机器之心编辑部 这几天，科技圈都在吃瓜：编程语言 Zig 的创始人 Andrew Kelley 怒了。 原因在于原来全面押注 Zig 语言的 Bun，被其创始人 Jarred Sumner 用 Rust 语言重写了。 Andrew Kelley 毫无遮拦地展示了自己的怒火，他没有在这个现象级技术事件中说客套话，直接将矛头对准了 Jarred Sumner 的个人工程习惯、管理能力，以及这起事件背后的商业逻辑。 Bun 是一个高性能 JavaScript/TypeScript 运行时，旨在成为 Node.js 的更快速、现代的直接替代品，近年来已经成为了前端世界挑战 Node.js 霸权的重量级选手。 Bun 的核心卖点是极速：无论是启动速度、依赖安装还是测试运行，都远超竞品，其部分原因在于它是用 Zig 语言编写的。 去年 12 月，Anthropic 宣布收购了 Bun，将其作为基础设施来驱动其 AI 编程工具 Claude Code 和 Claude Agent SDK。Jarred Sumner 和 Bun 团队的其他成员目前都在 Anthropic 工作。 在大规模应用，尤其是作为 Claude Code 的底层后，Bun 团队认为遇到了难以根除的稳定性问题。 具体来说，Zig 版本的 Bun 存在大量内存安全 bug——use-after-free、double-free、错误路径中忘记释放内存等。这些问题在 Zig 中只能靠编码规范约束，而在 Rust 中通过借用检查器和 Drop 机制会直接变成编译错误。 另一方面，Zig 上游社区对大语言模型（LLM）生成代码采取零容忍政策，即使是与 AI 无关的优化改动也无法合入上游。Bun 团队重度依赖 AI 辅助开发，继续使用 Zig 意味着必须长期维护自己的编译器分支，成本很高。 于是在今年 5 月，我们见证了科技圈的一场大工程：Bun 的创始人 Jarred Sumner 宣布，将 Bun 的百万行代码在 11 天内推倒重来用 Rust 重写了，他们使用的是 Anthropic 当时尚未公开发布的 Claude Fable 5（Mythos 级模型）和 Claude Code 的动态工作流能力。 这是一次史诗级的智能体工作流（Agentic Workflow）大测试，后来也被 Anthropic 作为 Dynamic Workflows 的标杆案例进行宣传，但也因为「背叛信仰」引来了争议。 Zig 创始人 Andrew Kelley 在最近的博客文章中指出，Bun 在改写前之所以 Bug 频出，根本原因是 Jarred Sumner 糟糕的工程习惯。 首先是 AI 还没有兴起的时候，Jarred 就一直在写垃圾代码。Kelley 表示，Zig 团队经常会检查用户的代码库，而他们对 Bun 的代码库感到「极其恐惧」。里面充满了黑客式的补丁摞补丁（hacks on top of hacks）、滥用断言，并且为了快速上线新功能，几乎从不花时间消除 Bug 和技术债。 然后就是用 Claude 生成的百万行代码了。Kelley 反问道：「Bun 官方声称 100 万行未经过人工审查的 Rust（AI 写的）代码因为有测试用例所以是安全的；那如果测试用例真的这么完备，为什么原来用 Zig 写的时候没能抓出那些烦人的 Bug？」 现在，Kelley 对 Jarred 从一个有新手冲劲（beginner energy）的开源开发者变成一个糟糕的经理（stinky manager）感到极度失望。 Kelley 直言当得知 Bun 决定弃用 Zig 时，他不仅没有被背叛的愤怒，反而松了一口气。他害怕打着 Zig 招牌的 Bun 会让外界产生误解，更怕它引来一群只会复制粘贴 AI 代码的用户。他甚至讽刺地表示，自己正捧着一杯茶，庆幸「这终于不关我的事了」。 这么直白的开火，科技圈的其他人也纷纷加入战局，发表了看法。 首先是算了一笔账：都说 Claude 的 token 太贵，但根据 Jarred Sumner 和 Bun 官方公布的数据，Rust 语言重写的 Bun 项目预计消耗了 16.5 万美元的 API 费用。在科技圈和工程界看来，这个价格和时间便宜得令人恐惧。 仅仅从账面上看，AI 将开发成本压缩到了原本的十分之一左右，时间也从大约一年减到了不到两个星期。 其次是对开源社区文化与 AI 时代碰撞的态度。有人在看完 Zig 创始人 Andrew 的博文之后感到极度不适，认为他公开攻击曾经的重要用户和赞助者（Bun 曾长期资助 Zig），显得缺乏职业素养，甚至有人激进地表示「从未如此主动希望一种编程语言失败」。 但也有老派程序员站出来声援，认为在这个被资本和 AI 泡沫裹挟的时代，Andrew 只是在捍卫纯粹的工程质量，展现了当年 Linus Torvalds 的作风。 当然，大家更关心的是项目这么折腾了一番之后，还是否好用。 目前争议最大的的地方在于，这 100 万行代码由于是 AI 直接由 Zig 机械翻译而来，缺少人类工程师的架构重构。新代码库中残留了高达 2.7 万行 unsafe 代码块。很多人担忧，未来人类开发者在维护、阅读和修改这坨庞大的「AI 生成物」时，耗费的认知成本和排错成本，最终可能会超过今天省下的前置开发成本。 这个打破软件工程历史规律的项目，最终会是一场 AI 改变编程范式的里程碑，还是会在未来化作一座难以维护的技术债火山？可能只能交给时间来验证了。

　　7月8日上午，国家科学技术奖励大会、两院院士大会和中国科学技术协会第十一次全国代表大会在北京召开。 　　这是一次“星”光闪耀的科技盛会，也是一次指引战略方向的大会。向着到2035年建成科技强国的目标坚定迈进，习近平总书记作出哪些重要部署？《时政新闻眼》为你解读。 　　△视频：国家科学技术奖励大会 两院院士大会 中国科协第十一次全国代表大会在京召开 习近平发表重要讲话 　　01 　　是他们！摘得国家最高科学技术奖 　　国家最高科学技术奖，我国科技界的最高荣誉。每次授予人数不超过2名。自2001年首次授予至今，仅有39位科学家获此殊荣。 　　7月8日上午，人民大会堂万人大礼堂。 　　仪式号角响起，两位年过八旬的老院士走上主席台，从习近平总书记手中接过2025年度国家最高科学技术奖奖章、证书。 　　一位是陈立泉院士，固态离子学与能源材料专家，被誉为中国锂电池研究的开拓者、领路人。 　　△陈立泉院士。（总台央视记者赵化拍摄） 　　从研制出国内第一块全固态锂电池、锂离子电池，建成首条锂离子电池中试生产线，到首创“原位固态化”技术攻克世界级难题、布局钠离子电池新赛道，中国锂电发展的每个关键节点，都有他的足迹。 　　“我们一定要保持世界第一。”今年86岁的陈立泉仍每日奔赴实验室，壮志依旧：“我们希望固态电池全面领跑，为实现‘电动中国’的梦想奠定基础。” 　　△陈立泉院士夫妇。（总台央视记者杨新禹拍摄） 　　另一位获奖者贲德院士，是我国雷达领域的功勋科学家。 　　说到自己的科研生涯，贲院士曾谦逊表示，“这60多年里，我主要干了两件事情：第一，研究了相控阵雷达；第二，研究了机载脉冲多普勒火控雷达”。正是这两件事，一举打破国外的技术垄断，为中国国防装上了“空中千里眼”。 　　△贲德院士。（总台央视记者赵化拍摄） 　　如今，年近九旬的贲院士仍保持着当年的工作节奏，紧盯天基雷达等前沿方向。“学得文武艺，服务新中国。”这是贲德年轻时立下的志向，也是他一生践行的诺言。 　　△贲德院士夫妇。（总台央视记者徐新供图） 　　02 　　“以科技创新支撑和引领中国式现代化” 　　在7月8日的大会上，习近平总书记发表重要讲话，深刻分析科技发展面临的新形势。“形势催人，也逼人。”总书记的这句话，道出了做好新时代科技工作的责任感、紧迫感、使命感。 　　党的二十大报告提出2035年“建成科技强国”的目标。在两年前的全国科技大会上，总书记说，“现在距离实现建成科技强国目标只有11年时间了。我们要以‘十年磨一剑’的坚定决心和顽强意志，只争朝夕、埋头苦干，一步一个脚印把这一战略目标变为现实。” 　　△大会当天的人民大会堂。（总台央视记者陆泓宇拍摄） 　　当年轮跨入2026年，距离实现建成科技强国目标只有9年时间了。在这次大会上，总书记指出，“十五五”时期是科技强国建设的关键攻坚期，要全力抓好党中央关于科技事业各项部署的落实。 　　关键攻坚期，更要理解科技对于中国式现代化的极端重要性。 　　去年，党的二十届四中全会通过的“十五五”规划建议指出，“中国式现代化要靠科技现代化作支撑”。规划建议对“加快高水平科技自立自强，引领发展新质生产力”作出重要部署。 　　△获奖的科技工作者们。（总台记者李晋拍摄） 　　在7月8日的大会上，总书记再次强调“支撑”和“引领”这两个关键词，发出“以科技创新支撑和引领中国式现代化”的号召。 　　“我们必须抓住历史机遇，迎接时代挑战，加快推进高水平科技自立自强，向着到2035年建成科技强国的目标坚定迈进，扎扎实实以科技创新支撑和引领中国式现代化。” 　　△获奖的科技工作者们。（总台记者李晋拍摄） 　　03 　　关键攻坚期，总书记作出这些重要部署 　　在7月8日的大会上，习近平总书记就全力抓好党中央关于“十五五”时期科技事业各项部署的落实提出了明确要求，从六个方面作出重要指引。 　　首先是增强科技创新体系化攻关能力。 　　科技创新是一个庞大的系统。“十五五”规划建议指出，统筹国家战略科技力量建设，增强体系化攻关能力。在7月8日的大会上，总书记强调，要增强科技创新体系化攻关能力，提升国家创新体系整体效能。 　　△大会现场。（总台记者李晋拍摄） 　　第二是推动科技创新和产业创新深度融合。 　　在两年前的全国科技大会上，总书记为“融合”指明方向：融合的基础是增加高质量科技供给，融合的关键是强化企业科技创新主体地位，融合的途径是促进科技成果转化应用。 　　在7月8日的大会上，总书记强调，要推动科技创新和产业创新深度融合，打通科技加速向现实生产力转化的通道。 　　△大会现场。（总台记者李晋拍摄） 　　创新之道，唯在得人。 　　在这次大会上，总书记再谈“大力培养优秀青年科技人才”的话题。他强调，要把青年科技人才队伍建设作为一项战略工程，全方位做好培养、引进、使用工作。从加大对科研人员职业早期和长周期稳定支持力度，到吸引更多具有科研潜质的青少年立志投身科技事业，总书记提出明确要求。 　　△大会现场主席台。（总台央视记者范一鸣拍摄） 　　在当天的讲话中，总书记还对提高科技创新投入效能、用好科技评价指挥棒、加强科技伦理和安全治理等作出部署。 　　这些年每逢两院院士大会、科协全国代表大会，总书记都出席并讲话，目的就是动员全党全社会支持科技发展、激发创新活力。在今年这次大会上，总书记再次殷切寄语。 　　时不我待，多立新功，朝着建成科技强国的宏伟目标奋勇前进。 　　总监制丨申勇 　　监制丨龚雪辉 全宇虹 　　主编丨刘会民 　　主笔丨王晓东 　　记者丨李铮 史伟 李晓周 李晋 赵化 杨新禹 韩锐 范一鸣 陆泓宇 卢心雨 张洛嘉 　　视觉丨陈括 张晶 王海涵

