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2025 年,别再自己折腾刷机了
小米马拉松 今日开赛 如果你看到一个人从手机店里狂奔出来,身后一个店员紧追不舍,你会选择冷眼旁观,还是伸出一条腿? 自从小米将官方解除 BL 锁的手段限制的越来越苛刻、甚至诞生出了诸如「小米高考」之类的外号之后,一部分想要解锁刷机的用户就开发出了上面这种骚操作…… 具体来说,就是拿着手机去售后网点申请系统降级——因为这步操作需要解锁 BL——然后趁着工程师操作过程中,抢走已经解锁的手机。 7 月某家小米之家的监控视频|网络 这样的事情并非什么新现象,其实早在今年年初,就曾有过类似的「教程」和「案例」,只是传播范围没有七月这次这么大而已。 能够逼得用户这样铤而走险的,自然是小米最近两年执行的新 BL 解锁策略。 图|OSChina 除了小米社区账号 5 级和实名认证之外,还需要在 15 分钟内正确回答几十道涉及 Android 基础、数学、编程乃至逻辑题目,甚至是答题后写申请的「申论」一应俱全。 知道的是解锁小米手机,不知道的以为是科举考试。 离谱的难度、刁钻的时间和没有固定规则的申请文书,小米的态度已经很明显了: 解锁 BL 的风险是巨大的,不适合一般人。 这就逼得很多人,像文章开始说的那样,被迫去小米门店跟工程师斗智斗勇了。 只不过抢手机的成功率也不是 100% 的……根据几位参加过「小米马拉松」的酷安用户跟帖反馈:小米售后工程师回锁 BL 的速度很快。据传闻部分门店甚至已经给操作台装上了玻璃隔板,防用户如防零元购。 图|酷安 @AC极光 与这次小米抢机事件相呼应的是,根据第一批拿到三星 Z Fold7 与 Z Flip7 的用户反映,在最新版本的 One UI 8 系统里,三星干脆悄悄删除了开发者选项中的「OEM 解锁」开关: 左为 One UI 5.1,右为 One UI 8 相信到这里你也感受到了,无论是像小米这种起家于制作第三方系统、依靠刷机成名的国产品牌,还是类似三星这样对于解锁刷机并不明确反对的国际大厂——都正在缩紧对于 BL 解锁的控制。 什么是 BL 锁? BL 的全称是 bootloader,顾名思义,它负责的是 Android 主系统启动(boot)之前的,包括驱动加载(load)和自检之类的「杂活」,你可以将它类比为 Windows 系统启动前的 UEFI(或者 BIOS)。 换句话说,BL 从原理上讲很像是汽车发动机的起动电机:汽车电池给电机供电,然后才能带动活塞点火;同样的,手机电池启动 BL,再由 BL 加载 Android 开机进程。 那么 BL 锁又是什么东西呢? 如果把 BL 比作汽车起动电机的话,BL 锁的功能相当于起动电机有了一套智能系统,会在工作前检测后面安装的发动机是否是车辆原厂。只有确认是原厂发动机,并且工况合格之后,才会正常点火启动车辆。 至此,「BL 解锁」的含义也就不难理解了:它相当于关闭了起动电机的检测程序,只要收到启动指令就会无条件地驱动齿轮,根本不管后面连接的是原厂的发动机还是从 XJ350 上面拆下来的柴油机增大 V8 。 图|Engine Builder Magazine 而解除了 BL 锁,就意味着你获得了对发动机(Android 系统)的最高控制权——只要愿意,就可以 随意更改气缸尺寸(处理器频率) 换装副厂歧管(修改默认 app) 甚至是修改 ECU 数据(获取 root 权限)等 哪怕是想要换一台发动机(刷成其他第三方系统)也毫无压力,只要能够塞进车身(有人为你的机型做刷机包)就行。 而这种自由性,曾经是 Android 最受早期用户喜爱的原因——今天却让手机厂商对于 BL 解锁如临大敌。 为什么要解锁 BL? 智能手机的历史虽然不长,但如果说有什么东西能够在这段历史里被称为「改变生态」的话,刷机绝对算得上是其中之一。 Android 手机始于 2008 年的 HTC G1,作为谷歌对于 iPhoneOS 的回答,Android 从最开始就发出宏愿: 要和 iPhone 走一条完全不一样的开放式道路。 然而在那个软硬件结合程度远不如今天的时代,绝对的「开放性」并不见得就是好事。就像美国的西部拓荒一样,发展阶段早期的 Android 的确足够开放,也足够无法无天: 图|Game Rant 彼时处理器性能不强,Android 自身的功能也不是很完善,再加上野蛮的流氓软件生态和粗陋的销售模式,让早期 Android 手机开箱即用的体验非常差劲。 进而慢慢催生出了刷机这件事,以及围绕它的一整个特殊产业。 而对于早期的 Android 来说,刷机的确就是一项最简单的、能够让手机马上变得好用很多的操作手段。 无论是卸载运营商预装的牛皮癣应用,还是刷入更灵活的内核调度,甚至干脆换成「专为发烧而生」的新系统,都是在那个年代实际存在且紧迫的用户需求。 MIUI 正是这么起家的,2010 年发布首版的时候还没有小米手机,而是为 Google Nexus、HTC、摩托罗拉、三星、联想等当时的主流品牌推出的适配系统。 2016 年左右,小米开始逐步收回面向其它品牌手机的 MIUI 适配工作。到了 18 年,相关工作完全停止,MIUI 不再适配第三方品牌。 图|小米社区 @╰☆ve佑 但正如《荒野大镖客 2》亚瑟·摩根在日记里写的那样:「亡命之徒与神枪手的时代即将告终」,软件野蛮生长和需要手机用户自己动手扫黑除恶的时代,还是迎来了落幕。 伴随着品牌生态化和 Android 自身的完善,对于刷机的「需求」早已变了: 以前是为了改善手机的功能性; 今天则变成了纯粹的爱好,比如对特定系统的审美或隐私安全设计的追求。 但是这个「爱好」的来源,有时候并不可靠。就拿小红书上面的一些所谓刷机教程举例,如果有人想要跟着这种不区分具体系统版本、不区分底层、不讲解操作逻辑、不解释术语名词的所谓「教程」走,那大概率是要直接变砖的。 安全性的代价 放在今天来讲,对于这个爱好圈子以外的人来说,解锁 BL 的收益远远小于带来的风险。 与十年前不同,我们今天的生活与手机的绑定程度远超我们的想象。毕竟 2015 年那会,出门没带手机还能用纸币付款呢。 但是换到今天,我们的资产、支付、地址、联络、社会服务几乎 99% 要依托手机这个平台运行,上面存储的关键个人信息数量和重要性都今非昔比。 图|AlipayHK 而解除 BL 锁,就意味着手机软硬件上对于这些个人信息设置的保护手段几乎全部处在风险下。在能够借助 BL 直接修改系统内核的前提下,锁屏密码、生物识别、应用锁甚至账号锁都是可以绕开的。 更要命的是,解除 BL 锁之后会发生什么,不一定是机主本人能够控制的—— 就拿最常见的丢失手机为例:如果你不小心弄丢了自己解锁 BL、刷入第三方内核、美化过系统应用、淦碎温控可以 35 度 5G 全程 120 帧畅玩原神的主力手机,又不小心被「有心人」捡到的话…… 他甚至不需要解开你的锁屏,就可以直接拷贝走 data 分区的所有数据。 图|Gadget Hack 你刚刚充好的几千原石丢了或许还是小事,但你不顾劝阻、毅然用系统记事本记录的各种明文账号密码,可就危险了——不要觉得夸张,因为这就是我身边一位朋友的真实经历。 除此之外,最近你一定或多或少听过有老人去参加活动,被不认识的人以「关注公众号送鸡蛋」、「下载推广送食用油」等等借口,稀里糊涂的将自己的手机拿走之后安装后门 app,最后导致银行账户被盗、软件钱包被搬空之类的案例。 图|新华网 这些都还只是在「以第三方 app 形式安装」之后就能实现的简单操作。如果别有心机的人拿到机器,利用 BL 已经解锁的特性直接在手机系统底层植入工具,能够模拟定位、给子女发微信,模仿老人的口吻朝他们要钱,肯定有人会中招的。 