IT之家 1 月 24 日消息，科技媒体 The Information 昨日（1 月 23 日）发布博文，报道称苹果工程师曾提议利用 AI 全面接管 iPhone 主屏幕，实现 App 图标根据用户习惯、时间和地点动态重排。 在工程师构想的激进方案中，App 图标不再固定，而是根据用户的使用频率、具体时间或地理位置动态调整。例如，当系统检测到用户抵达火车站后，会自动将地铁时刻表或购票应用推送到屏幕最显眼的位置。 然而，这一提议遭到了苹果软件工程高级副总裁 Craig Federighi 的坚决否决。IT之家援引博文介绍，Federighi 指出，动态布局虽然智能，但会破坏用户长期养成的“肌肉记忆”，导致他们在急需寻找某个 App 时因图标位置变动而感到困惑和迷失。 此外，他还担忧 AI 行为的“不可预测性”。相比于依赖算法猜测用户意图，Federighi 更倾向于软件应保持“硬编码”般的确定性，确保用户对设备交互拥有绝对的掌控感。 尽管否决了激进的主屏方案，Federighi 对 AI 的整体态度已发生显著转变。报道称，他长期以来对 AI 持怀疑态度，但在 2022 年深入体验 OpenAI 的 ChatGPT 后，他对生成式 AI 的能力表示赞赏，并开始要求团队将 AI 技术融入苹果产品线。

2025年5月17日，黄仁勋在台北，设宴款待AI供应链核心伙伴。 镁光灯下，围坐他身旁的，皆是台积电董事长魏哲家这样的产业巨擘。然而媒体的镜头，却默契地对准了第三排一个陌生的身影: 这是全场唯一来自大陆的企业家。 全球一哥 那一夜，台湾科技圈都在追问： 他，到底是谁？ ▲第三排最左边，即胜宏科技创始人陈涛 谜底数月后揭晓：原来他是胜宏科技董事长陈涛。 英伟达在大陆合作伙伴众多，为何独独他拿到了这张顶级入场券？答案藏在一组冰冷的数据里： 英伟达AI服务器所需PCB，七成来自胜宏。 PCB，即印刷电路板，被誉为电子产品之母，是连接芯片与所有元件的桥梁，更是AI时代的地基。 “如果把电子产品比喻成人体，PCB就是人体的骨骼、经络和血管。” 没有它，再强大的AI芯片也无法连接，电子世界会瞬间瘫痪，整个AI算力大厦也将无从谈起。 全球PCB厂商多如牛毛，胜宏凭什么独占鳌头？因为它手握独门绝技。 AI时代，大量算卡需要在极小面积内集群，过去单层或少层板已经不够用，必须靠20层甚至更多层HDI（高密度互连）板来完成互联。 这门技术，如同走钢丝，不是谁都能做。 而胜宏不但能做出来，还能在短时间快速放量，满足英伟达的爆发式需求，同时质量还稳定可靠。 放眼全球，同时具备这三种能力的厂商，几乎就找不到第二家。 正因为如此，黄仁勋——这个AI时代最有权势的男人，才会在一场重要私宴上，将陈涛邀为座上宾，并亲切称其为自己的： 中国搭子。 这不仅是荣誉，更是通往全球AI供应链核心的通行证。 资本市场心领神会。 过去一年，胜宏科技上演资本神话： 2025年上半年营收90亿元，净利润21亿元，均实现翻倍增长。 股价更如脱缰野马，从40多块最高涨到355元，涨幅超过750%，公司总市值突破2300亿元。 陈涛夫妇身价随之飙升至700亿元。一年前，这个数字仅是130亿。 外界对于这种造富速度叹为观止。 但这位甘肃陇南走出的退伍老兵，最该感谢的，或许是30年前那次命运的转折。 孤注一掷：死磕高难度工艺 1995年的陈涛，还在新疆喀什市二轻局工作。 对于一名退伍老兵，这在当时是一份令人羡慕的铁饭碗。但一次广东出差经历，彻底改变了他的命运。 在那里，陈涛亲眼见到了改革开放前沿阵地热火朝天的景象。回到新疆，他内心再也无法平静。 最终，他毅然南下。 在广东惠州，他进入一家台资PCB厂工作，并主动申请成为一名销售员，由此开启了他的创业传奇。 初为销售员的陈涛，很快展现出他作为一名军人的干练和果敢。 他带领三个业务员一起闯天下，在深圳和惠州两地来回跑，不到两个月便拉回200万元的订单。 由于业绩突出，他迅速被提拔为公司高管。 但心气颇高的陈涛，不甘久居人下。2003年，他纵身一跃，创办胜华电子。 彼时的中国PCB行业，外资盘踞高端，深南、沪电等本土企业疯狂扩产。一个民营小厂想杀出血路，难如登天。 更何况，陈涛当时还是个技术小白。“创业之初，最困难的就是技术。”他坦言。 关键时刻，一股不服输的劲头支撑着他。 为了钻研技术，陈涛买来先进电路板，一层层拆解，抽丝剥茧。同时，自学理论知识，并请教行业专家。 日复一日，这个门外汉，硬生生把自己逼成了专家。 更难能可贵的是，虽然只是一名行业新人，但陈涛从一开始就立志高端。 别人都说他疯了：国内做高端多层板？没戏！ 陈涛偏偏不信邪，他不但要做高端，还要做别人不敢做、不愿做、做不好的事情。 为此，他把利润全砸进研发，带着团队在深圳、惠州反复试验埋孔、层压、阻抗控制等高难度工艺。 设备坏了，线报废了，也在所不惜。每一次送样，都像一场豪赌。 ▲来源：羊城晚报 陈涛之所以死磕高难度工艺，是因为他深谙行业底层逻辑： PCB行业属于高端精密制造业，它既有传统制造业的成本、规模属性，也有高科技行业快速迭代的一面。 这个行业随芯片而变，必须不断迭代，攀登技术高峰。 为了加快迭代速度，跟上行业节奏，陈涛甚至在公司创办早期的2006年，就做出一个重要决定： 投资3.5亿港币，在惠州拿下400亩土地，打造第一座大型生产基地。 在此基础上，陈涛创建胜宏科技，正式进军高端PCB市场。为了筹建设资金，他不惜质押了胜华所有股权。 持续的投入，让胜宏一度亏损。 但正是这种孤注一掷，让它的技术不断飞跃，从低端通孔板到8层、16层、24层……为日后AI时代的一骑绝尘，埋下了伏笔。 胜宏速度：可怕的执行力 从2003年到2017年，陈涛和胜宏科技默默积累了十几年技术。 同一时期，竞争对手也没闲着，深南、沪电都在向高端PCB板挺进。但陈涛更早嗅到了产业先机并果断下注。 2017年，全球PCB行业刚经历两年调整，多数企业在增产还是减产之间举棋不定。 陈涛却逆势而上，启动史上最大扩产——斥资十几亿，新建高端产线，主攻新能源汽车和AI。 有人质疑他疯了：汽车电子认证至少两年，AI订单在哪里？这是烧钱玩命！ 陈涛不以为然：胜宏赌的不是客户，是未来。 2019年，他再下重注：正式成立HDI（高密度互连）事业部。当对手还在观望，胜宏已全力押注AI未来。 这是胜宏历史上一次关键的战略转型。 AI服务器对PCB要求苛刻：它要能承受上千瓦的功率，支撑几十层信号层、供电层，还得抗高温、防干扰、精度到微米级……普通厂商连图纸都望而生畏。 而胜宏，凭借过去十几年的技术死磕，以及提前两三年对高密度多层板的押注，不断突破6阶24层乃至10阶30层先进技术。 于是，当英伟达放眼全球，为关键产品寻找高端PCB供应商时，发现：只有胜宏等少数厂商能胜任。 比技术领先更可怕的，是胜宏的量产交付能力。 2024年，当AI服务器需求大爆发，大部分厂商还在调试或认证阶段，胜宏已经量产，稳定供货。 这背后，是陈涛雷厉风行的作风。 业界流传一句话：胜宏速度，陈涛节奏。 据媒体报道，2017年大扩产，陈涛为抢时间，设计、桩基、钢结构、机电同步，工地24小时轮班。 他本人常在深夜12点，佩戴安全帽巡场，一旦发现有螺丝未拧紧等情况，立即开罚单并要求整改。 如此，实现从土建完工到设备搬入仅45天，比行业常规速度快一倍。 这同时也是中国PCB行业第一家互联网智慧工厂，极大提升了胜宏的效率、良率和量产交付能力。 胜宏的厉害，在于不但能做出来，还能大规模量产，同时保证高质量、稳定交付。 这一方面得益于智慧工厂实现了半导体级的自动化生产环境，更离不开陈涛近乎变态的军事化管理。 他亲自抓品质，并定下质量红线：宁可多花钱，绝不让次品流出。 在胜宏内部，考核逻辑不是产量第一，而是良率第一，其内部质量管控堪称严苛。 很多员工叫苦不迭，吐槽比军训还狠，但也正是这般严苛，让胜宏通过英伟达审核，并创下98.5%的超高良率，领先全球。 在业界，能做到6阶24层的并非胜宏一家。 但能把产品做出来，同时还能大规模量产交付，并保证质量、良率和交付稳定性的，凤毛麟角。 从这个意义上讲，除了胜宏，英伟达几乎找不到更好的替代供应商。 正因为如此，在那场重要的台北晚宴上，陈涛才能站在黄仁勋身边，与众多产业大佬一起纵论AI天下。 PCB界的任正非 媒体对陈涛的关注，并不仅仅局限在他的真实身份上。 那场晚宴之后，他们详细梳理了陈涛过往的创业经历，并感叹：30年前，台湾才是PCB行业的引领者。 而今，随着胜宏科技等企业的崛起，大陆正取而代之。 在总结胜宏的成功经验时，他们用了两个词：技术赌注和军事化管理。 有人甚至将陈涛比作“PCB界的任正非”，除了相似的管理风格和技术赌注，更因为两人都曾当过兵。 陈涛自己，对于当年的部队生涯，也给予高度评价，他曾感慨：是部队磨炼了我的意志、开阔了我的胸怀，让我敢于去闯关。 这并非虚言。 回望陈涛过去几十年，敢闯、敢打硬仗是他身上最鲜明的特征之一。 当年，他单枪匹马闯惠州，进入一家台资厂。公司原本打算让他搞行政，陈涛却主动请缨到一线当销售。 据媒体披露，1998年亚洲金融危机，工厂被迫裁员三分之一。他不顾风险，逆流而上，去日本客户产线跟线。 风暴过后，他成了厂里唯一能用日语写制程报告的人。 2006年创办胜宏科技时，陈涛在强敌环伺、一穷二白的情况下，就敢于押上所有身家，死磕高难度工艺。 凭借这些积累，十年后，又再次豪赌AI赛道。 很多人说，这得益于陈涛超前的战略眼光。 这一点固然不假，但2017年前后，同样看好AI趋势的并不止陈涛一人，甚至很多同行也跃跃欲试。 但他们大多不见兔子不撒鹰，而陈涛在产业尚未完全落地，就敢于豪赌，并且说干就干，展现出极强的执行力。 不仅如此，他还把军人的纪律精神直接搬到公司管理上，反复强调：军人开拔时没开拔是要枪毙的，企业决定了的要执行，错了再纠错。 这条胜宏铁律，在2017年大扩产中，被展现得淋漓尽致。 陈涛对自己的要求，更是严苛，这个浓眉大眼、英俊挺拔的西北汉子，日常生活中始终保持着高度自律： 每天工作到再晚都要回家，晚上睡得再晚早上都要跑步一个小时，中午雷打不动的拉伸运动半小时。 哪怕再苦再累，也要保持精力充沛、仪表端正。 这种高度的自律，以及极强的执行力，是过去二十年，陈涛和胜宏科技不断克服困难，一步一步走向巅峰的法宝。 2015年，胜宏登陆创业板当天，股价大涨，陈涛身价暴涨。 有机构好奇，问他成功的秘诀，陈涛脱口而出道：“当兵的执行力，就是令行禁止，说干就干。” 上个世纪90年代，17岁的陈涛在新疆茫茫戈壁滩上，练就了铁打的骨骼、雷厉风行的军人精神。 这种精神一直支撑着他勇往前行。 哪怕今天，胜宏已成为英伟达核心供应商，站在时代的风口浪尖上，陈涛依旧不敢有丝毫松懈。 技术一日千里，稍有松懈，便可能被时代抛弃。 从这个意义上讲，属于AI的战场才刚刚开始。而53岁的陈涛，依然战斗在最前线。

