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Nubia Fold曝光:努比亚首款横向折叠手机,有望2026Q1登场
IT之家 11 月 24 日消息,消息源 Evan Blass(@Evleaks)今天(11 月 24 日)在 X 平台发布推文,分享了一组渲染图,展示了 Nubia Fold 和 Nubia Flip 3 两款努比亚折叠手机,预估会在 2026 年第 1 季度登场。 Nubia Fold Nubia Fold 将成为努比亚旗下第一款采用书本式开合设计的折叠屏手机。从泄露的图片来看,其内部主屏幕展开后形态接近正方形,设计布局与市面上主流的横向折叠屏手机相似。 机身背部设计了一个较为凸起的摄像头模组,内部包含三颗摄像头。泄露的原理图进一步展示了其外屏和侧面结构,确认了该机将与三星 Galaxy Z Fold 系列等产品正面竞争。IT之家附上图片如下: Nubia Flip 3 设计图展示了黑色 / 深灰色和白色两种配色版本。该机型最引人注目的特点是其巨大的外屏,几乎占据了折叠状态下手机上半部分的全部空间。外屏内部嵌入了两颗摄像头,它们将作为手机的主摄像头使用。 Nubia Flip 3 在机身背部靠近转轴的位置设置了两个 pogo pin 接口(弹簧针接口)。这种设计通常用于连接专属配件,例如扩展模块或专用保护壳,暗示了该机型可能具备更丰富的扩展功能。此外,手机的电源键和音量键均位于机身右侧。 参考努比亚上一代产品 Nubia Flip 2 于今年 1 月发布的惯例,业内普遍推测这两款全新的折叠屏手机很可能在 2026 年第一季度正式发布。
理想 VLA 再更新,不但自主充电还能躲鱼雷
每当苹果在 WWDC 发布新版 iOS,相关热搜总是会出现类似这样的话题:究竟哪款老 iPhone 首次被排除在升级名单之外,不幸「掉队」? 新能源汽车也是如此——引入智能化后,「常用常新」总是厂商会打出的卖点之一。 如今,用户不只看马力和续航,更在意智能化更新的可持续性:OTA 的频率与内容、核心功能的长期可用性(导航/智驾/座舱)、硬件冗余是否支撑未来升级,以及付费订阅与保值率的平衡。 换句话说,一台优秀的智能车,不止是当下的配置清单,更是持续进化的能力与承诺。 在 2025 年广州车展上,理想汽车公布了辅助驾驶板块最新的进展与规划,带来了创新的 VLA 充电和防御性 AES 自动紧急转向功能,并且计划向 AD Max 车型全量推送。 我看了看已经陪伴了我 975 天的 2023 款理想 L7 Max,具备 AD Max 的它,仍在更新名单之列。 VLA 充电,打通充电的最后 100 米 基于 9 月份理想为所有 AD Max 车型推送的「VLA司机大模型」,进一步带来了「VLA 充电」这项全新能力。 从体验上来说,它看起来也很符合用户直觉。 行进途中,用户只要对「理想同学」说出「直接帮我导航到附近的超充站」,系统就会自动搜寻附近的「理想超充站」位置并添加到途径点。 开启 NOA 智能领航辅助后,车辆将按照导航自主驶向超充站;临近站区时,系统会主动推荐空闲充电桩车位,并由 NOA 自动驶入站内并漫游泊至对应车位,全程几乎无需手动介入。 目前看起来唯一还需要「手动」操作的,就只有车主下车,手动拔插充电枪这一步骤了。 不过此前理想已经公布了「龙门架」形式的自动充电机器人,单个机器手就能覆盖站点的多个充电桩位,能自动识别车型充电口与枪头,实现「人不下车,自动插枪」。 理论上理想可以在现有的这些超充站内,直接进行改造,这也就意味着现在发布会上唯一没有被点亮的「手动充电」,很可能在后续被打通为「自动充电」。 要实现体验上的无感且自然,「VLA 充电」这项能力,在技术上也做出了相当多的努力和协同。 按照理想的介绍,这是 VLA 司机大模型与车终端、超充站、充电桩之间完成端云协同的显著成果,在超充站充电这个关键的常用场景,验证了 VLA 具备「理解空间、自动完成任务」的能力。让 VLA 司机大模型,自主地与超充站实现通讯协同。 在车端,由 VLA 司机大模型完成空间理解,实现自主驶入场站并泊入充电车位的同时,还会向云端请求空闲充电桩情况,并协同降下地锁以便完成自主泊入车位;在云端,涉及了辅助驾驶云、理想超充调度云、场站云的高效协同,实时下发空闲充电桩信息,并按 VLA 规划降下地锁。 车辆充电完成之后,车辆可以自主驶离超充站,并通过免密支付完成充电缴费。 可见,理想的超充站与 AD Max 硬件,是提前预埋的「硬底盘」;VLA 模型,是可以周更精进的「软引擎」;充电补能,则是用户高频且刚性的体验场景。 VLA 充电正是立足这套软硬一体的底座,而给出的系统级解法——把「空间理解+行为策略」从道路延伸到自营超充站区,把「找桩充电」升级为「自主充电」。 这本质上是 VLA 路线的厚积薄发:先把基础设施、传感器与算力打牢,再用模型把整段体验打通。 于是,VLA 能力自然而然地,就从「会开」外溢到「会充」,从路网延伸到站内。