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今天,理想 i9 Home 正式发布,理想 i 系列终于迎来了它的顶峰之作。
和 L 系列从 L9 一路向下不同,理想的纯电 SUV 先有 i8,再向下延伸到 i6,但在今天之前,i 系列一直没有属于自己的「门面」。

李想为 i9 定下的目标,是提供最好的六座乘坐与储物空间,让操控性看齐 L9 Livis、舒适和安静看齐 MEGA Home。也就是一台拥有 MPV 级大空间,却没有 MPV 笨重感的「理想式 SUV」旗舰。
i9 只提供 Home 一个版本,全国统一零售价为 36.98 万元,对于一台理想旗舰,和它对应的配置而言,这个价格可以说极具竞争力,而对于不少友商而言,这可能是一个睡得不太安稳的夜晚。
i9 Home 标配 101kWh 三元锂 5C 电池与前后双电机四驱,CLTC 纯电续航为 705km。值得注意的是,首批交付的 i9 搭载宁德时代 5C 三元锂电池,而到了 10 月底, i9 将全量切换到理想自研 5C 三元锂电池。
i9 Home 是一台一听就知道分量的车。9 代表 i 系列的旗舰位置,Home 则是理想对家庭空间的最高定义。
新车长宽高分别为 5225×1970×1752mm,轴距 3168mm,是目前尺寸最大的 i 系列车型。它也是理想第二代纯电平台的首款旗舰,理想 i 系列产品线此前缺少的旗舰尺寸、旗舰平台与技术底座,在 i9 上汇聚一堂。
作为一台理想,i9 的重点还是在车内,作为一台「Home」,更是如此。

i9 标配四门电动关闭和防夹电吸,打开车门,理想 i9 提供白灰双色和棕咖双色两套内饰,色系搭配依旧「理想」。座椅采用空气菱形格真皮,门板使用与 MEGA 同款的打孔皮革包覆,仪表台上则引入了此前未尝试过的浅灰色翻毛皮,在增加质感的同时也减少车内灯光造成的反光。
围绕这套家居化内饰,理想为 i9 设计了一整套灯光,车外有与 MEGA Home 相同的 Sweet Home 迎宾光毯,每一扇车门下方都有照地灯。
在车内,理想在 i9 上首次采用直射式灯带氛围灯,官方称为「星轨氛围灯」,除了提供照明,星轨氛围灯同时承担开门预警,二、三排乘客准备下车时,如果后方有车辆接近,门板上的灯带会亮起红色提示。

车顶的暖光双曲主灯支持左右独立控制和亮度调节,可以照亮整片区域,也可以只为一侧座位留下适合阅读的光线。
i9 标配前两排共四张全尺寸零重力座椅,四个位置可以同时进入零重力姿态,并且都具备通风、加热和按摩。座舱共有 18 处身体接触位置支持加热,头枕和腿托也包括在内。
三排座椅支持电动前后滑移 10cm,靠背最大约 55°调节;即使前两排使用了厚实的全尺寸座椅,三排仍然保留了足够的腿部空间,理想也将这里称为 i9 的「隐藏 C 位」。

和其他 i 系列车型一样,理想 i9 的车身顶点也处于二排门洞上方,乘客上车更加便利。需要进入第三排时,按下二排座椅上的按键,座椅会自动前移,让出通道。二排车门的最大开合角度接近 90°,二排座椅还可以像 MEGA 一样向外旋转约 45°,便于二三排乘客上车。
进入车内以后,二排座椅可以旋转面向第三排,i9 的对坐空间超过 2m,李昕旸称 i9 的对坐空间比 MEGA Home 还要大。此外,在高速 NVH 上,理想 i9 也超越了被作为标杆的 MEGA。
不知道 MEGA 用户看见这一幕怎么想。
理想为这套空间准备了对坐大客厅、Home 影院和 Home 套间三种主要用法。对坐大客厅配有与 MEGA 同样大小的悬浮组合桌板,双曲主灯将光线集中到座舱中央,车载冰箱在对坐状态下也能正常打开。

Home 影院利用三排的大躺角与二排座椅组成近似贵妃椅的姿态,三排连排座椅让两名乘客可以靠在一起看电影,理想为此起了一个更松弛的名字——「抱抱影院」。
Home 套间则将一侧布置成座椅与工作区,另一侧铺成床,打造一个更加松弛的空间。
相比空间,智能化并非本次 i9 的升级重点,但依然扎实。在车内,i9 使用高通骁龙 8797 座舱芯片与一块 29 英寸 6K 全景屏,后舱配有 21.4 英寸 4K 娱乐屏。
而在智驾上,i9 标配一颗马赫 M100 芯片,算力为 1280TOPS。马赫 VLA 2.5 将在 10 月随 i9 交付开始推送,并向所有搭载马赫平台的车型开放更新。

另外,i9 首发了理想的 CarPlay,可以让手机界面与车辆控制、辅助驾驶等车机内容同时显示,其他手机品牌的互联功能也将同步上线。
储物方面,i9 的前备厢支持双敲击电动开启,内部设有关门按键,较低且向前延伸的开口接近手臂自然下垂的位置,取放较重的行李不必明显弯腰。
前备厢可以容纳一个 20 英寸登机箱和一个背包,盖板完全打开后的最高点接近车顶,在较低的地库里不会额外占用太多上方空间。
理想将 i9 的整套底盘系统定义为「第二代底盘」,标配线控转向、后轮转向,以及双腔空气弹簧与双阀减振器组成的魔毯空气悬架。
不过这一次 i9 并没有搭载 L9 Livis 的 800V 主动悬架,理想称,i9 依靠原生纯电平台的低重心与接近 50000N·m/° 的车身扭转刚度,在紧急变线测试中取得了与 L9 Livis 相同的成绩。
后轮转向将 i9 的最小转弯半径缩短至 5.3 米,线控转向支持可变转向比,低速掉头和停车时可以减少方向盘转动幅度,高速行驶时则保持更沉稳的转向响应。

