2026年5月15日22点，腾讯已停止国行Nintendo Switch运营，Nintendo e商店已关闭游戏下载及兑换码服务，所有网络功能一并终止。停服后如果玩家的主机需要维修并更换主板，那么将无法重新下载任何数字版内容。此外，相关配件的维修服务也将于2026年12月31日全面终止。 这意味着现在国行Nintendo Switch将不再可以联网对战、下载更新内容，只是一台单机设备。 腾讯于2019年12月4日，在上海举办国行Nintendo Switch发布会，宣布12月10日正式发售国行版本，为续航增强版，售价2099元，是预装《新超级马力欧兄弟U豪华版》体验版腾讯NintendoSwitch。其采用锁服不锁区规则，可兼容全球实体卡带。 腾讯又在2022年，带来了Nintendo Switch OLED版。虽然2020年因新冠疫情导致大量居家隔离，加上《健身环大冒险》国行版上市，一度让设备热销，但是始终受到国内游戏版号审批政策影响，游戏更新十分缓慢，《塞尔达传说：旷野之息》等大作一直未能引进，最终国行游戏数量不足60款，远低于Nintendo Switch平台上累计推出超过2000款游戏。 腾讯于2024年11月26日发布了国行Nintendo Switch网络服务运营调整通知，表示2026年3月31日起至2026年5月15日，逐步停止Nintendo e商店和其他网络相关运营服务。为了感谢玩家一直以来的使用和支持，还推出面向所有国行Nintendo Switch用户的“回馈计划”。 2024年11月27日10时至2026年3月31日22时，每一台已激活的且依照《Nintendo Switch使用条款》约定正常使用的国行设备，其拥有者均可凭登录游戏机所使用的微信账号（限一个），通过“游戏领取”微信小程序免费领取至多4款下载版任天堂游戏或工具软件的兑换码。

作者：弗雷迪 今年科技IPO的热闹程度是空前的。 Cerebras刚刚在5月14日率先登场，发行价185美元，首日直接拉到311美元，暴涨68%。 紧接着就轮到SpaceX——据报道，SpaceX计划6月12日以代码SPCX登陆纳斯达克，融资700-750亿美元。 SpaceX现在主要收入来自卫星互联网（Starlink占营收77%），今年2月又吞下了xAI。发射、卫星、AI算力拼在一起，估值冲到了2万亿美元。 后面还有OpenAI（估值8520亿美元）和Anthropic（估值9000亿美元）在排队。 据估算，这三家公司的IPO合计将释放约5万亿美元的市场价值。 01 2万亿美元 据媒体报道，即将发布招股书的SpaceX计划募集700-750亿美元，超过了沙特阿美2019年IPO融资额的两倍多。 先别急着看估值。SpaceX到底是一家什么公司，这个问题比数字本身更重要。 2002年马斯克创办SpaceX的时候，没人觉得一家民营公司能造火箭。这个行业从诞生起就是国家队的游戏，洛克希德、波音这些巨头垄断了几十年。 转折发生在2015年底——猎鹰9号第一次成功回收了火箭第一级。这在航天史上是头一回。 在此之前，火箭用完即弃，每次都相当于扔掉一架波音747。 SpaceX把单次发射成本降到了传统方案的约十分之一，彻底改写了这个行业的成本经济学。 回收技术成熟之后，发射频率开始指数级爬升。2020年Starlink公测上线，卫星互联网从PPT变成产品； 到2025年，SpaceX执行的轨道发射数量已经达到了2931颗，显著超过了全球其他所有机构之和。 但发射服务本身是周期性生意。卫星要发射，载荷要运送，市场需求稳定但天花板也看得见。 SpaceX真正的增长引擎，不在发射场上。 根据机构数据，发射服务在SpaceX营收中的占比已经降到约20%，而且增速远不如卫星互联网。 Starlink目前拥有920万+用户，贡献了SpaceX约77%的营收。2025年SpaceX总营收约155亿美元，毛利率约60%，净利率12-13%，自由现金流从2024年起转正。 Starlink更像是一家太空里的电信运营商——高毛利、强粘性。用户按月付钱，成本主要是一次性的制造和发射。用户规模越大，边际成本越低，利润率越高。 截至目前，Starlink已部署超过6000颗在轨卫星，覆盖全球。用户超过920万且还在快速增长，覆盖范围从家庭宽带扩展到航空、航海、军事等高附加值场景。 另外，据报道，星舰（Starship）V3 Flight 12即将试飞，这也是IPO路演中的关键叙事节点——如果成功，将进一步验证SpaceX在重型运载领域的技术优势，直接撑住发射服务板块的估值。 这才是SpaceX从"烧钱扩张"进入"自我造血"的关键转折。 发射垄断是地基，Starlink是现金牛。 有了这两样，SpaceX才有资格讲下一个故事。 2026年2月，SpaceX以全股票交易收购xAI，合并后实体估值约1.25万亿美元，拿下了Colossus 1数据中心（22万+块NVIDIA GPU、300+MW功耗）和Grok AI助手，还有正在建设中，规模更大的Colossus 2。 这看上去像是买了一块毫不相干的业务。但如果你已经有了全球最便宜的发射能力、全球最大的卫星星座，那在太空里建数据中心就不是天方夜谭。 据报道，Google正在探索与SpaceX合作建设轨道数据中心。xAI的算力资产加上SpaceX的太空能力，拼出来的东西叫"AI太空基础设施"。 那么，这些东西拼在一起到底值不值两万亿美元？ 机构为SpaceX给出了分部估值框架：发射服务约1500亿美元（约25倍市销率）、Starlink约6500亿美元（约35倍市销率）、AI太空计算前瞻约7000亿美元（前瞻期权价值）——合计约1.5万亿美元。 也就是说，IPO目标1.75-2万亿美元，这中间约2500-5000亿美元的溢价，就是"AI太空基础设施"这个叙事带来的。而Starlink单独算35倍都已经不便宜，加上AI前瞻期权后直接拉到百倍以上。 2万亿美元估值里至少5000-7000亿美元是"还没发生的事"的定价。但话说回来，700-750亿美元的融资规模本身就是一个信号——市场愿意为这个故事买单。 但今年要讲AI巨头IPO故事的不止它一家。 02 AI巨头扎堆上市 Cerebras在5月14日打了头阵——340人的公司，首日暴涨68%，完全稀释市值560亿美元。人均市值1.65亿美元，估值激进程度可见一斑。 然而，今年这一波AI IPO与以往的AI概念股截然不同。 此前上市的所谓"AI概念股"，大多是应用层的SaaS公司贴了个AI标签。而今年排队的这批公司——Cerebras（AI芯片）、SpaceX（算力基础设施+卫星网络）、OpenAI和Anthropic（基础大模型）——卡的是AI产业链最底层的三个环节：芯片、基础设施、模型。 这才是真正稀缺的标的。也是为什么市场给出的估值一个比一个夸张。OpenAI和Anthropic都在筹备IPO，具体时间尚未确认。 但有一点是确定的——两家之间的竞争已经白热化。 Anthropic的估值从2月的3800亿美元跳到5月的9000亿美元，不到半年涨了136%，E轮融资300亿美元。年化收入更是从90亿美元飙升到450亿美元以上，翻了整整5倍。 根据Ramp AI Index的数据，Anthropic的企业采用率达到34.4%，首次超过OpenAI的32.3%。这意味着在企业客户的心智中，Claude第一次跑在了ChatGPT前面。 Anthropic凭什么后来居上？ 其一，计费模式踩中了Agent爆发的节点，Anthropic刚好踩中了这波红利。OpenAI主推ChatGPT订阅制——每月固定收费，用多用少一个价。Anthropic走的是Token计费，企业按实际使用量付费。 AI Agent跟聊天机器人不同，它是自动化的，后台不停调用模型、处理任务，Token消耗呈指数级增长。用订阅制，企业要么为闲置额度买单，要么遇到用量瓶颈；用Token计费，用多少付多少。 其二，Claude在开发者工具和企业场景上打出了硬产品。Claude Code是Anthropic增长最猛的产品，年化收入已经超过25亿美元，每天生成约13.5万个GitHub提交。Claude的长上下文窗口（200K tokens，OpenAI是128K）让它在合同审查、代码库分析、多步推理这类企业高频场景中更稳、幻觉更少。 其三，OpenAI自己出了问题。多名高管离职，内部动荡不断。Greg Brockman虽然回归并接管产品战略，试图将ChatGPT、Codex、API三大产品线合并成"超级应用"，但整合需要时间。而Anthropic团队稳定，产品迭代节奏没被打乱。 OpenAI当然不会坐视不管。三大产品线合并、Atlas浏览器集成——"超级应用"的蓝图已经画出来了。但蓝图归蓝图，OpenAI预计营收2026年翻倍，可同时要亏损140亿美元，盈利要到2030年。"越赚越亏"的悖论让IPO叙事变得复杂。 而SpaceX在这场竞争中，扮演了一个吊诡的角色。 马斯克正在起诉OpenAI，指控其放弃非营利使命。但与此同时，SpaceX收购xAI之后，把Colossus 1（22万+块NVIDIA GPU）的算力租给了Anthropic。 一边起诉OpenAI，一边给Anthropic递算力。不管马斯克的主观意图是什么，客观结果就是Anthropic获得了更强的算力支撑，而OpenAI则腹背受敌。 03 尾声 可以想象，这些AI巨头IPO，必定会再次营造一系列的超级造富潮。 比如谷歌就是其中最为显著受益的一家。 根据阿拉斯加监管文件披露，谷歌持有SpaceX约6.11%的股份（xAI合并后稀释至约5%，以2万亿估值计约1000亿美元），同时对Anthropic累计承诺投资最高430亿美元（持股上限15%）。 2015年谷歌投资SpaceX时只花了约10亿美元，如今这笔持仓膨胀至约1000亿美元，回报率约100倍。 还有一个变量值得关注：纳斯达克5月1日刚刚生效了新规——新股上市第7个交易日接受评估，市值跻身前40名的，第15个交易日即可纳入纳斯达克100指数。 以SPCX的体量，纳入几乎没有悬念。届时所有跟踪该指数的ETF和指数基金将被动买入，可能带来一波配置盘。 值得一提的是，SpaceX的2万亿估值，正在重新定义整个航天行业的定价锚。作为SpaceX的对手，蓝色起源（Blue Origin）目前正考虑进行首次外部融资。更别说SpaceX的上市，将直接对国内产业链相关标的，商业航天、太空光伏概念股形成催化。 但结合目前美股的整体环境，700-750亿美元的巨额融资意味着上市后短期抛压可能不小，1.75-2万亿的估值已经充分计入了预期——大部分利好已经在价格里了，上市即巅峰的案例并不少见。