随着超充站点覆盖继续扩大、VLA 强化学习迭代,以及自动充电等配套落地,补能体验将持续从可用走向好用,并在实战中自我进化。 防御性 AES:自动「躲鱼雷」 今年 8 月份发布的 VLA 司机大模型也在不停地迭代,理想宣布将在下一个版本中,优化 NOA 领航辅助驾驶在行车中的结合复杂场景。 面对相邻的红绿灯,VLA 会更加精准地完成识别;面对极窄路段的会车场景,也会向右借极窄空间绕行。在面对施工路段、临时改道的场景,VLA 也能像真实司机一样从容应对。 与此同时,无论城市通勤还是高速巡航,VLA 在轨迹平滑与制动/转向的柔和度上都在持续进化,行车更稳更舒适,行为操作也更加类人。 当然,理想汽车的辅助驾驶不仅在行车、泊车等场景持续进化,也在主动安全上不断拓展能力边界、抬升上限。 此前在理想 i8 发布会上,理想防御性 AES 就已经覆盖了三大场景,包括式截停、慢车加塞、恶意别车等高风险场景,车辆可以主动地识别此类风险并自主地完成相应的主动防御避让策略。 现在,理想还新增了两个防御性 AES 能力,在后车逼近或存在二次碰撞风险时,车辆自主就能联动「加速+转向」策略,通过「前向加速」或「安全变道」主动规避后方「鱼雷」,避免被追尾的碰撞风险。 至此,理想的防御性 AES 可以有效避免来自车辆前方、后方、侧前、侧后的碰撞风险,升级至全方位的保护能力。 按照规划,理想将在后续的 OTA 中,把防御性 AES 能力推送给所有 AD Max 车型。 理想 VLA:六维体验的长期主义 自年初提出 VLA 大模型之后,理想在取得进展的同时,也在面临着外部质疑,有同行认为它「取巧走不远」,也有业内专家认为「难以落地」。 面对这些质疑,理想汽车自动驾驶研发高级副总裁郎咸朋在接受媒体采访时回应: 他们反对 VLA,恰恰说明 VLA 是正确的。 ▲理想汽车自动驾驶研发高级副总裁 郎咸朋 在理想汽车看来,上一代技术能力的上限,是下一代技术能力的起点。这也是理想从「端到端+VLM」切换到「VLA 司机大模型」的原因。 VLA 的主张不是「更像人开车」的表演,而是用多模态大模型 + 强化学习,把「看懂场景—做出决策—用数据闭环持续变好」的链路真正跑通,这与曾经由「端到端 + 数据闭环」来替代「规则拼装」的技术演进,是一脉相承的。 从技术角度看,VLA 让辅助驾驶从「猴子时期」迈进了「人类时期」,拥有了「能思考、能沟通、能记忆、能自我提升」的能力。 较早之前,理想 VLA 司机大模型就定下过六维指标:「选对路、速度对、舒适度、安心感、可沟通、高效率」。 从「自主会开」到「自主会充」,从道路到站区,从能刹住到会躲开,VLA 持续让「智驾」的价值从单点功能推到整段体验。 全新的 VLA 充电能力,让「补能」这个常用场景首次实现了「理解空间、自动完成任务」的空间理解,也验证了理想坚持 VLA 路线的正确性——可迁移、可学习、可持续进化,这正是理想汽车日益坚实的护城河之一。 同时,最新的「防御性 AES 」首次将 AES 功能扩展到「正前/正后/侧前/侧后」的全域风险规避。 就目前而言,VLA 还未曾到达「技术能力上限」的位置,仍然在不断地迭代进化,它仍然有着很多需要去落地的探索点,这也就说明 VLA 接下来还会有更多的能力,可以被更新释放。 基业长青的公司往往特别看重厚积薄发与长期复利,所以真正的护城河从来都不在 PPT 的算法名词当中,而是在每一公里的稳定行驶、每一次自主进站的充电补能、每一次被避免的事故当中。 理想 VLA 的长期价值,正在这些可被持续验证的细节中不断放大。
打响消费级“第一枪”,国产CPU第一次与全球顶级巨头坐一桌
今天,国产CPU从“能用”走向“好用”,踏入“通用算力”俱乐部。 作者 | 云鹏 编辑 | 漠影 试想一个场景,一台搭载国产CPU的高性能电竞主机,能畅玩《黑神话:悟空》这样的3A游戏大作,也可以流畅运行《无畏契约》这样的主流电竞游戏,甚至还能轻松应对直播、视频剪辑、3D渲染等多任务应用场景。 在全球消费级CPU市场长期被两大海外巨头把持之下,这样的场景曾经是许多中国科技数码爱好者所憧憬的,而今天,这份憧憬成为了现实。 就在昨天,2025雷神杯·ACL全国高校电竞精英赛北区总决赛在西宁落幕, 现场,雷神科技正式发布了其电竞主机新品——“黑武士·猎刃Pro”,该产品搭载海光最新一代处理器,存储、外围接口各项指标统统“拉满”,可以说是第一台搭载了“中国芯”的高端电竞主机。 这一刻,在这个曾经是国际巨头双人舞的舞台上,国产CPU第一次用实力证明:国产算力正加速从“专用”向“通用”迈进——从关键基础领域拓展至对性能要求极为严苛的电竞消费市场。 要知道,电竞场景可以说是衡量算力性能的终极试炼场,各类游戏对画质、帧率、延迟都有极高要求,对芯片性能有极高考验。海光芯片能够成为第一颗真正意义上的国产终端“电竞芯”,足见其在性能、兼容性、稳定性等方面的非凡表现。 自此,国产芯片不再是局限于特定领域的“专用品”,而是能支撑起庞大而复杂的消费级应用的“通用算力底座”,实现了从技术达标到生态成熟的跨越。 01. 