬声器组成，包含天空声道设计。座椅配置方面，新车主驾采用一体式运动云绒座椅，副驾驶则配备了带一体式腿托的零重力座椅。 动力系统方面，阿尔法 S5 在延续现有纯电动力的同时，将新增增程版车型。增程版搭载一台最大功率 77 千瓦的 1.5 升增程器，驱动电机最大功率为 200 千瓦，配备 27.4 千瓦时电池组，纯电续航里程为 175 公里。

IT之家 3 月 1 日消息，长期关注国内手机市场份额的博主 @RD观测 昨日公布了华为旗舰手机的销量：截至 2026 W8（IT之家注：第八周），华为 Mate 80 系列约 377.96 万台，已逼近 400 万大关。 据网友补充数据，华为 Mate 70 系列开售 88 天销量约 280 万，而 Mate 80 系列开售 87 天销量约 378 万。 华为 Mate 80 / Pro / Pro Max / RS 手机已于去年 11 月 25 日发布，搭载麒麟 9020 / 9030 / 9030 Pro 处理器，首发鸿蒙 Harmony OS 6 系统，售价 4699 元起。今年 2 月，Mate 80 Pro 手机 16GB+512GB 规格开放购买，定价 6999 元。

IT之家 3 月 1 日消息，三星为 Galaxy S26 系列带来了多项升级，包括重新设计的相机模组、更快的性能以及更先进的软件功能。值得注意的是，这款全新旗舰机型还额外增加了一个 NFC 天线。 据 Sammobile 报道，三星在 Galaxy S26、S26+ 以及 S26 Ultra 三款机型的顶部都增设了第二个 NFC 天线。实测发现，将 Galaxy S26 Ultra 的顶部边缘靠近支付终端即可完成支付，Reddit 上也有其他 S26 Ultra 用户反馈了相同体验。 据IT之家了解，此前所有世代的 Galaxy 手机，NFC 天线均位于机身背部。而 S26 系列在顶部新增天线后，让触碰支付变得更加便捷、灵活。 这一改动早在数月前就通过 One UI 8.5 固件文件被曝光，如今已在实际使用中得到证实。 另有传闻称，Galaxy S26 系列还将支持 Quick Share 极速互传 —— 只需将两台兼容手机的顶部相互触碰即可无线分享文件。尽管该功能尚未确认，但顶部新增的 NFC 天线意味着三星有望将“触碰交互”从支付拓展到更多场景。

快科技3月1日消息，一加15T将于3月正式发布，官方将其定位为小屏党的梦中情机。 日前，王濛工作室官微晒出一加15T实拍样张。 从照片水印信息来看，新机支持85mm焦段，对应一颗5000万像素潜望式长焦镜头，支持3.5X光学变焦。 一加15T还将搭载OPPO LUMO凝光影像，这是OPPO集团最高规格的影像技术。 相比于传统移动影像仅关注人物主体的拍摄，OPPO LUMO凝光影像首次为移动影像带来“环境人像”的全新人像摄像主张，强调主体清透、情绪自然、色彩生动、空间立体四个核心要素。 值得一提的是，王濛因实力强劲被称为短道速滑大魔王，此次一加15T被官方称为“小屏大魔王”，再加上样张由王濛工作室发布，由此可以猜测王濛或将与一加展开合作，成为产品代言人或体验官。 配置方面，一加15T将是2026年上半年唯一一台采用骁龙 8 Elite Gen5小直屏手机，拥有窄边框、无线充电、满级防水、7开头大电池和超声波指纹等旗舰规格，并标配100W有线快充。

凤凰网科技讯 3月1日，小鹏汽车官方公布2月共交付新车15256台。2026年1-2月交付的车辆，相较于传统燃油车型，全生命周期预计可减少碳排放约55万吨，相当于916万棵中等树苗10年的固碳量。 据介绍，小鹏汽车将于3月2日在广州举办“THE FUTURE第二代VLA媒体体验日”。搭载第二代VLA的2026款小鹏X9纯电版也将同步发布。

凤凰网科技讯 3月1日，蔚来公司宣布2月交付新车20,797台，同比增长57.6%。截至目前，蔚来公司已累计交付新车1,045,571台。 据悉，蔚来全新ES8在2026年2月完成11,260台新车交付，全新ES8于2月27日在温州完成第70,000台新车交付，历时160天。 据介绍，蔚来为全新ES8新推出了7年84期低息金融购车方案，首付低至20%起。 此外，2月6日22:33:18，蔚来1亿次换电达成；2026春节期间，蔚来累计提供换电服务2,073,500次，日均服务量较去年春节日均增长29.4%。2月15日至2月23日，蔚来能源在高速公路充换电量累计超2528万kWh，占全国高速公路充换电总量15%。自2月18日起，蔚来换电连续5日刷新单日服务纪录。

