在50岁以下成年人中，异柠檬酸脱氢酶（IDH）突变胶质瘤是最常见的恶性脑癌。这类肿瘤生长缓慢却高度顽固，复发率高，长期以来给临床治疗带来巨大挑战。IDH突变胶质瘤的临床治疗重点主要放在手术切除肉眼可见的肿瘤团块上。然而一个核心问题始终悬而未决：这种肿瘤究竟从何而来，又是在什么时候、以怎样的方式开始在大脑中萌芽的？ 近期，韩国科学技术院与延世大学联合团队在一项发表于《科学》的研究中，为这个问题提供了迄今最为直接、系统的答案。研究指出，IDH突变胶质瘤起源于正常大脑皮层中的胶质祖细胞，这些看似正常的细胞早在肿瘤形成之前多年，就已悄然携带了最初的IDH突变，为后续肿瘤的演化埋下伏笔。 这一发现源于对肿瘤组织及其周边“正常”脑组织的分析。研究团队收集了70名受试者的142份样本，其中包括32例IDH突变胶质瘤患者以及38名对照个体。样本不仅涵盖肿瘤组织，还包括了远离肿瘤边界、在影像学和病理学上正常的肿瘤周围皮层、侧脑室下区以及外周血。通过一系列高灵敏度技术，研究团队得以捕捉到隐藏在正常组织中的极低频率突变信号。 ▲研究表明，胶质祖细胞是IDH突变胶质瘤中携带初始驱动突变的起源细胞（图片来源：参考资料[1]） 分析结果揭示了一个关键事实：在约40%的IDH突变胶质瘤患者中，肿瘤周围的皮层组织已经存在低水平的IDH1突变，但未检测到其他癌症驱动突变。这表明IDH突变作为最初的驱动事件，并非发生在肿瘤主体内部，而是在正常的脑组织中悄然“生根”，最终缓慢进展为临床可检测的肿块。 这些携带初始突变的细胞究竟是何种身份？研究团队运用空间转录组技术，同时解析基因表达与细胞位置。分析结果指向了胶质祖细胞，尤其是其中的少突胶质前体细胞。这些细胞在常规组织学检查下完全正常，却是IDH突变的主要“储库”。后续实验证实胶质祖细胞正是肿瘤发生的“起源细胞”。 为了进一步验证这类细胞与IDH突变胶质瘤的关系，研究人员构建了小鼠模型，将在人类患者中发现的驱动突变组合定向引入小鼠的少突胶质前体细胞。实验结果显示，携带Idh突变的祖细胞首先发生克隆扩增，随后逐步获得额外的驱动突变，最终发展为特征与人类IDH突变胶质瘤高度一致的肿瘤。这一实验提供的直接证据表明，胶质祖细胞是IDH突变胶质瘤的起源地。 图片来源：123RF 从疾病演化的视角看，这项研究描绘了一幅清晰的图景：IDH突变可以在正常脑组织的特定祖细胞中作为初始事件，长期存在；此后，只有一部分细胞会逐步累积其他关键驱动突变，最终跨越临界点，发展为临床可见的肿瘤。这一过程解释了仅依靠手术切除可见肿块为何难以根治IDH突变胶质瘤，因为疾病的“种子”可能早已播撒在更多看似正常的细胞中。 研究人员指出，针对不同脑肿瘤亚型，根据其起源细胞和起源部位进行靶向性策略，将为改变早期诊断和抑制复发的治疗范式提供重要线索。该研究不仅补全了胶质瘤发生过程中的关键一环，也为开发针对肿瘤起源阶段的新型早期诊断方法与预防性治疗策略奠定了坚实的基础。 参考资料： [1] Park et al., IDH-mutant gliomas arise from glial progenitor cells harboring the initial driver mutation. Science (2026). DOI: 10.1126/science.adt0559 [2] KAIST-Yonsei team identifies origin cells for malignant brain tumor common in young adults. Retrieved on Jan 13th, 2026 from https://www.eurekalert.org/news-releases/1111782

大皖新闻讯 1月11日，大皖新闻记者从中国科学技术大学获悉，该校马骋教授针对全固态电池在循环时因为需要维持良好界面接触而过于依赖外部压力、难以实际应用的问题提出了一种低成本的解决方案。1月8日，该成果发表在《自然·通讯》上。 全固态锂电池有望打破目前商业化液态锂离子电池无法兼顾高安全性和高能量密度的瓶颈。然而，由于全固态电池的电解质和电极都是固体，两者往往必须在几十甚至上百兆帕的外部压力下才能维持良好的界面接触，这一超高压力在实际场景中几乎不可能实现，导致全固态电池无法投入实际应用。为了使全固态电池能够在较低压力下正常工作，固态电解质需要在很有限的压力下也能充分变形，以维持良好的固固接触。与此同时，固态电解质还必须同时具备高离子电导率、低成本等一系列商业化所必须的特质，这为材料开发带来了很大挑战。 图：由锂锆铝氯氧组成的软包全固态电池的循环性能 记者了解到，在本次研究中，马骋教授开发了一种新型固态电解质锂锆铝氯氧，实现了上述性能。和包括硫化物固态电解质在内的其他主流无机固态电解质相比，锂锆铝氯氧的杨氏模量不到其25%，硬度不到其10%，因此在压力下的易变形性远远超过这些固态电解质；与此同时，锂锆铝氯氧作为无机粉末状材料并不会像凝胶那样过于容易流动，因此可以很好适配规模化生产需要的辊压等工艺。 审稿人认为这一发现“会对全固态电池做出重要贡献”，并且认为该成果报道的方法有望“把实验室研究延伸到大规模应用”。 大皖新闻记者 魏鑫鑫 （图片来自中国科大） 编辑 许大鹏

IT之家 1 月 13 日消息，东方电气研究院宣布，由东方电气集团所属东方研究院自主研发的国内首台千瓦级水下抽蓄储能系统“东储一号”开展为期 10 天的水下综合试验圆满成功。标志着我国在水下储能技术领域实现了从理论研究到工程实践的关键跨越，填补了国内新型水下抽蓄储能技术的空白。 据介绍，“东储一号”突破了陆上抽蓄电站对上下水库的依赖，采用“自带下水库 + 天然上水库”的独特设计，系统核心的空心球体即为内置下水库，而包裹球体的周边水体则成为天然上水库，通过巧妙利用水下压力环境完成能量的高效存储与释放。 另外，在电网负荷低谷期，“东储一号”利用富余电能驱动水泵抽出球内水体，形成密闭负压储能空间，当电网进入负荷高峰期，开启球体入口阀门，水体在内外压差作用下快速涌入，驱动水轮机发电并回馈电网，实现电能错峰存储、高峰释放。 本次试验，“东储一号”被成功下放至 65 米水深开展实战验证，累计完成百余次完整充放电循环。试验数据显示，系统密封性、运行稳定性、能量转换效率等关键指标均达到预期设计标准，充分验证了该技术在水下复杂环境中的可靠性与可行性。 IT之家从东方电气研究院获悉，从全球技术布局来看，水下抽蓄储能仍处于前沿研发阶段。目前仅德国弗劳恩霍夫研究所于 2016 年完成同类系统湖试，计划 2026 年开展深海试验；国内仅有少数高校开展理论研究，尚未有样机级试验突破。“东储一号”的成功试验为我国在该领域的快速发展奠定了坚实基础。

快科技1月13日消息，前段时间，河南中原保时捷、贵阳孟关保时捷中心疑似关门跑路一事引起业界关注。 针对近期部分经销商暂停营业的处理进展，保时捷中国今日对媒体表示，保时捷中国一直在主导推动与相关授信银行的沟通和协商，将根据双方协商结果尽快提供可实现的客户权益保障方案。 对于已向涉事门店支付购车定金但尚未提车的真实合同客户，保时捷中国将提供保障方案，以维护这些客户的合法权益。 售后服务受影响客户，其仍可在其他保时捷中心享受保时捷品牌官方出售的保养套餐及原厂质保服务。 保时捷中国还强调，受东安控股集团资金链问题的影响，作为品牌方，保时捷将关注客户的实际困难，切实履行品牌责任。 此前报道称，去年12月下旬，河南中原保时捷暴雷时，网传的一份维权记录显示，有车主5-10万元的定金未退，有车主车提了手续没拿到，还有车主终身保养权益无法兑现，这些车主还曾赶到门店现场去维权。 而涉事保时捷门店的母公司东安控股集团有限公司在发布的《通告》中称，经集团研究决定，自2025年12月26日起，郑州中原保时捷、贵阳孟关保时捷、郑州东锦大众店暂停营业，店内全体员工放假。 具体恢复营业时间待定，放假期间员工薪酬（劳务外包除外)暂时按照当地最低生活标准发放。 关于拖欠客户合格证的问题，集团正在积极与各银行和厂家沟通，近期有望达成沟通结果，尽快将合格证交付给客户。 网上出现的关于“投资人跑路”等消息，均为不利于解决问题的虚假言论。