这样的危险性,哪怕概率极低,也是客观存在的,而极低的发生率乘以手机的庞大基数,潜在的受害者人数依然不容小觑。 虽然手机厂商会设置用 fastboot 解锁 BL 之后强制清空数据,但很难保证每个人都会在二手交易、给家里人用之前有意识手动进行 BL 回锁。 这也是我们会在近几年的 Android 手机上看到越来越多束手束脚的操作的原因之一:不管是打开 ADB 的 15 秒全屏警告,还是强制插卡激活,以及严格到离谱的 BL 解锁程序,厂商采取的限制手段是随着功能的能力逐渐升级的。 这样的做法有效吗?有效,难受也是真难受。 但对于亲友被诈骗、支付宝账号被盗、信用卡盗刷这种「只要出现 1 次都是巨大损失」的风险来说,在 BL 锁的环节上有限制总比不设限制要强。 然而话又说回来,无论是粗暴的一刀切不给 BL 解锁,还是用阴阳怪气的手段强行给解锁过程使绊子,都不是负责任的办法,因为有一些霸占着渠道、行为却充满了流氓气息的软件,有时候还真的只能用 root 之类的办法才能治得住: 图|知乎 @加肥猫 写到这里,如果你是个极客用户,可能想要骂人了:爱范儿,一个捣鼓 PDA、Android 起家,写过不知道多少篇 iOS 越狱相关文章的科技媒体,这是变质了吗 有技术能力且有明确目标的人去刷机,或者就是机器多、刷着玩,我们当然不反对。你的设备,你说了算。只是我们看到了身边以及社交网络上太多不懂刷机、意识不到潜在后果的人,因为刷机吃了亏,才站出来唱个反调。 中国智能手机市场竞争极为激烈,各大品牌功能日趋完善,以前需要刷机才能实现的目标,许多早已被厂商做成了原生功能。在这样的前提下,冒着风险去刷机,导致数据丢失、手机变砖、失去保修——这才是普通消费者真正需要注意的权益问题。 最后,对于我这个用 Pixel 必然解 BL 锁、用国产手机也经常用 ADB 的弱势用户来说…… 索尼 Xperia 在 BL 锁上面的措施是值得所有厂商学习的:必须要用机器的 IMEI 识别码,在索尼官网上申请解锁码,然后手动在 fastboot 里一个一个敲进去才能解锁。 图|今周刊 虽然这样复古的体验多少可以被称为「解锁の仙人」,但是在保证安全性的方面是真的有用。现在你知道为什么索尼大法好了吧? 文|马扶摇
如何打好Agent地基?WAIC上,这家独立分布式云计算服务商交出了自己的“答卷”
作者 | 王涵 编辑 | 漠影 这几天,在上海举办的、堪称“史上最盛大”的世界人工智能大会(WAIC 2025)正式落下帷幕。 世界人工智能大会作为全球人工智能领域的重要盛会,向来是前沿技术与创新成果的展示舞台。 在此次展会上,领先的独立分布式云计算服务商PPIO带来了重磅消息——国内首个Agentic AI Infra平台正式亮相。 PPIO联合创始人兼CEO姚欣认为,Agentic AI Infra并非完全替代式的全新事物,而是在原有AI Infra基础上的向上扩展和延展,是对原有基础设施的增强。 此前,AI基础设施的核心是GPU,无论是超大规模集成式并行计算,还是分布式集群式计算,都围绕着GPU展开。 而这两年逐渐被提起的Agent,本质上是一系列模型能力与自动执行能力的综合。姚欣认为,Agentic AI Infra的核心不再仅是GPU,而是Runtime(运行时),核心在于让计算机替代人类自动生成、执行甚至优化代码,以完成任务。 此次PPIO推出的Agentic AI Infra平台就是为了解决这一痛点诞生的。该平台并非单一产品,而是包含多项核心功能模块,如为个人开发者与中小企业提供的AI智能体平台(通用版),包含了基于GPU云底座推出的国内首款兼容E2B接口的Agent沙箱、一站式模型服务API平台等产品,以及针对中大型企业多样化Agent需求,PPIO还同步推出了AI智能体平台企业版。 PPIO的Agentic AI Infra平台可以为开发者或企业带来什么?这背后藏着PPIO怎样的考量?智东西与PPIO联合创始人兼CEO姚欣进行了一场深度访谈。 ▲PPIO派欧云联合创始人兼CEO姚欣 一、从“思考力”到“行动力”,AI落地价值核心转向 IT研究与顾问咨询公司Gartner将“Agentic AI”列为2025年十大技术趋势首位,并预测到2028年至少15%的日常工作决策将通过Agentic AI自主做出,33%的企业软件应用程序将包含Agentic AI。这一预测凸显了Agent技术在未来企业数字化转型中的关键地位。 ▲Gartner《2025 Top 10 Strategic Technology Trends》(来源:Gartner) 在AI发展早期,各大厂商通过不断提升模型的参数量、训练数据规模与上下文理解能力,让AI能够更精准地理解语义、生成内容,甚至展现出近似人类的逻辑推理与决策分析能力。 彼时,行业的核心追求是让AI“想明白”,大模型的智能深度成为衡量其能力的关键标尺,也催生出一批能在信息处理、知识问答、方案规划等领域提供支持的工具。 但随着技术演进与产业需求的深化,Agent发展越来越快速,大模型的“行动力”变得日益重要,并且成为决定AI能否真正落地并创造价值的核心变量。 姚欣认为:“Agent是迈向通用人工智能的关键一步,大模型的‘思考力’固然重要,但‘行动力’才是能将Agent真正跑起来和用起来的核心。” 如果说“思考力”是Agent的“大脑”,那么“行动力”就是连接大脑与现实世界的“手脚”。能否安全、高效、精准地将“思考结果”转化为实际行动,将直接决定Agent能否渗透到生产、办公、服务等真实场景中。 二、打好AI基建,PPIO全产品线推动Agent规模化落地 PPIO Agent基础设施平台中的Agent沙箱产品,就是立足于这一转变而推出的核心载体。 Agent沙箱是国内首款兼容E2B接口的、专为Agent执行任务设计的云端运行环境,支持动态调用Browser use、Computer use、RAG、Search等工具。 该工具基于Firecracker MicroVM构建,具备强安全隔离、毫秒级极速启动、高并发创建三大特性,无需预部署,即启即用,可以让Agent的所有操作处于“受限、可控”状态。 强安全隔离可实现不同Agent沙箱环境的完全隔离,多个任务并发执行时,每个任务在独立环境中运行,从根源上避免数据泄漏和资源抢占冲突。 Agent沙箱的启动时间小于200ms,远低于传统虚拟机沙箱,并且其支持同时快速启动数千个沙箱实例,能满足业务场景中的高并发需求,加快结果交付速度。 此外,相比传统中心化云,PPIO凭借覆盖全球的分布式算力网络,Agent沙箱在相同规格资源单价上比官方定价的半价还要便宜,大幅降低企业使用Agent沙箱的成本。同时,客户无需月费订阅即可获得24小时会话保持、高并发及规格自定义等特性。 在保持完整E2B兼容性的同时,PPIO Agent沙箱的整体运行成本降低50%以上,为大规模Agent应用落地提供更快、更安全、更经济的运行底座。 目前PPIO Agent沙箱已接入Camel AI、OpenManus、Dify等开源项目。 除了为Agent提供真正可执行的“手和脚”基础设施外,PPIO的AI智能体平台对Agent所需的“大脑”也做了一些优化,PPIO模型服务支持百款主流开源与定制AI模型的快速接入、弹性部署与高效调用,助力开发者与企业快速构建AI Agent应用,实现规划、记忆、执行等完整的Agent任务的核心需求。 针对Agent的规划能力,PPIO上线了DeepSeek R1、Qwen3、MiniMax M1等国内主流推理模型,用于将复杂任务拆解为多个步骤;针对Agent的记忆需求,PPIO将DeepSeek上下文窗口扩展至160K,最大输出扩展至160K,可满足多轮超长对话、Agent深度分析等场景的长输出应用需求;针对Agent的执行能力,PPIO支持Kimi-K2、Qwen3 Coder、GLM-4.5等代码模型,可实现自主编程、工具调用和数学推理能力。 