6月24日，卡塔尔队球员阿卜杜勒阿齐兹·哈特姆（上）在比赛中头球。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社记者 彭子洋 摄 6月24日，波黑队球员埃尔明·马赫米奇在比赛中进球后庆祝。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社记者 彭子洋 摄 6月24日，裁判向卡塔尔队球员艾哈迈德·法特希（中）出示黄牌。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社记者 彭子洋 摄 6月24日，卡塔尔队球员苏丹·布雷克（前左）在比赛中争顶。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社发（董旭东摄） 6月24日，波黑队在比赛后合影留念。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社发（董旭东摄） 6月24日，卡塔尔队球员佩德罗·米格尔在比赛中突破。 　　当地时间6月24日，在美国西雅图体育场进行的2026美加墨世界杯足球赛B组小组赛中，波黑队3比1战胜卡塔尔队。 　　新华社记者 彭子洋 摄

AI到底还是太好用了，好用到伴随世界杯出现了“AI的疯狂世界杯平行宇宙”。 在这个宇宙，看台上总是有惊世美女落泪，偶尔还会惊现小胡子；酒吧里走进英国首相看英格兰比赛但是身穿克罗地亚球服；开幕式里莫名其妙飘着阿根廷国旗，还会有更加莫名其妙的大象走过…… 每四年一次的世界杯，几乎成了一种时间的锚点。 四年前的卡塔尔世界杯进行到第十天的时候，ChatGPT才上线。 新一届美加墨世界杯开启的时候，世界已经变了模样——AI已经不是新鲜稀罕的玩意儿，它成为渗透生活的必备品。 故事的B面是，AI造假也在泛滥，世界杯成了重灾区。 哪有那么多美女落泪？！ 一位小红书用户和“看台美女落泪”杠上了。 用户@瓦洛佳大猫猫 发帖称，自己看到一则费尔明·洛佩斯球员在球场上受伤、看台上的一个美女心疼落泪的视频，心中怀疑是AI生成的，于是专门补看了相关比赛，验证了自己的想法。 这位用户发现，“看台美女落泪”的画面确实来自某场比赛（非世界杯期间），但其中一位观众被“换脸”了。 这种情况在这次世界杯中非常常见。 世界杯本身就是流量大磁铁，而“看台美女”更是流量密码。只不过有的内容会标注“AI生成”。有的内容却在行骗。 这种现象全球共有。 最典型的是一个所谓“巴西女球迷”视频，画面中一名女性坐在看台上，旁边男子盯着她胸部看。这个恶臭视频被多语种转发。核查人员追溯到原始Instagram账号Chiara Cleo，该视频接近4000万播放。 背后都是生意。这个账号长期发布同一AI女性形象的视频，账号本身是AI网红，粉丝超过34万，还导向Fanvue页面，也就是类似OnlyFans的成人内容平台。 除了“看台美女”之外，还有“看台小胡子”。 德国对库拉索比赛后，一张所谓“转播截图”在社交平台传播，画面中一名穿德国球衣的观众长得像小胡子。图片在多个平台、多种语言环境里传播，浏览量达到数百万。 欧洲广播联盟旗下事实核查网络Eurovision News Spotlight称，核查人员回看比赛转播，找到了原始观众镜头，发现真实画面里并没有所谓“小胡子长相球迷”。ZDFheute用检测工具发现，这张图带有OpenAI水印，说明它是基于真实画面用OpenAI工具修改过的。 这件事还对相关人士造成了实质的伤害。 Blue News进一步采访到被造假的德国球迷Jan Weitzel。 他来自德国黑森州Alsfeld，原图经过AI处理后，他本人已经不太能被认出，但他的儿子仍然清晰可见。因为假图病毒式传播，他在德国和美国都报了警，还被FBI询问。更恶劣的是，后来还有人基于这段假图继续生成AI视频，把画面里的德国球迷做成举纳粹礼的动画。 其实从开幕式开始，AI造假就已经在发挥威力。 YouTube频道Focus Lab在6月11日开播一场标题为“2026世界杯开幕式”的直播，内容由AI生成，直播长达12小时，实际视频约1个多小时循环播放；最高一度超过21万人同时在线，累计超过142万观看。 虽然这场“开幕式”现场飘拂阿根廷国旗（而本届世界杯是由美加墨承办的），并且还出现了大象走入足球场的荒诞画面，但仍然有不少人上当。 在开幕式高歌的夏奇拉也被造假。6月12日，有人在X上发布一则AI生成的视频，配文案“夏奇拉今天的表演简直就是传奇。气氛，动作，歌声，她把开幕式变成了她自己的音乐会。简直是史诗级别的。” 这条视频吸引了45万播放，打开评论区就会发现大部分人还在当“蒙鼓人”。甚至假夏奇拉提到了根本没有被选入这届世界杯的国家，如尼日利亚，这本来是可以帮助人们捕捉该视频不真实的点，评论区不少人却在感动：俺们没进世界杯也被提到了，太感人了！ 没办法，AI造假的水平真的是越来越高了。 可以想见的是，随着世界杯的进行，“AI疯狂平行宇宙”还会继续膨胀。 AI造假要的不只是流量 世界杯期间的大部分AI造假，都是流量生意，目的就是吸引流量。 但是有一些内容背后有更复杂的目的。 近期一张图片在社交平台传播，声称英国首相基尔·斯塔默在英格兰对克罗地亚的世界杯比赛期间，穿着克罗地亚国家队球衣出现在达拉斯一家酒吧。 实际上，这张图是基于2024年欧洲杯期间有人在Facebook发布的一张真实合影改造出来的。原图里众人穿的是英格兰相关服装，斯塔默穿白色上衣，不是克罗地亚球衣。 在另一起事件中，社交平台上流传一段法国对塞内加尔比赛的视频，里面能听到阿根廷解说员Nicolas Haase似乎把法国和塞内加尔都称为“非洲国家”，语气带有种族主义意味。 这些内容自然也很吸引流量，但可以明显看出它们同时伴随着针对个人的政治羞辱或品行羞辱。 还有一类更危险的造假，直接盯上了人们的钱袋子。 FBI在5月27日发布警告，称已有威胁行为者仿冒FIFA官网，诱导用户以为自己在和官方品牌互动，目的包括收集个人信息、售卖假世界杯门票和高端观赛接待产品，也可能用于其他恶意活动。 FBI提醒用户直接输入fifa.com，不要通过搜索引擎或赞助链接进入所谓购票页面。 AP也报道说，世界杯期间假票、假转售、假流媒体网站正在增加，专家称犯罪分子会使用AI生成更逼真的信息、更像正规网店的页面、假背书和假促销内容。 骗子还会在社交媒体上发布假票信息，再把买家引到WhatsApp等加密聊天软件里催促转账。 AI生成网站、深度伪造视频、伪造音频和更有说服力的钓鱼内容正在替代过去那些粗糙骗局。 网络安全公司TrendAI的数据称，2026年1月至5月，已有超过13000个FIFA主题域名被注册；到5月初，其中大约每41个里就有1个被识别为可疑或恶意。 另据Fortinet旗下FortiGuard Labs的研究，同期新增的FIFA世界杯主题域名超过13000个，其中约8.8%被判定为恶意或可疑。 网络安全公司Group-IB则发现，自2025年8月以来，已有超过4300个欺诈域名在冒充FIFA官方网站。 AI真的是太好用了 当然了，AI给世界杯带来的也不止有欺骗与混乱。在更多场景下，AI为人们带来了更生动、新奇的体验。 以世界杯的国内转播平台之一小红书为例。因为“抽象”而颇为出圈的挪威前锋埃尔林·哈兰德，被用户用AI进行了大量二创。如模仿《恋与深空》海报风格的AI图片《恋与哈兰德》、二次元动画版哈兰德、中国古装版哈兰德等等。 到最后，事情已经发展到很多人乍看之下以为哈兰德拍摄的王老吉广告是AI生成的恶搞视频。 除此之外，小红书还有一键和“球星合影”的功能，点击进入后由“点点P图”提供服务，简单操作后就可以获得和哈兰德、C罗等的赛场合影。 另一个转播商咪咕这次也在打“AI世界杯”概念。 咪咕推出了AI-Zone，把多种AI观赛功能放在一个入口里：智能解说、方言解说、AI赛场智瞰、边看边问的AI智能体、跑动雷达图、球星点亮、球体追踪、赛点识别、AI预测等。 作为2026世界杯官方技术合作伙伴，联想在官方新闻稿中提到，它提供的AI基础设施会用于近实时集锦、多角度画面和赛事洞察。此外，AI驱动的3D球员化身可以帮助观众理解越位等复杂判罚；裁判视角画面也会用AI增强防抖，让高速运动中的第一视角更适合转播。 更严肃的正面案例，来自FIFA自己的内容治理。 FIFA有一项“社交媒体保护服务”，这项服务使用AI过滤冒犯性内容，覆盖Facebook、Instagram、YouTube、TikTok、Threads等平台，目标是保护球员、球队和赛事官员，减少他们在社交平台上遭遇的辱骂、仇恨、歧视和威胁内容。 按照FIFA官网的说法，这项服务不仅要保护相关账号，也要阻止这类有害内容在公共讨论中被正常化。 Reuters报道，FIFA在亚特兰大举办反仇恨言论活动时提到，这套系统已经分析超过2.5亿条帖子，标记超过3000万条有害内容；仅2026世界杯期间，就有38.8万条有害帖子被移除，已经超过2022年世界杯期间移除的28.7万条。 AI二创、AI合影、AI解说、AI治理，可以让比赛变得更好玩、更好懂，也能帮真实的人少受一点伤害。问题从来不是AI进不进入世界杯，是它以什么方式进入世界杯。 AI作为工具出现是在扩大世界杯的参与感，被用来弄虚作假则在污染世界杯。 四年过去，世界更有趣了，更便捷了，也更混乱、更危险了。这不禁令人好奇，下一届世界杯，世界会变成什么样？

快科技6月26日消息，昨夜苹果突然上调多个海外市场 MacBook 与 iPad 售价，整体涨幅接近20%，调价原因直指内存、闪存芯片成本暴涨，本次涨价暂未覆盖iPhone系列产品。 苹果对外发布声明表示，从未遇到单一零部件在短期内出现如此剧烈的涨价。企业在此前一段时间一直在自行承担成本压力，尽量不让终端消费者买单，如今成本压力难以继续消化，只能上调多款硬件售价。 值得注意的是，苹果官宣MacBook、iPad 涨价之后，亚洲苹果产业链个股集体迎来大跌。 韩国市场方面：存储大厂SK海力士早盘暴跌 9.56%，三星电子重挫 8.65%，二者都是苹果 DRAM 内存、NAND 闪存的核心供货商；给高端 iPhone供应摄像头模组的LG电子，早盘股价回落 3.8%。 日本果链同样承压：为苹果设备供货电池的TDK 大跌 8.2%；苹果硬件大量采购的MLCC电容龙头村田制作所下跌6.9%；提供手机图像传感器的索尼小幅收跌近1%。 在中国A股市场，苹果核心代工厂立讯精密开盘就大跌，至尾盘时股价下跌达9.18%，近乎触及跌停。 相比之下，中国台湾地区的果链供应商表现相对稳健。台积电作为苹果公司A系列和M系列处理器的独家制造商，股价基本持平；富士康作为苹果最大的iPhone组装商，股价基本维持不变。 近年来全球AI数据中心大规模投产，拉高了高带宽内存的市场需求，消费级电子产品所用的内存与闪存芯片产能被挤占，供货紧张、价格水涨船高。 此番亚洲苹果产业链集体下挫，也反映出市场资金风向转变：投资者不再单纯追捧AI催生的芯片红利，开始担忧存储涨价带来的硬件成本通胀压力。

快科技6月26日消息，据报道，近期多地老年人接连遭遇企业微信营销群骚扰，不少老人在不知情的情况下被强行拉入各类广告群，海量推广消息堆满聊天界面，不仅造成手机卡顿，还严重干扰日常通讯。 其中，一名老人的微信里竟积攒了77万条广告群未读消息，清理起来极为困难。 内蒙古一位79岁老人同样深陷困扰，即便拉黑原有商家，仍会被其他企业微信账号反复拉入营销群。 对此，腾讯客服回应称：企业微信群人数超过40人时，邀请他人入群需要对方确认；但40人以内的小型群，好友可直接完成拉人操作，无需用户许可，平台暂未设置统一拦截功能。 客服同时给出两种临时应对办法，一是手动退出广告群，二是删除发起邀请的企业微信好友，解除好友关系后对方将无法再次拉人。 针对商家利用该规则批量推送广告的行为，律师作出法律解读。 根据《广告法》相关条款，未经当事人许可，不得通过电子渠道发送商业推广信息，商家此举侵扰用户私人通讯安宁，已涉嫌违法。 遭遇此类骚扰的群众可留存群聊截图、广告记录等证据，分渠道维权：向企业微信平台投诉违规账号；若平台处置不力，可向工信、网信部门举报网络骚扰行为。 针对虚假营销广告，还能拨打12315向市场监管部门提交线索，依法维护自身权益。

快科技6月26日消息，据报道，微软正通过Azure云服务向中国企业销售OpenAI的GPT系列模型。这些支出主要用于支持中国科技企业的海外业务扩张。 微软凭借与OpenAI的特殊合作安排，可自行制定在中国销售GPT系列模型的政策。 与此同时，微软从2025年初开始在Azure上架DeepSeek模型并面向海外用户销售。微软甚至考虑将DeepSeek-V4用于自家Copilot产品，理由是美国AI实验室推理成本持续攀升。 微软通过其位于新加坡的数据中心向中国客户提供AI模型访问服务，中国客户通过互联网连接至该设施。 微软在华AI业务增长速度行业瞩目，微软前首席商务官Judson Althoff在2025年7月的内部销售会上披露，Azure中国AI收入在截至2025年6月的财年，增长约两倍，上一财年更是飙升400%。 面对微软在AI业务上的亮眼成绩，OpenAI曾私下多次向微软表达不满，认为微软在阻止中国公司通过“模型蒸馏”技术复制其AI模型方面做得不够。 微软回应称已部署自动化监控机制防止滥用，在中国只向成熟企业而非个人开发者出售AI模型，完全合规。