生态兼容性出众,底层技术突破 实现性能对标国际巨头主流 近年来,国产算力替代已经成为行业关注焦点,但这份关注更多聚焦于数据中心和信创领域,鲜少涉及消费市场。 但客观来说,消费级市场的应用场景最为复杂、处理的任务最为多样,当前全球PC应用总量超过3500万款,游戏方面仅Steam这一个主流平台上就有近17万款游戏。 搞定消费级场景,实际上对芯片厂商来说挑战非常大,可以说一直是一座摆在国产算力面前的“大山”。 此次正式突围消费级市场的核心原因在于海光做好了三方面的事:强大的性能、高兼容性的生态和稳定持续的输出。 首先是最基础的硬件指标和性能方面,海光CPU支持16核32线程,出色多核性能可以应对电竞游戏、3A大作以及直播、多任务处理等场景,后台运行程序前台依旧流畅,要知道,复杂的多任务并行处理场景几乎是消费级终端的刚需。 在与游戏性能密切相关的CPU缓存方面,海光给这款处理器配备了32MB L3缓存可以显著提升数据到核心的交互效率,直接提升游戏的帧率稳定性和生产力软件的运行效率。 在实际性能测试和流畅度表现方面,根据DQA的测试验证,雷神电竞主机搭载的海光芯片,其性能可大概对标国际13700系列处理器。i7长期被游戏玩家们认为是“游戏神U”系列,13代也是较新的一代,对标的“含金量”不言而喻。 在实际单线程、多线程的整数、浮点性能测试中,我们看到在部分项目上,差距已经明显缩小,重要的多线程能力已经实现反超。当然,单线程性能方面海光芯片仍然有一定的追赶空间。 在如此令人欣喜的性能提升背后,海光在底层实现了诸多技术突破。 架构方面,海光CPU采用尖端微架构和缓存层次设计,通过优化分支预测技术,提升每个时钟周期内执行的指令数量。 同时,基于先进的SoC架构和片上网络技术,海光在单颗CPU上集成了更多的处理器核心,利用工艺技术和物理设计手段,实现了更高的主频。 核心性能之外,海光CPU还在其他外围关键能力方面也进行了全方位升级。 PCIe 5.0固态硬盘协议的支持,可以实现大型游戏更快的场景加载和切换;GPU接口速率的翻倍,则可以最大化发挥出高端显卡的性能;DDR5内存的支持,则可以更好的提升游戏的稳定性与平均帧率,尤其是对1% Low帧的提升,对电竞玩家们来说是至关重要的。 值得一提的是,在诸多性能提升之上,海光对芯片整体的散热能力也进行了改善,芯片覆盖全铜散热盖,并填充超高性能散热材料铟金属,让性能可以更长时间地稳定释放。 出色的性能是基础,而在此之上,如何解决消费级市场必须要面对的核心挑战——“兼容性难题”,是挡住诸多国产芯片的“拦路虎”。 海光C86路线原生兼容x86,兼容windows及主流软件、游戏,可以说从根本上解决了国产CPU兼容性的老大难问题。 海光CPU可以兼容主流的数据库、中间件等基础软件和众多行业应用软件,从游戏到生产力,几乎扫除了各类常见的兼容性问题,可以说在生态方面彻底融入x86这一最完善的主流生态。 ▲黑武士·猎刃Pro 整体来看,今天搭载于雷神高端电竞主机中的海光芯片,已经跻身国内高性能CPU阵营,与海外巨头产品相比,可以说是达到了“比肩”。 性能和兼容性的双重突破,真正让国产CPU从“能用”走向“好用”,国产CPU不再局限于特定领域,不再是“专用产品”,而是能支撑起庞大而复杂的消费级应用的“通用算力底座”。 毫无疑问,这是一次从技术达标到生态成熟的跨越。 02. 多年深耕突破切入高端消费市场 国产CPU发展涌现巨大潜力 今天,海光CPU在PC领域头部玩家的电竞PC产品中落地,引起业内外广泛关注,但在这份成绩的背后,是海光多年来在国产CPU赛道上的持续深耕,其强大的技术研发实力和底蕴是关键支撑。 在研发投入方面,2019-2024年五年时间里,海光研发费用率长期稳定在25%以上,2024年公司研发技术人员占比已经超过了90%,随着高强度研发投入以及核心技术的积累,海光的技术“护城河”越来越巩固,产品组合也逐渐丰富。 国产CPU的发展之路漫长而曲折,从基于引进架构进行扩展、开发自有架构的路线,到基于Arm架构的技术路线,再到基于x86完整生态进行自主研发的海光C86等厂商。 当前,国产CPU逐渐突破性能瓶颈,在商业模式上进一步实现突破,并在更多场景中展现出落地潜力,海光无疑成为其中跑在最前列的玩家之一,带领行业走到关键转折点。 雷神此次选择海光芯片,证明国产CPU不仅可以满足“2+8”关键领域的国产化需求,还能满足电竞等消费级高端算力需求。 基于其在芯片技术研发方面的优势,海光让产品有应对消费级电竞市场需求的根本支撑能力,而雷神科技母公司海尔集团,则是全球知名的家电和科技企业,在硬件制造、设计以及供应链管理等方面具有丰富经验和强大实力。 芯片与终端大厂联手,实现消费级场景落地,完成“芯片+终端+场景”的闭环。 更重要的意义是,今天国产CPU发展水平已完全可以替代国际,国产高端算力同样能成为驱动前沿数字消费体验、创造高溢价值的核心引擎,海光已经成为中国芯片产业崛起的重要代表。 03. 结语:海光亮剑 国产高端算力加速走向前台 海光与雷神的联合,不仅是一次标志性的产品发布,一颗国产CPU在电竞主机中落地的背后,是中国高端算力产业的一次“深刻宣告”:国产CPU的综合能力已经足以承载最挑剔、最复杂的用户使用场景。 未来随着市场规模的逐渐铺开、国产化替代趋势持续向好,国产CPU的技术迭代也必将进入更优的良性商业模式循环。 在国产高端算力走向前台的今天,国产CPU已然就位,并展现出塑造未来格局的巨大潜力。
