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欧盟新规:2028年起所有充电器必须配备USB-C接口和可拆卸线缆
IT之家 12 月 28 日消息,据科技媒体 techAU 今天报道,欧盟将从 2028 年 12 月起(三年后)实施新法规,要求所有在欧盟销售的外置电源适配器都必须具备 USB-C 接口,涵盖路由器、电脑显示器、智能家居中枢等设备,旨在提供更统一的充电体验。 据报道,许多电子设备多年来一直依赖专有的“圆孔电源口”或与电源适配器永久连接的固定线缆,一旦线缆损坏或适配器丢失,整台设备往往无法继续使用,最终只能变成填埋在垃圾场的“电子垃圾”。 而新的法规不仅要求充电器采用 USB-C 接口,线缆也必须支持拆卸,这样一来,如果线缆发生损坏,用户只需要再买一根 USB-C 充电线就行。 新法规将覆盖功率最高 240W 的设备,低功耗光猫、高性能游戏显示器都包含在内,这意味着在不远的将来,一只高品质的 GaN 氮化镓充电器就能为你桌面上的所有设备供电。 同时,这一法规最早可追溯至《无线电设备指令》(RED),要求 2024 年末以后的所有智能手机、平板和相机都能使用 USB-C 接口进行充电。 而在 2026 年 4 月以后,笔记本电脑也将纳入 USB-C 接口强制要求,在 2028 年强制标准来临之前,行业还有数年时间完善 PD 快充协议。 欧盟委员会表示,新强制标准将带来显著环保收益,他们预测,到 2035 年,充电器的总体能耗将降低 3%,转换为温室气体减排后数字非常可观。新规还引入更严格的空载能耗标准,意味着充电器即使插在墙上不用,消耗的电力也将更低。 此外,欧盟还预测,到 2035 年,这些强制性标准每年将为消费者节省 1 亿欧元(IT之家注:现汇率约合 8.26 亿元人民币)。并且欧盟还将在后续推出“通用充电器”标识,帮助消费者识别合规产品,同时清晰展示充电器的最大输出功率,让消费者更快地找到合适充电器。
为什么有些产品,用得越少/越难用,反而越成功?|硬哲学
1. 十多年前开始,韩国首尔的一些街区出现了一种奇怪的垃圾桶。 按理来说,公共垃圾桶的设计目标,应该是「装得多」「好清理」「外观美」之类的。但首尔这些垃圾桶完全走向了反面,它的核心机制是称重传感器、RFID 射频。市民刷卡,盖子徐徐打开,扔完垃圾,屏幕上会显示刚才扔了多少克垃圾, 并且精准地从账户里扣钱。 资本主义又在剥削普通人了?如果你非要这么想的话,确实。 但从更大的维度来看,它用一种「斤斤计较」的方式,变相为首尔市民制造麻烦,带来不适——从而最终降低社会总体的垃圾产生量。 结果是有效的。自从普及以来,当地的厨余垃圾排放量大幅度下降,垃圾桶的使用率变低了。整个首尔市的单日食物浪费,和 2013 年相比降低了 24%。在首尔松坡区,食物回收项目负责人表示,这些垃圾桶帮助该区在六年里减少了 47000 吨食物垃圾。 图片来源:卫报 在过去,垃圾桶是沉默的容器,是消费、浪费行为的最终出口。而这种智能垃圾桶的设计,在逻辑链条上产生了某种扭曲:它故意在市民的生活中平添了「摩擦」,让你意识到垃圾多了不仅不好,而且后果与每个人有着直接的财务联系。 这种设计,让丢垃圾从无意识行为,变成了一种经济决策。 有趣的是,你会发现,在我们的身边日常生活中,还真有不少类似的产品。它们的共同逻辑是:用得越少,越成功。 这种产品设计,与我们通常在互联网行业里看到的注意力经济模式背道而驰。但在产品设计中,它确实是特定场景下追求的一种理想情况。举几个例子: Negative churn:负流失产品,即随着用户对产品的依赖加深,他们主动操作的时间反而减少。产品提供的真实价值,与使用产品的时长呈反比。 比如,用户在一个差旅应用里花了几个小时的时间,那这个 App 设计绝对出了问题;如果一次用户会话只持续了两分钟就产生订单,之后几天之内都没有再打开,那可能反而说明它是成功的。 Set-and-forget:即用即忘型产品,比如智能家居总控、净水系统。你只有在出问题或需要调整的时候才会「使用」它们。设定好就把它们忘掉,0% 交互,才是完美的成功状态。 还有许多其它细分类型,不一而足。 2. 这类用得越少越成功的产品,其实底层逻辑非常多样、有趣,令人着迷。 比如,有些产品贩卖的,是让你不再需要这个产品的「假象」,但出于种种原因(比如人性弱点),我们可能永远不会到达那个不再需要它的终点。 经典案例就是约会软件 Hinge 的核心标语:Designed to be deleted.(该公司甚至为这句话注册了商标。) 大意是:如果你一直用 Hinge,说明它没帮你找到真爱;而只有你脱单并删掉它,它才真正完成了设计的使命…… 这句口号的玩味之处在于自我否定:作为一个互联网产品,Hinge 当然需要用户留存、活跃、付费。但换个角度来看,Hinge 所贩卖的又确实是「脱单」的承诺。 如果 Hinge 真的是一个极其完美的产品,用户用了、真的都脱单了、删掉了软件,活跃数据还能看吗? 还好在现实中,人性的弱点(比如猎艳需求)足以维持 Hinge 持续获得新用户,并维持活跃度。 这太有趣了——从一条自我矛盾的广告标语中,引出产品本身充满矛盾的逻辑。 在追求速度与便捷的时代,我们会本能地厌恶障碍。