©️深响原创 · 作者｜吕玥 AI Coding正加速重塑研发范式。Stack Overflow 2025年开发者调查显示，84%的开发者已在使用或计划使用AI辅助编码工具，“人机共融”正从概念走向日常。 但在金融、通信、能源这类行业，事情却没那么简单。 首先这类行业对稳定性要求高，通信骨干网和基站调度会要求全天候不间断运行，金融核心系统里一行代码漏洞就可能导致数亿损失。其次合规审计严苛，AI每一次决策都必须经得起审计。而且数据安全是红线，很难利用公有云AI工具。再加上企业业务流程复杂、组织架构庞大、历史代码和文档散落各处……AI落地难几乎是必然。 困境确实存在，但困境不等于无解。 2026年6月Force大会，TRAE企业版完成了从“AI编程工具”到“企业AI生产力平台”的战略升级。银河证券、亚信科技、尚博信科技这三家分别来自金融、通信、能源的头部企业同台分享，用真实落地数据，打破了行业AI落地难的认知偏差。 银河证券： 金融行业AI coding的“实战” 引入AI之前，银河证券的研发团队和大多数企业一样，卡在相似的记忆负担重、调试耗时久、重复劳动多等效率瓶颈里。 等AI来了，银河证券又遇到了三道坎：一是核心交易和风控代码绝对不能出内网；二是规范与标准缺失，团队成员各自摸索，提效效果参差不齐；三则是工具链割裂，已有工具彼此孤立，开发人员频繁切换。 对应来看，安全是AI进入银河证券的第一道关。 银河证券依托TRAE企业版构建了安全高效的本地化部署方案。方案将开发代码、业务数据及模型均置于内网环境，充分保障数据安全与合规性。同时借助TRAE的外部记忆功能，对内部知识资产进行深度整合——将代码仓库、API文档、历史PRD等核心数据在内网完成向量化索引构建，让AI能够深度“理解”银河证券的业务逻辑与技术语境。如此一来，AI既能“懂”银河证券，也有足够数据支持准确理解和生成代码，又全程不违反数据不出域的要求。 合规审查机制也同步建立了起来。 AI生成的每一段代码都按Skills库中定义的审查标准自动校验，且全程可追溯，全部留痕。“AI生成”不是免责理由，但“AI生成、人工评审、全程记录”可以成为合规的开发方式。 安全底座打好之后，银河证券的AI落地进入组织推广阶段。 银河证券研发效能负责人黄金泽介绍，Vibe Coding让开发者从代码编写者变成了AI协作者，但代码量涨了，工程节奏却没同步变快。于是银河证券转向SDD（规格驱动开发），要求开发者在编码前先写好结构化的规格文档，AI再按规格生成代码。 银河证券研发效能负责人黄金泽 这套框架很快在子账户与融券系统重构这个场景中得到验证。这是银河证券跨境交易的核心支撑，系统复杂度高、业务逻辑敏感。团队借TRAE的SDD工作流，重构周期从原预计的4个月压缩到2个月，AI代码采纳率后端78%、前端98%，Bug率下降25%，单元测试覆盖率提升30%。在代码安全方面表现出色，好于95%的项目。同时券池规模和服务客户量均扩大了20倍。 随后，团队将这套方法论快速复制到了多个项目之中，机构客户服务门户的代码采纳率达到95%，交付周期缩短一半；基金管理人项目代码采纳率达到100%，交付周期缩短70%；客户拜访手册项目前端采纳率大于95%、后端100%，交付周期缩短40%。 项目实践之外，银河证券还搭建了组织级AI赋能体系。Skill Market将41个经过验证的Skill模板放至企业内部公共仓库，涵盖需求分析、代码生成、代码审查与测试等常用场景；MCP打通了项目管理、Wiki、代码仓库、CICD流水线、安全检查等传统工具。还有AI4SE平台，作为Web端AI Agent能自动完成需求拆解、任务分配，甚至人效分析。 整体来看，TRAE企业版在银河证券的运用已贯穿需求理解到测试审查的全链路，这也印证了TRAE企业版“企业AI生产力平台”的升级。 亚信科技： 让AI更“懂”通信巨头 亚信科技在通信行业深耕三十多年，服务四大运营商，数万名研发工程师、数千个并行项目，体量庞大。因此在展开AI研发时也面对着三个层层递进的难题： 一是知识散断。代码仓库、API文档、设计规范、历史PRD、故障复盘散落各处，没有统一的结构化沉淀。 于是，TRAE企业版首先就是帮亚信科技实现了企业知识私有化能力，把所有内部知识资产在企业内网完成向量化索引，全过程数据不出内网。AI从“通用助手”变成了“懂亚信”的专属能力。 第二个难题是工具碎片化和协同断层。亚信科技之前用过多种AI coding工具，员工个人提效没问题，但对管理者来讲做不到量化。亚信科技运营商服务事业群总工程师王爱民直言，选TRAE企业版的核心诉求之一就是“全域统一入口、统一标准、统一规范”。只有统一平台，才能把个人能力转化为组织能力。 亚信科技借助TRAE的多Agent编排能力，形成了从需求分析到编码、测试、评审、运维的端到端智能研发流水线，配套效能数据看板、内训体系和最佳实践库，确保组织级推广落地，3个月内覆盖了全业务线数千名研发人员。 第三个难题是效果度量。王爱民特别提到：“代码生成率容易误导老板，贡献率才是真正有意义的数据。”亚信科技曾专门排查贡献率，发现员工在TRAE里生成代码后提交是在流水线里完成的，贡献率就不被计入。“真正应该看的是SDLC——整个全生命周期全部要量化。” 建立度量体系之后，亚信科技借助TRAE的效能度量加上Skills库沉淀——DORA四指标加AI专属效能指标，让提效从“感觉变快了”变成可量化、可追踪；Skills库把个人最佳实践沉淀为组织可复用的资产。最终，千行代码缺陷率降低了35%，单测覆盖率提升了27个百分点——而通信行业的平均水平只有25%到30%。 亚信科技运营商服务事业群总工程师王爱民 回过头来看，亚信科技的判断很清晰：“TRAE对我们来讲不仅仅是一个工具，而是亚信科技迈向AI Native研发组织的起点。” 尚博信科技： 能源大项目交付高效且合规 能源行业，尚博信科技也是因TRAE受益的代表。这家公司聚焦能源行业十五年的数字化解决方案服务商，一千多人的技术团队，平均每年交付三百多个项目。 尚博信科技AI与先进制造事业部总经理苏德良表示：“过去20年我们一直在升级工具，现在真正被升级的是研发系统本身。工具的升级是平滑的，而系统的升级往往是被逼出来的。” 尚博信科技AI与先进制造事业部总经理苏德良 之所以是“被逼出来”，首个痛点在项目体量太大，串行交付模式跑不动。传统串行瀑布模式下，需求、设计、开发、测试、上线排队等待，周期越拉越长。 尚博信科技借助TRAE，把交付模式从串行瀑布转向AI并行驱动。结果就是AI生成了70%以上的业务代码，团队从80人减到50人，交付周期从18个月压到了10个月，缩短44%。 第二个痛点是合规门槛高。等保三级测评、信创适配、零缺陷上线……在能源行业，每一条都是必须通过的硬性要求。AI写的代码质量，到底能不能过得了这些合规检查？ 尚博信科技借助TRAE实现了质量左移——把质量保障从测试阶段提前到编码阶段。编码阶段就能发现80%以上的缺陷，提前把质量问题拦截住。最终，等保三级一次通过、信创适配一次通过、零缺陷上线。苏德良表示：“在能源行业，三个'一次通过'非常罕见。” 第三个痛点是协同成本高、知识资产流失快、人才短板突出。能源项目业务和技术高频协作，沟通成本巨大；项目周期长，人员流动导致知识资产流失严重。苏德良观察到大项目里面真正难交付的点不是写代码，往往是对不齐。业务说不清想要做啥，开发听不懂。业务知识全在老员工脑子里，一个人走了知识立马清零。 借助TRAE，尚博信科技重塑了协作流程——业务与技术实现无缝对话，知识资产自动沉淀，评审效率提升5倍以上，新人独立产出周期缩短50%。大量重复性、标准化的工作被AI承担，团队开始把精力放在更高价值的事情上。 三个行业，有同样的难点，也有所处行业独特的合规痛点。但三家企业借助TRAE企业版，都在各自的行业里找到了对应的解法，每个解法都有可追溯的数据成果。 强监管正是检验AI工具是否真正成熟的标尺。回过头看，金融、通信、能源这些最难啃的行业，反而成了检验TRAE企业版能力的试金石。

融资之后，招人是DeepSeek释放的第一个明确信号。 6月25日，DeepSeek发布了一张大规模招聘海报，表示随着技术演进，他们正努力将所有部门的规模扩大至少一倍。 所有部门，扩大至少一倍。 从研发和算力，到产品、运维和职能体系，DeepSeek正在从一个主攻研究突破的小队，走向一个持续生产模型、交付产品、运营组织的平台公司。 海报上写得很浪漫：当今人类正处于AGI的前夜，加入DeepSeek，可以亲历AGI的发展进程，坐在时代前排，见证一个新纪元的诞生。 但浪漫背后是非常具体的现实问题。 以前，当一家公司提到AGI，外界总是会先看研究员、论文、模型架构，看谁离“智能涌现”更近。 然而，“智能涌现”和工程落地之间，还有很长的一段距离。如果AGI想要真正进入现实世界，进入产品和企业，它就一定会变成工程问题、算力问题、产品问题，最后也会变成组织问题。 一家公司想坐在“时代前排”，不能只有写论文和训练模型的人，也要有人把集群跑稳、把推理成本压下来、把产品交到用户手里，把那些看起来不够AGI的交付能力撑起来。 DeepSeek这次扩招，可以看做一次拿到融资之后的组织补课。它要补的，正是AGI下半场所需要的基础设施能力。 01 融资之后 DeepSeek正在进入一个和早期完全不同的成本结构。 据多家媒体报道，DeepSeek最新一轮融资规模超过70亿美元，折合人民币超过500亿元。这轮融资的用途包括增强算力能力和改善员工福利。 过去，DeepSeek改写了大模型行业的成本叙事。在OpenAI、Anthropic、Google等海外AI大厂不断堆算力、堆资本、堆数据中心的时候，DeepSeek用更低的训练成本、更高的工程效率和开源策略，证明了前沿模型不一定只能由最有钱的公司做出来。 但低成本突破不等于低成本竞争，做出一代强模型和推动工程落地是两件不同的事。前者看研究判断、工程效率和模型训练能力；后者则考验算力供给、系统稳定性、产品交付和组织协同。 DeepSeek此前用相对高的效率证明了自己有能力做出强模型，但到了V4之后，它的位置发生了变化——与华为昇腾等国产AI芯片的适配，不仅是技术上的工程实现，也让DeepSeek变成了国产AI算力生态里的关键应用方。 然而，模型能不能跑在国产算力上只是第一步，真正困难的是在大规模用户和开发者调用中保持可用。 一方面，高端算力容量会直接影响模型服务的成本和吞吐。DeepSeek此前提到，V4-Pro的价格下降与昇腾950超节点的规模出货相关，这意味着DeepSeek的商业化供给不只取决于模型能力本身，也关乎到底层算力能不能持续扩容。 另一方面，V4发布前后，DeepSeek用户侧仍不时出现“服务器繁忙”、响应失败、对话中断等反馈，暴露出了DeepSeek走向平台化必然承受的压力。 到了这个位置，只靠研究和工程小队的突击是走不通的。 融资补的是消耗能力，它让DeepSeek有资本继续进入高强度竞赛。但资本只能解决资源供给的一部分，不能替代组织建设。 对于一家已经拥有大规模用户关注、开发者调用需求和产业链位置的AI公司来说，下一阶段的关键不只是继续训练更强模型，也包括推理服务、系统稳定性、产品化、数据工程和后台职能的同步扩张。 此次扩招，正是DeepSeek走向平台公司的一次组织补全。 DeepSeek此次招聘涉及27类技术和支持岗位，覆盖了一家公司从模型实验室走向平台型组织时必须补齐的整套能力：从全栈开发、算法研发，到AI核心系统、运维、产品、模型数据策略，再到HR、行政、法务、财务等职能体系。 尤其值得注意的是，DeepSeek开始大规模招聘那些看起来“不够AGI”的岗位。 运维不负责定义智能，但负责让服务不中断；产品经理不训练模型，但负责把模型能力变成用户愿意持续使用的产品；数据策略团队不一定写出最漂亮的论文，但决定模型能否在真实反馈中继续迭代；HR、法务、财务、行政不会出现在模型排行榜上，但一家进入高强度竞争的AI公司，不可能永远靠创始人意志和小团队惯性运转。 不过，到了这一步，DeepSeek又将面对下一个问题： 一个靠小队突击跑出来的AI公司，能不能在长大之后，仍然保持原来的速度和锋利？ 02 小队之后 DeepSeek早期的优势，不只是模型能力本身，也包括它背后的组织形态：决策距离短，研究人员和工程人员之间的协作摩擦低，方向判断可以更快传导到模型训练、系统优化和开源发布上。 短链路的组织形态特别适合模型早期的突破阶段，在这个阶段，最重要的不是部门齐全，而是判断够快。 新想法能不能马上试、工程优化能不能立刻进训练流程、模型要不要继续开源、技术路线要不要继续押注……这些问题如果都要经过漫长的管理链条，机会很容易就错过了。 小团队有时能在前沿技术竞赛里打出大公司的效果，关键就在于决策链条够短。反过来说，大公司拥有更多人才、更多算力、更多资金，但这些资源并不会自动转化成速度。 资源要被组织起来，才会变成真正的能力。否则，人才越多，可能只是会议更多；部门越全，可能只是审批更长；安全、产品、商业、品牌、法务都开始介入之后，一个原本应该快速判断的技术问题，就有可能变成一场漫长的组织协调。 Google就是一个值得对照的反例。 Transformer诞生于Google，AlphaGo、AlphaFold、Gemini也都来自Google体系。论研究积累、基础设施和人才厚度，Google几乎是全世界最强的AI公司之一。 但过去几年，Google在生成式AI上的表现也不断提醒外界：人才多并不等同于组织有效。 一家公司可以拥有最好的研究员、最强的基础设施、最多的产品入口，却仍然可能在关键时刻慢半拍。原因并不一定是技术不够，而是技术从实验室走到产品、从产品走到用户、从用户反馈再回到模型迭代，中间要穿过太多组织层级。 这种慢半拍，在AI编程上表现得尤其明显。 Pichai Sundararajan承认了Google在agentic coding上“有点落后”，Google联合创始人Sergey Brin最近也在内部备忘录中要求团队“紧急弥合”AI编程能力上的差距，把模型变成能够产出最终代码的“主力开发者”。 等到Google意识到AI编程已经变成一个独立战场时，Claude Code、Cursor和Codex们已经先一步占住了开发者心智。可以说是非常后知后觉了。 在搜索、广告、云计算或者社交产品里，大公司还可以依靠规模、渠道和既有用户基础慢慢推进。但在大模型竞赛里，模型能力、产品体验、开发者心智和市场预期都在快速变化，窗口期被压缩到了很短的时间里。 决策链越长，方向就越容易被稀释。 就在最近，短短一段时间内，Google连续失去了多名核心AI人才：Transformer论文作者之一、Gemini联合负责人Noam Shazeer去了OpenAI；AlphaFold核心人物、2024年诺贝尔化学奖得主John Jumper去了Anthropic；Gemini核心研究员Jonas Adler和AlphaFold 2/3核心作者Alexander Pritzel，也被曝将转投Anthropic。 未上市AI公司的股权激励是OpenAI、Anthropic吸引顶级人才的重要筹码，但外界讨论这些离职时，提到的不只是薪酬和股权，还包括大公司流程、技术自主权和决策效率。尤其是Noam Shazeer——早在2021年，他就曾因Google的决策链条过长选择离开，后被Google以27亿美元的高价带回。如今，他又一次离开了Google。 更集中的目标、更大的技术自主权、更少的官僚流程，会让研究员觉得自己能更快做出东西。 DeepSeek接下来要避免的，恰是Google暴露出的“大公司病”。 它必须长大，因为平台公司不能只靠小队突击；但它又不能长成一套迟钝的大厂机器，否则早期最宝贵的速度和判断力会被流程吞掉。 二者之间的平衡还需要谨慎把握，如何做到“大而不钝”，是DeepSeek下一阶段必须思考的问题。 03 平台化之后 模型竞争正在变成系统竞争。 早期，外界衡量一家AI公司的核心标准在于模型的强度，以及它能不能在训练效率、模型架构和开源策略上打出突破。 而现在，模型能力已经不再单独决定一家公司能走多远。算力、工程、产品和交付能力，都会反过来决定模型能不能被真正用起来。 当DeepSeek从实验室走向平台公司，外界对它的衡量标准就会发生变化。 组织能力只是其中的一个方面。高峰期的响应速度、API调用的稳定性、产品功能的一致性、企业客户接入后的可用性，以及国产算力适配之后能否真正带来更低成本的服务，都会成为DeepSeek绕不开的问题。 对免费用户来说，服务器繁忙可能只是一次体验波动；但对付费用户、开发者和未来的企业客户来说，响应失败、对话中断、API限流和功能降级，都会直接影响他们是否愿意把DeepSeek接进真实工作流和业务系统。 平台化之后，模型能力决定用户愿不愿意来，稳定性决定用户敢不敢留下。 DeepSeek过去遇到的那些工程和服务问题，并不会随着模型能力变强而自动消失，相反，随着它进入付费端、开发者生态和企业场景，这些问题将面临更严格的检验。 从国产算力适配、融资，到这次大规模招聘，DeepSeek正在经历走向平台化的关键阶段。 把模型突破变成稳定的平台能力并不容易。它要继续保持研究小队时代的锋利度，又要补上平台公司必须有的交付能力和组织厚度；它要继续做出强模型，也要让强模型真正变成用户、开发者和企业客户可以依赖的服务。 过去，它用一次次模型突破让世界看见了中国AI公司的效率和野心，接下来它要证明的是，这种效率和野心能不能被做成一个长期运转的平台。 我们当然期待DeepSeek越做越好、做大做强。 在大模型竞赛越来越被资本、算力和巨头垄断的今天，DeepSeek曾经证明过，前沿模型的突破不只有一种路径。 现在，它正在走向更复杂、也更真实的下一阶段。