线控转向在自动泊车时带来一项很直观的变化。传统车辆自动泊车时,方向盘往往需要快速大幅旋转,i9 的转向动作由线控系统完成,方向盘只会轻微转动,更加优雅也更加省事。
i9 的前风挡面积达到 1.7㎡,理想称其比传统 SUV 大 30%,更低的玻璃下沿和两侧三角窗缩小了车头近处的盲区,短前悬则让前方视野和车头边界更加清晰。配合后轮转向,理想 i9 并不是一台难开的大车。

安全方面,i9 的安全结构从车头的一整面「防撞盾」开始,两侧还针对小偏置碰撞进行了额外加强,车尾则按照最高 92km/h 的后碰工况设计。
但这一次最具创新的设计来自后防撞梁。空气悬架储气罐在 i9 上被集成进这根后防撞梁,采用理想自研高强度铝合金,从车身设计之初便一并完成结构设计和验证。
有人会问:那被撞了怎么办?
首先,储气罐里的气体用于帮助空气悬架快速升高,即使气体全部泄漏,车辆仍能正常行驶和降低车身,空气泵也可以继续把车身升起,只是过程会慢几十秒。
其次,在维修成本上,理想表示,i9 的后防撞梁售后维修价格仍与传统后防撞梁保持一致,额外成本由理想承担。

毫无疑问,i9 是一台标准的「理想式旗舰」。它对旗舰的理解仍从舒适体验出发,关心一家六口怎样出行,也关心驾驶者的操控体验。
i8 把六座纯电 SUV 带到理想的主流价位,i9 则告诉了我们理想理念中纯电旗舰的样子。
很有意思的是,i9 可能会抢走一部分 MEGA 的订单,但这台车绝不是 MEGA Home 的「青春版」。
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更新了旗舰真无线降噪,头戴式转变成了符合新一代使用场景的无线降噪形态之后,vivo 给自家耳机产品线带来了全新的产品形态。

在 vivo 最新的新品发布会上,他们推出了自家首款耳夹式真无线耳机 vivo Buds Clip。
产品一如既往用上简洁的纯白色包装,正面印上了产品造型照、金字 vivo Buds Clip 的 logo,以及vivo 金耳朵实验室认证和 Hi-Res 认证的双金标。
包装上侧有耳机本体和相关的说明文件,下侧是 USB-C to A 的充电短线。

vivo Buds Clip 的充电盒是传统的鹅卵石造型,整体用上 vivo 强调的「自然微光美学」设计理念,细腻的金属磨砂受光状态下能反射出淡雅的光影效果,整体呈现出一种平稳素雅的感觉。
充电盒做了斜切开口,正面只保留 vivo logo 和显示状态的指示灯。盒子背面很平整,这个设计是为了支持无线充电的版本准备。USB-C 充电接口在底部,启动配对模式的实体按键依旧放在侧面。

充电盒内部采用亮面处理,耳机立着磁吸在坑槽里面。
磁吸的充电槽没有左右分别设计,两侧的触点都能够对应耳机,耳机本体也不需要区分左右,佩戴的时候随手抓起即可。

耳机造型方面, vivo Buds Clip 是「听音球+连接桥+平衡豆」的组合模式,整机保持着「自然微光美学」的设计主调,细腻磨砂效果的平衡桥连接亮面处理得听音球和平衡豆。
外观上,这一代最突出的是在平衡豆的部分。

相较于传统耳夹式耳机那种完全光滑统一的传统平衡豆设计,vivo Buds Clip 在自己的平衡豆上增加了一块经赛璐珞工艺处理得装饰片,里面呈现出类似天然贝母的光泽和纹理。
这款工艺处理得装饰片具备独特性,每一幅耳机出来的纹理和色彩分布都不一样。加上装饰片表面有透明面覆盖,光线作用下观感更加饱满。
这样处理会让耳夹式耳机的外观不会只局限在配色和质感呈现上,多了点花样,更有耳坠耳环的饰品感。

耳机的主要操作主要集中在连接桥上,vivo Buds Clip 的连接桥比较宽,软面条式的形态方便触控,稍用力点按不太影响耳朵和佩戴。

佩戴部分,vivo Buds Clip 耳机部分重 5.2g,和同价位的真无线耳机差不多。佩戴固定好之后,听音球和平衡豆能够卡住在对耳屏和后侧的位置。
这里,vivo Buds Clip 的连接桥用了记忆钛合金材质,记忆桥很轻也比较柔软,把持力还不错,一般日常通勤,不是大幅度活动的话就很够用了。

而且耳机不太重,这个戴着不太容易出现明显的异物感,耳机挂着也不会太累赘,长时间佩戴的舒适度还可以。
要知道,耳夹式耳机的核心功能并不是听音乐,而是联动手机在生活中提供一些语音辅助的功能,又或者是随时为通话或会议待命,长时间佩戴对舒适度和续航要求都不低。

就舒适度而言,vivo Buds Clip 的表现还不错。只要当天会议强度不高,日常取下的次数并不多。

续航也是,vivo Buds Clip 耳机本体的续航为 10 小时,搭配充电盒可以实现 42 小时的音乐播放时长。
对于日常需要长时间佩戴和使用以通话和待机为主的耳夹式耳机,vivo Buds Clip 单机续航表现还可以。加上耳机支持「充电十分钟,播放 3 小时」的快充模式,要紧急充电的时候也能快速响应。
但大多数时间下,vivo Buds Clip 有着比人常规工作时间长的续航,平时已经够用了。可能在午休等零碎时间中回盒短短充个电,就能满足当天需求。