但很多时候,我们需要产品来阻碍我们。 举个例子:汽车的防抱死系统 (ABS)。 在 ABS 出现之前,如果司机刹车踩到底,会导致车轮锁死,车辆反而容易失控。老司机的经验告诉我们,缓踩、点刹、力度均匀、不踩死,才是更安全的刹车方法。 而 ABS 把这些经验机械化了,在踩死刹车的时候,系统强行介入,以每秒数十次的频率进行「点刹」。 仔细一想,ABS 阻碍了人最原始的求生本能,反而换来了对汽车的有效控制力,和乘驾人员的生命安全。 再回到最一开始的垃圾箱,其中一个重要的设计要素就是「摩擦感」。 这让我想起一些工业机械的「安全装置」。它的「摩擦感」极大,甚至让人觉得麻烦——但服务的终极目标是安全。 比如在冲压、裁切机械上,工人的手容易受伤。于是工业机械上往往会有一类特定的装置:两个按钮,距离足够远,同时按下才能作业——确保工人的双手在作业时远离危险区域。 这种设计名为 Two-Hand Control,直觉上它会降低操作速度,让工人的动作受限、变得笨拙,为工作流程带来了极大的「摩擦感」,让使用机械的效率大打折扣。 但是长期来看,它通过这种摩擦确保生产安全、生命延续。如果没有道理的话,自然是不会从工业革命时代一直延续到今天,甚至发展出一套专门的设计规范的。 3. 甚至在这些「用得越少越成功」产品里,还能进一步区分出「好产品」和「坏产品」。 比如,我们会认为手机里的屏幕时间管理工具是好产品。 iOS 自带的 Screen Time,Android 的 Digital Wellbeing,通过监测屏幕使用时间、数据可视化、通知提醒,来帮助你「放下手机」,减少使用,达成降低数字依赖的最终目的。 再比如,作为普通人的我们,会认为「防流浪汉座椅」是坏产品。 这种设计的学名叫做「敌意建筑」(hostile architecture),也即:通过制造生理上的憋屈,驱赶特定人群。中间强行加入扶手、表面设计加入斜角、波浪、棱角、针尖造型,材质故意选硬的,等等。 从使用者的角度,它令人感到极度不适,是失败的产品;但从公共管理的角度,它实现了对空间使用的「负向干预」的管理目标,就是成功的。 这两种产品的区别在哪儿? 和智能垃圾桶一样,屏幕时间管理工具,设计目的是帮你建立意识。它尊重你的判断力,相信你看到数字后,会做出对自己的身体和精神更好的选择。即使你看完数字后决定继续刷手机,它也不会阻止你,因为选择权在你手上。 而防流浪汉座椅是在剥夺选择。它不管你是谁、为什么坐在这里,设计的唯一目的是让人感到不舒服。明明设计了公共座椅,却又要假设所有想躺下的人都是「问题」,然后改变设计来「解决」这个「问题」。 这就是好产品和坏产品的分水岭:前者提供信息和工具,增加意识,让人变得更好;后者制造障碍,用惩罚机制强行改变行为。 4. 「用得越少越成功」的产品,为什么会出现? 如果按照传统商业逻辑,降低留存、活跃、甚至付费的设计,都是「自杀式」的产品设计。为什么要跟钱过不去呢? 首先,有些产品诞生就不是为了赚钱。首尔的智能垃圾桶是政府项目,政府的确需要税务和部分服务收入来确保运转。但在民生项目上,赚钱绝对不是目标。 垃圾桶项目的目标,是减少垃圾产生,降低处理压力(进一步降低成本)——从市民那里收的块八毛,根本微不足道。 然后,有些公司靠的是道德感召力。 比如冥想赛道里最出名的 Headspace,教你如何呼吸、放松、冥想、正念。 仔细想想,如果你真的学会了这套理论和方法论,获得了那种心境,就可以随时随地冥想,甚至不需要打开 App 来辅助。但是这些 App 赌的是:你会因为它真的帮助到了你,而愿意继续订阅,即便不是天天使用,并且推荐给更多的亲朋好友。 这是一种基于信任关系的产品设计,是好东西:一个产品越少绑架你,你反而会觉得它越值得支持。 还有一种中立的精神 PUA 的方式,比如宜家的自组装设计。 相信很多人都对组装宜家家具深恶痛绝,有些特定款式真的非常让人头疼手疼。这种产品设计的摩擦力极高,表面来看用户体验并不好,以至于能够催生代运输、代组装的服务。 但宜家赌的是:自己动手的成就感,会让你更喜欢这件家具,然后继续买宜家的东西。当你整个家里都是宜家家具的时候,你会感觉亲手打造了自己的家。 这就是心理学上著名的认知偏差,叫做「宜家效应」(IKEA effect):用户投入 + 产品设计 = 用户满意。 它的核心假设是:人们会高估自己参与制作的物品的价值。你花两个小时拧螺丝装好一个柜子,就会觉得它特别珍贵,带给你的成就感和情绪价值远高于买现成组装好的。 这是一种很高明的算计。与其让消费者依赖宜家,不如让他们爱上自己动手的过程。最后消费者感觉自己很厉害,顺带着也提高了对宜家的品牌认知。 5. 世界上有各种各样的产品,它们之间有时有着完全相悖的逻辑,但仍然都能成功。这本身就是个很有趣现象。 对于这些「用得越少越成功」的产品而言,我觉得深层的逻辑是:好产品满足需求,令人成长,但不让人产生依赖。 仔细想想,那些让人依赖的产品,真的是人在使用吗?正相反,你会发现它们是在「使用」人,利用人的注意力。 如果一个产品真的帮了忙,用户自会记得它的好。但如果它想方设法困住你,你只会想要逃。 在生活中,你观察到了哪些「用得越少越成功」的产品?你怎么看待它们的设计?欢迎评论区聊聊。 文|杜晨
L3“大考”临近:三大派系激战,但消费者买到的是“过渡品”?