佛得角逼平西班牙、梅西帽子戏法，世界杯热度逐渐被引爆。有球迷打开抖音，搜索进球瞬间，结果一无所获。好不容易搜到梅西进球视频，1.2万点赞量，画面却提示：“未使用2026年世界杯视频素材，审核请不要乱下架。” 显然是旧素材被拿来“伪装”，空欢喜一场。无奈，只能转战其他平台。 世界杯踢得火热，但不少球迷发现，在抖音上既看不到实时直播，也找不到新鲜的精彩进球瞬间。 原来，抖音并没有购买这届世界杯版权。据报道，2026年世界杯，小红书拿下了转播权，也是除中央广播电视总台、咪咕之外，唯一的直播、点播、短视频版权的持权方。 虽然没有拿到版权，但是不妨碍抖音各种借世界杯热度造势。 抖音App内设有世界杯专属热榜；618期间，抖音商城顺势推出“猜球赢720券包”；抖音体育也做了《懂球大会》的系列直播，在直播间聊世界杯；抖音电商呼吁用户来抖音解锁世界杯应援的N种方式。 最引人注目的是被调侃“吃小孩儿”的哈兰德，6月6日入驻抖音，如今已吸粉超390万，成了平台在世界杯期间最拿得出手的门面担当。 换句话说，除了直接的视频画面，该蹭的角度、该做的动作，抖音几乎一个没落下。 至于抖音为什么不买版权？有媒体报道称，抖音认为这是一笔不划算的买卖。《第一财经》报道称，抖音综合今年转播权价格与收益，最终ROI（投资收益率）算不平。 本以为这届世界杯会因时差变得“静悄悄”，但随着佛得角逼平西班牙，梅西上演帽子戏法，舆论热度以一种超出预期的速度被点燃。 当全网都在讨论比赛时，自家平台却无法为用户提供画面。 抖音的这笔账，还划算吗？ A 和上届世界杯一样，抖音也在App内设了“世界杯”专属热榜。打开抖音，热榜后面紧跟着的就是“世界杯”热榜。 譬如6月24日葡萄牙5：0乌兹别克斯坦这场，牢牢占据热搜第一，热度超过1200万。 但点进去之后，要么是图文战报，要么是过往旧视频，就是找不到C罗进球的视频画面。用户在评论区讨论得热闹，但讨论大多基于文字和外场花边展开。 不能直播画面，抖音就做文字直播。 本届世界杯，抖音推出“畅聊世界杯”栏目，以群聊的形式展开。字母榜尝试进了其中一个群聊，发现里面主要靠一个叫“懂球帝AI分身”的，以文字形式实时播报战况。 6月24日凌晨，葡萄牙对阵乌兹别克斯坦，AI分身就在群里直播了这场比赛。如第一粒个进球：“6'-第一个进球！进球啦！C罗（葡萄牙 射门）取得本场比赛领先。” 但到了第二粒、第三粒进球，AI分身的直播就略显模糊。第二粒进球时，AI分身只是播报“17'-第二个进球-（葡萄牙）”，没表明是谁踢进去的；第三粒也非常简略：“29'-第三个进球-（乌兹别克斯坦）”。 有群友引用AI分身发布的第二粒进球来追问，到底是谁踢进的？AI分身却答非所问，列出五场不同比赛的进球瞬间。 文字直播做到了，但体验却谈不上多友好。 甚至还引来了球迷的调侃，“很佩服懂球帝和抖音，没有版权在那边硬播世界杯”。 除了群聊文字直播，自制节目是抖音的另一条主线。 每个比赛日前夜，抖音推出辩论对抗类直播节目《懂球大会》，开启辩论式评球新模式，每晚也有数百万人次观看；黄健翔联手德云社打造的《黄家足球班》，开创“评书式评球”流派；还有刘建宏领衔的《此刻一起看球！》等节目。 此外，抖音还激励用户“投稿”来补上内容。早在6月9日，抖音就发布消息称要“打造世界杯全民共创主场”。带话题#世界杯我来啦#或#美加墨世界杯#投稿相关内容，可获得积分用于奖品兑换和抽奖。 当然，抖音还引进了本届世界杯最火的球星哈兰德。6月6日，哈兰德入驻抖音，目前粉丝超过390万。在抖音上，哈兰德的话题播放量已经超过150亿次。 比赛期间，哈兰德丸子头造型出圈，头绳意外走红，一批卖“哈兰德同款”头绳的直播间卖爆了，哈兰德本人更是亲自在抖音发布绑头发教程。网友自制的哈兰德表情包、“汤姆猫分猫”梗，以及“魔人布欧”“吃小孩”等调侃，也让哈兰德成了抖音新一代“梗王”。 这些流量，抖音的确都接住了。但花边终究是花边，哈兰德真正厉害的，是进球。世界杯首秀对阵伊拉克，哈兰德梅开二度；第二轮对阵塞内加尔，他再次梅开二度。然而，哈兰德在球场上的精彩瞬间，却无法在抖音观看。 从热榜话题、文字直播、数据榜单，到自制节目、用户投稿激励、引进球员，抖音把能做的都做了。 这些打法并不陌生，上一届世界杯抖音也是这么做的。但这一次，有一个本质区别：上一届抖音手握版权，所有内容都围绕比赛画面自然延伸；而这一次，作为一切传播源头的赛事画面，却缺席了。 B 抖音为什么放弃这届世界杯版权？原因可能不止一个。 最直接的原因，是这笔买卖不划算。 体育媒体《体育产业独立评论》早前就报道称，如果抖音主动撤离这一战场（世界杯），只有一种可能性，那就是央视开出的价格，导致它在ROI方面很难算正。 《第一财经》的报道也印证了这一判断：抖音综合今年转播权价格与收益后，ROI算不平。有直播人士分析，版权的作用对抖音来说主要是商业转化，拉新、促活等相关数据目前对抖音来说，已经增长到了天花板。 2022年卡塔尔世界杯之前，来自QuestMobile数据显示，当年6月抖音月活为6.8亿。 彼时抖音正处于用户增长的关键时期，需要世界杯这样的顶级流量IP来实现用户增长。这一年，抖音大手笔购入世界杯版权。有媒体报道称，这笔费用是10亿元。 但到了2026年，局面已经不同。 来自QuestMobile数据显示，截至2026年3月，抖音月活已经达到10.09亿。而截至2025年，我国网民规模近11亿。也就是说，用户增长的空间已经极其有限，拉新的战略意义大幅削弱。 再者，本届世界杯比赛在凌晨和上午进行，能够观看的用户规模天然受限，商业转化收益也随之大打折扣。 但这并不意味着世界杯对抖音没有价值。世界杯的全民热度，不仅依靠完整的赛事直播，很大程度上依赖于二创内容来传播，球迷只要刷到进球瞬间和名场面，就能加入讨论，而这正是抖音的强项。 抖音不是没有考虑过这条路。据《第一财经》报道，原本抖音计划只买点播与二创，但在直播与点播+二创权益无法分割的情况下，只好作出取舍。 还有一层原因，则是抖音集团的营销预算有限。 有业内人士透露，抖音买世界杯版权，从ROI角度看其实是划算的，但问题在于营销预算有限，春节“火山引擎”上春晚的费用已经占了大头。 今年春节，火山引擎成为2026年春晚独家AI云合作伙伴。豆包也配合春晚直播，开启10万份抽奖，奖品包括最高8888元红包、宇树机器人、大疆无人机、奥迪等。 据《晚点LatePost》报道，字节为此斥资11亿元。 而小红书此次拿下世界杯版权的费用，业内估算是10亿-17亿元。尽管有内部人士称实际投入不足10亿元，但这仍是一笔不小的开销。尤其对已在春节期间砸下巨资的抖音集团而言，这笔预算压力也略显沉重。 值得注意的是，抖音放弃世界杯版权，还有一个更大的战略背景。 就在刚刚举行的火山引擎Force原动力大会上，字节CEO梁汝波公开露面，谈了一些想法，里面就有关于专注、聚焦、收缩业务宽度。所谓收缩，核心是收缩AI以外的一切。 根据路透、券商行业研报援引知情人士测算，字节2025年全年资本开支约1600亿元人民币，其中约900亿元用于AI算力芯片与服务器采购。2026年将进一步加大。 当公司战略重点向AI倾斜，世界杯版权这笔十亿级别的支出，在优先级排序中也就被压后了。 多重因素叠加之下，抖音最终在2026年世界杯版权的牌桌上选择了离场。 C 不买世界杯，抖音失算了吗？ 短期来看，抖音少花了一笔钱。但是从长期来看，可能要等世界杯结束后才能看清，也可能永远没有答案。至少从当前内容竞争格局来看，抖音已出现明显的缺位。 没有版权，抖音就无法像持权平台那样策划独家内容、抢占话题制高点。 抖音原本可以承接更多流量。佛得角逼平西班牙后，门将一战成名，社交平台涨粉超千万。第一时间采访到他家人的，是一位在佛得角做生意的中国商人，同时也是一个抖音博主。他将采访视频发在抖音上，获得了数十万点赞。 这说明抖音依然是最广的内容分发渠道之一。但问题在于，没有版权，热点只能在事件外围打转，无法与赛事内容强关联，也就无法将赛事本身的巨大流量有效导入平台。 对比2022年抖音拥有转播权时的二次创作生态，今年的内容形态明显更零散，无法形成系统性联动。 其次，在抖音上，以视频为主的传播链条直接被切断，用户能做的东西变少了，抖音吃到的热度终究有限。 2022年世界杯结束后，抖音话题#2022世界杯以及#卡塔尔世界杯，播放量分别为378亿次和382亿次。而本届世界杯已经进行了1/3，但是抖音话题量却上不去。截至6月26日，话题#2026世界杯，以及#美加墨世界杯，播放量分别为16亿次和204亿次。 和往年不同的是，今年央视对世界杯版权的管控格外严格。 从内容上来看，2022年的声明中，笼统的阐述了禁止行为；而2026年则细化了六个方面，其中特别提到了连GIF动图、声音、图片都不允许。从管控力度上来看，2022年的声明中，只是联合各方加大维权力度，而今年则是启动版权保护专项行动。 毫无疑问，今年世界杯再次发酵为全民话题，用户需要一个主阵地来消费内容。但抖音缺位，用户只能转战其他平台。 月活4亿的小红书接住了流量。开赛首日，小红书世界杯与足球内容曝光量达到27亿次。截至6月22日，仅#世界杯话题浏览量突破71亿次。 这波热度给小红书带来了明显的拉新效果，特别是吸引男性用户。2026年世界杯开赛一周后，官方数据显示，开赛以来观播用户中男性占比超过60%，部分场次接近70%。 就在赛事火热之际，彭博社援引知情人士消息称，小红书正准备在本月底前秘密向港交所递交IPO申请。 所以说，目前来看，在世界杯这个内容阵地上，抖音失位，而小红书猛攻。 要知道，抖音和小红书的竞争是全方位的，特别是在内容生态上。 抖音一直试图打造一款对标小红书的产品。早在多年前，抖音站内上线图文种草功能，试图丰富内容供给；2026年，抖音重启了下架近两年的种草App“可颂”。 小红书最近两年的叙事主要集中在直播上。数据显示，世界杯首日，小红书直播在线观看人数相比开赛前翻了55倍。至少说明，世界杯对于平台培育生态确实有效。 而失去这一流量入口，对平台内容完整性和用户心智的影响，往往是长周期的。 世界杯结束之后，沉淀下来的内容创作者和用户需求并不会立刻消失。流量会留在平台里。以上届世界杯为例，抖音话题#2022世界杯，在此后几年时间里又涨了近100亿次播放量。更有用户在2023年发布梅西夺冠的视频，依然能获得数十万点赞量。 回到最初的问题：不买世界杯，抖音这笔账划算吗？现在下结论还为时过早。但是能确定的是，在这一轮交锋中，抖音没能占据主动。 参考资料： 《足球兴趣用户突破1亿，小红书为何盯上世界杯版权？》第一财经 《阿里要继续大投入淘宝闪购，三年不担心亏损》晚点LatePost 《字节告别大力出奇迹》版面之外 《冲刺IPO的小红书，花10亿抢男用户》中国企业家杂志 《世界杯版权，小红书IN，抖音OUT？》体育产业独立评论