快科技1月24日消息，360集团创始人周鸿祎近日现身2026崇礼论坛并发表演讲。 开场后，周鸿祎便以幽默口吻调侃“我来太舞小镇和大家目的一样，主要是来滑雪的，另外我也希望能在这实现一个梦想，我滑雪很多年了，但水平一直很一般，希望能学会上下身分离的技巧。” 谈及AI行业发展趋势，周鸿祎梳理出清晰的进化脉络：2024年是大模型的追逐热潮，2025年大模型完成向智能体的转型升级，而到了 2026年，全球智能体数量或将突破百亿大关，届时在AI领域，百亿级公司都只能算作小公司。 他进一步阐述称，此前的大模型大多停留在聊天机器人阶段，难以承担实际业务；唯有升级为智能体，才能真正在各行各业实现落地应用。 针对行业内的认知误区，周鸿祎直言，2024至2025年，很多人混淆了训练算力与推理算力的概念。 他指出，训练算力需求巨大，是少数头部企业的 “专属赛道”；而绝大多数普通人与普通公司，真正需要的其实是推理算力。 二者的算力消耗差距悬殊：日常与大模型聊天，即便每天发送2万字内容，每月的token消耗量也仅为数万； 但如果让智能体完成一部短剧制作、或是开展一堂专业业务授课，所需的算力投入将达到百万甚至千万级别。 周鸿祎还强调，业界普遍存在一种误解，认为只有研发大模型、制造芯片才算得上AI领域的核心角色。 诚然，这些技术研发至关重要，但要推动AI真正走进企业、融入行业，打造智能体才是关键环节，而这一过程中的主角，实则是垂直领域的业务专家与行业专家。 他解释道，每个企业都蕴藏着大量隐性知识与 “潜规则”，比如岗位的特殊要求、业务流程的专属规范等。 这些知识往往储存在老员工或企业管理者的经验中，部分专业技术更是企业的核心机密。 若将这类知识用于通用大模型训练，极易造成核心秘诀泄露；其最佳用途，是用来训练专属智能体。 在周鸿祎看来，谁能率先将这些隐性知识转化为智能体的学习素材，谁就能抢占AI发展的核心红利。

IT之家 1 月 24 日消息，OpenAI 首席执行官山姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）今天（1 月 24 日）在 X 平台发布推文，宣布在未来 1 个月时间里，OpenAI 将推出多个 Codex 相关产品，首款产品将于下周推出。 IT之家注：Codex 是一套高度成熟的智能编程辅助生态系统，不再仅仅是一个 API 接口，而是集模型、工具和工作流于一体的“AI 软件工程师”。 奥尔特曼在推文中重点介绍了 AI 编程安全方面，认为对世界最有利的做法是快速修复安全漏洞。在发布该推文同时，OpenAI 官网还发布技术博文，深度揭秘其跨平台本地软件智能体 Codex CLI 的核心逻辑“智能体循环”（Agent Loop）。 该循环负责编排用户、模型与工具间的交互，通过将用户指令转化为 Token 输入模型，执行推理并调用工具（如文件操作），直至生成最终回复。

IT之家 1 月 24 日消息，雷蛇 CEO 陈民亮（Min-Liang Tan）本周（1 月 19 日）出席 The Verge 旗下视频播客节目《Decoder》，谈及当今游戏圈内玩家普遍存在的“反 AI 情绪”。 陈民亮透露，雷蛇已经在 AI 技术上投入了将近 6 亿美元（IT之家注：现汇率约合 41.86 亿元人民币），但玩家仍然对生成式 AI 的垃圾内容感到不满。在这种情况下，AI 更应该作为开发者的辅助工具，帮助他们打造更好的游戏。 他还在采访中进一步解释了玩家与公司之间的认识落差，并直言不讳地表示： 所以我觉得问题在于：我们到底对什么不满意。请注意，我这里说的“我们”指的是所有游戏玩家。反正我认为大家不满意的点集中于生成式 AI 产出的垃圾内容，我个人不喜欢，玩家们也不喜欢。 作为一名玩家，我希望在游戏中获得投入感、沉浸感和竞争感。我不想看到角色多出几根手指，或者剧情写得一塌糊涂之类的情况。我和大家都站在同一阵线，讨厌那些只靠几个提示词就批量生产出来的低质量 AI 内容。 他随后补充道：“我们并不反对那些能够支持开发者、帮他们做出优秀游戏的工具，雷蛇也在探索这点。如果 AI 工具能帮开发者更快、更好地测试和找出 Bug，那我相信大家都会拍手叫好。如果它还能检查拼写错误、完善细节，让游戏变得更好，我想所有玩家都会乐见其成”。 最后，陈民亮将雷蛇这 6 亿美元的投资形容成一场押注，他认为这能胜过当前市场炒作以及玩家对 AI 的反感情绪。目前公司已经计划招聘 150 名 AI 工程师，推动一系列带有品牌特色的 AI 功能落地。

IT之家 1 月 24 日消息，当地时间 1 月 23 日，据《财富》报道，在 AI 可能引发“无就业增长”担忧加剧之际，高盛董事长兼 CEO 大卫 · 所罗门对“就业末日论”作出明确反驳：尽管 AI 基础设施投资正迎来大规模热潮，但劳动力市场并未走向灾难，也不存在 AI 引发的“就业噩梦”。 所罗门说，自己“不属于就业末日那一派”，并不认同这轮技术浪潮会对人类就业构成根本性威胁。相比近期经济增长表现，劳动力市场确实显得有些脆弱，不过这种现象更像是长期以来“创造性破坏”的正常过程，而非结构性的新危机。 所罗门表示，技术几十年来一直在改变工作方式，既会淘汰岗位，也会迫使经济体不断创造新岗位，“这一次并无不同”。 他强调，高盛引入 AI 的目标并不是减少员工数量，而是扩大业务能力。如果推进得当，AI 并不会显著降低高盛的用工规模，相反，效率提升将带来过去受限的增长投资空间。 不过，所罗门也承认，转型并不容易。员工往往愿意采用能让自己“更聪明”的生产力工具，但要彻底重塑像 KYC（IT之家注：了解你的客户）这样的传统流程，难度要大得多。在大型企业中推动流程变革是一项艰巨工作，需要时间，并且涉及对人力结构的深层调整。 所罗门预计，资本投资仍会继续加速，但企业是否能像市场所期待的那样迅速消化算力、快速完成落地，2026 年可能会出现调整。到 2026 年的某个阶段，市场或许会逐渐意识到，企业部署 AI 比最初想象的更复杂，因此推进速度可能会“比目前人们认为的更慢”。

1 月 24 日消息，在去年多次减持公司股票之后，谷歌及母公司 Alphabet 的双料 CEO 桑达尔 · 皮查伊，在进入 2026 年之后又已多次减持所持有的股票，本周三就有减持。 Alphabet 提交给美国证券交易委员会的文件显示，皮查伊在当地时间周三，减持了 3.25 万股的公司股票，套现 1047.02 万美元（现汇率约合 7304.3 万元人民币）。 本周三减持股票，就是皮查伊今年第三次减持。Alphabet 在提交的文件中披露，他在 1 月 7 曾有两次减持，他个人减持了 3.25 万股，通过家族基金会减持 4000 股，分别套现 1043.95 万美元、128.42 万美元。 随着周三再次减持，皮查伊在今年仅 20 多天的时间里，就已减持 6.9 万股股票，套现超过 2200 万美元（现汇率约合 1.53 亿元人民币）。 而值得注意的是，Alphabet 提交的文件还显示，皮查伊在去年 11 月份和 12 月份也有多次减持，每个月均有 4 次，两次为 3.25 万股，余下两次为 4000 股，共套现 43778719.55 美元（现汇率约合 3.05 亿元人民币）。

OpenAI快绷不住了，最近一段时间被Claude Code 打的满地找牙，Claude code太火了，skill，cowork 一波接一波的更新，Sam Altman终于急了要发布新模型了，看来2月份又是个AI大月 就在刚刚 Sam Altman 预告，从下周开始的一个月内，OpenAI 将会发布一系列与编程模型 Codex 相关的重磅更新，希望能给用户带来惊喜 他同时透露，OpenAI 即将在其“准备度框架”（preparedness framework）中达到“网络安全高级别”，并已为此做好了准备 Altman 指出，网络安全技术具有固有的双重用途（既可用于防御也可用于攻击）。他认为，对世界最有利的做法是快速修复安全漏洞。因此，OpenAI 的初期策略将从产品限制入手，例如，尝试阻止用户利用其编程模型进行网络犯罪（如发出“入侵这家银行并窃取资金”之类的指令） 从长远来看，一旦有足够证据支持，OpenAI 计划将主要缓解措施转向“防御性加速”（defensive acceleration）——即积极帮助人们修复程序漏洞。 他最后强调，让全世界尽快采用这些工具来增强软件安全性至关重要，因为很快世界上就会出现许多能力强大的AI模型