2025年的最后1个月,关于L3的消息进入“井喷期”。 比亚迪推进L3量产内测,目前已完成15万公里L3级自动驾驶验证;小鹏获L3级自动驾驶道路测试牌照,其高管回应:“期待明年第一季度的惊喜,全量上车”。工信部更是一口气发了两张“准生证”——极狐和长安成为国内首批获得L3级自动驾驶准入许可的品牌。 整个汽车行业仿佛按下了快进键。 图源:小鹏汽车 就在行业沉浸在狂欢中时,同济大学汽车学院教授朱西产泼来一盆冷水:“L3真的有意义吗?限制条件这么多咋用呢?”朱西产教授指出,当前L3的设计运行域缩得太小,“绝对没有商业价值”。更残酷的是,欧洲已有L3认证车型,但“根本没人买”。 政策红利集中释放,行业专家却保持消极态度。L3自动驾驶到底卡在哪里,以及在2026年,它究竟能不能真正开进平民百姓家? L3测试牌照,一场新型的“小字说明”游戏 在L3这场游戏里,最容易被混淆却最重要的,就是测试牌照和准入许可的区别。简单来说,前者是“准考证”,后者是“毕业证”,两者之间的区别,堪比高考与大学毕业。 根据工信部装备工业发展中心副主任刘法旺的解读,测试牌照是地方级许可,由各地示范区办公室颁发。截至目前,全国已累计发放超过1.6万张此类牌照。这些牌照面向的是研发测试车辆,使用临时测试牌照,仅在各地示范区内部分指定路段有效。 可以理解为地方发放的L3测试许可,核心目标是“以测促研”。 图源:长城汽车 而产品准入许可是国家级认证,由国家有关部委批准。这意味着量产商品车获得了在特定条件下上市销售的资格,车辆可以获得正式上路铁制牌照,具备与普通蓝牌、绿牌车同等的法律地位。 测试牌照的评估相对灵活,侧重于基本安全要求和功能验证。但准入许可需要极为严格的安全评估,不是验证某项功能,而是对自动驾驶产品的安全性进行系统性、全流程考核。 不过,即便拿到准入许可,也不意味着你可以在全国任意驰骋。首批获批的两款车型运行条件极为苛刻: 比如长安车型:仅能在交通拥堵环境下,于高速公路和城市快速路单车道内运行,最高车速50公里/小时。 北汽极狐:可在高速公路和城市快速路相对通畅场景运行,最高车速80公里/小时。 这些限制处处透露出监管层的谨慎:先让你在限制好的围栏里跑,跑好了再谈扩大范围。可见L3当前并未被定位为可市场扩张的成熟产品,而是一种需要在真实道路环境中持续接受检验的过渡性技术形态。 值得注意的是,测试牌照车辆不能销售,准入许可车辆可以销售给被批准的主体,但试点期间仍限定路段、限定车型,并配备安全员随时接管。虽说差异明显,但就像是实验室里的白鼠和特定区域内的准公民,都不是完全自由人。 当然,我们并不是唱衰目前的L3相关动作,限制较多是事实,但行业加速也是事实,除了长安、北汽率先获批,比亚迪、蔚来、一汽、上汽等七家车企已进入L3级准入试点“准生”通道,相信很快就有更多车型拿到毕业证。 放长线来看,以行业的迭代速度,相信很快就能完成L3的真实落地,目前这些限制都是暂时的,且不可避免的。 各家车企摩拳擦掌,三大派系百花齐放 政策红利集中释放,也让各家车企摩拳擦掌。 从传统巨头到造车新势力,再到跨界科技玩家,各方势力正以不同姿态挤上L3牌桌,看似繁花似锦,实则总结起来就是三个派系。 比如以长安为代表的激进派。长安深蓝SL03拿下准入许可后,计划2026年一季度与旗下出行平台“长安车联科技”启动上路试点,并明确表态“未来可下沉到15万级别车型”。 图源:长安汽车 简单来说,就是先以高端车型树立技术标杆,再快速将成本摊薄至主流市场,用规模优势碾压对手。其“北斗天枢2.0”计划更是立下军令状:2026年全场景L3,2028年直跳L4。 新势力中,小鹏也可以说是最激进的,在拿下广州测试牌照后,何小鹏立下了“明年8月VLA技术超越特斯拉FSD”的赌约,否则负责人裸奔。小鹏的VLA大模型路线与特斯拉FSD同源,试图通过“端到端+世界模型”绕过高精地图依赖。同时小鹏还宣布2026年直接推出三款Robotaxi。打算跳过L3纯C端、直奔L4运营,或许对小鹏来说,L3只是技术验证的副产品,Robotaxi才是主战场。 图源:电车通摄制 广汽则是合作派,打法更倚重华为,昊铂A800斩获全国首张120km/h高速L3测试牌照,枪口直指小鹏、理想占据的高端市场。 但细究技术来源,星灵智驾架构背后站着华为ADS,本质上是通过与华为合作实现快速卡位。广汽总经理閤先庆也曾对外表示,使用华为方案的L3车型“会很快推向市场”,因此获120km/h高速L3测试牌照,与其说是广汽的,不如说是华为的。 今年4月的上海车展,华为联合赛力斯、阿维塔、奇瑞汽车、北汽新能源、岚图汽车、江汽集团、上汽集团、广汽集团等11家车企,在央视直播镜头前谈起了L3,这些车企基本囊括了中国汽车行业的四大央企和新势力代表,堪称中国新能源汽车行业的“半壁江山”。 图源:鸿蒙智行 比亚迪则是“闷声发大财”。尽管获得测试牌照的消息被频繁提及,但其L3技术路线极少对外披露。结合其自建60万平方米测试场、手握400万辆年销量数据的背景,比亚迪大概率在下一盘“闷声发大财”的棋,这种后发先至策略,也符合比亚迪一贯的打法。 