配置方面,vivo Buds Clip 搭载了支持蓝牙 5.4 版本的无线方案,支持多设备三连接技术,延迟可以控制在 70ms。

连接 vivo 和 iQOO 的设备可设置自定义弹窗,除了有自定义图片、贴纸之外,还能通过小 V 绘画引擎生成弹窗画面。
另外,在连接 vivo 和 iQOO 设备时,vivo Buds Clip 可以和 vivo 翻译功能联动,能够即时翻译英语、日语、韩语等多种主流语言。

接入 vivo 蓝心小 V 时,vivo Buds Clip 可以对重点提醒进行播报,像是航班列车、快递等通知都能够通过耳机读出来,不需要取出手机查看。

编码和声音功能的部分,vivo Buds Clip 最高支持 LDAC 高规格蓝牙编码,耳机有 Hi-Res Audio Wireless 认证和支持高解析音频,也有空间音频和 DeepX 5.0 音效,用户可以在手机的设置菜单中调整自己的均衡器和设置聆听的模式,有「均衡模式」、「人声增强模式」以及「防漏音模式」可选。
耳机在使用时可以开启「自适应音量」,开启后耳机能感知用户周边的环境变化来调整音量,并且能根据周围的环境对播放内容的中高频进行补偿,在环境嘈杂的餐厅或地铁上能够提升听感的清晰度。

声音配置方面,vivo Buds Clip 选用了同定位耳机里面相对大的 12mm 动圈单元,单元用上四层四出的 4L 双并线音圈设计,比传统的四层两出的 4L 设计更轻,降低共振频率的影响,提升低频表现,确保听感厚的同时保证中高频表现,从而实现三频均衡。
单元磁铁上用了双磁设计,单元用了 PU 新材料和生物质互穿网络复合材料做的单元球顶,分别对清晰度、低频表现以及高频细节、人声音色和温度进行加强。

简单来讲,vivo Buds Clip 的声音风格就是在平衡和理性的声音基底上,提升音效的突出,低频输出提升声音饱满感,同时保证中高细节清晰度的现代声音方向。

听感方面,vivo Buds Clip 整体声音很清爽,节奏很快音效也很突出。在支持高解析传输的 LDAC 编码传输下,耳机听着细节很扎实丰富,加上新单元提供了扎实的低频表现,鼓点饱满感充足,打碎了老派用户对完全开放式耳机那种「声音轻薄、缺乏力量感」的刻板印象。
还有,耳夹式这一类开放式耳机在呈现空间感上有非常突出的优势,vivo Buds Clip 的定位刻画清晰,开启空间音频之后能够清晰听到声音位置变动。
之前如果习惯了放入耳朵的耳机设计,再听耳夹式的话体感还是挺特别的。

对于 vivo 体系和生态的用户来讲,vivo Buds Clip 是非常稳妥的选择。
轻量化的机身和长续航表现,这些是保证了耳夹式耳机长时间佩戴的基础。从单元到传输还有软件支持,在声学方面有丰厚积累的 vivo 在声音这部分给足了诚意,vivo Buds Clip 听感在厚实度、饱满感和音效的刻画上都表现得突出,是更新后就很容易听出提升的类型。

再加上它一上来就能够用上全功能,对生态内的手机几乎没有门槛,新机老机都可以用。
如果你本身就是 vivo 或 iQOO 设备用户,需要一款全天候佩戴待命的耳机,那佩戴更轻松、续航表现也不错的 vivo Buds Clip 会是不错的选择。
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米其林三星餐厅潮上潮有一个特别的就餐模式「潮 1/2」:在餐厅后厨旁边放一张小餐桌,供少数人就餐,饭菜在主厨做好的瞬间即可上桌,最大程度地减少传菜过程中的风味和热量损耗,呈现出最好的味道。
对于讲究「一热顶三鲜」的中国人来说,这个就餐模式自有亲切感。
理解了这个,就可以理解高通推出的高带宽计算技术(High bandwidth compute,HBC)了。
当 ChatGPT 在屏幕上一个字一个字往外吐提问的答案时,我们会很自然地把速度归因于「计算」:CPU 更快一点、GPU 更强一点、NPU 多几十 TOPS,AI 应该就能回答得更快。
但实际情况不是这个样子的。
在 PC 时代,我们习惯看 CPU 的主频;智能手机刚兴起的时候,每个厂商都参与了「核战争」,比拼谁选的处理器核心数更多;后来游戏成为旗舰手机的重要战场,以及整个链条的重要收入来源,于是 GPU 性能和移动光追等指标开始备受关注。
计算性能就像汽车发动机的马力,数字越大,似乎总不会错。但是,AI 运行的时候,芯片里的 CPU、GPU 和 NPU 往往没有在全速工作。
它在等。等数据从内存里送过来。

过去十年里,AI 计算能力和模型规模快速膨胀,但内存容量、带宽和数据搬运效率并没有以相同速度增长。最终,越来越多的时间和能耗花在数据移动上,而非真正的计算。
这就是「内存墙」,大语言模型因为这个「大」字,开始撞墙了。
一次生成式 AI 推理,大致可以分成两个阶段。第一阶段叫是Prefill,可以理解为「读题」。
用户给 AI 一份几十页的 PDF,或者告诉它「帮我总结过去一年和你的聊天记录」,模型首先需要把大量输入内容读进去。这部分工作会进行大量矩阵运算,所以计算能力依然非常重要。
到了第二阶段 Decode 的「答题」阶段,工作性质发生了变化。模型每生成一个 token,都需要不断读取模型参数以及之前累积下来的上下文,但实际进行的计算相对有限。
这就跟去餐厅吃饭一样,后厨的厨师已经炒好了 10 个菜,但是传菜员只有 1 个,那么从厨房(内存)到餐桌(计算)一次也就上一两个菜,根本不够吃。
问题的关键就是找到关键的问题:不是厨师不够,而是传菜员太少。
既然找到了关键的问题,那么产业就可以着手解决问题了,也诞生了不少方法。