作者｜Dale 编辑｜董雨晴 7月10日，海南商业航天发射场，正午的尾焰撕开云层，长征十号乙运载火箭从海南商业航天发射场二号工位升空。 六分钟后，完成使命的一子级调转方向，垂直落向 2.5 万吨级的 “领航者” 号海上回收平台，没有反推着陆腿扬起的烟尘，一张巨型柔性网稳稳接住了从天而降的箭体。 这一接，诞生了两个历史性纪录：我国首次实现大运力液体火箭一子级可控回收，同时也是全球首次采用网系捕获方案完成火箭海上回收。此前行业普遍将 SpaceX 猎鹰 9 号的 “反推着陆腿” 奉为可回收火箭的标准答案，中国用一次首飞即成功的验证，给出了另一条更适合商业化的路线。 为什么是网系回收？一条更 “划算” 的技术路线 在长征十号乙之前，全球所有成功回收的大运力火箭，全部采用 “火箭自带着陆腿、垂直反推落地” 的方案，SpaceX 的猎鹰 9 号、星舰均是如此。这种路线的优势是陆地回收精度高，但缺点也很明显：着陆腿自重占比大，整套展开、承重、液压缓冲结构自重高达1至2吨，占一子级空重的5%到10%。每次起飞，这部分重量都是无效死重。与此同时，其海上回收容错率极低，稍有偏差就会坠毁。猎鹰9号在首次成功回收前经历了多次着陆失败。 网系回收走了完全不同的思路：火箭取消着陆腿设计，靠海上平台的柔性网完成缓冲捕获。 据中国航天科技集团一院专家介绍，网系回收方案无需配备复杂的着陆腿，能够大幅简化箭上结构、减轻箭体死重，节省下来的重量可直接转化为有效载荷，提升运载效率。行业粗略测算，取消传统着陆腿可为箭体减重约 2 吨，这部分节省的结构重量可以全部转化为运载能力，进一步提升商业发射的效费比。 同时柔性网的缓冲范围更大，对火箭落点精度的要求比着陆腿方案低一个数量级，海上回收的成功率大幅提升。 最核心的优势还是成本。行业测算显示，网系回收方案让单次发射成本直接降低 40%，同时箭体回收后的检修难度更低，复用周期更短，对于高密度商业发射来说，这比单纯的技术炫技重要得多。 按照航天科技集团的公开定位，长征十号乙是专门面向商业发射市场打造的可复用火箭，网系回收方案的核心价值就是大幅降低发射成本，服务国内巨型低轨星座的组网需求。这与 SpaceX 可回收技术同时服务商业发射与星际探索的双重目标，形成了路线上的差异。 全链条国产化，供应链提前开香槟 一枚大型火箭从高空返回还能以可控方式完成回收，涉及发动机、控制、结构、防热、导航、地面系统等多个环节的系统协同。 本次首飞的另一个隐形突破，正是火箭核心部件实现了 100% 国产化，连燃料都走出了自主路线。长征十号乙是我国首枚采用液氧甲烷燃料的长征系列商业火箭，本次发射所用的高纯甲烷全部由液化天然气（LNG）制备，由国内能源企业九丰能源提供全套特燃特气保障，这是一家纯民营企业，一直在华南地区发展。早在2023年10月其就投资约4.93亿元建设海南商业航天发射场特燃特气配套项目。这意味着火箭燃料彻底摆脱了对传统航天燃料供应链的依赖，直接从民用 LNG 体系就能保障供给，成本更低、供应链更稳定。 回收环节的核心系统同样实现了全国产：海上回收平台的厘米级动力定位系统、箭体轨迹测控系统、船箭通信中枢全部由国内企业自研。其中主营海洋信息化业务的海兰信作为测控系统总包方，拿下了海南商业航天发射场 4.58 亿元的回收指挥测控船订单，本次长十乙回收全程的船体稳控、火箭追踪、数据交互全部由其系统支撑。 航天科技集团也介绍表示，长征十号乙核心部件全部实现自主可控，从火箭本体到回收配套系统均为国内自研，为后续规模化商业发射奠定了供应链安全基础。 正因此，7月10日下午，A股商业航天板块直接掀起了涨停潮。 截至当日收盘，航天环宇20%涨停，中国卫星、中天火箭双双涨停，海兰信、高华科技、航天长峰等50余只个股集体涨停，优机股份上演30%涨停。千亿巨头中国卫通、中国卫星直线封板，市值分别升至1388.98亿元和1064.48亿元。 六大卫星ETF（鹏华、招商、永赢、易方达、广发、富国）盘中全线涨停。 市场的反应不是没有来由。产业链上的企业已经明确。 除了前述提及的海兰信和九丰能源，多家企业均有所涉猎。网系回收系统是本次最大的技术增量。中信重工作为网系回收系统抓总单位，承接了该系统联合设计制造、主体设备供货及安装调试总包任务。 巨力索具供应回收船巨型柔性阻拦网、捕获索具、箭体缓冲固定装置。 总装与核心部件方面，长十乙由中国航天科技集团所属中国运载火箭技术研究院抓总研制。航天工程作为航天一院唯一上市平台，参与地面支持系统建设。航天动力作为航天六院唯一上市平台，受益于发动机部件配套。 材料与配套层面，广联航空覆盖商业航天箭体制造需求；神剑股份为火箭整流罩、碳纤维复材箭体部件核心企业；陕西华达配套电连接及组件产品；长虹电源为“领航者”号塔架配套直流供配电系统与储能单元。 成本大降，商业航天的规模化闸门被拉开了 可回收火箭从来不是技术秀，而是商业航天的“基础设施”。发射成本的高低，直接决定了整个行业的发展速度。 按照此前规划，仅千帆星座一个项目，2026 年内还要完成至少216 颗卫星的发射；加上星网工程的组网需求，未来三年国内商业发射的缺口超过千次。在网系回收技术落地前，高昂的发射成本一直是巨型星座组网的最大掣肘。 长征十号乙回收成功后，单次发射成本直降 40%，意味着同样的预算可以多发射近七成的卫星，千帆星座的组网周期至少能缩短三分之一。更重要的是，成本下降后，商业遥感、卫星互联网、太空旅游等此前 “算不过账” 的商业场景，都开始具备盈利可能性。政策端的配套也在同步提速，2025年底，国家航天局设立了商业航天司，发射审批周期大幅缩短，海南商业发射场的二号工位已经投入使用，未来年发射能力可达 50 次以上。 汇丰晋信科技先锋基金基金经理陈平认为，商业航天的商业模式在海外早已跑通，国内此前接近“0.9”的位置，“1”就是可回收火箭回收且复用成功。长十乙这次成功回收，意味着中国商业航天已经跨过了“从0到1”的阶段，正式迈入“从1到N”的广阔空间。 诺安研究精选基金经理唐晨的判断是：长十乙回收成功，意味着中国商业航天关键的“降本逻辑”从预期开始逐步进入兑现阶段。 卫星ETF永赢基金经理刘庭宇则类比表示，与DeepSeek以差异化的工程创新大幅压低大模型训练成本类似，长十乙没有照搬SpaceX着陆腿的技术路线，而是用全球首创的海上网系回收，以自主创新的技术路线和更低的工程代价，实现了对全球标杆的快速追赶。 中短期来看，千帆星座和GW星座2026年组网加速，规模持续提升。年产能千颗以上的卫星超级工厂已建成投产。 更长期的故事在于太空算力——轨道数据中心、星载算力模块等创新应用，正在为商业航天带来远超卫星通信的增量需求。 本月中旬，SpaceX星舰将进行下一次飞行测试。国内方面，蓝箭航天朱雀三号、星际荣耀双曲线三号等民营火箭也将陆续开展回收验证。 长十乙的网系回收，是一道工程选择题的答案：在既定约束下，找到成本最低、效率最高的那条路。没抄作业，交了卷。对供应链企业来说，估值逻辑要重新算了。

　　【本期导读】 　　7月10日，中国国家主席习近平在北京同来华进行国事访问的纳米比亚总统恩代特瓦举行会谈，就构建新时代中纳命运共同体提出3点意见：一是坚定相互支持，深化理念融通；二是挖掘合作潜力，提升合作水平；三是坚持团结协作，捍卫多边主义。习近平主席指出，深化中纳两国友好合作正当其时、前景可期。中方愿同纳方加强发展理念交流和发展战略对接，在实现各自现代化的道路上携手前行。 　　纳米比亚人士及媒体认为，纳米比亚同中国的友谊源远流长，两国关系长期高水平发展。中国为纳米比亚经济发展注入了强劲动力，纳方将中国视为实现工业化进程中不可或缺的合作伙伴，此次访问将成为纳中双边经贸活动显著增长的新起点。 监制：魏静、戴爽、金近 策划：张倩楠 文案：任丽君 视觉：曹懿心 外联：谢诗佳 校对：位树理、吕冬