IT之家 1 月 13 日消息，据 Autocar 报道，本田汽车正在更换品牌标识，将沿用已久的旧款“H”标更新为全新设计的“H”标。这款新标识将于 2027 年起，率先搭载于该品牌未来推出的纯电动汽车和混合动力汽车的车头与车尾，并将在旗下整车产品及全业务板块中逐步完成切换。 本田方面表示，新标识的设计灵感寓意“两只伸出的手”，彰显了本田更好地服务客户的意图。 IT之家注意到，这个新标识在 CES 2024 上就已经亮相，搭载于极具颠覆性设计的 0 系列轿车以及 Space-Hub 概念车的初代车型上。 此次换标，正值本田对新车研发战略进行全面调整之际。本田此前曾公开表示，这一波全新纯电车型将秉持“纤薄、轻量化、智能化”的研发理念，重点聚焦空气动力学性能与驾驶操控体验的优化。 从 0 系列轿车、0 系列 SUV 以及 Alpha 概念车的设计来看，这场战略调整将最直观地体现在新车的造型设计层面。 与此同时，本田的混合动力车型也将迎来同样大刀阔斧的升级。2027 至 2030 年间，本田计划推出至少 13 款混动新车，全系搭载其宣称的“全球最高效”燃油动力总成，燃油经济性有望提升 10%。这些新车还将采用全新平台打造，相比本田现有车型平台减重 90 公斤，同时具备更强的拓展性。 为实现这一目标，新一代混动车型将实现 60% 的核心零部件通用化，其中包括发动机舱与后地板等关键车身结构部件。 官方确认新标识将于明年正式启用，这意味着本田今年在英国市场推出的两款新车，Prelude 双门跑车与 Super-N 城市纯电车，将成为最后一批搭载旧标识的车型。

本文字数：1493，阅读时长大约3分钟 作者 | 第一财经 黄琳 日产在中国的颓势仍在不断扩大。近日，日产中国发布2025年销售数据称，日产中国全年累计销量约65.30万辆，同比下降了6.26%，较2018年的高点腰斩近60%。 这是日产汽车第7个年头在中国区销量下滑了。自2019年开始，日产汽车在中国的颓势已逐渐显露，此后，日产中国销量降幅进一步扩大，并于2023年年销量跌破百万。官方数据显示，2018年~2025年日产中国的销量分别为156.4万、154.7万、145.7万、138.2万、104.5万、79.4万、69.7、65.3万辆。 2025年5月，新任的日产CEO伊万·埃斯皮诺萨（Ivan Espinosa）在财报会上表示，2024年日产全球销量同比下降近3%，其中一个主要原因是日产在中国区的销量下滑。该公司还预测，2025财年，日产全年零售销量预计下降2.9%，至325万辆。而这一预期下降的原因，仍然是由于中国市场销量将下降。 分析人士认为，在中国市场，日产汽车一直以燃油车为基本盘，偏离以电动化、智能化为主导的市场环境。“2010年左右，日产纯电轿车聆风在全球的销量尤为亮眼，但是在聆风之后的10年时间里，日产在电动车领域明显掉队，尤其在中国市场，此前一款能打的电动车都没有。”该人士对第一财经表示，日产中国连续7年销量下滑，主要在于其电动化转型缓慢，推出的新产品与中国消费者的需求脱节，进而导致日产中国的市场份额连年萎缩。 另一方面，中国市场较为重视智能化，而日产自身的智能化技术难以赋予产品较强的市场竞争力，与华为乾崑智驾、鸿蒙座舱、小鹏XNGP等中国智能化供应商差距较为明显。尽管日产也尝试与百度Apollo合作开发自动驾驶系统，但这一合作仍处于浅层，暂并未能给日产中国带来明显的销量回暖。 2025年日产中国40周年庆之际，伊万·埃斯皮诺萨现身中国，再次急呼“在中国、为中国、为全球”的口号，还一口气公布了多款新车型，表示希望中国消费者能看到日产的改变。比如，日产首次将开发权交给中国团队，将研发周期缩短，追加新能源投入，计划到2027年推出10款新能源车。同时，日产中国开始跟华为合作，新车搭载鸿蒙座舱，同时减少供应商数量，并且考虑将中国供应商纳入日产在中国以外的制造生态系统，以提升业绩。 不仅如此，日产在华还设立起首个合资整车进出口公司，试图从“全球车型引入中国市场”转变成“中国制造销往全球”。但仍有观点认为，日产此前过于依赖燃油车的战略，已让这家公司陷入“生死存亡”的关键期，若业绩继续下滑，日产在中国区的话语权将再削弱。 日产中国颓势的背后，是日产汽车在全球范围内的入不敷出。该公司2025财年半年报（4月至9月）数据显示，公司净亏损2219.21亿日元，而去年同期为盈利192.23亿日元。这家曾经的全球燃油车巨头2025年卖掉了总部大楼、并“关工厂、减产能、大裁员”。 中国汽车市场正在经历一场残酷的淘汰赛。近三年，已有超过10家车企退出中国市场或破产重整，其中不乏红极一时的外资或合资品牌，比如广汽三菱、广汽菲克等。GlobalData数据显示，2024年日产在华产能利用率已经跌到40%以下。根据规划，日产在中国区的产能也将从150万辆降至100万辆。但即使日产中国的年产能降至100万辆，相较实际的销量情况，也仍被认为产能过剩。 微信编辑 | 雨林