有一种技术路线是 SRAM(Static Random-Access Memory,静态随机存取存储器)就像是板前料理,把厨房搬到餐桌前,饭菜做好了就能端到食客面前。但是吃过板前料理的人也清楚,这种就餐模式菜单固定,并且价格一般还很贵。刚好,SRAM 的单位面积成本很高,很难用有限芯片面积装下越来越大的 AI 模型。
HBM(High Bandwidth Memory,高带宽内存)就像是寿司郎,后厨很大,就餐区也很大,后厨和就餐区之间有类似于「高速列车」一样的传送带,嗖嗖嗖地上菜。寿司郎的情况大家也看到了,排队极其夸张,想吃好也不算便宜,同理,先进 HBM 依赖复杂的堆叠和封装技术,成本高,供不应求。

高通推出的高带宽计算技术(High bandwidth compute,HBC)是一种近内存计算架构思路,也就是前面说的「潮 1/2」,把餐桌(计算)搬到厨房(内存)那里去,减少数据和计算之间的搬运,从而加速 AI,减少功耗。
这其实和这么多年计算机产业的思考方向相悖的,过去是处理器越来越强,数据不断向处理器集中,但 AI 的发展迫使大家重新思考。当然,HBC 并不意味着以后所有计算都会跑进内存,Prefill (预填充)这样的高计算强度任务,依然需要强大的计算单元;游戏、视频编辑、影像处理同样不会消失。
大模型里的矩阵乘、向量运算、Embedding 查询、部分 Attention / KV Cache 相关操作,往往要读取大量数据,这些计算适合应用在 HBC 这里,也就是「数据搬运成本很高的计算」;CPU / GPU / NPU 依然负责「计算本身更复杂的任务」。
这本身也是一种异构分工。
HBC 技术虽然发布了,但商用还得一点时间,但针对 AI 对计算的新要求,以及旧需求旧模式依然很重要的情况,「异构分工」成为了一种核心的解题思路。
尤其是 AI 智能体手机这种新物种。
如果手机只负责运行一个聊天机器人,事情其实会简单很多,做一颗巨大的 NPU,把模型塞进去,让它尽可能快地生成 token。
但要消费者接受的 AI 智能体手机显然复杂得多,它需要理解用户的个人情境,在多个应用之间运行,持续推理,并根据用户意图采取行动。未来更可能出现的,也不是一个庞大的模型包办所有事情,而是多个专用模型根据任务、情境和用户需求动态协作。
用户对手机说:
我晚上 7 点和朋友吃饭,帮我看看从公司过去会不会堵车,如果下雨就帮我叫车。顺便看看这家店有什么招牌菜,把朋友上次说不能吃的东西排除掉。
这句话背后可能发生一连串动作:识别语音;理解意图;读取日历;寻找餐厅信息;读取历史聊天上下文;调用地图;判断天气;必要时访问云端 API;最终再把结果呈现给用户。
其中既有大模型推理,也有操作系统调度、应用调用、网络通信、视觉和语音模型。
如果手机正在导航、录像或者运行游戏等等任务,事情还会更加复杂一些。所以 AI 智能体时代的芯片,并不会突然抛弃过去几十年建立起来的 CPU、GPU、NPU 分工。但是,CPU、GPU、NPU、缓存、内存乃至传感器中枢,都需要开始围绕 Agent 重新安排自己的位置。

即将发布的下一代骁龙旗舰的 Qualcomm Oryon CPU 有适合放到标题里的的数字:5GHz,这是首个最高主频达到 5GHz 的移动 CPU,高通称之为全球最快的移动CPU。
如果放在十年前的「核战争」时期,这绝对是媒体报道的焦点,但今天,还有另一个抢戏的技术:Qualcomm Oryon FlexCache 可扩展缓存架构。

它让不同类型的核心可以共享一个缓存池,并根据任务动态获得更多空间。当超级内核突然面对重负载时,它可以使用更大的缓存;当任务在线程之间迁移时,相关数据也能继续留在缓存里,无需重新跑一趟系统内存。
为什么需要这个技术呢?
这是因为 AI 智能体的工作方式天然就是「跳来跳去」。智能体任务会先理解问题,再调用一个工具;工具返回结果之后,再规划下一步;随后可能切换另一个应用或者模型。
5GHz 和 FlexCache 其实是一体两面:前者让智能体任务跳得更快,后者让智能体任务跳得更轻松。
类似的,下一代 Adreno GPU 则直接加入了专门面向 AI 计算的 Adreno Matrix Cores(矩阵计算核心),就是集成在 Adreno GPU 内部、专门负责 AI/矩阵计算的硬件加速核心。
过去几年,AI 在手机 GPU 中扮演的角色越来越重要,超分辨率、帧生成、降噪,很多过去依赖传统图形算法完成的事情,开始交给神经网络。高通同时推出 Adreno Neural Fusion 神经网络融合渲染技术,可以把神经网络处理、AI 超级分辨率和 AI 帧生成统一到图形管线中。
DLSS、FSR 之类 PC 端显卡技术已经证明了每一个像素并不一定都需要传统图形管线「老老实实」算出来,其中一部分可以由 AI 猜出来。
传统方法想让游戏从 60 帧变成 120 帧,往往意味着 GPU 得干接近翻倍的活。但是 AI 帧生成提供了另一种选择:有些帧可以「生成」。
但 AI 进入图形管线之后,又产生了新的问题,神经网络计算需要数据。如果这些数据依然在 GPU、NPU、系统内存之间来回穿梭,省下来的计算可能又被搬运吃掉。
于是高通又在 GPU 旁边放了一块 18MB Adreno 独立高速显存 HPM,它可以存放渲染目标、颜色缓冲、深度缓冲、纹理以及中间结果,让更多图形和 AI 数据停留在 GPU 内部。
觉得听起来有点复杂?没关系,因为它还是熟悉的思路:让饭桌离厨房近一点。
说完 CPU 和 GPU,到了 Hexagon NPU 部分,这种思维模式转变就更加彻底。
下一代 Hexagon NPU 新增了 Element Accelerator,它专门针对 Transformer 工作负载设计;同时扩大共享内存,让更多模型状态、上下文以及 KV-cache 保留在靠近加速器的位置。
这里的 KV-cache 可以简单理解成 AI 的「工作记忆」。用户和 AI 聊得越久,它需要记住的上下文越多,这部分数据也就越来越大。如果每生成一个 token,都要跑到远处重新翻一遍聊天记录,速度自然会越来越慢。
你懂的,还是把饭桌搬到厨房旁边,在新一代 Hexagon NPU 上,大容量共享内存最高扩容 50%,目的就是减少访问 DDR 内存的次数。
与此同时,高通还和模型厂商合作,引入了混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)构建新一代终端侧 AI 架构。这种灵活架构可以让一个 30B 的 MoE 模型在保持数百亿参数可用的同时,在 NPU 上每次生成一个词元仅需激活约 30 亿个被路由选中的参数,这种动态选择机制就可以减少实际计算负载和内存带宽需求。