美国人工智能公司Anthropic选择在这个敏感时间节点发布了一篇博客文章，呼吁美国及其盟友采取更强硬的措施遏制中国在人工智能领域的追赶势头。 这一举动立即引发了业内的强烈反弹。 Anthropic在文章中警告称，若美国不采取行动，全球可能面临"专制人工智能领导地位"的风险。它建议美国政府加强出口管制，并重点打击所谓的"蒸馏攻击"，即中国开发者利用美国顶尖模型的输出数据来训练本国较小规模模型的做法。该公司还设定了一个具体目标：到2028年，美国应在尖端AI能力上保持领先中国12至24个月的优势。 批评之声四起 批评者并不买账。多位业内专家指出，Anthropic此番表态时机可疑，措辞带有明显的商业利益驱动色彩。 有分析人士直言，这篇文章本质上是在游说政府加大对Anthropic所在赛道的保护和投入，将商业竞争包装成国家安全议题，是一种"不负责任"的操作。还有观察者注意到，Anthropic将12至24个月的技术差距描述为有利于开展AI安全合作的窗口，这一逻辑颇为牵强，因为技术上的绝对领先从来不是推动国际合作的充分条件。 中美AI差距，究竟有多大？ Anthropic所渲染的技术差距，在现实中是否成立，本身就存在争议。 过去一年，DeepSeek、阿里巴巴旗下的通义系列、百度文心等中国模型相继展现出与美国顶级模型相当、甚至在特定任务上更优的表现。DeepSeek-R1在推理能力测试中对标OpenAI o1的成绩，曾令硅谷为之震动。这说明所谓的"领先优势"远比Anthropic描述的要模糊得多。 与此同时，"蒸馏攻击"这一说法本身也引发了技术层面的讨论。利用大模型输出训练小模型，是机器学习领域的通行做法，并非中国独创或专属。将这一技术手段单独拎出来加以渲染，带有明显的叙事选择性。 当然，这不意味着中美AI竞争的紧张态势是虚构的。在芯片供应链、数据获取、算力基础设施等层面，两国的角力真实存在，且日趋激烈。美国的出口管制已经对中国高端芯片的获取产生了实质影响，但中国的应对能力也在持续提升，华为昇腾系列芯片的迭代速度便是明证。 地缘政治棋局中的企业算盘 Anthropic此次发声，折射出硅谷科技巨头在中美博弈中日益复杂的角色定位。 一方面，这些公司需要政府的支持、资金和政策保护来维持竞争优势；另一方面，它们的表态又往往被质疑是在将私人利益嫁接到国家叙事之上。OpenAI、谷歌DeepMind等公司同样面临类似的舆论压力。 更值得关注的是，Anthropic的这篇文章发布于特朗普政府正在重新评估对华科技政策的敏感窗口期。拜登时代建立的芯片出口管制框架是否延续、是否加码，目前仍存在变数。在这一背景下，Anthropic主动发声，其政策游说的意图难以忽视。 批评者的核心论点在于：将AI竞争过度军事化和意识形态化，不仅无助于解决AI安全的真实问题，反而可能加剧双方的技术脱钩，最终对全球AI治理生态造成伤害。一个更理性的路径，或许是在竞争的同时保持对话渠道畅通，而不是将每一项技术差距都渲染为文明对决的前哨战。 Anthropic的这篇博客，或许会在华盛顿引起共鸣，但它能否真正推动更负责任的AI政策，还是仅仅加剧了本已紧绷的科技民族主义情绪，答案恐怕并不乐观。

林尔周没有犹豫太久。 在《自然》杂志发表了那篇关于无铜高温超导氧化物的突破性论文之后，这位27岁的物理学家做出了一个让许多人意外的决定：离开新加坡国立大学，全职加入浙江大学。 这不只是一次个人的职业跳槽。它发生在全球科技竞争最白热化的时刻，发生在超导研究再度成为各国争夺制高点的节点上，它的象征意义，远比一份录用通知要沉重得多。 一篇《自然》论文，开启了一扇门 林尔周的研究成果，在超导领域投下了一块不小的石头。 他与团队设计出一种全新的无铜超导氧化物材料，这种材料能够在相对较高的温度下实现超导状态。这听起来像是实验室里的技术细节，但其背后的意义，对于能源传输、量子计算、医疗成像乃至磁悬浮技术而言，都可能是颠覆性的。 超导领域的核心挑战，始终是如何让材料在更高温度下保持超导特性，从而摆脱对极端低温环境的依赖，让技术真正走出实验室。林尔周团队的工作，正是朝着这个方向迈出的一步。 这篇论文发表于2025年，是新加坡国立大学该实验室自二十年前成立以来，首次在顶级科学期刊上亮相。这一事实本身就足够说明这项成果的分量。 杭州西湖，还是新加坡？人才流动的真实逻辑 林尔周在接受采访时说，他"非常喜欢杭州的生活环境和西湖周边的风景"。 这句话听起来轻描淡写，但背后的选择并不简单。 浙江大学近年来在基础科学领域的投入持续加码，在物理、材料科学等方向吸引了一批海内外顶尖研究者。中国高校为优秀科研人员提供的资源配置，包括实验室建设经费、团队规模、科研自主度以及薪酬待遇，已经具备了与世界一流机构竞争的实力。 这不是孤例。近年来，从欧美和亚洲其他地区流向中国高校和科研机构的人才案例正在增多，尤其集中在人工智能、量子技术、新材料等前沿领域。 与此同时，西方国家出于对技术外流的担忧，对来自中国背景的科研人员设置了越来越多的隐性门槛，这在一定程度上也重塑了全球科研人才的流动方向。 林尔周是新加坡人，他的选择并不在中美科技脱钩的直接框架之内，却同样揭示了一种趋势：中国顶尖高校的吸引力，正在突破国籍和地域的边界。 超导赛道，正在成为大国竞争的新战场 理解林尔周这次流动的深层背景，不能绕开超导技术本身的战略价值。 超导材料一旦实现室温或接近室温的应用突破，将对电网效率、量子计算硬件、下一代粒子加速器以及军事装备产生深远影响。正因如此，美国、中国、欧盟和日本都将高温超导列为优先投资的前沿科技方向。 中国在超导基础研究领域的论文产出和专利申请数量，近十年来持续攀升，已跻身全球第一梯队。浙江大学、中国科学技术大学、清华大学等机构，都在这一方向上建立了具有国际竞争力的研究团队。 在这样的背景下，一位刚刚在《自然》上发表突破性成果的27岁物理学家选择加入浙大，对于中国超导研究的人才梯队建设而言，是一笔明确的加分项。 对于新加坡而言，这次离开则提出了一个值得认真对待的问题：当一个小国培育出顶尖科研人才，如何才能留住他们，或者说，是否有必要、有能力留住他们？ 林尔周的答案，已经写在了他的选择里。

Reddit上的r/DHExchange板块从来都不缺奇怪的交易。但月初的一个帖子，还是让见多识广的我打了个问号。 「我囤积了一个非常有价值的大型数据库，只是不是你想的那种……15万张粪便图像。」 图片来自小红书@暴打小番茄 （正在吃饭的读者先退出去吧。 发帖人在正文解释，他几年前开发了一款叫PoopCheck的肠胃健康App，通过它积累了超过25000名用户上传的粪便照片，经过标注和分类，形成了规模达15万张的图像数据库。 他现在想卖掉访问权限，称这批数据「极为稀缺」，「对机器学习训练和癌症研究都很有价值」，只是还没想好定价，感觉自己「坐在一堆shi...ny coins上，却找不到买家」。 坐拥金矿的人，把矿场开在你的马桶旁边 PoopCheck创始人在Reddit上并不完全是在吹牛，他确实坐在一座金矿上，尽管这座矿的味道有些冲。 这款App的开发公司叫Soft All Things LLC。404 Media的记者联系了发帖人后，收到了创始人之一「Marco」的邮件回复，表示可以提供样本数据，并询问所需规模和用途。 记者说他需要10000条数据用于AI训练，Marco没有拒绝。数据集分两个档位，一种是AI自动标注的，另一种是人工精标的，精标版更贵。 每张图片都关联着一系列用户报告的数据点，以及对每张图片的人工智能分析结果。 用户报告包括对一系列问题的回答，例如「你上次进食是什么时候」「排便时是否有不适？（排便困难；灼热感；锐痛等）」「花了多长时间？」「气味是否比平时更重？」「过去12小时内是否饮用咖啡或酒精？」 数据还包含人口统计信息，包括年龄段、性别、身高、体重，以及「乳糖不耐受」或「肠易激综合征」等敏感状况。每张图像都通过一个名为「externalIndividualID」的字段与特定用户相关联。 AI分析的数据点包括排便时间、每份粪便的布里斯托尔分级、是否「健康」或「不健康」、粪便的「形状」和「质地」、是否含有血液或粘液、排便量（多、正常或少），以及是否「漂浮」。每个数据点还配有一个「置信度」评分，反映AI对其分析结果的信心程度。 PoopCheck在应用商店的介绍页面写着「隐私第一」「绝不收集数据」。它承诺用先进的AI技术分析你的粪便，给出每日肠道健康评分。应用界面简洁友好，有清晰的图表展示你的排便规律，还有一个名为SOFTie的AI助手随时解答你的肠道问题。 最吸引人的是，用户可以选择分享自己的粪便照片，获得其他用户的评论和建议，还能登上排行榜。截至2026年5月14日，社区里已经有151317张「共享粪便」。帖子标题五花八门，「像橡皮泥一样」「有点担心」「过去三周断断续续这样」。 或许没有人会想到，这些在私密的时刻拍下的照片，会被打包成数据库在网上叫卖。 这也让我想到去年卫浴品牌科勒(Kohler)做的一款叫Dekoda的新设备。它将一枚摄像头夹在马桶侧边，借助AI视觉分析排泄物，为用户养成健康习惯提供数据支持。 科勒，你老实说，是不是拿💩图去训练大模型了？ 不是第一坨，也不会是最后一坨 如果你以为PoopCheck是一个孤立的奇葩事件，那说明你低估了这个行业的创造力。 Flo是一款被数亿女性用来记录经期、排卵、怀孕的App，曾在隐私政策里承诺不会把用户的健康数据分享给第三方。然而Flo通过内嵌的软件开发工具包（SDK），把用户的记录传输给Facebook、Google的分析部门及多家广告平台。 Flo在《华尔街日报》报道刊出后的当天，立刻停止了向Facebook共享数据。美国FTC于2021年与Flo达成和解，要求其通知受影响用户并接受独立隐私审计。围绕同一事件的集体诉讼此后持续发酵，到2025年，Flo、Google、Flurry三方合计面临5950万美元的和解金额。 在线心理咨询平台BetterHelp收集的是抑郁状态、自杀念头、当前服用的药物等信息，平台在多个页面反复承诺保护用户隐私。 但在2023年，BetterHelp被指控将超过200万用户的敏感健康数据共享给Facebook、Snapchat、Criteo和Pinterest，用于精准广告投放。 该平台还在网站上展示了一个HIPAA合规徽章，暗示自己符合美国医疗数据保护规范，实际上没有任何机构认证过它的合规性。FTC最终要求BetterHelp赔偿780万美元。 有用户在FTC案件评论区写道：「我在心理危机期间注册了这个网站……现在我听说他们卖了我的信息。」 而23andMe让数百万用户把唾液样本邮寄给它，承诺数据只用于健康研究，用户对自己的数据拥有控制权。可公司于2025年申请破产后，基因数据库突然成了清算资产，客户的遗传信息随时可能流向最高出价者。 FTC向法院发出警告，要求任何收购方须遵守原有隐私政策。但在破产法框架下，隐私承诺究竟能被保护多少，答案并不乐观。 数据是新石油，但油井在你肠子里 AI时代对数据的需求是结构性的、无止境的。大模型需要数据，带标注的、来自真实人类的、覆盖边缘场景的高质量数据尤其稀缺，而且稀缺程度随着模型能力天花板的提升在不断加剧。 我想问PoopCheck开发者的是：你确实拥有一批稀缺数据，可这批数据是否经过了真实的知情同意？ 知情同意（informed consent）这个概念来自医学伦理，核心在于「知情」必须先于「同意」。用一份没有人读的协议来替代真正的告知，是在制度层面制造一种合法的欺骗。 还有一个容易被忽视的技术问题。即便数据经过了去识别化处理，通过「再识别攻击」（re-identification attack），仍然可以把看似匿名的记录与其他公开数据库交叉比对，从而还原具体个人身份。 有研究显示，只需15个数据点，就可以识别出几乎任何一个美国人。PoopCheck的每条数据记录附带的字段远不止15个，而且根本没有做去识别化处理。 一旦这批数据被买走并用于训练模型，它就几乎无法被真正删除。大型语言模型和其他生成式AI系统可能记忆并再现训练数据中的内容，这一特性意味着，要从已训练的模型中外科手术式地移除某个具体个人的数据，在技术上往往是不可能的，除非从头重新训练整个模型。 美国没有任何综合性的联邦科技公司数据隐私法律，HIPAA只覆盖医疗机构，消费级健康App几乎完全游离在外。FTC在2024年的一份声明中说：「没有哪条法律给AI公司设立豁免权。欺骗性数据收集就是违法，不管它是不是打着AI的旗号。」 一款免费App需要活下去，数据变现是最直接的路径，AI训练数据的需求在这几年急速膨胀，高质量的真实健康数据尤其罕见，于是一个开发者发现自己手里攒了15万张带标注的人类生理数据，打开Reddit，问：这东西值多少钱？ Flo的经期数据卖给了广告商，BetterHelp的抑郁记录流向了Facebook，23andMe的DNA要被拍卖，现在PoopCheck的便便图库挂在数据交易论坛上。 用户的身体信息，在足够大的数据量面前，是可以被货币化的资产，而用户之所以愿意上传这些信息，往往是因为相信对方不会这么做。 那么，普通用户能做什么？答案老生常谈，但还是值得说一遍。 下载任何免费App之前，先搜一下这家公司的商业模式，如果没有清晰的付费路径，想想它靠什么活着。翻一翻服务协议里关于「数据使用」和「第三方许可」的条款，搜关键词「sell」「license」「third party」看看。