当下的技术成熟度如何先让产品在市场里跑起来？ 文｜徐鑫 编｜任晓渔 “等我们老了，估计要靠机器人给我们养老了”，这句不少人挂在嘴边的话，某种程度反映了高龄少子化趋势下，人们对养老机器人的潜在期望。 统计数据显示，2024年，我国60岁以上老年人口数量已突破3.1亿，占总人口22.0%。而失能人口规模在2023年已达4654万。养老及照护服务的需求急剧增长的同时，全国持证养老护理员仅有50万人，这产生了巨大的结构性供给缺口。“养老机器人”因此成为许多人眼中的一种潜在解法。 过去两年来，养老机器人领域有明显加速迹象。 顶层设计层面，围绕着产业定位、场景试点和标准输出，主管部门动作频频，而在产业端各路玩家在纷纷入局，创业企业也不断传出融资信息，许多企业正积极与传统养老机构合作来试点和推广产品。 当下AI和机器人在养老赛道落地也呈现出两种不同路径，一种强调功能性，通过专用智能设备完成单项刚需任务的自动化，解决失能老人护理痛点；另一种则与当下的具身智能技术结合，追求跨场景适应性的具身智能。 不管是哪一种路径，一个不争的现实是，整个行业距离规落地仍有很长的路要走。有数据显示，目前我国养老机器人整体渗透率仍较低，居家场景不足10%。其中的障碍包括但不限于技术成熟度、产品使用意愿和落地成本等。有行业人士认为，应采用“沿途下蛋”的方式，在当下的技术成熟度先让产品在市场里跑起来，才能加速行业的正向循环。 01 “赛道明显开始热起来了” 你还在将养老机器人视作“Next Generation”才会出现的产品吗？过去两年里，在市场需求驱动下，具身智能热潮火爆以及顶层设计的加持，这个大众心中还处在概念阶段的产品正迎来新一波发展机遇。 康养机器人创业公司如身机器人CEO师云雷告诉数智前线，康养机器人领域明显呈现出需求驱动特性。当下国内老龄化进程在加速，专业护理资源有限，“现在养老机构里专还有一批四五十岁左右的护工，但随着这批人老去，养老护理员的人力短缺问题会进一步凸显”。 缓解人力短缺问题，依靠机器人来解决养老问题正被不少人视作一种潜在的解法。 过去两年多来，具身智能热潮和大模型技术进步给养老机器人领域发展带来了新的契机。 “ChatGPT出来之后马上跟着就有了RobotGPT。很多任务，比如说告诉机器人拿一杯水，如果把语音指令需求直接扔给机器人，以前的机器人是无法直接执行的，它必须依赖预先设置好各种规划程序。而大模型到来后，机器人的大脑有了推理能力，结合视觉获取的环境信息，模型自身可以做任务拆解和运动指令输出。”师云雷提到，市场需求和技术进步的共振下，他们看到了养老机器人赛道迎来机会。 过去两年，国家政策层面也有不少动作，给行业发展提供了催化剂。 2024年初，国家发布了《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》，这是我国首个支持银发经济发展的专项文。同时，主管部门已牵头制定了康养机器人相关的标准。去年2月，由中国牵头制定的世界首个养老机器人国际标准IEC 63310正式发布。该标准依据老年人生理和行为特点，为全球养老机器人的设计、制造和认证提供了统一基准。 年中，工信部与民政部又联合启动“智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点”，首批32个入围项目在去年秋天公布。 名单中涵盖了知名机器人公司、新兴的具身智能创业公司以及专注养老场景的智能服务公司等多重力量，涉及门类包含了生活照料、情感陪护、辅助行走等多个场景，旨在居家、社区和机构场景推进养老机器人的大规模应用验证。 两部委智能养老服务机器人结对攻关与场景应用试点入围32个项目分类 外界观察到，这一系列动作，从行业标准、场景应用验证和评价机制等多个层面，为康养机器人的行业发展构建了政策底座。 尤其是结对攻关和场景应用试点动作，正是针对行业发展最大卡点之一——技术和场景匹配及落地，有人称之为“试点破冰”，助力产业加速从实验室向商业落地转变。 一位行业资深人士提到，绝大多数试点项目都由技术研发类公司和养老业务类机构组成，把需求方拉进攻关结对小组里，能让康养机器人企业找到真实的需求场景里来跑数据，比如居家类产品单型号必须完成超过200户、6个月以上的连续验证，机构类产品需要进20个点跑满6个月。 入选两部委攻关结对和场景应用名单里的二便机器人企业之一，苏州伊利诺护理机器人有限公司（简称“伊利诺”）相关负责人介绍，临床的真实样本数据对于二便机器人的使用至关重要。比如怎么针对老人的肌肉组织、皮肤、骨骼情况的差别，确保贴合又不压伤，需要智能算法去做自适应。此前伊利诺在海内外积累了数千个样本验证数据，结对攻关有助于他们进一步获得更广泛的数据验证。 伊利诺产品在养老机构试点应用。 AgeTech银铃科技创新研究院此前分析，32个项目中，43%已进入规模化验证阶段，45%处于原型验证阶段，仅12%处于实验室阶段，行业正加速从概念验证向落地加速。 上述背景下，过去一年多里养老机器人赛道各路玩家也纷纷入场，康养机器人公司融资的信息不断公布。 “赛道明显开始热起来了”，一位创业者说。 02 需求到技术落地之间的落差 行业将这一场景视作巨大的刚需市场，但不可否认的是，当下整个领域仍处于发展早期，面临着不少卡点。 一个不得不提的卡点在技术成熟度。对康养机器人带来正向效应的具身智能以及人形机器人领域，目前业界有共识，技术路线并未走向收敛，AI在真实场景里面临智能泛化不足的问题。不少人认为这一领域当下尚未迎来GPT时刻。 “人能实时地对世界进行信息获取，它是多模态的，不只有视觉信息，还有触觉、温度、材质等多维信息形成对世界的理解，综合这些信息到大脑的神经网络里形成的行动输出是一个复合的力位Action，但是当下的具身智能VLA模型绝大多数智能输出位置指令。”如身机器人师云雷告诉数智前线，具身智能领域多模态模型当前仍有待进一步突破。 这也使得许多机器人很难真正去对环境施加作用力，比如叠毛巾、叠衣服场景经常能看到demo展示，但硬的介质就容易出现因施加压力过大导致要么损坏物品，要么机器人自身出现损坏。 养老场景需要跟病人看护打交道，场景更为多样和复杂，既有非接触、轻接触类的低风险任务，比如语音指令、递送物品，也有一些辅助起身、进行居家康复训练的复杂辅助任务，还有高强度、风险更大的接触类任务，涉及到力控缓解，比如摔倒后扶助和急救任务。当下具备通用智能的机器人尚未真正走进复杂辅助类任务场景。 另外，养老和康复场景也颇具复杂性。一位资深人士认为，即使技术成熟度实现突破，机器人直接服务的对象要接受这项新技术可能也需要时间。 一位从事养老服务人士曾告诉数智前线，许多需要照护的长者往往更缺乏和渴望情感链接，他们往往很不信任看起来冷冰冰的机器。比如此前为了防止老人走失，他所在的机构发放过一些可以记录位置信息的鞋物，但许多老人因为缺乏安全感，会故意不配合和弄坏这些装置。 中国老龄科学研究中心原副主任党俊武也曾指出，老年人是天然的数字弱势群体，他们对于新技术接纳必然需要更漫长过程，往往越高龄失能越不愿意使用机器人。 例如翻身机、喂饭机器人，一方面，机器人的服务质量无法与人类媲美，也不能提供实时的情感关怀。另一方面，若服务过程中出现安全风险，法律纠纷和赔偿责任难以裁定。 党俊武认为，数字鸿沟的根源在于技术设计未能真正适老化。未来的智能化发展必须主动拥抱养老，而非让老人被动适应技术。 师云雷则观察到，在康养场景里交互的自然性非常重要，老年人并不喜欢手机去点点点，而且用手机去操作也做不了太复杂的物理交互。 他们在设计产品交互的模式时也非常重视老人的使用体验。比如他们的齐家Q1产品在轮椅模式下，交互模式是握着机器人的手，往哪边使力设备就会自动朝某个方向自动驾驶。“类似父母拉着小孩，或者人在骑马，你往那边拉，就朝哪边走”。 另外一个非常直观的挑战是落地成本问题。康养机器人及相关智能设备当下处于场景验证阶段，很少走到规模量产阶段，这使得相关设备当下的成本依然高企。 去年在WAIC展台上一家主打智能康复功能的机器人制造厂商就告诉数智前线，目前他们的智能康复设备与医院的合作属于是共创探索阶段，多数医院自身很难有大笔预算投入到这类前沿设备上来。 “市场化是需要一个融合接纳的过程的：老人有没有能力用，家属能不能接受，养老机构能不能买/租，都是现实的问题”，伊利诺相关负责人说。 伊利诺进入赛道已经13年，此前他们调研全球市场他们发现类似产品在日韩市场价格高达8～10万人民币，而为了让更多国内刚需顾客用得上这个产品，伊利诺在国内市场时通过技术优化与供应链整合，已经将产品国内落地价格压缩至日韩同类产品的三分之一，降低使用门槛来加速产品落地。 03 沿途下蛋，有用为先 在一系列挑战下，养老机器人的市场渗透仍有待进一步推进。全国老龄委专家委员、中国老龄产业协会专职副秘书长王永春就曾指出，目前我国养老机器人整体渗透率仍较低，居家场景不足10%。 有人认为，当前技术成熟度和产品功能及市场定价尚未完全贴合场景需求，这一领域很容易陷入到一种“先有鸡还是先有蛋”的循环中去。市场和养老机构面临养老服务缺口但很难有合用的科技养老方案，而投入科技养老及智能养老设备的公司则因为市场铺不开，难以实现健康造血和正向循环。 一家专用设备生产厂商告诉数智前线，他们在相关技术上已经投入多年，一直处于只播种不结果状态。目前，政策和顶层设计层面，攻关结对工作已经在着手解决场景和技术适配的问题，但他观察相关领域的准入门槛、条文法规和知识产权也需要在全国层面进行统一，才有助于进一步行业进程加速。 比如该企业作为生产厂商尚没有通过所在省份的医疗器械注册，但渠道商拿着产品在其他准入更为宽松的省份则通过了注册。“市场当下其实是需要更为统一的法规条款和准入机制和统一的知识产权保护机制，行业才能更健康发展”，该人士呼吁。 另一位观察人士则看到在养老机构端，海外某些地区有政策引导，通过先政府采买再投放机构，从而推进了相关场景里的养老机器人应用，比如日本就通过了介护险的方式来确保了有稳定的资金能流入技术服务方，从而让市场形成活水。该人士认为，国内普通养老机构支付能力不足的情况下，构建稳定的支付路径或融资补偿机制，有助于当下市场的潜在需求转化为有效需求。 而为了在能在牌桌上留得更久，各种进入赛道的创业企业正积极探索养老机器人更为务实的落地路径和解法。 不少人观察到，目前B端养老机构市场相较居家及个人消费市场，产品渗透有望走得更快。 “机构走在前面，一方面是机构的付费能力的确更强，另外B端市场的决策机制和C端并不一致。对B端而言，它付费决策和使用方并不是同一个人，从缓解人力缺口的角度，只要节省了护工护理的管理难度和成本，决策选用的可能性更高。”师云雷分析。 目前不少厂商们都意识到需要重视场景特性和刚需，让产品先在场景里跑起来。 比如针对目前技术成熟度还没有办法实现让AI完成一些复杂辅助任务的现状，一些企业设计了“AI+远程操作”模式，来先让技术能解决场景里现有的刚需。 如神机器人齐家Q1可切换形态。 以如身机器人为例，人形轮椅机器人齐家Q1可切换至远程操控模式，借助双边力反馈平台，让护理员“像戴上手套一样”远程操控，当长期护理需要7*24小时陪护时，一个护理员就能远程处理多地更多老人的介护，缓解长期护理夜间无人、人手不足等问题。 “当下需求是很清晰的，一定要等到技术完全成熟才去推动应用吗？AI+远程操作的策略，某种层面能加速技术落地，”师云雷认为采用沿途下蛋可来让技术在场景里更快转起来。他们在落地更慢的居家场景也在找小的闭环场景，比如用多合一的居家康复训练机器人先推产品去积累真实世界数据和构建与消费者的触点。 更闭环更贴近实际的产品方案也是技术能转起来的一大要素。伊利诺负责人告诉数智前线，随着更深入了解失能老人照护场景的需求，他们发现多数卧床老人的生活半径已经是床周生活，二便护理只是其中的一环，伊利诺针对卧床老人 “床周生活” 的核心场景，将产品升级打造成更完整的围床周智能融合护理方案。 伊利诺围绕床周护理来形成贴合场景需求的方案。 行业内还看到，在这个新兴市场，仅仅提供技术产品是不够的，往往还需要解决“最后一公里”的服务链接的问题。 伊利诺负责人提到，“养老机构里目前的主力护理人员都已经五十岁出头，这个年龄群体很难用好新兴科技公司投放的产品。只有把好的产品加上服务，把技术手段和人文服务结合起来，一切才能跑通”，目前他们成立了一个新型的公司实体，用专业年轻的运营服务团队，把智能化服务和人文关怀串联起来，未来进养老机构也是智能化养老加服务的方式。 总体来看，智能养老不止是一个技术问题。作为国家的宏图伟志战略除了技术，也许更多还需要耐心的资本、开放包容的市场、和企业持之以恒的投入。

IT之家 1 月 13 日消息，博主 @智慧皮卡丘 在 X 平台发文，透露 OpenAI 正在研发一款 AI 耳机，定位是“取代”苹果 AirPods。 据介绍，这款耳机内部代号为“Sweetpea”，外观设计据称“前所未见”。爆料显示，耳机主体将采用金属材质，整体造型圆润，类似“蛋石（eggstone）”。 在硬件规格方面，爆料称 OpenAI 希望为这款耳机配备“2nm 制程、智能手机级别的芯片”，其中三星 Exynos 被认为是最有可能的选择。此外，博主还提到 OpenAI 已开发了一颗定制芯片，目标是通过语音指令实现类似“取代 iPhone 操作、直接指挥 Siri”的功能。 由于用料和硬件规格较高，这款耳机的物料成本（BOM）预计会非常昂贵，甚至可能接近一部智能手机的水平，这也意味着其最终售价大概率不会便宜。爆料还指出，OpenAI 计划在 9 月发布这款产品，首年出货量目标约为 4000 万到 5000 万副。 据称，这款耳机只是 OpenAI 正在开发的五款硬件产品之一。按照泄露信息，OpenAI 已委托富士康负责相关制造准备工作，目标是在 2028 年第四季度前让这五款设备进入可量产状态。 其中，耳机项目由于由 Jony Ive 团队主导，优先级最高。至于其他硬件产品，目前尚不清楚具体形态，但爆料提到，类似家用设备以及“智能触控笔”形态的产品仍在考虑之中。