▲ 努比亚 Navi X Ultra AI 智能体手机,搭载高通芯片
智能手机发展到今天,其实已经很难找到真正独立工作的芯片模块了。按下快门的一瞬间,CPU、ISP、GPU、NPU 都可能参与其中。
游戏也是如此。CPU 负责游戏逻辑,GPU 渲染画面,AI 可以负责超分、帧生成,调制解调器还要维持网络连接。
AI 智能体只是让这种协作更进一步,Sensing Hub 会保持低功耗的环境感知;Oryon CPU 则像一个领班负责规划、推理和编排工作流,决定什么时候调用工具、什么时候访问云端;Hexagon NPU 承担主要的高效端侧 AI 推理;Adreno GPU 则可以参与多模型推理,同时继续完成图形任务。
技术发展的历史往往就是这样,今天那些已经理所当然的体验,最早都曾经是一串无人关心的技术名词。

▲ 荣耀 Robot Phone
十几年前,手机厂商第一次开始认真讨论 ISP 时,大多数消费者并不知道 ISP 是什么,后来我们有了「影像旗舰」。
同样的,当时的人们也很难想象一部小小的手机,可以玩主机级的游戏大作,但现在的 GPU 能力支持这么做。
所以高通对于 AI 手机的意义,也许就在这里。即将纷至沓来的 AI 智能体手机,不会在包装盒上写着「采用更大的 KV-cache」,就像影像旗舰也不会在包装盒正面写着 ISP 架构。
用户最终感受到的,只会是:手机更懂你;一句话能完成更多事情。
发生在 CPU、GPU、NPU 和内存之间的复杂调度,最终都会被隐藏起来。就像坐在「潮 1/2」里的客人,不需要知道一道菜从橱柜到案板究竟经过几米。
他们只知道这道菜上来的时候,一切刚刚好。
过去很多年,高通参与定义了手机的影像能力、游戏能力和连接能力。现在,这家名字意思是「高质量连接」的公司开始思考如何更好地连接起 AI 和计算,开始回答一颗真正为 Agent 而生的手机芯片,应该长什么样?
答案是有点难懂的 5GHz 的 Oryon CPU、FlexCache、Adreno Matrix Cores、18MB HPM、更大的 Hexagon 共享内存、以及未来更长期的近存计算探索。
也可以是很简单的那句话:把饭桌搬到厨房那里去。
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据《科创板日报》报道,小米创始人雷军 9 月 14 日在王兴兴陪同下探访宇树科技,并观看人形机器人表演。公开信息没有披露双方是否讨论投资、产品合作或其他具体安排。
雷军同日还到访 B 站上海总部,与 B 站董事长陈睿交流。现场大屏打出「欢迎 B 站 UP 主雷军」的标语。陈睿早年加入金山软件时曾担任雷军的技术助理;此次访问的具体议题同样未公开。
9 月 15 日,微信员工「客村小蒋」回应 AI 助手「小微」的隐私争议称,小微能接触的信息不会超过用户本人可查看的范围,所谓「直接读取聊天记录」和「偷看所有隐私」的说法不实。
按照回应,小微只有在聊天场景中由用户主动发起「问小微」时,才会从微信客户端本地临时读取用户指定的聊天记录,用于分析和总结;原始聊天记录不会保存。公众号、视频号等内容推荐可参考关注、浏览和互动数据,但同样受用户权限范围约束。
小微由微信团队开发,目前仍在小范围内测,可通过文字或语音查询天气、快递和外卖,也能在朋友圈、公众号、聊天和视频号等场景被唤起。

据 Business Insider 报道,Google 已向全体工程师开放 Anthropic 的 Claude。Google 发言人确认,工程师现在可以通过内部开发工具 Antigravity 使用 Opus 5 模型;过去只有部分 DeepMind 与高优先级团队拥有相关权限。
Claude 在公司内部设有每位用户的使用配额,定位是补充工具,Gemini 仍是默认和主要模型。
Google 此前通常不允许大多数员工在工作中使用外部 AI 工具。这次扩大权限,为工程师比较不同模型的编程表现提供了正式渠道,也让 Claude 从少数团队使用的例外工具变成全体工程师可申请使用的补充选项。