IT之家 6 月 26 日消息，美团今日发文，援引河南焦作警方的通报信息，两网民在某短视频平台发布多篇涉外卖骑手虚假卖惨类短视频，进而引流牟利，最终被处罚。 经查，今年以来，荆某和亢某为吸粉引流，自编自导自演“我在河南带着孩子送外卖”“单亲妈妈送外卖”等剧本，刻意渲染生活艰辛、情感压抑，通过虚假演绎博取社会同情，短期内粉丝量暴增。 两人累计发布虚假摆拍视频 90 余条，转评赞总量超千万。其行为以虚构身份、编造情节、摆拍卖惨等方式消费公众善意、透支社会信任，实现吸粉引流，平台返利变现，严重扰乱网络秩序，有关部门依法对二人处以行政处罚。 美团表示，这些年，社交平台上频繁出现此类以“骑手带娃跑单”为题材的视频，已成为部分自媒体博流量的手段。相关视频虽引发关注，但经核实多数为摆拍卖惨。 短视频账号“贵州小洪 6868”持续更新带娃送外卖的视频，美团核实到的信息为：“小洪”于今年 3 月 23 日注册成为平台众包骑手，此后的 90 余天里，共上线 5 天，累计完成 19 单，日均完成 2 单，日均送单时长为 1 小时。另一方面，他的短视频账号自今年 4 月 11 日更新至今，累计发布 15 条视频，内容均为背着孩子送外卖的片段，同时开通了橱窗带货功能，并定期开启直播。 美团表示，郑重提醒一些企图操纵流量的“做号党”和背后 MCN 机构：不要把新就业形态劳动者当引流道具，不要利用未成年人策划或编造苦情剧本，也不要诱导“骑手”带患病子女摆拍卖惨视频，起号牟利。 对于这些违规违法行为，美团会持续关注并收集证据，联动各方对“做号党”及背后非法产业链进行打击，并通过法律手段坚决维护骑手群体权益。IT之家从美团公告获悉，从 2024 年至今，美团已配合公安、网信等部门打击查处 50 余起以骑手为噱头博眼球的案件 / 案例，相关账号负责人及 MCN 机构均已被处罚。

疯狂小杨哥公司“三只羊”或要正式转型卖课了？近日，短视频平台账号@三只羊大课堂发布多条视频，内容为大杨哥现身线下训练营分享短视频赛道运营经验。 视频大致内容为教授如何制作视频，如何获取平台流量等。出镜人物以大杨哥和三只羊集团CEO杜老师为主。 对此，三言咨询三只羊大课堂客服了解到，大杨哥参与分享的课程为 “小白抖音创业蜕变营”项目，仅采取线下授课模式，时长为三天两晚，定价1980，目前已开展35期，且大杨哥并非每期都参与。在抖音咨询课程细节时，客服一直引导笔者加微信客服，或许以后三只羊授课主场是微信私域。 其线下课堂收费为三种模式，价格分为1980/4980/19980三档。且客服表示，对于4980/19980两档课程的开班时间以及授课讲师一事均表示暂不可透露。 且主要授课人员或并不包含大杨哥这个“金字招牌”，课程宣传页的小字处也标注有 “最终以实际授课为准” 的提示。 有趣的是，据三言观察到，客服在微信中对外展示的大杨哥授课素材，大多为此前蓝色“万羊计划”主题，仅在最新一期的视频中出现在“小白训练蜕变营”中，很容易让咨询用户形成 “大杨哥会到场授课” 的预期。但当被问及35期课程中大杨哥实际到场次数时，客服始终回避该问题，仅反复表示 “不能透露哦”。 由此不难看出，普通报名用户想在1980元档位看到大杨哥的概率或许十分渺茫。 据了解，其实早在2024年，三只羊集团就已经开始展开授课服务，当时的课程宣传海报仍有大小杨哥两人共同出镜，定价分别为3980元/人与9980元/人。对比来看，当前课程的最低档位价格有所下探，最高档位价格则进一步上浮，档位划分更细，覆盖的用户圈层也更广。 但是显然，3天2晚的小白训练营本质上很难完成从电商零基础到成熟带货从业者的能力培养，它更像是引流性质的敲门砖，后续大概率会引导学员升级更高价位的课程。如果三天两晚就能掌握剪辑、直播、招商全链路能力，这套所谓的行业 “秘籍” 也不可能以1980元的价格面向普通小白售卖。 公开信息显示，三只羊旗下核心账号均已进入长期停更状态：疯狂小杨哥主账号最后一条抖音内容发布于2024年8月3日，大杨哥个人账号最后更新时间为2024年8月24日，三只羊网络官方账号最后更新时间为2026年1月12日。2024年 “香港美诚月饼” 虚假宣传风波致使三只羊全线停播整改后，大小杨哥两人已极少公开露面。截至发稿，小杨哥短视频粉丝为9567.1万，大杨哥为1046.3万。

智东西 作者 | 云鹏 编辑 | 心缘 智东西6月26日晚间报道，刚刚，vivo正式发布了新一代折叠旗舰vivo X Fold6，主打“大屏+AI生产力”，其搭载了vivo专为折叠大屏深度定制的OriginOS 6 Fold操作系统，更适合大屏多线程交互，原子工作台可以一屏五用，同屏运行多个AI任务。 vivo X Fold6搭载了针对折叠大屏AI任务流和多场景端侧AI深度定制的蓝晶x天玑9500旗舰芯片，性能和功耗进一步升级，支持各类端侧AI体验。 vivo副总裁黄韬在发布会上特别提到，折叠大屏与AI任务流组合，为重构折叠屏手机价值带来了可能，折叠屏的第二次进化，应该是展开一个AI工作台，完成一个复杂大任务。vivo要打造一个为移动AI而生的软硬件平台，让用户爽用AI。 vivo X Fold6系列起售价7999元，作为一款横向大折叠手机，在当前存储成本大涨背景下，这一价格是极具竞争力的。 回到产品，在交互方式上，vivo认为折叠屏正由传统的“一屏一应用”，演进为“一屏一个AI大任务”。vivo X Fold6搭载的原子工作台，新增“并行”模式，让折叠大屏变成一个围绕AI任务运转的空间。 用户可通过轻弯折或三指上滑等手势操作，灵活切换“串行”模式和“并行”模式。其中串行模式可实现最多5窗口、一主四辅分屏，每个窗口之间互不遮挡，同时显示，方便快速切换；并行模式可支持4个窗口平铺展开，4个应用同时运行，无需切换随时操作。 并行模式还支持自由调整窗口大小与布局，大幅提升折叠大屏的空间利用率。分屏布局可保存为桌面快捷图标，支持一键启动和自定义命名，Dock扇形后台实现多任务快速切换，旅游规划、办公、电商比价等日常高频场景，这些能力都有用武之地。 原子工作台中，“AI跨窗拖放”可以实现一拖转表格、一拖转文字、一拖翻译、一拖存名片。系统级AI能主动识别交互意图，在用户频繁切换应用时主动推荐组合，允许用户同时运行多个AI助手，同屏对比不同模型的回答。 底层性能方面，vivo与联发科联合，专为折叠大屏及AI多任务场景深度定制了天玑9500“超能版”，其在NPU峰值算力、大模型响应速度、持续AI负载功耗及多任务并行体验等方面达到比肩、超过部分旗舰机的水平。 在持续性能输出方面，双方联合研发的端侧AI语音引擎与Swift KV大语言模型优化技术，使手机较上一代语音转写速度提升7倍。同时，通过重构图像数据渲染链路，在多任务重载场景下，整机功耗较上代深度优化20%以上。 vivo还升级了不少系统AI功能。AI文件管家，采用像电脑一样的文件管理首页，支持按来源应用、文件类型等维度智能存储。基于端侧AI能力，系统可自动识别文件内容并建议自然语言命名，替代原有乱码式编号。 用户还可通过语音指令，由AI Agent自动完成文件分类收纳。此外，AI文件管家支持跨设备、跨应用的全局搜索，提升信息查找效率。 AI会议助手覆盖线上线下全场景，线下会议可一键开启录音，实现分角色实时转写与总结，并通过智慧洞察功能推测会议议题、对话氛围及潜在风险；线上会议则自动唤起“小V帮记”，支持中英双语及五个专业领域词库。 此外，X Fold6首发支持小V Claw PC版智能体，帮助用户轻松养“虾”。用户通过vivo办公套件在PC端完成部署后，即可用手机通过蓝心小V、微信、QQ等多种方式远程操控，完成原子笔记智能管理、智能日程等任务。 该智能体内置30余项开源skills，覆盖文档处理、内容创作、信息检索等领域，并支持本地或GitHub导入自定义技能。vivo自研的安全防护机制，涵盖敏感数据脱敏、AI防火墙及skills安全扫描，保障隐私安全。 屏幕方面，vivo X Fold6在折叠屏中首发三星M14发光材料8.02英寸内屏、京东方Q11发光材料6.51英寸外屏，支持5000nit峰值亮度。vivo X Fold6全系标配等效7000mAh蓝海电池。 影像方面，vivo X Fold6定位“折叠小V单”，搭载蔡司2亿像素主摄与蔡司APO长焦，折叠屏中首发了蓝图影像芯片V3+，等效200mm vivo蔡司增距镜G2也可以使用。新的影像AI Agent可智能识别舞台、美食等场景，自动推荐拍摄模式与构图。 可以看到，作为一款“AI折叠屏”，vivo X Fold6不再“堆参数”，主打“大屏+生产力”，通过原子工作台架构升级以及AI功能升级，让折叠屏变成高效处理AI任务的大屏平台。