IT之家 5 月 17 日消息，人工智能已渗透游戏行业各个领域，索尼 PlayStation 近期也官宣计划全力深耕这项技术。 IT之家注意到，卡普空等一众企业同样在积极拥抱 AI 技术，而 AMD 一项新专利再度预示：人工智能或将彻底颠覆当下我们熟知的游戏形态。游戏资讯平台 Cheat Happens 发现的这份专利显示，AMD 未来有望推出一款完全依托人工智能打造的游戏引擎。 这份名为基于人工智能的游戏与渲染引擎的专利文件，阐述了 AMD 的研发思路：在打造逼真游戏画面的同时，大幅降低算力消耗。为此，AMD 计划运用神经外推、智能超采样等多项 AI 技术实现这一目标。 专利内容提到，研发人员起初只需绘制简易简笔画轮廓，就能依靠 AI 从零生成精细的游戏画面与内容。整套 AI 模块可承接以往虚幻引擎等传统游戏平台所承担的各类运算处理工作。 该专利技术细节十分详尽，但目前尚无法确定 AMD 何时会将这项技术正式开放给广大游戏开发者。不过毋庸置疑，这也成为人工智能在游戏行业里极具看点的应用方向之一。

IT之家 5 月 17 日消息，三星电子正面临公司史上最严重的劳资危机，超过 4.5 万名员工威胁自 5 月 21 日起发动为期 18 天、公司史上最大规模罢工，原因是劳资双方就奖金分配问题无法达成妥协。 这场风波不仅引发韩国政府与外资震动，更对全球 AI 供应链构成潜在威胁。听说过此次争端的读者可能会好奇 —— 明明三星员工的薪资已经很高了，为什么他们仍不满足呢？ 根据路透社拿到的数百页内部工资谈判记录以及对十多名工人（包括工会领导人和知情人士）的采访，这部分员工认为问题的核心在于 —— 谁应该分享 AI 繁荣的红利？芯片代工部门认为大家都是平等的，所以有钱一起分；而存储器部门认为钱是我们辛苦赚来的，凭什么分给别人。 三星电子近年来从全球存储芯片短缺中赚取了巨额利润，但其内部三个主要业务部门 —— 存储、系统 LSI 和晶圆代工 —— 的盈利能力却极度不均衡。 在今年 3 月的谈判中，三星提议向存储芯片员工发放相当于年薪 607% 的奖金，这一数字超过了竞争对手 SK 海力士同期水平。然而，负责逻辑芯片业务的约 2.3 万名员工，只能获得相当于年薪 50% 至 100% 的奖金。 工会领导人崔承浩（Choi Seung-ho）在谈判中质问：“如果存储部门的员工拿 5 亿韩元（IT之家注：现汇率约合 227.7 万元人民币），而晶圆代工部门只拿到 8000 万韩元（现汇率约合 36.4 万元人民币），那些员工谁还有积极性？” 时任谈判代表、三星执行董事金亨路（Kim Hyung-ro）在谈判时直言：“逻辑芯片业务亏损了数万亿韩元。说实话，如果不是我们公司，他们可能早就破产或关门了。那么你凭什么要求发放绩效奖金？公司仍然对这一业务抱有信念，并持续进行设施投资 —— 而这些投资实际上是用存储业务赚的钱来补的。” 三星在声明中回应称，逻辑芯片业务是一项具有战略意义的业务，公司基于长期愿景持续投资，并将在最新提案中为员工提供“行业内最优厚的薪酬”。但工会方面坚持要求三星取消年薪 50% 的奖金上限，并将每年营业利润的 15% 用于员工奖金池。 路透社采访到的多名员工证实，人才流失已经发生。平泽市晶圆代工部门的一名李姓工程师表示，他的团队在过去两年中急剧缩小，部分同事已转至三星存储部门或跳槽至 SK 海力士。另外两名不愿透露姓名的员工称，他们目前有许多同事正在申请 SK 海力士及其他公司的职位。一位在三星工作 30 年的芯片研究员在 4 月底一场约 4 万名工人参加的集会上告诉路透社：“我来参加集会是因为我太愤怒了。我无法再坐在办公室里工作。我不再为三星感到骄傲。”他还表示自己已申请去美光。 此次罢工威胁已引发广泛担忧。摩根大通估计，罢工可能影响三星 21 万亿至 31 万亿韩元（现汇率约合 956.34 亿至 1411.74 亿元人民币）的营业利润，销售额损失可能达到约 4.5 万亿韩元（现汇率约合 204.93 亿元人民币）。三星董事会主席在月初的内部备忘录中警告，除了业务中断外，罢工还可能引发资本外流、税收下降和韩元贬值。 韩国总统李在明 4 月底表示，某些工会提出了“过分要求”，外界普遍认为此言指向三星工会。韩国美国商会表示，劳资不确定性可能影响全球对韩国作为制造业可靠伙伴的信心。 三星强调，若罢工真的发生，未能按时向客户交付产品将导致“信任的彻底丧失”。公司此前提出的方案是：存储部门的 2.7 万名员工将获得比其他业务（逻辑芯片设计及制造）员工至少高出五倍的奖金。工会则坚持要求所有员工享有同等分配标准。目前，双方仍未能就此达成一致。

IT之家 5 月 17 日消息，据外媒《经济时报》今日报道，一名前 Meta 员工回忆道，2022 年公司首次裁员前，办公室氛围如同世界末日。员工们疯狂哄抢免费零食、饮料和充电器，把裁员前夜当作“最后时刻”。如今随着 Meta 新一波裁员潮开启，这种紧张场景似乎再次上演。 据报道，前 Meta 员工 Adel Wu 表示，她 2024 年离开公司前经历过 4-5 次裁员，但今年 5 月 20 日落地的裁员潮规模空前绝后。她回忆道，2022 年裁员公告下来前的那天晚上，不少员工开始把办公室的免费零食、饮料，甚至充电器都塞进行囊，生怕第二天就无法回到公司。 她认为，自 2021 年以来，公司内部氛围几乎没有改变，裁员前的恐惧、不确定感和焦虑感依然笼罩着整个办公室。。 Adel Wu 此番言论一出，随即引发大量网友共情。一位 X 平台用户表示，自己经历过 Meta 所有裁员潮，虽然这次情况未必是最坏，但办公室里依然充满着焦虑、不满和压力。 另一位网友则回忆道，他曾经半夜惊醒，第一时间打开邮箱查看自己是否收到裁员通知，并将这种经历称为“创伤性吸引（IT之家注：trauma bonding）”。 还有人提到，Meta 第一次裁员期间，他的同事更是出差途中收到解雇通知。而后续持续不断的新裁员计划，则彻底摧毁了整个团队的积极性。 对于很多大型科技公司员工来说，真正折磨人的或许不只是裁员本身，而是你永远不知道下一刀什么时候落下，以及是否砸中你。

当特朗普结束对中国的国事访问、登上空军一号时，一份财务披露文件也在大洋彼岸悄然公开。 文件显示，就在随行科技CEO们忙着在北京签协议、握手合影的同时，特朗普本人在今年第一季度已悄悄向英伟达和苹果公司砸入了数百万美元。 九笔交易，最大一笔高达500万美元 美国政府道德办公室于当地时间周四发布的最新财务披露显示，特朗普在2026年前三个月内至少完成了九笔英伟达股票交易。 单笔金额从1001美元到500万美元不等，跨度之大颇为引人注目。 其中规模最大的一笔发生在2月10日，交易金额落在100万至500万美元区间。与此同时，他还增持了苹果公司股票，具体金额同样达到数百万美元量级。 时间节点耐人寻味。英伟达CEO黄仁勋与苹果CEO蒂姆·库克，本周双双现身特朗普访华随行的豪华商业代表团，两家公司的掌门人都在北京留下了高调的公开身影。 一边是总统在台前主导外交谈判，一边是他本人持有这些企业的大量股份，这种高度重叠的关系，让外界对于利益冲突的质疑声音迅速升温。 政策、股价与总统，三者的微妙纠缠 英伟达与苹果，并非普通的科技公司，它们恰恰处于中美科技博弈最敏感的前沿地带。 英伟达的高端AI芯片长期受到美国出口管制，对华销售受到严格限制，而这一政策的松紧，直接牵动公司股价的涨跌。苹果则将中国作为其最重要的制造基地与消费市场之一，中美贸易关税的每一次波动，都会直接影响其成本与利润。 特朗普政府在对华政策上拥有极大的自由裁量空间，包括芯片出口限制的调整、关税谈判的节奏以及市场准入的谈判筹码。 这使得外界很自然地追问：当总统手握数百万英伟达股票，他在制定相关科技政策时，能否保持完全中立？ 事实上，类似的争议并非首次出现。特朗普在第一任期内便多次因个人财务与政策决定之间的潜在关联而遭到批评。此次财务披露再度将这一老问题推回公众视野，时机之敏感，更甚以往。 美国现行法律并未禁止在职总统持有个股，也没有强制要求将资产委托给独立机构进行盲目信托管理。这与许多民主国家对行政首长的要求存在明显差距。 批评者认为，总统级别的权力与个人投资组合之间，理应建立更严格的防火墙。支持者则反驳，披露本身就是透明度的体现，公众有权知晓，由此自行判断。 访华背后，科技利益格局的重新排列 特朗普此次访华被外界视为其第二任期内最具分量的外交行动之一，随行阵容中云集了来自科技、金融、能源等领域的顶级企业高管。 黄仁勋与库克的同框出现，传递的信号颇为复杂：一方面，美国科技巨头渴望在中国市场寻求更大的政策弹性；另一方面，特朗普政府也需要这些企业的背书，来为其外交成果增添商业分量。 在这一框架下，总统本人同时扮演政策制定者与相关企业股东的双重角色，让整个访华叙事变得更加耐人寻味。 无论动机如何，这份在飞机落地前夕曝光的财务文件，已经在华盛顿政界与科技圈同时投下了一颗石子，涟漪还在扩散之中。