不出所料，GPT-5.6 发布的同时，把 Codex 也「干掉了」，取而代之的是一个包含 ChatGPT Work 和 Codex 的 全新 ChatGPT 应用。 但是你仍然可以选择保留 Codex 那个云朵图标 选择 Work 还是 Codex 目前在界面的呈现上，没有太大的区别。 唯一比较明显的是，当我们切换到 Codex 场景，ChatGPT 的回答会加上「代码差异」，鼠标悬浮在「已编辑」文档上，就会显示开发者常见的 Diff 界面，绿色代表新增，红色代表删除。 左边为 Codex 场景，右边为 Work 场景 未来 OpenAI 或许会对其项目类别进行区分，目前切换场景，项目都是共享的，所能使用的模型和 Skill 也都是通用的。 我们的 Pro 账号目前可以选择包括 GPT 5.6 在内的全部型号模型，推理强度从轻度到极高多个等级。 我们在详细介绍 GPT-5.6 的文章里提到了关于模型的更多信息，以及一些社交媒体上使用 GPT-5.6 来做「我的世界」等 3D 游戏的案例。 现在的大模型，一句话让他们写个网页，已经很难测出 AI 究竟有多强了。 大模型竞技场的 AI 能力负责人 Peter Gostev，在前几天公开了 63 条几乎是故意为难模型的 3D 提示词；从大型 3D 世界，到各种可游玩的 3D 场景、名画世界，以及极端视角、自然奇观，和元素与宇宙终局场面等。 3D 世界的第一题就要求它用 Three.js 做出完整曼哈顿：开场必须看到整座岛，向下缩放时还要无缝进入街区，看到车流、渡轮、屋顶水塔和公园小径。 后面的题越来越有意思。AI 要坐进烟花弹，从发射筒冲上天空，在爆炸的一刻停在一万条金色焰火的中心；也要把梵高的《星月夜》做成能飞进去的油画宇宙，让每一道笔触都保留颜料厚度，还会沿着画里的旋涡流动。 尼亚加拉瀑布要同时出现马蹄瀑布和美国瀑布，水雾、彩虹与游船都得动。以及要让模型在海面上实时长出一座火山岛，岩浆、海浪、蒸汽、火山灰、闪电、研究船和直升机从第一秒起共同运转。 由 Fable 5 制作的穿越张家界石林 甚至还有穿越张家界石林、下雪的故宫、流浪地球的太空电梯等题目，AI 需要用代码来实现一个看起来很酷炫，实际操作起来也能用的 3D 网页。 就连 Karpathy 都在评论区留言，表示这些提示词太有意思了，以及模型到底是如何实现这些 3D 世界的。 LLM 是如何仅凭网络就能掌握所有这些信息，并能将这些理解转化为 xyz 坐标、网格、变换、动画、特效、交互和小故事的呢？想想再增加一个、两个、三个模型层级，它们又能创造出怎样的精彩，真是令人惊叹。 我们也拿这套提示词去测试了一下最新的 GPT-5.6，由于 5.6 Sol 的极高模式会使用大量的子智能体，根据官方博客介绍，Ultra 模式下默认会派出 4 个子智能体并行工作，最多可以有 16 个子智能体同时完成一个任务。 这也导致了运行时间的增加，同样的提示词，我们在 DeepSeek 的网页上，十分钟不到，它就能给我们最终的交付。 但是在 Codex 里，光是开头的计划制定，就需要我们一直回复「Yes」来先确认这份计划。 等到实际的工作，多个子智能体出动，从 Task 1 到 Task 2，每个 Task 又分了 Scene、Control、Shell 等不同的工作，任务时间直线飙升。 还有时不时就要进行的「我们的系统正在进一步审查此情况，然后再回复」。 于是，同样的张家界石林，我们使用 5.6 Sol 的最高档强度，Codex 花了足足 2h41m35s 才完成，其中没有任何的「等待批准」时间，完全是 Codex 自己在处理。 效果确实算得上最好，最像 Fable 5 的一个。 抛开我电脑本身卡顿的原因，整个 3D 石林实现得非常专业。鸟群会在山谷飞过，山背对太阳时会有明显的阴影，以及山顶的树、玻璃栈桥，和索道等元素都有比较多的细节。 我们也用了其他模型进行测试，例如在 Codex 内使用的 GPT-5.5、DeepSeek V4 Pro、Gemini 3.5 Thinking、GLM-5.2、以及同样是最近刚发布的 Hy3。 GPT-5.5 生成，使用 Codex Gemini 3.5 Thinking 生成，使用 Gemini 官网 DeepSeek V4 Pro 生成，使用 DeepSeek 官网 GLM-5.2 生成，使用 Zcode Hy3 生成，使用 WorkBuddy 能看到差距还是比较明显的，对比 GPT-5.6，GPT-5.5 明显少了很多细节，即便把渲染程度调节到「高」，石柱和树以及飞鸟等信息，都是比较简单的建模。 Gemini 3.5、DeepSeek V4 Pro 和 Hy3 似乎都没有准确把这个石林的效果做出来，GLM-5.2 在这轮交付的就更加抽象了，只是实现了几种不同视角的切换，但是张家界石林是完全看不出来。 这是完整的提示词，如果感兴趣还可以拿去测试一下其他模型的效果。 创建一个宏伟的 Three.js 张家界石林世界：数百根高得不可思议的砂岩石柱，顶部覆盖着松树，从流动的雾河中升起，观者已经置身空中。直接从两根巨大的石柱之间的飞行状态开始，下面的雾气被分开，阳光斜射过岩壁 —— 不要标题界面、菜单、加载状态或贴地开始。 如果使用 Three.js，请在模块脚本之前添加一个 import map，将「three」和「three/addons/」映射到同一个固定版本，并且只通过这些名称导入。所有地形、岩石、植被、雾气和光照都必须程序化生成；不要使用外部图片资源或模型。 单一核心理念：探索孕育了漂浮山脉灵感的世界，以最温和的飞行方式穿行其中。 石林世界 - 建造具有真实地质特征的石柱：带状砂岩层理、陡峭岩面、承载扭曲古松的岩台、阴暗侧面的藤蔓和蕨类植物、被光线照亮时呈现的白色岩石裂痕。改变高度和群落分布，让峡谷景观形成自然的通道和露天剧场。 - 雾气是一层有生命的存在，而不是一团浑浊的雾：云雾河流在石柱之间流动，在边缘撕裂，在盆地中汇聚，同时保持上方空气清澈、被阳光照亮。石柱应随着雾气移动而若隐若现。 - 人类痕迹要小而遥远：连接两座山顶的玻璃栈道、沿线路滑行的缆车、刻在岩壁上的蜿蜒石阶、用于比例感的小型徒步者。 石柱间的生命 - 猕猴在岩台上攀爬，鹤穿越虚空，雨燕围绕山顶盘旋，一条瀑布从裂隙中穿过，流入下方雾海，松枝随风摆动。 光与空气 - 清晨光线，东侧岩面呈现金色，阴影峡谷中带有冷蓝色调，阳光照射处的雾气发光；饱和的绿色；整体明亮、通透。 滑翔体验 - 唯一的交互方式是简单可靠的滑翔：保持恒定且柔和的飞行速度，鼠标控制航向和俯仰，并限制在柔和范围内，自动侧倾，不会失速，不会有碰撞惩罚 —— 靠近岩壁时，镜头会自然缓慢避开。飞行感觉应像鹤一样，而不是战斗机。 - 重置 我们还用其他提示词测试了一下 GPT-5.6，63 个案例的提示词都可以在 GitHub 上找到。 项目地址：https://github.com/petergpt/3d-prompt-collection 我们也测试了 Karpathy 觉得最有意思的熊捕获鲑鱼画面。这次我们直接在 ChatGPT 网页版内以普通对话的形式发给它提示词，依旧是使用 GPT-5.6 Sol，智能模式为 Pro。 虽然没有 Codex 严谨和详细的项目工程，但是 Pro 的思考强度，还是让 ChatGPT 花了 40 分钟才生成了整个 3D 页面。 最后的结果对比，GPT-5.6 Sol 和 Fable 5 可以说是在同一个水准。 Fable 5 生成 而使用其他模型，像是 DeepSeek V4 Pro，能明显看到生成页面有很多 Bug，一只奇怪的熊，鲑鱼也变成了简单的红色方块，彩虹只是简单的六根线条等。 DeepSeek V4 Pro 生成，使用 DeepSeek 网页 Gemini 3.5 Thinking，这个五月份的模型，中间这个四四方方的像素物体，竟然就是 Gemini 描绘的 3D 熊。 虽然该有的操控都有，导航栏这些按钮都做到位了，但是如果提前没了解提示词信息，单看这个页面，完全不知道本意是想描绘什么。 Gemini 3.5 Thinking 生成 我们还测试了太空电梯项目，这次是在 Codex 内使用 GPT-5.6 Sol，思考强度选择选择了倒数第二档，即 Extra High，耗时明显减少，只用了 18 分钟完成。 同样的提示词，DeepSeek 的效果是这样的。 而在 Peter Gostev 视频里，Fable 5 的效果和 GPT-5.6 Sol 不相上下。 这 63 个提示词，看起来还是让 AI 生成一个网页，但 3D 网页要面对的不止是生成每一帧最佳截图，还有性能和可运行性。 即使界面再精美，可一旦打开就吃爆了电脑的 GPU 显卡渲染，电脑直接卡崩溃了，那也不是一个好模型应该生成的网页。 面对长提示词时，好的模型应该更懂得先保住场景主体、镜头、核心动画和交互，再用程序化几何、粒子与分级细节补足规模感。 GPT-5.6 Sol 的表现在我们的测试中基本上可以胜任这些复杂的 3D 场景生成。 让我们印象更深的是，GPT-5.6 Sol 完成工作的方式，它会先规划整个项目，再拆分任务，让不同的 Agent 同时推进，过程中不断检查、修改，再把最终结果整理成一份可以审核的 Diff。 就一个 3D 网页，它可以花两个多小时去完成。 但回过来想，我们比较的究竟是模型能力，还是一次回答背后的时间、计算资源和协作规模？ 两个小时所需要的 Token，换在一个 Plus 账户或者免费账户上，大概都会占据大量的周额度。速度快的模型更适合试想法；耗时更久的 Agent，能把复杂项目推得更远。两者都可能有价值，却很难被一个总分解释清楚。 当模型开始自己规划、分工、返工和验收，一次生成便越来越像一支临时项目组。选择哪款模型，也是在选择一套生产方式。我们可以 10 分钟拿到一个 demo，也可以给 Agent 几个小时，把它推到可交付状态。 以后再问哪款模型最强，测试恐怕得多出一张工时/Token单。画面旁边应该写清交付时间与资源投入，也要让人知道它经历了多少轮返工，打开后能不能直接用。

　　编者按：党的十八大以来，习近平总书记发表的一系列重要讲话和重要文章，风格鲜明、思想深邃、内涵深刻，用历史映照现实、远观未来，闪耀着马克思主义的真理光芒。这些重要讲话和文章中充满魅力的语言，是习近平总书记执政理念的真实写照，也是他人格魅力的生动体现。央视网《天天学习》栏目推出“习语品读”系列，以“新闻漫画+文字品读”的形式，带您从不同维度感悟习近平总书记的语言魅力。 　　“科技创新，贵在接力。” 　　十年前的初夏，“共和国历史上的又一次科技盛会”在京召开。在这次全国科技创新大会、两院院士大会、中国科协第九次全国代表大会上，习近平总书记形象地以“接力赛”为喻，阐释建设创新型国家需要一代又一代人前赴后继、接续奋斗，勉励两院院士发挥好科技领军作用，团结带领全国科技界特别是广大青年科技人才为建设世界科技强国建功立业。 　　在科技创新的“接力赛”中，老一辈科技工作者为后辈筑基铺路，青年一代在前人基础上锐意创新。一传一接，传递的是智慧，更是精神；接续的是使命，也是未来。 　　2004年，世界著名计算机学家、图灵奖创立以来首位获奖的华裔学者姚期智放弃国外的优厚待遇，毅然选择回国育人。次年，他创办了清华学堂计算机科学实验班（姚班），旨在从本科生开始，培养具有国际水平的一流计算机科学人才。 　　2024年仲夏时节，总书记给回国任教二十年的中国科学院院士姚期智回信，肯定他在清华大学潜心耕耘、默默奉献、教书育人的事迹。总书记还勉励他“带领大家继续探索创新人才自主培养模式”，“打造高水平的人才培养和科技创新基地”，“为实现高水平科技自立自强、建设教育强国科技强国作出新的贡献”。 　　截至2025年12月，姚班累计培养近1200名学生，其中涌现出9位清华大学本科生特等奖得主、6位斯隆研究奖得主；本科生在读期间累计发表论文600余篇，近330人次在计算机科学、人工智能与量子信息领域国际顶级会议上作报告。 　　给姚期智院士的回信，正是总书记寄望老一辈科技工作者传好科技创新接力棒，当好青年人才引领者的生动写照。 　　2019年，我国印发《关于进一步弘扬科学家精神加强作风和学风建设的意见》。《意见》明确提出大力弘扬甘为人梯、奖掖后学的育人精神，要求“善于发现培养青年科技人才，敢于放手、支持其在重大科研任务中‘挑大梁’”。 　　△ 2025年4月29日，在位于上海市徐汇区的上海“模速空间”大模型创新生态社区，习近平总书记同现场青年创新人才亲切交流。 　　对于青年一代“接棒人”，总书记也寄予厚望。 　　在给中国航天科技集团空间站建造青年团队的回信中，总书记赞许“一大批航天青年挑大梁、担重任，展现了新时代中国青年奋发进取的精神风貌”，鼓励大家“在逐梦太空的征途上发出青春的夺目光彩，为我国航天科技实现高水平自立自强再立新功”； 　　在民营企业座谈会上，总书记勉励“90后”科创新锐，“国家的创新需要年轻一代贡献力量”； 　　在上海“模速空间”大模型创新生态社区，总书记同平均年龄不到35岁的青年创新人才亲切交流，他指出“人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业”，鼓励大家要“跑好历史的接力棒”…… 　　2023年8月，我国印发《关于进一步加强青年科技人才培养和使用的若干措施》，明确支持青年科技人才在国家重大科技任务中“挑大梁”“当主角”。 　　“十四五”时期，国家重点研发计划中45岁以下青年科技人才担任项目负责人的比例为43.3%，国家自然科学基金80%的项目由45岁以下的青年人承担。2025年当选的中国科学院院士中，最年轻的仅44岁…… 　　我国已拥有全球规模最大的研发人员队伍，科技人力资源总量、研发人员总量均位列世界第一，科学、技术、工程、数学专业毕业生每年超过500万。 　　“桐花万里丹山路，雏凤清于老凤声。”坚持以老带新，跑好科技创新“接力赛”，不仅能够打造结构合理、梯队接续、青蓝相继的科技人才队伍，更能为我国推进中国式现代化建设持续注入澎湃动能。

IT之家 7 月 12 日消息，特斯拉表示，Cybercab 将“很快在得州超级工厂（Giga Texas）向员工开放试乘体验”，这是该公司首次公开表示，将让人员乘坐这款没有方向盘、没有踏板的无人驾驶出租车。 这一消息由特斯拉两个官方账号发布，累计获得约 290 万次浏览。然而，特斯拉并未明确说明，所谓“员工试乘 Cybercab”，究竟是指在奥斯汀开展真正的 Robotaxi 服务，还是仅仅在工厂停车场内接送员工。 IT之家注意到，当地时间 7 月 10 日，特斯拉官方 Robotaxi 账号发布了一段短视频。视频中，一辆金色 Cybercab 打开蝶翼门，在没有方向盘和踏板的情况下自动驶过得州超级工厂的车辆停放区域，并配文：“来自 Giga Texas 的好消息（Cool news from Giga Texas）。” 随后，特斯拉官方账号转发了这条视频，并补充了一句真正的公告：“Cybercab 很快将在 Giga Texas 为员工提供试乘体验（Cybercab employee rides at Giga Texas starting soon）。” 除此之外，特斯拉没有透露更多信息。由于官方表述十分模糊，目前存在两种截然不同的理解，而它们的重要性相差巨大。 乐观的情况是，特斯拉已经开始将 Cybercab 纳入实际运营，在占地面积巨大的 Giga Texas 园区内部道路上，为员工提供真正可预约的接驳服务。这至少意味着 Cybercab 开始承担其原本设计的出行任务。 另一种可能则是，“员工乘坐体验”仅仅就是视频中展示的内容 ——Cybercab 在停车场里把员工送出几百米。 大家真正关注的是，Cybercab 何时能够加入特斯拉在奥斯汀运营的收费 Robotaxi 车队。目前来看，这仍是整个 Cybercab 项目短期内最重要的目标。而现阶段，特斯拉奥斯汀 Robotaxi 车队仍全部采用 Model Y。 由于 Cybercab 没有方向盘，也没有踏板，意味着一旦自动驾驶系统失效，车辆将无法由人类接管驾驶。如果只是低速在工厂停车场内绕行，这种设计问题并不突出；但如果进入公共道路，就会成为完全不同的挑战。