同时,PPIO模型服务平台提供涵盖文本、语音、视频、图像等多模态模型支持,满足多样化Agent应用需求。 另外,在大模型的推理加速技术上,PPIO基以自研推理加速引擎,在PD分离、FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、EPLB、MicroBatch Overlap等核心技术上做了优化,挣脱了Agent开发的“硬件束缚”,同时实现模型推理的降本,达成推理效率与资源使用的动态平衡。 针对Agent特性的开发需求,PPIO的AI智能体平台产品还提供了企业版: 在企业版本上,PPIO构建了智能决策到执行的全闭环,以“数字劳动力”实现自动化重塑。该平台可以覆盖教育、工业、企业等多领域场景,融合基础设施、基础大模型、大模型工厂、知识库大脑和智能体编排等基础能力,以智能底座提升企业效率,为数字化转型提供支持,推动自动化从工具向业务增长引擎转变,助力企业落地智能应用。 三、跨度20年的技术积累,PPIO站在智能体基建潮头 从视频平台PPTV到AI云计算公司PPIO,姚欣看似跨度极大的创业历程,实则始终围绕着同一个初心:整合算力资源。 2004年,团队洞察到视频的低延时传输需求,由此打造出分布式视频网络,即PPTV。2018年,团队又发现国内大量算力存在闲置问题,于是着手整合企业侧的资源来构建服务,逐渐开启了边缘云业务的发展篇章。 到了2023年,AI 的爆发,PPIO注意到大量GPU和智算中心开始涌现,例如仅去年一年中国就建成了140个智算中心。然而,根据信通院的报告,这些智算中心的平均利用率仅为20%~30%,存在大量闲置。 造成这一现象的原因众多,像每次模型训练任务之间无法实现无缝衔接,以及卡型的快速迭代等,这使得许多算力资源在建成后未能得到充分利用。基于此,PPIO从CPU算力到GPU算力的整合,逐步构建起一套完善的分布式云服务体系。 也正是因为如此,PPIO团队拥有近20年的分布式计算、调度、虚拟化的技术经验,让在Agentic AI infra已成为“刚需”的当下,牢牢抓住时代机遇,在这一浪潮中占据有利地位。 基于分布式云的底层设施,PPIO能给企业和个人开发者提供极具性价比的Agent构建基础设施,真正为大规模Agent应用落地提供更快、更安全、更经济的运行底座。 根据灼识咨询的资料,PPIO已为众多国内外领先科技公司、云计算公司以及独角兽初创公司提供边缘云服务和AI云服务。截至2024年12月31日,按计算节点数计算,PPIO运营着中国最大的算力网络,该网络覆盖1200多个县市,包含4000多个计算节点。截至2025年6月,PPIO平台的日均token消耗量达2000亿次。 谈及PPIO未来1~3年的产品迭代方向,姚欣表示,公司将持续聚焦智能体基础设施领域,以沙箱系统为核心完善周边系统,提升记忆、连续执行、可靠性等方面的能力。同时,结合模型能力,持续为行业提供模型降本方案,大幅提升模型性能效率,支持更先进、更高参数的模型,增强智能性和可执行性。 在细分领域,PPIO计划在企业内办公服务、工业行业应用、教育和医疗等行业领域,继续与优秀合作伙伴开展二次开发,实现这些岗位的自动化执行,推动Agent从“提供执行建议”升级为“主动行动”。 结语:PPIO为Agent浪潮按下“加速键” 随着2025世界人工智能大会的圆满落幕,这场全球AI领域的年度盛宴不仅再次展现了前沿技术的澎湃活力,更是为行业勾勒出AI进化的新图景。 正如姚欣所言,Agentic AI Infra并非对传统AI Infra的颠覆,而是以runtime为核心的向上延展,其通过自动生成、执行与优化代码来完成任务的能力,直击了AI Agent时代对安全可控、敏捷调度与低成本扩展的核心需求。 从PPTV时代的分布式整合,到如今构建覆盖全球的分布式算力网络,PPIO团队二十年深耕算力资源整合的积淀,为其在Agentic AI Infra领域的突破提供了坚实基础。当前,Agentic AI已被视作未来技术趋势的核心。 作为底层技术构建者,PPIO以完整产品线推动Agent完成“从思考到行动”的进化,为Agent浪潮按下“加速键”。
CEO连发3条朋友圈官宣!发长文“致敬”大疆,影石无人机来了
作者 | 王涵 编辑 | 漠影 智东西7月30日报道,最近,影石Insta360宣布正式推出其消费级无人机品牌“影翎Antigravity”,该品牌计划推出全新品类产品——全景无人机。​ 从品牌官网公布的信息可知,首款全景无人机可以拍摄8K全景视频,机身重量小于249克,产品的具体形态还要等到8月再公布。 影石CEO刘靖康2天发了3条朋友圈,昨天更是发出长文,点名大疆,称“无比respect”,并且讲述了影石做无人机的三个初心:公司使命驱动、客户需求以及公司成长,原文如下: 影翎Antigravity相关负责人称,团队的目标是创造一个全新的无人机品类和市场。该品牌源于一群航拍发烧友、专业创作者和创新工程师的共同热情。在他们看来,消费级无人机经过近20年的发展已成为成熟品类,近年来参数升级达到新高度,但市场上仍有诸多未解决的痛点。 据悉,影翎Antigravity由影石与第三方共同孵化,核心团队成员来自全球领先的影像及科技公司,均拥有丰富行业经验。负责人透露,即将推出的新品操控极简且智能化,能为用户带来沉浸式自由飞行体验,“仿佛在天空中飞翔”。 同时,该无人机面向普通用户,用于提供飞行乐趣和拍摄功能,配备负载检测功能,可自动规避违规改装风险,确保不被用于军事领域。其优势在于能捕捉更丰富酷炫的画面,同时大幅降低用户在构图、运镜和操控方面的难度,缩小专业飞手与普通用户之间的差距。 此外,该产品将于8月开启公测招募,用户可通过品牌官网申请体验并参与功能共创。​ 结语:影石或将给无人机市场带来新鲜血液 业内人士分析,影石在智能影像市场深耕十年,技术积累深厚,此次涉足无人机领域是其影像业务版图的自然延伸。 影翎Antigravity作为新入局者,有望在品类创新、用户体验和内容生态方面给无人机市场带来“新鲜血液”。
对话生数科技CEO骆怡航:参考生视频让创作回归本质,下一步将推进实时生成
作者 | 陈骏达 编辑 | 心缘 智东西7月30日报道,在2025世界人工智能大会(WAIC 2025)期间,视频生成独角兽生数科技的CEO骆怡航博士与媒体进行深入交流,详细介绍了生数科技视频生成技术的最新进展,并分享了他对视频生成技术未来发展方向的见解。 骆怡航着重谈到今年7月发布的Vidu Q1参考生功能,他认为,与文生视频、图生视频相比,参考生视频才是整个AI视频创作范式的底层功能。这种方式既不会像文生视频那样缺乏一致性,也不会像图生视频那样限制模型的发挥。 生数科技从去年开始研发参考生视频技术,已经迭代4个版本。同时,该公司也在一致性方向不断投入,骆怡航认为一致性对广告、影视等商业创作而言至关重要。 骆怡航也谈到了上周生数科技联合清华大学发布的具身智能模型Vidar,这是国内首个基于视频生成模型的具身基座模型。虽然具身智能的大规模应用还需要时间,但生数科技计划继续探索数字世界与物理世界的结合,并有可能在具身智能产业成熟后加大投入。 采访中,骆怡航还针对生数科技的商业化策略、技术升级方向、AIGC产业趋势等问题进行分享。 值得一提的是,今天恰好是生数科技视频生成模型Vidu全球上线一周年。上线1年,Vidu生成视频总数已超过3亿个,用户数超3000万,B端落地率达到行业第一,这些数据也带动生数科技的年化收入突破2000万美元(约合人民币1.44亿元)。 