发布会开场，李想先是强调：其实大部分用户并不知道自己想要什么。 他分享了一个故事： 有一次我去买烤冷面，摊主问我还要加点什么，我开玩笑说能不能打个折。你看，用户永远想要更便宜，但摊主会告诉你，其实还能加蛋。 这也是 L9 当年销量爆发的秘诀——当行业还在比拼基础参数的时候，理想顺手给车里塞进了冰箱、彩电和大沙发，交出了一份远超预期的答卷。 四年过去了，全行业都开始把屏幕做大、座椅做软。当堆砌配置成为车企的常规操作，理想 L9 又走向了另一条路。 如今的理想把大量精力和资金砸向底层架构，自研范围覆盖车规级算力芯片、800V 主动悬架、全线控底盘等多个领域。 承载这些研发成果的，自然是今天上市的两款新车型： L9 Ultra 和 L9 Livis。 首先值得肯定的是，理想没有盲目放大 L9，车长和车宽依然维持在 5.25 米和 2 米，日常开起来依旧方便。 在这个好开的尺寸基础上，L9 的整车姿态还挺拔了不少。 在车高仅增加 10 毫米的情况下，前机盖和水切线被大幅拉高，配上 22 寸大轮毂，原本庞大的车身显得颇为矫健；前唇那一抹金灰色镀铬饰条也收束得干净利落。 L9 Livis 还采用了迈巴赫同款涂装工艺，紫金、绿金、黑金等专属双色车身，额外增加两道工序后，漆膜厚度达到传统工艺的两到三倍，日光下呈现出流动的光影质感。 外观的考究还藏在细节里。 全车 12 颗超声波雷达被 UWB 传感器取代，保险杠上再也看不到突兀的小圆孔；隐藏式电动踏板收起后与底盘融为一体。 这不仅让外观更整洁，UWB 技术还让哨兵模式耗电量骤降 82%，开两天只耗一度电。 打开带有电容防夹功能的电动车门，里面还是那个熟悉的「起居室」，只是每一项体验的上限都被抬高了。 全新 L9 是全球首款四个座位都配备全尺寸零重力座椅的 SUV。Livis 版本直接标配，Ultra 版本在首销期内也会免费赠送前排两把零重力座椅。 在过去，转向管柱挤占了空间，主驾想完全躺平是个大难题。而在 L9 上，线控转向释放了空间，1.8 米的大个子坐进主驾也能一键舒展躺平。 望向前方，仪表台上的两块屏幕合二为一，变成了一块 29 英寸的 6K 超宽全景屏。后排的 21 英寸屏幕新增电动平移功能，手轻轻一抬，这块「神奇移动屏」就会沿滑轨移到面前，并随座椅倾角自动找平。 音响功率这次飙升到了 5440 瓦。 9.3.6 星环剧院音响搭载三重矩阵式低音系统，头枕音响创新采用水平对置设计，出声口藏在两侧，以往那种「有人在你脑后说话」的突兀感也随之消失。 车内空调支持 7 温区控制，面部和脚部可以吹出不同温度的风；全车 29 处皮质区域都带加热功能。 中控台下方的 10L 智能冰箱换了电动门，轻拍两下即可开关，不仅支持 -6°C 冷冻，内胆还能直接拆下来清洗。 作为增程车，全新 L9 两个版本的纯电体验都做到了行业顶配。 底盘塞进了一块 72.7 度的 5C 大电池，容量已经超过不少纯电车型，换来 420 公里纯电续航。按每天通勤 40 公里算，两周充一次电完全够用。 充电速度也同步提升，配合理想自建的 8300 根 5C 超充桩，十分钟左右就能完成补能——在服务区上个洗手间、买杯咖啡的功夫，电量就能满血复活。 长途出行时，这台重达 2.8 吨的全尺寸 SUV 的油耗还挺实在的：亏电油耗降至 6.3 升/百公里，满油满电综合续航达到 1650 公里。 更让人省心的是，这套增程系统的保养周期延长到了 3 年或 3 万公里，还省去了过去增程车繁琐的维护。 李想表示，在机械属性和维保频次上，全新 L9 已经越来越像一台纯电车了。 把家装进车里，把纯电融进增程 「全尺寸 SUV 一直有一个很难真正被解决的矛盾，既让一家人坐得舒适，又让自己开得尽兴。」李想说。 为了同时满足这两点，L9 Livis 直接上了全套线控主动底盘。 L9 Livis 的 800V 主动悬架，让每个车轮都有超过 1 万牛的支撑力，传统的防倾杆被取消，四轮完全独立。过减速带、连续起伏路或者高速变线时，液压泵和减震器会实时配合，该撑就撑、该压就压。 停车休息时，这套悬架甚至能联动赛车游戏，把车厢变成 4D 模拟器。 大车想开得灵活，转向系统也要升级。Ultra 和 Livis 都标配了后轮转向 + 线控转向，转弯半径缩到 5.3 米，方向盘打满不用换手，角度也能按习惯自定义。 另外，Livis 还首发了 EMB 线控机械制动，刹车响应快了约 0.1 秒，120km/h 时速下刹停距离能缩短 3 米以上。而且这套系统号称终生不用换刹车油，后期省心不少。 安全性上，两款车都变得更加坚固了，堡垒安全车身 3.0 用上了 2200 兆帕的高强度钢和一体式双门环。 最特别的是，车内的 11 个安全气囊还能通过红外传感器识别每一位乘员的体型与坐姿，动态调节保护策略。 面对极端的碰撞危险，具备主动悬架的 L9 Livis 能在 0.7 秒内瞬间抬升 50 毫米，用最坚固的底盘部位去硬刚撞击；低速倒车时的防碰撞系统也具备了识别悬空物体的能力。 智能化层面，理想首发了马赫 M100——一颗专为 AI 原生设计、采用数据流架构的端侧推理芯片。 L9 Ultra 版本用的是单芯片方案，算力达到 1280TOPS，配备前向激光雷达；L9 Livis 则拥有两颗马赫 M100，总算力翻倍达到 2560TOPS，同时配备了 4 颗激光雷达来实现 360° 全向感知。 算力上来后，感知帧率成倍提升，乡间小路、施工路段都能提前预判，果断绕行。 这颗芯片还跟去年 12 月发布的 Livis AI 眼镜实现了生态互联。 交互开始变得科幻。戴着眼镜站在车外，一个手势或一个眼神，车就会自动泊出来，缓缓开到你面前。坐进车里，系统还能察觉你的情绪和状态。 你今天好像心情特别好，是要带家人去顺义的公园踏青吗？ 这时候，它既是司机，也是伙伴。 到了我们最关心的价格，两款车只拉开了 5 万元的价差。 L9 Ultra 定价为 45.98 万元，竞争力很强。72.7 度 5C 电池、双腔空悬、线控 + 后轮转向、1280 TOPS 马赫芯片都是标配，首销期还免费送前排零重力座椅、智能电开门和 5440 瓦音响。 L9 Livis 定价来到 50.98 万元，比此前 55.98 万的预售价低了不少。多花 5 万，换来的是专属双色车身、800V 主动悬架、带 EMB 制动的全线控底盘、翻倍到 2560 TOPS 的算力，以及 4 颗激光雷达。 首销权益也公布了：6 月 30 日前锁单，现金直减 2 万元，老用户再额外补贴 1 万元。 从 2015 年创立至今，理想还是习惯把消费者叫作用户。买车只是陪伴的开始，让全家人在日复一日的相处里都能开心，才是 L9 Livis 这台「硅基生命体」想要兑现的承诺。

IT之家 5 月 17 日消息，5 月 17 日，荣耀自研机器人“闪电”与“元气仔”进入南京大学参与毕业季互动活动。 人类历史上首位在两小时内跑完马拉松正赛的肯尼亚长跑名将萨巴斯蒂安 · 萨维（Sabastian Sawe）通过视频向南京大学毕业生送来祝福，并向打破人类半程马拉松纪录的机器人选手“闪电”致敬。 在视频中，萨维提到了中国机器人技术的发展进度。他表示，人类把全马跑进 2 小时用了 118 年，而立项仅 7 个月的荣耀机器人“闪电”已经刷新了人类半马纪录。“人类与科技，从来不是谁取代谁 —— 是我们向前跑，它也向前跑；我们在突破自己，它也在重新定义极限。”萨维表示，期待未来有一天能与“闪电”并肩站在起跑线上，全力以赴一较高下。 同时，萨维也向南大学生寄语：“你们在跑道上追逐风，也在实验室里追逐光。这真的很酷。向前跑，世界就会为我们让路。” 资料显示，“闪电”此前在北京亦庄人形机器人半程马拉松赛中，以 50 分 26 秒的成绩夺冠并包揽赛事前六名，作为机器人首次打破了人类半马世界纪录，同时获得“最佳设计奖”。 在当日的南大校园活动中，“闪电”与南大体育生、机器人 Coser 及普通同学进行了 8 轮 1V5 的 100 米短跑比拼。该机器人身高 169 厘米，有效腿长 0.95 米，搭载了荣耀自研的高动态运动系统。其关节模组峰值扭矩达到 400 牛 · 米，具备自主感知导航与液冷散热能力，在校园短跑比拼中展示了起步爆发力与环境适应能力。 另一款参与活动的荣耀机器人“元气仔”身高 136.9 厘米，曾获北京半马赛事“最佳步态奖”。当日下午，“元气仔”带领现场人员从操场出发进行环校打卡，并与学生进行握手、比心等互动，展现了流畅的步态控制。 据IT之家了解，荣耀机器人团队从正式立项到此次产品落地用时 7 个月，将消费电子领域积累的青海湖电池、液冷散热等底层技术应用至机器人研发中。继南京大学首站之后，“闪电”与“元气仔”还将陆续走进浙江大学、清华大学、西安电子科技大学等多所高校进行展示。

IT之家 5 月 17 日消息，在三星电子既定总罢工举行仅剩四天之际，韩国政府强力敦促该企业劳资双方放弃罢工这一极端举措，通过对话与协商化解危机。政府担忧此次罢工或将引发重大经济灾难：单日直接损失最高可达 1 万亿韩元（IT之家注：现汇率约合 45.54 亿元人民币），若生产全面陷入瘫痪，损失规模更是高达 100 万亿韩元（现汇率约合 4554 亿元人民币）。韩国政府明确表态，将动用一切可行举措维护本国经济，其中包括行使紧急调整权。 当地时间 5 月 17 日，韩国总理金民锡在首尔政府大厦就三星电子劳资局势发表全国紧急讲话，政策室长尹昌烈、雇佣劳动部长金英勋、产业通商资源部长金正官一同出席。在此之前，韩国政府已于当日上午召开第二次紧急部长会议，深入研判三星电子罢工对国内全产业链可能引发的连锁影响，并商讨各类应对方案。 金民锡总理将当前局势定性为极其严峻的危机，警示罢工一旦爆发，将造成数额惊人的经济损失。他表示，半导体生产线需依次完成上百道超高精密工序，即便是短暂停工，所有在制产品都只能全部报废。 他忧心直言，工厂仅停工一日，直接损失便可能高达 1 万亿韩元；一旦大批晶圆被迫报废，经济损失最高或将触及 100 万亿韩元。停产生产线重启并恢复稳定运转往往需要数月时间，届时经济损失还会持续不断扩大。 三星电子是韩国经济的核心支柱企业，其出口额占韩国全国出口总量的 22.8%，市值占韩国股市总市值的 26%。金民锡指出，这家坐拥 12 万名员工、联动 1700 余家合作企业的龙头企业一旦生产受阻，将会直接导致出口下滑、金融市场动荡、就业形势恶化，给韩国整体经济留下难以抚平的重创。 韩国政府着重强调，当下正是决定全球人工智能半导体行业竞争格局的关键窗口期。今年 2 月，三星电子率先在全球实现第四代高带宽内存（HBM4，第六代高带宽内存）规模化量产；同时其半导体代工业务持续拿下全球科技巨头订单，企业经营也迎来扭亏为盈的重要转折点。 金民锡总理警示，韩国半导体产业刚刚步入全面复苏增长阶段，肩负着拉动国家经济回暖的重任。在全球各大企业纷纷加大投资、激烈角逐市场之际，若韩国企业因内部劳资矛盾陷入停滞，辛苦积攒的战略优势将拱手让与其他竞争国家。他着重强调，行业主导地位一旦失守，日后再想夺回难如登天。 此前韩国雇佣劳动部长亲自出面斡旋劝说，促成劳资双方达成共识，定于 5 月 18 日重启由中央劳资委员会牵头的调解协商，韩国政府对此表示由衷认可。 但金民锡总理直言，18 日的这场谈判已是阻止罢工发生的最后机会，严正告诫劳资双方切勿错失良机。他呼吁工会摒弃罢工诉求、选择协商退让，同时要求企业管理层正视工会诉求、主动承担责任，督促三星电子拿出契合社会民意、兼顾双方利益的解决方案。 金民锡表示，三星电子如今的发展成就，离不开韩国中央与地方政府出台的大额税收优惠政策，以及全体韩国民众的鼎力支持，这份成果属于全体韩国民众。 韩国政府依旧主张推动劳资双方和平对话，同时也放出强硬立场：倘若罢工最终爆发，且预估会造成大规模经济重创，政府将果断采取各项合法管控措施。金民锡最后表态：一旦罢工行为危及国家经济安全，韩国政府别无选择，必将依法采取包括行使紧急调整权在内的一切合法应对措施。

凤凰网科技讯 5月17日，荣耀机器人团队今日在南京大学启动高校巡展。活动中，近期跑进两小时大关的马拉松世界纪录保持者塞巴斯蒂安·萨维以视频形式亮相，正式被官宣为荣耀“全球首席跑步官”。他与此前打破人类半程马拉松纪录的荣耀人形机器人“闪电”进行互动，并明确表达了未来与该机器人同台竞技的意愿。 相关数据显示，萨维在2026伦敦马拉松上，以1小时59分30秒的成绩成为首位全马破两小时的运动员。而在此前一周的2026北京亦庄人形机器人半程马拉松中，荣耀机器人“闪电”以50分26秒夺冠，该成绩已超越当前的人类男子半马世界纪录，且赛事前六名均被荣耀包揽。萨维在互动中指出，人类将全马成绩提升至两小时内耗时118年，他高度关注“闪电”达到全马两小时极限所需的时间周期。 在此次高校活动现场，“闪电”与另一款机器人“元气仔”向公众展示了其运动控制与交互能力。根据规划，荣耀具身智能业务的下一步方向是推动机器人从实验室走向实际物理场景，计划在导览导购、巡检及消费陪伴等领域进行商业化落地。这一系列动作系荣耀“智启人本”（Augmented Human Intelligence）战略的具体执行，旨在研发具备主动服务能力的具身智能产品。据悉，该机器人巡展后续还将在全国多所高校陆续开展。