　　央视网消息（焦点访谈）：7月8日，国家科学技术奖励大会、两院院士大会、中国科协第十一次全国代表大会在北京隆重召开。习近平总书记出席大会，为国家最高科学技术奖获得者等颁奖并发表重要讲话。他充分肯定近年来我国科技事业取得的重大成就，深刻分析科技发展面临的形势、任务和挑战，提出一系列明确要求，为加快实现高水平科技自立自强提供科学指引。这次讲话在广大科技工作者中引发了怎样的反响，又如何来理解讲话的深刻内涵？ 　　科技兴则民族兴，科技强则国家强。习近平总书记在讲话中指出，这是在“十五五”开局之年召开的一次科技盛会。党的十八大以来，党中央把科技创新摆在现代化建设突出位置，系统擘画科技强国建设蓝图，深入推动实施创新驱动发展战略，全面深化科技体制改革，推动科技事业取得历史性成就、发生历史性变革。 　　 　　中国科协战略发展部部长申金升：“总书记和党中央高度重视科技创新，把创新置于中国式现代化关键核心和支撑的战略性地位。过去这些年，中国前沿基础研究不断取得新的突破，迎来很多重大的跨越。科技创新引领高质量发展和促进新质生产力也不断取得新的进展，所有这些都让科技界倍感振奋和自豪。” 　　在充分肯定成就的同时，习近平总书记强调，新一轮科技革命和产业变革深刻改变人类生产生活方式和世界发展格局。我们要适应新形势新要求，采取更加有力的措施，切实解决我国科技发展中存在的问题，全力抓好党中央关于科技事业各项部署的落实；并重点提出了六个方面的要求，包括增强科技创新体系化攻关能力、推动科技创新和产业创新深度融合、大力培养优秀青年科技人才、提高科技创新投入效能、用好科技评价指挥棒，以及加强科技伦理和安全治理。 　　中国科学技术发展战略研究院党委书记刘冬梅：“在这个会议上，总书记明确提出了六个方面要求。现阶段无论是对科技工作者的鼓舞，还是对国家科技发展的指导，总书记要求都非常明确，而且务实。” 　　中国科学院科技战略咨询研究院院长潘教峰：“这些重点任务抓住了当前影响科技发展‘牛鼻子’的问题，同时也抓住了迎接新一轮科技革命产业变革的历史性机遇，要着力突破这样一些制高点问题。既重点突出，又环环相扣。” 　　 　　科技创新涉及领域、主体、要素多，是一个庞大的系统。习近平总书记在讲话中指出，要增强科技创新体系化攻关能力，提升国家创新体系整体效能。总书记强调，要优化国家战略科技力量功能定位和布局，推动任务协同、资源共享、优势互补。加强对各层级科技工作的统筹指导，形成央地协同、区域联动的制度安排。 　　刘冬梅：“四支国家战略科技力量，像国家实验室、高水平研究型大学、科技领军企业、国家科研机构，要有自己明确的定位，另外他们之间也要协同配合，共同促进科技创新事业的大发展。另外他也特别强调了区域协同，强调了各个省之间跨行政区的协同配合。总书记提的各方面协同要求非常契合这个阶段科技发展的需要，只有各方协同配合、协同发力，科技事业才有望尽快更上一个新的台阶。” 　　科技是第一生产力，产业是国民经济基石。推动科技创新和产业创新深度融合，关系新质生产力发展，关系中国式现代化全局。习近平总书记在讲话中进一步阐明推动两者深度融合的路径，他强调，要推动科技创新和产业创新深度融合，打通科技加速向现实生产力转化的通道。科技创新要突出应用导向，产业创新要提出科学问题。 　　潘教峰：“两者融合是发展新质生产力的基本路径，同时也是实现高水平科技自立自强的一个关键抓手。要强化企业创新的主体地位，发挥好企业，特别是科技领军企业的链主作用，来牵引各类主体协同攻关。” 　　申金升：“科技成果转化往往这是线性的过程，科研人员在实验室搞研发，随后通过一系列环节找应用场景。两个创新融合发展，也就是科技创新提供供给，产业创新提供需求，是一个双向互动的过程。让创新成果更好地找到应用场景，更快地转化成现实生产力，也有效克服了（长期存在的）成果转化率不高的难题。” 　　青年人才是国家战略人才力量的源头活水，也是科技创新最具活力的生力军。2025年当选的中国科学院院士中，最年轻的仅44岁……越来越多青年科技工作者活跃在关键核心技术攻关一线，在祖国最需要的地方施展才华、建功立业。习近平总书记在讲话中专门指出，科学的未来在青年，要优化科教协同育人机制，大力培养优秀青年科技人才。 　　 　　刘冬梅：“总书记一直很强调青年人才的发展和培养问题，这次作为六个方面之一把它提出来，是总书记对青年人才的发现培养提出了更高要求。总书记说要在培养中使用，在使用中培养，也就是说在重大科技任务中，让年轻人勇担大梁发挥作用，而同时在这个过程中，也能不断发现人才。” 　　2025年，我国全社会研究与试验发展经费投入超过3.9万亿元，研发经费投入强度达2.8%，首超经济合作与发展组织国家平均水平，充分体现了党和国家发展科技事业的坚定决心。同时，实际工作中科研经费浪费、科技投入低效重复等问题也不同程度存在。习近平总书记指出，要提高科技创新投入效能，实现投入规模增加与效能提升的统一。并提出了完善中央财政科技经费分配和管理使用机制，改进科技计划管理，引导企业增加研发投入等一系列重要举措。 　　潘教峰：“党的十八大以来，总书记和党中央高度重视科技工作，这种重视一方面体现在他不断提出新思想、新理念、新思路、新要求，同时也体现在科技创新的投入上。党的十八大以来，我们国家科技投入年均以超过10%的速度在增长。其实在基础研究这一块还是相对弱项，需要进一步调整优化结构，在投入的方式上也要真正能够坚持有所为，有所不为，把巨大的投入转化成创新效能和效率。” 　　 　　创新决胜未来，科技领域改革近年来不断深化。推行“揭榜挂帅”“赛马制”，赋予科研人员更大自主权；建立以创新能力、质量、实效、贡献为导向的人才评价体系……持续推进的科技体制改革进一步激发人才活力。在讲话中，习近平总书记强调，要深化科技评价改革，用好科技评价指挥棒。项目评审、机构评估、人才评价都要强化创新能力、质量、实效、贡献导向。加快“破四唯”，持续深化科教界“帽子”治理。 　　申金升：“总书记在讲话中专门提出了几个科技界的痛点问题，一个就是科技评价问题，‘帽子’问题，特别是以‘帽子’来分配科技资源，科技经费使用低效的问题。总书记直面这些问题，要营造有利于创新规律，能够让科研人员做长周期研究的制度环境和科研环境。” 　　面对新形势新任务，习近平总书记提出的六个方面明确要求，既有高屋建瓴的顶层设计、战略谋划，又有直面问题的务实举措，为做好新时代新征程科技工作进一步指明了方向，在广大科技工作者中引发了强烈反响。 　　今年是“十五五”开局之年，锚定2035年建成科技强国的奋斗目标，科技强国建设进入加速冲刺阶段。以习近平同志为核心的党中央为广大科技工作者擘画了蓝图、指明了路径、明确了任务，吹响了以更大力度加强基础研究、以更强决心推进原始创新、以更实举措实现高水平科技自立自强的时代号角。广大科技工作者正以“十年磨一剑”的决心，朝着建成科技强国的目标坚定迈进。

新智元报道 【新智元导读】几个月前，马斯克还骂Anthropic「邪恶」，断言它「不可能赢」，如今突然改口称它是「当前AI最强」。 手握22万块GPU的他，为何没有趁机断供对手？ 「我显然看错了Anthropic。」 马斯克突然改口了。 几个月前，他还在骂Anthropic「虚伪又邪恶」，断言它「不可能赢」，如今却掉头说它是当前AI领域的领导者： 没有任何一家公司做出过和Mythos／Fable一样强的模型。 他还预言，Anthropic很快会拿出Mythos 2。 这番改口，起因是一名X网友的引战。 对方说，如今SpaceXAI（xAI并入SpaceX后的新名字）已经有了能和Claude Opus 4.8掰手腕的前沿模型，而Anthropic完全依赖从SpaceXAI租来的算力。换句话说，马斯克要是想搞垮Anthropic，随时能做到。 时间点让这番表态更微妙。 就在7月8日，马斯克刚把自家新模型Grok 4.5推向公众，主打更快、更便宜。 按常理，他该顺势鼓吹「Grok迟早追上Claude」，可这次他没有，反而先认了错，掉头替竞争对手叫好。 要知道，6月底他还放话：Grok 4.5内部测试已逼近、甚至可能反超Claude Opus，还扬言年内每月端出一款从零训练的新模型，一口气追平对手。 结果很残酷。 在Artificial Analysis的智能榜上，Grok 4.5身前还排着Fable 5和GPT-5.5，自家旗舰连非Anthropic的头名都算不上。可这次，马斯克没再嘴硬。 对一个极少公开认错的人来说，这已经足够反常。更何况，能掐断Anthropic算力的那22万块GPU，此刻正攥在他自己手里。 从「不可能赢」到「AI领导者」 马斯克的180度转弯 就在半年前，马斯克还在骂Anthropic「厌世又邪恶」；更早的去年9月，他甚至断言它「不可能赢」。 从「不可能赢」到「AI领导者」，这半年到底发生了什么？ 去年9月开始，马斯克对Anthropic几乎没公开说过一句好话。 先是那句诛心的判词：获胜从来不在Anthropic的可能结果里。 今年1月，他拿Anthropic的名字开涮，说它命中注定要变成misanthropic（憎恨人类）。 2月，Anthropic刚宣布募资300亿美元、估值冲到3800亿美元，马斯克立刻开火，指控对方「大规模盗用训练数据」，一连甩出三个词：「自命清高、道貌岸然、虚伪」，还说它「憎恨西方文明」。 3月，他又追问：还有比Anthropic更虚伪的公司吗？ 这大半年时间，马斯克对Anthropic的攻击几乎覆盖了商业道德、训练数据、模型价值观、竞争前景，能挑的刺全挑了个遍。 但骂归骂，他也不情愿地承认过Claude的实力。 比如今年1月，他曾抱怨Anthropic切断了xAI工程师对Claude最新编程功能的访问，说这么做有损对方口碑，可话锋一转，又承认Anthropic「在编程上做出了特别的东西」。 态度180度急转，背后藏着马斯克怎样的算盘？ 马斯克改口 因为成了Anthropic的房东？ 今年5月，Anthropic和SpaceX谈成一笔算力大单：包下SpaceX位于孟菲斯的Colossus 1数据中心的全部产能。 这个「全部产能」有多大？超过300兆瓦（MW）电力，或者说，超过22万块英伟达GPU。 2026年5月6日，Anthropic官宣与SpaceX达成协议，包下Colossus 1数据中心全部产能，逾300兆瓦、超22万块英伟达GPU。（图源：Anthropic官网） 价钱同样惊人。据SpaceX提交的S-1招股书披露，Anthropic承诺每月支付12.5亿美元，一直付到2029年5月，其间任何一方可提前90天通知终止。 每月12.5亿美元。这并非一次性采购，而是一份锁定数年的现金流。据TechCrunch，到2026年7月，Anthropic已经是SpaceX最大的几家客户之一。 这笔生意对双方都划算：SpaceX拿到一位能写进招股书的重量级客户，Anthropic锁定一份长达数年的算力供给。 于是出现了一个微妙的局面：Anthropic一边和xAI（如今已并入SpaceXAI）在模型上正面开打，一边把身家性命押在SpaceX的机房里。 而这单生意，也解释了马斯克态度为何软化。 合作公布当天，也就是5月6日，他就写道：自己花了很多时间和Anthropic高层相处，去了解他们如何确保Claude对人类有益，「印象深刻」，「没有人触发我的邪恶探测器」。 改口背后，这份每月12.5亿美元的合同当然功不可没。 「那不是我的风格」 面对「你随时能断供」这个假设，马斯克给了一个明确的回答：不会。 即便作为竞争对手，我也绝不会用严重伤害对方的方式切断他们。那不是我的风格。 为了自证，他一口气搬出三个旧例： Tesla开源了自己的专利；Supercharger超充网络向所有对手开放；SpaceX替竞争对手发射卫星，既不涨价，也不设不公平条款。 当然，Anthropic的安全感，并不需要全押在马斯克的「风格」上。 90天的终止通知期摆在那儿，真要撕毁合同，SpaceX得付契约代价。 更何况，一旦断供，马斯克每月就要损失12.5亿美元的真金白银；而替Anthropic扛算力，SpaceX的工程师还能就近摸清怎么服务一个飞速膨胀的AI巨头。 说到底，掐死客户，等于亲手关掉自己的收银机。留着这单生意，好处远比搞垮它多。 这背后，是AI这一轮竞争的新逻辑。 过去的科技较量，讲的是封锁和垄断。 可到了大模型这一轮，模型公司之间却高度依赖彼此的算力、芯片和数据中心。 于是越来越多的巨头想明白了同一个道理：与其赌自己一定赢，不如把筹码押在整条赛道上。 昨天还剑拔弩张的对手，今天就能结成越绑越紧的算力同盟。竞争与合作，早已不再是非此即彼。 马斯克的改口，不过是把这套逻辑摆上了台面。 但他也没把话说死。5月底他留了一句：SpaceXAI才3岁，是Anthropic的一半、OpenAI的四分之一，三年后再看局势如何。 承认对手领先，不等于彻底认输。