凤凰网科技讯 （作者/王睿）1月13日，前比亚迪腾势品牌总经理、腾势方程豹直营事业部总经理赵长江发文，宣布其已正式加入鸿蒙智行旗下智界汽车。他将与团队一起“全心打造一个真正以用户为中心的全球化标杆智能品牌”，并构建“AI时代用户友好体系”。 赵长江表示，过往在比亚迪的经历让他“深谙坚守用户价值、技术创新、推动产业进阶的深层要义”，并借此机会向比亚迪、奇瑞等中国车企以及华为在汽车产业智能化转型中的贡献致敬。他称，未来愿携手产业链伙伴深化协同。 公开资料显示，赵长江2009年加入比亚迪，历任区域销售经理、京津地区营销总监 ，2017年出任比亚迪汽车销售有限公司总经理，主导王朝网汉、唐系列车型布局。2021年筹备比亚迪高端品牌并接管腾势事业部，次年完成品牌战略焕新，推出新能源MPV腾势D9。2025年7月根据高管轮岗制度调任腾势方程豹直营事业部总经理，同年10月离职。任职期间推动腾势发布N7、N8、Z9 GT等车型，完成海内外市场布局。2026年1月确认入职奇瑞汽车，负责智界品牌营销工作，曾参与鸿蒙智行首款旗舰MPV智界V9的推广。 以下为赵长江发文： 大家好！很荣幸亲历中国汽车产业向上突破的黄金浪潮。在比亚迪的宝贵经历，让我深谙坚守用户价值、技术创新、推动产业进阶的深层要义。感谢比亚迪的悉心培养，致敬奇瑞等中国车企深耕造车赛道的技术坚守与创新突破，致敬华为以硬核技术深度推动汽车产业智能化转型的卓越贡献。 今天，我怀揣过往积淀与对未来的笃定思考，正式加入鸿蒙智行-智界汽车。我将与团队一起全心打造一个真正以用户为中心的全球化标杆智能品牌，构建贯穿产品、服务与体验的独树一帜的“AI时代用户友好体系”。 感恩过往，致敬同行。未来，愿携手全产业链伙伴深化产品协同，以智慧破界，以实干笃行，共赴智能出行的壮阔新征程！ 智同行，无边界。

近日，抖音ID为“安啦吃吃吃”的网友发布视频称，自己在同程旅行购买了一张从悉尼飞到新西兰的机票，在悉尼机场被工作人员告知该机票涉嫌信用卡欺诈，无法登机。 近日，抖音ID为“安啦吃吃吃”的网友发布视频称，自己在同程旅行购买了一张从悉尼飞到新西兰的机票，在悉尼机场被工作人员告知该机票涉嫌信用卡欺诈，无法登机。 图源：“安啦吃吃吃” 据悉，悉尼机场工作人员表示，该机票已被警察联系，涉嫌信用卡欺诈。然而，“安啦吃吃吃”表示，自己已经支付成功，并且同程旅行小程序显示该机票已出票成功。实际上，该机票已经被取消。随后，“安啦吃吃吃”联系同程旅行客服，客服仅仅表示，内部将沟通解决办法。实际上，“安啦吃吃吃”在机场等了3个小时，客服一直重复已知问题。最后，“安啦吃吃吃”自己在现场买了第二天的机票。 在“安啦吃吃吃”的评论区，诸多网友表示，“同程是真的避雷，之前在微信上买了从昆明到大理来回高铁票，它盗用别人的12306账号给我买的”，“别用同程买国外机票，他们的特价票都是用不正经手段买的”。 值得注意的是，几天前，央视新闻刚刚曝光了同程旅行等第三方购票平台的搭售问题。记者发现，同程旅行已将其手段升级为了更隐蔽的“价格排序陷阱”和“视觉误导”。例如，将含增值服务的套餐标为“最低价”置顶，但附加服务无法单独取消，实际价格其实高于无捆绑的“裸票”选项。 PChome了解到，近年来同程旅行屡屡陷入争议的泥潭。包括票务乱象频发：2023年10月有博主曝光国际机票被现金票换里程票；2025年有用户遇改签费虚高，同程收2560元，实际仅820元，法院判退一赔三；还存在虚发车次停运通知诱骗退票、机票溢价等情况。住宿退订纠纷：2025年9月，黄女士预订酒店被以“价格标错”单方面取消，同期房价涨近4倍，平台补偿远不足损失；大量酒店“不可取消”规则遭监管约谈。服务与合规争议：黑猫投诉达六万多条，集中在退票难、霸王条款等；2023年周鸿祎吐槽同程商旅改签流程繁琐；司法案件中多为被告，曾因未签合同就出票扣违约金引发质疑。

Netflix 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据《金融时报》报道，Netflix正准备修改以接近830亿美元收购华纳兄弟探索公司(WBD)的条款，将其改为全现金报价，以抵御派拉蒙的敌意收购，并加快交易完成速度。 知情人士称，Netflix修订交易条款旨在为华纳兄弟股东提供一个更快捷、更简单的交易方案。 不过知情人士同时警告称，修订协议的事宜仍在讨论中，相关计划仍可能发生变化。 根据Netflix在去年12月与华纳兄弟达成的最初协议，这笔交易当时对华纳兄弟估值为每股27.75美元，其中4.50美元将以Netflix股票支付，总企业价值为827亿美元。另据彭博社报道，如果Netflix的股价跌破97.91美元，交易还会进行相应调整。自Netflix去年10月开始寻求收购华纳兄弟以来，其股价已下跌约四分之一。周二在纽约股市，Netflix股价一度低至89.07美元。 在彭博社报道Netflix可能修改交易条款后，华纳兄弟股价周二上涨了1.6%，表明这一举措受到华纳兄弟投资者的欢迎。 截至发稿，Netflix和华纳兄弟的代表未回应置评请求，派拉蒙则不予置评。(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”。