GPT-5.6 还没大规模放出来，监管先到了门口。 据外媒报道，美国政府要求 OpenAI 把 GPT-5.6 的早期访问限制在少数经过批准的企业客户中，理由是安全评估。 外媒报道美国政府出于安全考虑，要求 OpenAI 分阶段发布新模型 几乎同一时间，OpenAI 放出了一篇关于 Codex 的研究报告，里面大量的数据，似乎更能解释这种紧张感的来源：AI 已经开始从「回答问题」，真实的走向了「替人完成一段工作」。 这份报告的名字叫《The Shift to Agentic AI: Evidence from Codex》（向智能体 AI 的转变：来自 Codex 的证据）。研究对象是 OpenAI 自家的 Codex，就是这段时间以来国内外互联网的流量密码，能读文件、跑命令、改代码、生成文档、调用工具的 agent 产品。 报告里一些夸张的数据像是，OpenAI 每周可能消耗上千万亿 Token，其中 99.8% 都是来自 Codex。 ChatGPT 曾经是 OpenAI 内部默认的 AI 工作工具，在 2025 年 8 月，OpenAI 员工平均在 Codex 上的花费不到其 Token 的 10%。 而到了今年 6 月，从工程、法务、金融到人事，OpenAI 员工平均超过 90% 的工作量都交给了 Codex，OpenAI 活跃员工里，97.9% 用过 Codex。 按每天 Codex 运行总时长从低到高排序，排到第 99 百分位的那批顶端重度用户，每天可以产生平均超过 60 小时的 Codex 智能体运行时间，因为多个 agent 并行跑，所以一天能超过 24 小时。 有网友发梗图表示震惊，怎么会有用户一天能运行 Agent 71 个小时 也就是说，在 OpenAI 内部，工作场景里的 AI 使用，几乎已经切到了 Codex 上。 「你用不用 AI」，正在变成一个废问题 过去三年，几乎所有关于 AI 的讨论都绕着一个问题转：你要不要用。 OpenAI 早先发过一份分析 ChatGPT 的报告，结论是：人们用 ChatGPT，将近一半是在「问」——问问题、找信息、要建议。 去年 OpenAI 的 ChatGPT 分析报告显示，49% 的消息都属于询问 Codex 把整个倒了过来，人们用它「做」——调试、重构、验证、配环境、写文档、跑数据。 当 AI 只会聊天，「用没用」确实是个好指标，我们问它，它回答，用了就是用了。可一旦 AI 能替我们干活，该问的就变成了，我们能把多少活交出去，以及，有没有开始围着「给 AI 分配任务」重新安排自己的一天。 Codex 这份报告将衡量 AI 应用深度的指标，定位在我们交出去的任务有多重、agent 替人类跑了多久、用户是不是在同时盯着好几条工作线。 报告里也很清晰地说明了，Codex 现在适用哪些场景，哪些人；他们把用户分成三类：个人用户、外部组织用户、OpenAI 员工。 差异很明显。到 2026 年 6 月 11 日前的 28 天，个人活跃用户里，只有 0.7% 用过 Codex；外部组织用户高很多，达到 17.3%；OpenAI 内部则接近全员使用，达到 97.9%。 但如果按输出 token 算，Codex 的存在感会更强。个人用户里，Codex 贡献了 16.5% 的输出 token；外部组织用户里，这个比例已经到 63.3%；OpenAI 内部更极端，Codex 占 Codex 和 ChatGPT 总输出的 99.8%。 这数据很明显是在说：用 Codex 的人还没那么多，但一旦用上，使用强度很高。尤其在组织里，Codex 已经从一个小众工具，变成重度用户的主要工作界面。 报告里还有一张很关键的图：Codex 的增长已经不只靠开发者拉动。 2026 年 6 月，外部组织账号里的非开发者 Codex 活跃用户，相对 2025 年 8 月 1 日已经接近 189 倍；个人账号里的非开发者也超过 130 倍。 曾经 Codex 还被很多人当成程序员工具看，但增长最快的新增人群，已经来自非开发者。换句话说，Codex 的扩散路径正在从写代码的人，走向做文档、数据、研究、销售、招聘、法务和运营的人。 具体到从岗位看，工程师仍然是最早、最明显的一批。外部组织用户中，工程技术岗位的平均 Codex 输出占比达到 26.8%，数据和分析岗位约 15.2%。法务、招聘等非技术岗位也在增长，但平均占比还低，比如法务只有 1.9%。 OpenAI 内部的曲线更激进。工程、数据岗位直接飙升，随后招聘、法务等岗位也快速跟上。 报告说，2026 年初，OpenAI 的法务、招聘等岗位几乎还没怎么用 Codex；到 4 月左右，这些岗位的 Codex 输出占比已经和工程数据一样，快速冲到很高的位置。 虽然 OpenAI 内部的数据，某种程度上只能算是一个低摩擦样本，毕竟 OpenAI 员工熟悉模型，公司有充裕的使用额度，内部培训和经验分享也多。 它可能无法直接代表普通公司今天的状态，但是展示了一种潜在的未来公司形态：当权限、工具、流程都打开之后，非技术岗位也能开始用 agent 做好工作。 用户拿 Codex 做什么？ 报告把任务分成几大类：代码实现、代码理解、代码验证、工程运维、应用管理、数据分析、研究、知识产物、协作、业务流程。 从图表看，软件相关任务仍然占大头。用户不只是让 Codex 写新代码，也会让它读已有代码、解释架构、修 bug、跑测试、配置环境、管理仓库、处理构建和发布问题。 到了 OpenAI 内部，任务范围继续往外扩展。报告提到，OpenAI 员工会用 Codex 做研究和数据分析等工作，外部组织用户也开始出现类似用法，尤其是销售、市场、招聘等岗位，会用 Codex 生成知识产物，比如文档、材料、说明、报告等。 这些任务有多重？ 报告里有一个任务复杂度图，专门估算用户交给 Codex 的任务，如果让熟练人类独立完成，大概要花多久。 在个人用户样本里，2025 年 12 月，35.4% 的活跃用户提交过至少一个「熟练人类需要 1 小时以上」的任务。到 2026 年 5 月，这个比例升到 70.2%。 更重的任务也在增加。提交过至少一个「8 小时以上」任务的用户比例，从 2.1% 升到 25.6%。 怎么用，也变了。 报告看了三个指标：并发、运行时间、skill。并发是说大多数人开始在一周内同时跑多个 Codex 任务，管理多个 Agent。运行时间上，平均每天 71 小时的 Codex 运行时间最能说明问题。 而 Skill 则代表了另一种变化，用户开始把重复工作沉淀成可复用流程。报告说，活跃 Codex 用户中，调用过 skill 的比例从 2026 年 3 月 1 日的 5.4%，升到 6 月 11 日的 26.6%。个人用户是 25.7%，外部组织用户是 30.4%，OpenAI 内部达到 96.2%。 这些数据或许并不能直接等同于生产率提升，但这足以说明 Codex 进入工作流后，AI 的使用形态变了。 前段时间 Fable 5 关闭，社交媒体上很多人在嘲讽 Anthropic 的 CEO，说「谁让你天天搞那些耸人听闻的营销，什么被吓到了，恐怖到要关闭，现在真的被关闭了吧！」 说是回归，但是能体验到的人还是少数 现在，GPT-5.6 的命运好像要和 Fable 5 一样，甚至还没有正式发布，就被美国政府要求审核分批发布。 当 Agent 真实地在改变工作组织方式的时候，一个人可以同时开几个任务，让一个 agent 查资料，一个 agent 改脚本，一个 agent 生成表格，一个 agent 写说明文档。人站在中间，像项目经理，也像编辑，决定哪些结果能进下一步。 Codex 渗透到越来越多场景的能力，似乎能解释为什么 GPT-5.6 的发布节奏会变得敏感。 当模型只是在聊天框里回答问题，风险主要来自它说了什么；当模型可以调用工具、读写文件、执行任务，风险就会进入真实工作流。能力越接近执行层，发布就越像基础设施上线，无法再只是按普通产品更新来理解。 AI 的能力可能会像资源一样，是人力资源也是物质资源。 虽然 Codex 这么强了，但是报告里还有一个数据很现实，在过去 28 天内活跃于 ChatGPT 或 Codex 的 Go、Free、Pro 和 Plus 套餐用户中，使用 Codex 的用户不到 1%。 所以，跟着我们往期的 Codex 教程一起来上手这个时代的 Agent 工具吧。

快科技消息，6月25日国际数据公司（IDC）公布的《2026年第一季度全球手持智能相机市场跟踪报告》显示，类Pocket手持智能相机市场出货量达到414万台，同步增长33%。 其中大疆以65%占据出货量市场份额第一，同比增长38%，影石出货量市场份额达到22%，同比增长66%。 排名第三的GoPro仅剩6%出货量市场份额，受到大疆影石激烈竞争的影像，已经快被归入Others了。 IDC分析师指出，中国是手持智能相机的第一大市场，贡献了超过一半的市场份额，今年一季度延续了这种趋势且贡献进一步加大。 分析称，手持智能相机市场的渗透率仍旧较低，未来增长空间可期。预计到2030年，全球手持智能相机市场规模将超过4000万台，五年复合增长率接近18%。 IDC分析师表示，回顾手持智能相机发展历程，关键硬件研发诸如大底传感器，可变光圈系统，8K超高分辨率等技术仍旧是推动市场发展的核心因素。从产品端侧看已经由全景相机，不可拆卸运动相机，手持云台相机到可拆卸运动相机形成手持智能影像全产品矩阵。与此同时覆盖用户人群由小众极限运动极大拓展到广大运动爱好者到Vlog创作者和大众记录日常，厂商仍旧致力于深挖用户场景需求乐此不疲。

Fable 5没等来，GPT-5.6也被紧急叫停了！ 刚刚，Information独家称，出于网络安全考量，OpenAI被要求「错峰」发布最强新模型。 目前，只先开放给一小撮合作伙伴的有限预览，暂不面向全网一键解锁。 让人窒息的是审批方式——所有人的试用权限均需进行「逐一审批」。 换句话说，谁能用上GPT-5.6、什么时候能用，OpenAI说了不算，必须经过严格的排队准入。 这在AI发布史上，还是头一遭。 网友纷纷感慨，大模型的「发布自由」时代，或许已正式画上句号。 GPT-5.6分阶段上线 强制「一客一审」 在周三的内部Q&A上，奥特曼告诉员工，GPT-5.6将以有限预览的形式，先发给一小群合作方； 到了周四的备忘录里，他把那句最关键的话写得明明白白—— 在这个预览阶段，客户将被逐一审批「访问权限」。 要知道，过去十年，硅谷大模型领域的竞争法则唯有一个字：快。 谁能抢先发布，谁就抢占心智、抢占API调用、抢占开发者生态。 而现在，OpenAI要做的，是把最强的旗舰模型握在手里，等着客户排着队、等逐一盖章放行。 至于原因，奥特曼说得很克制：出于安全方面的审查考量，需要分阶段放量。 换句话说，GPT-5.6成了某种「特供版」。 目前，已有开发者发现，GPT-5.6-Preview标志在代码中现身，已向某些合作企业正式开放。 前端UI设计，GPT-5.6实力大涨 截至目前，GPT-5.6更深层技术细节的讨论，已在全网持续升温。 最先露出马脚的，是它的内部代号。开发者在Codex的测试路径里扒出了一串checkpoint代号。 最被反复提及的那个，叫 kindle-alpha——据称就是这次的发布候选版本。 有人甚至在ChatGPT的代码里，直接翻到了 /admin/model-access/gpt-5.6-preview 这样的访问路由。 这套「读路由日志当发布日历」的玩法，如今成了预判OpenAI出招最灵的信号。 还有开发者扒出了，GPT-5.6全家族模型，其中一款是GPT-4o级别语音模型的「GPT-Bidi-1」。 至于GPT-5.6的真实实力究竟有多强？ 从近期全网流出的灰度测试demo中，或许能窥见其冰山一角。 开发者Chetaslua用GPT-5.6，成功打造了一款《模拟人生》游戏，仅用48分钟一个样本完成。 不得不说，AI在游戏开发与前端渲染领域展现出了惊人的效率。 同时，GPT-5.6 Pro也展现了极强的视觉构建能力—— 仅用HTML制作了一个类似《我的世界》的体素风格3D孔雀动画！ 只需一张图、一句话，GPT 5.6 Pro便设计出一个精美的前端UI。 接下来，是一场GPT-5.6 Pro和Fable 5真实对战。 这是针对游戏逻辑、UI和3D实现能力进行的硬核比拼。 不过，在完全相同的指令下，Fable 5的生成表现明显优于GPT-5.6 Pro，且整个过程完全脱离外部素材辅助，具备了更强的底层生成力。 此外，GPT-5.6可能具备150万token上下文窗口，比GPT-5.5的100万一口气涨了约43%。 说白了，它能一次性「吞下」整个代码库、或者好几本书，从头读到尾不串行。 至于模型的reasoning effort预算，从768提到了960，推理「挡位」同时被拉高。 而且，在长链条Agent任务上，token消耗据称比GPT-5.5再省10%~15%。 此前，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki表示，内部把GPT-5.6定调为「一次有意义的进步」。 如今，这个全网期待的GPT-5.6，发布的开关被拿走了。 三大旗舰，集体卡在了六月 不止OpenAI，六月本该是大模型的「超级月份」，结果「御三家」最强选手齐刷刷哑了火。 OpenAI的GPT-5.6，已被摁进了「逐个客户审批」的队列； Anthropic的Fable 5和Mythos 5，发布三天就被一纸出口管制令撤下。两家顶尖实验室，双双被同一只手卡住了发布闸门。 再看第三家——谷歌的Gemini 3.5 Pro。 I/O大会上高调亮相、号称200万token上下文 + Deep Think深度推理的旗舰，原定六月正式上线。 皮查伊当时在台上甩下一句「再等一个月」，台下开发者据说集体发出一声叹息。 结果六月都快过完了，它还卡在有限预览里，迟迟没能落到普通用户手上。 谷歌的延期，和前两家不是一回事。 Gemini 3.5 Pro跳票到七月，官方给的理由是打磨质量、吸收早期测试反馈、解决此前Flash版本暴露的token消耗问题，为更长链条的智能体任务做准备。 换句话说，OpenAI和Anthropic是被外部力量摁住，谷歌更多是自己踩了刹车。 可结果呢？殊途同归。六月这道线，三家一个都没迈过去。 地表最强的三款模型，齐刷刷停在了发布的门口，集体把档期挪到了七月。 所有人以为自己马上要用上「史上最强AI」，现实却是：最强的那一代，还在门里。 门内的能力一路狂飙，门外的人却要排队领号。 这道缝隙拉得越大，「最强AI早已造出、只是没放出来」那句玩笑，就越接近现实。 只是这一次，公众要学会的第一件事，叫等待。