IT之家 7 月 12 日消息，总部位于美国加州帕罗奥图的 AI 机器人公司 1X 近期向外界展示了公司最新研发的人形机器人 Neo 的机械手视频，其表现可以说令人震撼 —— 动作速度极快、控制精准，达到了前所未有的水平。 Neo 机械手最引人注目的参数，是拥有 25 个自由度（Degrees of Freedom），并且全部采用主动驱动（即每个关节都由电机独立控制），同时采用仿生肌腱（Tendon-driven）驱动结构。1X 表示，这套设计让 Neo 的灵巧性、力量和可靠性已经接近人类双手。 不过，这只是其亮点的一部分。这双机械手还具备可反向驱动（Backdrivable）特性，手指内置触觉传感器，既能轻松举起一只约 20 磅（IT之家注：约 9.1 千克）的壶铃，又能完成极其精细的动作，例如摘下一颗葡萄、安装灯泡，甚至从地板上捡起一颗螺丝。 大多数机器人“没有触觉”，Neo 不一样 目前，大多数机器人的机械手几乎都属于“只写不读（Write-only）”。也就是说，你向机械手发出动作指令，它会执行到指定位置，但整个过程中不会反馈任何触觉信息。它无法像人类一样“感觉”自己接触到了什么。 造成这一问题的主要原因，在于传统机器人通常采用 100:1、200:1 等高减速比齿轮机构。这种设计虽然能提高输出扭矩，但几乎会把所有接触力反馈都“吞掉”，无法传递回电机，因此机械手实际上相当于“失去知觉”。 Neo 则采用了截然不同的方案。它使用仿生肌腱驱动结构，减速比仅约 5:1 至 15:1。因此，每一个关节不仅是执行动作的电机，同时也是一枚力传感器。 如果你按压它的手指，它会自然让位（即可反向驱动），同时还能精确测量你施加了多大的力量。1X 将这一能力称为“力透明（Force Transparency）”。 简单来说，就是力量能够顺畅传递到外界，同时外界施加的力量也能够实时反馈回来，因此机器人能够真正“知道”自己的指尖正在发生什么。 这一点意义重大。因为人类学习如何操作陌生物体，本质上就是依赖这种能力。我们会去摸、按、旋转、摇晃物体，相当于不断用手指提出问题：“它有多硬？有多重？表面是什么质感？” 而这些答案，也正是通过同一双手反馈回来。如今，Neo 已经开始具备类似的能力。 不只是机械手，还有“会感知”的皮肤 Neo 的机械手并不是普通机器人那种坚硬的机械爪，它的手指外层覆盖了一层能够工作的“皮肤”。指尖集成了高分辨率触觉传感器，可实时检测压力大小、接触位置以及剪切力（Shear Force），也就是物体即将滑脱时产生的横向受力。 这意味着，当抓握物体开始滑动时，Neo 理论上能够第一时间“感觉到”，并立即重新调整握力，就像人类一样。 更重要的是，这双机械手还有一个目前极具特色的能力 —— 可以直接水洗。换句话说，Neo 可以自己洗手。它的机械手达到 IP68 防护等级，和如今很多智能手机一样，可以直接浸入水中而不会损坏。 这意味着什么？如果你让 Neo 煎鸡蛋，或者切西红柿、胡萝卜准备晚餐，它完成工作后还能自己清洗双手。又比如，它帮你的孩子制作花生酱三明治，不小心把花生酱沾到了手指上（这种情况几乎难以避免），那么它完全可以自己把手洗干净，而不会把花生酱蹭得到处都是，比如家具、衣服或床单。 据悉，目前还没有其他机器人能够做到自己洗手。 耐用性方面，这套机械手同样表现出色。1X 表示，其机械手已经完成了数百万次测试循环，其中手腕关节在负载条件下已累计完成超过 200 万次运动测试。 为什么机械手如此重要？ 在这次发布中，1X 提出了一个观点：机器人双腿负责移动，身体负责容纳电池和计算平台，而真正完成工作的，其实一直都是双手。折叠衣物、整理洗好的衣服、吸尘、做饭…… 无论是什么家务，最终都离不开机械手。 从某种意义上说，机器人的整个身体，不过就是把双手送到需要工作的地方。 值得注意的是，Neo 的硬件能力目前甚至领先于软件。据悉，Neo 上市时搭载的硬件，其实比现阶段 AI 能够充分利用的能力还要更强。 也就是说，现在是硬件领先软件。随着未来持续通过 OTA（无线更新）升级 AI，Neo 将不断变得更加聪明，也能逐步解锁更多硬件能力。 优秀的机械手，是打造优秀人形机器人的关键，因此整个行业都在展开激烈竞争。例如，Genesis AI 最近结束隐身开发阶段，发布了旗下人形机器人 Eno 所搭载的新型机械手，表现同样令人印象深刻。而专门研发机械手、并不制造整机的 Kyber Labs，也推出了性能非常出色的产品。 加拿大温哥华人形机器人公司 Sanctuary AI 创始人 Geordie Rose 曾经说过一句话：“机器人一半的复杂性，都集中在双手。” 电机、齿轮、肌腱…… 各种精密结构密密麻麻地集中在双手之中。优秀的机械手不仅要力量充足，还要灵活、耐用、可清洗，并且最好能够无限接近人类双手的能力。 这或许仍然是未来十年都难以完全实现的目标。但看到 1X 发布的这双机械手之后，我们距离这一目标或许已经比此前预想的近得多。 目前，Neo 的主要定位仍然是家庭服务机器人。而在见识了这双机械手之后，“机器人帮你做家务”这件事，已经不再像遥不可及的幻想，而越来越像一个即将成为现实的未来。

作者/杨继云 报道/投资界PEdaily 深圳超级IPO来了。 日前，深圳云豹智能股份有限公司（简称“云豹智能”）创业板IPO申请正式获深交所受理，成为又一家选用创业板第四套上市标准申报上市的企业，冲刺“国产DPU第一股”。 回想6年前，斯坦福博士萧启阳在深圳创办云豹智能，专注于DPU赛道。这个团队启航两个月后，千亿DPU赛道开始爆发。至今，他背后站着腾讯等一支长长的投资人队伍。 腾讯无疑最为重仓，已成为云豹智能最大股东。与广东国资押注的粤芯半导体一起，云豹智能成为大湾区又一标志性的半导体案例。 斯坦福博士，干出深圳独角兽 快IPO了 先从创始人萧启阳说起。 他出生于中国香港，早年赴美求学，学术履历极为耀眼：以最高荣誉（Summa Cum Laude）同时毕业于纽约大学（数学和计算机科学学士）和纽约库珀大学（电子工程学士），24岁即获得斯坦福大学电子工程博士学位，此后先后在加州大学尔湾分校、麻省理工学院任教。 博士期间，萧启阳主攻人工智能和神经网络方向。他的一项成果曾破解AI领域三十多年未解的理论难题，受到"人工智能之父"Marvin Minsky的高度赞誉并亲自撰写序言。 第一次创业是在2002年，他在硅谷联合创办了芯片公司RMI，后被博通以37亿美元的现金高价并购，震惊业界。 2020年，目睹算力国产替代的机会，萧启阳再次创业。考虑到国内人才和成本优势，这一年8月，他回到深圳创办云豹智能——在很多人还在讨论CPU、GPU的时候，专攻DPU。 说来也巧，不久后，英伟达在GTC大会上正式推出DPU概念，黄仁勋提出"CPU+DPU+GPU"的"三芯"战略，DPU赛道迅速成为"兵家必争之地"。 此后云豹智能快速崛起。自主研发了国内首款高性能、通用可编程DPU SoC芯片，网络带宽达400Gbps，相比传统方案性能提升4倍、功耗降低50%以上。仅用4年时间，就完成了从FPGA验证到6nm SoC量产的全过程。 根据招股书，目前云豹智能能够提供包括弹性网络与存储、虚拟化、安全及低时延RDMA等功能在内的一站式解决方案。 招股书显示，云豹智能2023年、2024年、2025年营收分别为17万、3635万、3.7亿元；净亏损分别为6.67亿、6亿、11.9亿元；扣非后净亏损分别为6.7亿、6.2亿、5.6亿。尽管2025年营收同比增长超900%，云豹智能依然处于亏损状态。 由此，深圳又一个超级IPO浮现。 VC/PE云集 腾讯成最大股东 芯片创业，无疑是烧钱黑洞。 截至递交招股书前，云豹智能也经历了数轮融资。最早是在2020年底，彼时公司刚注册两个月，就一口气拿下五源资本、正心谷资本、中芯聚源、华业天成、耀途资本、弘卓资本等投资机构加持的种子轮融资。 半年后，云豹智能再次完成阵容豪华的天使轮融资，包括红杉中国、深创投、腾讯、五源资本、华业天成、QBN Capital。萧启阳曾在演讲中提到，“创立云豹智能时，我只有一个人，拿到天使轮之后才敢去请创始团队。” 正是在这一轮中，云豹智能迄今最重要的股东出现——腾讯。这是腾讯首次入局，此后连续重注。 2021年9月，云豹智能完成A轮融资，腾讯再次出手数亿元人民币，其它投资方除了红杉中国、深创投、五源资本等老股东外，还包括淡马锡、蔚来资本、正心谷资本、华西村股份旗下投资平台一村资本、民生银行上市金融控股平台民银资本、耀途资本等等。 至此，云豹智能成为国内DPU独角兽。 随后的融资更是势如破竹——2023年拿下阳光保险、国信资本、润信新观象产业基金等的融资，2024年后政府引导基金进场，深圳市引导基金和宝安区产业投资引导基金B轮融资；2025年，IDG资本、杭州产投、杭实资管、萧山资本等三家杭州国资、鹏鼎控股、云尖信息等产业方悉数进场，老股东参与。 2025年11月底，同创伟业、东方富海、基石资本等几家深圳本土VC一举加持，IDG资本、腾讯再度参与其中。此后估值超过140亿元。 IPO前，腾讯通过关联主体以19.7792%的持股成为云豹智能的第一大股东，而公司实际控制人萧启阳、张学利合计直接持有公司7.1520%的股权，通过云豹创芯、云豹创智两个持股平台间接控制公司22.6588%的表决权。 这也提示了一种风险：腾讯作为第一大股东，未来在二级市场增持或减持都可能对公司控制权稳定性产生影响。 创业板窗口 大湾区开启上市潮 终于轮到深圳了。 过去很长一段时间，深圳在半导体领域的标签更多是“消费电子应用”和“终端制造”。在这一轮AI算力大爆发的浪潮中，围绕国产算力的资本竞赛正全面提速，深圳急需一个能代表底层核心技术的超级IPO。 此前国产GPU的IPO浪潮中，摩尔线程、沐曦、壁仞科技等多集中在北京、上海等地，如今云豹智能冲刺“国产DPU第一股”，恰好为深圳在“基础设施芯片”维度补上了一块重要拼图。 由此望去，大湾区半导体资本化正在形成梯队效应。 不久前，粤芯半导体技术股份有限公司（简称“粤芯半导体”）创业板IPO成功过会，拟募资75亿元。对于投资方来说，这同样是一场漫长押注——八年前，粤芯半导体从广州黄埔的一片空地起步，后来成为粤港澳大湾区第一家实现量产的12英寸晶圆制造企业。 一路走来，在这只广州超级独角兽背后，广东国资几乎贯穿其每一轮融资，寄予沉沉的厚望。 看上去，粤芯半导体代表了大湾区在晶圆制造领域的突破，云豹智能则代表了大湾区在高端芯片设计（DPU）领域的突围。 此刻，他们乘着创业板改革红利的东风。 粤芯半导体选择适用创业板第三套上市标准，是继大普微之后，创业板第二家未盈利过会企业；而今年4月创业板正式启用“第四套上市标准”，看重研发投入和市值，而非短期净利润，此后云豹智能IPO顺利推进。他们都向硬科技企业释放信号——只要技术过硬、研发够高、成长性够强，资本市场的大门已经敞开。 创业板开始热闹。自2024年9月以来，创业板指累计上涨约150%，成为A股最醒目的主线之一；放眼望去，创业板已经成为中国硬科技公司最密集的资本市场样本之一。 这当中，大湾区的硬科技军团已经吹响了突围的号角。