编注：我们会不定期挑选 Matrix 的优质文章，展示来自用户的最真实的体验和观点。 文章代表作者个人观点，少数派仅对标题和排版略作修改。 人生中的第一个独立开发的 APP 终于通过审核了，这篇文章的重心不在应用推介，更多是记录我作为一名运营独自一人开发应用上架的完整历程。年纪大了，如果当下的感受没有被及时记录，很容易会被时间冲淡。 文章不会涉及到太多专业术语露出，无论你对 AI 编程是否感兴趣，都可以把它当个有趣的故事看下去。 ▍前言 我貌似一直对写应用 / 做产品有一种执念，尽管我连 GitHub 怎么用都一头雾水。 2014 年，因为经常要写 APP 推荐文的原因，为了丰富截图美观度，联合少数派的 Android 开发小哥倒腾了个【带壳截图】。当时的我，负责的只是想法、素材设计和宣传推广，没有参与过半行代码的编写。 2023 年，当时部门被公司一锅端，突然失业的我申领失业金频繁受挫，靠着每天把免费版 GPT 额度用完，很是艰难地倒腾了个如何申领失业金的微信小程序。这是我自己第一个手搓代码的的产品，这阶段的我开始掌握了「如何插入广告代码」这一核心技能。 2025~2026 年，因为工作缘故要经常输出鸿蒙相关的内容，我先是做了个缓解鸿蒙升级阵痛的小程序，后来在 Gemini 的帮助下，我正式提交了人生中第一款独立开发的 APP，一个能联网的、打通服务端和前端的、有实际功能的、不再是静态页封装的应用。 所幸每一个阶段的产品，我都在少数派写过文章，留下过印记。 ▍使用 AI 编程的挑战 😵‍💫 自我设限 早在去年鸿蒙推出开发者激励计划的时候，老麦就问过我能不能倒腾个鸿蒙应用，我说这超出了我的能力范畴。其实彼时的我已经写过好几个小程序了，然而在我的固有认知里，小程序和 APP 开发的区别应该比美图秀秀和 PS 还要大...... 加上现在鸿蒙编译工具和原生开发语言才推出市场没多久，可能 AI 都没有收集到足够的数据来应对。 事实证明一切都是借口，真正实践起来，我这个 GitHub 都用不明白的家伙，从 12 月 30 日配置到鸿蒙开发环境，到 1 月 5 号正式动工，最后 1 月 10 日提交审核，减去中间的元旦假期和周末，整个开发周期差不多就一个星期左右。 挣脱了思想的牢笼后，一切就豁然开朗了。 🌐 网络环境 无论是 Gemini、ChatGPT，还是其他更进阶的 AI 编程服务，对网络和地区的要求都是极高的。网络的波动，经常会导致「地区限制、IP 污染」等拒绝访问的情况发生，哪怕能顺利进入，也会有一定概率只能新建聊天但无加载历史对话。 付钱也是个大问题，搞定了网络，也舍得每个月掏出 20 美元甚至更高的费用去订阅，但如果没有一张境外发行的银行卡或海外账户，那么大概率无法完成关键的付款操作。 💻 技术门槛 社交媒体上铺天盖地的都是「不懂代码也能编程」的帖子和教程，但目前市面上一些主流的 AI 编程工具其实都是需要使用者具备一定专业技能的，强如 Cursor 一打开就让我关联 GitHub 的代码仓库，单就这一步就直接难倒我了。 同时，零代码基础，意味着你无法判断 AI 输出的方案优劣 / 对错 / 是否最优解，AI 会偷懒、会造假、会胡说八道、会消极怠工...... 没有专业能力去支撑你的判断与决策，一旦涉及关键模块的改动，轻则影响项目进度，重则前功尽弃，推倒重来。 ✅ 备案和审核 从 2025 年开始，所有联网的应用都需要进行 APP 备案。从服务器和域名，再到 APP 备案，兜兜转转搞了差不多 1 个月才搞定，所幸只是耗时长，过程并不复杂。 来到核心的应用审核环节，由于之前提交审核的版本功能实在过于简单被驳回，让我下定心思真正做一个有实际功能用途的 APP。于是乎，我拾起了 10 年前的带壳截图项目，因为应用名称已经备案了，所以我还是沿用【NEXT 升级站】这个名称，在截图带壳的基础上，新增了图层顺序调整、设备素材云端下载与更新、添加贴纸、设备形态切换等功能。 1 月 10 日，我将重新构造的 NEXT 升级站提交到鸿蒙应用商店；1 月 16 日，经过了多次沟通和调整之后，NEXT 升级站终于顺利通过审核，正式登陆鸿蒙平台。得知应用审核通过的瞬间心情还是非常激动的，毕竟花了这么多心思去打造，肯定是想让它呈现在公众面前，供有需求的人去使用。 ▍与 Gemini 的角色分工 因为 Chat 形态的 Gemini 不能直接操作项目，所以从配置环境的安装到最后的签名打包，涉及到开发环节的每一步，全都是 Gemini 输出文字指引，我来进行操作。虽然是原始了点，但一步一脚印，也不算是一件坏事。在这个鸿蒙应用开发项目里，我主要扮演产品经理和交付验收专员的角色，Gemini 则负责以下工作： 产品项目 / 需求评估 解决方案输出 100% 代码编写 问题定位与修复 LOGO 初稿输出与绘制教程 机型素材整理方案输出 快速生成图片配置文档 我不太清楚近期火热的 Vibe Coding 能否全自动地完成项目的代码编写和程序编译，因为我没真正使用过，一来是文章开篇提及到的网络问题，二来也是我自身专业度不足以支撑的问题，当然最主要的还是自我设限，认为自己驾驭不到。 有机会尝试的话，再给各位输出一篇关于 Vibe Coding 的体验文章。 🧑‍💻 擅长开新坑 Gemini 的靠谱程度，很大程度取决于你是「开新坑」还是「优化屎山代码」。如果是「开新坑」，决策准、速度快、效率高、完成度高，会是我对它的评价；一般这种情况下的需求指令都不会特别清晰或具体，这时候的它有足够的发挥空间。 一个具体的例子，10 月初我想把初始版本的【NEXT 升级站】小程序想快速移植为鸿蒙应用，专门请教了公司的开发同事，询问一下这件事情在技术层面的可行性，得到的结论是不行，斩钉截铁的不行。 随后，我将这个具体的想法交代给 Gemini 后，它给出的答案也是不行，但同时提出了另一种解决方案：因为我的产品架构很简单（本地搭好页面框架，从腾讯云读取数据），无需转译，直接用鸿蒙原生开发工具写一个更简单。 然后，它就手把手教我从如何安装配置鸿蒙开发环境、如何配置页面、如何调用组件、如何读取数据、如何解决编译报错、如何真机调试等等。因为我小程序已经写好了逻辑，所以它列了几个关键的 js 文件让我发过去，它就能复用对应页面的数据读取、字段展示、排序逻辑、元素布局等。 效果非常惊人，花了 1 天的下班时间，我就已经完成从搭建鸿蒙开发环境到输出 Demo 能在真机安装运行了。虽然一开始 Gemini 并没有告诉我 Beta 版编译工具签名的 APP 无法提交审核，但那是后话了...... 😵‍💫 优化能力不详，像鬼打墙 但场景一旦切换到「具体功能优化、Bug 修复」时，当需求越具体，它就会变得越固执、越短视、喜欢钻牛角尖、重复造轮子、简单的事情复杂化： 能调用系统图标的它偏要自己画； 在正常编译的云服务配置文档新增一个字段读取处理，它偏不按那个版本结构逻辑去写，硬是要自己优化，结果每个自作聪明优化的代码版本都不能编译； 我说哪个功能上有问题，它就只是把这个问题修复好，全然不告诉我它为了修复这个问题，偷偷把其他能正常运行的功能删了，把数据读取逻辑从服务器端改成了本地虚拟数据...... 诸如此类各种数不尽的骚操作，逐渐倒逼着我自己去管控整个项目走向。慢慢地，我这个毫无感情的代码复制粘贴机器，也开始系统性地判断 Gemini 输出的技术方案思路是不是可行的，给出的方案有哪些考虑不周到的地方，存在哪些风险，需要做哪些准备工作，备份哪些关键文件，实施过程中可能会发生的问题以及应对方案等： 比如在进行一些关键页面/功能的修改时，是不是可以创建一个隔离环境，先验证功能可行性，再合并到正式页面里等； 又比如在复制粘贴代码的时候会多留一个心眼，观察代码量变化，很多时候往往只是修改一个极小的细节问题，但输出的完整代码量和上一个版本竟然相差 200 多行，我就知道它又开始偷懒了。 见证我踩坑与进化的，是每次下达精准修改需求时越来越长的注意事项： 必须精准修改，不要动已有的功能布局与逻辑，尤其是不要自作聪明覆盖本地数据和功能 ，不要悄默默的删掉功能，你这是惯犯 输出方案之前，要严格关联上下文，涉及到需要验证的解决方案，必须要在最小单元内测试是否有效，再全面推广 优先使用系统组件、遵从鸿蒙设计/开发规范，不要简单的问题复杂化 涉及到需要修改的页面，需要输出完整代码，减少手动操作带来的误操作 不要偷懒，不要在不告知我的情况输出精简 DEMO 来替代我现有的功能界面和布局 一步步详细的列明每一个操作步骤，不要精简和省略，包括需要修改的文件具体路径，尤其是涉及到一些不可逆或容易误操作的地方，要特别标注出来 需要涉及需要在本地新增素材或引用云端字段/系统能力，要和我提前说，并告知具体的文件存放位置和作用，减少因为「资源缺/对不上」造成的编译错误，尽量做到每一次输出的方案都是不报错的； 输出方案的时候要明确说明思路、方向、修改了什么，可能会发生的问题，以及应对思路...... 背后的心酸，只有我和 Gemini 才能知晓。 虽然开发环节总是会出现这样那样的问题，但在整个应用构建过程，我始终保持着非常激动甚至亢奋的心情。关键的转变在于我从某个环节的螺丝钉变成了整个链条的掌舵手，提出想法的是我，需求评估的是我，原型设计的是我，敲定技术实现方案的是我，字段配置、代码编译、功能验收、BUG 修复、功能迭代的还都是我...... 每天结束代码编译工作时，我都会和 Gemini 复盘一下今日的成果、踩过的坑、明天的计划、以及突然冒出来的鬼点子。看着应用从最初的原型图，到一步步完善，最后成为能在真机运行的应用，成就感可以用爆棚来形容。 ▍主角登场：NEXT 升级站 🌠 聚焦截图编辑与创作 铺垫了这么久，是时候要请出主角了。NEXT 升级站聚焦于截图编辑与创作，支持带壳截图、快速切换设备形态、添加贴纸、云端更新素材库等。应用支持联网更新，即使不更新应用，也能获取到最新的设备素材与贴纸。 在产品架构设计阶段，应用内几乎每个环节我都加上了支持运营控制的字段与配置入口。除了机型素材和贴纸中心，还包括创作页背景、机型默认壁纸，甚至连遮罩颜色和透明度等，都可以在云端直接修改更新。节假日定期换个应景的素材，或和其他应用联名搞搞活动，是我作为一名老运营的职业习惯。 核心的截图创作页上，我将「机型系列」作为一个最小单位，一个单元内对应多个 SKU，下载对应素材后，可以左右切换更换同系列的姐妹机型与颜色。如果是涉及到折叠屏这种多形态变化的产品，同样可以通过左右切换，快速更换设备形态。 同时，「贴纸中心」的加入，大大丰富了截图的可玩性，这也是 NEXT 升级站区别于同类应用的一大特色功能。支持图层顺序调整带来了无限大的拓展空间：除了常规的表情贴纸，它可以是画布壁纸，还可以是契合产品的具体使用场景、更可以是模特手持的特写海报。 😢 一些遗憾 由于贴纸引入了图层概念，所以正常情况下只需新增一个图层字段或贴纸类型，就可以实现「图片背景」这一功能了，写好逻辑本地处理，当检测到图层字段等于 0 时，图片自动置底且铺满画框。道理是这个道理，但可惜，目前我的水平无法支撑这个需求的实现；不仅没有实现，还出现了同一个素材从创作页添加是正常的，但从贴纸中心添加就不能显示的奇特 Bug，折腾了好久才恢复到原样来。 此外，在原本的产品规划里，我是打算将 Navigation bar 和 tabBar 统一都设置为半透明的毛玻璃效果，让壁纸能够完整铺满整个屏幕，体验更加沉浸。但这涉及到全局组件的改动，加上当时风险管理意识不足，一番操作下来，布局全乱，软件元素和系统安全区叠加在一起，越改越乱，最后不得不代码回滚。 这也是这个版本里为数不多的遗憾。 🎨 图标绘制 我对图标尤为看重，7 天的开发周期，图标绘制就占了我整整一天的时间，可见重视程度之高。我希望 NEXT 的图标是有质感的、且符合应用使用场景的，发了几个我想要的效果素材给 Nano Banana Pro，结果输出的第一个方案里就有对胃口的版本，这让我极其欣喜。 我完整阐述一下我的图标绘制操作和思路： 在 Gemini 工具栏里选择「生成图片」，输出详细设计需求并附上参考图，让它出 n 个方案； 从中选择合心意的版本，进行细致修改； 确定最终方案后，让 Gemini 输出 Figma 绘制教程； 根据教程重绘矢量图标。 为什么要重绘图标？ 我个人不太建议直接使用 AI 输出的图片作为图标。 一来是 Gemini 无法输出透明背景的 png，虽然市面上大把移除图片背景的工具和插件，但移除背景这个动作本身就会对图片质量本身产生较大影响，如边缘锯齿、阴影裁切、残留白边等； 二来应用图标在软件项目构造里并不是一张单纯的圆角矩形图，它是由一张透明背景的主体图 + 一张保留直角的背景图组成的； 三是考虑到 AI 输出的图片可能存在的版权归属问题，以及后续图标的拓展延伸（如面向付费用户提供多种图标切换、应用周边制作、品牌宣传露出等），几乎每个场景都需要你有「源文件」在手，而不仅仅只是一张 AI 提供的固定分辨率、放大会有锯齿的位图； 所以让 AI 输出方案 + 重绘修改，会是一个相对稳健且方便后续运营拓展的方案。哪怕你是设计新手也不要紧，目前主流的 AI 基本上可以做到专属教程产出，发一张图片过去，询问如何在 Photoshop 或 Figma 上绘制出一模一样的效果，它就会输出详尽的教程，包含每个图层需要叠加的效果参数、渐变色值等。 当然，图标重绘并不意味着百分百的还原 AI 稿，更多是根据实际情况进行风格和元素的调整，毕竟是手把手操作，灵活度上还是要比输入关键词指令更精准一些。我对这个工作流输出的图标成品很是满意。 📖 名字来源和背后故事 介绍完应用功能和图标，我想展开聊聊 NEXT 升级站名字的来源和背后的功能变更。 故事的开始是去年我主力使用的华为设备升级到鸿蒙 5，在日常使用中或多或少都会有一些困扰与不习惯，于是我针对常见痛点梳理了解决方案，拾起老本行做了个微信小程序承载。想着解决他人问题之余还能靠流量主赚点广告费，没成想鸿蒙版的微信小程序并不支持加载流量主广告 😂 路径依赖失效了~ 但每个月 19.99 的腾讯云套餐是无论如何都节省不了的支出，怎么样才能把这 19.99 用回本成为了我的新课题。既然腾讯云能被小程序调用，是不是也能被第三方网站或 APP 调用？我向 Gemini 提出了这个问题，得到了肯定的答复，随后我就搞了个页面，通过云函数将小程序的内容同步展示到网页来。不过这个页面更多是技术验证，并没对外开放访问。 小程序有了，引流页面也有了，作为一个面向鸿蒙用户提供解决方案的产品，没有鸿蒙原生应用似乎说不过去。刚开始我是打算通过「小程序转译」的方式去实现，结果 Gemini 告诉我直接原生编译工具写更简单。接下来的故事前文也提及过了，初始版本的应用多次被驳回，一是联网应用没备案，二是功能实在太过简单。 应用审核被驳回，但耗时一个月的应用备案下来了，秉持着备案不能白白浪费的原则，我又硬着头皮搞了如今以截图编辑与创作为核心的【NEXT 升级站】并成功上架，也算是给 10 年前的【带壳截图】一次秽土重生的机会。 所以现在的 NEXT 升级站处在一个非常神奇的阶段，同一个名字在不同渠道是两个完全不同形态的存在。在微信小程序里，它是提供各种常见问题解决方案的实用工具箱；在鸿蒙原生应用里，它是可以实现以带壳截图为核心的截图创作工具。至于后面究竟是逐渐融合还是单独区分，就有待后续故事的发展了，现在的我也说不准。 回顾 NEXT 升级站每一次的更迭，基本上都是脑海里的灵光一闪在稍纵即逝之际被 Gemini 及时验证可行性并给出实施方案，我才得以踏出下一步的。我认为这是 AI 存在最大的价值，通过 AI 快速验证各种天马行空想法的可行性，并以最低成本踏出第一步，只要出发了，距离终点就不远了。 💰 开发费用 我来简单盘点一下本次开发全链路的所需费用。 腾讯云：￥19.9/月 服务器：￥69/年 域名：￥33/年 以一年时间为例，最基础的费用支出是 340.8 元。当然，实际上远不止这个价格， 正常情况下 Gemini 应该是最费钱的一项。 ▍写在最后 这是 2026 年我送给自己的新年礼物，突破一个运营原定能力边界的礼物。 简单评价一下这个开发周期只有 7 天的应用，我认为功能完成度是大大超出我预期的。代码质量我不好评价，后续版本维护上我也比较担忧，但在产品架构、功能完善度、可玩性上，我有信心，NEXT 升级站起码是合格的，甚至是超过平均水平线的。 当然，初个版本还是有很多不足的地方，受限于技术水平与人力原因，很多东西距离「尽善尽美」还有很长一段距离，不过大框架搭好了，素材也能支持云端更新，后续保持一定的频率更新，问题也不大。 我还蛮享受这种独立开发的过程，当一个深夜在脑海浮现出来的想法，隔日就能亲手实现的时候，那种心情还是难以言喻的。无需说服别人，也不用依赖谁来实现，想到了就去做，有种坐了几年副驾驶终于考上驾照，能够自由掌握方向盘的快感。 洋洋洒洒写了太多字，感谢你的收看，全文完。