一向稳健保守的库克，昨天终于拍板了。 就在1月12日，苹果和谷歌同步官宣，说苹果将把谷歌的Gemini大模型以及谷歌云技术，整合到自家的Apple Intelligence和Siri当中。 该说不说，这么大一个苹果公司居然要用安卓AI来增智慧，这。。。 反正消息一出来，华尔街直接就疯了。谷歌母公司 Alphabet 的股价一飞冲天，市值一度突破了4万亿美元大关，目前仅次于英伟达。 投资人这么兴奋也很正常，毕竟这可是苹果，本来这年头AI就火的不行，现在全球智能手机一哥又联手了世界级AI巨头，那不直接起飞？ 而像谷歌同样在美国搞AI的竞争对手们，这波估计也是有点难受。 马斯克看完新闻直接就说这不能啊，安卓和Chrome的统治力已经很逆天了，现在Gemini又被苹果扶上马送一程，这还咋玩。 像谷歌和苹果这种体量的巨头联合，这也肯定不能当普通的商业合作去看，具体他们要怎么合作，为啥苹果偏偏选了谷歌，Siri还要不要了？这些咱下面慢慢说。 先说合作，虽然这俩公司还没有详细解释他们的合作细节，但不少行业内的分析人士都认为，这次联手应该不是简单的把Gemini嵌入iOS接管Siri，大概率是要让Gemini退居幕后，把Gemini当成自家模型的奶妈。 也就是通过授权Gemini模型作为基础，在此之上再训练自己的Apple Foundation Models（苹果基础模型）。最终在iPhone上本地运行并面向用户的，还是苹果模型。 所以在苹果手机上，可能看不到它的谷歌元素，隐私数据也不去谷歌的服务器。 而且，有消息指出，苹果这次也不是只用一个模型，因为Gemini 3本来从入门到Pro有好几个档次。 Gemini 3 Pro的性能虽然强，但价格是基础版的四倍，苹果这么精明，肯定会根据需求来平衡效果与成本。比如你让Siri定个闹钟，可能就用本地的小模型；但你要是让它帮你写商业计划书，那可能就得去云端调用最强的Pro版了。 那看到这可能有差友要问了，之前不是都在说苹果要自研吗，而且之前还跟OpenAI合作得好好的，咋就突然美滋滋的跟谷歌好上了。 要我说，这事儿可能也没办法，一来呢，苹果可能是真等不起，二就是谷歌这波确实太猛了。 先说苹果自己这边儿。众所周知，果子哥搞研发都是慢而精的策略，虽然不在新技术刚出现时下场 all in，但是最后真做了又会往极致了去做。包括在 AI 上也是这么干的。 2023年GPT火了以后，苹果就开始研究一个叫 "Ajax" 的大模型，并投了几十亿美元建数据中心 ，相关的论文也发了不少。 但因为路线审美问题，苹果更喜欢本地运行的小参数模型，然而最后的效果只能说一般。 2024年iOS 18发布的时候也推出了点AI功能，结果总体评价下来，只能说跟大家期待的苹果标准差得有点远，虽然后续也一直有迭代。可行业内都说苹果AI掉队了，甚至苹果自家员工还说落后行业两年。。。 另一方面它自己内部也不稳，不少顶尖专家都跑路去Meta了，这也让苹果压力贼大。 所以2025年苹果其实就开始探索自研+外援的模式了，打不过就摇人，之前跟OpenAI合作也是这种思路的体现。 但要真把苹果AI做好嘛，外援的选项其实也不多。找Anthropic、xAI这些创业公司，风险那有点大。它们自己都还在烧钱续命，搞不好过几年被收购了，苹果不是更被动？ 那么就只剩下OpenAI和谷歌了。 而压倒天平的最后一根稻草，是去年11月发布的Gemini 3。 这玩意儿有多强咱就不多bb了，请看当时的测评（传送门）。 谷歌刚出Gemni的时候还被大家看笑话，结果很快Gemini2系列就迅速对齐先进水平，Gemini3直接把OpenAI按着头打了。 12月1号奥特曼直接在OpenAI内部拉响了“红色代码”警报，要求全员加速开发，这才匆忙推出了GPT-5.2来应对。 虽然从用户数上，OpenAI的全球用户目前还是比Gemini遥遥领先，但是如果Gemini有了苹果的用户呢？ChatGPT虽然有十几亿月活，但跟苹果那庞大的用户基数比起来，还是小巫见大巫。 反过来，苹果的AI确实慢了点，但是它要是用上Gemini呢？ 当一个技术足够好，好到能让你瞬间甩开所有对手时，面子可能就没那么重要了。 更何况，相比OpenAI被微软深度绑定，谷歌在合作中给了苹果更多的定制自由和数据控制权，允许苹果在私有云上部署和训练基于Gemini的模型，并且绝不接触用户隐私数据。 除此之外，苹果跟谷歌虽然在手机市场和操作系统是死敌，但在其他领域早就勾搭上了。谷歌每年要付给苹果几百亿美金，就为了当Safari的默认搜索引擎。 有这些关系在，加上两边高层也是熟门熟路，再谈个AI合作自然是水到渠成。 在他们这次的官宣声明里苹果也说，经过仔细评估，苹果认为谷歌的人工智能技术，为苹果基础模型提供了最强大的基础。 言外之意就是他俩其实谈的已经很早了。而彭博社早在25年 11 月份就爆料说，苹果最终可能每年要花差不多 10 亿美元才能用谷歌模型。 至于这波最受伤的，应该还是奥特曼，本来OpenAI抱上苹果大腿直接起飞，现在好了，大腿被谷歌截胡了，心一下凉了半截。 为什么说半截呢，因为话没说死。 就像马斯克记得跳脚一样，监管部门肯定也睡不着觉了。美国司法部这几年一直在盯着他俩的搜索协议，认为这涉嫌垄断，现在又在AI这个新战场上结盟，被请去喝茶想必也是迟早的事。 然而苹果也早就想好了对策，在官宣和谷歌合作的同时，苹果发言人也跟路透社说：与OpenAI既有的ChatGPT集成协议没有发生重大变化。 这意味着，苹果的AI策略不是二选一，而是全都要。实际上，早在2024年底苹果就推出了Siri接入ChatGPT的功能，让Siri在应对复杂问题时可以调用OpenAI的GPT-4来辅助作答。 只不过现在嘛，谷歌的Gemini成了底层的的默认智能；而ChatGPT估计就成了锦上添花的添头。 除了一边谷歌一边OpenAI，同样在中国市场，苹果也考虑了类似的多供应商策略。据此前报道，苹果已经和阿里等几家国内大模型厂商议合作。 对行业来说，这也像是验证了之前大家猜测的AI趋势：基础模型正在变成一种供应链产品。 这就好比造车，电机啊压铸啊都可以考虑不同的供应商，但只要最后车的驾驶体验是纯正的苹果味，而且绝对安全就行了。 巧合的是，2025 年 6 月 9 日，苹果 AI 的研究团队也发表了一篇论文，大概意思就是说现在的这种大模型，推理能力估计是有天花板的，烧那么多钱进去边际效益会只会越来越低。 这也许就相当于果子哥认了，AI弄不好就弄不好吧，别人已经烧那么多钱做好现成的了，咱也没必要再花力气自研。 毕竟劳资芯片靠台积电代工，屏幕用的也是三星的，但没人会说iPhone 是三星的，权当供应链科技就完了呗。 而作为手机行业的龙头，苹果的带头探草对别人也可能是个巨大信号。 以后，手机厂商不一定非得自己从头训练一个大模型，也可以像买屏幕一样，去买字节、阿里的模型，然后在这个基础上，结合你自己的系统、数据，去装修你自己的AI体验。 这么来看，各家厂商估计除了自研，也会加紧与各大模型公司结盟，形成类似苹果谷歌、三星谷歌这样的生态对子，主打一个比苹果更懂中国的本土化AI体验。 不过，相比完全依赖别家模型厂商的供应，也有消息透露说，苹果也不是就彻底开摆了。 据彭博社此前爆料，苹果内部正推进开发一个纯自研的万亿参数AI模型，未来也将会摆脱Gemini。 但到时候即便模型成了，苹果也有可能继续让 Gemini 参与对比、强化和再训练，来进一步提升自家模型质量。 至于未来，苹果的AI战略走向依然充满变数。 是重回完全自研，还是长期抱住谷歌大腿，估计得等以后苹果传说中的纯自研万亿参数模型问世时，才会有新的答案。 拭目以待吧。

星链 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据彭博社报道，埃隆·马斯克(Elon Musk)旗下SpaceX目前正在伊朗提供免费的星链卫星互联网服务。此前，伊朗爆发了致命抗议活动，并遭遇了持续数日的断网。 美国人道主义技术组织“整体任性”(Holistic Resilience)执行董事艾哈迈德·艾哈迈迪安(Ahmad Ahmadian)称，SpaceX已免除了星链在伊朗的订阅费用，因此伊朗境内的人只要拥有接收设备就可以免费使用该服务。“整体任性”致力于帮助伊朗民众获取互联网连接。 一名了解Starlink运营情况的人士证实，SpaceX已在伊朗免费提供星链服务。 星链在伊朗以及其他冲突地区提供服务，凸显了这一快速发展的互联网服务已成为马斯克以及美国政府施展软实力的工具。美国总统特朗普曾敦促伊朗民众继续抗议，并呼吁星链协助恢复通信。尽管星链在伊朗被禁止，但仍有部分伊朗人已经在使用。 “我们可能会与埃隆谈谈，因为你知道他非常擅长这类事务。他拥有一家非常出色的公司，所以我们可能会联系埃隆，”特朗普上周日在空军一号上回应记者关于是否将寻求马斯克协助的提问时表示，“事实上，我一结束和你们的谈话就会立刻联系他。” 截至发稿，SpaceX尚未就此置评。(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”。

快科技1月14日消息，中国商务部日前发布关于中欧电动汽车案磋商进展的通报，通报显示，经过多轮磋商，欧盟将发布《关于提交价格承诺申请的指导文件》，拟为中国电动汽车设定最低限价，以取代关税政策。 根据欧盟委员会的指导文件，最低进口价格（MIP）需按电动汽车具体车型及配置设定。 定价可参考出口商过往价格加关税差额，或欧盟产同类纯电汽车价格，且优先覆盖所有纯电车型以规避跨车型价格操纵风险，企业在欧盟纯电汽车相关产业的投资承诺也将纳入考量。 而“价格承诺”方案是中欧达成共识中的关键。什么是价格承诺？对中国车企和中欧经贸关系意味着什么？有专家对此做出了解读。 专家表示，价格承诺协议是世界贸易组织允许的替代反倾销、反补贴措施的法定方法，在欧盟的反倾销、反补贴协定中也被允许。 通常的做法是企业提交价格承诺申请，欧方经评估后会决定是否接受。 中国汽车工业协会副秘书长陈士华介绍，价格承诺，是企业主动提高售价，应对出口国认为价格过低的影响。 若车企提交的价格承诺方案审查通过，则该车企不用向目的国缴纳反补贴关税。这总体会给希望向欧盟出口产品的中国车企带来一定利好。 中国机电进出口商会法律服务部主任陈惠清进一步解释：“比如卖一台车要征20%的税，征收的反补贴税由欧盟海关收取。” “征完税后，可能与价格承诺的价格相同，但税金部分被欧盟海关收取。如果我们企业承诺提高到一定价格，价格提高后，利润就留在企业内部了。”