快科技7月12日消息，据媒体报道，近日，美国麻省理工研究团队成功研发出一款受海鸟启发的新型微型机器人。 该机器人能够使用同一套机翼在空中飞行和水下潜航，且切换两种环境时，不需任何额外机械硬件，不到1秒即可完成从水下到空中的跨介质跃迁。 目前，这项研究成果发表在《Science》杂志上，出自麻省理工学院机械工程师拉斐尔·祖菲雷的实验室。 据介绍，这款创新型两栖机器人的重量仅约半磅（约合0.23公斤），翼展接近三英尺（约合0.9米）。 为避免增加不必要的机械复杂性，研发团队在设计上做出了大胆的减法。 首先，该机器人舍弃了鸟的双腿结构，直接利用机翼产生的动力让机器人从水中腾空而起。 其次，在机翼设计上它与真正的海鸟也有所不同，机翼由半透明的尼龙织物制成，并配有碳纤维支柱进行加固。 在空中飞行时，它的机翼每秒可连续拍动5到6次；而为了冲出水面，它会将拍动频率瞬间提升至每秒10次左右，以产生足够的破水动力。 而它中心结构采用开放式设计，内部组件直接暴露在外，整个系统没有进行整体密封，而是对每个零部件进行单独防水处理，使其不会在水中盲目漂移或下沉。 在日内瓦湖进行的实地测试中，该机器人展现出了惊人的性能。 视频记录显示，水面仅泛起微弱波纹，机器人便在不足1秒的时间内破水而出，直接腾空翱翔。 研究团队表示，未来该技术在实际场景中大有可为，一个能够自行飞往遥远海域、降落并潜入水中采集数据的机器人，对于监测沿海环境将具有极高的实用价值。 目前，该机器人在单次充电下预计可飞行近四英里（约合6.4公里），或在水下畅游一英里多（约合1.6公里）。 该项目的研发历时约两年，团队目前已经在着手进行升级改进，未来的版本预计将搭载更多用于数据采集的专业传感器，并进一步优化其运动算法。 自动播放

奥特曼 凤凰网科技讯 北京时间7月12日，在苹果公司起诉OpenAI窃取商业机密后，OpenAI CEO萨姆·奥特曼(Sam Altman)表示，他不怕苹果，但非常尊重他们。 奥特曼的这番表态还要从他与死对头埃隆·马斯克(Elon Musk)的口水仗说起。在苹果起诉OpenAI后，马斯克在X上补刀，称奥特曼“把诈骗玩出了新高度”。 奥特曼随后回击，嘲讽SpaceX上市“画大饼”，“哥们，向公开市场投资者兜售短期内建成太空数据中心这种故事的人，不就是你吗？”。 奥特曼嘲讽马斯克画大饼 马斯克不甘示弱。“我们明年就会开始发射它们。要是你的假释官批准的话，也许你还能来看看。你先是‘偷走’了一个开源人工智能公益组织，接着又‘偷走’了苹果所有的手机技术！真是厉害。接下来你还打算怎么加码？这已经很难超越了。”马斯克称。 对于奥特曼与马斯克的口水仗，一位名为“我喜欢特斯拉”的X用户表示：“奥特曼并不害怕马斯克，但他忌惮苹果。从他今天发的一连串帖子就能看出来。” 奥特曼称尊重苹果 奥特曼对此表示：“我不怕苹果，但我非常尊重他们。他们是顶级公司”。 但是，这位X用户随后嘲讽奥特曼说，“他对苹果太尊重了，尊重到从苹果挖走了400多名员工”。(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”。

近期，“长期戴蓝牙耳机会损伤甲状腺、诱发结节甚至甲状腺癌”的话题在各大平台刷屏，引发无数耳机党焦虑恐慌。 长期戴蓝牙耳机，是否真的会损伤甲状腺、诱发结节甚至甲状腺癌？ 今天我们就以网传说法的源头为依据，完整拆解研究真相，讲清楚蓝牙耳机与甲状腺健康的真实关系。 追根溯源： 这篇论文到底研究了什么？ 网上关于“蓝牙耳机伤甲状腺”的言论，源自 2024 年 6 月发表于《科学报告》（Scientific Reports）的一篇流行病学研究论文。 这篇论文聚焦蓝牙耳机使用与甲状腺结节发病风险的关联性分析，也是目前该领域唯一的针对性研究。 论文从未提及“蓝牙耳机导致甲状腺癌”，甚至没有百分之百确认“蓝牙耳机导致甲状腺结节”。 仅得出两个客观结论： 在本次调研样本中，日均蓝牙耳机佩戴时长、年龄是影响甲状腺结节发病风险的两大核心因素，佩戴时间越长，结节检出的相关性越高。 入耳式蓝牙耳机因更贴近颈部甲状腺区域，相较于头戴式，与结节风险的关联性相对更显著。 简单来说，数据显示“长期戴蓝牙耳机的人，结节检出率更高”，但不能等同于“戴蓝牙耳机直接导致了甲状腺结节”，这是大众误解的核心关键。 科学拆解： 戴蓝牙耳机，为何可能影响甲状腺？ 既然研究发现了明确的关联性，并非空穴来风，那蓝牙耳机究竟是如何对甲状腺产生潜在影响的？ 目前学界公认的潜在机制，核心围绕设备释放的非电离辐射展开(无任何致癌实锤依据)： 蓝牙耳机工作时会持续释放低强度射频非电离辐射，不同于X光、紫外线等可破坏 DNA 的电离辐射，这种辐射能量极低，正常短期使用对人体几乎无影响。但入耳式蓝牙耳机紧贴耳廓、颈部，距离甲状腺腺体仅数厘米，长期、近距离、持续性的辐射累积，可能对甲状腺局部微环境产生轻微干扰。 甲状腺是人体代谢最活跃、对外界刺激最敏感的内分泌腺体之一，长期轻微的外界电磁刺激，可能干扰甲状腺局部血液循环、细胞代谢及激素分泌稳态。对于长期日均佩戴数小时、常年不间断使用的人群，这种慢性累积刺激，可能成为甲状腺结节发生的辅助诱因，而非直接致病元凶。 需要再次强调：这种潜在影响仅针对长期过量使用人群，且风险为轻微、慢性、累积性，绝非短期佩戴就会伤甲状腺、长结节。 正本清源： 甲状腺结节、甲状腺癌的真正核心诱因 临床数据显示，成年人甲状腺结节检出率高达 20%～40%，且逐年升高，甲状腺癌也成为高发内分泌肿瘤。 但医学界公认，蓝牙耳机、电磁辐射从未被列为甲状腺病变的主要病因，真正的核心诱因集中在这几类： 1.先天与体质因素（最核心） 遗传基因是甲状腺病变的首要危险因素。如果直系亲属患有甲状腺结节、甲状腺癌，本人发病风险会大幅提升；其次，自身免疫紊乱、先天甲状腺发育异常，也是诱发结节的重要内因。 2.激素与内分泌紊乱（最常见） 甲状腺是内分泌“中枢腺体”，情绪焦虑、长期熬夜、压力过大、作息紊乱、女性激素波动，都会直接导致甲状腺激素分泌失衡，刺激甲状腺组织增生，形成结节，这也是当代年轻人甲状腺结节高发的最主要原因。 3.饮食与代谢因素 碘摄入异常是关键诱因，碘过量或碘缺乏，都会扰乱甲状腺功能，诱发结节、炎症；此外，长期高脂高糖饮食、肥胖、代谢综合征，也会间接增加甲状腺病变风险。 4.明确的致癌危险因素 医学界唯一确认的甲状腺癌明确诱因，是幼年时期头颈部放射性照射史，比如头部放疗、核辐射暴露等。除此之外，长期未干预的恶性结节、反复的甲状腺炎症、严重基因变异，是甲状腺癌进展的主要原因。 综上：蓝牙耳机最多只是极次要的潜在辅助影响，绝对不是甲状腺结节和甲状腺癌的元凶，更不会直接致癌。 科学预防：记住这几点就够了 结合研究结论和临床指南，做好科学防护，就能规避绝大多数风险，同时保护甲状腺健康： 1.规范蓝牙耳机使用习惯（规避潜在累积风险） 控制时长：避免全天候佩戴，单次连续佩戴不超过 1 小时，日均累计佩戴时长尽量不超过 3 小时，杜绝睡觉佩戴、长时间挂耳待机； 优化方式：长期重度使用者，可交替使用头戴式耳机，减少入耳式设备近距离贴近甲状腺的时间；不用时及时摘下，关闭蓝牙，避免持续待机辐射累积。 2.精准管控饮食，稳定甲状腺代谢 科学控碘：普通人群正常食用加碘盐即可，无需刻意忌碘或过量补碘；已查出甲状腺结节、甲亢、桥本氏甲状腺炎的人群，遵医嘱调整碘摄入；少吃高刺激、高加工食品，减少内分泌负担。 3.调节作息情绪，稳住内分泌核心 尽量避免长期熬夜、昼夜颠倒，保证充足睡眠；减少长期焦虑、内耗、高压状态，学会调节情绪，这是预防甲状腺结节最有效、最关键的手段，效果远大于规避电磁辐射。 4.定期筛查，早发现早干预 成年人每年做一次甲状腺彩超+甲功五项检查，尤其是有家族病史、长期熬夜压力大的高危人群；绝大多数甲状腺结节为良性，无需治疗，定期复查即可，只有极少数可疑结节需要进一步检查干预，无需过度恐慌。