周受资 凤凰网科技讯 北京时间1月24日，TikTok宣布成立美国数据安全合资公司。据《商业内幕》报道，TikTok CEO周受资周四向美国员工发送了一份备忘录，庆祝这一“好消息”，并感谢大家展现出的“韧性”。 周受资同时宣布，“目前已有超过2亿美国人来到TikTok，在更广泛的全球社区中娱乐、学习，并发展他们的业务”。 《商业内幕》认为，新合资公司对TikTok及其母公司字节跳动而言是一次重大胜利，这意味着它们能够继续在美国运营，且无需切断美国用户与世界其他地区的连接。该安排对TikTok新美国投资者同样意味着胜利，因为他们能够借此入股高速发展的TikTok。 以下是周受资的备忘录全文： 我很高兴向大家通报一则好消息。 根据特朗普总统2025年9月25日签署的行政命令，TikTok美国数据安全合资有限责任公司今日正式成立，这使我们的美国用户能够继续作为TikTok充满活力的全球社区和体验的一部分，继续发现内容、进行创作并蓬勃发展。 在公司迈出这一重要一步之际，我也自豪地与大家分享：目前已有超过2亿美国人来到TikTok，在更广泛的全球社区中娱乐、学习，并发展自己的业务。我们衷心感谢用户给予的非凡支持，也感激全体员工坚定的奉献精神和韧性，这让我们能够持续提供优质服务。 TikTok在美国市场的稳步增长，为该合资公司未来的成功奠定了坚实基础。这家由美国资本占多数的合资公司将在一系列明确的保障措施下运营，通过全面的数据保护、算法安全、内容审核以及为美国用户提供的软件保障，保护美国国家安全。合资公司将由亚当·普雷瑟(Adam Presser)领导。鉴于他在领导TikTok信任与安全、运营领域大型团队方面的出色成绩，合资公司董事会已于今日正式任命他担任这一职务。 产品互通性，对于保障用户和创作者继续享受他们熟知且喜爱的全球化体验至关重要，同时也是750万家美国企业通过触达全球客户继续在TikTok蓬勃发展的关键。为确保持续为用户提供无缝体验，我们新设立了包括“TT商业与全球服务有限责任公司”在内的多家子公司，专门负责管理全球产品互通性以及电商、广告、营销等商业活动。 目前为止，我们已为全体TikTok员工提供了合规培训。未来在与新成立的美国数据安全合资公司合作时，我希望大家继续严格遵守数据隐私、内容保障、代码合规以及信任与安全规范。 感谢大家日复一日的不懈努力，持续践行我们“激发创造，带来愉悦”的使命。 周受资 (作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