IT之家 3 月 1 日消息，特斯拉已在综合交通中心（阿布扎比交通局）的监管下，于阿布扎比启动其首次 FSD（监督版）道路测试。 该项目是阿联酋酋长国首个针对特斯拉 FSD（监督版）的正式测试框架。本次 FSD（监督版）道路测试得到了该国智能与自主系统委员会的支持，并与阿联酋内阁办公厅立法实验室协同开展。 综合交通中心（阿布扎比交通局）代理总干事阿卜杜拉 · 哈马德 · 阿尔格费利博士在新闻稿中强调了该机构在监督 FSD（监督版）测试中的监管职能。 综合交通中心（阿布扎比交通局）对特斯拉先进自动驾驶技术测试启动的监管，体现了其监管与立法职能。这些测试是一次质的飞跃，旨在评估该技术在真实运行环境中的表现，并收集必要数据，以验证其在未来扩大应用前的成熟度。 他表示：“通过这一规范化框架，并与战略伙伴合作，我们力求在支持创新、鼓励智能解决方案应用与保障道路使用者安全之间取得平衡，这与酋长国打造先进、安全、可持续交通系统的发展方向相一致。” IT之家注意到，特斯拉正大力推进 FSD（监督版）向美国以外地区的落地推广。在近期与柏林超级工厂厂长安德烈 · 蒂里希的采访中，马斯克表示，特斯拉力争在今年 3 月于荷兰获得 FSD（监督版）的审批。 “特斯拉拥有最先进的现实世界人工智能，希望它能尽快在欧洲获批。相关部门告知我，3 月 20 日将在荷兰获批，我得到的消息是这样。希望这一日期不变。我相信，欧洲民众将会被特斯拉汽车的自动驾驶 AI 实力所震撼。”马斯克说道。

凤凰网科技讯 3月1日，极氪汽车官方公布2月交付新车23,867辆，实现同比环比双增长，同比增长70%。 据介绍，极氪9X成交均价超53万，产能稳步提升，Hyper版交付周期有望进一步缩短至14周以内。 此外，极氪新一代高性能旗舰SUV，极氪8X将于二季度正式上市。