技术路线上,以华为、小鹏为代表的“VLA派”认为,大模型是突破L3场景的唯一路径。通过云端千亿参数模型学习海量驾驶数据,再蒸馏到车端实现实时决策,可大幅降低对高精地图与规则算法的依赖。 不过,朱西产教授指出,L3的“故障静默”要求系统在任何失效模式下仍可运行,而基于深度学习的“黑箱决策”难以通过ISO 26262功能安全认证。VLA模型的算力成本与功耗,在15-20万级车型上根本无解。民生证券则测算,L3需要5000-25000核算力资源,这笔账最终只能转嫁给消费者。 因此我们可以大胆预测一下,未来L3市场将呈现高端车型堆大模型、中低端车型用规则算法的双面格局。就像如今L2之间亦有差别,L3不会存在所谓的统一标准,依旧是百花齐放。 抢跑的不一定是赢家,走得稳的才能到达终点 站在2025年末,行业普遍预测2026年是L3智驾量产落地的关键节点。但这个“关键节点”究竟意味着什么?是普通消费者能买到L3车型,还是仅限特定场景的B端运营?答案可能比想象中复杂。 毫无疑问,L3已经从“测试验证”迈入“准入应用”新阶段。产业链在快速成熟。从禾赛科技、速腾聚创的激光雷达,到四维图新的高精度地图,再到地平线、高通的智驾芯片,每个环节都已形成龙头企业引领的生态格局。这种成熟生态既保障了量产稳定性,也降低了行业门槛。 图源:小鹏汽车 然而,预测是乐观的,现实是冰冷的。 根据澎湃新闻采访的业内人士指出:“目前乘用车L3仍以To B商用模式为主,距离To C尚有较长距离。”当前试点车辆不能面向消费者销售,只能由试点主体在限定路段运营,普通消费者虽然可以通过小程序预约体验,但无法真正拥有。至少2026年上半年,L3仍是B端运营为主。 即便到了2026年下半年,首批面向C端的L3车型上市,其限制条件依然会极为苛刻。高速场景、单车道、80km/h限速、特定区域——这些限制让L3的实际价值大打折扣。对大多数城市通勤族而言,每天上下班的拥堵路段才是痛点,而L3在这些场景下要么无法激活,要么频繁要求接管,用户体验可能还不如成熟的L2+系统。 朱西产教授给出的时间表更保守:即便2026年自动驾驶标准开始征求意见,到国标委审批、过渡期结束,消费者最早也要到2027-2028年才能买到真正的自动驾驶汽车。 这个时间点,比我们预想的要晚一些,也因此,不少人认为L3只是L4的跳板,L3和L4最主要的区别在于两点,一个是驾驶员是否还需要接管,另一个则是事故责任的划分。基本都不是技术端的问题,一旦L3形成突破,L4就会立马跟上。 地平线副总裁苏箐认为,传统L4路径依赖高成本传感器与收窄运行范围,属于“线性递推的高成本复制”。但“端到端”大模型兴起后,攻克一个复杂城市后方案可泛化至全国同类城区,有望以极低边际成本绕过传统L3阶段。 图源:地平线 地平线的预测,正好说明L3可能只是一个“过渡品”。消费者不会为“半吊子”的L3买单,而是等待更成熟的L4,或者干脆享受不断升级的L2+。零跑B10等12万元级车型已搭载激光雷达,地平线HSD城区智驾系统下放至星途ET5等15万元级车型,“智驾平权”正在加速,这反而可能压缩L3的生存空间。 从这点来看,L3的价值不在于它本身,而在于为L4/L5铺路,由L3蹚出制度路径、积累真实道路数据、构建产业生态。 对于普通消费者,2026年不妨把L3当作“智驾体验的豪华版”,而非“自动驾驶的必选项”。与其做个等等党苦等L3,不如看看,那些搭载端到端大模型的L2+会不会在2026年带来惊喜。 在自动驾驶这场马拉松里,抢跑的不一定是赢家,走得稳的才能到达终点。L3的狂欢,我们暂且观望。
特斯拉回应女子30多万买到老款Model Y:员工协助下单未执行标准确认流程
IT之家 12 月 28 日消息,据红星新闻报道,一个月前,宋女士在四川乐山特斯拉中心下单了一辆 Model Y 长续航全轮驱动版,约定在海口提车。 12 月 8 日,宋女士前往提车时才发现,该车系 2025 年 6 月出厂,而同年 7 月该款车已进行升级,电池续航增加,售价不变。“下单前销售人员没讲过,信息都是销售人员录入并生成订购协议,也没让我签字确认。花同样的钱,我怎么可能去买升级前的车?”为此,宋女士拒绝提车,她认为这是特斯拉销售人员造成的失误,并非自己的过错,要求特斯拉退还 1000 元定金,并赔偿自己往返海口提车的交通和住宿等实际损失 5000 元。 12 月 26 日晚,特斯拉方面向红星新闻记者回应,经核实,该客户为缩短提车等待时间,自愿决定放弃首笔期货订单,转为购买已出厂现车,双方在线下对提现车已达成明确共识。合同中出现的“2025-02”字样,系用于区分生产日期的批次代码,交付车辆符合订单约定。 当事员工在协助客户紧急下单时,未严格执行标准确认流程。公司已对该员工做出严肃处理,并将在内部强化合规培训,杜绝此类疏忽。目前正积极与客户保持沟通,致力于达成双方满意的解决方案。 IT之家注意到,今年 7 月,特斯拉 Model 3 长续航版本和焕新 Model Y 长续航版迎来升级,前者售价已经上调至 28.55 万元,后者售价 31.35 万元保持不变。 