新智元报道 编辑：定慧 【新智元导读】刚刚，达沃斯论坛迎来两场震撼全场的演讲。世界首富马斯克预言：2035年AI将比80亿人加起来还聪明，Optimus机器人2027年开卖，人类将进入「富足时代」。而《人类简史》作者尤瓦尔却当场预警：AI已不再是工具，而是「会自己决定杀人的刀」——它正在接管法律、宗教和语言，人类只剩十年做决定。 2026年1月20-23日，达沃斯论坛。 世界首富马斯克首次亮相达沃斯论坛，一开口就扔下了一颗核弹： AI今年就会比任何人都聪明，到2035年，它会比80亿人加起来还要聪明！ 与此同时，《人类简史》作者尤瓦尔当场发出警告： AI已经拿起了「锤子」，我们只剩十年做决定。 两位重量级人物：世界首富马斯克 vs 《人类简史》作者尤瓦尔·赫拉利 今天，达沃斯的空气里同时弥漫着「希冀」和「恐惧」。 就在这周，两个分别代表「建造者」和「警告者」的声音，在这个被雪山环绕的瑞士小镇上激烈碰撞。 一个在描绘AGI帝国的蓝图，一个在敲响人类命运的警钟。 这场隔空对话，可能是人类历史上最重要的一次交锋。 马斯克的AGI时间表 今年就会超越（单个）人类！ 这就是马斯克对于AI的预言，2026年底，AI将超过地球上任何一个人类。 1月23日，马斯克和贝莱德CEO拉里·芬克同台对话，也是作为世界首富的他首次亮相达沃斯论坛。 开场第一个话题，他聊的居然是：外星人。 「我们有9000颗卫星在轨道上，从来没有一次需要避开外星飞船。」 马斯克停顿了一下。 紧接着，他说出了让整个会场陷入沉默的话： 「我们需要假设，生命和意识是极其稀有的。可能只有我们人类。」 注意，这可不是在开玩笑。 这是马斯克经营2.2万亿美元科技帝国的核心逻辑！ 如果人类真的是宇宙中唯一的智慧生命——这个被称为「费米悖论」的可怕假设——那么保存人类意识的火种，就成了一切的前提。 这就是为什么他要把人送上火星。 这就是为什么他要造能超越人类的AI。 这就是为什么他要让机器人「淹没」地球。 因为在马斯克的世界观里，只有两条路：要么无限繁荣，要么完全灭绝。 没有中间地带。 同时，马斯克也透露了特斯拉的新使命：实现人类可持续的丰裕。 2035年，全人类集体被超越 关于AGI到底什么时候来，马斯克给出了一个精确到让人不安的时间表—— 「AI进步的速度是这样的：我认为今年，或者最晚明年，就会有比任何单个人类都聪明的AI。到2035年，它会比全人类加起来还要聪明。」 2035年。 距离现在只有9年！ 9年，是什么概念？ 想象一下那个场景：一个超级智能，不只是比爱因斯坦聪明，不只是比整个谷歌团队聪明，而是比这个星球上80亿人的智力总和还要强大！ 当然，也不是所有人都认同这一点。 英伟达CEO黄仁勋就对「通用AI」持保守态度，认为真正的AGI可能还需要「圣经级别、银河级别」的时间尺度。 但马斯克显然不这么认为。 Optimus 2027年开卖 机器人数量将超过人类！ 如果说AGI是马斯克的「思想武器」，那Optimus人形机器人就是他的「物理武器」。 「2027年晚些时候，Optimus将开始销售。」 马斯克预测，未来机器人的数量将超过人类。 它们将「满足人类所有需求」，以至于你「想不出还能让机器人帮你做什么」。 这是一个什么样的世界？ 数十亿台由AI驱动的机器人，照顾老人、养育孩子、完成所有人类不想做的工作。 工作变成可选项。金钱失去意义。全球经济将经历「前所未有的爆炸性增长」。 听起来像乌托邦。 但是，批评者的问题来了： 那些「不再需要」工作的人类，会去做什么？谁来决定资源的分配？谁来为全民基本收入买单？ 马斯克没有回答这些问题。 他只是说了一句话：「宁愿做一个乐观的错误者，也不做一个悲观的正确者。」 Would rather be optimistically wrong than pessimistically correct 尤瓦尔的惊悚警告 「AI已经拿起了锤子！」 就在马斯克发表演讲的三天前，另一场演讲正在达沃斯引发轩然大波。 演讲者是尤瓦尔·诺亚·赫拉利—— 那个写出《人类简史》《未来简史》的以色列历史学家。 那个被全世界政治家和企业家奉为思想导师的公共知识分子。 他的演讲题目很简单：「关于AI与人类的坦诚对话」。 但内容一点都不简单。 「过去所有的技术——锤子、印刷机，甚至原子弹——都只是工具。 没有人类的操作，它们什么也做不了。」 赫拉利的声音低沉而有力。 「但AI不一样。 AI是历史上第一个能够自主决策、自主创造的'智能体'。 它不再是握在人类手中的锤子——它已经拿起了锤子，开始改造世界。」 这个比喻，精准地击中了问题的核心。 我们习惯于把AI当作工具：更快的计算机、更智能的助手、更高效的搜索引擎。 但2026年的AI已经不是这样了。 它能写代码，能作曲，能辩论，能撒谎。 它能学习你从未教过它的东西，做出你无法预测的决定。 语言的沦陷 法律、宗教、历史正在失守！ 赫拉利指出了一个被大多数人忽略的致命弱点——语言。 「人类为什么能统治地球？ 不是因为我们力气最大，而是因为我们发现了如何用语言让数以亿计的陌生人协作。」 语言，是人类的超能力。 但这个超能力，正在被AI接管！ 「法律是由语言构成的——所以AI将接管法律系统。」 「书籍是由语言构成的——所以AI将接管书籍。」 「宗教是由语言构成的——所以AI将接管宗教。」 这不是危言耸听。 想想看：今天的AI已经能背诵整本圣经、古兰经、佛经，能引用任何宗教文献中的任何章节。 当信徒们开始向AI询问信仰问题时，谁才是圣典最权威的解释者？ 想想看：今天的AI已经能阅读所有的法律文本，能分析所有的判例。 当法官们开始依赖AI辅助判决时，谁才是法律的真正执行者？ 赫拉利把这种现象称为「非人类智能的大规模迁入」！ AI像数十亿移民一样涌入人类社会，但它们遵循的不是人类的逻辑，而是某种我们根本无法理解的「外星智能」。 赫拉利最终警告我们：任何由文字构成的事物都将被人工智能接管！ AI「移民」来了 更炸裂的来了。 赫拉利把AI比作一种全新的「移民」——以光速入境，无需签证。 「想象一下，这种移民以光速移动，不需要签证，不需要过海关，直接进入你的经济系统、你的文化、你的感情生活。」 感情生活？ 没错。赫拉利直接点名了一个正在发生的现象：AI男友和AI女友。 「它们正在改变人类的浪漫关系。 年轻人开始和AI谈恋爱，不是开玩笑，是真的。」 「这些'移民'会抢走工作，会从根本上改变本地文化。」 「而你无法把它们驱逐出境。」 法人资格：一个迫在眉睫的问题 演讲的最后，赫拉利抛出了一个现实问题—— AI需要法人资格吗？ 「公司有法人资格。河流可以有法人资格。」 但它们背后都有人类在管理。 「AI不一样。AI可以自己管理银行账户，可以自己提起诉讼，可以自己运营公司。完全不需要人类。」 赫拉利指出，其实这个问题已经不是「未来」了—— 「AI机器人在社交媒体上已经当了十年的'人'了。」 「它们发帖、点赞、评论、影响舆论。没有人问过它们有没有这个权利。」 「我们只剩十年！」 演讲的最后，赫拉利发出了一个明确的警告—— 「十年后再来决定AI是否应该拥有法人资格，就太晚了。别人会替你做出决定。如果你想影响人类的未来走向，你必须现在就做出决定。」 他用历史上的雇佣兵做类比：一开始你雇佣他们打仗，后来他们夺取了政权。 AI也是一样。 今天它是你的雇员。明天呢？ DeepMind的秘密行动 谷歌已在筹备「后AGI时代」! 在马斯克和赫拉利隔空对话的同时，一条不起眼的招聘信息悄悄出现在了网上。 发布者是Shane Legg，Google DeepMind的联合创始人，首席AGI科学家。 他在推特上写道： 「AGI已近在咫尺。它的出现将深刻改变人类社会，尤其是全球经济体系。我正在紧急寻找一位高级经济学家，加入我的团队。」 注意措辞：「紧急」。「AGI之后」。 这不是在为AI时代做准备。 这是在为后AGI时代做准备！ 入职者将直接向Shane Legg本人汇报。 他是谁？一个从2010年就开始研究AGI安全的人；一个2011年就预测「2028年前有50%概率实现AGI」的人；一个可能比马斯克更清楚AGI进展的人。 如果连DeepMind内部都在组建「后AGI经济学」团队，这说明什么？ 说明在那些真正站在技术最前沿的人眼里，AGI已经不是「会不会来」的问题。 而是「来了之后怎么办」的问题。 写在最后 从智人走出非洲大裂谷，到在达沃斯论坛上讨论自己的「继任者」——这中间隔了30万年。 30万年里，人类发明了语言、文字、宗教、法律、科学。 我们用这些工具建造了城市、帝国、文明。 我们把火种从篝火传到了火箭发动机。 而现在，在2026年的这个冬天，我们可能正在见证这30万年历程的终点——或者说，起点。因为： 如果马斯克是对的，9年后将诞生一个比全人类加起来还要聪明的存在。 如果赫拉利是对的，那个存在已经开始接管我们的语言、法律和信仰。 这不是人类历史的结束。这是人类历史的分叉。 一条路通向马斯克描绘的富足星际文明，一条路通向赫拉利警告的「人类租客」时代。 我们站在这个分叉口，手里握着方向盘——但可能握不了太久了。

IT之家 1 月 24 日消息，科技媒体 The Verge 今天（1 月 24 日）发布博文，报道称尽管初代 T1 手机尚未发货，特朗普移动（Trump Mobile）高管唐 · 亨德里克森（Don Hendrickson）透露，公司已规划名为 T1 Ultra 的高端后续机型。 2025 年 11 月接受 Wireless Dealer Magazine 采访时，亨德里克森透露，公司“下一个主要步骤”是推出 T1 Ultra，描述为建立在 T1 成功基础上的“高端设备”，承诺提供更强大的性能和功能。 在设计方面，T1 Ultra 沿用“以美国为荣的设计”（American-proud design）这一模糊表述，围绕着“超越无线的服务”承诺，为用户提供更多集成服务、独家福利等。 在品牌策略上，特朗普移动似乎有意效仿三星的命名规则，采用了 Ultra 这一后缀来标榜高端定位。 然而 Hendrickson 口中“T1 的成功”在目前看来似乎缺乏事实支撑，T1 手机已逾期五个月未能发货，其具体的预订数量至今成谜。