作者｜王涵 心缘 编辑｜漠影 智东西3月1日巴塞罗那现场报道，北京时间2月28日晚，小米在西班牙巴塞罗那举办全球发布会，正式向海外市场发布小米17、小米17 Ultra和Leica Leitzphone powered by Xiaomi三款高端旗舰手机，以及小米平板8 Pro、小米手表5、Redmi Buds 8 Pro、小米追踪器Tag、小米电动滑板车6 Ultra、Xiaomi Vision GT等，共九款产品。 卢伟冰在开场演讲中说道，2025年小米已经成功构建起从手机、汽车到家电的全生态智能制造体系，成为全球唯一实现“人车家全生态”完整布局的企业。 从2026年起，小米将持续加大对关键技术的投入力度，未来五年计划投入研发超过240亿欧元。 ▲卢伟冰 在发布会上，卢伟冰还披露了小米自研MiMo大模型的最新进展。2025年小米第一代MiMo已经完成基座大模型的初步探索和布局，第二代MiMo开始跻身开源第一梯队。去年12月发布的MiMo V2-Flash，发布后一个月，该模型在OpenRouter榜单获得周榜第二、月榜第三的成绩。 小米17由小米与徕卡联合研发，配备由超广角、主摄及长焦镜头组成的5000万像素三摄系统，搭载骁龙8至尊版Gen 5芯片与6330mAh电池。该机型现已支持现已支持谷歌Gemini，新用户将获赠三个月免费的谷歌AI Pro服务。 小米17 Ultra搭载骁龙8 Gen 5芯片，配备6000mAh大容量电池。最亮眼的是其与徕卡联合研发的影像系统，搭载采用LOFIC技术的一英寸超动态主摄传感器。 徕卡与小米合作发布的Leica Leitzphone将相机中的机械相机环装备到了手机上。相较于国内的小米 17 Ultra by Leica，小米这次海外发布的Leica Leitzphone就是更纯血的徕卡手机了。其超16000元的售价也比国内徕卡版高出一截。 小米还推出了小米平板8 Pro，该设备配备11.2英寸3.2K分辨率显示屏，支持144Hz刷新率，内置9200mAh电池，搭载骁龙8s Gen 4芯片和小米澎湃OS 3系统，可提供PC级生产力。 同时发布的还有小米手表5，配备1.54英寸显示屏，集成谷歌服务以及Gemini AI助手，续航长达六天。配套配件包括采用超薄设计的5000mAh磁吸充电宝、兼容谷歌和苹果设备查找网络的小米追踪器Tag，以及Redmi Buds 8 Pro无线耳机。 在出行方面，小米还发布了小米电动滑板车6 Ultra以及中国首款VGT概念车小米Vision GT，Vision GT将在MWC 2026上实车亮相。 据了解，小米Vision GT是第51台Vision Gran Turismo（VGT）概念车，小米则是第36个加入该概念车项目的品牌，首个受邀设计VGT的中国品牌 价格上，小米17起售价为999欧元（约合人民币8097.5元）。相较于国内版4499元的售价，海外版小米17的价格高出3598.5元。 小米17 Ultra的价格为1499欧元（约合人民币12150.3元），较国内版高出了5151.3元。 Leica Leitzphone起售价为1999欧元（约合人民币16203.1元）。 小米平板8 Pro起售价为599.9欧元（约合人民币4862.5元），小米平板8起售价为449.9欧元（约合人民币3646.7元）。 小米电动滑板车6 Ultra的价格为799.99欧元（约合人民币6484.4元），小米手表 5的价格为299.99欧元（约合人民币2431.6元），小米超薄磁吸充电宝价格为59.99欧元（约合人民币486.26元）起售，小米追踪器Tag的价格为14.9欧元（约合人民币120.8元）。 一、小米17：搭载徕卡四摄，能与苹果设备跨端互联 在设计上，小米17采用超窄对称边框和柔触感铝合金中框，提供黑色、粉色、冰蓝色和绿色四种配色。 小米17配备了与徕卡联合研发的5000万像素三摄系统，包括5000万像素主摄、长焦及超广角镜头，所有镜头均采用徕卡Sumlux镜头。 主摄搭载升级版光影猎人995图像传感器，镜头覆盖17mm超广角、23mm主摄及60mm长焦的原生焦段，主摄支持2倍光学级变焦，长焦支持5倍光学级变焦。 此外，前置自拍摄像头也升级至5000万像素并支持自动对焦，使设备共配备四颗5000万像素摄像头。 小米17搭载骁龙8至尊版Gen 5芯片。 散热方面，该机型采用小米3D“冰环”散热系统，其效能是传统均热板的三倍，在接近120 FPS的高帧率游戏测试中，相比iPhone 17 Pro展现出更低的运行温度和更少的电池消耗。 小米17配备6330mAh大容量电池，充电方面支持100W HyperCharge快充和50W无线充电，并新增对PPS可编程电源的支持。 该设备采用6.3英寸的定制版M10 OLED面板，通过改进红色子像素材料提升显示性能并降低功耗，可实现3500尼特峰值亮度。该设备同时配备120Hz刷新率和超声波指纹传感器。 小米澎湃OS 3跨设备相机功能支持将小米17用作MacBook的网络摄像头，用户还可从MacBook直接访问小米笔记和小米图库。小米澎湃OS 3的家居屏Plus功能扩展，现已支持连接iPhone，用户即使将小米设备放在口袋中，也能接收并回复短信。 