焕新 Model Y 长续航版和 Model 3 长续航版升级了新款电池方案,续航有所增加,其中 Model Y 长续航版已经从 719km 升级到了 750km(加量不加价),Model 3 长续航从 713km 变成 753km。 特斯拉焕新 Model Y 于今年 1 月发布,新车借鉴了赛博越野旅行车、赛博无人电动车中的设计灵感,整车造型更硬朗,线条更流畅。新车的前脸造型、前后大灯、尾部扩散器、轮毂及后视镜均为全新设计,其中尾部搭载了全球首创的漫反射式尾灯。 新车尺寸为 4,797×2,129(1982)×1,624mm,新增环绕式氛围灯、前排座椅通风,还有再度加长 15mm 的后排座椅,新增镀银涂层的全景玻璃车顶,防晒隔热能力升级。其他方面,焕新 Model Y 配备 16 个扬声器,全系标配远端安全气囊、AI 4 硬件,全车 8 个摄像头。
一台手机只赚16块,国产机靠便宜杀进全球前五,一年卖出2亿台
在全球智能手机销量排行榜上,大家都知道三星、苹果、小米这三家已经持续了多年的前三名。 而第四、五名,一般都是VIVO、OPPO这两兄弟,但偶尔也有例外,那就是中国厂商传音,有时候会杀到全球第四名,有时候会排到第五名,有时候也会被VIVO、OPPO挤出前五名。 比如2025年三季度,传音就又回到了全球第四名,超过了OPPO、VIVO。 事实上,传音不仅仅只是智能手机销量高,其功能手机也同样销量高,智能机:功能机,差不多是1:1的。 之前传音预计,2025年全年手机销量会超过2亿台,其中智能机超1亿台,功能机也会超1亿台,如果所有手机合计,传音是能进入全球前三名的,只比三星、苹果少一点,是比小米销量还要多的。 传音为何这么牛?只有两个字的诀窍,那就是“便宜”。 到底有多便宜?给大家算一笔账就懂了。 2025年上半年,传音收入290.77亿元,净利润12.42亿元。其中手机业务收入260.93亿元,而手机销量(含功能机、智能机)一共是7856.3万部,算下来平均每台手机是332元。 传音销售的智能手机,平均价格只有547.5元一台,而功能机的价格只有50.1元。 如果我们假设所有的利润12.42亿元全部是手机贡献的,算下来一台手机的平均利润只有16块钱,这个利润值,明显是低于华为、小米、OPPO、VIVO、荣耀的。 事实上,也是因为便宜,传音才能在海外大放异彩,毕竟500块一台的智能手机,估计也就只有传音能够造出来的,小米旗下的红米,估计都干不到如此便宜吧。 当然,传音的主要市场,也是经济相对欠发达的地区,比如非洲、拉美洲,以及一些较穷的东南亚,印度等地了。 特别是在非洲,传音以60%以上的销量份额稳居第一,也一直被大家称之为“非洲手机之王”,2024年,在非洲就卖了1亿多台手机出去。 除了非洲,在新兴亚太市场及中东等地区,传音的份额同样也是第一,分别为15.4%、22.8%。 传音旗下有众多的品牌,比如TECNO、Infinix、itel等,这些品牌其实对应着不同的档次,在不同的地区,通过不同的品牌,不同的档次,来覆盖不同消费层级市场。 当然,传音的成功,还有中国制造的功劳,毕竟依托中国制造的高效率、低成本,中国供应链的完整优势,在国外那真的是没有对手的。 目前传音也在转型,毕竟低端市场已到天花板,冲向中、高端,又要与小米、OV等竞争,所以传音也在推出电脑、平板、手表、耳机、电视、厨房电器、物联网产品等,甚至还推出了两/三轮电动车,至于未来会不会像手机一样,从低端做起,发展壮大,那就让我们拭目以待了。
AI教AI开车:华为靳玉志详解乾崑智驾WEWA架构
IT之家 12 月 28 日消息,华为智能汽车解决方案 BU CEO 靳玉志昨日发布视频,详细介绍了华为乾崑智驾的 WEWA 架构,称这是一个面向未来自动驾驶而开发的全新技术架构,包括两个核心部分: WE:World Engine,云端运行的世界引擎 WA:World Action Model,车端运行的世界行为模型 据介绍,在迈向自动驾驶的过程中,需要海量的驾驶数据来训练智驾系统,而现在缺少的不是普通数据,而是难例场景数据,如果靠人工采集,不仅难例数量少,而且采集效率非常低。所以,华为采用 WE 世界引擎提供更多场景、更高效率的云端训练。 多场景:WE 世界引擎是华为搭建的“云端驾校”,它会基于真实的道路进行难例扩散,比如一段本来空旷、简单的道路,可以通过仿真技术模拟突然窜出的行人、侧前车的 Cut-in、前车急刹等场景组合。通过仿真模拟,难例密度相比真实世界提高 1000 倍,并且所有模拟都遵循了现实物理世界规律。 高效率:通过 AI 教 AI 的方式,让系统在云端持续高强度地学习各种 Corner Case(极端情况),凭借 45EFLOPS 昇腾训练集群的算力,华为乾崑智驾的大模型已消化超数十亿公里的难例里程数据。大模型在云端不断迭代进化,乾崑智驾会变得越来越“类人”、甚至“超人”。 IT之家注意到,华为官网显示,华为乾崑智驾 ADS 4 采用面向未来自动驾驶时代的世界引擎 + 世界行为模型架构(WEWA 架构),端到端时延可降低 50%、通行效率提升 20%、重刹率降低 30%。世界行为模型是业内首个智驾原生基模型,具有全模态感知能力,并可以根据不同场景调用不同的能力。