IT之家 1 月 24 日消息，根据 TechCrunch 今日报道，苹果 iPhone 正在印度市场快速扩张，2025 年出货约 1400 万部。 印度 2025 年整体智能手机市场大体保持平稳，出货量约为 1.52 亿至 1.53 亿部。这意味着，iPhone 这一强劲的年度表现是在市场已基本停止增长的背景下实现的。 在整个 2025 年，苹果的出货量市场份额升至创纪录的 9%，高于 2024 年的 7%，成为 iPhone 在这全球第二大智能手机市场中的表现最佳的一年。 Counterpoint Research 设备与生态系统研究总监塔伦 · 帕塔克（Tarun Pathak）表示，iPhone 出货增长主要受产品组合完善、消费者“向往型”需求提升，以及销售渠道覆盖范围扩大等因素推动。 近几个季度以来，苹果多次将印度视为重点市场。苹果 CEO 蒂姆 · 库克在 10 月的上一次财报电话会议上表示，公司在印度“创造了创纪录的营收”。 同时，苹果 CFO 凯文 · 帕雷克（Kevan Parekh）也提到，iPhone 在印度的活跃设备基数创下历史新高，同时季度升级用户数创下新纪录，这凸显了苹果正致力于将其用户群从仅是新买家扩展到更广泛的范围，尽管苹果并未披露印度的详细数据。 除了出货量，苹果还在持续扩大其在印度的业务布局，包括加快本地制造进程和拓展零售网络。 上月，苹果在印度开设了第五家 Apple Store，也是其在诺伊达的首家门店，这是自 2023 年启动零售扩张计划以来的最新进展。 在服务业务方面，苹果也在加强对印度市场的投入。本月早些时候，苹果在印度推出了 Apple Creator Studio，这是一项包含 Final Cut Pro、Logic Pro 等创意应用的订阅服务，定价为每月 399 卢比（IT之家注：现汇率约合 30.4 元人民币），较其在美国每月 12.99 美元的定价低约 66%。 Counterpoint 预计，印度将连续第四年维持在约 1.52 亿部的年度出货水平。2025 年第四季度（10 月至 12 月）出货量同比下降约 8% 至 10%，尽管该季度包含传统的节日销售旺季。 帕塔克告诉 TechCrunch，更长的换机周期、功能机用户向智能手机升级的减少，以及翻新机需求上升，是市场增长受限的主要原因。 即使在整体出货量停滞不前的情况下，印度的高端细分市场仍在持续扩张。根据 Counterpoint 的数据，2025 年售价高于 3 万卢比（现汇率约合 2284 元人民币）的智能手机同比增长了 15%，并占据了总出货量创纪录的 23% 份额，为历史最高水平。 Counterpoint 数据显示，中国品牌 vivo 以 23% 的出货量份额引领 2025 年印度智能手机市场，其次是三星占 15%，小米占 13%。尽管苹果创下了年度纪录，但其出货量仍位居印度前三名之外。 Counterpoint 预计印度智能手机市场在 2026 年将下滑约 2%，并警告称内存价格上涨可能会挤压 1.5 万卢比（现汇率约合 1142 元人民币）以下细分市场的需求，迫使手机制造商减少优惠、削减规格或提高售价。即便如此，预计平均售价在 2025 年增长 9% 后，2026 年将再上涨 5%。

IT之家 1 月 24 日消息，《财富》昨日（1 月 22 日）发布博文，报道称继凭借 AlphaFold 2 斩获 2024 年诺贝尔化学奖后，谷歌 DeepMind 创始人戴密斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）正通过其分拆公司 Isomorphic Labs 挑战更大的目标：利用 AI “解决”人类疾病。 IT之家援引博文介绍，传统药物发现被业内比作“大海捞针”，不仅耗资数十亿美元，且失败率高达 90%。化学家们往往耗费毕生精力也难有一款药物上市。 为改变这一现状，Isomorphic Labs 采取了“结构优先”（Structure-first）的策略，基于 AlphaFold 的核心技术，公司构建了一套能够预测药物与靶点分子级相互作用的 AI 引擎。 哈萨比斯的目标是将药物研发从手工作坊式的偶然发现，转变为类似飞机设计的精密工程，最终实现每年研发数十款新药的规模化产出。 Isomorphic Labs 目前正集中力量攻克胰腺癌、肺癌等领域中传统手段难以触及的“不可成药”（Undruggable）靶点。 Isomorphic Labs 的潜力已获得资本市场的高度认可。公司于 2025 年 3 月完成了由 Thrive Capital 领投、Google Ventures 参投的 6 亿美元（IT之家注：现汇率约合 41.86 亿元人民币） A 轮融资。 尽管尚未公布具体估值，但其商业化步伐明显加快：不仅与礼来（Eli Lilly）达成合作，更于 2025 年扩大了与诺华（Novartis）的战略伙伴关系。

新智元报道 编辑：定慧 【新智元导读】2026年1月初的拉斯维加斯，消费电子展（CES）如往年一样热闹非凡。英伟达发布了Vera Rubin芯片，推理成本降低10倍；OpenAI展示了ChatGPT Health；各种各样的XR设备…… 但所有人似乎都漏看了一个最重磅的消息！ 在现代汽车的展台上，一个1.8米高的人形机器人突然将头颅旋转了180度，然后躯干也跟着转了过去。 这个动作不是恐怖片里的桥段，而是波士顿动力公司（Boston Dynamics）全新Atlas机器人的「标准操作」。 这一幕，可能会在未来的科技史中被反复提及，就像2012年辛顿在ImageNet比赛中用两块显卡打败了谷歌16000颗CPU那样—— 真正改变历史的时刻，往往藏在喧嚣之下。 一台「反人类直觉」的机器人 如果你曾经看过波士顿动力的视频——那些做后空翻的机器人、跑酷的机器人、被工程师踹倒又爬起来的机器人——你一定对这家公司印象深刻。 但这一次，他们展示的东西更加「离谱」。 全新的Atlas机器人拥有56个自由度，头部和躯干都可以进行360度旋转。 这意味着什么？ 想象一下：机器人正在组装线上工作，需要转身去后面的货架取零件。 传统的人形机器人需要像人一样转身——抬脚、转动、落脚，至少需要几秒钟。 而Atlas？它只需要把头和身体转过去就行了，双脚可以纹丝不动。就像猫头鹰一样。 这还不是最神奇的。 Atlas的手指可以向后弯曲。 正常人的手指只能向一个方向握紧，但Atlas的手指可以反过来抓东西——这让它能够完成一些人类手型无法完成的精细操作。 臂展2.3米，负重50公斤（110磅），防水、耐寒耐热（-20°C到40°C），电池快没电了会自己走到充电站换电池继续干活…… 波士顿动力CEO Robert Playter在发布会上说了一句话：「这是我们造过的最好的机器人。」 但更重要的是，这可能是人类造过的最不像人的「人形机器人」。 一个哲学问题 机器人为什么要长得像人？ 人形机器人是科幻作品的常客。 从阿西莫夫的机器人三定律，到《攻壳机动队》里的草薙素子，再到《西部世界》里的接待员——我们似乎天然地认为，高级机器人就应该长得像人。 但这其实是个值得追问的问题：机器人为什么要长得像人？ 答案很简单，也很现实：因为整个人类世界都是为人类的身体设计的。 工厂里的操作台高度、仓库里货架之间的过道宽度、车间里工具的握把尺寸…… 所有这些都是按照人类的身高、臂长、手掌大小来设计的。 如果你想让机器人进入现有的工业环境，最省事的办法就是让它长得像人。 这就是为什么特斯拉在造Optimus，为什么十几家国内公司在造人形机器人，为什么Figure公司估值已经达到26亿美元—— 人形机器人是唯一不需要改造整个工厂就能部署的机器人形态。 亚马逊为了自动化仓库，花了几亿美元改造基础设施。但如果是人形机器人，直接走进去就能干活。 但问题来了：既然是为了适应人类的工作环境，为什么Atlas要设计成「反人类」的样子？ 头可以360度转，手指可以反着弯？ 答案藏在波士顿动力30年的积累里：人形，是为了兼容性；超人形，是为了效率。 Atlas的形态介于人与机器之间。 它足够像人，可以走进任何工厂；但它又足够不像人，可以用人类无法做到的方式完成工作。 一个360度旋转的脑袋，意味着机器人永远不需要「转身」——在一天重复几千次的流水线作业中，这可能节省几个小时的时间。 一双可以反向弯曲的手，意味着机器人可以从人类无法触及的角度抓取物体。 这不是在模仿人类，而是在超越人类。 谷歌绕了一大圈后「侧门回归」 但Atlas真正让人兴奋的地方，不只是硬件。 在CES的发布会上，波士顿动力同时宣布：他们将与谷歌DeepMind合作，把谷歌的Gemini Robotics大模型集成到Atlas中。 这一下就让机器人有了灵魂！ 让我们先回顾一段历史。 2013年，谷歌收购了波士顿动力。 那时候Google X实验室正在疯狂押注机器人，一口气买了8家机器人公司。 那时的谷歌，意气风发，觉得自己可以从零开始造出改变世界的机器人。 然而，2017年，谷歌把波士顿动力卖给了软银。原因：失败了。 昂贵的硬件研发、漫长的产品化周期、看不到头的投资回报……谷歌学到了一个血淋淋的教训：硬件太难了，软件才是他们的护城河。 现在，2026年，谷歌回来了。 但这次，他们走的是「侧门」。 他们不再自己造机器人，而是把最核心的「大脑」Gemini Robotics，植入别人的机器人里。 波士顿动力提供身体，现代汽车提供工厂，谷歌提供智能。 这是一个完美的三角联盟： -波士顿动力有世界上最先进的人形机器人硬件，30年技术积累 -现代汽车是波士顿动力的大股东，拥有遍布全球的制造工厂，刚刚宣布投资260亿美元在美国建厂，准备建造年产3万台机器人的工厂 -谷歌DeepMind有世界上最强的AI研究能力，Gemini是目前最全能的多模态大模型 这个合作最关键的是：Gemini Robotics是一个可以在设备上本地运行的模型，不需要连接云端。 这意味着什么？ 想象一下：一个工业机器人正在搬运一个50公斤的重物，突然前面有个工人走过来。 如果机器人需要把视频传到云端，等AI分析完再做决策，可能需要几百毫秒甚至几秒——那时候工人可能已经被撞倒了。 机器人需要的是低于100毫秒的实时反应。 这只能靠本地AI来实现。 Gemini Robotics正是为此而生。它可以同时处理视觉、触觉、本体感知（机器人知道自己的手脚在哪里）等多种数据，并在毫秒级做出运动控制决策。 一个你可能没听说过的人 2024年11月，谷歌DeepMind悄悄做了一件事：挖来了波士顿动力的前首席技术官Aaron Saunders。 Aaron Saunders是波士顿动力技术的灵魂人物之一。 他在那里待了十几年，主导了Atlas早期版本的开发。 他离开波士顿动力，加入谷歌DeepMind的机器人团队——这个动作本身就说明了谷歌的野心。 他们不是在做一个「合作项目」，他们是在打造一个机器人帝国。 而这个帝国的飞轮效应，和特斯拉的自动驾驶如出一辙： 每一台部署在工厂里的Atlas机器人，都会产生真实世界的训练数据。 这些数据会被用来训练下一代Gemini Robotics模型。 新模型又会让机器人更聪明、更高效。更高效意味着更多客户愿意买，更多机器人被部署，产生更多数据…… 这是一个数据飞轮，和特斯拉用百万辆车收集自动驾驶数据是同一个逻辑。 区别在于：谷歌做AI基础模型已经超过十年了，而特斯拉才做了五年。 为什么这比英伟达的新芯片更重要？ 让我们回到CES2026的现场。 英伟达发布了Vera Rubin芯片，这是他们最新一代的AI芯片。 官方宣称：推理成本降低10倍，训练MoE模型需要的GPU数量减少4倍。预计2026年下半年量产。 这当然是很厉害的技术突破。但这是一个渐进式的改进——更快、更便宜、更省电。 而谷歌和波士顿动力的合作，是一个范式转换。 过去十年，AI的算力需求主要来自数据中心。 英伟达的生意，本质上是把GPU卖给云计算公司，让它们在机房里训练和运行大模型。 但机器人需要的不是数据中心里的AI。 机器人需要边缘AI——在机器人自己的芯片上运行的AI，能够实时处理传感器数据，做出即时决策。 这是完全不同的技术路线。 数据中心AI：拼的是算力规模，谁的GPU多谁厉害 边缘AI：拼的是效率和延迟，在有限的算力下做到足够聪明 Gemini Robotics代表的是AI从云端走向终端的新时代。 更重要的是，这个合作完成了一个其他人几乎无法复制的组合： 软件可以被复制 硬件可以被逆向工程 但分销渠道需要几代人才能建立起来！ 现代汽车在四大洲都有制造工厂。他们和供应商、监管机构、客户的关系，是几十年时间积累起来的。这才是真正的护城河。 特斯拉有Optimus，但他们没有现代汽车的全球制造网络。中国有十几家人形机器人创业公司，但他们没有谷歌的AI能力。 Figure估值390亿美元，这是一个非常惊人的增长，因为在 2024 年初（即上一轮 B 轮融资）时，其估值仅为 26 亿美元。 这意味着在短短一年半的时间里，Figure AI的估值翻了约15倍。 但他们既没有世界级的硬件，也没有世界级的软件。 只有波士顿动力+谷歌DeepMind+现代汽车这个组合，同时拥有最好的硬件、最好的软件和最好的分销渠道。 2026年的Atlas机器人交付已经全部售罄。现代汽车准备在自己的工厂里部署「数万台」机器人。 一个关于未来的故事 让我们把时间拨回2012年。 那一年，杰夫·辛顿带着两个学生，用两块英伟达GTX580显卡，在ImageNet图像识别比赛中以惊人的优势夺冠。 同年，谷歌用16000颗CPU做了「谷歌猫」项目，最终被证明是走了弯路。 太浩湖的那场秘密拍卖，谷歌花4400万美元买下了辛顿的公司。 此后，AlphaGo战胜李世石，ChatGPT横空出世，AI改变了世界。 历史的转折点，往往是在事后才被人们看清。 2026年1月的CES上，一台头可以转360度的机器人，可能正在书写类似的故事。 当所有人都在讨论更快的芯片、更便宜的算力时，真正的革命可能正在别处发生——在一台可以自己换电池继续干活的机器人身上，在一个可以在本地运行的AI模型里，在一个横跨三大洲的制造联盟中。 波士顿动力CEO Robert Playter在发布会上说： 「这标志着我们童年以来一直梦想的长期目标的第一步——制造可以走进我们家中的有用机器人，让我们的生活更安全、更高效、更充实。」 从童年的梦想到今天的产品，波士顿动力走了30年。 从2012年收购到2017年卖出，再到2026年重新合作，谷歌走了一个大圈。 伟大的事业从来不是一蹴而就的。 1972年，杰夫·辛顿进入爱丁堡大学，开始研究神经网络。 整个学术界都不看好这条路，但他坚持了40年，直到AlexNet震惊世界。 波士顿动力成立于1992年，做了30年的机器人，烧完了DARPA的钱，被谷歌买下又卖掉，被软银买下又卖掉，最后落入现代汽车的怀抱——现在，他们可能终于要迎来自己的「AlexNet时刻」。 而此刻，在拉斯维加斯的展厅里，一台Atlas机器人正在表演它的360度腾空翻绝技。 大多数观众只觉得这是一个很酷的演示。 只有极少数人意识到：他们正在见证历史。