一、参考生回归视频拍摄本质,Vidu架构可扩展至具身智能 视频生成当前有多种实现形式,包括图生视频、文生视频、参考生视频等。其中,图生视频因其给予了创作者更多的控制力,而获得广泛使用。 图生视频需要用户上传完整的首帧图或尾帧图,模型以此为基准,生成画面。但由于图像中的各种元素已经被固定,模型很难对画面中的内容进行调整、修改,无法完全发挥出视频生成模型在创造力上的优势。 骆怡航认为,参考生视频让业界回到了本身视频拍摄的本质:用户可上传人物、道具、场景等元素,无需将其通过P图、生图、融图等繁琐环节,而是直接根据参考图直出视频。 最近推出的Vidu Q1参考生视频能力进一步提升,已经支持了七个主体的参考,基本可以满足大部分场景需求。 Vidu参考生视频同时具备主体库功能,用户可以上传人物或者商品的正面、侧面、背面图,确保元素在不同场景下的主体一致性。 面向专业创作场景,Vidu参考生视频提供了提示词专业模式。用户输入简单的提示词后,模型能够将用户的简单提示词改写为专业提示词,让最终作品质量更高,制作效率提升。 参考生视频这项技术满足了商业化场景对内容创作的需求,已在广告电商、互联网、动漫、影视、文旅、教育、游戏、广电等八大行业落地应用。 在Vidu视频生成模型的基础上,生数科技和清华大学共同打造了具身智能模型Vidar,这一模型与Vidu一脉相承。 骆怡航称,Vidu架构在设计之初就具备一定通用性,可胜任时空信息一致性的生成,在这个基础架构之上,只需进行少量数据、低成本的微调,便可将生成的虚拟视频转化为控制具身智能的动作信息。 Vidar的主要创新在于,能突破原有VLA路线中优质数据难以获取和具身智能难以泛化的问题,实现了具身智能的少样本泛化,所需真机人类操作数据量约为行业典型值的千分之一。 二、视频生成技术分三步走,将优先满足专业用户需求 骆怡航还分享了视频生成技术发展过程中人与AI协作三阶段的观点。 第一个阶段仍是图生视频为主,需要文生图再生视频或者用首尾帧再生视频的复杂流程,虽然它在生产环节、效率上相比传统流程有所进步,但还未达到100%的效率提升。 第二阶段以参考生视频为主要功能,无需中间分镜生成环节,只要把主体选好,就可以直接生成视频。根据生数科技得到的用户反馈,这种方式给效率带来了明显提升。 第三个阶段中,将有大量内容100%由AI生成,内容生产执行的效率和成功率极大提升,创作者可以把大量时间投入到故事创意和关键设计上。 骆怡航称,目前生数Vidu正推动AI视频内容生成由第二个阶段向第三个阶段转变。 生数科技当前最高的优先级依旧是满足视频行业最严格、最复杂的专业要求,其次才是扩展C端用户。 对此,骆怡航解释道,当前视频生成技术尚无法支撑普通用户打造高质量视频,仍需在一致性、速度上实现突破,才能实现AI视频创作的普惠。 生数科技可以在服务B端专业用户的过程中,逐步打磨这些技术,例如根据广告电商客户的需求提升一致性,或是在动画场景针对性地提升风格和生产效率。这些在专业领域的技术积累,最终可以惠及C端用户。 结语:视频生成技术持续迭代,速度与成本仍有突破空间 随着视频生成模型能力的持续迭代,有越来越多的企业开始探索其应用价值,尤其是在影视制作、广告营销、教育培训等场景中。不过,要真正实现规模化落地,仍有很长的路要走。 在采访的最后,骆怡航也分享了他眼中视频生成未来的优化空间。首先,一致性作为基础问题,仍需要进一步提升;解决一致性问题后,下一步就是让视频生成做到“快”、“好”、“省”。 其中,“快”和“省”的部分还有很大突破空间,现在生数科技已经实现普通清晰度几秒钟生成视频片段、分钟级生成1080P视频片段,未来会推进AI视频实时生成。
32.18 万元起!理想 i8 正式上市,李想:第一眼我都觉得丑
从亲自下场玩梗「听我讲完」,到入驻抖音「求原谅」,一向以脾气火爆著称的李想,最近变得不一样了。 这位创始人放下身段自然是有原因的——为理想汽车的「十年献礼」,也是其在纯电市场的关键战役:理想 i8 的登场,铺平道路。 在 MEGA 失利、L 系列销量承压的背景下,i8 的成败至关重要。这不仅是一款新车,更是理想试图用「第一性原理」彻底解决大型纯电 SUV「空间、续航、成本」不可能三角的答卷,承载着理想破局纯电市场的全部希望。 最终,当 Pro 版 32.18 万元、Max 版 34.98 万元、Ultra 版 36.98 万元的价格公布时,这场战役的胜负手终于落定。 「这是理想汽车创办十年来第一次在一个那么大的场地汇集这么多的人来开一场发布会。所以跟以往不同,这次发布会的时间不再是 45 分钟,而是一部电影的时间。」李想在开场时说。 下面,我们就来看看李想的这部「电影」,究竟讲述了一个怎样的故事。 一辆车,三种形态 理想 i8 的设计理念源于游艇。 发布会上,李想为 i8 独特的外形给出了一个出人意料却又逻辑自洽的答案。他认为,游艇作为空间体验最好的私人交通工具,其低阻、高座舱使用率和 360° 超大视野这三大特点,正是 i8 在设计之初就追求的核心价值。 李想坦言,「第一眼看到理想 i8 的图片,我都觉得有点丑。」但他认为,这正是理想对新时代 SUV 的重新定义,「后面越看越顺眼。」 在理想汽车的构想中,i8 同时融合了越野车、轿车和 MPV 三种车型的核心优势。 首先,作为「越野车」,i8 全系标配双腔空气悬架,且拥有超过理想 L9 的通过性。在今晚的发布会上,李想展示了 i8 顺利通过为奔驰 G 级和卫士设计的越野炮弹坑,以及在 60° 陡坡上满载六人半坡起步的场景。 其次,理想 i8 是一辆「轿车」,拥有轿车般的操控和上下车的便利性。 李想称,他向工程师团队发起了挑战,要让这台车重 2.6 吨的六座 SUV,拥有媲美宝马 i7 的操控表现。从 130km/h 时速紧急避让测试中稳健的车身姿态,到最低仅 40 厘米的地板高度,都让这台大家伙开起来更稳,用起来更方便。 最后,作为「MPV」,i8 着重于空间与舒适性,尤其是第二和第三排的乘坐体验。 李想称,i8 的第三排坐姿、坐垫长度和宽度均达到了优秀 MPV 的水准,甚至比 Model Y 的二排还要舒服,且后备箱在三排满座时,进深依然超过 L9,能够容纳两个 28 寸的行李箱。 为了支撑这一融合了多种车型优势的独特形态,理想在能源效率上做了两手准备:一方面,通过极致的造型设计将风阻系数优化至 0.218Cd;另一方面,则在核心的三电系统上深度自研。 根据李想的说法,目前市面上的供应商,并不能满足理想汽车对于更低噪音和能耗的追求,因此理想选择了自研超静音驱动电机——即便是在 122km/h 的时速下,电驱噪声也只有 30dB。同时,自研的高效率碳化硅功率芯片,还能为 i8 带来额外的 30 公里续航。 为了实现这些,理想自建了一座驱动电机工厂。早在今年 2 月,理想汽车就宣布自研自产的碳化硅功率模块和新一代电驱动总成,已分别在理想汽车苏州半导体生产基地和常州电驱动生产基地量产下线。 和 MEGA 一样,理想为 i8 配备了 5C 电池。充电时,它能在 0 到 80% 的电量区间,都保持 300kW 以上的高功率,实现了「10 分钟充电 500 公里,15 分钟充满」的速度。 续航方面,i8 的 CLTC 续航里程最高达到了 720 公里。根据汽车之家的实测数据,在模拟日常综合工况下,i8 的续航达成率均优于特斯拉 Model X 和 Model Y;而在易车平均时速 120km/h 的高速测试中,其续航表现同样超过了了两个标杆产品。 「5C 超充和 700 公里的续航是我们认为用户价值最佳的平衡点。」李想说。根据官方数据,理想已经拥有了超过 3000 座充电站和 16000 根超充桩,形成了「九纵九横」的全国高速补能网络。 除了数量,理想同样强调体验,其超充站全部建在地面,拥有超宽车位,对充电桩的边角也做了圆角处理。 