保时捷出事故保险公司让报废 但只赔100万保额的一半!车主不干了
快科技12月28日消息,宁波的保时捷帕拉梅拉车主夏先生向媒体介绍,今年8月份,他花费62万元购买了一台二手帕拉梅拉,结果发生事故后,保险公司给出的全损理赔只有保额的一半。 夏先生称,这辆车当时落地价超过150万元,他在太平洋保险公司为车辆购置了保额100万元的车损险以及其它车险,总花费2.85万元。 今年10月31日,他弟弟开车从安徽宿州前往固镇的路上,车辆撞到了桥墩,车损严重,交警认定他弟弟全责。 随后,车辆被拖到4S店定损,对方给出的修理费是90万元,夏先生联系到了保险公司。 结果,保险公司不同意车辆维修,建议报废,并且表示,按照车辆现在的市场价进行理赔。 保险公司找来了第三方检测公司,出具的报告显示,车子按照现在的市场价值只值52万元,保险公司也只能给出52万元的理赔。 但夏先生不认可,车子如果报废的话,相当于自己开了两个多月就损失10万元。关键是自己当初花费2.58万元买的车损险,现在保险额度并未超出,为何不能照价赔偿。 当初买的时候,保险员说买的高赔的高,现在真发生事故了,又说按照市场价来赔,这不就是在坑我报废吗?如果我当初买52万的车损保额,也花不了2.85万了。 夏先生称,现在保险公司的人就是在拖,给他说今天领导出差了,明天领导不在了,就是我做不了主。 对此,太平洋保险的相关员工向媒体回应称,他们有专门对接媒体的人来回应此事。后续又回复称,此事已经汇报给上级领导,这两天会给予回复。
万亿估值的代价:OpenAI正在失去它的缔造者
新智元报道 编辑:定慧 【新智元导读】乔布斯曾比喻说「仙童半导体」就像是一朵成熟的蒲公英,风一吹,它的种子飞向四面八方,落地生根,长出了一片森林(硅谷)。OpenAI或许就是AI时代的仙童半导体。OpenAI冲上万亿估值的代价,可能是「失去缔造它的所有人」。 通往万亿市值的道路上,OpenAI支付的最昂贵入场券,或许就是它的创始团队。 曾经致力于Open的OpenAI,完成了理想主义实验室到商业巨擘的蜕变。 截至2025年12月,OpenAI最初的11人创始团队中,仅剩CEO奥特曼和总裁Greg Brockman两人仍坚守在管理层。 外媒统计单2025年离开OpenAI的管理层和主要研究人员 原本用于纯粹探索性研究的资源,越来越多地被倾斜向GPT-5.2等产品的迭代与维护。 这种「产品压倒研究」的氛围,成为2025年OpenAI高管离职潮的底层原因。 再加上扎克伯格这条「挖人鲶鱼」,多数人选择加入Meta超级智能实验室。 2025年底,OpenAI已彻底完成了从非营利研究实验室向「受到严密保护、不透明的营利性组织」的转型。 随着IPO计划的推进,OpenAI引入了Sarah Friar(CFO)和Kevin Weil(CPO)等资深企业高管。 这种组织架构的成熟化(或者说科层化)不可避免地稀释了早期那种「黑客式」的探索精神。 硅谷历史上曾出现过著名的「PayPal黑手党」,即PayPal早期员工离职后创立了特斯拉、LinkedIn、Palantir等一系列巨头。 2025年的OpenAI正在经历类似的时刻,但与之不同的是,这种扩散发生在OpenAI处于绝对巅峰之时(当然年底稍微被谷歌揍了一拳)。 这意味着外部的诱惑已经超过了在OpenAI内部继续攀登的边际收益。 尽管OpenAI的品牌依然如日中天,但在技术DNA层面,它已经是一艘全新的忒修斯之船。 2024年,Ilya Sutskever和Mira Murati的离职如果是第一波冲击,那么2025年这一年内失去超过众多顶级研究员和高管,则构成了对OpenAI智力资产的持续性失血。 Meta的「超级智能」攻势 人才的定向收割 2025年人才流动最显著的特征,是Meta对OpenAI技术骨干的系统性收割。 在扎克伯格的直接指挥下,Meta重组了其AI部门,成立了「Meta超级智能实验室」,并以近乎无限的资源和极具攻击性的薪酬策略,成为了OpenAI离职员工的最大接收方。 战略支点:从FAIR到MSL的演进 Meta在2025年的战略核心是将分散的AI力量:包括历史悠久的FAIR(基础AI研究)、GenAI产品组以及基础设施团队,整合为一个统一的实体: Meta超级智能实验室! 这一部门的使命非常明确:开发通用人工智能(AGI)以及面向消费者的「个人超级智能」。 为了领导这一野心勃勃的计划,Meta聘请了ScaleAI的创始人Alexandr Wang担任首席AI官。 Wang的加入带来了极强的数据工程思维和创业公司的执行力,这与学术气息浓厚的FAIR形成了互补。 而在Wang的麾下,Shengjia Zhao等前OpenAI核心人物被赋予了极高的技术决策权。 「扎克伯格的狩猎」 据多方报道,Meta的招聘攻势具有极强的个人化色彩。 扎克伯格不仅亲自向候选人发送邮件,还详细阅读他们的研究论文,甚至邀请他们到家中做客。 这种创始人级别的重视,对于那些感到在OpenAI庞大科层体系中被忽视的研究员来说,具有极大的杀伤力。 