IT之家 7 月 12 日消息，金山办公今日宣布，为提升用户体验，改善“C 盘占用、清理入口不清晰”等情况，WPS 已完成初步存储管理能力优化，并先在 WPS 社区开放体验版。 官方表示，欢迎愿意提前体验的用户下载试用，帮助继续发现问题、完善体验。正式稳定版本预计 7 月底陆续推送。 据介绍，本次体验版主要包括两项优化： 新增“存储管理”入口：原先分散的磁盘占用查看、缓存清理、存储路径调整等功能，现已整合至同一页面。用户可查看 WPS 相关本地占用，并按需清理缓存、调整存储位置，帮助减少 WPS 相关文件对系统盘的空间压力。 安装路径可分别设置：在安装环节，软件安装路径、文档备份路径、云文档缓存路径支持分开设置。用户可根据设备空间情况，选择不同文件的存放位置。

众所周知，自从苹果逐步将产能搬了一部分至印度之后，一直被印度坑的不轻。 以前还只是一些环保、卫生、良率、人工不好管理这样的问题，这对于苹果而言，可能也只是小问题，毕竟在任何一个地方起步，多多少少都会遇到。 但前段时间，印度坑了苹果一把大的。 那就是苹果在印度的代工厂塔塔集团，被黑客攻破了，黑客从塔塔的服务器里面，套取了大量的资料，对方也不进行勒索，直接放到暗网公开了。 这事就闹大了，因为这些资料里面，涉及到苹果还没有发布的iPhone18系列的资料，包括内部结构图，主板构造，以及供应链列表，还有相关测试图。 用网友的话来说，夸张点的话，有了这些资料，华强北甚至能够比苹果更早推出iPhone18 Pro。 当然，这只是夸张一点的说法，最多做到形似，至于内部的芯片、iOS肯定是做不了的，这是苹果的核心科技。 但如果用这些资料，来适配iPhone的外设，那肯定是没有问题的，适配起来轻而易举了，相信这次这些给苹果做配件的厂商，确实是爽的很，可以提前做好，只等iPhone18开售了。 可以说这个篓子确实是非常大，苹果真的是被坑了，一点都没有夸张。 可能印度也意识到了这个问题，擦屁股的事情，印度自己干不了，那么就只能给一颗甜枣给安慰一下苹果了，免得苹果跑了。 近日，印度宣布取消用于制造智能手机及其他电子产品的多种零部件的进口关税，降幅在5%至7.5%之间，时间暂时持续至2029年3月31日。 要知道，因为印度的手机供应链并不完善，以前苹果的iPhone在印度组装，但其实大量的零部件还是从中国进口进来的，这些都是要交税的。 这下印度将这些免税了，对于苹果而言，就是成本的下降，对方免了多少，成本就下降了，算下来对于苹果的整体成本而言，可能降了5%以上。 目前随着内存上涨，苹果其实也压力大，印度这边降一点，苹果的成本也就省一点，多多少少，也能够让苹果享受到这一波福利。 只是坑了苹果这么一把，给这一点福利，会让苹果满意么？

长江存储IPO辅导工作迎来首期进展更新。7月10日，证监会官网披露其辅导工作第一期报告，一个细节尤为抢眼——中信证券、中信建投两家券商合计派出31人组成辅导团队，如此规模在近年IPO项目中并不多见。 更值得关注的是，与长江存储同属国产存储“双子星”的长鑫科技已于6月12日拿到上市批文，预计7月16日发行。在券商布局层面，中信建投是唯一同时深度参与两家存储巨头IPO的券商，华安证券则是A股唯一同时持有两家股权的上市券商。 31人的“豪华天团” 翻开这份辅导进展报告，辅导人员清单首先抓住了市场目光。 中信证券本期辅导工作小组共由20人组成，中信建投投本期辅导工作小组则由11人组成，两家券商合计31人的辅导阵容，在近年IPO辅导案例中称得上“豪华”。 一般来说，IPO辅导团队规模与项目复杂度直接挂钩。常规项目通常配备5至10名辅导人员，大型项目也不过15至20人。长江存储此次31人的配置，一方面或反映出项目本身的体量；另一方面也暗示了辅导工作的难度——股东结构复杂、历史沿革较长，需要投入更多人力进行穿透核查和规范梳理。 从辅导时间看，本期辅导期为2026年5月19日至6月30日，时长约一个半月。辅导方式涵盖现场尽调、集中授课、专项问题沟通等，辅导内容主要涵盖公司治理与规范运作状况、督促公司深入理解发行上市、规范运作等方面要求。此外，上海市锦天城律师事务所、德勤华永会计师事务所也在本期配合开展辅导工作。 另一个值得关注的信号是，曾为长江存储子公司的新芯股份此前在科创板排队长达1年8个月，但IPO始终未能落地。直到5月19日长江存储完成辅导备案后，新芯股份在同天才撤回科创板申请，由长江存储承担上市重任。 券商图谱浮现，仅两家券商在“双子星”上有所布局 在这场存储巨头资本化浪潮中，券商机构的布局颇具看点。 中信建投是唯一同时深度参与长鑫科技和长江存储IPO的券商。在长鑫科技IPO中，中信建投担任联席保荐人、联席主承销商；在长江存储IPO中，中信建投则担任辅导机构。 华安证券则是另一番打法。作为安徽省国资委实控的地方券商，华安证券通过两条路径布局长鑫科技：一是通过子公司华富瑞兴及华安嘉业持有安华创新五期基金50%份额，直投长鑫科技0.75%；二是借道国家大基金二期间接持股。层层穿透后，华安证券合计间接持有长鑫科技约0.4391%股份。在长江存储方面，华安证券同样通过借道国家大基金二期合计间接持股约0.08%。 从这个角度看，华安证券是唯一一家在股权层面同时押国产存储“双子星”的上市券商；而中信建投是唯一一家在保荐层面同时覆盖两家存储巨头的上市券商。 无实控人，股东穿透辅导工作量大 长江存储目前的股权结构，是理解其辅导难度的关键。 公司并无单一控股股东。第一大股东湖北长晟发展有限责任公司持股26.5442%，第二大股东武汉芯飞科技投资有限公司持股25.35%，国家集成电路产业投资基金一期、二期合计持股约23%，武汉光谷产业投资有限公司持股9.26%。 此外，中国银行、建设银行、交通银行、农业银行、工商银行旗下的金融资产投资公司合计持有约3%股份。2025年6月，公司还引入了员工持股平台"智芯计划"系列合伙企业，合计持股约1.3%，主要覆盖高管与技术骨干。 这种股权设计的背后，是一段并不简单的历史。长江存储成立于2016年，由紫光集团联合国家大基金、湖北地方基金等共同出资设立，紫光集团曾为控股股东。2021年7月紫光集团进入破产重整程序后，长江存储经历了复杂的股权剥离。直到2025年完成股改，紫光集团才彻底退出，公司由此形成当前的无实控人架构。 由地方国资平台、国家大基金、五大行AIC、产业投资基金、员工持股平台等多层嵌套的股东结构，穿透核查的工作量可想而知。辅导报告也直言不讳，“鉴于公司获取股东穿透核查资料的工作量较大，辅导工作小组将与证券服务机构密切配合、与辅导对象股东充分沟通，持续推进股东穿透核查并落实相关监管要求。” 下一阶段辅导工作重点从2方面展开 展望长江存储IPO后续进程，辅导报告明确后续辅导工作将从两方面展开： 一是就工作中发现的问题及时协调各中介机构与公司沟通讨论，研究确定规范方案，督促辅导对象认真落实整改要求。同时，辅导工作小组将持续督促公司完善公司治理和内部控制制度，提高公司规范运作水平。 二是及时、持续向接受辅导人员传达最新上 市公司监管规范性文件，积极督促其进行全面的法规知识学习和 培训，督促其深入理解发行上市、规范运作等方面的法律法规和 规则，知悉信息披露和履行承诺等方面的责任和义务。 从行业景气度看，存储芯片价格仍在高位运行。TrendForce集邦咨询此前预测，2026年第二季度NAND Flash合约价格环比涨幅在70%至75%之间，一般型DRAM合约价格环比涨幅在58%至63%之间。花旗银行则给出全年视角，预计2026年DRAM平均售价将上涨88%，NAND闪存平均售价将上涨74%。两组数据口径不同，但指向一致，存储行业仍处于供需偏紧的景气周期，这为长江存储的IPO定价提供了有利窗口。

新智元报道 【新智元导读】Anthropic彻底慌了！遭GPT-5.6与Grok 4.5双重绞杀，达里奥连夜召开紧急会议求生。意外曝光的Opus 5，或成救命稻草。 Opus 5可能要来了！ 五天又这么快过去了，Claude Fable 5的免费额度，已进入倒计时。 但，全网都在蹲一个「大反转」。 要知道，隔壁家OpenAI刚刚甩出了GPT-5.6「全家桶」，用更低的成本，对标Claude 5级的智能。 若Anthropic此时下线了Claude 5，那不就等于将市场份额，白白让给OpenAI。 果不其然，另一个转折点来了！ 有开发者意外发现，一款名为Honeycomb EAP神秘模型，在「模型列表」中短暂现身。 大家一致推测，这就是Opus 5「早期预览版」，可能在月底上线。 Opus 5曝光了！ 1M上下文，代号「蜂巢」 「Honeycomb」出现的时候，非常隐秘。 这几天，开发者Chetaslua在Cursor的模型选择列表里，看到了一个陌生的名字—— Claude Honeycomb EAP。 截图中，那行小字写得清清楚楚：Anthropic研究模型，带per-turn控制与安全回落机制，早期访问预览。 上下文窗口：1M。版本：extra high effort。 然后，Chetaslua只跑了两个prompt，Honeycomb就被从Cursor撤了下来，前后不到几个小时。 如今，全网普遍把Honeycomb猜成Opus 5的早期预览版。理由是它有1M上下文，属于旗舰规格。 真正硬的证据，只有「往下回退到Opus 4.8」这一条。 而「安全分类器+自动回退Opus 4.8」这套机制，恰恰是Claude 5官方文档里写明的行为特征—— 常开adaptive thinking、100万上下文、128K输出、碰到网络安全和生物学就自动降级到Opus 4.8。 也就是说，在Anthropic自己的排序里，Honeycomb站在Opus 4.8的上面。 今天，Claude 5额度归0 然而，该来的终究来了。 7月12日，太平洋时间23:59:59。这是Claude Fable 5在Claude订阅里的最后一秒。 先把事情说明白，Claude 5不会消失，消失的是「免费额度」。 在此之前，Pro、Max、Team 和部分 Enterprise 用户，可以把每周用量上限的 50% 花在 Claude 5 上，不额外掏一分钱。 今晚过后，规则变成：想用Claude 5，请单独购买usage credits。 价格高的离谱，输入$10/百万token，输出$50/百万token。 这是Opus 4.8单价的整整两倍，也是Anthropic迄今为止，为一个公开发售模型开出的最高价。 也就是说，昨天还能随便用的那个最强大脑，从明天起，按次计费。 一场深度Claude Code会话，输出50万token，credits账单大约25美元，这是加在个人$20Pro或$100+Max订阅之上的。 Anthropic彻底慌了 GPT-5.6与Grok 4.5双重绞杀 可以说，Anthropic现在的处境非常尴尬。 自家Opus 4.8已被马斯克Grok 4.5碾压，即将下线的Claude 5竟也被GPT-5.6一举超越。 显而易见，旗舰Sol的成绩单，是直接冲着Anthropic来的： AA编码智能体指数拿到80分；Agents' Last Exam拿到53.6；BrowseComp 92.2%，OSWorld 2.0 62.6%，都是新的SOTA。 如下demo中，一个3D地球仪表盘，两者几乎不分伯仲。 熔岩灯测试，GPT-5.6 Sol物料效果、色彩都显著优于Claude。 还有一个对比测试，GPT-5.6的意境更略胜一筹。 此时此刻，Anthropic就像是被逼上了绝路，退无可退。 网友Ali Haider爆料，如今，Anthropic内部的气氛非常紧张，达里奥正在召开会议。 面对GPT-5.6与Grok 4.5双重绞杀，他们可能让Claude 5永久服役。 Opus 5这张牌，必须扔出来 把所有线索摆在一起，一条叙事链就浮出来了。 Claude 5的处境很尴尬，它是Anthropic最聪明的模型，也是它最烧不起的模型。 $10/$50的定价，是Opus 4.8的两倍；50%周用量的限制，是从一开始就打上的补丁； 两次改期，暴露的是同一个问题：这个模型，Anthropic自己都供不起。 而市场上，Sol和Grok正在用「更便宜、更省token、更快」三板斧，把「性价比」这条护城河填平。 Honeycomb如果真是Opus 5，那它是一张必须打的牌。