9 月 14 日在洛杉矶举行的 All-in Summit 峰会上,英伟达 CEO 黄仁勋在演讲期间接听了美国总统特朗普打来的免提电话。
通话中,特朗普将 AI 末日论称为「骗局」,表示机器人绝不可能统治世界,并批评了放缓 AI 发展速度的主张,认为此类呼吁出于政治动机。
特朗普还提到自己在麻省理工学院任教四十余年的叔叔约翰·乔治·特朗普,称自己凭借家族基因遗传也具备相应天赋,因而深谙 AI 领域;黄仁勋在现场回应称「难怪你对 AI 这么懂」。
另据《金融时报》报道,黄仁勋在 Salesforce 年度 Dreamforce 大会上就 AI 安全与监管议题表达了不同路径。
针对此前 Anthropic CEO Dario Amodei 呼吁行业放缓新模型开发速度,以及马斯克和 OpenAI CEO Sam Altman 公开支持控制研发节奏的提议,黄仁勋表示不同意将减速作为行业通用方案。
黄仁勋将 AI 安全定义为工程问题,主张在产品失控时暂停处置、确认可控后继续研发,将评估和防护持续嵌入开发流程,而非停止技术演进。在监管层面,他认为现有法律和市场机制足以约束产品责任,无需单独为 AI 设立一套新法律。
9 月 15 日,鸿蒙智行发布问界合作模式说明。即日起,问界的产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售和服务体系改由赛力斯主导,华为终端参与赋能。
鸿蒙智行表示,问界仍是鸿蒙智行成员,现有用户权益及后续服务不受影响。此次调整也不涉及其他品牌,尊界、享界、智界和尚界仍采用华为全流程主导的合作模式。
这份说明确认了当天早些时候有关双方合作模式变化的报道,同时把调整范围限定在问界,并明确了华为在新模式中的角色。

据 Business Insider 报道,Disney 部分原本远程工作的产品与技术员工 9 月 14 日收到通知,今后需要每周到办公室工作四天。
Disney 现行公司政策本就以每周四天到岗为主,但不同团队的执行存在差异,部分员工一直获准远程工作。此次通知针对部分岗位,并非面向全公司的新制度。公司正在推进「One Disney」协作方式,希望不同业务团队使用更统一的工作流程。

第一财经 9 月 15 日发布的调查显示,一些 AI 仿真人短剧制作方使用「真人打底」、「融合脸」和「垫图」,将多张人脸的五官特征混合,或在真人底图上修改肤色、年龄和轮廓。这类图像介于「像」与「不像」之间,让普通人更难证明 AI 角色使用了自己的肖像。
法院认定肖像权侵权的核心标准是「可识别性」。受访律师指出,当脸部特征被混合和深度修改后,受害者往往缺少足够的影像样本与技术鉴定支持;即使诉讼成功,赔偿也可能只能覆盖公证、律师和误工成本。
调查还发现,部分头部模型已会拦截过于接近真人的生成请求,但制作方可借助境外服务或自行部署的开源模型绕开过滤。对已上架的侵权内容,平台当前多在收到投诉后下架处理。

Waymo、日本交通与出行平台 GO 9 月 15 日宣布达成战略合作,计划于 2027 年在东京推出 Level 4 全无人出租车服务。按日方公告的目标,这将是日本首个全无人商业出租车项目。
三家公司自 2025 年起在东京 7 个区开展公路测试,由受训练的日本交通司机在车内监督,帮助 Waymo Driver 适应窄路、人群密集路段等本地道路环境。商业化后,乘客将可通过 GO 或 Waymo 应用叫车,服务计划 24 小时运行。

据 404 Media 根据内部文件和实际提示词报道,OpenAI 正通过代号为「Project Lily」的项目,让数百名外包人员审阅 ChatGPT 用户的真实提示词,部分任务会呈现完整对话。审阅员需对模型回复进行打分和评论,用于改进回复质量,包括减少谄媚倾向和对模型的拟人化表述。
这些材料不向审阅员显示 ChatGPT 用户名。OpenAI 表示,对话在送往审阅前会经过 Privacy Filter 处理,但敏感个人信息仍可能漏过过滤。Anthropic 也向 404 Media 确认,其会使用人工审阅来改进模型。
OpenAI 的数据控制说明显示,个人版 ChatGPT 和 Codex 的对话可用于改进模型;用户可在「设置」的「数据控制」中关闭「为所有用户改进模型」,之后的新对话将不再用于训练。

环球音乐集团与旗下 Capitol Records 9 月 15 日在美国特拉华联邦法院起诉 DistroKid,指控这家音乐分发商实施欺骗性商业行为并持续分发侵权录音。
诉状把「明确标注的 AI 生成音乐」与冒充真人音乐人作品的内容区分开来。环球音乐称,DistroKid 让流媒体平台误以为其分发内容由真实音乐人创作并持有权利,同时在已经承认无权分发部分录音后,仍将相同内容送往其他服务。
环球音乐列举了 1000 首具体录音,并称这只是全部问题的一部分。DistroKid 自称为超过 400 万名音乐人分发内容,约占全球新发行音乐的 40%;诉讼将让音乐分发平台对 AI 内容标注、版权核验和反刷量的责任边界受到进一步审视。