达特茅斯学院开发新AI工具:可伪装人类完成问卷,破解99.8%检测
IT之家 11 月 24 日消息,据 404 Media 报道,达特茅斯学院政府学副教授、极化研究实验室负责人肖恩・韦斯特伍德日前在《美国国家科学院院刊》(PNAS)上发表的一项新研究指出,在线调查研究作为许多科学研究中数据收集的基础方法,正面临着大语言模型带来的严重威胁。 韦斯特伍德开发了一款名为“自主合成应答者”的 AI 工具,能够回答调查问题,并展示了几乎完美地绕过现有最先进的机器人检测方法的能力。 论文指出,这款 AI 智能体成功避开检测的概率高达 99.8%。韦斯特伍德在新闻稿中表示:“我们再也不能确信调查的答复来自真正的人类了。机器人污染的数据可能会破坏整个知识体系。” 这款 AI 智能体还成功规避了“反向禁忌”问题。“反向禁忌”通过设计任务来识别非人类行为者,大模型能轻松完成这些任务,人类则几乎不可能完成。 论文《大语言模型对在线调查研究的潜在生存威胁》指出:一旦推理引擎选定了回答,第一层就会执行专注于模仿人类的相应行动。为了躲避自动化检测,其模拟了与该个体教育水平相符的阅读时间,生成类似人类的鼠标移动,逐字输入开放式问题的答案,并包括合理的打字错误和更正。该系统还设计了 reCAPTCHA 等绕过反机器人措施的工具,而这通常是自动化系统的一个障碍。 论文还表示,AI 可以模拟“完整的人口统计特征”,意味着理论上任何人都可以通过生成特定人口特征的 AI 干预,操控在线调查的结果,而且甚至仅仅几个虚假回答就足以影响调查的结果。 论文提到,在 2024 年大选前的七大主要民意调查中,仅需加入 10 到 52 个虚假 AI 回答,就足以改变预测结果。这些虚假回答的生成成本非常低,每个仅需五美分,而人类受访者通常获得 1.50 美元(IT之家注:现汇率约合 10.7 元人民币)的酬劳。 论文使用 OpenAI 的 o4-mini 进行测试,也使用了 DeepSeek R1、Mistral Large、Claude 3.7 Sonnet、Grok3、Gemini 2.5 Preview 等其他模型,证明该方法适用于不同的大模型。该智能体通过接收约 500 字的提示,了解要模仿的个性,并按人类的方式回答问题。 论文指出,研究人员可以通过多种方式应对 AI 智能体污染调查数据的威胁,但每种方式都有权衡。例如,研究人员可以对调查参与者进行更多的身份验证,但随之而来的就是隐私问题。论文还建议,研究人员应更加透明地说明调查数据的收集方式,并考虑采用更受控的参与者招募方法,如基于地址的抽样或选民文件。 论文总结说,确保民意调查和社会科学研究持续有效,需要探索并创新出应对快速发展的 AI 时代挑战的研究设计。
曲屏再见!华为手机直屏时代正式来临:Mate 80系列全系3D人脸大直屏
快科技11月24日消息,华为宣布11月25日14:30举行线上发布会,正式推出Mate 80系列,将由此开启华为的直屏时代。 @数码闲聊站 爆料称:“Mate80系列全系3D人脸大直屏,华为的直屏时代正式来临了,接下来Pura系列猜测也会跟着切直屏,希望也能给一个3D人脸解锁吧”。 据悉,华为Mate80 Pro Max/RS独享新一代超透亮灵珑屏,也就是双层OLED,6.9英寸1.5K LTPO超大直屏。 外围消息显示,华为Mate 80 Pro Max屏幕亮度预计能达到8000尼特,系史上最亮。在太阳强光下,依然能看清屏幕。 事实上,随着越来越多的旗舰机选择直屏,手机屏幕直曲之争终于画上了句号。未来,曲面屏即将淡出历史舞台。 目前,小米、OV等一线手机厂商的旗舰产品,已经全面拥抱直屏。 客观来看,手机曲面屏的“消失”其实是一场市场选择与用户体验博弈的结果。从几年前的高端象征到如今逐渐被厂商冷落,总结起来有以下几点: 一是“好看但难用”成致命伤。曲面屏边缘容易误触,打游戏、刷视频时手指一滑就出问题,体验直接拉垮。普通钢化膜贴不服帖,UV胶水膜操作复杂,稍有不慎就报废,用户被迫裸奔。 此外,维修成本离谱,曲面屏一摔就碎,维修费动辄上千。 二是直屏成本低、利润高。直屏生产工艺成熟,材料损耗比曲面屏少30%以上。旗舰手机设计普遍回归实用,OPPO Find X8 Ultra、小米17系列、华为Mate 80等旗舰机集体转向直屏。 另外,新技术(如LIPO封装、3D打印中框)让直屏也能做到超窄边框和轻薄机身。 用户也不再为看起来贵买单,转而追求续航、散热、信号等实际体验,直屏更符合实用主义潮流。用户发现曲面屏的颜值溢不值,直屏的稳定性和性价比更香。 未来手机屏幕的竞争,可能更多集中在直屏的极致体验(如护眼、高刷)或折叠屏等新形态上,而曲面屏的“曲终人散”,恰恰是市场理性的胜利。
6天狂飙200万,这个AI应用为何全网爆火?