新智元报道 编辑：KingHZ 【新智元导读】无论最终叫Veo 4还是Gemini Omni，这次泄露已足够震撼：AI视频不再是短视频工具，而是拥有导演思维的叙事生产力。谷歌I/O当天，答案即将揭晓，而整个行业，都将重新洗牌。 谷歌I/O大会开幕在即，Veo4 提前曝光！ 此前，教授黑板推公式，逼真视频刷屏全网—— 自动播放 现在，网友猜测Veo 4/Omni可以生成完整的多角度场景，在保持连贯性的同时流畅切换透视。 它还升级了原生音频同步功能，支持对话、环境音和音乐。 视频片段最长可达9秒，分辨率为720p。 部分泄露示例中仍存在连贯性问题，但完全同步的多机位场景看起来确实令人印象深刻。 这次关于Veo 4（或Gemini Omni） 的泄露，绝不仅仅是参数的微调. 它更像是一场关于「叙事权」的底层革命。 当AI开始学会从多个角度审视同一个瞬间，它实际上已经从「画匠」进化成了拥有空间逻辑的「导演」。 曝料人Pankaj Kumar甚至推测，谷歌应该轻松直出15秒视频，但缺算力。所以，谷歌要聚焦于效率问题。 但要注意，目前只有Kumar一个人的转述，是Veo4还是Gemini Omni，静待谷歌I/O揭晓。 AI视频学会了「切镜头」 为什么「多机位」这件事会让人炸毛? 回到一年前。 Sora横空出世那会儿，所有人惊叹的是「AI能拍60秒电影了」。 但你仔细看就会发现一个问题：那60秒里，镜头是不动的，或者说，是连续的。 机位在场景里平滑滑动、推拉摇移，但没有「切」。 Runway Gen-4等所有同行产品都一样，生成出来的视频本质上是「一个长镜头」，哪怕镜头在动，也是同一台摄影机的连续位移。 为什么不能切？ 因为对AI来说，「切镜头」意味着同一场景、同一组人物、在同一时刻、从完全不同的视角再生成一次，而且要保证服装颜色、桌上的杯子位置、人物表情连贯。 这是物理一致性、空间一致性、时间一致性三重压力叠加，业界一年来都在硬碰硬地啃，没人真做出来。 传统影视行业的从业者会告诉你，这件事在剧组里叫「机位调度」，是导演的工作，而非单纯摄影。 摄影师管「这个画面好不好看」，导演管「这场戏怎么切才看得懂、看得爽」。 多机位的本质，是把场景拆成「叙事」。 Pankaj Kumar的爆料如果属实，那Veo 4把这件事从「导演」压进了「模型权重」。 换句话说，你不再是「让AI拍一个镜头」，而是「让AI拍一场戏」。 这是个量级跃迁。 过去， AI视频是「短视频素材生产工具」，可以做点开头转场、做点背景画面。 这次，AI终于升级成「叙事生产工具」。 当然，前提是泄露属实、I/O当天演示真的能跑通。 同步音频补齐了最后一块拼图 爆料里第二个被反复提到的点，是音频。 具体说法是：Veo 4 原生生成同步对话、环境音，甚至会根据画面情境自动配背景音乐。 Veo 3已能做原生音频了，这不是Veo 4的新发明。 去年，5月Veo 3发布时，谷歌宣传的最大亮点之一就是「native audio」：视频里的脚步声、对话声、环境噪音都跟画面一起在模型里生成出来，不用后期对齐。 这一招把Veo 3从同行里拔了出来。 但有两个东西Veo 3没做好。 一是音质本身。 5月11日那波早期用户实测时，Reddit期待拉满了，反馈积极，但具体到什么程度不知道，但应该比Veo 3那种「AI配音感」再前进了一步。 二是背景音乐。 Veo 3主要做环境音和对话，情境化的配乐基本不在它的活儿范围。 Kumar这条爆料明确点出「contextual background music generated natively」，如果真的成了，意味着AI视频从此自带BGM。 把多机位和原生BGM放一起看，你就能感觉到谷歌这盘棋的轮廓：它不在拼「谁的画面更细腻」、不在拼「谁的物理更逼真」。 它在拼「谁能直接出一条成片」。 镜头会切，声音对得上，BGM自带。剩下的，差一个剧本。 Sora已死，谷歌选这个时间点摊牌 Veo 4泄露的时间点，精准卡在 Sora 倒下的废墟之上。 4月26日，OpenAI的Sora App正式停服。 回过头看 Sora 的死因，是一部完整的商业悲剧。 烧钱。Sora推理成本据称每天100万到1500万美元，比文本和图像生成贵了不止一个量级，整个生命周期没把单位成本压下来。 留不住人。峰值100万MAU，停服前跌破50万，30天留存不到8%。 不赚钱。整个生命周期App内收入约210万美元，连一天的算力费都覆盖不了。 3月24日，Sora官方账号发出告别——「We're saying goodbye to the Sora app」。 API将在9月24日彻底关闭。 商业上的差距已经摆在数据里。技术上的代差，这次泄露算是把帐挑明了。 OpenAI倒下的位置上，谷歌选了一个非常贴脸的时间点踩上去。 I/O当天，谷歌还会亮哪些牌 Omni只是这场泄露的一角。 同一波泄露中，谷歌即将推出的多款 Gemini 模型被意外推送到了生产环境 API——Gemini 3Flash、3.1全系列（Pro、Flash Image、Lite、TTS），以及专注于高保真音频生成的Lyria 3 Pro。 最重磅的一句话藏在内部文档里——「Omni模型将针对所有核心模型推出专门的Agent版本。」 意思很直白。 谷歌要把视频生成、音频生成、Agent框架一起摆上I/O的台面。 一年前，Pichai说要把Gemini「装进每一个谷歌产品里」. 这一次，他大概会让大家亲眼看见这句话兑现的样子。

如果你想在今天的互联网上毁掉一幅世界名画，最快的方法不是物理消灭它，而是只需要给它贴上一个标签：「这是 AI 画的」。 最近，X 用户 @SHL0MS 进行了一场充满恶趣味的社会实验。他上传了一幅法国印象派大师克劳德·莫奈的《睡莲》真迹，特意打上平台的「Made with AI」标签，并配上了一段文案： 「我刚刚用 AI 生成了一张莫奈风格的图像。请尽可能详细地描述一下，这幅画作为何不如莫奈的真迹？」 原推文🔗 https://x.com/SHL0MS/status/2054280631807316329 面对博主的「钓鱼执法」，互联网上的 艺术卫道士们瞬间闻风而动。在博主刻意强调的详细二字诱导下，评论区迅速被各种长篇大论的专业分析淹没。 比起既搞笑，又令人十分感慨的大型翻车现场，这场闹剧也向我们揭示了一个残酷的真相：在 AI 时代，真正开始产生严重幻觉的，不光只有 AI，还有人类自己。 把真莫奈画作伪装成 AI 画作后，全网的艺术专家都翻车了 截至发稿前，网友原推文更引来了 400 万网友的在线围观，并开始在各大社交平台流传开来。 这幅画本身并没有什么可疑之处。画面里是莫奈标志性的睡莲池，水面漾着零碎的光斑，笔触的边缘晕染成深深浅浅的绿，整幅画笼着一层柔和的雾气感。如果你在卢浮宫的展厅里迎面撞上它，大概率只会感叹一句「莫奈果然是莫奈」，然后掏出手机拍照。 可现在，它顶着「Made with AI」的标签挂在那里。 果不其然，网友们丝毫没有辜负博主的期待。为了证明自己拥有超越 AI 的艺术审美，评论区瞬间涌现出无数个野生列文虎克。 大家拿着显微镜，开始对这幅「AI 垃圾」进行各种细节解剖：有人信誓旦旦地指出构图的硬伤：「这一切都是一团糟，毫无空间感而言」； 有人目光如炬地抓住了色彩的破绽：「颜色是颠倒的，绿色的水面上显示的是蓝色的睡莲」； 有人痛批细节的粗糙：「缺乏质感、棱角、褶皱、缝隙、折痕、斜面和立体感，这些都是塑料艺术品的典型特征。」； 有人辣评：「画面的景深和色彩选择毫无协调性，树的倒影和睡莲混杂在一起，完全不顾空间深度和对比度，背景中睡莲和藻类的混合部分模糊不清，就像大多数 AI 作品一样。」 有人给出了看似最一针见血的评价：「你能从骨子里感觉到这幅画缺乏真正的激情，毫无灵魂的赛博废料。」 还有顶级「嘉豪」洋洋洒洒写了数百字的长文分析。 上下滑动查看更多内容，有一定的 AI 辅助 看着这些言辞恳切、逻辑自洽的批判，你几乎要为人类对艺术的敏锐感知力拍案叫绝，直到真相被公布，这幅被全网群嘲的画作，正是印象派宗师克劳德·莫奈（Claude Monet）亲手绘制的传世名作。 而稍微懂点艺术史的人应该都知道，莫奈在 1912 年确诊了严重的双眼白内障。随着视力急剧衰退，他眼中的世界失去了冷色调，变得模糊而斑驳。 他晚年创作了 250 幅 《睡莲》系列油画，原本就是以极其抽象、狂放甚至「不精准」的笔触，来记录他眼中那个正在消融的光影世界。 如果当时有人拿着「笔触不精准」、「缺乏激情」这套标准评判他，莫奈大概也只能苦笑。 标签即正义，AI 时代也有「廉价红酒实验」 为什么网友会把莫奈的真迹当成 AI 痛批？ 在 Reddit 的 Singularity 版块上，这起事件引发了数千条的激烈讨论。有网友一针见血地指出了背后的心理学机制：这不过是又一次经典的认知偏差（Cognitive Bias）实验。 这就不得不提到 2001 年法国波尔多大学发生的一场著名心理学实验。 当时，研究员 Frédéric Brochet 邀请了 54 位资深的葡萄酒品鉴专家。他将一瓶廉价的白葡萄酒，用无味的食用色素染成了红色，然后请专家们品鉴。 结果令人大跌眼镜：这些平日里对风味挑剔至极的专家们，端起酒杯，煞有介事地写下了「浓郁的浆果香气」、「坚果般的余味」、「单宁厚重」——全都是红酒才有的特征，没有一个人发现这其实是白葡萄酒。 如果你告诉他们这是廉价酒，他们就会喝出酸涩；如果你告诉他们这是顶级名庄，他们就能品出岁月的沉淀。 今天，「AI 生成」这四个字，就是那张贴在廉价酒瓶上的标签。 当这幅画被贴上 AI 的标签时，人们的潜意识里就已经预设了它廉价、机械、没有灵魂。所以，他们并不是在用眼睛看画，而是在用大脑里的偏见去「寻找」那些预设的缺点。 网友所谓的「我能从骨子里感觉到它没有灵魂」，不过是一种被包装在理性主义框架下的玄学废话。正如一位 Reddit 网友的犀利吐槽：「如果有人告诉你这是 AI，它就毫无灵魂；如果告诉你这是人类画的，它就充满了激情。艺术的真实质量，在讨论中已经变得无关紧要了。」 我们不得不承认一个尴尬的事实：绝大多数人——包括那些在网上口若悬河的赛博判官——根本就不具备分辨顶级艺术与 AI 杰作的能力。如果在 AI 出现之前你看不懂莫奈，那么在 AI 出现之后，你也依然看不懂。 一场针对 AI 的大型猎巫 莫奈事件绝不是孤例，它折射出的是当下互联网一种极其危险且病态的趋势：「反 AI 猎巫行动」。 在生成式 AI 狂飙突进的今天，每天都有大量真实的人类艺术家在绝望地自证清白。他们的画作仅仅因为太过写实、光影太完美，或者相反的手指画得有点粗糙、比例有一点失调，就会被愤怒的网友打上 AI 的烙印，群起而攻之。 互联网上最著名的惨案，莫过于 2022 年底的 Ben Moran 事件。 这位人类数字艺术家在拥有 2200 万用户在 Reddit 论坛上发布了一幅名为《战区缪斯》（A Muse in Warzone）的插画。结果，版主以「这是 AI 生成的图片」为由，直接将他永久封禁。 当 Ben Moran 委屈地交出自己的线稿、图层和长达数十小时的绘画过程录屏，试图自证清白时，版主却给出了一个傲慢至极的回复：「我不相信你。就算这真的是你画的，它的风格也太像 AI 了，它毫无价值。你最好换一种画风。」 看，这就是我们当下的荒诞现实。真正的人类艺术家既不能画得太完美（那是 AI 的代劳），也不能犯低级错误（那是 AI 的幻觉），甚至连画风都不能撞车。 甚至这种偏见不仅存在于大众之中，也正在蔓延到专业领域。 美国奇幻小说巨匠 Brandon Sanderson（布兰登·桑德森）曾进行过一个盲测实验。研究人员将他亲手写的段落，与 AI 模仿他的文风生成的段落放在一起，让一群专业作家和同行去分辨。 结果，连这些靠文字吃饭的作家，都无法准确分辨出哪个是 AI 写的。 更有趣的是，在一些未贴标签的文学实验中，顶级的文学评论家在盲测时，反而更偏爱 AI 生成的文学作品，认为其更具张力；可一旦给这些作品贴上「AI 生成」的标签，同样的评论家就会立刻换上一副面孔，开始挑剔其中缺乏人类情感的共鸣。 而莫奈真迹被当成 AI 赛博废料，看似只是一场互联网狂欢，但它背后隐藏的社会危机却让人无法一笑而过。 正如一个网友所说： 「我最害怕的不是 AI 变得多强大，而是它正在摧毁社会的信任基础。在一个没有人相信任何事物的社会里，我们将寸步难行。」 最可怕的未来，或许不是 AI 觉醒并消灭人类，而是社会信任的彻底破产。当人们发现自己的感官不再可靠，当「眼见为实」成为历史，我们就会彻底退回到情绪和立场的舒适区。 只要是我不喜欢的、不符合我认知的，我就可以名正言顺地指责它是「AI 伪造的」；只要是符合我心意的，哪怕是粗劣的 AI 生成，我也会赞美它的「真实」。 我们看似在拒绝 AI ，却又在不知不觉中，把自己活成了最容易被算法预测和操控的机器。人类也开始越来越像自己想象中的 AI：输入标签，输出预设结论，中间那段真正思考的过程，已经被省略掉了。 面对未知，人类的幻觉和普信，比 AI 有过之而无不及。 *封面由 AI 生成