AI 网络公司 Cornelis 9 月 14 日宣布完成 2.05 亿美元融资,由 IAG Capital Partners 领投。公司同时推出 Active Compute Fabric,试图减少 GPU 等待数据传输时产生的空转。
据 TechCrunch 报道,这套网络允许芯片在处理数据的同时发送信息,并采用开放架构,可搭配不同厂商的 GPU 和加速器。Cornelis 于 2020 年从 Intel 分拆,现有产品已经开始出货,下一代产品计划于今年晚些时候推出。
Altera 9 月 15 日确认,已秘密提交美国首次公开募股申请。路透社此前报道称,这家由 Silver Lake 和英特尔持股的芯片公司最快可能在今年完成上市,募资规模或超过 20 亿美元。
Altera 生产用于数据中心、通信网络、工业设备、AI、航空航天与国防系统的可编程芯片。Silver Lake 持有公司 51% 股份,英特尔保留 49%。根据秘密提交机制,公司可以在临近上市时再公开财务材料。
AI 编程 Agent 公司 Factory 9 月 15 日宣布完成 2 亿美元融资,投后估值为 50 亿美元。Blackstone、Khosla Ventures、红杉资本、Insight Partners 等机构参与,公司累计融资额已超过 4 亿美元。
Factory 表示,新资金将用于研究、产品和全球市场扩张。其产品面向企业软件开发团队,可在云端、本地或完全隔离的环境中部署,并允许企业控制系统使用哪些模型、如何学习以及在哪里运行。
公司称,目前已有英伟达、Adobe、T-Mobile、加拿大皇家银行等客户使用其平台。Factory 今年还推出了按任务自动选择模型的 Router,并称该功能在维持性能的同时可将 token 成本降低超过 60%。
朱啸虎:办公 Agent 的竞争会延续协同办公平台格局
金沙江创投朱啸虎在《深网》的访谈中判断,办公 Agent 更有可能由大厂主导。他认为,企业微信、飞书和钉钉等平台已经掌握组织关系、历史聊天与企业知识库,这些上下文会成为办公 Agent 的底层壁垒;创业公司的机会更可能出现在足够深、平台不愿或无法自行覆盖的垂直领域。
朱啸虎同时认为,基础模型能力正在收敛,模型最终会像公共事业一样商品化,应用层的竞争将回到入口、获客、数据沉淀和生态协同。他建议投资者用收入增速、经常性收入质量和现金回报周期区分产业需求与个别公司的估值泡沫。
他认为,编程 Agent 的需求虽然明确,但 API 客户可以迅速切换到效果相近、成本更低的模型,因此收入的可持续性要比短期增速更重要。对应用层创业者,他更看重执行速度、增长曲线和产品对用户专有数据的沉淀能力。
对人形机器人,他认为当前企业数量多、差异小,真实商业订单比例仍低;未来的胜出者可能更依赖供应链、渠道和品牌,而不只是早期技术领先。


小米集团总裁卢伟冰 9 月 15 日宣布,小米 18 Pro 系列将于本月发布,并开始预热全新「百变背屏」。他表示,新机将在性能、影像、续航和 AI 方面升级,本轮预热的核心信息是背屏方案。
卢伟冰披露,上代「妙享背屏」每日调用应用卡片超过 400 万次,背屏壁纸单日添加量超过 350 万张。小米将在今年改用更先进的方案,并继续公布背屏功能。

支付宝 9 月 15 日宣布,其 AI 智能体「阿宝」已接入比亚迪超级智能体「迪迪虾」。腾势 N8L 车主可在车内用语音发起买咖啡、缴停车费或领周边优惠券等指令,由迪迪虾理解需求,再交给阿宝匹配服务并完成前置流程。
交易仍需用户核对信息,并通过手动确认或声纹核身授权。双方表示,迪迪虾不掌握用户的支付宝账号与资金信息,阿宝也不操作车机及无关第三方应用。
迪迪虾首搭于 9 月 14 日上市的腾势 N8L 纯电版,并兼容 A2A、MCP 等协议;除支付宝外,首批生态伙伴还包括网易云音乐、火山引擎和智能家居服务商。

微信团队开源了企业级知识库框架 WeKnora,定位为基于大语言模型的知识管理工具,可将企业内部的各类资料转换为可检索、可推理的 Agentic 知识库。
WeKnora 支持 PDF、Word、Excel、图片等多种文件格式,同时可同步飞书、Notion、GitLab、语雀等数据源,并接入企业微信、飞书、Slack 等聊天工具,方便直接在日常工作场景中调用知识库内容。
功能方面,WeKnora 主要围绕 RAG 知识问答、Agent 智能体和自动 Wiki 三部分展开。其中,RAG 可从资料中检索相关内容、回答问题并提供来源;Agent 能反复查阅资料,并结合联网搜索、MCP、Skills 等工具执行复杂任务;自动 Wiki 则可以从大量资料中提取人物、产品、概念等信息,进一步整理为相互关联的 Wiki 页面和知识图谱。
模型方面,WeKnora 支持 OpenAI、DeepSeek、Qwen、智谱、混元、Gemini、MiniMax、Ollama 等,也支持自行部署。目前项目已经在 GitHub 开源,采用 MIT 协议。

拓竹宣布,将于 9 月 22 日 22:00 发布 R1,这是该公司首款激光雕刻和切割产品。拓竹因此将个人制造工具线从 3D 打印拓展到激光加工。
拓竹 8 月首次预告 R1 时,将它定位为可处理更多材料的新工具。公司此前提供用于 H2 系列打印机的 10W 和 40W 激光模组,R1 则作为独立的激光雕刻切割产品发布。

9 月 15 日,飞书发布 8.0 版本,向 Agent 开放数据和工具能力。用户可以把 Agent 加入群聊,Agent 也能在飞书中编辑文档、操作多维表格、安排日程与待办、参与会议、查阅云盘和妙记,以及发起审批。
飞书表示,Agent 的数据权限与其使用者一致;管理员可统一管理 Agent、追溯使用情况、限制 AI 用量,并管控高消耗模型和场景。
同期发布的「豆包工作伙伴」拥有独立身份、权限和记忆,可加入群聊并在授权范围内调用飞书与企业业务系统。该产品目前处于与企业定向共创阶段,将逐步向客户开放。

联发科 9 月 15 日发布旗舰移动芯片天玑 9600 Pro。该芯片采用 2nm 制程和第四代全大核 CPU,配置两颗 Arm C2-Ultra、三颗配备 1MB 二级缓存的 C2-Pro,以及三颗配备 512KB 二级缓存的 C2-Pro。
天玑 9600 Pro 集成 NPU 1090 与低功耗 NPU 2.0:前者负责生成式 AI 和 Agent 任务,后者为后台常驻 AI 提供独立运行域。联发科称,与上一代旗舰芯片相比,其单核性能提升 17%、功耗降低 37%,多核性能提升 15%、功耗降低 61%。
芯片还首批支持 LPDDR6 与 UFS 5.0,GPU 为 Arm Mali-G2 Ultra NX,最高支持 4K 240 帧慢动作视频、H.266 硬件解码和蓝牙 6.2。OPPO Find X10 Pro Max 与 vivo X500 Pro 系列已宣布首批搭载。