作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 “灵光”,彻底火了。 上周,蚂蚁集团发布的全模态通用AI助手灵光,或许是2025年底AI应用赛道中最大的惊喜之一。 灵光的下载量呈现加速增长的态势,上线首日,灵光的下载量便突破20万,第四天突破100万,而最新数据显示,灵光的下载量已于上线六天后突破200万,稳居App Store中国区免费榜第六,免费工具榜第一的位置。 这一增速,超越了多款全球现象级AI应用,也远超灵光内部年底前下载量破20万的原计划。据移动应用分析机构Appfigures数据,ChatGPT上线首周下载量为60.6万,Sora2破百万用了5天,灵光将这一进程压缩至4天。 灵光App 6天下载量冲到200万 而且,灵光不是一个“体验一下就吃灰”的AI应用。让人人都能手搓应用的“灵光闪应用”功能,成为了爆点,一度被用到宕机。上线仅4天,灵光就因高负载而紧急扩容了8轮,其中重点保障的正是“灵光闪应用”。 用户不再是抱着猎奇心态尝鲜,而是用它解决实际问题。闪应用的平均修改轮次达6轮,甚至有人连续2小时修改了100多轮,充分印证了“实用型AI”的强劲需求。 换句话说,6天破200万下载量的成绩并非偶然,而是用户以真实行为投出的赞成票。 一、200万用户“用爆”灵光,掀起手搓应用热潮 自上周二上线以来,灵光已在用户端迅速积累起不少口碑。许多用户在社交平台上分享他们的第一手体验,从速度、易用性、效果到产品理念,都给出了不少真实反馈。 闪应用或许是本次灵光发布后讨论热度最高的功能,掀起了一波手搓应用的热潮。打开社交平台后搜索“灵光”,能看到不少用户分享的案例都是和闪应用相关的。从专属训练工具,再到待办事项小程序、油车电车省钱计算器等,灵光为用户打造了不少能在现实生活里提效的实用应用。 还有网友借助闪应用实现了不少趣味应用,比如老板话术翻译器、辅导作业赛博功德箱、遛娃抽签器等。这些有趣但又特别“接地气”的使用场景,让人能直观感受到,灵光真的开始融进大家的日常生活了,不管是提升效率还是整点创意,它都能帮上忙。 知名商业科技播客主播刘飞分享,他试着在灵光闪应用功能里做了一个壁纸生成器和日语学习的小应用,几分钟搞定。灵光还自行完成了各种底层支持,比如联网服务,体验非常顺滑。 刘飞认为,虽然从最终效果来看,灵光仍有提升空间,但这种把真正把门槛降到几乎为零的、一站式能解决大量需求的AI场景,就是驱动下一步行业发展的趋势。 同时,灵光的多模态交付获得不少网友的认可。有网友形象地形容道,其他的Chatbot目前还是“txt阶段”,而灵光已经做到图文并茂了。 灵光支持3D、音视频、图表、动画、地图等全模态信息的输出,此前我们已在实测中发现,其多模态的回答让对话更为生动,重点清晰,呈现形式极具信息美感。 有用户认为,灵光选择了一条差异化的发展路径,其回答的可读性和结构化能力是用户体验的重要部分,并不是所有产品都需要变成极致化的生产力工具。 还有网友观察到,自己身边的非科技圈人士,这回也能玩转灵光。这或许与灵光在UI方面更为友好的设计有关。 在真实反馈与自发创作热潮背后,一个关键问题也浮出水面——灵光究竟做对了什么,能够在拥挤的赛道中迅速赢得用户喜爱? 二、从技术炫技到用户体验,灵光缘何爆火? 用户为什么会觉得“灵光好用”、“灵光和别的AI不一样”?这背后并不是多一个功能、多一个入口那么简单,而是灵光踩中了行业长期存在的体验痛点,并用一种更贴近大众用户的方式给出了答案。 过去行业比拼的多是模型参数、推理速度等硬实力,而“灵光”是把这些底层能力转化成了看得见、用得上、立刻能感知的体验提升。 AI编程、Vibe Coding是近年来AI行业的热词之一,但落到普通人身上,可感的好处其实非常有限:能生成点代码,却不会部署;能写个demo,却难以在真实生活场景里用起来。AI的能力和用户的创造力之间,一直隔着一条技术鸿沟。 “闪应用”让许多用户第一次发现,这道技术鸿沟其实没那么难迈过去。用户不需要写代码、不需要懂前端、不需要自行解决联网、调接口这些底层复杂度,甚至都不需要打开电脑,只要把需求描述出来,灵光就能把它变成一个可直接使用的小应用。 灵光让广大不懂开发的用户首次体验了开发的乐趣,还满足了长期被忽视的“边缘需求”——那些只属于小圈层、小个体的个性化功能,能在灵光里用几分钟搞定。因此,即便这些应用并非完美无缺,它们依然让用户感受到自己动手创造的成就感。 另一个让用户明显感知到“好用”的点,是灵光在信息呈现方式上走了一条少有人走的道路。 过去一年里,随着推理模型、Agent的爆发,AI生成的内容明显变得越来越长、越来越复杂,这诚然带来了信息深度、广度的提升,但也在某种意义上也演变成了一种认知的压力。 灵光产品负责人蔡伟认为,信息的呈现不应只是“冷冰冰的文字”,而应通过多样化的展示来优化用户的信息获取体验。灵光的多模态交付,正是对这一痛点的回应。 支撑这一体验的是灵光采用的“全代码生成”路径。虽然用户看到的是简洁清晰的图文界面,但其背后实际上是多个大模型生成的大量代码,灵光通过代码驱动图示、结构化总结和信息卡片等形式,将复杂内容呈现得一目了然。 用户形容它“图文并茂”、“像公众号文章”,并非夸张。它真正把阅读门槛降得足够低,让大模型的回答从单纯的信息输出,变成了完整的“信息产品”。 无论是“闪应用”带来的创造力释放,还是多模态呈现带来的认知负担下降,都指向同一个趋势:AI产品的竞争正在从模型能力转向用户体验。灵光的变化让更多非技术用户第一次感受到,AI不只是一个工具,而是可以真正改善生活中的琐碎环节,并且易于驾驭。这也是它能够在短时间内赢得大量真实用户认可的关键原因。 三、多模态重构信息获取方式,闪应用推动AI普惠 灵光在多模态和用户交互体验方式上的探索,其实与当前全球头部AI玩家们的方向不谋而合。 