本文系基于公开资料撰写，仅作为信息交流之用，不构成任何投资建议 迄今为止，所有关于Manus的公开讨论，几乎都未触及核心。就连刚过去的周末，唐杰、杨植麟、林俊旸、姚顺雨这四位“基模四杰”围炉聊天，聊到Manus的意义时也只是避重就轻，一笔带过。 这事儿有点反常。大概率是因为Manus现在正处在风口浪尖，大家不方便说太深。但放到今天来看，任何一场关于人工智能的讨论，要是绕开了Manus，价值都会大打折扣。 维特根斯坦说过：“凡是可以言说的，都可以说清楚。”Manus代表的技术演进方向，正好就是能说清楚的那种——它不是一次普通的技术升级，而是AI应用的“DeepSeek时刻”，标志着人工智能从“只会生成内容”转向“能自主完成任务”的范式转变。 就像当年DeepSeek问世，把开源领域的大模型应用门槛拉低，让普通人也能用上大模型一样；Manus的“多智能体系统”，靠大模型和虚拟机的巧妙结合，直接把AI变成了能自己搞定复杂任务的数字生产力。 其实不管是OpenAI、Anthropic，还是国内的DeepSeek、字节跳动，早就等着这么一个能把“AI应用”说透的时刻了。无论 Manus 如何年少乖张、误入歧途，但它摸索出的这条AI应用路径，哪怕只是灵光一现，也配得上“伟大”两个字。 Manus模式的价值，核心就三点： 1.它是人类历史上第一家拥有8000万名以上“员工”的公司； 2.其本质是一套“人工智能操作系统”； 3.它代表的技术模式最终一定会跑通，而这将意味着人类文明实现0.5个级别的跃升。 以上所言，并无虚妄。接下来，AI行业会迎来继算力之后的又一场“囚徒困境”式战争。从各种模型新势力，到BAT这些大厂，再到Meta、字节、OpenAI，还有Anthropic和DeepSeek，没人能置身事外。 01 Manus的“8000万名员工” Manus对外披露的核心数据里，大家最关注的往往是它的年度经常性收入（ARR）突破1亿美元，还有累计处理了147万亿tokens的庞大规模。但真正能体现它模式核心的，是“创建超过8000万虚拟计算机实例”这个指标——外界常忽略这点，可这才是它的关键玄机。 拿移动互联网时代做个对比，就能看清它的颠覆性： 移动互联网时代，云计算是操作系统，支撑着数以亿计的虚拟机（也就是云服务器），这些虚拟机都是靠人来操作的。人类精英在这些虚拟机上搭建起电商、社交、短视频这些万亿级产业； 而Manus模式，是用编程语言当核心调度规则，把Claude、GPT、千问这些第三方先进大模型整合起来，在算力基础上搭建了8000万台由AI自主操作的“虚拟机”。每一台虚拟机都是一个独立的数字工作单元，能做研究、搞开发、处理自动化任务，本质上就相当于8000万个功能不同的AI员工。 这标志着核心操作者彻底变了：从人变成了AI。而支撑这种转变的Manus系统，就是AI的操作系统——多智能体系统。 再往深想，Manus模式意味着人类正在迎来一次“文明级”的生产力飞跃。 首先，所有和数字经济相关的劳动岗位，都能够被AI接管，这本身就相当于文明提升了0.5个级别；一旦算力更加充裕，AI员工从8000万扩展到8000万亿级别（当然其中的系统复杂程度也将不可同日而语），它能迸发的能量会彻底重构现有物理世界的所有生产工具。 到那时候，具身智能体（人形机器人只是其中一种）会在绝大多数领域取代人类，甚至取代现在的自动化设备，那就能带来一整个级别的文明跃升。 02 AI应用的“DeepSeek时刻” 2024年初，Anthropic发布多智能体系统的研究结果时，一组数据小小地震撼了整个行业：在多智能体架构下，Claude Opus处理复杂任务的性能，比单个智能体提升了90.2%。 这组数据背后藏着一个简单却深刻的道理：真正的智能从来都不是孤立存在的。 深度学习兴起后，AI发展一直盯着“把单个模型做强”这条路——堆更多参数、用更大的训练数据、设计更复杂的架构，似乎这是实现AGI的唯一正解。比如GPT-4的参数达到1.8万亿，Gemini Ultra搞了跨模态融合，Claude 3在长上下文理解上有突破。 但现实很残酷，这条路已经走到头了，边际效益越来越低。 多智能体系统走的是另一条路：不追求无所不能的“超级大脑”，而是打造分工明确、能协同工作的“智能社会”。在Manus的架构里，规划代理像战略家，负责读懂用户需求、制定行动方案；执行代理像专业工人，各自调用工具完成任务；验证代理像质检员，确保每个环节的结果准确。 这种分工带来的效率提升很惊人。 Anthropic的实验显示，处理那些需要并行推进、信息量超出单个模型上下文窗口的任务时，多智能体系统的表现比单智能体好90.2%。更关键的是，95%的性能差距都能归因于三个因素：token使用量（占80%）、工具调用次数和模型选择。 也就是说，多智能体靠合理分配任务、调度资源，实现了“1+1>2”的协同效果。 理论上来说，AI发展能分成三个阶段：第一阶段是感知智能，比如图像识别、语音识别；第二阶段是认知智能，比如理解语言、逻辑推理；现在正进入第三阶段——多智能。 多智能的核心不是单个智能体的能力，而是协作能力。人类文明能实现飞跃，就是从个体狩猎变成群体协作开始的。多智能体系统本质上就是在数字世界里重演这个进化过程：当多个AI能像人类团队一样分工、协作、纠错、优化时，它们解决复杂问题的能力就会发生质变。 其实之前已经有很多单点突破证明了AI的实力：DeepSeek-Math在数学推理上赢了人类选手，AutoGPT能自己完成复杂项目，Devinci的代码生成水平接近资深工程师。 而多智能体系统要做的，就是把这些“专家”组织起来，让它们协同干活。这不是技术的简单升级，而是能力的指数级爆发。 在专门评估AI处理现实复杂任务的GAIA基准测试里，Manus在所有三个难度级别都拿了最好成绩，分数超过OpenAI的DeepResearch，成了排名第一的AI助手。要知道，GAIA测试考的都是需要多步骤推理、调用外部工具、长远规划的问题，能拿第一说明Manus的能力是实打实的。 商业上的表现更能说明问题。Manus推出不到一年，年度经常性收入（ARR）就突破了1亿美元，这个成绩远超大多数SaaS初创公司的同期表现。现在还有250多万人在排队等着试用，它的两个定价档次——39美元/月的基础版和199美元/月的专业版——也把商业化路径走得很清晰。 这背后的逻辑很简单：当AI能真正代替人类完成从头到尾的复杂工作，而不只是当个辅助工具时，它的商业价值就从“提升效率”变成了“替代劳动力”。 这标志着AI应用彻底告别了“玩具”“助手”阶段，正式进入“工作者”阶段——这就是AI应用的“DeepSeek时刻”。 03 多智能体系统的几块技术基石 多智能体系统能有这么强的能力，不是凭空来的，背后靠的是多重核心技术支撑：虚拟机提供的安全执行环境、算力池化实现的高效资源利用，还有智能编排保障的协同工作流。 这些技术看着基础，甚至古旧，却是把多智能体从理论变成靠谱产品的关键。 1.虚拟机：AI的“独立工作车间” Manus会为每个任务创建独立的云端虚拟机沙盒，这个设计解决了AI产业化的核心难题：安全和可靠。 传统AI应用常遇到“环境不兼容”的问题——生成的代码换个地方就跑不起来，调用的工具和系统冲突，一个任务出错还会影响整个系统。虚拟机技术提供了完全隔离的执行环境，让每个任务都在“干净”的环境里开始和结束，既保证了系统稳定，也能让结果重复验证。 更重要的是数据安全。企业用户最担心的就是敏感数据在AI处理时泄露或被污染。Manus的虚拟机架构做了四级安全防护：网络隔离防止数据跨任务流动，任务完成后沙盒直接销毁，确保没有数据残留，访问权限按“最少够用”原则分配，每个操作都有审计记录。 到现在，Manus至少创建了超过8000万台独立虚拟机，这个数字不仅体现了它的规模，更证明了这套架构的稳定性和可扩展性。 从云计算的角度看，这种模式很有颠覆性。”虚拟机是云服务的核心产品，随着多智能体应用爆发，它的需求肯定会大幅增长。而更重要的是，中国那些在云计算时代虚拟机技术上沉淀诸多的公司——百度、阿里、深信服们，将在新的技术竞争周期迎来又一个春天。 2. 池化与编排：聪明的“资源管家” 多智能体系统的另一个核心优势，是能智能管理资源。Manus用“分层推理”的策略，根据任务难度动态匹配模型：简单任务用Llama 3这种轻量级开源模型，复杂任务才动用Claude 3.5这种重型模型。这种精细化调度，把单个任务的token消耗降到了行业平均水平的1/3。 池化技术的核心是打破“资源孤岛”。传统AI应用常为每个功能单独部署模型，导致资源浪费。Manus建了统一的算力池和模型池，能全局调度、动态分配资源。用户提交复杂任务时，系统不会让一个超大模型包揽所有事，而是从池子里调多个合适的模型和工具，让它们各展所长、协同完成。 智能编排系统就是多智能体的“指挥中枢”，要解决一系列复杂问题：怎么把大任务拆成小任务？哪些小任务能同时做？哪些必须按顺序来？算力不够时怎么分配？任务出问题了怎么处理？ Manus的编排系统靠强化学习不断优化，分析了数千万次任务执行数据，持续改进任务拆分和资源分配的算法。 Manus的技术博客里能看出来，它背后有很强的工程化能力——比如上下文管理、稳定虚拟机环境搭建、外部应用集成这些。这些看似“不核心”的工程问题，恰恰是多智能体系统能否稳定运行的关键。 大模型的上下文窗口限制是个大难题，就算最新的模型支持100万tokens，应对真正复杂的任务还是不够。Manus用了个巧妙的上下文管理策略，只把必要的信息传给每个智能体，既保证任务信息完整，又不浪费上下文空间。 中国团队在工程实现上的优势很明显。和硅谷公司侧重算法突破不同，中国工程师更擅长把先进技术变成稳定靠谱的产品。Manus的工程能力体现在很多方面：能支持10万+任务同时运行，复杂工作流能自动重试、找替代方案，响应时间稳定可预测。这些工程细节的打磨，是多智能体从“演示demo”变成“商业产品”的必经之路。 以上逻辑上看，Manus无疑是DeepSeek之后最具突破性的AI公司。 04 下一场“囚徒困境”式AI战争 大厂必须跟进的原因，其实就三个维度： 技术上，多智能体是大模型能力的“放大器”。单个大模型再强，处理复杂任务也有局限，多智能体靠协作能突破这个瓶颈，不跟进的话，自家大模型的应用价值会大打折扣； 产品上，多智能体重新定义了人机交互方式。从“人操作AI”到“AI自主完成任务”，这种转变会催生出全新的产品形态，错过这个转变，可能就像诺基亚错过智能手机一样，从领导者变成旁观者； 生态上，多智能体平台可能成为新的生态中心。就像iOS和Android撑起了移动互联网生态一样，多智能体平台可能会成为AI应用的开发、部署和运行基础，失去这个平台地位，在AI时代就会被边缘化。 从公开的专利、人员流动和技术路线图能清楚看到，全球科技巨头都在加速布局多智能体： 国外这边，Meta不仅收购了Scale AI增强数据能力，内部的多智能体团队已经把Llama系列模型和多智能体框架结合，在内部管理任务中提升了30%的效率——虽然大模型很拉胯，但在认知水平上Meta显然是被低估的； Google的Gemini项目本来就包含多智能体协作的思路，还公开了《AGENTS：多智能体语言模型系统开源框架》的核心架构； 微软通过Azure AI提供多智能体开发工具，还把这能力集成到Office和Dynamic 365里，想做“企业数字员工平台”；亚马逊的AWS Bedrock新增了多智能体编排功能，让企业能基于多种大模型搭建自己的系统。 