小米澎湃OS 3现已支持谷歌Gemini Live，小米17系列新用户将获赠三个月免费的谷歌AI Pro服务，无需额外付费即可在设备激活后使用AI工具。 二、小米17 Ultra：世界首款徕卡APO手机，Leica Leitzphone机械环同步亮相 小米17 Ultra厚度为8.29mm，仅重219g。 该机型搭载最新的骁龙8 Gen 5处理器，配合6000mAh电池，支持有线和无线HyperCharge快充、反向充电以及PPS快充协议。散热方面，小米17 Ultra采用小米3D双通道隔离散热系统，显著提升了导热效率。 显示上，该机型引入小米Hyper RGB显示技术，在提供更高子像素密度的同时，功耗更低。小米17 Ultra的峰值亮度可达3500尼特，屏幕采用小米Shield Glass 3.0防护玻璃保护，抗摔性能比上一代提升30%。 小米17 Ultra的摄影功能是重头戏，其超动态主摄由与徕卡联合研发，集成了玻塑混合镜头模块和经过单独处理的镜片，核心搭载了LOFIC技术的1英寸图像传感器。 LOFIC技术通过为每个像素配备额外的光存储单元，将光井容量提升了超过六倍，从而增强动态范围，面对极端光线条件也能实现均衡曝光。 专业视频性能方面，其动态范围支持10-bit Log和杜比视界，两种格式均支持4K 120fps分辨率，可拍摄出电影级的慢动作镜头。 小米17 Ultra的长焦系统采用了徕卡2亿像素75-100mm长焦镜头，配备主摄级传感器，是世界上首款搭载徕卡Apo镜头的智能手机。 在人像摄影方面，该镜头可以实现清晰的主体对焦和自然的景深分离，支持4K实时电影摄影和红毯模式等功能。 随后，徕卡与小米携手发布了一款特别合作产品：Leica Leitzphone powered by Xiaomi。 Leica Leitzphone采用极简主义设计，配备用于手动控制变焦、ISO、快门速度等功能的机械相机环。这款设备由小米的硬件和处理能力驱动。与小米在国内发布的小米 17 Ultra by Leica相比，国内的徕卡红标是横向放置的，而海外版Leitzphone则是纵向放置。 三、小米平板8 Pro：最轻薄Pro平板，搭配9200mAh大电池 小米平板8 Pro是小米最薄的Pro型号平板，厚度仅5.0毫米，重485克。 该机型配备11.2英寸3.2K显示屏，144Hz刷新率，其磨砂玻璃版本反射率降低70%。搭载Snapdragon ADB芯片组，内置9200mAh电池并支持67W HyperCharge快充。 通过硬件、小米澎湃OS 3及AI能力，小米平板8 Pro可以实现PC级生产力。小米Hyper AI支持AI写作、AI艺术创作及智能工作流增强，该机型支持工作站模式、垂直分屏多任务以及悬停预览和键盘快捷键等类PC浏览操作。 小米平板8 Pro还能够兼容苹果设备，例如可用作Mac的副屏，实现了与苹果的无缝生态互联。 配件上，小米在发布会上还发布了小米焦点笔Pro以及悬浮键盘。 四、首款谷歌Gemini手表登场，Redmi Buds 8 Pro降噪深达55dB 小米手表5配备双面蓝宝石玻璃和不锈钢表框，搭载1.54英寸LEIDO显示屏。 该设备搭载谷歌WearOS系统，可与Android设备无缝连接，是首款集成谷歌Gemini的小米手表，支持自然语言交互和多任务处理，支持内置应用进行支付、导航、日程安排和日常事务处理。 小米手表5引入EMG神经电感器，支持例如双击接听/挂断电话、关闭闹钟或远程触发相机快门等操作。该设备内置930mAh电池，在典型智能手表使用场景下续航长达六天。 Redmi Buds 8 Pro主动降噪深度最高达55dB，针对公共交通和咖啡馆等场景优化。该设备还支持智能自适应降噪，能根据周围噪音水平自动调节。Redmi Buds 8 Pro采用同轴三单元驱动系统，支持空间音频。 五、6mm超薄充电宝，电动滑板车最大续航里程75公里 小米超薄磁吸充电宝厚度仅6毫米，是目前最纤薄的磁吸充电宝之一。该充电宝采用源自小米17系列手机的硅碳技术，内置5000mAh电池，支持三种充电方式：MagSafe无线充电、USB-C有线充电，以及同时为两台设备充电，与MagSafe生态系统完全兼容，实现无缝连接。 小米追踪器Tag，重量仅10克，适用于背包、行李箱、护照本等个人物品，电池续航超过一年，具备IP67防护等级。其独特之处在于支持跨平台使用，兼容谷歌“查找我的设备”和苹果“查找”功能。 小米电动滑板车6 Ultra配备12英寸全地形轮胎，轮胎宽度比前代增加24%。在助力模式下，小米电动滑板车6 Ultra峰值功率可达1200W，最大续航里程达75公里。 结语：小米“人车家全生态”蓄势待发，全力进军海外市场 整场发布会看下来，我们可以看出小米对海外市场的重视和信心，澎湃OS 3实现对谷歌Gemini AI的深度整合就是这一点的最好体现。 在发布会的最后，小米还发布了中国首款VGT概念车Xiaomi Vision GT。这一场约90分钟的发布会，覆盖了手机、平板、耳机、手表、追踪器以及电动平板和汽车，清晰地展现了小米愈发完整的“人车家全生态”的战略布局。