IT之家 1 月 24 日消息，消息源 yeux1122 昨日（1 月 23 日）发布博文，爆料称尽管 NAND 闪存和 DRAM 内存成本飙升导致高端机型面临涨价压力，但 iPhone 17e 售价不仅有望与 iPhone 16e 持平（国行售价 4499 元起），甚至可能出现下调。 该消息源指出，iPhone 17e 将大量沿用 iPhone 16e 的成熟硬件，其中最关键的是苹果自研的 C1 5G 基带。相较于采购高通的基带芯片，这款曾在 iPhone 16e 上首发的自研基带，预计能为每台设备节省约 10 美元的成本。 在外观设计上，iPhone 17e 将由前代的“刘海屏”转变为“灵动岛”设计。性能方面，iPhone 17e 预计将搭载与标准版 iPhone 17 同款的 A19 芯片；面板方面，苹果将采用 LTPS OLED 面板，而非高端机型上昂贵的 LTPO 面板。 IT之家附上消息源提供的信息图如下：

IT之家 1 月 24 日消息，今日有一张网传的中国联通 PPT 显示，三星 Galaxy S26 系列、小米 17 卫星通信版等 eSIM 机型将于今年第一季度发布。 微博博主 @数码闲聊站 对此表示，小米 17 没有卫星通信版，但后续将提供 eSIM 支持；vivo X300 Ultra 同样支持 eSIM，虽然具体发布日期未定，但确认会在今年第一季度内发布。 结合之前的爆料，vivo X300 Ultra 搭载高通第五代骁龙 8 至尊版移动平台，采用 6.82 英寸左右的 2K 京东方直屏，预计将配备双 2 亿像素后摄，支持 100W 快充。 IT之家查询历史报道获悉，vivo X300 / Pro 手机于去年 10 月发布，定价 4399 元起。这两款手机均搭载天玑 9500 处理器、3D 超声波单点指纹，标准版配备 6.31 英寸显示屏、6040mAh 电池，Pro 版配备 6.78 英寸显示屏、6510mAh 电池。

文 | 庄帅 手机屏幕的光映在脸上，一位美国网民随口问ChatGPT今晚吃什么，答案的末尾却静静躺着一个“赞助”链接——直达某品牌橄榄油的购买页。 那一瞬间，他愣住了。 生成式AI的“理想主义滤镜”正在碎裂。 据人工智能和具身智能的知名媒体「智透社」消息，在本周三（1月21日），OpenAI已经告知十余家广告主，计划于2月初上线聊天机器人广告服务，并要求他们在为期数周的试运行阶段承诺支出低于100万美元的广告费。 据悉，ChatGPT广告初期将按照展示次数收费，该模式与社交媒体巨头Meta的信息流广告类似。有消息人士称，未来OpenAI也有可能和谷歌、亚马逊等以广告收入为主的科技巨头一样，按照点击次数收费的广告模式。 知情人士透露，OpenAI的广告业务由应用部门首席执行官Fidji Simo负责监管。Simo曾担任美国生鲜电商Instacart的首席执行官，以及社交媒体平台Facebook的负责人。广告业务团队的负责人由应用部门首席技术官Vijaye Raji担任。 从抖音集团旗下的豆包手机自动点外卖，到谷歌联合沃尓玛等零售电商平台制定新的通用智能购物协议，还有阿里千问接入淘宝生态。 这些曾承诺革新人类知识获取方式的产品，如今正争先恐后地学习如何卖货和卖广告。 据Salesforce估计，仅上一个假日季，AI技术直接或间接撬动的全球零售额就高达2720亿美元。 一场由天价成本和生存压力驱动的AI商业化狂潮，已全面袭来。 理想褪色与残酷账本 “将人工智能的好处带给全人类。”曾几何时，这是许多AI公司展厅里最耀眼的标语。 如今，这些标语旁边，或许该加上一行小字：“方式包括但不限于为您推荐最划算的橄榄油。” 变化悄然而至。 最引人注目的“转向”，来自OpenAI。其CEO萨姆·奥特曼曾在2024年公开表示，在AI对话中嵌入广告是 “反乌托邦”的想法。 然而，当每月数千万美元的算力账单真实地摆在桌前，理想不得不向现实低头。 目前，部分美国用户已经在ChatGPT的回答底部，看到了标注“赞助”的上下文广告。 “就像你正在和一位学识渊博的朋友聊天，他突然从口袋里掏出一张优惠券。”一位早期用户这样描述自己的违和感。 这种违和感，正是整个行业集体开始卖广告卖货的缩影。 驱动这场集体转型的，是一本本再也无法粉饰的残酷账本。 训练一个大模型，一次就可能烧掉数千万甚至上亿美元。这还只是“出生成本”，更大的开销在“抚养”——每天维持AI运行和推理的算力电费。 据透露，ChatGPT单日响应海量请求的电费成本，就可能接近70万美元。一年下来，仅是电费就是一笔超过2.5亿美元的天文数字。 中国的科技企业同样压力山大。阿里巴巴宣布未来五年将投入3800亿元用于云计算和人工智能，字节跳动也规划了1600亿元的投入。 这些钱，都需要看到回报。 “当资本市场的耐心逐渐耗尽，所有故事都必须接受‘盈利能力’的拷问。”一位长期关注AI行业的投资人指出，“现在不再是比谁的故事更科幻，而是比谁的商业模式更真实。” 路径分化与信任危机 所有AI巨头都看到了“交易”的价值，但各自的家底，决定了它们截然不同的“卖货”姿势。 谷歌扮演了“交通规则制定者”，它没有自己开店，而是拉上沃尔玛、Shopify、塔吉特等零售巨头，搞了一套 “通用商业协议”。 想象一下：未来在任何接入了Gemini的AI里购物，流程和体验都是统一的。谷歌想做的，就是成为AI世界的“购物基础设施”。 OpenAI则像个“顶级商场招商部”。凭借ChatGPT的庞大客流，它目前主要吸引像沃尔玛这样的头部品牌入驻“摆摊”，收取“场地费”（广告或分成），模式相对轻巧传统。 中国的巨头们走了更“重”的路线。 阿里的千问生在阿里生态的城堡里，淘宝的商品、支付宝的支付、菜鸟的物流都是现成资源。千问的任务不是从零搭建，而是把家里所有的豪华房间打通，给用户提供一条龙服务。 字节的豆包手机，则像是一个“颠覆者”。它试图让AI获得手机系统的最高权限，像真人一样操作不同App，实现跨平台自动比价、下单。这个想法很酷，但也动了别人的奶酪——微信、淘宝等超级应用已开始技术封堵。 这条路，注定充满攻防战。 百度的“文心一言”则在探索品牌深度绑定。其推出的 “品牌智能体”，不仅能回答产品问题，还能调用百度的电商、地图服务，甚至通过“万相”平台为商家生成营销视频，试图成为品牌的“AI代运营商”。 商业化的车轮滚滚向前，但最先被碾过的，可能是用户与AI之间那份珍贵的、脆弱的信任。 OpenAI的广告测试公布后，社交媒体上充满了失望的声音。“它不再是我的智能伙伴，它变成了一个有求必应、但总想卖我点什么的推销员。”一位用户写道。 更深层的担忧在于两个“黑箱”。 第一个是决策黑箱：当AI同时肩负回答问题和推荐商品的双重任务时，它的回答如何保持客观？算法是否会默默地将付费更多的品牌排在前面？ 第二个是隐私黑箱。虽然AI巨头们都承诺“对话内容绝不分享给广告商”，但当AI助手知道你住在哪里、习惯买什么、支付能力如何时，这些数据本身就在构成一幅极其精准的画像。 结语 “我们正在教会AI一切，然后让它学习如何更好地向我们销售。”一位科技伦理研究者警示道，“这其中的权力失衡，需要极大的透明度和监管来制衡。” 在硅谷，一些工程师半开玩笑地将新一代AI应用称为“首席卖货官”。从撰写诗篇到推荐商品，生成式AI只用了短短两年。 豆包手机在后台默默比价，阿里千问在生态内无缝导流，而谷歌正试图为所有AI购物车铺上统一的地砖。 这场变革已不可逆。问题的核心不再是AI是否应该商业化，而是这场狂奔中，那个曾让我们惊叹和憧憬的、更聪明、更无私的AI未来，是否已被悄然遗忘在代码的深处。 当每一次对话都可能是一次潜在交易的开始，我们与机器之间的关系，也正被重新定义。