国内市场也一样热闹： 一年前，阿里千问团队就被传出过于Manus存在合作，计划用打造适合中国市场的Agent系统；腾讯引人姚顺雨之后，目标非常明确，直至智能体能力；百度作为强化学习时代的领导者，在“智能体编排平台”技术领域有深厚沉淀，相关多智能体技术专利也已在2025年内曝光； 字节跳动的动向虽显神秘，但2026年继续高强度提升算力水平，也在侧面折射出其在智能体应用上存在巨大需求——豆包手机或许只是个烟雾弹，正餐大概率会是多智能体。 与此同时，最可被寄以厚望的本土模型新势力则是月之暗面（Kimi），它早在半年前就已经快速入局多智能体（OkComputer项目）。近期，这家公司完成了5亿美元的C轮融资，由IDG资本领投，估值达到30亿美元。这次融资的主要用途之一，就是“加强多智能体系统的研发和产品化”，目标是一年内实现1亿美元的ARR，复制Manus的增长路径。 如果Kimi这个目标能实现，就证明多智能体的商业模式是可复制的，到时候会有更多创业公司扎进这个领域，竞争会更激烈。 当然最重要的信号还是来自DeepSeek，多智能体系统的根据在于系统化AI编程能力——即AI的通用语言能力，当前全球最强的AI编程模型公司是Anthropic，基于这一能力，Anthropic实则已经超越OpenAI成为全球第一强的大模型公司。而据说春节前后DeepSeek将推出的新版本模型，即对标Anthropic的模型编程能力。一旦如此，中国AI多智能体应用便将少去所有技术上的后顾之忧，中国AI应用的寒武纪便将完全爆发。 05 人类角色历史性转变：从操作者到管理者 多智能体系统带来的一个深刻变化，很容易被低估：编程语言正在变成AI之间的“通用语言”，而人类和AI的关系，正在从“操作者-工具”变成“管理者-团队”。 观察Manus的工作过程会发现一个有意思的现象：用户用自然语言下达指令，但AI之间沟通，却大量用结构化、精确的“类代码”语言。规划代理传给执行代理的不是模糊的描述，而是包含函数调用、参数设置、条件判断的“任务说明书”。 这是效率的必然要求。自然语言虽然表达丰富，但容易有歧义，多个AI要精准协作，模糊的指令只会导致错误和低效。代码或类代码语言能做到无歧义表达，确保每个AI都清楚自己该做什么、要达到什么标准。 比如用户要求“分析公司财报并提取关键财务指标”，规划代理不会直接把这句话转给执行代理，而是转换成一系列精确的操作指令。这种代码化的任务描述，不仅精准，还能验证、调试、重复使用。这背后是人机协作方式的根本转变：人类不用再纠结“怎么干”，只需要说清楚“干什么”就行。 当AI能用代码级的精度理解和执行创造性任务时，人类创造性劳动的内涵就变了。传统的“创造性工作”里，其实藏着很多重复、模式化的内容：市场分析师收集数据、设计师调整布局、程序员调试代码、律师查阅案例。这些工作虽然需要专业知识，但本质上是常规执行。 多智能体系统能自动化的，正是这部分“创造性工作里的执行环节”。短期内，它们不会取代人类的战略判断、审美选择和价值取向，但能把人类从繁琐的执行里解放出来。 这会带来两个结果：一是初级、中级创造性工作的需求可能减少；二是高阶创造性工作的价值会被放大。比如AI能完成80%的常规设计任务，人类设计师就能专注于那20%需要突破性创意的部分；AI能写标准法律文件，人类律师就能更专注于复杂案件的策略和法庭辩论。 这不是职业消失，而是职业进化。就像计算机没消灭会计师，只是把他们从手工记账里解放出来，变成了财务分析师和战略顾问一样，多智能体也会重塑每一个知识型职业。 生产力的飞跃一定会带动生产关系的调整。多智能体带来的不只是效率提升，还有组织方式的根本变革。 传统企业的层级结构，是围绕人类的能力限制设计的：需要管理层定战略、中层传指令、基层执行，因为信息传递和处理能力有限。而多智能体能瞬间完成从战略解析到任务执行的全过程，企业的层级会变得越来越扁平。 更深刻的变革，在于生产资料所有权的重新定义。工业时代的核心生产资料是机器，信息时代是数据和算法，到了多智能体时代，“智能体团队”本身就成了核心生产资料。企业不用再雇佣大量人类员工组成团队，而是可以“租用”或“培养”AI智能体团队。 这种转变已经开始了。Manus的定价模式，本质上就是“数字劳动力租赁服务”：39美元/月能同时运行2个任务，199美元/月能同时运行5个任务。对中小企业来说，这意味着不用雇全职团队就能获得专业能力；对大企业来说，就能灵活调整“数字员工”规模，应对业务波动。 而生产关系变革里，最大的挑战可能是分配问题——当AI创造了大量价值，这些价值该如何在企业、用户和社会之间分配，目前还没有明确的答案。 06 被低估的风险：数据主权与系统安全 多智能体系统高歌猛进的背后，有两个核心要素被严重低估：数据和安全。它们就像数字世界的暗物质，看不见却支撑着整个系统，一旦出问题，可能从基石变成致命弱点。 传统AI里，数据主要是训练模型的“原料”——越多越好、越多样越好。Meta花143亿美元收购Scale AI 49%的股份，就是这个思路：靠高质量、大规模的标注数据提升模型性能。但在多智能体系统里，数据的角色彻底变了。 在这里，数据不只是训练原料，还是AI之间协作的“流通货币”，更是系统进化的“记忆载体”。每个任务执行过程中，规划代理的任务分解策略、执行代理的工具调用经验、验证代理的错误总结，都会以数据形式沉淀下来，变成系统的集体智慧。 Manus据称通过联邦学习建的“经验库”，已经积累了2000多个行业任务模板和千万级的任务执行记录。这些不是原始训练数据，而是结构化、可复用的“工作记忆”。遇到相似任务时，系统不用从头推理，直接调用优化过的方案，效率最高能提升60%。 这种转变带来了新问题：数据的产权和价值分配变模糊了。用户的任务需求、系统生成的执行策略，到底属于谁？用这些数据优化系统、服务其他用户时，怎么保障原用户的权益？行业现在还没形成共识，但这是多智能体商业化必须解决的根本问题。 还有个隐性风险是数据质量的“马太效应”：优质用户（能提出清晰复杂需求的专家）产生的数据质量高，能让系统在相关领域越变越好，进而吸引更多优质用户，形成正向循环；而低质量数据会让系统在某些场景下停滞甚至退化。这种分化可能加剧数字鸿沟，让多智能体变成少数人的“特权工具”。 单智能体的安全问题主要是“输入输出安全”，比如防止恶意提示、输出有害内容；但多智能体的安全挑战要复杂得多，涉及流程安全、协作安全和进化安全三个层面。 流程安全是多智能体特有的问题。一个任务拆成多个子任务让不同AI并行执行时，可能出现意想不到的风险。比如财务分析任务里，“数据收集AI”不小心爬取了敏感信息，“报告生成AI”又把这些信息写进了最终报告，导致数据泄露。单独看每个AI的行为都没问题，但组合起来就出了安全漏洞。 Manus的虚拟机沙盒能提供基础隔离，但解决不了AI之间的语义级安全问题。所以它加了“安全验证代理”，专门监控任务执行中的数据流和权限使用。但这会增加系统复杂度和成本——测试显示，完全的安全监控会让任务执行时间增加15%-30%。 协作安全更微妙。AI之间要通过通信协调工作，这个通信通道可能被攻击者利用，搞“AI间攻击”。比如攻击者通过恶意提示控制了“文件管理AI”，再让它给“数据发送AI”发伪造指令，把敏感数据传出去。这种两个授权AI之间的“合法”通信，传统安全防护很难检测。 进化安全是最棘手的挑战。多智能体系统能通过学习不断优化，但如果学习数据里混了恶意信息或异常模式，系统可能会“学坏”。更危险的是，这种“学坏”是渐进的、难察觉的，不会突然作恶，而是慢慢在边缘场景出现偏差，最后在某个临界点爆发问题。 Anthropic的研究显示，多智能体的安全风险和AI数量呈非线性增长：从单智能体涨到三智能体，已知攻击路径增加5倍；涨到五智能体，攻击路径增加23倍。这种复杂度的爆炸式增长，让传统的安全审计几乎失效。 数据和安全在多智能体系统里是“不可分割的共同体”：更多优质数据能提升系统能力，但也会扩大攻击面；更强的安全措施能保障可靠，但会限制数据流动和系统灵活性。 现在行业在探索差分隐私、同态加密、可信执行环境这些技术解决方案。Manus的企业版就有“隐私计算模块”，能让敏感数据在加密状态下被处理，AI只能拿到结果，看不到原始数据。但这会牺牲性能——加密状态下的计算速度可能下降40%-60%。 更深层的问题，是安全与效率的根本权衡。绝对安全的系统可能效率极低，高效的系统又可能存在安全漏洞。多智能体需要在两者之间找动态平衡点，而这个平衡点会随应用场景、数据类型、风险承受能力变化。 以上，这不仅是技术问题，更是治理和伦理问题。 07 多智能体的发展路径已不可逆 Manus的八千万台虚拟机，不是冰冷的数字，而是一个新型生产力时代的信号。每一台虚拟机都是一个潜在的“数字员工”，它们不知疲倦、可以无限复制、能瞬间协同，正在重新定义“工作”本身。 多智能体系统的成熟，标志着AI从“替代人类特定技能”进入了“替代完整工作流”的阶段。但这种替代不是“机器取代人”的零和游戏，而是生产力关系的范式转移。 历史有过类似的启示：ATM机的出现没消灭银行柜员，反而改变了他们的工作性质。1985到2005年，美国ATM机从10万台涨到40万台，银行柜员数量却增加了10%。变化的是工作内容——柜员从处理现金交易，变成了提供金融服务和解决问题的顾问。 多智能体时代也会重演这种转变。当AI能处理常规的流程化创造性工作时，人类的角色会向三个方向进化：任务设计者（定义AI要解决的问题）、过程监督者（确保AI工作符合要求）、价值判断者（做需要伦理考量、审美选择和战略权衡的决策）。 站在现在往前看，多智能体系统的发展路径已经很清晰了： 短期1-2年，垂直领域的多智能体应用会爆发。金融、法律、医疗、教育等行业的专业Agent会大量出现，它们不是通用AI的简化版，而是针对特定领域深度优化的专家系统。Manus的商业模式会被复制和改造，市场竞争会异常激烈。 中期3-5年，多智能体系统会从“工具”进化成“平台”。就像iOS和Android撑起了移动应用生态一样，领先的多智能体架构会成为AI应用的基础设施。 长期5-10年，人机协作会进入“融合”阶段。人类和AI的界限会变得模糊，不是靠脑机接口这种科幻技术，而是靠工作流程的深度整合。人类决策会融入AI的实时分析，AI执行会吸纳人类的即时反馈。到时候，工作不再是“人做的”或“机器做的”，而是人机系统共同完成的。 Manus的八千万虚拟员工，本质上是人类协作智慧的数字镜像。人类文明的进步，从来不是靠个体智能的飞跃，而是靠协作方式的革新——语言、文字、印刷术、互联网，每一次媒介革命都扩大了协作的规模和效率。 多智能体系统是这一进程的再一次里程碑式延伸。它第一次让机器具备了真正的协作能力——不是简单的任务并行，而是基于共同目标、分工协调、相互纠错的有机协作。当机器学会协作，它们带来的不只是效率提升，更是全新的可能性。 但这种可能性也伴随着深刻挑战。当AI能自主协作完成复杂任务时，传统的责任框架、监管模式、伦理准则都需要重新思考：谁为多智能体的集体决策负责？怎么确保它们的协作符合人类价值观？如何在享受协作红利的同时防范系统性风险？ 这些问题没有简单答案，但它们定义了多智能体时代的核心议程。Manus和它的八千万虚拟员工只是序幕，真正的故事才刚刚开始。在这场人类文明的历史性重构中，技术是推动力，但人类的智慧、伦理和远见，才是决定方向的终极力量。