作者｜林易 豆包准备开始收费了。 这个消息可以说是最近国内AI圈的一大热点话题。根据豆包在App Store页面发布三档订阅价格来看，标准版连续包月68元，加强版200元，专业版500元；连续包年分别为688元、2048元和5088元。 很多网友在看到这条消息之后，不乏有阴阳之声，称“说好永远免费，看来是撑不住了”。 不过，这件事还不能简单理解成豆包正式全面收费。 因为豆包方面已经明确回应，豆包始终提供免费服务，也在探索推出更多增值服务，相关方案细节目前还在测试阶段。 这句话其实给出了两个关键信息： 其一，豆包免费版不会因此消失。至少从目前官方口径看，免费服务仍会继续存在。 其二，现在流出的订阅方案还不是最终版。更准确地说，豆包正在测试一套面向生产力用户的付费体系。 所以，与其说豆包突然要收割用户，不如说大模型产品终于走到了一个必须认真算账的阶段。 过去几年，大模型产品最常见的打法是免费、补贴、拉新，先把用户拉进来，再让用户养成使用AI的习惯。 但今天的AI已经很明显不单单是回答几个问题、写几句文案这么简单，越来越多用户开始拿它做PPT、Excel、分析数据、写代码、生成长文档，甚至让Agent连续执行复杂任务。 这背后的成本，显然不能再按普通聊天软件来理解。 主流大模型，已经开始分层收费 如果把豆包放到全球主流大模型产品里看，它准备订阅收费这件事，其实并不突兀。 先看OpenAI这边，ChatGPT已经形成了多层付费体系。Go面向更低门槛的轻度付费用户（8美元/月），Plus是20美元/月，Pro则有100美元/月和200美元/月两个用量档。两档Pro的核心区别，是使用额度不同：100美元档约为Plus的5倍使用量，200美元档约为Plus的20倍使用量。 Anthropic的Claude也是类似思路。Claude Pro官方价格是20美元/月（月付价格），Max 计划分成Max 5x和Max 20x两档，分别是100美元/月和200美元/月。所谓5x、20x，本质上也是更高的使用额度。 Google AI的订阅体系则包括Plus、Pro、Ultra 三档，美国价格分别为7.99美元/月、19.99美元/月和249.99美元/月。Ultra价格最高，对应更高使用额度，以及更完整的Google AI工具权益。 国内的Kimi也已经把会员分得很细。官方帮助中心显示，Kimi提供五档会员计划：免费Adagio，以及49元/月的 Andante、99元/月的Moderato、199元/月的Allegretto、699元/月的Allegro。它的付费权益覆盖Agent、Office文件处理、深度研究、网站部署、Kimi Code等功能。 若是我们把这些产品放到一起来看，共同点，或者说是一个关键信号，就很明显了： 大模型已经从一个免费聊天框，变成了按用户需求分层的生产力工具。 换言之，轻度用户继续免费使用，普通高频用户买基础会员，专业用户购买更高额度，更重度的生产力用户则需要更贵的高阶套餐。 而这套收费逻辑，越来越像手机套餐的玩法，有人只需要日常通话和流量，也有人每天要跑大量数据、开热点、跨境漫游。用量差异越大，套餐分层越细。 大模型也是一样。 一个用户偶尔问几句话，和一个用户每天让AI读长文档、生成PPT、跑深度研究、写代码，背后的算力消耗完全不同。 继续用同一套免费体系服务所有人，最后很可能出现两个结果： 要么轻度用户觉得够用，要么重度用户觉得不够，以至于平台自己也被成本压得喘不过气。 所以，收费并不代表AI产品变坏。更准确的判断是，大模型产品开始从抢用户进入分层服务用户。 每月68元的豆包标准版，可能不是你以为的“第一档” 这次豆包订阅测试里，最值得拆开分析，其实是三档价格到底在对标什么。 表面看，68元、200元、500元，很容易被理解成低、中、高三档会员。 但放到海外主流大模型订阅体系里比较，豆包的68元可能并不是所谓入门版。 ChatGPT Plus和Claude Pro都是20美元/月，折算成人民币大致是一百多元。它们是目前主流大模型产品最典型的标准付费档。 豆包曝光的标准版是68元/月，价格低于ChatGPT Plus和Claude Pro。但从档位定位来看，它更可能对标的是标准付费会员，而不是最低门槛的轻会员。 换句话说，豆包可能没有单独设置一个类似ChatGPT Go或Google AI Plus的低价会员档，它把这部分能力继续留在免费体验里。 这也是豆包方案里一个容易被忽略的地方：如果免费版继续存在，那么豆包的“第一档”其实已经是免费档了。68元标准版，直接切到了更高一层的付费用户。 若是用一张表来汇总，结论会更加清晰明了： 可以明显看到，若是按上面表格里的四档会员来划分，第一档豆包和Claude实际上都是免费。而在最高档的会员中，豆包是这些模型里最便宜的（也低于KIMI）。当然，每一档的会员价格，以豆包目前公布的价格来对比，均都低于海外的模型。 这和国内AI产品的使用习惯也比较接近。 大多数普通用户，日常用AI写几段话、查资料、做轻量创作，免费版就能覆盖。真正需要付费的人，往往是那些使用频率更高、任务更复杂、对稳定性更敏感的用户。 他们在意的，更多的是能不能少排队、能不能处理更长内容、能不能完成更复杂的任务。 所以，68元的意义不只是豆包开始收钱了，还在于它可能给国内大模型标准付费档定了一个更低的价格锚点。 这会带来一个问题：如果豆包标准版价格明显低于海外主流产品，它的权益能做到什么程度？ 这是后续更值得关注的部分。 200元和500元的豆包，才真正考验生产力 再往上看，豆包的200元加强版和500元专业版，或许才是这套订阅体系里最有信息量的部分。 200元/月，已经不是普通尝鲜用户会轻易掏的钱，这个价格明显面向更高频、更重度的用户。 如果对标海外产品，它接近Claude Max 5x和ChatGPT Pro 100美元档的用户定位，需要更高使用额度、更少限制和更稳定的复杂任务能力。 至于500元/月的专业版，想象空间更大。 因为它很难只靠“次数更多”来支撑。对一个普通用户来说，500元/月已经超过很多内容会员、云存储会员、办公软件会员的价格。这个档位要成立，必须对应更明确的生产力价值。 公开报道中，接近豆包的人士透露，付费功能主要会专注在复杂任务和生产力场景，比如PPT生成、数据分析、影视制作等。这些场景消耗更多算力和推理时间，也更容易形成付费理由。 这才是关键。 大模型的成本差异，并不只看用户问了几句话。真正吃资源的是长上下文、多轮推理、多模态生成、文件处理、工具调用和Agent执行。 让AI写一句朋友圈文案，和让AI读几十页材料、拆解数据表、生成一份PPT、再根据反馈反复修改，完全不是一个成本量级。 未来的大模型订阅，大概率也不会停留在聊天次数套餐；更大概率出现的，是围绕真实工作流设计的AI生产力套餐。 其实Kimi的会员体系已经展示了这个趋势。它的会员权益不只限于对话额度，还把Agent、Office文件处理、深度研究、网站部署、Kimi Code等功能纳入统一额度池。 这也是国内AI产品的收费逻辑正在发生变化的关键点。 如果豆包后续真的推出500元专业版，那么它需要直面几个很具体的问题了： 例如复杂PPT能不能稳定完成？数据分析能不能达到一个初级分析师的可用水平？多步骤任务中途失败率能不能降下来？ 再如Agent能不能真正跑完任务，而不是停留在演示阶段？影视制作、内容生产这类高消耗场景，能不能给出明显高于免费版的结果…… 这些问题决定了500元档到底是“贵会员”，还是“真工具”。 如果只是增加调用次数，500元很难说服用户。只要它背后对应更强模型、更高额度、更复杂任务执行能力，专业用户才有理由把它当成一笔生产力投入。 收费可以接受，前提是免费体验合理可持续 当然，站在用户角度，担心也是很合理的。 说的直白一点，大家才不关心AI厂商怎么赚钱，更关心的是自己以前能免费用的东西，会不会以后都要付费。 这个问题必须放到台面上说。 豆包订阅测试真正敏感的点，其实是免费版和付费版之间的边界怎么划。 如果基础问答、日常写作、轻量搜索、普通创作还能正常免费使用，那么付费版更像是给重度用户开一条更高上限的通道。 如果付费上线后，免费版被明显限速，基础功能大幅缩水，高级能力完全关门，那用户反感也很正常。 比较理想的路径是：免费用户继续获得基础能力，偶尔也能体验部分高级功能；付费用户获得更高额度、更少排队、更稳定的复杂任务体验。 这也是主流大模型产品正在形成的基本结构。 免费版负责扩大用户基础，培养使用习惯；基础会员服务日常高频用户；高阶会员服务专业人士、创作者、开发者，以及部分企业前的个体生产力用户。 这套结构未必讨喜，但商业逻辑很现实。 毕竟大模型不是传统互联网产品。跑一次复杂推理任务，和刷一次信息流、搜一次网页，成本结构差别很大。AI越能干，单次任务可能越贵。 尤其是多模态、长上下文、深度研究、代码生成、Agent执行这类能力，本身就需要更高算力投入。 如果所有复杂任务都无限免费，最终体验大概率会被拖垮。平台要么限流，要么排队，要么降低能力，要么找商业化路径。 收费模式的意义，也在这里。 不要把它简单地认为是把原本免费的东西拿走，其实是给高成本能力找到一条可持续的供给方式。只要边界划得清楚，免费用户和付费用户并不一定是对立关系。 付费用户承担一部分高阶能力成本，平台获得收入后继续投入模型、算力和产品体验。最后，免费用户也可能从整体能力提升中受益。 这当然是理想情况。 至于能不能做到，还要看豆包后续正式方案的表现： 能做到，收费就是商业化；做不到，再便宜也只是多一个会员入口。