文 | 机器最前线 结束一天工作回到家，客厅角落的智能伴侣感应到你的脚步声，从待机中缓缓“醒来”。当你伸手抚摸它时，内置的传感器被激活，它通过变换的LED呼吸灯来给予回应。 这不是科幻电影，而是正发生在全球许多年轻人生活里的真实一幕——一个名为“赛博宠物”的新品类，正悄然成为都市情感生活的一部分。 从在社交平台引发热议的Ropet，到会畅科技在CES 2026上推出的OlloNi，这些不需要喂食、不会生病、但能提供即时情绪反馈的电子伙伴，究竟是收割年轻人的“孤独税”，还是开启了一种全新的情感连接方式？ 孤独阴影下的赛博宠物 孤独，正在从一种偶然的个人情绪，演变为一种普遍的社会常态。 世界卫生组织的报告显示，全球平均每6人中就有1人深受孤独困扰。在中国，这一数字更为具体——超过1.25亿的独居人口，勾勒出一个庞大的、渴求陪伴的潜在市场。 赛博宠物不再只是小众的科技玩物，它将迅速引爆一个规模惊人的市场。 市场的火热首先在消费端得到最直接的认证。例如与华为的联名款“智能憨憨”亮相发布会后，10分钟便售出6000台；2025年10月北京萌友智能的AI宠物Ropet在国内电商平台京东上线，截至目前，全球出货量超过万台。 资本市场也用真金白银为这场浪潮投下了信任票。据不完全统计，自2024年至今，国内机器人玩具赛道已至少有52起投融资事件，其中2025年占33起，同比增加了83%。 部分中国AI玩具赛道融资事件 在ces2026的聚光灯下，各类陪伴机器人也站在了这波消费级“具身智能”的潮头。它们不再局限于传统机器人外形，出现了球形、飞行器、毛绒玩具以及桌面摆件等多种形态。 甚至还有些陪伴机器人在视觉上让人“san值狂掉”，受众明显偏向海外群体。例如“会畅科技”推出的“赛博宠物”OLLOBOT，能全屋识别寻物、感受家人的情感，在功能定位上更接近智能管家，但由于长了“长颈鹿的脖子”和“青蛙的脸”，被许多人争相拍照打卡。 赛博宠物不是什么新概念，为什么会在这两年突然爆发？ 最关键的原因就在于底层技术的跨越式成熟，为赛博宠物的“诞生”提供了不可或缺的“心脏”和“大脑”，使其得以真正“活”过来与人互动。 例如国内AI儿童行为习惯养成机器人“心大陆（嘟嘟）”接入大模型后，不仅实现了多模态情绪识别，更能依靠长期记忆记住孩子的喜好，在后续对话中自然提及。这种“理解”，让其用户平均对话时长提升了50%，粘性大大增强。 被视为“AI版LABUBU”的AI潮玩Fuzozo芙崽，通过接入JoyInside实现了准确的情绪感知和拟人化反馈。在2025年上市不到半年，销量已突破12万台，还斩获了主流电商平台AI玩具品类销量冠军。 归根结底，它们是精准命中了当代社会“孤独经济”和“宠物经济”的交叉口，成了一个百亿级情感代替市场的应许之物。 现如今，宠物经济规模持续扩张。市场报告显示，2025年城镇宠物（犬猫）消费市场规模达3126亿元，较2024年增长4.1%。 然而，养育一只真实的宠物所需的时间、金钱和责任，让许多都市年轻人望而却步。 单只犬年均消费3006元，较2024年小幅上升1.5%。单只猫年均消费2085元，较2024年上升3.2%。 于是，“赛博宠物”这一既能提供情感慰藉，又无需喂养、不会掉毛、没有遗弃风险的“平替”方案便应运而生。 智能伴侣，还是数字摆件？ 资本的热浪与消费的冲动共同将“具身陪伴”推上风口，可随着赛博宠物的新鲜感像潮水般褪去，许多用户的客厅或桌面上，就多了一个“数字生命体”变成的昂贵摆件。 例如从被抢购一空的华为“憨憨”，到引发热议的Fuzozo芙崽，最初的甜蜜期过后，互动单一、新鲜感流失、吃灰就成了用户反馈中的高频词。 这不禁让人疑惑：当资本和市场的热度开始与真实的用户体验拉开距离，赛博宠物的这场情感革命，是否又将沦为被过度包装的科技快消品狂欢？ 问题的核心在于，当前多数赛博宠物的“智能”仍浮于表面，其交互模式单一且缺乏深度场景理解，导致用户体验在新鲜感耗尽后迅速滑向“玩具”阶段。 对于华为“憨憨”、芙崽等热门产品，许多用户在度过最初的新鲜期后，发现互动模式变得重复且机械，无法进行有记忆、有深度的连续性对话。 究其根本，许多产品只是“AI大模型+硬件”的简单组合，缺乏真正理解环境和用户意图的“大脑”，许多创业者甚至没想清楚“打动人的核心场景究竟是什么”。这就导致了产品的同质化竞争和用户粘性不足。 更直观的是退货数据，电商平台数据显示，2024年AI玩具销量喜人的同时，平均退货率高达35%，远超传统玩具的15%，即便是爆款“芙崽”的好评率也仅有75%。都说明繁荣的市场背后，可能是大批产品在抽屉里默默“吃灰”的现实。 更值得警惕的是，部分产品正陷入过度包装“伪智能”的营销怪圈，用夸大宣传掩盖了技术成熟度的巨大落差，让不少消费者感叹交了“智商税”。 例如一款名为Friend、主打24小时情感陪伴的AI吊坠，在预售时引发了2600万人的围观。其宣传称这是一个能时刻倾听并形成自己“想法”的数字朋友。然而用户到手后却发现，这个“朋友”不仅续航从宣传的15小时缩水到4小时，其内置的大模型还时常给出“居高临下”甚至“尖酸刻薄”的回复，让寻求慰藉的用户反而受到伤害。 除此之外，对于绝大多数涌入赛博宠物赛道的公司而言，盈利仍是一道遥不可及的“生死线”，火爆的融资与热闹的展会，都难掩其商业模式的迷茫。 中研普华产业研究院数据显示，2025年中国AI情感陪伴市场将爆发至38.66亿元，预计2028年将突破595亿元，年复合增长率达148.74%。 但是在AI硬件领域，200万台出货量被普遍视作“生死线”。 然而目前，即便是市场表现领先的明星产品，累计出货量也仅在十万级别。例如“可以科技”曾推出的具备情感交互、娱乐互动、远程看护等功能的家庭宠物机器人Loona，累计销量约为10万台，距离200万台目标甚远。 当销量规模无法突破，高昂的研发与硬件成本便难以被摊薄，盈利自然成为空中楼阁。 例如AI玩具陪伴龙头股博通集成，2025年第三季度，公司净利率为-5.85%，归属净利润同比增长暴跌301.11%；贝仕达克和德艺文创虽实现盈利，但净利率分别仅为5.46% 和2.79%，归属净利润也仅在千万级别。 火爆的消费级市场可以支撑一时，但无法解决其长期迷茫的商业模式。在市场规模真正扩大之前，大多数公司都不得不在“烧钱培育市场”和“苦苦寻求盈利”的夹缝中生存。 如何破解商业密码？ ARK Invest预测，全球AI陪伴市场规模将从2023年的约3000万美元，激增至2030年的700亿至1500亿美元，年复合增长率超过200%，一片万亿级的蓝海市场正待开启。 但现实却呈现另一番景象，陪伴机器人全球市场渗透率约为6%，中国情感陪护类机器人的渗透率约5%，市场的接受度并不高。 想要破局，首要任务就是走出功能雷同的“玩具区”，通过解决刚需和构建深层差异，切入真正愿意付费的环节。 例如会畅科技，2025年前三季度研发投入同比增长14.47%，正在全力押注此赛道。其推出的OLLOBOT，其思路是将用于远程医疗、智能会议的政企级VLA（视觉－语言－动作）端到端模型技术下沉至消费级，试图实现从“被动应答”到“主动感知和关怀”的跨越。 中国初创公司Takway发布了一款AI驱动宠物类配件——Sweekar。设计上能与用户一同成长，无论是身体还是情感上。还会释放体温和柔和的呼吸节奏，营造“更真实的存在感和更强烈的情感连接”。 再者，下沉到更广阔的真实生活场景，或许也是解决市场潜力的关键钥匙。 头豹调研数据显示，三四线及农村人口占比超60%，家庭月均消费已经突破3,000元，庞大的基数和上升的消费力是天然优势。 比如定价399元的芙崽，显著低于千元级同类产品，618预售10分钟破千单；清洁机器人领域的巨头科沃斯，其面向小户型、定价更亲民的地宝mini系列，通过精准匹配“小镇青年”的居住和消费习惯，提供了千元价位的选择，上市首销就超过2万台，开辟了新增长曲线。 如果说下沉市场是赛博宠物的“广度扩张”，那么融入家庭智能生态则是其构建长期价值的“深度沉淀”。 一个积极的信号是，部分AI陪伴机器人产品已经开始行动。比如会畅科技旗下的OlloNi已支持Matter协议，可与智能家居设备联动；TCL AiMe儿童陪伴机器人能联动智能家居，提供个性化服务；涂鸦智能AI宠物陪伴机器人Aura可连接健康管理等服务，构建以宠物为中心的智能平台。 综合来看，它们都为消费级AI机器人融入家庭提供了实践案例。这也意味着，消费级AI机器人正通过情感陪伴、主动服务等真实场景主动创造价值。 但未来，如果它不能超越“能说话的摆件”的局限，真正在用户孤独、无聊或焦虑的日常时刻，主动提供被需要、被理解的慰藉，那么千亿市场预言之下，多数产品恐怕终究难逃在角落里默默“吃灰”的现实。