对于家庭用车而言,安全是重中之重。发布会上,理想展示了 i8 与净重 8 吨的重型卡车进行相对速度 100km/h 的碰撞测试视频,其 A 柱和座舱的完整性给我们留下了深刻印象。 理想自然没有把电池安全忘了,进行了各种暴力测试,从浸水 10 天到 -40°C 冰冻,再到雷击测试,理想用一系列堪称变态的试验,验证了电池包的可靠性。 除了被动碰撞和电池这些「大安全」,理想同样关注那些容易被忽视的「小安全」。 在 i8 这样一台智能电动车上,遍布着大量的电动设备,如果使用不当,也可能给乘客带来伤害。因此,理想为 i8 配备了多达 28 个防夹电机,确保每一扇电吸门、电动车窗在关闭时都能及时感知阻碍,保护家庭成员,尤其是孩子们的安全。 这种对细节的极致追求,源于一种最朴素的责任感。「因为我自己的孩子,每天也都坐在我们的车里。」李想说。 当一个产品的创造者,同时也是它最忠实的用户时,其对安全的承诺便有了坚实的分量。 不止会开车,更会思考 如果说 i8 在物理世界给出了一个关于效率和空间的最优解,那么在数字世界,它则试图定义一个 AI 时代的新物种。 发布会上,李想揭晓了 i8 命名的由来:I,代表 Intelligence(智能),而 i8,则是全球首个配备了「双 Agent(智能体)」的智能终端。 这里的「双智能体」,一个是理想同学 MindGPT,另一个,则是 VLA 司机大模型。后者,正是理想智能化下半场的核心。 理想认为,过去的端到端模型本质上是「模仿学习」,像「猴子开车」,能模仿人类行为,但遇到没见过的复杂场景就力不从心。而 VLA 的本质是「强化学习」,它像人类一样,通过理解、思考、记忆和沟通,在反馈中总结归纳,最终真正「学会」开车,并能举一反三。 VLA(Vision-Language-Action)架构的核心,在于赋予了汽车「思考」的能力。其中的「L」(语言智能),让系统拥有了类似人类的 COT 思维链,能够对复杂的交通场景进行分析和推理决策,而不再是简单的反应。 这种「会思考」的能力,带来了几个核心的体验升级。 首先是更安全的防御性驾驶,系统能识别出路口的视野盲区并提前减速预防。其次是更平稳舒适的驾乘,在发布会演示中,车辆在连续加减速、转弯超车的复杂动作中,中控台上的橙 C 美式一滴都没有洒出来。 更重要的是,VLA 让车变得「听话」且「聪明」。你可以像和真人司机对话一样,用自然语言下达连续指令,比如「在前方蓝色车子那里停一下」,车辆便能准确执行。它甚至能记住你的驾驶偏好,比如在哪条路上你会习惯开到某个时速。 不仅是辅助驾驶,理想这次还解决了一个日常痛点——停车场缴费。 在车辆驶离停车场的过程中,理想同学会通过车身上的摄像头来扫描缴费二维码,自动完成支付,无需车主再手忙脚乱地寻找二维码或打开手机 App。这种无感支付的体验,将驾驶的便利性延伸到了出行的「最后一米」。 理想的下一站:从产品到服务 今年是理想汽车创办的第十个年头,在过去的时间里,我们创造了一些不同的东西……比如脱裤子放屁的增程电动,比如 5C 充电,还有 MEGA 的造型设计。面向未来,我们还做了很多需要更长的时间才能达成共识的技术和产品……这就是我们这家企业的核心。 李想在发布会开场的这番话,为理解 i8 的诞生提供了一个绝佳的诠释。 i8 的发布,标志着理想汽车一次深刻且决定性的转型:从一家成功的「产品公司」,向一家更具未来想象力的「服务公司」进化。 L 系列毫无疑问是巨大的成功,而油箱,就是它成功的核心原因之一。在纯电车充电难、续航短的时代,它用「可油可电」的模式,完美地解决了中国家庭用户对里程焦虑最深层的恐惧。用李想的品牌阶段论来说,这是「产品=品牌」的 0 到 1 阶段。 然而,这种产品模式的上限,是社会公共服务网络。当 L 系列车主需要长途补能时,他们依赖的依然是遍布全国的加油站,或是体验参差不齐的第三方充电桩。产品的体验,在走出车本身之后,便交给了不可控的外部环境。 MEGA 的上市,则让理想深刻地认识到,对于纯电车型,这条路走不通。 在经历了上市初期的风波后,理想通过持续优化产品、完善充电网络,最终让 MEGA 获得了市场的认可,今年的销量达到了去年的三倍。但这个过程也让理想明白:一款产品力再强的纯电车,如果补能体验糟糕、充满不确定性,就无法真正打动那些已经被加油站「惯坏」的用户。 这迫使理想必须思考一个更根本的问题:除了造一台好车,还能为用户提供什么?i8 给出的,就是这个问题的答案:一套完整的能源服务。 当用户购买 i8 时,他得到的不再仅仅是一台拥有 5C 快充能力的物理载具,更是获得了一张进入理想自建「高速能源服务网」的终身门票。这张门票背后,是一整套由「车+桩+云」构成的、理想完全掌控的闭环服务。 这套由硬件、软件和体验共同构成的闭环服务,才是理想为未来打造的真正护城河。它将竞争的维度,从单纯的产品参数比拼,拉升到了生态服务能力的对抗。而这,也正是理想品牌从「用户定位=品牌」的 1 到 10 阶段,迈向「价值主张=品牌」的 10 到 100 阶段的核心动作。 在发布会的最后,李想给出了理想全新的品牌价值主张:「私有的空间,亲密的关系,创造幸福的体验。」 这不再仅仅是为「家庭用户」服务,而是洞察到,无论是谁,都需要一个「高品质的私有空间(Home)」。 从这个角度看,i8 正是这个全新服务生态的第一个「原生旗舰终端」。它的使命,就是作为一把钥匙,为用户打开通往理想能源服务新世界的大门。 从更宏大的战略上看,i8 是理想「三步走」纯电战略中,承上启下的关键一步。 第一步,理想用增程解决了生存问题;而 i8 的使命,则是作为第二步,用旗舰产品和完善基建,解决纯电市场的信任问题。 当信任建立、网络成熟后,理想便可顺理成章地迈出第三步:推出价格更亲民的 i7、i6 等走量车型,完成从 1 到 10 的跨越,迎来又一次销量爆发。
又一国产旗舰模型开源,海外网友:中国AI开源四巨头已成
作者 | 陈骏达 编辑 | 漠影 最近几周,国产开源模型迎来一波集中爆发,互联网大厂和AI独角兽们纷纷甩出自家的开源王炸,接力登顶全球开源模型榜首。而就在本周,又有一款国产开源模型火爆全网。 这一模型来自素有“中国OpenAI”之称的智谱,是其最新一代旗舰模型GLM-4.5。发布时机也十分凑巧——刚好卡在网传的OpenAI的GPT-5发布之前,同样主打推理、编程、智能体等能力。 不过,智谱已经凭借开源抢占了先机,在国内外提前收获了一波流量,官宣推文获得77万+阅读,还获得开源托管平台HuggingFace CEO的转发支持。 发布后不到48小时,GLM-4.5已经冲上了HuggingFace趋势榜第一名,成为全球最受关注的开源模型之一,GLM-4.5-Air则位列第六。硅谷BenchmarK风投公司合伙人Bil Gurley发文称:中国开源AI模型所产生的组合效应非常强大,模型之间都可以互相改进,新模型的推出也更为容易。 值得注意的是,在WAIC前后,中国大模型的开源相继“出圈”,月之暗面的K2、阿里的多款模型均有不俗表现,之后智谱GLM模型接力。就在今天,Hugging-Face开源模型榜单前10名几乎全是中国大模型,CNBC认为,中国企业正在研发的人工智能模型不仅智能化水平提升,使用成本也持续降低。 更有一位海外AI博主制作了一张形象的梗图,形容当前AI竞争格局的演变:全球AI大模型现已分裂为以中国模型为代表的开源派,与美国模型为代表的闭源派。近期,继DeepSeek、Qwen之后,Kimi、GLM等国产模型也相继重磅开源,给中国开源模型再添猛将,仿佛形成了中国AI“开源四杰”,与国际上的GPT、Claude、Gemini、Grok组成的 “闭源四强”分庭抗礼。 