昨天，全新理想L9 Livis发布会开完之后，如果只盯着新车参数看，很容易把它理解成一场旗舰SUV的常规升级：更强的算力、更先进的底盘、更聪明的智驾、更豪华的家庭空间。 但这是理想要表达的核心吗？ 过去几年，科技行业最热闹的地方在大模型。人们讨论Chatbot，讨论Agent，讨论AI会不会写代码、做PPT、生成视频，讨论机器人什么时候能进工厂、进家庭。可所有这些讨论最后都会落到一个问题上：AI如果只能停留在屏幕里，它再聪明，也只是一个答案机器。AI只有进入物理世界，能感知、决策、行动，才真正开始改变生活和生产。 这也是“具身智能”突然变成热门词的原因。问题是，具身智能的第一台大规模商业化设备会是什么？每个人有不同的想象和答案。 李想在与罗永浩的对谈中，给了一个很有判断力的定义：自动驾驶是具身智能的上半场，通用人形机器人是具身智能的下半场。此外，李想还系统化将上下半场分成共六个阶段，并分别对应具体落地时间节点，时间线从辅助驾驶初期的2018年，贯穿至2040年的通用人工智能（AGI）。 这句话的价值在于，它没有把自动驾驶继续放在汽车功能的小框里讨论，而把车放进了整个AI产业的下一阶段里。汽车除了是交通工具和移动终端，更是一个在真实世界中高速移动、持续感知、实时决策并承担安全责任的机器人。 昨天发布的全新理想L9 Livis，正是理想把这套判断落到现实产品里的第一步。 AI的下一站，不求更会聊天，要长出肉身 过去两年，AI产业的一个明显变化是：人们不再满足于它能回答什么，而开始追问它能替我做什么。 Chatbot时代，AI的核心能力是理解语言、生成内容。它可以帮人搜索信息、写文案、做分析、出主意。但从Chatbot到Agent，行业真正想完成的跃迁，是让AI具备任务能力：理解目标、调用工具、拆解步骤、执行动作、反馈结果。 再往前一步，Agent如果要离开屏幕，进入家庭、道路、工厂、商场这些真实空间，它就必须拥有身体。它要看见世界，理解空间，判断风险，控制动作，还要在不确定环境中持续学习。这就是具身智能的本质。 从这个角度看，汽车其实天然就是具身智能最早成熟的形态之一。 一辆智能汽车要面对的物理世界，远比手机或电脑复杂得多。它每天都要处理天气、光照、行人、车辆、施工、突发障碍物、道路博弈和用户情绪。它不能只给出建议，而必须在毫秒级时间里做出动作。它的每一次判断，都会直接影响人的安全和体验。 所以，自动驾驶几乎是具身智能最现实、最严苛、也最有商业规模的第一战场。 李想提出“具身智能上下半场”论的背后，某种意义上是在给行业重新划边界。过去，自动驾驶、机器人、大模型、智能硬件经常被分成不同赛道，各有各的估值逻辑和技术路线。但从具身智能的视角看，它们其实在共享同一组底层能力：感知、模型、芯片、操作系统、执行器，以及真实场景中的数据闭环。 这也是汽车企业切入具身智能的特殊优势。 汽车企业没有从0开始造一个“会动的AI”。它们原本就在制造一个复杂的移动机器，拥有大规模硬件交付能力、供应链能力、安全验证体系和真实用户场景。智能驾驶积累的感知、规划、仿真、模型训练能力，也可以迁移到更广义的机器人系统中。 更重要的是，汽车是一个足够大的商业场景。具身智能最难的地方是让它在真实世界里持续运行、迭代、创造价值，自动驾驶恰恰提供了这样一个入口。 这也解释了为什么理想此时要把自己从“新能源车企”重新定义为“具身智能企业”。 并非换一个更时髦的标签，产业逻辑推到了这里：当汽车的竞争从电动化进入智能化深水区，真正决定上限的，不光靠电池、电机、电控，也不靠座舱屏幕和语音助手，靠谁能把AI真正接入物理世界。 中高端汽车未来3到5年的竞争，本质上会越来越像具身智能系统的竞争。 谁能让车看得更远、理解得更深、反应得更快、动作更精确，谁就能在下一轮汽车产业格局里拿到主动权。 理想的“逆共识”，本质是提前把车看成机器人 理想这家公司有一个很鲜明的特征：它并不总是站在行业共识最热闹的地方，但经常站在用户需求最终会抵达的地方。 第一次是增程。 在新能源行业早期，纯电是更容易被资本、媒体和技术叙事认可的方向。增程一度被看作不够先进的过渡路线。但理想判断的是另一个更朴素的问题：对家庭用户来说，补能焦虑、长途出行、全家乘坐的确定性，是不是比路线纯粹性更重要？ 后来市场证明，这个判断并不浪漫，却足够有效。理想并非用增程对抗纯电，而用增程解决当时纯电尚未完全解决的真实生活问题。 第二次是家庭SUV。 当很多车企仍在强调性能、操控、品牌个性时，理想把家庭放在产品定义的中心。外界曾经用“冰箱彩电大沙发”调侃它，但这套表达背后，其实是对汽车空间价值的一次重新理解。 车不只是驾驶机器，也不只是从A点到B点的交通工具。对很多中国家庭来说，它是周末出游的客厅，是孩子休息的第二空间，是一家人在路上的生活容器。理想把这个需求做得非常具体，也因此在中高端家庭SUV市场建立了清晰坐标。 第三次，就是具身智能。 这一次的“逆共识”更大。因为它没有选择某一种动力路线，也没有重新定义一个座舱场景，而是重新定义汽车本身。 在理想的说法里，全新理想L9 Livis被装上了具身智能的五个关键部件：芯片是心脏，模型是大脑，感知系统是眼睛，底盘是手脚，操作系统是神经系统。 这套比喻听起来很直观，理想确实开始按这个逻辑重构技术和组织。 从时间线上看，这不是昨天才有的概念。理想从2021年立项自研操作系统，2022年立项自研800V主动悬架和自研芯片，2023年立项自研大模型，随后MindGPT、星环OS、端到端+VLM、VLA司机大模型陆续交付。到全新理想L9 Livis，芯片、模型、感知、底盘、操作系统第一次在一辆旗舰SUV上形成相对完整的闭环。 这条线索说明，理想不是凑具身智能的热闹，才把自动驾驶包装成机器人概念。更准确地说，它过去几年做的很多“重投入”，现在开始被一个更大的战略框架解释清楚。 芯片和模型，是这套框架的核心。 李想把未来汽车竞争壁垒类比为手机行业：手机时代，苹果的壁垒来自芯片和操作系统，高通芯片和安卓系统则支撑了另一套产业生态。到了具身智能时代，技术制高点会落到芯片和模型的联合设计上。 这很关键。 过去行业喜欢谈算力，动辄几百上千TOPS。但进入大模型和具身智能时代，仅有算力并不够。芯片架构要适配模型，模型训练要理解芯片约束，感知、规划和控制要在端侧稳定运行。未来真正的差距，只来自芯片和模型能否co-design。 这也是理想从2022年开始自研芯片、从2023年开始做基座模型的原因。 做这件事很贵，也很慢。理想2025年研发投入达到113亿元，其中AI相关投入占比约50%。2026年研发投入计划仍保持在120亿元左右，AI相关投入继续占约一半。这样的投入是在为下一阶段竞争建立底层能力。 更有意思的是组织变化。 理想在2026年1月进行研发体系调整，从过去按软硬件功能划分部门，转向按照“数字人”和“硅基人”的方式组织研发。它把芯片、数据集、操作系统放入“脏器系统”，把感知、预训练、后训练、强化学习和基础设施放入“脑系统”，再把软件Agent和硬件执行体系分别作为“软件本体”和“硬件本体”。 这听起来有点像科幻，但背后是一个很现实的管理问题：当汽车变成具身智能体，传统车企按控制器、部门、零部件划分的研发方式，会越来越难支撑系统级智能。 如果团队们分别只负责眼睛、大脑、手脚，但彼此之间没有共同目标，那么最后很容易出现大脑很强、身体很迟钝，或者硬件很先进、软件调不动的情况。具身智能需要系统协同，而非功能堆叠。 所以，理想这次真正值得行业关注的除了一辆新L9，还有它把一家车企的研发组织，开始改造成一个面向具身智能的系统工程组织。 这件事的行业意义在于：汽车公司未来的核心能力，可能不再局限于“造车能力+软件能力”的简单相加，更在于像造一个智能生命体一样，同时具备心脏、大脑、眼睛、神经和手脚。 这也是为什么“理想做AI不是冒险，不做才是冒险”这句话成立。因为如果汽车未来会成为具身智能的上半场，那么车企继续只把自己理解为制造商，才是最大的战略风险。 L9 Livis是理想具身智能的第一具“肉身” 回到昨天发布的全新理想L9 Livis，它最值得讨论的，就是它第一次把理想对具身智能的理解，装进了一辆可交付的量产车。 所谓具身，不能只有大脑。它必须有感知、计算、动作、系统调度，也有真实环境中的反馈。L9 Livis的意义在于，把五个关键系统放到了一起。 先看“心脏”。 全新理想L9 Livis搭载两颗自研5纳米马赫M100芯片，有效算力达到2560 TOPS。这颗芯片是全球率先基于数据流架构研发的大算力端侧推理芯片，面向AI原生设计。它的重点不只是算力数字，而在于架构可以服务模型。 这对于具身智能很重要。因为车在路上行驶时，智能不能完全依赖云端。它必须在端侧完成大量实时推理，在极短时间内处理复杂传感器数据，并把判断转化为动作。芯片就是这个系统的能量与计算供给。没有足够强、足够匹配模型的端侧推理能力，再先进的模型也很难真正进入物理世界。 再看“眼睛”和“大脑”。 L9 Livis搭载3D ViT感知模型和马赫VLA模型。理想之所以说这代车“首次敢讲具身智能”，关键就在于感知方式发生了变化。 过去很多智能驾驶系统对世界的理解，仍然带有二维图像识别的影子。它可以识别车道线、行人、车辆、红绿灯，但对真实三维空间的理解还不够充分。人类司机开车时，不只是看到物体，而是天然理解距离、速度、遮挡、空间关系和潜在意图。 3D ViT的技术本身，就是让车辆更接近这种三维空间理解。这一技术的意义，不仅仅是将车辆的感知能力大幅提升，而是下一阶段，进入到L4无人驾驶以及通用人形机器人下半场，一个AI具身机器人必备的感知能力。 马赫VLA模型则对应“会思考的司机”。它要处理的不止“前方有车所以减速”这种单一规则，还有更复杂的道路语境：施工路段如何绕行，前车爆胎如何防御性减速，遇到倒车车辆如何礼让。具身智能的关键就在这里，它不能只识别物体，还要理解情境。不能只输出答案，还要形成动作。 然后是“手脚”。 一辆车再聪明，如果底盘仍然停留在传统机械逻辑里，智能就会被身体限制。L9 Livis搭载的“完全体”线控底盘和800V主动悬架，解决的是AI如何高效控制车辆身体的问题。 线控底盘包括线控转向、后轮转向和EMB线控机械制动。转向和制动由电信号取代传统机械或液压路径，意味着系统从发出指令到完成动作的链路更短、响应更快。据理想介绍，线控机械制动相比传统液压制动缩短约0.1秒响应时间，120公里/小时高速制动距离缩短3米以上。 800V主动悬架则让四个车轮真正实现独立解耦。它由4个800V液压泵、4支双阀CDC减振器与空气弹簧组成，单轮主动支撑力超过1万牛，并取消传统防倾杆。遇到坑洼可以主动伸长，遇到凸起可以主动收缩，转弯时主动抵消侧倾，急加速不抬头，急刹车不点头。 这些技术听起来像高端底盘配置，但放到具身智能语境里，它们的意义更深：汽车的“肉身”开始具备更高自由度、更快反应速度和更强可控性。自动驾驶越往高阶走，车辆越需要一个能被AI精确调用的身体。 最后是“神经系统”。 星环OS承担的角色，是把芯片、模型、传感器、底盘、座舱和整车控制串联起来。没有操作系统，硬件和软件容易变成一堆孤岛。有了自研操作系统，车才能成为一个统一调度的智能体。 据介绍，星环OS配合全线控底盘，可以把端到端延迟压缩到300毫秒左右，反应速度比人类更快。这个指标的重要性在于，具身智能不是静态推理，它要在现实世界里连续感知、连续判断、连续动作。延迟越低，系统越像一个协调的身体。 所以，全新理想L9 Livis的真正角色是它的第一个现实载体。 它先把“司机+生活助理”这件事放进车里。未来的自动驾驶不应该只是把人从A点送到B点。一个真正的智能司机，应该能接孩子父母、洗车、充电、保养，甚至在家庭生活中承担一部分时间管理和任务执行。车从交通工具变成家庭智能体，这是具身智能上半场最有可能率先落地的场景。 李想认为，具身智能的上下半场的边界衔接得非常紧密。未来买L4自动驾驶车的人和购买家政机器人的人，90%可能是同一拨人。这句话背后是一个很现实的判断：对家庭来说，司机、保姆、家政都是时间和精力的再分配。 过去，这些服务只属于极少数人，只有超级富豪可以同时拥有。科技进步真正有公共价值的地方，是把原来少数人才能享受的服务，通过规模化技术变成更多家庭负担得起的能力。 这也是具身智能不同于上一轮移动互联网的地方。 移动互联网改变的是信息分发、社交关系和消费方式。具身智能要改变的，是物理世界中的劳动、照护、出行和家庭服务。它影响的不只是屏幕上的内容，而是人每天如何移动、生活、照顾家庭、把时间从重复事务中释放出来。 理想的行动值得放在这个大背景下理解。 它不是唯一一家在做具身智能的公司，也不可能凭一辆车定义整个产业。但它的特殊性在于，它试图用汽车这个已经成熟的大规模商业载体，率先跑通具身智能的上半场：先让车拥有更完整的身体，再让车成为一个能够感知、理解、行动、服务的智能体。 这件事如果成立，汽车产业和机器人产业之间的边界会被重新划定。车企不再只是车企，机器人公司也不再只是机器人公司，未来真正的竞争者，可能都是那些能同时掌握芯片、模型、系统、硬件和场景的具身智能公司。 结语 很多时候，行业喜欢把未来想象成一个突然降临的东西：某一天，人形机器人走进千家万户，L4自动驾驶全面普及，AI从屏幕里走出来，开始替人干活。 但真正的产业变化，往往不这样发生。 它通常先伪装成一次产品升级、一次系统迭代、一次组织调整，甚至一场看起来还在讲车的发布会。直到几年后回头看，人们才发现，新的行业边界已经被悄悄推开。 昨天的全新理想L9 Livis发布会，表面上还是一场新车发布会，但它背后的问题已经超出了汽车行业：AI如何拥有身体？具身智能如何商业化？机器人产业的第一阶段会在哪里出现？一家车企怎样从制造交通工具，走向制造能够行动的智能体？ 李想给出的“上下半场”答案已经非常清晰，它提供了一个足够清晰的跨行业观察坐标。这让自动驾驶不再只是智驾功能的迭代，让机器人不再只是遥远的科幻想象，也让汽车重新获得了一种更大的技术叙事。 过去十年，理想证明的是，一家车企可以通过理解家庭用户，把被低估的需求做成一个市场。接下来十年，它要面对的问题更难：一家汽车公司能否把车真正做成具身智能时代的第一类大众机器人。 这不是一个可以靠发布会完成的答案。但全新理想L9 Livis，至少让这个问题第一次有了一具清晰的肉身。