Fable 5 的订阅体验迎来最后一次延期：原定几天前结束的使用期限，被延长到了今天。 今天过后，订阅用户无法再通过套餐限额来体验这个 Mythos 级的公开模型。 这短短的几天，已经让许多人爱上却又要失去。不禁让人畅想，这种级别的模型，什么时候能跑在我们自己的设备上？ 曾经人们讨论前沿模型时，话题通常是「它有多强」「它比竞品快多少」「它能取代什么工作」。但这一次，有人开始问它能不能跑在端侧。 不过说实话，这个想法目前放在 Fable 5 身上，还是太乐观了，这毕竟是 Anthropic 第一个 Mythos 级的公开模型，100 万 token 上下文窗口，专为长时间异步任务设计，跑在 AWS 和 Google Cloud 的数据中心里。它离端侧设备之间隔着的不是一代芯片，是好几个数量级的算力、功耗和模型压缩难题。 Fable 5 下线事件本身也在提醒另一件事，正如 Reddit 上所说，如果你不拥有硅和权重，高可用性就是个幻觉。这个问题的出现，更多是一种信号：说明端侧 AI 这件事已经从行业术语变成了大众期待。 从发布参数，到发布架构 如果说过去两年端侧 AI 的主题是「宣布」，今年的主题变成了「重构」。芯片厂商不再满足于在发布会 PPT 上标一个 NPU 算力数字，而是开始围绕本地 AI 推理重新设计整个硬件架构。 6 月 25 日高通给出了一组让华尔街重新评估这家公司的数字：2029 财年非手机业务收入目标上调到 400 亿美元，约为此前目标的两倍。数据中心 AI 基础设施目标超过 150 亿美元，汽车业务 100 亿美元。CFO Akash Palkhiwala 的表述更直接：「到 2029 年，手机将只占我们芯片收入的三分之一。」 支撑这个目标的硬件基础，是已经进入第二代的骁龙 X2 系列。骁龙 X2 Elite 的 Hexagon NPU 做到了 80 TOPS 的 AI 算力，这个数字在 2024 年还属于云端推理芯片。最高 18 核 CPU、228GB/s 内存带宽、128GB 统一内存的配置，已经不再是「能跑 AI 的笔记本」，而是「为 AI 设计的笔记本」。 比芯片本身更值得关注的是高通的系统级布局，6 月 17 日的 AWE 大会上推出的骁龙 START 计划，把芯片、AI 软件栈、合作伙伴网络打包成模块化方案，让品牌和企业能像搭乐高一样推出个人 AI 终端。首批落地的品类是智能眼镜，后续扩展到更多形态。高通管这个愿景叫 The Ecosystem of You」——不是你在不同设备上打开不同的 AI，而是同一个 AI 追着你走。 苹果的牌打得更激进，根据彭博社 Mark Gurman 爆料，苹果正在做出自 2020 年 Apple Silicon 发布以来最大的一次路线图调整，跳过 M6 Pro 和 M6 Max，直接押注 2027 年的 AI-focused M7。 苹果的 M 系列从 2020 年至今，路线图像瑞士铁路一样准时——每年一代，每代三种配置（基础、Pro、Max）。突然跳过整整一个高端代际，意味着苹果内部判断端侧 AI 的需求已经紧迫到等不及按常规节奏迭代了。 M6 基础版的内存带宽预计 200GB/s（M5 是 153GB/s），M7 目标 240GB/s。统一内存架构让 CPU、GPU 和 Neural Engine 共享同一个内存池，天然适合大模型推理。M5 开始在每个 GPU 核心内置了 Neural Accelerator，AI 不再是一个独立的协处理器功能，而是分布在整个芯片的每一处计算单元里。 在 Gurman 看来，这是苹果正在「加速推进」，因为 M7 拥有「支持端侧 AI 和 GPU 密集型软件的技术」——不是「支持 AI 功能」，是「支持端侧 AI」，这是一个芯片设计目标的转向。 当苹果和高通在笔记本和手机上布局时，英伟达从另一个方向杀进来了。售价 4699 美元的桌面设备 DGX Spark，搭载 Grace Blackwell 超级芯片，128GB 统一内存，1 PFLOP 的 FP4 AI 算力。 英伟达把它定位为「个人 AI 超级计算机」。今年 6 月的 GTC 台北上，老黄又发布了 RTX Spark，更轻量的超芯片，目标是把 AI 原生 PC 推向更薄的笔记本形态。这条线跟英伟达的工作站策略也在汇合，RTX PRO Blackwell 系列已经在 Dell、HP、Lenovo 的新款工作站上落地。 NemoClaw 项目让用户可以在本地工作站上运行安全、始终在线的 AI 助手。DGX Spark 负责桌面级重度推理，RTX Spark 负责轻薄本，RTX PRO 负责专业创作，全方位出击，把本地 AI 从极客玩具变成了可量产、可定价的硬件品类。 向设备弯腰 硬件在追 AI，模型也在反过来适应硬件。过去一年，几款关键模型的出现正在改变「端侧 AI 能做什么」的答案。最明显的动作来自于 Google DeepMind，发布了 Gemma 4。 这是来自 Gemini 3 研究、Apache 2.0 许可的开放模型家族。五个参数规格一字排开，从只有 5GB 内存就能跑的 E2B，到对标 70B 级能力的 31B 密集模型，构成了一条从手机到个人电脑的完整产品线。 最让人兴奋的是那几颗「小」模型，E2B 和 E4B 在 4-bit 量化下只需要 4-5GB 内存，可以在没有 GPU 的普通笔记本甚至手机上跑；12B 模型在 8GB 内存设备上就能运行，同时支持文本、图像和音频多模态输入；26B-A4B 是 MoE 架构，30GB 内存就能跑到 30+tokens/s。 Google AI Edge 团队专门写了一篇博客来展示如何把 Gemma 4 12B 部署到日常笔记本上做 agentic 工作流，「Google 免费的 Gemma 4 模型跑在你可能已经拥有的硬件上。」 当「可能已经拥有」成为一篇评测的卖点，说明端侧模型的硬件门槛正在快速塌缩。 作为开源模型的典范，阿里 Qwen3.6 也在想方设法让更大的模型变得对本地更友好。Qwen3.6-27B 是一个 27B 参数的密集模型，100 万 token 上下文窗口，MindStudio 的评测把它评为 2026 年最佳开源 agentic coding 模型。 Reddit 上已经有开发者搭建了「Qwen3.6 35B + llama.cpp + RTX 5090」的本地 agentic coding 方案。Qwen 的策略不是在参数规模上跟云端模型硬拼，是用 MoE 和架构优化，把接近前沿的能力塞进本地可承受的硬件边界里。它不是「小模型」，是「被压缩的前沿模型」。 如果说 Gemma 和 Qwen 是在做模型能力的降维适配，面壁智能的 MiniCPM 系列走得更底层——直接为手机和边缘设备设计模型。MiniCPM-V 4.6 只有 1.3B 参数，专为端侧多模态设计，能处理单图、多图和视频理解，可以在 iPhone、Android 和鸿蒙手机上直接运行，Apache 2.0 开源，支持 Ollama 和 llama.cpp。 1.3B 的参数数字放在云端模型旁边几乎可以忽略，但它在 OCR、文档理解和视觉推理上的表现已经可以跟 7B 级的模型竞争。MiniCPM5-1B 则更激进——1B 级的密集模型，搭配部署和微调 Agent Skills，把目标用户从「AI 开发者」扩展到了「普通消费者」。Nature Communications 上发表的论文给了它一个很重的评价：「迈向在边缘设备上部署 GPT-4V 级多模态能力的关键一步。」 这些模型现在到底有多强，并不是重点，重点是它们正在证明一件事：端侧 AI 不是「云端模型的缩水版」，它是一个独立的模型品类，有自己的设计目标、优化路径和使用场景。而这个品类正在以极快的速度成熟。 代价？不再是订阅费那么简单 如果上面这些让你觉得端侧 AI 的未来一片光明——你是对的，但账单也来了。 本地 AI 不是免费的，可能你省掉了订阅费，但要为高内存带宽、大容量统一内存和高算力 NPU 支付更高的硬件溢价。 M5 Max 从 36GB 到 128GB 内存的差价是数千元人民币，而这条价格曲线在「本地 AI」时代只会更陡。过去买电脑是选 CPU 型号和 SSD 大小，以后要多问一句：「我买的这台，能跑多大的模型？」 端侧推理的功耗墙也远比显存更硬。骁龙 X2 Elite 的 NPU 可以持续跑几十 TOPS，但满负荷 80 TOPS 时，无风扇轻薄本的体验会明显打折。英伟达的 DGX Spark 本身就是一台需要主动散热的桌面设备。未来「能跑大模型」和「续航不崩」之间，大概率是一个二选一。 硬件溢价和功耗之外，厂商已经在用产品和本地模型的绑定，建立壁垒。苹果的 Neural Engine 只能在 macOS 生态内发挥最大效能，Windows AI PC 的 Copilot+ 绑定了骁龙 NPU 和安全芯片，Google 的 AI Edge Gallery 是 Gemma 在安卓上的最佳路径，英伟达的 RTX Spark 跟微软的 Windows agent 生态深度锁定。每一家都在用硬件能力筑自己的围墙。 这是端侧模型必须面对的又一个问题，更新也会比云端慢。云端模型迭代已经是月级，本地部署依赖推理框架适配、量化工具链成熟以及用户主动更新。否则，你买回家的设备跑的可能是上个季度的模型。 还有一条最容易被忽略：本地 AI 意味着一个系统级的模型能读到你的文件、照片、屏幕、日程和邮件，不用上传到云端了，但它在你的设备上，拥有「上帝视角」。当 AI 从云端的匿名请求变成你设备上那个「什么都能看见」的常住程序，「本地 = 安全」这个等式就不再自动成立。权限管理的复杂度，会比隐私本身更早撞上消费者。 AI 的使用成本不会因为端侧模型而消失，它只是从订阅费变成了硬件溢价、生态锁仓、功耗散热和权限管理。过去买手机是在选 App 生态，未来买设备可能是在选你的 AI 记忆住在哪里。 所以，2028 年消费者可能真正得到什么 把上面所有的变量放在一起，我们能做出一组分层预测。 高端电脑本地运行强写作、代码、文档和图片理解模型，将成为常态而不是尝鲜。本地 RAG、会议摘要、文件搜索和私有知识库真正可用，成为日常工具。手机端的多模态助手在相册搜索、语音翻译、智能摘要上明显变强。高端创作者、开发者和敏捷小团队会更愿意部署本地 AI，因为数据不外泄、延迟更低、按需使用边际成本为零。AI PC、Mac 和本地 AI 盒子将形成新的硬件分层，「这台设备能跑什么模型」会成为和「这台设备屏幕多大」一样自然的购机参数。 再往远看一步，接近 GPT-5 或 Claude 4 水平的开放模型，有可能通过量化、MoE 和推理优化，在高端个人设备上达到可用水平。但这取决于推理框架（llama.cpp、MLX、vLLM）的演进、KV cache 压缩技术的成熟，以及模型厂商是否愿意针对本地部署做专门的训练路线优化。本地多模态实时助手有可能在部分设备上达到「日常可用」，但自然度和低延迟离云端旗舰还有一段距离。 至于普通手机或普通笔记本完整运行 Mythos 本体，短期内不可能。万亿级参数的推理即使最激进的量化方案也需要数十 GB 显存，远超消费电子设备的极限。本地 AI 在长程 agent、百万 token 上下文、多模态实时推理和安全能力上全面等价于云端旗舰，2028 年大概率做不到。 但方向是这个方向，纵观苹果、高通、英伟达这些大公司的做法，显然，端侧 AI 不再是一个「会不会来」的问题，是谁先跑通硬件成本、模型能力和用户体验之间那个精确的平衡点。 当这个问题从产业链上游一路烧到消费者的搜索框里，这件事已经比任何参数和路线图都更能说明，端侧 AI 的时代，已经不在远处。