扎克伯格的关键技术人才清单: Meta并非盲目挖人,而是针对OpenAI的核心技术护城河:推理、多模态和后训练,进行了外科手术式的精准打击。 Shengjia Zhao:OpenAI大模型背后的架构师 作为ChatGPT和GPT-4的联合创造者之一,Shengjia Zhao在OpenAI的地位举足轻重。 他在合成数据和对话模型的基础架构上做出了开创性贡献。 2025年7月,他加入Meta担任MSL的首席科学家,直接向扎克伯格汇报。 这意味着Meta获得了一位完整经历过从GPT-3到GPT-4迭代周期的顶级架构师,能够极大地加速Llama系列模型在逻辑连贯性上的进步。 Jason Wei:思维链(Chain-of-Thought)之父 Jason Wei是AI研究领域公认的明星人物。 他在Google Brain时期就推广了「思维链」提示工程,这一发现从根本上解锁了大语言模型的复杂推理能力。 在OpenAI,他是o1推理模型和深度研究模型的关键贡献者。 2025年7月,Jason Wei加入Meta。 失去Jason Wei,意味着OpenAI失去了一位对模型「如何思考」有着最直观理解的先驱,而Meta则获得了追赶OpenAI o1系列推理能力的关键拼图。 Trapit Bansal与强化学习的强化 Trapit Bansal是OpenAI强化学习领域的资深研究员,曾为o1模型的推理机制奠定基础。 他的加入表明Meta正在全力攻克RLHF向更高级的自我博弈与推理强化转型的技术难关。 Jiahui Yu:赋予AI视觉与听觉 Jiahui Yu曾是OpenAI感知团队的负责人,他在赋予大语言模型图像和音频处理能力方面发挥了核心作用。 GPT-4o之所以能够实现实时的语音对话和视觉理解,离不开感知团队的突破。 Hongyu Ren&Shuchao Bi:GPT-4o的核心贡献者 这两位研究员是GPT-4o(Omni)项目的核心贡献者,专注于多模态后训练。 他们的离职发生在2025年夏季,正值GPT-4o发布后的关键优化期。 最令人震惊的可能是OpenAI苏黎世办公室核心成员的集体跳槽。 Lucas Beyer、Alexander Kolesnikov和Xiaohua Zhai三人组原本是Google DeepMind的同事,后来共同建立了OpenAI的苏黎世分部。 他们是计算机视觉领域的泰斗级人物,以开发视觉Transformer(ViT)和大规模图像模型而闻名。 这一三人组在2025年6月前后集体加入Meta。 Lucas Beyer在社交媒体上确认了这一消息,并表示将继续留在苏黎世工作。 「AI科学家」的崛起 理想主义者的征途 如果说去Meta的研究员是为了在另一个大厂继续打磨大模型,那么另一群人的离开则代表了更具颠覆性的技术信仰分歧。 以Liam Fedus为首的「实证主义派」认为,基于互联网文本训练的大模型(LLM)已经触到了「数据墙」,真正的下一代AI必须走出数字世界,进入物理实验室。 Liam Fedus曾是OpenAI的研究副总裁及后训练团队负责人。 他的履历极其辉煌:他是ChatGPT、GPT-4o以及o1系列模型的核心缔造者之一,还曾领导开发了首个万亿参数的神经网络。 然而,他在2025年3月选择了离开。 在Fedus看来,硅谷目前对聊天机器人的狂热是「智力上的懒惰」。 他认为,LLM只是消化了人类已有的知识(互联网文本),而并没有创造新知识。 当互联网上的高质量数据被耗尽后,单纯增加参数规模将无法带来质的飞跃。 他的名言是:「AI的主要目标不应该是自动化白领的工作,而应该是加速科学发现。」 2025年9月,Fedus前Google DeepMind材料科学负责人Ekin Dogus Cubuk联合创立了Periodic Labs。 该公司在种子轮就获得了惊人的3亿美元融资,估值达到10亿至15亿美元。 领投方为Andreessen Horowitz(a16z),跟投方包括Nvidia、DSTGlobal、Accel,以及个人投资者Jeff Bezos(亚马逊创始人)、Eric Schmidt(前谷歌CEO)、Jeff Dean(谷歌首席科学家)等。 这一名单几乎囊括了硅谷最顶层的资本与技术权贵,显示出业界对「AI for Science」方向的极高期待。 Periodic Labs的核心愿景是构建「AI科学家」——即能够控制物理实验室的AI智能体。 意识形态分歧 除了技术路线的分歧,2025年的离职潮还暴露了OpenAI在价值观、社会责任和公司治理层面的深刻裂痕。 随着公司向万亿美元估值迈进,如何诚实地面对AI可能带来的负面影响,成为了内部冲突的爆发点。 Tom Cunningham与「审查门」 2025年9月,OpenAI经济研究团队的资深数据科学家Tom Cunningham愤然离职,并在离职信中留下了激烈的指控。 Cunningham声称,OpenAI已经变得「过于保守」,不愿发布关于AI负面影响的研究报告,特别是关于AI可能导致大规模失业和经济动荡的研究。 