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 机器人前瞻6月26日报道，近日，特种具身智能龙头企业具微科技完成B1轮数亿元融资，估值近40亿元。至此，具微科技在数月内连续完成的第五轮融资，以近乎“一月一轮”的节奏密集推进。 本轮资金将重点投向极端工况真机数据集构建与工业具身大脑的研发，通过预训练垂直作业认知引擎，驱动特种场景数据飞轮，攻克非结构化环境下的泛化难题，强化机器人的物理直觉与自主决策能力。 一、卡位特种赛道，订单驱动估值底座 一级市场投资人透露，具微科技二季度营收近两亿，在手订单规模达数亿元。按此推算，年内估值突破百亿具备明确的业绩支撑。 区别于大多数追逐通用场景的机器人公司，具微科技从一开始便锚定差异化路径——特种工业场景，以钢铁之躯“替人冒险”。 矿业、铝业、化工等特种行业具备高度共性：环境极端、人力短缺、安全风险高。国家矿山安全监察局与工信部于今年5月联合发文，明确提出加快矿山机器人研发与规模化应用，推动“险、累、苦、脏”岗位实施机器替代。政策红利叠加刚性需求，特种机器人市场空间正加速打开。 资质层面，具微科技于今年4月获得全球首张轮足机器人防爆认证，防爆级别为Ex db eb mb IIB T4 Gb，也是具身智能行业首个复合型防爆认证。目前，具微科技正加速推进IIC防爆认证，以及IECEx、ATEX等国际认证，逐步完善特种场景全准入资质覆盖。 场景应用层面，具微科技是目前唯一具备完整技术储备、能够系统性攻克具身智能落地难题的企业。具微机器人具备跨场景的泛化适配能力，可适用于煤矿、石油、化工等近千个高危场景。 此前，具微科技与神火集团签署全面战略合作协议，依托其千万吨级煤炭与百万吨级电解铝的工业实景，双方将联合推进具身智能在安全生产与智能制造领域的应用落地，并重点在井下具身智能领域联合制定矿用行业标准。 截至目前，具微科技已与魏桥集团、滨化股份、神火集团等企业建立深度业务协同。依托产业端开放的真实作业场景，具微不仅夯实了中长期订单的履约基础，更构建了高质量特种工业数据集的获取通道，为其估值逻辑提供了核心支撑。 二、“本体+大脑”全栈自研，构筑技术闭环 当前具身智能行业的技术路线大致分化为两派：一派聚焦本体，一派专攻“大脑”，能够同时打通两端并实现特种场景落地的企业并非常见。 具微科技走的是全栈自研路线。其技术路径聚焦特种工业与极端环境：本体侧需具备足够的承载能力与续航韧性，大脑侧需具备在非结构化环境中进行自主决策的能力，二者构成完整的技术闭环。 特种场景对机器人的负载能力提出了极高要求。具微科技从底层硬件入手，一方面自研高扭矩密度的关节电机与精密减速器以强化动力输出，另一方面通过高强度结构设计提升机械刚度，二者协同，系统性地突破了整机的承载上限。这一载重水平，使其能够在加装多重防护的前提下，依然稳定承载重型探测设备、应急救援装置等专业上装，并维持正常的运动性能。 续航是另一项关键约束。具微科技借鉴了汽车行业的能量回收系统与液冷方案，将其整合至机器人能源管理体系中，以降低能耗并延长连续作业时间。 算法层面，具微科技自研的“工业具身大脑”架构基于VLA模型重构感知-决策-执行链路，突破了非结构化环境下的泛化瓶颈，实现了物理直觉与工程可控性的协同统一。在矿井、化工厂、强磁干扰环境等缺乏先验地图与确定性规则的特种场景中，该系统基于现场感知输入进行自主判断、路径规划与任务执行，使机器人能够在脱离遥控的条件下完成既定作业。 此外，具微科技正在构建一个面向第三方硬件与算法开发者的开放平台，使工业具身大脑不仅服务于自有硬件，亦具备向更广泛硬件载体拓展的能力，形成可扩展的生态架构。 三、40亿之后看百亿，数据飞轮驱动估值跃迁 具微科技的估值逻辑，并不仅限于软硬件技术栈的完整性。其更深层的价值锚点，在于数据链路层面——具体而言，是特种工业场景下真实数据的稀缺性生产能力。 防爆认证与全栈自研的硬件能力，使具微科技成为目前唯一能够进入煤矿、石油、化工等极端环境作业的具身智能企业。进入这些场景本身即构成一道天然的准入屏障，将不具备相应资质与硬件条件的企业排除在外。 而一旦进入这些场景，具微科技便获得了实验室与仿真环境无法生成的真机数据。每一次巡检、每一次避障、每一次故障处置，都在沉淀真实工况下的物理交互记录。这些数据的稀缺性在于：它们不仅包含场景感知信息，还承载了机器人与极端环境之间的真实物理交互，是仿真引擎难以模拟、公开数据集无法覆盖的稀缺性资产。 通过清洗与标注，数据回流至模型训练链路，持续提升感知精度与任务执行能力，再反哺本体作业策略，形成正向强化的数据飞轮。对客户而言，一旦作业体系与具微的技术栈完成融合，其积累的场景数据、优化后的模型参数均无法简单迁移至其他平台，替换成本显著升高。 基于这套稀缺性数据资产，具微科技形成了两重递进的战略价值：对内，用于自研行业垂直大模型，持续强化工业具身大脑的能力边界；对外，通过开放平台向第三方开发者提供数据接口与工具链，使细分场景的应用开发得以在真实数据基础上展开，形成“数据+平台”的可扩展生态。 这套从“能够进入特种场景”到“持续产生稀缺性数据”再到“基于数据构建模型与生态”的价值链条，构成了资本市场给予其高估值的核心逻辑。

智东西 编译 | 刘煜 编辑 | 陈骏达 智东西6月26日消息，据The Information今日报道，知情人士透露，当地时间周三，OpenAI创始人兼CEO Sam Altman在全体员工问答会议中称，美国国家网络总监办公室与白宫科技政策办公室要求OpenAI对GPT 5.6采取分阶段上线策略，该公司将先向一小部分合作伙伴放开GPT 5.6访问权限。 Altman称，这是OpenAI大范围快速上线该模型的最佳途径。他在OpenAI内部备忘录中进一步说明，在GPT 5.6的预览期内，美国政府将逐客户审批访问权限。如果一切顺利，他希望在几周后能广泛上线GPT 5.6。 Altman还在这份备忘录中写道：“我们已向美国政府明确表态，这并非我们长期倾向的运营模式，未来我们会联合政府与全行业各方，共同搭建一套更可持续的模型发布机制。” 知情人士透露，过去一个月，OpenAI团队一直与美国联邦政府机构密切对接，向其提前展示这款新模型，Altman今年6月初到访华盛顿期间双方也在持续沟通。 即便如此，本周早些时候OpenAI向美国政府高层报备限定发布方案后，美国商务部长Howard Lutnick仍致电Altman，提醒该公司切勿在未取得其他机构审批前上线模型，相关通话细节有知情人士予以证实。 国家网络总监办公室与美国商务部发言人暂未回应媒体置评请求。白宫发言人发布声明称：“白宫持续与前沿AI实验室开展合作，共同制定标准化方案，应对技术规模化落地带来的各类挑战。” 一、头部大厂同步受限，分级开放或成模型发布新常态 随着美国政府对前沿AI模型安全审查介入加深，美国AI行业正在形成模型发布前分级开放的新常态，即在模型正式公开前引入分阶段测试与政府沟通环节，而OpenAI并非唯一受到类似影响的公司。 早在今年4月份，该政府对OpenAI的主要竞争对手Anthropic也采取了类似做法，使其具备网络安全能力的新模型Claude Mythos Preview仅向部分合作伙伴开放，而未直接面向公众发布。 到了今年6月初，为进一步明确AI模型监管框架，特朗普签署了一份AI行政令，行政令终稿划定了该监管框架的大体方向，相关企业可在向可信合作方开放模型前，提前30天向美国政府开放模型权限。 此前，因为这份行政令初稿对企业的管控要求过于严苛，特朗普一度拒绝签署。最终官方修改条文，将企业提前报备模型的时限从60天缩短至30天，方才敲定终稿。特朗普还要求，自行政令签署当日起的60天内，各联邦机构需完善整套监管细则。 美国政府希望借此搭建一套政企协同机制，评估前沿模型的网络安全风险，而非推行强制审查制度。行政令文本明确写到，框架内任何条款，均不得被解读为政府强制许可或前置审批要求。但相关配套监管细则的完整方案至今尚未对外公开。 当地时间6月9日，美国国家网络总监办公室牵头举办了一场政企沟通会，以研讨模型监管框架细则。OpenAI、Meta均派代表出席，Anthropic并未参会。知情人士透露，美国政府并未向Anthropic发出参会邀请。 多名知情人士称，这次会议是白宫首次召集全行业联合座谈，就待落地的监管方案征集行业反馈。座谈会议上的沟通仅处于初步研讨阶段，核心议题是划定性能基准线，明确达到何种标准的模型才需要纳入监管框架。 沟通会上，美国本土开源模型厂商Reflection AI的一名代表提出，应依据模型能力，为开源产品设置监管豁免条款。目前DeepSeek等中国开源模型，综合实力大幅领先市面上其他同类开源产品，而Reflection AI尚未推出面向公众的正式模型。 二、监管操作自相矛盾，政企座谈已暂停 政企研讨会议举办当天，Anthropic恰好发布了Fable 5和Mythos 5两款模型。 但由于亚马逊CEO Andy Jassy向白宫高层上报该模型存在安全漏洞，特朗普政府随即出台禁令，禁止境外主体访问Anthropic的顶级模型。于是在Fable 5与Mythos 5上线的第3天，Anthropic全面下架了这两款产品。 ▲Anthropic下架Fable 5（图源：X） 而The Information此前曾报道，Anthropic事前已配合美国政府排查Fable 5的安全漏洞，该企业通知政府计划上线该模型时，相关官员并未提出反对意见。 目前，Anthropic与白宫已开展多轮会谈，试图达成协议，以让其重新上线旗下模型。一名知悉谈判进展的人士称，当地时间本周三，Anthropic代表与美国政府官员再度会面，继续磋商恢复Fable 5、Mythos 5访问权限的相关事宜。 美国政府虽强调相关监管机制为“自愿提交审查”，但6月中旬又强制Anthropic下架其最新模型Fable 5，这种前后矛盾的操作，凸显该政府内部在监管快速迭代的AI行业问题上存在巨大分歧。 在这一背景下，参与监管细则讨论的知情人士透露，美国政府与Anthropic的冲突，打乱了监管细则的研讨推进节奏。AI行业代表与政府官员均称，他们会先观望此次事件的最终走向，再敲定该细则的核心条款。 不少AI从业者均期待特朗普政府落地标准化AI监管流程，以实现新模型上线前的合规审查。 不过，多名知情人士称，自美国政府与Anthropic的这场冲突后，国家网络总监办公室再也未召开行业座谈会征集监管细则意见。 当下，美国政府针对Anthropic采取的强硬措施，正令政策研究者与AI行业高管深感担忧。在美国AI监管行政令的具体细则未正式敲定、公布实施的过渡期内，美国政府已然对前沿AI模型形成了实质意义上的审批准入监管机制。 The Information称，倘若该政府只要认定一款AI模型存在安全风险，便可直接强制企业下架产品、停止服务，那么美国政府宣称的自愿性AI安全审查监管体系，还能有多少自愿空间？ 美国独立非营利智库Abundance Institute的AI政策负责人Neil Chilson在X发文评价道：“随意、模糊、缺乏透明度的许可要求，远比繁琐行政流程更糟糕。” ▲Neil Chilson发文评价（图源：X） 结语：自愿监管框架悬而未决，AI头部企业模型上线节奏受限 特朗普政府主打“自愿审查”的AI监管框架尚未落地成型，但其针对头部AI企业的实操监管已先行收紧。 该政府虽放宽书面合规要求、简化报备时限，但其通过强制下架模型、逐单审批权限的方式，已经形成针对前沿AI模型的前置准入监管。 OpenAI、Anthropic等企业的模型发布节奏被干预，政企博弈仍在持续，短期内美国前沿AI模型的商业化与对外开放节奏，或将都受美国政府尚未明确的监管细则制约。 来源：The Information