GLM-4.5定位为融合推理、编码和智能体能力的智能体基座模型,在涵盖推理、编程、智能体等场景的12项基准测试中,GLM4.5的综合性能取得了全球开源模型SOTA(即排名第一)、国产模型第一、全球模型第三的成绩。 榜单之外,智谱还在真实场景中测试了模型的智能体编程能力,平行比较了Claude-4-Sonnet、Kimi-K2、Qwen3-Coder等模型。为确保评测透明度,智谱公布了上述测试中涉及的全部52道题目及Agent轨迹,供业界验证复现。这点也获得网友们的赞许。 同时,智谱为模型提供了极具性价比的API定价,API调用价格低至输入0.8元/百万tokens、输出2元/百万tokens;高速版最高可达100 tokens/秒。此外,用户也可在智谱清言和z.ai上免费使用满血版的GLM-4.5。 近期,智东西已对GLM-4.5的多项能力进行了深度体验,这款模型在实际生产场景中的效用令人惊喜。 体验链接: https://chatglm.cn https://chat.z.ai/ 模型仓库: https://huggingface.co/collections/zai-org/glm-45-687c621d34bda8c9e4bf503b 一、GLM-4.5一手实测:一句话打造完整数据库,思考过程简洁明晰 目前,已有许多国内外网友上手体验GLM-4.5模型,用它打造AI私人健身教练、生成网页游戏、3D动画等,其编程能力、完成长序列复杂任务的能力给人留下深刻印象。 这得益于GLM-4.5本次主打的智能体能力。相较于传统的问答、摘要、翻译等静态任务,智能体任务对模型提出了更加严苛且立体的能力要求。集中展现了大模型在感知、记忆、规划、执行等方面的关键要素,也为后续多维能力提供了基础。 智能体往往面向开放式环境,需要模型具备持续感知、长期规划与自我修正能力。同时,智能体任务是一种复合流程,不仅涉及语言处理能力,还要求模型统筹调用工具、执行代码、操控接口,甚至进行多轮交互协作,真正考验模型的综合调度能力。由此可见,智能体任务不仅是一种普通的任务形态,也可以说是一种“压力测试”。 全栈开发便是一种典型的智能体任务。为测试相关能力,智东西向GLM-4.5提出了一项较为完整的开发任务——使用PHP+MySQL打造一个具有增删改查功能中英双语的术语库。这项任务的难点之一在于,模型需要自行规划项目的框架、明晰功能需求、数据库具体设计等元素,如真正的工程师一般全面思考、解决问题。 智东西也曾将类似的题目交给其他模型,不过,许多模型都无法对项目框架进行合理规划,甚至选择在一个网页文件中开发所有功能。因此,最终交付的结果无法部署在生产场景,更别提进一步修改、扩展了。 令人惊喜的是,GLM-4.5交付的结果较为完整,实现了既定的功能,并且速度较快,2分钟左右便完成了3个核心页面的开发,最终部署的效果如下: 这一结果或许得益于GML-4.5正式开始生成代码前清晰的思考过程:它准确地判断了项目性质,也明白应该生成哪些文件,这为后续的开发提供了明确的指引。思考过程也不拖泥带水,看上去简洁清晰。 ▲部分对话记录:https://chat.z.ai/s/50e0d240-2034-407b-a1b3-94248dd5f449 智谱的官方Demo则展示了GLM-4.5的更多能力,例如,它可以根据用户需求,准确地复刻YouTube、谷歌、B站等网站的UI界面,可用于Demo展示等需求。 ▲对话记录:https://chat.z.ai/s/01079de2-a76d-41ee-b6ee-262ea36c4df7 或是打造一个让用户自主设计迷宫,系统查找路径的网页。 ▲对话记录https://chat.z.ai/s/94bd1761-d1a8-41c9-a2f4-5dacd0af88e9 这种全栈能力不仅能用于实际生产场景,拿来整活儿也是不错的。智谱官方打造了一个量子功德箱,能实际互动,并将数据保存到后台。 不过,GML-4.5开发上述项目的过程或许更值得深入探讨。翻看智能体的执行轨迹,可以看到,在与开发工具结合后,GLM-4.5可以更为端到端地完成任务。它先是创造了待办清单,然后逐步完成任务,总结开发进展,并在用户提出修改意见时,进行全面的核查和调试。 ▲对话记录:https://chat.z.ai/s/1914383a-52ac-48b7-9e92-fa105be60f3e GLM-4.5还在PPT制作这一场景展现出不错的能力。它可以按照用户指定的页数、内容等打造完整、美观的PPT,并结合搜索工具丰富PPT的视觉体验。例如,下图中,GLM-4.5为传奇短跑运动员博尔特打造了一份职业生涯回顾PPT。 ▲对话记录:https://chat.z.ai/s/544d9ac2-e373-4abc-819b-41fa6f293263 我们已经在上述多个案例中直观感受到了GLM-4.5的能力。那么,这款模型背后究竟依靠哪些技术创新,才能实现如此表现?对此,智谱在同期发布的技术博客中给出了答案。 二、参数效率实现突破,兼容多款编程智能体 GLM-4.5在训练流程整体分三步走,从底层架构、任务选择到优化策略,每一阶段逐步推动模型能力提升。 首先在预训练阶段,GLM-4.5系列模型借鉴了DeepSeek-V3的MoE架构,不过在注意力机制方面仍然使用结合部分旋转位置编码(Partial RoPE)的分组查询注意力(Grouped-Query Attention)。 这一机制从ChatGLM2沿用至今,能规避多头潜在注意力(MLA)对张量并行处理带来的挑战。智谱还配置了较多的注意力头,因为该团队发现,增加注意力头能在推理基准测试中显著提升模型性能。 GLM-4.5和GLM-4.5-Air均拥有MTP(多token预测)层,让模型在一次前向计算中,同时预测多个后续token。实测证明,这一机制可显著加速推理过程。 进入中期训练阶段后,智谱开始针对更复杂、更实用的任务进行专项优化,重点强化模型在代码和推理方面的能力。 例如,GLM-4.5针对代码库场景进行了专门优化,学习了跨文件之间的依赖关系;整合了GitHub上的issues和PR,进一步提升软件工程能力;并将训练序列长度扩展至32K,从而具备了处理大型代码库的能力。这正是第一部分案例中,GLM-4.5能够自行查验和修改代码的能力来源之一。 为了进一步提升模型处理长上下文的能力,智谱将训练序列的长度从32K进一步扩展到了128K,并对预训练语料库中的长文档进行了上采样,还在这一阶段加入了编程agent的轨迹。 到了后训练阶段,GLM-4.5全面引入了强化学习,并围绕高级数学编程推理能力、复杂agentic任务和通用能力这三大关键领域,展开系统性优化。 GLM-4.5在后训练阶段的强化学习部分是按照不同任务需求有侧重地展开的。针对推理任务,训练时引入了按难度递进的课程学习策略,还用动态采样温度来控制探索强度,并通过基于token 级熵的PPO自适应裁剪机制,提升策略更新的稳定性。 当模型面对的是网页搜索、代码生成这类任务时,训练方式转向了更具agentic特征的RL。数据不仅来源于自动流程,还引入了人类参与,以构建更真实的复杂多步交互场景。 编程任务则用GitHub 上的真实PR和issues来作为标准,训练中结合准确率奖励和格式惩罚,引导模型学会规范、可靠地行动。 在更通用的实际应用场景里,比如工具调用和长文档推理,GLM-4.5又采用了不同策略来补强。函数调用任务中,使用的是双轨策略:一部分是基于规则的逐步强化学习,确保工具调用准确性;另一部分则是通过奖励最终任务完成效果的方式,引导模型学会自主规划与调用工具。 同时,为了让模型更好地理解和利用长文本,智谱也安排了一个专门的长上下文RL阶段,让GLM-4.5在处理大规模文档时具备更强的推理能力。 