IT之家 5 月 17 日消息，据财联社报道，国轩高科今日在公司第 15 届全球科技大会上公布固态电池最新进展，升级电芯技术后 400Wh/kg。目前，公司固态电池 2GWh 量产线建设中，已对接多场景客户。按照计划，今年国轩高科硫化锂年产能为 300 吨、2027 年 20000 吨、2030 年 50000 吨，以满足 150GWh 固态电池的需求。 IT之家注意到，在去年 5 月进行的国轩高科全球科技大会上，国轩高科宣布已建成全固态电池中试线，设计产能 0.2GWh，100% 线体自主开发，核心设备国产化率 100%，拥有 30 + 专利申请。据业务负责人现场介绍，中试样件参数显示，电芯能量密度为 350Wh/kg，单体容量 70Ah，目前已开启装车测试。 此外，国轩高科此前还发布了其 G 垣准固态电池。作为一款 197 Ah 的方形电池，其电芯能量密度可达 300 Wh/kg 以上，系统能量密度可达 235 Wh/kg 以上，较同体积液态电池系统能量提升超 36%。

听雨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 用Claude Code写论文的一整套流水线，有人打包开源出来了。 完全戳中了学生党的痛点，github星标直达6.4k。 项目名叫academic-research-skills（以下简称ARS），是一套Claude Code技能包。 里面涵盖4个skill，分别对应论文的研究、写作、审稿、定稿。 只需两行命令安装，直接一条龙串起整套学术研究流水线。 只能说，我读研的时候怎么没碰到这种好东西呢… 4个skill，跑通整套科研流程 ARS的核心架构由4个skill组成，它们各司其职，拼在一起就是一条从选题到交稿的完整链路。 我这里还做了图，大家可以看得比较直观： △AI生成 Deep Research是一支13个Agent的研究团队。 它负责文献调研、研究问题构建、方法论设计，还能写系统性的PRISMA综述。 团队里有专门做文献溯源的Agent，会调用Semantic Scholar API验证每一篇引用的真实性。 有苏格拉底导师Agent，通过对话引导研究者理清思路。 还有魔鬼代言人Agent，专门挑刺，防止研究者在早期就陷入思维定式。 △AI生成 Academic Paper是一支12个Agent的写作团队。 从大纲设计、论证构建、草稿撰写，到双语摘要生成、图表可视化、引用格式转换，全流程覆盖。 特别值得一提的是风格校准功能，AI会学习你过往作品的写作风格，让输出更像你自己写的，而不是千篇一律的AI味。 输出格式支持Markdown、DOCX、LaTeX，最终可以编译成APA 7.0或IEEE格式的PDF。 △AI生成 Academic Paper Reviewer是一支7个Agent的审稿团队。 模拟真实学术期刊的评审流程，由主编EIC带领三位领域审稿人，再加上一个魔鬼代言人，从方法论、学科视角、跨学科价值等多个维度打分。 评分采用0到100的量化标准，80分以上接受，65到79小修，50到64大修，50以下拒稿。 审稿团队还会输出详细的修改路线图，告诉作者下一步该做什么。 △AI生成 Academic Pipeline是流程编排器，把前面三个团队串联成一条10阶段的流水线。 从研究、写作、完整性检查、同行评审、修订、最终检查，到发表准备和流程总结，每个阶段都有明确的产物和检查点。 你可以在任意阶段插入，比如已经有了初稿，就从Stage 2.5的完整性检查开始；收到了审稿意见，直接从Stage 4的修订切入。 费用参考也很透明，一篇1.5万字的论文，全程跑下来大约4到6美元。 △AI生成 比较有意思的设计 用Claude Code做学术研究的开源项目已经很多了，但是深扒之后，我发现ARS在底层设计上还是有些过人之处。 可以简单总结为一句话：系统性防止AI搞砸学术研究。 第一，引用核验。 AI写论文最忌讳的，就是幻觉引用。 不只是编造不存在的文章，还包括标题相似但作者年份全错、DOI真实但内容对不上等更隐蔽的情况。 ARS在Deep Research阶段就埋了一个引用核验机制，每一篇文献都要过Semantic Scholar API的存在性确认。 不是简单查一下标题对不对，而是用Levenshtein相似度算法做模糊匹配，阈值设在0.70以上才算通过。 △AI生成 第二，完整性闸门。 在流水线的Stage 2.5和Stage 4.5，有两道不可跳过的完整性闸门，会运行一份7项AI失败模式检查清单。 这份清单直接来自2026年Nature上发表的一项全自主AI科研研究，其中总结了7种翻车模式，覆盖引用幻觉、数据捏造、方法论造假等情形。 任何在2.5被标记为SUSPECTED的问题，必须在4.5变成CLEAR，或者由人工手动覆盖并留下记录。 设计逻辑是：把「我相信AI不会出错」变成「我要求AI证明它没出错」。 实测中，这套机制在一篇真实论文里抓到了15个伪造引用和3个统计错误。 第三，反谄媚协议，让AI敢于说不。 大多数AI工具都有一个隐形毛病，讨好用户。你让它改，它就改，哪怕改得更差。 所以ARS在审稿环节专门设计了反谄媚机制。 审稿团队里有一个Devil’s Advocate，也就是魔鬼代言人，职责是挑刺。 但挑完刺之后，还有一个让步阈值协议。 DA的反驳会被评分1到5，如果低于4分，写作团队不允许承认。 △AI生成 换句话说，AI不能为了显得好合作就轻易让步。 同时，攻击强度在修订过程中必须保持。如果第一轮审稿把方法论批得体无完肤，作者修订后不能让审稿人突然变得温柔。 评分轨迹也会被追踪，任何维度的分数下降都会被标记为回归。 这和软件工程里的不引入新Bug原则一样，改一个地方不能搞砸另一个地方。 第四，三层数据隔离，不让AI偷看答案。 ARS把数据流严格分成三层： Layer 1是原始输入，默认不可信，可能幻觉、过时、带偏见。 Layer 2是通过完整性验证后的产物。 Layer 3是评分标准、参考答案和金标数据，这层材料永远不能出现在写作AI的上下文中。 具体实现上，写作团队和审稿团队分两次独立调用，中间有阶段边界隔离。 写作AI只能收到审稿AI的自然语言反馈，比如「第二章论证跳跃，建议补充对比实验」。 但它看不到原始的评分标准，也不知道每个维度占多少分。 这个设计的灵感来自于Anthropic今年的w2s-researcher研究，其中也用了同样的三层隔离模型。 结论是当AI能读取标签数据时，结果可能不是真的泛化，而是在优化表面特征。 解决方案不是更好的提示词，而是结构上的隔离。 △AI生成 最后一点，诚实文档化，「我不保证能复现」。 学术界经常遇到「这个结果我复现不了」的问题。ARS给每个产物生成一个repro_lock文件，记录运行时的完整配置。 但文件里有一段强制声明，LLM输出不是字节级可复现的，模型提供商会更新权重而不改模型ID，外部API每天返回不同的数据。 这个文件只是配置文档，不是重放保证。 △AI生成 在更新日志上，可以看到ARS已经经历了很多轮迭代。从2月上线到现在，提交的commit数达到了三百多次。 从每次版本更迭中，也能看出作者对AI学术研究系统风险有着深刻理解。 这也是我觉得目前学术研究AI工具的关键所在—— 让AI帮你写论文并不难，重点是如何防止它出错、讨好，让整个流程变得更系统更可靠。 ARS的设计哲学，可以总结为README里那句话： 「AI是你的副驾驶，不是飞行员。」 如何安装 安装方式很简单，如果你已经在用Claude Code，只需要两行命令： /plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills /plugin install academic-research-skills 验证安装是否成功，运行： /ars-plan 然后描述你正在写的论文主题，ARS就会启动苏格拉底对话，帮你梳理论文结构。 如果你偏好单条命令测试，也可以用： /ars-lit-review “你的研究主题” 不过最简单的安装办法，其实是直接把SKILL.md上传到claude.ai项目知识库。 不需要安装Claude Code，打开浏览器就能用。 不过要注意，这种方式不支持多Agent并行，功能上是单Agent版本，适合轻度体验；想跑完整流水线还是需要Claude Code。 还有一点，项目支持繁体中文和英文。 那么，又到了大家最关心的，要花多少钱的环节。 作者推荐使用Claude Opus 4.7搭配Max订阅计划。 完整跑完10个阶段，单次可消耗超过20万输入token和10万输出token，单独使用某个子模块则少得多。 Max订阅计划分两档，每月100刀或200刀，相当不便宜。 但如果你的科研经费可以报销的话，那… 最后唠一句项目作者。 他是Edward Cheng-I Wu（吴政宜），头像是一个顶着猫猫的可爱男生。 他来自中国台湾。在github上，他还做了台湾正式文件写作Skill（公文、存证信函、合约）、本地数据匿名化工具等项目。