例如,谷歌的Gemini系列模型自始至终就坚持了原生多模态的定位。对此,诺奖得主、DeepMind创始人兼CEO Demis Hassabis解释道,原生多模态是谷歌实现“通用数字助理”愿景的重要支撑。最新更新的Gemini 3提供了“动态视图”能力,让Gemini能以卡片、图表还有高清配图来呈现信息。 OpenAI也在近期尝试将多模态应用于信息呈现。其9月底推出的Pulse功能,尝试让AI主动给用户提供一份量身定制的资讯卡片,就像是人工编辑精心挑选,制作的一样,以结构化、直观的方式将文字、图表、图片等信息结合在一起。 刚刚发布的灵光,已经在多模态内容的理解和生成上都做了相应的布局,此前提到的多模态交付就是其在生成侧的初步成果。 灵光还打造了名为“灵光开眼”的视觉理解功能,蔡伟透露,他们对“灵光开眼”的定位是“视觉原生入口”,目的就是提供更接近人与人交流的自然、连续的沟通模式。 灵光闪应用的火爆,则折射出AI实用化的大趋势,普通用户无需编程或专业技能,就能根据自己的需求快速生成可用的小程序或工具,把想法直接转化为现实。这一理念也在Gemini 3对其应用开发能力的升级中得到了呼应。 这种让创造更普惠化、门槛更低的趋势,还蕴藏着变革应用开发领域生产关系的潜力。在过去,开发的工作一直是“中心化”的:只有少数程序员或团队掌握专业技能,才能设计、实现和交付应用,普通用户几乎只能使用现成工具,而无法真正参与创作。 底层模型能力的提升,可能会让“开发”这件事儿成为像阅读、写字一样的基础技能,从而推动整个软件生态向去中心化、个性化和即时化方向的发展。 在此前与智东西等媒体的沟通中,蚂蚁集团CTO何征宇、蚂蚁灵光负责人蔡伟还揭示了灵光未来的发展方向。 在技术层面,闪应用仍处于早期形态,但未来6-18个月内,随着模型的编程能力和AI调动工具能力的持续提升,其功能将更加丰富和高效。 灵光技术演进的核心目标是实现“多快好精”的质量,以激发用户创作和分享的动力。同时,团队在尝试更多交互形式和模态,包括SVG矢量图等,以呈现复杂概念。 在产品体验上,未来,灵光会继续降低闪应用的创作和使用门槛,同时探索完整的应用生态与分享能力。随着技术成熟,闪应用有望自然发展出应用市场和应用生态。整体来看,灵光将围绕高效信息传递为主轴,通过增强代码生成与Agent能力,带来质的飞跃。 结语:在AI to C体验革新中,迈向AI“能办事”的未来 灵光加入通用AI助手之战,为国内AI应用版图补上了关键的一块。当前国内AI产品已呈现清晰的赛道分化:有的深耕内容娱乐,通过轻量化互动与碎片化体验建立用户黏性;有的如千问般定位为通用助手,覆盖广泛场景、提供智能问答与任务执行;而灵光则以实用工具为核心,面向生活与工作的刚性需求,强调“能办事、真有用”的产品价值。 随着模型能力持续提升,通用性不断增强,未来灵光也有望与蚂蚁支付宝生态的多元服务产生深度联动,真正打通用户从“提出需求”到“完成服务”的完整闭环。 技术的突破往往迅速,然而真正改变大众与技术关系的,是体验的革命。灵光的最新探索,让我们离这种变革又近了一步。
华为合作“五界三境”汽车品牌,广汽閤先庆称不存在同质化竞争
IT之家 11 月 24 日消息,广汽和华为的新品牌“启境”于上周正式发布,现在国内已经变成了“五界”和“三境”。 如此多品牌,有没有可能变成新的同质化竞争?对广汽和华为而言,新的合作模式有哪些亮点?广汽集团总经理閤(IT之家注读音:xiá)先庆在 2025 广州车展发布会后的媒体采访环节中回应表示: 关于“界”和“境”同质化竞争的问题,我认为不存在同质化竞争,因为每一个品牌的定位不同,每一个产品面向的市场和消费者也不同。启境面向的是更年轻、时尚且对车辆性能有极致需求的市场,我总结为“三高”,即“高颜值、高科技、高性能”,我们致力于把启境这款产品打造成业界的天花板。 閤先庆还称,双方合作并不是简单的供应商模式,是双方的团队在一起深度共创,包括技术共创、需求场景共创,以及从产品定义、市场洞察到双方的研发协同,从交付、服务到营销全链路的合作。与华为合作这一年多来,华为车 BU 派到广州的研发团队最少有 200 多人,高峰期时有 800 多人。如今,双方仍有大量人员加速推进合作,“目标是希望在明年年中把第一款最美猎装轿车推向市场”。 IT之家统计,华为目前合作的“五界”和“三境”分别为: 问界(赛力斯)、享界(北汽)、智界(奇瑞)、尊界(江汽)、尚界(上汽) 启境(广汽)、奕境(东风)、华境(上汽通用五菱) 其中“五界”属于鸿蒙智行旗下品牌,“三境”则是和华为乾崑合作打造。
汽车玻璃贴膜、车身改色将有统一施工标准,明年实施
IT之家 11 月 24 日消息,全联汽车经销商商会今日发布公告,根据《全联汽车经销商商会团体标准管理办法》有关规定,《汽车玻璃膜施工技术规程》(T/CADCC006-2025)及《汽车车身改色膜施工技术规程》(T/CADCC008-2025)两项团体标准已严格按照《全联汽车经销商商会团体标准管理办法》有关要求完成标准的编制和相关审查工作,于 2025 年 11 月 25 日发布,自 2026 年 1 月 1 日起正式实施。 IT之家查询全联汽车经销商商会官网了解到,《汽车车身改色膜施工技术规程》团体标准第五次研讨会于 10 月底召开,针对 TPU 改色和 PVC 改色的施工标准展开了深入探讨。 在 TPU 改色 / 车衣胶水与涂层问题上,与会者达成了一项重要共识:对于带有涂层的 TPU 改色膜,现阶段不应强制要求技师进行表面打磨处理。这一举措旨在切实减轻技师的工作负担,使他们能够将更多精力聚焦于关键施工环节。 牵引定位与拉伸思路无疑是改色施工的关键环节。会议明确了拉伸的基本原则,即尽可能做到“不拉伸”或“最小程度的拉伸”,摒弃传统的“左侧固定、右侧拉紧”方式。