他指出,经济研究团队正面临越来越大的压力,被要求充当公司的「事实上的宣传部门」,而非进行严谨客观的科学分析。 OpenAI首席战略官Jason Kwon随即发布了一份全员备忘录进行辩护。 Kwon辩称,作为AI领域的「主角」,OpenAI必须「对结果负责」,不能仅仅提出问题,更要构建解决方案。 这种回应实际上间接承认了公司在研究发布上的策略性调整。 离开OpenAI后,Cunningham加入了非营利组织METR。 METR专注于评估AI模型的灾难性风险和真实能力边界。 在METR,Cunningham致力于研究AI能力的「潜因子」以及为何AI尚未产生预期的巨大经济影响,摆脱了商业公司的公关束缚。 Larry Summers的董事会辞职风波 2025年11月,前美国财政部长Larry Summers辞去了OpenAI董事会成员的职务。 这一次并非因为AI技术分歧,而是源于外部丑闻。 美国众议院监督委员会发布了一份报告,披露了Summers过去与已故性犯罪者Jeffrey Epstein的通信记录。 虽然没有证据表明Summers参与了非法活动,但邮件显示他曾与Epstein保持密切联系,甚至讨论私人生活。 Summers是在2023年奥特曼罢免风波后被引入董事会的,旨在为这家年轻的科技公司提供「成年人的监管」和深厚的华盛顿人脉。 他的离职不仅让OpenAI失去了一位重量级的政治盟友,也让公司在面对2026年即将到来的严厉AI监管法案时,显得更加脆弱。 Julia Villagra与人力资源的真空 Julia Villagra,OpenAI的首席人事官(CPO),在2025年8月辞职,距离她被提拔至C-suite仅过去了五个月。 (C-suite(或称 C-Level)指的是一家公司里最高级别的行政管理层。) 官方的理由是追求艺术、音乐和讲故事的激情,以帮助社会理解AGI。 在OpenAI与Meta进行惨烈人才争夺战的关键时刻,负责「留人」和「招人」的最高指挥官离职,是一个极度危险的信号。 这暗示了OpenAI高压的内部文化可能已经达到了某种临界点。 Villagra的离职,加上前任研究负责人和公关负责人的离开,表明维持OpenAI这台高速运转机器的人力成本极高,高管层普遍面临职业倦怠。 Hannah Wong:危机公关的落幕 Hannah Wong,OpenAI首席传播官(CCO),在2025年12月宣布将在年底离职。 Wong在OpenAI工作了五年,不仅见证了ChatGPT的诞生,更是在2023年11月奥特曼被解雇又复职的「五日危机」中,起到了定海神针般的作用,成功管理了那场几乎导致公司解体的公关灾难。 她的离开标志着OpenAI「战时状态」的一个阶段性结束。 随着公司进入IPO准备期,早期创业团队的成员开始选择急流勇退,寻找生活的平衡或新的挑战。 逆流而上:Greg Brockman的回归与稳定 在这一片离职潮中,有一个重要的逆向流动值得注意:OpenAI总裁兼联合创始人Greg Brockman的回归。 在经历了2023年的动荡和2024年的高强度工作后,Brockman曾休假三个月。 2024年11月,他正式结束休假重返岗位,并在2025年全年继续发挥核心作用。 回归后的Brockman减少了行政事务,更加专注于与奥特曼一同解决核心技术挑战。 在Ilya Sutskever、Mira Murati、John Schulman以及2025年大批骨干相继离开的情况下,Brockman的存在至关重要。 他是连接OpenAI早期理想与当前商业现实的唯一纽带,也是技术团队的精神支柱。 2025年的OpenAI,与其说是在衰落,不如说是在经历某种历史必然。 它已经成为了AI时代的「黄埔军校」或「仙童半导体」。 仙童半导体最著名的不是它自己活了多久,而是从它那里离职的人,联手创造了整个硅谷。 1957年,8位顶尖科学家因为不满管理层,集体辞职创立了仙童。 随后,这些人又陆续离开仙童,创办了 Intel(英特尔)、AMD、以及风险投资巨头KPCB和红杉资本等几十家巨头公司。 乔布斯曾比喻说:「仙童半导体」就像是一朵成熟的蒲公英,风一吹,它的种子飞向四面八方,落地生根,长出了一片森林(硅谷)。 对于OpenAI自身而言,虽然失去了大量构建GPT-4一代的核心功臣,但其庞大的用户基数、数据飞轮和微软的算力支持,仍保证了其在短期内的霸主地位。(当然还是那句话,年底被谷歌揍了一拳,看看明年OpenAI如何反击) 然而,随着创新源头的分散,2026年的AI战场将不再是OpenAI的独角戏,尤其是年底这波谷歌的攻势下,可以预见到: 2026年的AI战场,更是一场更加复杂、多元、甚至跨域各个领域的全面战争。 OpenAI正在失去它的缔造者 根据2025年12月的最新情况,OpenAI于2015年创立时的11人核心团队中,目前确实仅剩下2位仍在公司全职工作。 曾经的11人名单中,其余9人已全部离开,且大多数成为了OpenAI的直接竞争对手:

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