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 机器人前瞻6月26日报道，近日，2026“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）全球报名通道正式开启。 这场比赛设置了6000万元奖金池、1亿元微股权基金、5亿元直投基金，最高单项奖金600万元（含投资），还有全周期保姆级落地扶持，陪伴创业者从0到1成长，涵盖人工智能、机器人、生物医药、高端装备制造等多个科技创新领域。 2026“创业之星”Next Star百万奖金全球悬赏赛（深圳南山）由中国科学技术协会、工信部火炬中心、深圳市人民政府指导，深圳市南山区人民政府、深圳市科技创新局、深圳市人力资源和社会保障局、深圳市科学技术协会主办，深圳市南山区科技创新局（科协）承办，深圳市南山区创新发展促进中心执行，是一项立足南山、面向全国、辐射全球的大型双创示范性活动和科技盛会。 大赛至今已是第19届，19年来共吸引2万多个创新项目报名参赛，发现并培育了大疆创新、速腾聚创、茂硕电源、盛弘电气、光峰科技、优博讯等十几家上市公司和独角兽企业。 2025年，大赛在多个领域创下历史新高，总报名数量2319个，较去年增长32.5%，15个项目获得超4亿元投资，39家企业落地南山。 今年，赛事从全球比拼、资金扶持、产业赋能到人才福利，实现了全面升级。 全球赛道同台：赛事覆盖北美、欧洲、亚太三大海外赛区，联动多方资源赋能参赛项目。专属护航设落地专班与国际加速营，对接海外落地及跨境资源；湾区联动开展“总决赛选手南山行”，参访腾讯、华为等企业与国家级实验室；华润提供路演场地曝光，联动基金机构搭建投融资渠道；鸿蒙生态（深圳）创新中心提供咨询、认证、宣传，优质项目可登上全球鸿蒙生态大会；阿里中心图南阁提供全场景场地、创业活动与双导师，获奖项目可入驻Y/OUR SPACE、对接亲橙投融汇，并联动阿里云、钉钉、悟空AI及全国社群，实现赛事到全球化全链路扶持。 打造多元资金矩阵：总规模超6000万元现金奖金池，搭配1亿元微股权基金，构建多层次资金支持体系。从赛事现金奖励到专项股权投资，最高单项奖金600万元（含投资）；获奖项目直接纳入5亿元战略直投专项种子与天使基金“投早投小科技行动”扶持对象。 汇集顶尖生态伙伴：本届赛事生态伙伴囊括英伟达、亚马逊、英特尔、腾讯、华为云、中国稀土等200+行业龙头。依托深圳清华大学研究院、中科院深圳先进技术研究院等顶尖科研机构；携手IDG资本、红杉资本、高瓴资本等头部投资机构，搭建“技术研发—场景验证—产业落地—资本对接”完整闭环。 同时，赛事还提供机器人、生命科学、低空经济等真实应用场景，最高支持500万元。 赛制全新升级：在评审机制方面，2026年赛事将采用“专家评审+AI大模型快筛”的初赛筛选方式，通过人工评审与模型分析相结合，提高项目筛选效率。对于初选阶段未晋级的项目，大赛设置网络投票和评审团推荐机制，部分项目可进入“复活赛”，继续争取晋级机会。 本届大赛还新增或强化“伯乐奖”和“产业合作伙伴奖”。其中，“伯乐奖”主要奖励在项目推荐、赛事参与和项目落地等方面表现突出的机构，最高奖励50万元；“产业合作伙伴奖”则重点考察项目服务、订单对接和应用场景落地等产业赋能成果，最高奖励同样为50万元。 本届赛事分国内赛与国际赛两大板块，细分七大热门赛道，覆盖当下主流科创领域不同组别，精准划分适配不同发展阶段的项目与团队。 1、国内赛 包括高端装备制造、生物医药与医疗器械、新一代信息技术、数字时尚及消费、游戏产业、未来产业+X、鸿蒙生态等七大行业赛事，同步开设市外赛（北京赛区），精准匹配各类创新项目。 高端装备制造：聚焦智能制造硬件相关产业，包括智能硬件与终端、半导体与传感器等领域创新。 生物医药与医疗器械：聚焦生命健康全产业链创新，包括创新药物研发、医疗器械、生物技术、基因编辑、细胞治疗、合成生物学、脑科学等生命健康领域创新。 新一代信息技术：聚焦AI技术与垂直行业的深度融合创新，包括人工智能算法与机器人、云计算与SaaS、传统产业数字化等领域创新。 数字时尚及消费：聚焦数字技术与时尚产业深度融合，面向虚拟时装、智能穿戴、AI设计、数字面料、时尚元宇宙，3D建模与仿真、AR/VR、数字样衣与柔性智造。 游戏产业：聚焦游戏创新开发，涵盖AI游戏、移动游戏、小游戏、PC/单机游戏（含独立游戏）、XR游戏、体感游戏、车机游戏及跨平台游戏等领域。 未来产业+X：聚焦合成生物、光载信息、细胞与基因、脑科学与脑机工程、深地深海、量子信息、前沿新材料等未来行业，以及仿生机器人、可控核聚变、空天科技、新能源、节能环保等前沿技术突破。 鸿蒙生态：旨在围绕鸿蒙生态挖掘优秀软硬件相关项目应用典范。 2、国际赛 设初创团队组，包含北美（加拿大—多伦多/美国—波士顿）、欧洲（英国—伦敦）、亚太（新加坡）三大赛区。 北美赛区：聚焦硬科技创新，覆盖人工智能、生物医药、电子信息等前沿赛道；其中专设北美生物医药专项赛，聚焦生命健康全产业链。 欧洲赛区：聚焦新一代电子信息、数字与时尚、高端装备制造、绿色低碳、新材料、生物医药与健康、海洋经济等方向。 亚太赛区：聚焦新一代信息技术、AI行业深度应用、电子工业、精密工程、生物医药等方向。 国内赛、国际赛（欧洲赛区以市赛国际赛为准）优胜团队均可晋级全球总决赛。总决赛分为成长企业组、初创团队组两大组别，共设12个获奖名额，总决赛单项奖金最高达600万元（含投资）。 国内赛企业组报名时间截至2026年6月30日，国内赛团队组、国际赛报名时间截至2026年7月15日。 国内企业组报名链接：https://sticapply.sz.gov.cn/scs/#/（选择“南山预选赛区”完成报名） 国内团队组报名链接：http://baoming.yingdaogyl.cn/ 国际赛报名链接：http://baoming.yingdaogyl.cn/