同时,会议详细介绍了三种极具实用性的拉伸思路: 局部拉伸针对车身不同弧度部分进行分散式拉伸,能更好地贴合车身复杂多变的形状; 中线拉伸巧妙利用保险杠中线作为参考线,保持膜边缘处于松弛状态,有效避免回缩现象; 变向拉伸针对凹槽或开孔部位释放应力,大幅减少膜的回弹。 这些拉伸思路将被系统整合到拉伸定位章节,为广大技师提供更为清晰、明确的操作指南。 在气泡与瑕疵处理方面,会议也做出了优化调整。气泡处理标准更加细致明确,直径小于 5 毫米的微小气泡无需进行额外处理,而直径大于 10 毫米的大气泡则可告知用户让其自然消散。 此外,会议还对总体标准与施工环节进行了规范。明确验收标准将统一适用于湿贴和干贴两种方式,并在相关表格中新增区分栏,以便更清晰地呈现信息。 全国工商联汽车经销商商会汽车后市场分会会长潘丽华介绍,当前,汽车后市场“三膜”(车衣膜、改色膜、玻璃膜)行业正面临多重挑战:产能过剩导致低价竞争,新能源转型冲击传统需求,新媒体营销加剧无序扩张,贸易战关税压力下品牌发展受阻,价格体系崩塌、企业出海无序等问题频发。 在此背景下,标准化建设是行业破局的关键 —— 通过规范施工流程、填补技术标准空白,能推动行业从“野蛮生长”向“中国品牌”转型,最终实现消费者权益保障与企业降本增效的“双赢”。 施工流程不规范、材料损耗率高、返工成本居高不下等痛点亟待解决。基于此,技术规程草案编制组负责人吴林峰详细介绍了标准框架,涵盖前沿技术趋势、施工通则、术语定义等模块,为行业提供可量化的技术参考。
禾赛CEO炮轰“数字激光雷达”:假的 纯营销
禾赛科技,有话不吐不快! 激光雷达“一哥”,出货规模最大、覆盖车型最广,还是赛道首个且目前唯一盈利的玩家,碰到啥情况应该都有底气“从从容容游刃有余”。 但最近激光雷达、智能汽车刮起了一股“数字化激光雷达”的风,禾赛终于忍不了了: 从激光雷达诞生那天起,就没有一台不是数字化的;硬要说SPAD才算数字激光雷达的话,我们2023年就量产了…… 禾赛CEO李一帆、首席科学家孙恺科普做过无数次,像这次这样“哭笑不得”,还是史上头一次。 甚至为了给激光雷达技术正本清源,还提前曝光了明年大规模量产上车的下一代激光雷达黑科技。 禾赛为什么不鼓吹“数字激光雷达” “数字化”这个词上一次被热议,甚至能追溯到20多年前数码相机的诞生。 那个时候的定义很清晰,以感光底片接收连续自然光信号的,就是“模拟”,以CMOS感光元件将连续光信号转换成“01”组成的数据信息,就是“数字”。 从这个角度出发,李一帆的原话是: 激光雷达从来也没有类似电子管的元件,根本谈不上什么模拟、数字壁垒。 首席科学家孙恺给出了更详细的技术解释。 所有激光雷达的工作模式中都有一环是“模数转换”: 就拿最前沿的VCSEL——垂直腔面发射激光器来说,本质是一种半导体,靠高低电位来区分“0”或“1”,可以将发射端数字信号转化成“连续”的红外线。 而接收层又把物理上“连续”的回波转化成数字信号供系统解码处理。 所以任何一台激光雷达,都含有数字或模拟部分,全都能称为数字激光雷达,也都可以称为“非数字”(模拟)激光雷达。 从数字、模拟定义来划分激光雷达,禾赛认为并不严谨也不恰当,根本没意义。 CEO李一帆一如既往敢想敢说:Buzz word(漂亮口号)而已,过几年可能就没人再提了。 翻译一下:营销话术,没意义。 当然,今年流行的“数字激光雷达”,一个最重要的技术论据是接收器使用了SPAD——单光子雪崩二极管与数字信号处理器集成芯片,是高性能激光雷达的核心技术: 其实和常见的SiPM底层技术原理上是一样的,其最小感光单元完全相同——都是单光子雪崩二极管。可以说,两者从物理层面、像素层面上是完全相同的东西,连尺寸都可以是一样的(一个 SiPM 里面包含数百个 SPAD)。 都具备单光子级别探测灵敏度,都可以将单光子信号转换为电信号,都可实现多像素集成,并支持面阵探测。 两者最终都可以输出数字信号(只是数字化处理模块的位置不同而已),都适用于激光雷达弱信号检测场景。 最核心的不同,就是SPAD方案SoC芯片直接输出数字信号光子到达时间,由片上TDC直接记录,无需外部ADC模数转换。 以及SPAD感光器件、数字化处理模块,可以“纵向堆叠”在一个立体的空间中(3D堆叠),容易把体积做小。 所以从技术本质出发,今年年底、明年开始的下一代激光雷达技术迭代竞赛,更准确的描述应该是——芯片化。 在这个层面,禾赛认为自己更有话语权。 因为整个行业SPAD技术最早的量产推动玩家,就是禾赛。 不说“数字化”,禾赛下一代激光雷达怎么做? 2020年禾赛开始布局SPAD技术,并在2023年底完成了对瑞士芯片设计公司Fastree 3D的战略并购,全球范围内最早掌握了SPAD数字激光雷达一系列专利技术。 2022年发布的禾赛FT120补盲数字激光雷达,其实是全球首款车规量产上车的SPAD数字激光雷达,搭载在极石01车型上: 量产得早,禾赛也最早发现了SPAD技术路线的不足之处:传统SPAD主激光雷达使用少量几颗激光器发光,同时接收端数十个接收通道并行收光、彼此间不隔离,这极易引起“鬼影”、“高反膨胀”、“误滤除”等安全风险。 所以今年年初禾赛发布的适配L3、L4方案的激光雷达ETX,搭载了国内首款用于远距激光雷达的自研 SPAD-SoC 芯片,核心是禾赛自研光子隔离技术—— 确保每个激光通道接收到的光子彼此间互不干扰,上百颗激光器一一对应上百个探测通道,探测通道数达到传统 SPAD 方案的10 倍量级,有效避免因为通道间串扰而产生“鬼影”。 且每一颗激光器都可以独立发光且具有动态曝光功能,做到了物理层级的光子隔离,无论是高反膨胀还是雨天场景,点云都呈现了极强的置信度——官方宣称可做到物理层面的极致“零误报”。 反映的是禾赛现阶段对于激光雷达应用场景的理解:比起有限的线数提升,激光雷达最关键的是安全可靠性。 