9 月 15 日,阶跃星辰发布 StepAudio 3 系列,包括 Realtime、ASR、TTS、Gen 和 Music 五款语音模型,现已上线阶跃星辰开放平台。
其中,StepAudio 3 Realtime 支持原生全双工对话、打断处理,以及推理与语音生成并行;工具调用和长任务可异步执行,不阻塞当前会话。阶跃星辰引用 Artificial Analysis 榜单称,该模型的对话动态综合得分为 98.9%,语音推理准确率为 99.7%。
StepAudio 3 ASR 支持中英文、方言、中英混说、长音频及专业领域识别,在 Artificial Analysis 非流式语音识别榜单中的词错误率为 1.7%。Gen 可联合生成人声、音效、环境音和背景音乐,Music 则支持基于歌词、清唱、参考歌曲和 ABC 记谱法继续创作。

智象未来 9 月 15 日发布原生全模态视频模型 HiDream-O1-Video-1.0,简称 HD-V1。模型支持文本、图片和视频输入,可根据内容自行规划 5~20 秒时长,并直接生成带声音的 1080p 视频。
HD-V1 在生成前会把自然语言需求拆成镜头时长、场景、角色、动作、构图、运镜、台词与声音设计,再联合建模文本、视频和音频。智象未来表示,这套流程用于提高跨镜头的人物一致性、动作连续性、物理反馈和音画同步。
公司引用第三方榜单称,HD-V1 在 Artificial Analysis 的带音频图生视频榜单排名第 4,在 Arena.ai 图生视频榜单排名第 8。智象未来同期宣布完成 C+ 轮融资,投资方包括新微资本、交子资本和工银资本,未披露融资金额。

DeepSeek 9 月 15 日发布 DeepSeek Harness v0.1.6-alpha.1,新版加入实验性 Browser Use 和 Computer Use。前者提供 Playwright MCP、Chrome DevTools MCP 和 Stagehand 三种浏览器后端;后者可通过 Cua Driver MCP 或原生驱动操作本机并获取截图。
该版本还为 Web 侧边栏增加可恢复的多标签终端,并让 Headless 模式支持从标准输入接收任务、用 `–session-id` 续接会话,以及用 `–json` 输出逐行 JSON 运行事件。MCP 也升级至官方 SDK v2,支持协议协商、工具分页、资源读取和 URI 模板。
此次仍是面向开发者的 alpha 预览版,官方明确标注了 Browser Use、Computer Use 和 Auto review 的实验性质。


罗永浩 9 月 12 日在社交平台评价野人先生 Gelato「很一般」,并认为其定价与口味不匹配。内容扩散后,不少网友涌入品牌账号评论区劝其不要公开对质,相关讨论反而为品牌带来近 3 万名新增粉丝。
野人先生视频账号近 30 天累计涨粉超过 40 万。该品牌 2024 年开放加盟后加快扩张,目前全国门店超过 1700 家,并已进入香港和新加坡市场,单球产品价格多在 28~38 元。
品牌主打当日现做、低脂低糖和大米、开心果等特色口味。此前也有消费者质疑其定价和「手工现制」宣传;品牌负责人今年 1 月回应称,价格综合考虑了原料、工艺与分量,口味体验存在较强的个人偏好。

9 月 15 日,市场监管总局会同文化和旅游部召开在线酒店预订平台服务行业行政指导会。美团、抖音、京东、携程、同程、飞猪等平台负责人,以及北京、上海、江苏、浙江等地市场监管部门负责人参会。
会议要求平台遵守反垄断法、反不正当竞争法、电子商务法和旅游法,对照案例自查独家合作、「全网最低价」等竞争风险,健全长期合规机制。
监管部门将问题指向酒店经营者的自主定价与跨平台经营环境,并要求平台维护消费者权益及优质优价的市场秩序。此次会议属于行政指导,官方通报没有公布处罚或整改期限。
9 月 15 日,小红书发布首份《社区金融生态公约》,明确禁止恶意唱衰、非法荐股、非法金融活动、伪造权威背书、承诺「保本保息」、编造虚假投资人设和变相导流站外等八类内容。
小红书商业金融行业负责人披露,过去一年,平台金融相关内容月均发布量接近 200 万篇、月均评论约 1200 万条;金融月活用户中,75% 有搜索行为,金融产品相关搜索词同比增长超过 110%。
今年初启动金融生态专项治理后,小红书在近半年处置违规笔记超过 101 万篇、违规账号 15.7 万余个、违规评论超过 477 万条,涉及非法荐股、伪造资质、非法跨境投资导流和违规保险营销等问题。


Apple TV 9 月 15 日宣布续订《流人》第八季。新一季共 6 集,改编自 Mick Herron「Slough House」系列第九部小说《Clown Town》,Gary Oldman 将继续饰演 Jackson Lamb。
第八季将围绕 Jackson Lamb 与 Diana Taverner 的正面冲突展开,Ben Vanstone 负责剧集改编与执行制片,Adam Randall 回归执导。该剧第六季将于 9 月 16 日开播,第七季已于去年获续订。
Netflix 9 月 15 日宣布,新版《傲慢与偏见》限定剧将于 12 月 3 日上线,共 6 集。编剧 Dolly Alderton 表示,剧集将贴近简·奥斯汀 1813 年的原著,同时在人物与表达上作出部分新调整。
Emma Corrin 饰演伊丽莎白·班纳特,Jack Lowden 饰演达西,Olivia Colman 与 Rufus Sewell 分别饰演班纳特夫妇。剧集由《心跳漏一拍》导演 Euros Lyn 执导,Alderton、Lyn 与 Corrin 等人担任执行制片。
Netflix 同步公布了 11 名主要角色的首批剧照。Freya Mavor 饰演简·班纳特,Daryl McCormack 饰演宾利,Louis Partridge 饰演威克姆;这也是该平台今年重点推出的经典文学改编项目之一。
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