总体来看,GLM-4.5的整个训练过程是高度工程化的:架构上通过MoE提升计算效率,训练流程中针对关键任务进行能力注入,强化学习阶段进一步拉高模型的推理上限和实用表现,最终实现推理、编码和智能体能力的原生融合。 也正是由于在工具调用、网页浏览、软件工程、前端编程等领域的优化,GLM-4.5系列模型与Claude Code、Cline、Roo Code等主流编程智能体实现了完美兼容,也可以通过工具调用接口支持任意的智能体应用。 值得注意的是,GLM-4.5还展现出更高的参数效率,参数量为DeepSeek-R1 的 1/2、Kimi-K2的 1/3,但在多项标准基准测试中表现得更为出色。在衡量模型编程能力的SWE-bench Verified榜单上,GLM-4.5系列位于性能/参数比帕累托前沿,表明在相同规模下GLM-4.5系列实现了最佳性能。 高参数效率代表了模型架构和训练策略的有效性,即在更少的参数下学到了更多、更有用的能力,这也意味着,在同等算力预算下,GLM-4.5能实现更高的性价比。 结语:开源大模型突围,智能体赛道迎来“平替”时代? 当前,以智能体为标签的AI产品层出不穷,数量庞杂,却鲜少有产品能真正获得用户的长期使用和信赖。这在一定程度上也是所有AI产品的共性问题,要解决这一问题,除了进一步打磨用户体验之外,底层模型能力的提升也至关重要。 随着Claude、GPT等海外大模型的获取越来越困难且价格愈发昂贵,国产开源模型正为开发者提供更高效的本土化解决方案。
理想十周年,变阵先变人
作者丨茯神 编辑丨思原 理想i8的产品发布会,除了敲定最终的售价,似乎已经丧失了其他看点。 一个月前小米YU7的上市带来了不小热度,定位稍有重叠的乐道L90和理想i8,明显加快了宣发节奏,先后公布了预售价格以及开启订购。理想i8更是大范围地开放媒体试驾,短短几天之内网络社区里就被各类评测和体验内容刷屏。 李想本人更是时而登上央视访谈节目,时而携妻看球出游,新车i8常伴左右,接连做了几个免费的热搜广告,尽显“节俭”本色的同时,也表现出对理想首款纯电SUV的重视。 事实上,比起与小米YU7、乐道L90,以及特斯拉ModelY L等有力竞品的“直球”对决,理想i8作为理想十周年之际奉上的里程碑之作,更肩负着从增程路线向纯电路线、从打造现有市场爆品向探索未来场景概念转型的重任。 或许是为了走好下一个十年之路,理想在重磅产品i8发布的前夕,不惜大动干戈地进行了组织架构和人员团队的调整,以及管理模式的重新选择。 6月底,理想汽车发布全新组织架构调整和人事任命,原“研发与供应群组”和“销售与服务群组”整合并入新成立的“智能汽车群组”,由总裁马东辉领衔。公告还称,原负责人邹良军由于个人原因退出管理岗位,公司将聘请他担任顾问。 图/AI制作 进入7月,又有媒体消息显示,理想汽车将会废弃此前PBC绩效管理模式,重新回归OKR模式。曾经花了大功夫学自华为的PBC模式被一朝废弃,而刚刚转为顾问的邹良军恰恰出身于华为内部的销售系统管理岗位。 临阵换将一向被视为兵家大忌,不管是出于主动调整还是仓促应对,理想i8注定要承受这个团队震荡的磨合代价,但理想所着眼的未来十年,也远远不是一个i8的成败就能够决定的。 01 PBC只能打确定性之战 运行仅两年的华为式PBC绩效体系停用,理想的这则消息一出,“学华为失败”的论调立刻甚嚣尘上。 如果把镜头拉远,可以看出这并非简单的管理工具更换,而是一家公司从“补课”到“赶考”的分水岭——对于理想来说,PBC擅长的是把增程这样的已知战场打透,却苦于应付智驾、纯电这两条充满变量的新战线。 2022年下半年 ,华为不直接造车下的产物问界M7一经问世就火速占领了理想ONE的高地,连李想都不得不承认“毫无还手之力”,随后在公司内部全面启动“像素级学华为”。PBC作为华为成熟期的管控利器,被整体搬进理想:销量、利润、市占率全部被拆解成个人“军令状”,再与上不封顶的奖金包绑定在一起。 向强者学习的效果立竿见影。理想在接下来的2023年销量大涨,门店一年内从400家冲到700家,员工也突破了4万。但红利来得快也去得快,到了2024年底理想净利润下滑31%,毛利率从22%跌到18.7%,单车销售费用也涨至2.4万元。当市场进入存量博弈,PBC的强KPI逻辑反而会诱导出现“压库存、跨区抢单、恶性降价”的情况,把品牌溢价进一步透支。 图/理想财报 PBC的运行规则是“目标-路径-结果”三段式严格划分,要求事前把资源、节奏、风险全部算清。但时至今日,理想要打的VLA高阶智驾与i系列纯电两场硬仗,仍处在技术路线、法规、供应链三重不确定之中:激光雷达与纯视觉方案孰优孰劣尚无定论,800V高压、5C超充、CTC/CTB工艺等任何一个步骤的差池都可能导致产线推倒重来。 在这种“边打边改”的背景下,PBC的“半年军令状”显然会束缚团队手脚,这与李想强调的“纯电窗口期不能再错一次”或许直接起了冲突。 PBC管理模式诞生于国际商业巨头IBM,华为用它度过了运营商业务的确定性高速增长期。其核心就是将宏伟战略分解为清晰、量化的员工个人任务目标:销售目标具体细分到经销商、研发节点精确排期,每个角色都能精确预测自己的责任范围。 图/华为曾经采用过的PBC模板,图源盖亚组织 而在智能化纯电的新战场里,李想和他重新调整的团队面临着艰难抉择:是继续在可测量的熟地上深耕,还是在模糊的高风险地带冒险开拓新路径?当“必胜模式”遭遇了无法预判必胜的战场,强行坚持可能只是消耗时间于无意义的战场。 放弃PBC,理想可能买的不是一副后悔药,而是一张通向未来的船票。 02 回归OKR要找回自信心 在失速期按下重启键的理想,选择回归九年前救过自己一命的OKR系统。 2018年正是这套用飞书文档同步战略、将10万产能目标拆解成动态KR(关键结果)的机制,让千余人团队爆发惊人创造力:门店会自主策划私域流量运营,工程师能自发跨部门解难题。如今当销售不再为掠夺客户竞相压价,当研发团队周报上出现“VLA智驾安全冗余度提升方案”,熟悉的创新基因或许正在组织脉络中复苏。 最新数据显示,理想今年6月交付了3.63万辆新车,同比下跌24%,紧接着全年目标也二度下调至58万辆。随之而来的废弃华为式PBC,重新启用OKR,销服体系交由创始团队老人马东辉执掌。外界把这视作理想的“去华为化”,也是一次“找回自信心”的尝试?毕竟在之前,自信心也让理想一战成名。 在2021年全行业押注纯电之际,李想稍些独断地把落后的增程技术塞进了理想ONE,当年竟卖出9.1万辆,夺得30万元以上新能源SUV第一。如今被寄予厚望的理想i8,顶着舆论压力延续了理想MEGA的高铁车头设计,这份近乎偏执的“不妥协美学”,恰似当年李想力排众议押注增程式技术的倔强背影。 理想的基因从来不在亦步亦趋的学习中,而在反共识的破局里。当行业爆发初期集体陷入智驾“军备竞赛”时,选择在“冰箱彩电沙发”上大做文章;当对手以价换量血拼时,团队默默保障研发投入。这些决策事实上就来源于季度动态校准的OKR系统,允许团队在安全边界内试错探索。毕竟当业务进入无人区,需要先把枪口对准不确定性,而非内部排名。 OKR能否帮助理想突围,除了i8的上市表现,还有两个风向标需要关注。首先是定位更低的i6定价,纯电走量车型如果敢用20万—25万元区间直接对标特斯拉Model Y,就说明理想重新拥有了赌一把的自信;其次是智驾团队在VLA路线上的深耕能否在年内实现城市NOA普及,而非像去年那样因PBC考核而保守地分批灰度。 真正的自信不是永远正确,而是敢于在未知面前按下All in。PBC教会了理想如何打阵地战,OKR则要帮它重新学会打游击战。 03 造车的护城河在车之外 当冰箱彩电大沙发已经成为车企标配,真正的护城河可能就转移到了车钥匙之外。 从“蔚小理”中的市值垫底到首个年销50万辆的新势力冠军,理想曾用对三口之家用车的洞察和增程路线把产品力做到了极致。 