就比如传统SPAD名义上“数字化”了,但接收端数十个接收通道并行收光易引起“鬼影”、“高反膨胀”、“误滤除”等安全风险,这些情况都极易导致AEB误触发、误报、漏报等重大安全隐患,并且在雨天会更加严重。 而激光雷达是视觉不可靠场景下的最后的兜底安全件,1%的不可靠几乎就是100%事关生死的危险。 所以在禾赛看来,行业里主流使用的APD(雪崩光电二极管)、SiPM、SPAD三种激光探测技术,无论优劣,只有是否适合之分。 三种路线禾赛都在研发布局,而且早都有量产落地。 比如最传统成熟的APD路线,是禾赛在L4、Robotaxi市场独孤求败的产品核心方案。 SPAD则因其成本因素,率先在L3方案上落地(ETX是目前唯一L3乘用车激光雷达全家桶定点)。 对于性能、成本、可靠性这种“不可能三角”综合要求最高,且走量最大的量产L2+方案,禾赛还是坚持SiPM路线,也就是如今最多车型搭载的AT系列。 最新的2026焕新款ATX,禾赛提前剧透: 线数依然256线,但在最本质竞争力的“芯片化”上更进一步,追求的是安全升维 ,“零误报”。 底层架构级技术升级,是禾赛最新的费米C500芯片,RISC-V架构。首先是守住下限,集成前面介绍的光子隔离技术。 第二是ATX旗舰版256线所见即所得的前提下,技术拉高性能上限。不如发射端采用禾赛自研的VCSEL激光器阵列,通过调控激光束的状态参数,实现光场动量在三维空间的矢量可控分布,能显著降低环境光的干扰,提升信噪比,在保持Class 1人眼安全等级前提下提升 30% 的测距能力。 再比如波形解码引擎IPE,采用 246 亿次/秒超频采样技术,配合专利级多回波分离算法,可对激光回波波形进行纳秒级时域解析。 IPE 能深度解码每一束光的波形,在雨雾、沙尘、汽车尾气等典型干扰场景下,实现 99.9%以上环境噪点的智能滤除。 所有这些功能模块,都集成在一块费米C500芯片上,使得这一代ATX,最佳角分辨率可达 0.08° x 0.05°,测距能力可达 230 m(@10%反射率),点频 3,840,000 点/秒,相比上一代产品提升了一倍,体积减少近35%。 激光雷达不卷线数,而是卷车企用户不易感知的可靠性,这样的技术路线选择,李一帆给出了这样的解释:: 安全气囊只把“囊”的尺寸做大一点,解决不了根本问题。 很明显,激光雷达赛道尽管争论还是不断,但基本技术路线已经收敛了。 芯片化成为各个玩家公认的技术发展方向。具体到量产,激光发射器一侧采用VCSEL垂直腔面发射激光器,允许芯片级封装,支持晶圆级制造,可实现低成本大规模生产 。 接收端分场景,L2+方案还会很长一段时间使用SiPM,而更极致的SPAD方案最先会在L3、L4落地,然后由L2完成规模化降本流程。 在这个大方向中,头部玩家争论的焦点,细化到具体的“技能点”选择,比如提高性能是通过冲高线数实现,还是死磕底层结构。平衡性价比,是通过芯片化“垂直整合”,还是开拓车载之外其他的场景…… 到了这一步,决定激光雷达玩家能走多远的关键因素,就从创业初期的技术路线押注,变成了整体经营能力的考验。 禾赛科技,处在什么样的位置? 禾赛三季度财报,可以概括为8个字:超出预期,增速明显。 具体先从交付去看,第三季度,禾赛的激光雷达总交付量为44.14万台,同比增长228.9%,环比增长25.4%,超过市场预期的40万台。 平均下来,禾赛每天大约能出货4798台。 其中,ADAS激光雷达的Q3交付量为38.1万台,同比增长193.1%,环比也增长25.4%,占总交付量的86.3%。 尤其值得关注的是机器人领域激光雷达,同期交付6.06万台,同比暴涨1311.9%,环比增长24.9%。 今年前三季度,禾赛累计营收20.27亿元,同比增长49.37%。 其中第三季度营业收入为7.95亿元,高于市场预期的7.8亿元,同比增长47.5%,环比增长12.6%,已经是连续六个季度实现同比增长。 以交付和营收进行大致计算,这一季度禾赛激光雷达的单价已进一步降到2000元以下,大约为1801元,同比下降55.15%,环比下降10.18%,可能比你现在下单一台红米手机还便宜。 结合交付结构来分析,主要是因为价格更低的ATX交付占比更高,带动平均单价进一步下滑。 但均价降低并没有让利润指标受损,反而是增长曲线更加突出。 禾赛Q3除税后净利润为2.56亿元,相当于每天净赚278万元,而去年同期为净亏损0.7亿元,较上一季度增长481.8%。 前三季度净利润累计为2.83亿元,去年同期净亏损2.5亿元。 至此,禾赛在整个赛道第一个达成全年盈利目标,也最早明确激光雷达公司基本业务分布、未来增长点。 首先是汽车方面的ADAS激光雷达,从“可选”转为“标配”,接下来,L3相关法规的完善,以及L3级车型的逐步批准,也会为禾赛开辟更多增长空间。 公司预计,每辆L3级车辆将搭载3~6颗激光雷达,单车激光雷达价值量约为500~1000美元(约3559元~7118元)。 其次是机器人领域,禾赛把具身智能和Robotaxi共同划分在这一类。而全球前十大Robotaxi公司中,有九家选择了禾赛作为主激光雷达供应商,其中不仅包括中国企业,还有美国的自动驾驶公司Motional等。 所以在汽车领域,可以看到禾赛正在以L2为基本盘,在向L3、L4领域蓄力,且市场潜在规模相当可观。 而针对机器人领域的非汽车场景,也就是禾赛的第二大增长曲线,公司预期前景也很乐观。 JT系列3D激光雷达,可以适用于家庭、工厂、农业等场景,公司透露每个季度出货量能稳定在4~5万台左右。 而未来,禾赛判断机器人激光雷达会是百亿级市场规模,比车载大得多,理由也很简单: 你不可能同时开两辆汽车,但可以同时让很多机器人为你工作。

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