IT之家 1 月 14 日消息，外媒 Android Headlines 现已曝光了谷歌 Pixel 10a 手机的渲染图及定价信息，该机将提供 128GB 和 256GB 两种存储版本，并带来多种配色选择。 其中，128GB 版本将提供曜石黑（Obsidian）、雾灰（Fog）、莓果色（Berry）以及薰衣草紫（Lavender）四种颜色，而 256GB 版本目前仅知悉曜石黑一种配色。 在售价方面，Pixel 10a 的 128GB 版本在欧洲的定价为 500 欧元（IT之家注：现汇率约合 4073 元人民币），256GB 版本则为 600 欧元（现汇率约合 4887 元人民币）。 如果这一价格属实，那么对应到美国市场，起售价大概率为 499 美元（现汇率约合 3486 元人民币），256GB 版本预计为 599 美元（现汇率约合 4184 元人民币），这与去年 Pixel 9a 在美国市场发布时的定价策略基本一致，这意味着谷歌将继续维持 A 系列一贯的中端亲民定价路线。

原标题：特斯拉续约朱晓彤 并授予约52万股限制性股票激励 特斯拉公司今日宣布，已与公司高级副总裁、全球汽车业务负责人朱晓彤（Tom Zhu）达成新的长期服务协议，将其现有合同延长5年至2031年1月，并向其授予约52万股（价值约2.33亿美元）特斯拉限制性股票单位（RSUs）。 根据特斯拉向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件显示，这批股票的完全归属（vesting）与朱晓彤未来5年的持续服务强绑定，采用典型的“5+0”或极长锁定期结构，只有在朱晓彤持续履行职责至2031年1月左右，该部分股权激励才能全部解锁归属。这一安排被市场普遍解读为特斯拉对朱晓彤未来五年核心作用的高度押注。 现年47岁的朱晓彤自2014年加入特斯拉以来，主导了中国超级工厂（上海超级工厂）的建设和运营，使其迅速成长为特斯拉全球最大、效率最高的生产基地。他在2022年底被马斯克提拔为全球汽车业务高级副总裁，被外界视为特斯拉全球运营实际二号人物，也是马斯克最信任的中国籍高管之一。 特斯拉在公告中表示：“Tom Zhu 在过去十年中为公司创造了巨大价值，尤其是在中国市场的战略执行、生产效率提升以及成本控制方面发挥了不可替代的作用。董事会一致认为，他是带领特斯拉进入下一阶段增长的关键人物。” 市场分析人士指出，此次长达5年的超长归属期激励计划，显示出特斯拉在当前股价波动、自动驾驶业务仍存不确定性、新车型推出节奏备受关注的情况下，希望通过深度绑定核心管理团队来稳定投资者信心。同时，这也侧面印证了朱晓彤在特斯拉内部权力格局中的重要地位进一步巩固。 这是特斯拉近年来少见的针对单一高管进行如此大规模、长周期的股权激励安排，也被视为马斯克对“中国团队+全球执行力”组合模式长期看好的又一例证。

X 凤凰网科技讯 北京时间1月14日，据路透社报道，美国教师联合会(AFT)周二宣布，将退出X平台，原因是该社交媒体网站制作并传播“令人作呕”的儿童不雅图像。 AFT表示，该组织代表180万名教育工作者，是美国规模最大的工会之一。 AFT主席兰迪·温加滕(Randi Weingarten)在接受路透社采访时表示，自从埃隆·马斯克(Elon Musk)在2022年收购X以来，X就已被极端分子和网络喷子严重侵蚀。但她指出，X的AI聊天机器人Grok近期生成并大量传播未经当事人同意的女性和儿童穿着比基尼或内衣的图像，使得该平台已“无法再使用”。 “Grok AI图像生成器毫无防护措施，这成了压垮骆驼的最后一根稻草，”她表示，“从明天起，我们将不再使用X。” 温加滕表示，从周三起，她的个人账号及工会账号将停止更新。这两个账号分别拥有约10万和7.5万名粉丝。 当被问及退出X是否会影响工会的声音传播时，温加滕表示，必须把儿童安全放在首位。 “这不是一个容易的决定，但这是正确的决定，”她说，“你必须划清界限。如果你站在‘人类阵营’这边，并且相信我们必须保护儿童，尤其是儿童安全，你就必须划出这条界线。” 截至发稿，X尚未就此置评。(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”。

IT之家 1 月 14 日消息，美国科罗拉多州的科罗拉多斯普林斯市（Colorado Springs）警方宣布为部门警车安装自动车辆识别系统（AVIS），可实现移动测速功能，能够自动识别民众驾车超速现象。 据介绍，目前警方仅配备了两辆搭载该系统的车辆，分别是一辆深灰色和一辆白色的 Jeep 大切诺基，因此短期内并不会在全市范围内“铺开式”部署，但市民可以预期这些车辆会在不同路段频繁流动出现。执法重点主要集中在学校周边、公园附近、施工区域以及居民区等对安全要求较高的路段。 在处罚规则方面，与其他一些城市的做法类似，只有当车辆被检测到超速 11 英里 / 小时（约 18 公里 / 小时）以上时，系统才会自动生成罚单。科罗拉多斯普林斯警察局表示，一般路段的罚款金额为 40 美元（IT之家注：现汇率约合 279.4 元人民币），而在学校区域或施工区域内，这一金额将翻倍。 警察局局长 Adrian Vasquez 预计，该系统平均每小时可开具约 12 张罚单。他强调，这一自动车辆识别系统对纳税人来说可谓“零成本”，相关支出将通过罚款收入自行覆盖。 目前，这套自动车辆识别系统能否真正改善当地交通安全，还需要时间和数据来验证。警方表示，后续将根据运行情况评估成效，相关进展也有待进一步公布。