2019年,李想提出“中国90%的30万以上购车用户需要兼顾儿童与老人的第三排座椅”,对家庭场景的精准拆解让理想ONE一战封神。拿过接力棒的L系列更将场景化发挥到极致:六座布局破解三世同堂痛点,小主人模式俘获儿童需求,后排娱乐系统与华为商务风形成鲜明区隔。 李想显然意识到了靠车本身不可能守住。2023年底,理想宣布从智能电动车企业升级为人工智能企业,VLA架构、无图NOA、MindGPT大模型接连上车。但AI的落地漫长且烧钱,那一年的理想研发占比仅8.5%,远低于蔚来的22%、小鹏的19%;要想在两年内追上,需要的不只是最充裕的现金储备,更是把AI能力变成用户每天离不开的生态。 然而,眼下最焦灼的战役仍在纯电战场。MEGA的挫折揭示出一个冰冷的现实,那就是当失去增程技术光环,纯电市场的较量更考验系统韧性。 理想的选择表现出其战略定力,在2500座超充站建成前,控制纯电车型投放节奏;i8延续了MEGA饱受争议的外观设计,以换取低风阻下的长续航;将VLA多模态交互植入纯电车型,实现声纹识别、儿童情绪监测等独家功能。不过,民生证券仍直接指出,2025年理想净利润增长25.9%的前提是,i系列必须在高端纯电市场杀出血路。 历史或许早已给出提示,苹果在2007年靠iPhone重新定义手机,真正的壁垒不是电容屏,而是App Store;特斯拉在全球卖火了纯电动车,护城河也不在铝合金车身,而是OTA和超充网络。 对理想而言,VLA能否像iOS一样让智驾软实力成为第二增长曲线,i系列能否把超充站密度做到加油站级别,才是护城河能否外扩的关键。 面临下一个十年开启之际,2025年的理想首先必须赢下两场战争:先用i8和i6在纯电市场抢到足够用户规模,再把行驶数据反哺VLA,进而让AI成为比“冰箱彩电沙发”更难复制的黏性。十周岁的理想已然而立,正向着不惑前进。
50+款腾讯系应用适配华为鸿蒙HarmonyOS系统,含微信、QQ、王者荣耀等
IT之家 7月30日消息,华为终端官方昨日宣布,腾讯系应用近期集体为鸿蒙用户送上“大礼包”,微信、QQ、腾讯会议、微信读书、腾讯视频、腾讯新闻、QQ浏览器、全民K歌等50多款应用已上架华为鸿蒙HarmonyOS系统。 IT之家整理腾讯系适配应用情况如下: 社交:微信、QQ 影音娱乐:QQ 音乐、酷狗音乐、酷我音乐、波点音乐、全民 K 歌、腾讯视频、腾讯微视、腾讯体育、懒人听书、虎牙直播、斗鱼直播 新闻资讯:腾讯新闻 办公:企业微信、企业微信私有版、政务微信、腾讯会议、QQ 邮箱、腾讯文档 阅读:微信读书、QQ 阅读、腾讯动漫、起点读书 金融理财:腾讯自选股、腾讯理财通 出行导航:腾讯地图 工具:微信输入法、QQ 浏览器、QQ 安全中心、搜狗输入法、ima、企鹅号 游戏:王者荣耀、和平精英、火影忍者、欢乐斗地主、欢乐麻将、天天象棋(鸿蒙版)、天天爱消除、妄想山海、天龙八部、新斗罗大陆、光与夜之恋(体验服)、王者荣耀前瞻版、QQ 飞车体验服、三角洲行动鸿蒙测试服、使命召唤手游测试服、暗区突围体验服、穿越火线-枪战王者(技术测试体验版)、元梦之星鸿蒙测试版 据IT之家今日早些时候报道,华为常务董事、终端 BG 董事长余承东发文称:“今天,鸿蒙5终端数量突破了1000万,非常感谢每一位伙伴、开发者和用户的支持和反馈!”
中保研2024年第三次测评车型结果发布 乐道L60等4款车型在结构耐撞性评价中获优
凤凰网科技讯 7月30日,中国保险汽车安全指数(C-IASI)2024年测评车型第三次结果发布。 本次结果发布共涉及9款车型,包括“大通大家9、特斯拉Model3、大众迈腾、马自达EZ-6、大众帕萨特Pro、乐道L60、东风日产探陆、firefly萤火虫、东风日产N7”,2款SUV,6款轿车,1款MPV,其中有6款为新能源汽车。 在结构耐撞性评价中获得优秀评价的车型4款,4款都为0缺陷(大众迈腾、乐道L60、东风日产探陆、firefly萤火虫);在正面低速碰撞测试中1款车型(大通大家9)出现气囊起爆。 车内乘员安全分指数,8款车型的评价结果为优秀(G)及以上,其中4款车型获得优秀+(G+)。 驾驶员侧正面25%偏置碰撞工况中,7款车型获得优秀评价,其中有3款车型结果为0缺陷(马自达EZ-6、大众帕萨特Pro、东风日产探陆); 乘员侧25%偏置碰撞工况中,8款车型获得优秀评价,其中6款车型测评结果为0缺陷(特斯拉Model3、大众迈腾、马自达EZ-6、大众帕萨特Pro、乐道L60、东风日产探陆); 正面50%偏置碰撞工况中,9款车型均获得优秀评价,其中7款车型的测评结果为0缺陷(大通大家9、特斯拉Model3、大众迈腾、马自达EZ-6、乐道L60、东风日产探陆、firefly萤火虫); 侧面碰撞工况中,9款车型均获得优秀评价,其中5款车型的测评结果为0缺陷(特斯拉Model3、大众帕萨特Pro、乐道L60、东风日产探陆、firefly萤火虫); 车顶强度工况中,获得优秀评价的车型比例为100%;座椅/头枕工况中,获得优秀评价的车型比例为100%。
无需等固态电池?特斯拉高管称锂离子电池仍有巨大提升空间
IT之家 7 月 30 日消息,在近日举办的特斯拉爱好者活动“X Takeover”上,特斯拉汽车工程副总裁拉斯・莫拉维(Lars Moravy)表示,锂离子和磷酸铁锂(LFP)电池在能量密度和性能方面已经证明了自己的价值,而目前我们才刚刚开始挖掘它们的潜力。 莫拉维向在场观众透露:“我认为在微观化学和电池形态方面仍有很大的提升空间。” 其他电池领域的专家也持有类似观点,尽管未来可能出现某种颠覆性的技术突破,一次性解决所有问题,但目前基于已经存在数十年的锂离子电池框架,正在取得诸多进展。通过调整原材料的比例、电池单元的设计甚至其形状,电池制造商可以在充电功率、能量密度、成本等方面实现新的突破。 例如,通用汽车和福特正在研发锂锰富集(LMR)电池单元,以替代在中国供应链中占据主导地位的低成本磷酸铁锂电池。而电动汽车制造商 Lucid Motors 近期推出的 Gravity 车型,其搭载的松下生产的 2170 电池单元,仅需 10.9 分钟即可增加 200 英里(IT之家注:约 321.9 公里)的续航里程,创下了美国的新纪录。 换句话说,尽管固态电池技术将解决当今电池的所有缺点,但并非电动汽车电池技术的唯一发展方向。莫拉维表示,锂离子电池技术多年来一直在稳步改进,他预计这种趋势还将持续下去(他估计每年在能量密度和充电速度方面大约有 3% 的提升)。以特斯拉自身为例,其产品规格也在逐年提升。2012 年,特斯拉顶级 Model S 轿车的续航里程为 265 英里(约 426.5 公里),而如今的版本比这多出了大约 150 英里(约 241.4 公里),充电速度更快,而且在未考虑通货膨胀的情况下,成本更低。 莫拉维还提到,特斯拉大约每两年会将其各个电池设施更换为改进后的电芯设计。他补充说,公司最近开始采用来自两家供应商宁德时代和 LG 的新电芯,这些电芯在电解质、电极、制造工艺和包装方面都进行了诸多“渐进式改进”。 他表示:“我认为这种情况将持续很长时间,而且我们将会在汽车电池方面取得更多改进。”特斯拉从 LG、松下和宁德时代等供应商处采购电池单元,同时也生产用于 Cybertruck 的内部设计电池。 莫拉维预计,无论是特斯拉内部生产的电池,还是供应商提供的电池,性能都将稳步提升。但他也在关注未来技术,从丰田到梅赛德斯 - 奔驰的汽车制造商多年来一直在投资固态电池,许多公司计划在本十年末实现商业化部署。“这并不意味着我们不关注固态电池和超级电容器等,以及其他可能提供替代能源的事物。”莫拉维说道。

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