编者按： 当我们想喝可乐的时候，在极长的时间都只有两个选择：百事可乐和可口可乐。当我们选择手机的时候，有 90%的概率在苹果和华米 OV 等品牌里辗转。当我们买运动服饰的时候，第一时间想到的，大概率是 Nike、Adidas。 但世界之所以缤纷多彩，是因为在这些巨头之外，有一些不遵从传统，力求创造不同，注重设计和功能，着眼于明日的公司存在。 它们有着非主流的商业模式，设计与产品能提供独特的用户价值，和足够的社交谈资。重点是，它们没有大公司的包袱，敢于不顾一切的进步。它们，是「多样性公司」。 多样性，是开放世界的关键。爱范儿相信，只有真正关注和理解多样性公司才能比更多人更早地看见未来。在同名栏目中，爱范儿将以专访的形式，与你一同见证这些多样性公司，如何重塑未来，定义新常态。 本文为「多样性公司」栏目的第 11 篇，我们和卫星通讯创业公司网翎 CEO 刘宇聊了聊卫星通讯这个看起来尖端，专业，但又带着手工业痕迹的行业，该如何进入精密生产，自主研发和 C 端大众化的。 刘宇曾这样描述他初入这个行业时的感受：走进一些传统卫星终端企业的工厂，我仿佛回到了二十年前的深圳。设备靠人工焊接，测试靠师傅带徒弟，每台设备出厂前都要工程师手工调试。 曾经在消费电子行业有过成功创业经历，也在大厂担任过核心岗位的刘宇想要把消费电子行业成熟的「用户洞察→需求定义→技术落地」方法论，以及精密制造能力，引入到一个过去只讲技术可行性的行业。 现在其旗下产品「网翎卫星上网机」成为了领域里首家民用互联网终端制造商和流量运营商，也是首个入选大疆生态的卫星通讯产品及品牌，第一次实现了无信号地区通讯保障案例，服务电影《镖人》剧组在无人区的拍摄。 这家被类比为「中国版星链」的公司，希望把卫星通讯从目前的 B 端和 G 端市场，推向更大众的 C 端人群，卫星通讯不是特种行业，专业人群才使用的技术服务，而应该是多数人触手可及的东西。 卫星通讯到了「消费化」前夜 Q：网翎的核心团队来自消费电子、精密制造、通讯、渠道等不同行业，并且很多人已经在原有行业做到比较高的位置，为什么最终会选择在卫星通讯领域创业？ A：创业最重要的事情是 Timing，在正确的时机做一个正确的事情。展开来说，中国的卫星通讯资源会在接下来的四五年时间里，到达资源高速建设的爆发期，不管是高通量的高轨卫星，还是低轨星座，都在进入密集的基础设施资源组建期。 政策会驱动卫星通讯资源的建设，另外的视角来看，回归到商业的本质，行业目前最缺的是什么？缺的是怎么去为卫星通讯做好它的终端和使用场景，尤其是 C 端的使用场景。 如果没有终端设备和使用场景，卫星通讯，或者往大一点说，商业航天的挑战就来了：商业没法闭环。 除了这个机会，我们在产业上这么大规模的基础设施建设，能不能让各行各业的人得到科技的普惠，能不能用得到这个技术。 这就是我们为什么出来创业，第一还是借行业的东风，行业的大势所趋；第二我们认为我们团队的禀赋，在各自领域的积累，尤其是 C 端的经验，可以去创造价值。 ▲ 网翎卫星上网机 FLEX Q：目前 B 端和 G 端卫星通讯终端市场的行业产值大概是多少？ A：目前讲的话，这两端的产值肯定是不高的，卫星通讯不是个新兴事物，最开始是军事用途，后来到一些特种部门，比如防灾应急等部门。 从 ToB 的行业应用来讲，卫星通讯可以挖掘的空间也很大，渗透得很不够。最近两三年我们在 ToB 上做了很多事情，电力巡检，水利工程，还有矿山开采等特种领域，我们开拓了很多新的应用场景。 更特别的是和无人机的结合，配合无人机，尤其是大疆无人机在 ToB 行业巡检场景，是整个卫星通讯行业里很独创的。 最近几年卫星通讯既有的空间和红利空间在这里。 我们的创业目的，包括后续产品方向，会把卫星通讯推向更 C 端的领域，这是网翎的使命，也是我们创业的初心。 Q：最近商业航天概念很热，网翎目前通讯依赖的卫星资源主要来自哪里？后续网翎是否有计划发射自己的卫星，或者参与低轨卫星组网？你们会更倾向于做终端、做服务，还是往「终端 + 流量 + 卫星资源」的方向延展？ A：这个问题几年前我们考虑创业的时候就在思考了。 对整个产业来讲，卫星通讯的资源测不是稀缺事项，稀缺的是怎么把终端和应用做起来，你看今天这些低轨卫星的星座建设也在如火如荼地在建设。 就像我们修了高速公路，但是路上没有汽车跑，那就没有真正的业务，商业也不是闭环的，所以我们的价值还是把终端和应用做好。我们内部讲就是「做连接之上的价值」，不只是解决通讯通不通这样的问题，还要深入到具体场景把应用做好。 我们的 Ka 频段卫星通讯终端就做了边缘计算的工作，去解决在卫星通讯场景下，视频传输流量过大的问题。 所以我们做终端不仅仅局限于物理的表现形态，不止于硬件，这就是「连接之上的价值」。 能不能在卫星通讯带宽资源比较窄的地方，解决户外直播场景的问题？这里我们考虑的就不只是通不通的问题，而是受限情况下重应用的问题， 所以我们首先在终端上把连接这层的通讯技术做好，然后在应用层上把边缘计算，还有 AI 技术结合起来，解决卫星通讯低带宽下做视频直播的问题。 也就是说，高速路修好了不够，有车了其实也不够，车怎么跑得更快，运的东西更多，坐得更舒服也是我们需要研究的。 这就是我们团队努力的方向，怎么去挖掘用户这样的应用场景，要想卫星通讯应用在各行各业，让每个人都可以用起来，迎合产业里的既有需求远远不够，还要去挖掘潜在的，还没有看到的各种需求。 Q：如果只用一句话，网翎如何定义「消费级卫星通讯终端」？ A：国内明确说「消费级卫星通讯终端」理念的话，网翎确实是第一家。 一句话来说，就是「所有通讯中断之后的兜底方案，并且大家买得起，买得到，能用起来」。 买得到很重要，这也是我们很专注的事情，原来的卫星通讯产品，别说你有没有需求，消费者买都买不到，都不知道去哪里买。 ▲ 网翎卫星上网机 Pro Q：不可避免地，网翎会被拿来和星链 Starlink 做对比，也有人说网翎是「中国版星链」。在你们看来，二者的相似和不同在哪里？ A：我首先来说不同，产业角色定位肯定不同，星链是一个全产业链条整合的角色。我们更专注于终端和应用。 相通的地方在于，用户理解我们都是「卫星通讯服务」提供商，我们不只是销售卫星通讯终端，也包括卫星通讯服务，我们的新品是以流量绑定的方式推向市场的。 其实我们也发现，用户在接触卫星通讯的时候，对卫星的认知是极为模糊和间接的，就像手机用户不太在意基站在哪里一样。 除了这个，我还想想说，我们都是在以「第一性原理」来思考问题。 比如马斯克就问，为什么产品成本这么高？然后去找原因，生产过程的？供应链不对？设计原因？我们公司现阶段的能力可以把这些问题解决到什么程度？ 我们也是一样，如果不是从这个角度考虑，那我们就会从「交易」的视角考虑问题，把招标需求和现有客户需求当做最重要的需求去做。 不光是卫星通讯，任何一个新兴产业，水面之上的东西只是产业里很小的一部分，机会往往在水下，怎么挖掘水下机会就是需要回归到「第一性原理」，是不是有技术和产品进步的机会，客户群还有什么尚未满足的需求，还有什么新的客户群，这就是我们这个创业团队需要考虑的问题，这些问题考虑清楚了，产业的规模也就上来了。 ▲ 网翎卫星上网机 FLEX 把卫星通讯做成消费品，就像把台式机做成笔记本 Q：卫星通讯终端这个行业过去看起来像手工业和制造业的结合体，为什么一个听起来很尖端的行业，实际生产方式却相对原始？是不是因为行业需求少、项目制交付多，产量不足以支撑大规模工业生产？ A：对，基本上就是你说的这个原因。 其实不仅仅是卫星通讯终端，我们去看商业航天的整个链路，包括到卫星制造甚至是火箭生产，更多的是需求侧驱动，是个典型的甲方乙方模式，但需求第一是很少嘛，然后就是特种需求，就要做定制化，所以说本来客户就少，并且每个客户的需求还不一样，所以没法要求用规模化标准化的模式去做，产品的定义权不在终端这一侧。 如果我们不想用这样的方式去做，那我们就要能够引领这个市场的需求，不仅仅说是在供应链上，设计上做标准化。 Q：网翎 Ku 频段 Pro 版的传动机构与苹果 MacBook 铰链设计团队达成合作，把消费电子级精密制造引入卫星终端。在此之前，行业是怎么解决高精度对星和传动结构问题的？网翎引入消费电子级精密制造能力，除了提升精度，还解决了哪些问题？ A：之前行业能不能解决这个高精度对星的问题，是能解决的，不是说别人解决不了，我们解决了。我们解决的是什么问题呢？主要是小型化精密性，还有成本的问题。 原来的终端用到的电机往往比较大，这样集成度就不够，成本也会高。如果我们要做得体验很好，还要能规模化生产，那原来的行业方案就没法满足我们的目标。 我们和 MacBook 铰链供应商一起设计了集成度非常高的双电机控制方案，能够实现卫星通讯天线的三种旋转方案，方位角、俯仰角、极化角，用小型化电机解决了卫星通讯天线多轴旋转的挑战，然后在小型化之外实现了标准化的规模生产能力。 引入消费级精密制造能力也不止高精度对星传动结构这个，还有很多方面，比如射频里的对微波器件，因为对微波器件对应的是高频频段，波长很短，所以对器件平整度要求非常高，之前的供应商能够做，但是成本比较高，批量化能力也比较弱，一个月也就做几十个。 新供应商原来不是做这块的，但是从生产能力来讲，具备高精度加工能力，最后也是做成了。 Q：拿到红点奖对销量、渠道和用户认知是否真的产生帮助？卫星通讯终端的工业设计，具体解决了哪些真实使用问题？比如便携、展开、收纳、寻星、交互、防护，而不仅仅是外观更好看。 A：首先我们做工业设计这个事情，目的肯定不是为了得红点奖。 出发点还是想把用户体验做好，通过工业设计，把它的便携性，易用性，易操作性做好。其实不只是硬件设计，我们在 App 上也做了很多设计，包括 AR 的辅助寻星，设备管理，流量管理和充值缴费一整套的体验，就跟智能家居设备管理一个样。 原来想要充值流量还要跟卫星中心公司签合同，公对公付款，不像现在这么方便。也就是说，我们所有的设计工作，是为了让更多的人能够选择和接受卫星通讯产品，这些工作做好了一周，恰好拿到了红点奖。 你要说拿奖有没有什么价值，我不认为有太大的价值，但是把体验做对，在后续的销售当中，价值就非常大了，因为你通过设计把门槛降低了，易用性做好了，非专业的用户也用得起来了。 但是在卫星通讯终端上把体验做好，代价其实是很大的，如果我们做的是成熟的消费电子产品，工业设计问题一般只是工业设计问题。但是在卫星通讯领域来讲，往往就不只是一个工业设计问题。如果想把工业设计做好，意味着在元器件生产，射频性能等等方面，要付出远超同行的代价和精力，这里会触碰到很多工程边界。 比如说天线上要做一些专利的技术，天线做薄，把弧面做小做平，才能做成跑车的流线形状，射频上要进行自研，才能提升整体集成度。不然的话，就不能叫设计，只能是个没法落地的构思。 毕竟我们做的是卫星通讯产品，最后是要执行非常严格的无线电标准。 ▲ 网翎卫星上网机 FLEX Q：目前网翎已经掌握 Ku 和 Ka 频段氮化镓 PA（Power Amplifier 功率放大器） 芯片的自主知识产权与流片能力，量产和终端使用规划大概是什么样的？相比海外方案，成本和性能的对比情况如何？ A：现在已经开始量产商用了，当时规划两款芯片的时候，就是为了在产品上落地。 其实就是前面一直说的，要有自己的定义权，能够自己驱动事情。因为整个芯片的流片到量产周期大概是 18 个月，所以在做落地产品的时候，样机也需要在量产的 18 个月前就做好，这是需要规划的，保证产品和芯片对齐时间最终落地。 至于性能的话，我可以举个很具体的例子，今天（采访当日，5 月 20 日）上午，是应急管理部组织的全国应急体系的比测，所有的卫星终端厂商拉到湖北荆州，比的是极限情况下的信号发射能力，也是我们 Ka 频段终端的首次亮相，最终的结果是我们作为一个小体积产品，在终端的信号发射能力上是保底前三的水平。 终端天线做大，发射能力就大，这是基本的物理定律，小终端想要发射能力大，意味着整个射频发射模组的能力要强，也就需要射频发射芯片在性能指标有优势。所以这个以小胜大的比测结果，就很能反映自研芯片带来的性能优势。 成本优势的话，只能站在我们自身的角度比较，因为以前我们是要采购别人的芯片，从裸片对裸片的角度来说，有三倍左右的价格差。 ▲ 氮化镓 PA 芯片 Q：针对卫星通讯流量费用昂贵的问题，网翎做了视频编码压缩、边缘计算和相关算法优化。这项工作是其他品牌没有能力做到，还是做了但没做好？「AI 生成技术」具体参与了哪一环，是增强画质、补帧、压缩、内容重建，还是链路优化？ A：坦白说，做边缘计算和算法优化这些事情，不是我们规划之内的事情，创业的时候根本没想过，完全可以说是市场需求驱动出来的结果。 当然，做编码压缩边缘计算这些事情的能力在市面上肯定是有团队可以做的，并不是个别公司有能力去做的事情，但是这个能力复合到卫星通讯行业，并且把整合体验做好，这种复合能力是很稀缺的，因为传统卫星通讯终端公司往往专注硬件本身。 AI 生成技术的话，就类似于视频或者游戏里的插帧和补帧，当然这个还是技术储备阶段，我们做这方面的技术储备，是希望能在更窄的带宽下实现视频的通讯，这里已经不是通过传统视频编码压缩能解决的问题，所以就需要用到一些生成式 AI 技术。 本质上我们是在做语义通讯，就是在极窄的带宽下实现高清视频传输，需要建立对视频含义的理解，包括用深度学习的方法，在实验室里我们跑通了这样的 demo，在 100 多 kbps 的网速下实现高清视频的传输，不过从产品化角度讲，还是有一定距离。 Q：如果网翎希望带着行业从 B 端、G 端业务往 C 端方向走，整体来看，需要克服哪些关键问题？是终端价格、流量资费、卫星资源、用户教育、渠道建设，还是应用场景本身还不够成熟？ A：不同的阶段，会有不同的卡点。 三四年前开始创业的时候，我们很具体讲的是怎么把硬件终端做好，因为当时卫星通讯终端最大的痛点还是比较大，比较贵。怎么让它便宜，怎么能让它批量化生产，怎么让它用户的体验好，到达软硬件体验的闭环。这里还涉及到很多技术细节的研发，包括天线技术，射频的技术等等，都要去解决。 我们讲创业是「入窄门」，如果一上来就是个大市场，也轮不到我们创业。什么叫市场，什么叫需求？ 前几年来看，这个市场好像没卖出特别大的量，我们就可能认为需求很低？但其实这是两个概念，认清了这一点之后，我们就需要挖掘卫星通讯背后的潜在需求，需求低是很多因素造成的。很多消费电子从小品类走向大众，都要经历这样的过程，在正确的时间用正确的技术做出正确的产品，然后需要考虑清楚，在正确的时刻，要针对什么样的客群，然后下一步的技术往哪里深挖，产品规划怎么做？ 前面讲了，卫星资源侧快速发展，解决了带宽的服务能力，未来资费也会有机会降低。对我们来讲，很专注的方向就是让终端实现「低成本，高体验和小型化」，这是亘古不变的技术方向。 这个过程，就是我们从 ToB 再到准专业 C 端，再到大众 C 端的过程。对于我们来说，也是要挑选具体细分的人群，就像 iPhone 一样，最开始也不是针对所有人的智能手机，第一代出货量就几百万，是音乐发烧友，技术爱好者在购买，很多是从 iPod 用户转化过来的。 我们也是一样，就是专注自己的客户群，把视频传输能力，行业场景能力，AI 能力和卫星通讯能力结合好，交付给客户完整的体验和能力。 Q：网翎大量来自消费电子行业的经验，在工业设计、产品定义层面带来了明显优势。但卫星通讯目前还不是一个完全爆发的 C 端市场，仍然以 B 端、G 端和准专业 C 端用户为主。过去在消费电子行业成立的方法论，有没有碰壁或者需要转换思维的地方？ A：把 B 端和 G 端的产业，往 C 端去推，转换供应链，做自研，引入新的工艺和技术，包括降本和规模化的手段过程中还是踩了很多坑的。 把消费电子行业的经验引入到卫星通讯行业不是百试百灵，走了很多弯路，也很多失败的经验教训，毕竟是用了另外一个产业的模式去做，不是 所有的经验都适配，比如有的供应商，没有那么理解卫星通讯的特殊需求，就需要更多的试错和沟通成本。 关于思维转换的方法，我可以补充一点。就是在卫星通讯行业，要把客群细分，还要再切得更细一些，这是想要真正把卫星通讯推到 C 端必须要考虑的现实问题。 我们前面说无人区穿越游的用户是准 C 端，几乎每个人都旅游，但不是每个人都玩穿越，所以我们停在这里，仍然不能做到绝对大众，下一步的客群是谁？就要把客群切得更细。 之前在消费电子行业，三步四步就走过去了，一款手机就是百万级的出货量，放到卫星通讯产业，就需要做好心理准备，能不能八步就不走过去。 我们实际上的产品规划就是这么规划的，大约会在明年发布的产品，就是给比穿越游用户更大众，但也不是面向寻常百姓需求的。 ▲ 《镖人》剧组在无人区使用网翎卫星上网机 《镖人》剧组是典型用户，这样的用户应该更多更大众 Q：《镖人》剧组当时选择网翎卫星产品的原因是什么？他们在无人区拍摄过程中，想要解决什么问题？使用之后有没有反馈，比如稳定性、速度、操作门槛或者现场协作效率方面的感受？ A：他们在筹备《镖人》拍摄的时候，了解到现在有了民用的卫星通讯终端了，就主动找到了我们。 提出了一个问题，比如能不能支撑现场演员，摄制组的远程视频通话需求，能不能支持导演远程看监视器等等。我们沟通完评估觉得我们是可以的，就达成了合作。 现场确实是保障了演员和摄制组和外界的正常沟通，在新疆克拉玛依，魔鬼城等区域，是完全没有信号的，过去演员去无人区拍摄，默认就是跟外界断联了。现在用 2 台设备，1 台覆盖半径 50 米，差不多一个足球场面积的通讯，大概 几百 GB的流量，支撑起了整个对外的通讯。像是制片、导演、演员，在无人区拍摄《镖人》的时候，就能和外界视频通话，收发邮件，也是电影摄制圈子里第一次实现。 实际上，在互相的反馈和沟通中，我们和《镖人》剧组也算是首创了无人区拍摄剧组的通讯解决方案吧，积累了一些经验，比如说他们反馈产品轻便性很好，希望在防风防沙上做得更好。特别的一点是，他们发现把终端放在剧组保障车车顶上使用，对星效果特别好，还有就是电源分配，流量带宽设置这些，就是有了能够复用的方案。 包括后面正午阳光拍《生命树》，也是直接就买了我们的卫星服务。 ▲ 《镖人》剧组在无人区使用网翎卫星上网机 Q：除了无人区剧组拍摄这类典型场景，卫星通讯还有哪些已经比较成熟的通讯场景？ A：和无人机巡检搭配前面说了，其实无人机是一个比较泛的场景，因为无人机适用场景很多，只要需要通讯，其实都可以和我们结合。 户外赛事前面也说了，无人区穿越游，玄奘之路戈赛这些。 很多场景也不是户外场景或者无网环境，其实只要是人多或者网络拥堵的环境，卫星通讯都可以用，有些也是在我们规划之外的。有一周我们接到了四个不同地区公安局的电话，我们还以为犯了什么事儿，实际上是他们需要在网络拥堵环境下做通讯保障，长春那边是有大型足球赛事，青岛是啤酒节，还有香港的是 PTU 机动部队需要独立的通讯链路。 所以说，城市内有网环境的这些卫星通讯场景，不是我们自己规划出来的，原来也没想到可以这么用，但是产品，营销和销售触点多了之后，很多场景就会自然出现。 Q：如果后续准专业 C 端用户，以及更大众化的 C 端用户逐步进入，这个行业的产值和需求会不会出现爆发式增长？你们对这个市场天花板的判断是什么？ A：我们现在的产品在准专业的 C 端已经有很多应用了，典型的就是赛事服务和影视拍摄。 很多影视项目都用了我们的产品，今年上的《镖人》电影，还有在央视一套播出的《生命树》电视剧，正午阳光出品的等等。 赛事服务上很知名的是八百流沙极限赛，这是国内最长距离、强度最大的专业极限越野跑比赛，全程 400 公里，800 里，我们主要做通讯保障，包括现场直播。 还有就是商学院组织的玄奘之路国际商学院戈壁挑战赛，就是「戈赛」，我们也做现场通讯保障，要服务 5000 到上万人的规模。 更 C 端的就是四大无人区穿越游的用户，罗布泊穿越啊，还有乌苏古道徒步的，大概 100 多个旅游领队，都在用我们的产品。我们的一些投资方找到我们，其实先是在穿越游上用了我们的产品，觉得很有意思，好奇哪个公司做的联系过来的。 ▲ 网翎卫星产品在无人区使用 Q：那卫星通讯的客群，可以细分到什么程度？怎么样才算到一个 C 端突破的临界点？ A：我们先不说特别长远的目标，要三年五年去达到的，下一步我们在寻找一种或者两种这样的细分客群。我喜欢落到「年」这样的视角去看，年出货量，或者我们叫流速的概念，因为提十年累计出货量的意义不大。 我认为 10 万一年的出货量是一个重要的目标，是一个需要迈过的坎，在这之后就有机会卖到更大的数量级去。 从网翎这边看的话，就是未来两年的时间窗口，低轨卫星的组网期，我们抓住这样的机会，是能迈上 10 万一年的重要台阶。到时候会有在小型化和低成本上做到行业极致，并且针对细分客群场景体验做好的产品出来。

快科技6月26日消息，AI这本经济账，远比我们大家想象中的要复杂。 今日上午，国家能源局局长介绍“十五五”时期加快新型能源体系建设有关规划情况时介绍，“每让人工智能生成5秒高清视频，用电量相当于充满10部手机。” 他进一步解释称“特别是今年2月底以来，全球能源市场出现剧烈波动，很多国家出现不同程度的能源短缺、油价暴涨、供应紧张，而我国能源体系经受住了冲击。” 值得注意的是，除了高耗电，AI产业的高耗水问题同样不容忽视。在近日举行的2026年夏季达沃斯论坛上，多位与会嘉宾给出了直观的量化测算。 毕马威中国副主席吴旭初表示，与AI进行5分钟对话，约消耗500毫升散热用水；美国国家地理学会空气和水基金科学委员会委员温波也直言，向AI提出10个问题，耗水量大致等同于一瓶矿泉水。 值得注意的是，AI用水并非仅来源于数据中心的冷却塔散热。世界经济论坛相关报告指出，芯片制造、电力生产环节的耗水量，远高于数据中心运行本身。 纵观芯片生产、电力供给、算力运维的AI全产业链，每年淡水消耗量高达230亿立方米，占全球工业淡水取用总量的3.7%。 这一比例看似有限，但淡水资源具有不可远距离输送的特殊性，稀缺性远高于可跨区域调配的电力，供需矛盾更为突出。 而当前产业布局进一步加剧了水资源承压的困境。数据显示，全球约四成数据中心、近三分之一的芯片工厂，均选址于缺水地区。 企业布局产业项目时，优先考量电价、土地成本等经济因素，往往将水资源承载力作为次要考量标准。随着AI产业规模持续扩张，用水需求不断激增，缺水地区的水资源供给压力持续攀升。 综上，AI产业的高速迭代、规模持续扩张，带来了电力、淡水资源的需求暴涨，产业快速发展与资源有限供给的矛盾日益凸显，这也是当前AI产业发展亟待破解的资源困境。 在此，我们共同呼吁：请珍惜水电资源，厉行节约。