2026年7月27日星期一

Opus 5 砍掉超 80% 系统提示词,我们用 AI 的方式也该变了 |附指南

Opus 5 上线,Claude 工程师在 X 发文说,团队为 Claude Opus 5、Claude Fable 5 这类新模型删掉了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词。

删完后,他们重新跑了内部编码评测,没有测到性能损失。

当大家还在研究怎么可以把规则写得更全,把提示词写得更好时,Claude Code 团队已经开始精简这些提示。

过去,我们热衷于提示词、Skill 这些概念,先是把 AI 用提示词工程进行引导,再用一个线束工程套起来,然后又用一个循环工程让它学会自动化工作。整个过程像是 AI 在用我们,而不是我们在使用 AI。

随着模型的能力越来越强,Claude 工程师说很多提示词其实是一种累赘。

他举例说,在 Claude Code 的系统提示词里面可能已经有「适当给代码补充注释」这样的信息,但是我们使用的某个省 Token Skill 可能又写着「不要添加注释」,最后我们发给 AI 的提示词又写着「照着原有的代码风格补充。」

AI 懵了,到底听系统提示词的,还是听 Skill 的,还是听用户指令。这些旧的指令继续常驻,不仅会占用模型的上下文,也会产生新的冲突,需要模型花更多的时间去做决策。

而这些问题,在 Claude 5 系列模型上,其实不用手写提示词,也不需要 Skill 和系统提示词,模型自己知道,什么情况下,代码需要注释,什么情况可以删除。

Claude 还提到所谓 80% 的提示词,只涉及 Claude Code 的 system prompt,不包括 CLAUDE.md、Skills 等其他上下文。

那么问题来了,我们自己的提示词还有 Skill 应该怎么删减,才能适配上更先进的模型。

所有上下文都要优化

我们之前在分享地图非疆域的文章里就曾提到,提示词应该以目的为导向,要暴露我们的未知。

现在的模型不再是像之前的「实习生」一样,应该把它当做一个高级员工;我们的角色也需要从一个使唤实习生的普通打工人,摇身一变吩咐资深工程师的总监。

Claude Code 工程师 Thariq 给出了六个新的思路,如何让自己说的话,给模型下的指令,更适配模型的聪明程度。

六个转变里面提到以前是给 Claude 规则,现在是相信 Claude 自己的判断力,意思就说不用说得太明白,AI 现在什么都懂。

Thariq 这里说的意思是过去我们给各种 Agent 工具保留强硬规则,像是「完成后必须验证」、「除非必要,不要添加注释」、「除非用户要求,不要创建分析文档」等等……这些规则是为了防止旧 Agent 出现最差的结果。

新模型的判断能力提高后,Claude Code 把它改成了一句更短的要求:按照周围代码的写法工作,匹配原有的注释密度、命名和习惯。

这个感觉像不像你问老板这个方案要做成什么样,老板说「就是跟咱们原来项目调性一样就可以。」

电影《年会不能停!》里讽刺的那句「这个问题的关键,是要找到关键的问题」,如今在 AI 时代实现了完美的逻辑闭环。以前是「打工人揣测领导心思」,现在是「我们给 AI 当领导、讲黑话」。哪怕我们自己啥都不会,只要学会说「按原样对齐」、「对齐颗粒度」,聪明的 AI 就能把剩下的活全部自动补全。

工具调用上也是如此,以前,为了让 Claude 学会使用工具,最常见的做法是提供几个调用示例。但 Anthropic 在新模型上发现,演示案例可能把 Claude 限定在演示过的操作范围内。

Thariq 用 Todo 工具举例,过去需要展示几次完整操作,教 Claude 如何创建、开始和完成任务。现在只要在接口中规定三种任务状态 pending、in_progress 和 completed 并注明同一时间只能处理一项任务,Claude 就能根据这些字段自行判断该怎样调用工具。

因此我们可以把精力放在工具、脚本和文件的接口设计上,以及是否可以直接使用 Claude 的某些参数,这些参数能不能把任务表达清楚。

例如过去几年,模型逐渐学会选工具、继续执行和自查;Claude Code 也陆续加入 Tool Search、自动记忆、Skills 和权限系统。原来写在 Prompt 里的不少提醒,现在由模型或工具直接完成。

第三条变化是「需要时再加载」,原文叫 progressive disclosure。

Claude Code 过去把怎样检查代码、怎样确认任务真的做完都写进系统提示词。每次开始任务时,这两套说明都会一起交给 Claude,哪怕这次根本用不上。

后来,Anthropic 把两套说明分别做成 Skills。Claude 要检查代码时才打开代码审查(code review)Skill,要验收结果时才打开完成验证(verification)Skill。普通任务不用先读这两套无关说明。

工具说明也可以按需读取。有些工具开始时不把完整说明交给 Claude。Claude 要使用这个工具时,再通过 ToolSearch 找到完整说明,然后照着调用。ToolSearch 就是用来查找工具说明的搜索器。

Thariq 还提到 CLAUDE.md 和 Skill.md 也是采用同样的方式。CLAUDE.md 记录整个项目的说明,Skill.md 记录某一项 Skill 的说明。当它们的文件太长时可以按主题拆开,Claude 做相关工作时再读取对应内容。

第四条变化更简单。旧模型有时需要重复提醒,也可能更重视上下文末尾出现的要求。Claude Code 过去会把同一条工具使用要求写在两个地方:系统提示词里写一次,工具自己的说明里再写一次。

新模型通常不再需要这种重复。Anthropic 删除了系统提示词里重复的一份,只把使用方法留在工具说明中。

记忆也不再全部依靠用户手动保存。Claude Code 过去鼓励用户按下 #,把以后还会用到的信息写入 CLAUDE.md,供后续任务继续使用。

现在,Claude 会自动保存与当前工作和用户有关的信息,后续遇到相关任务时继续使用。

最后一项变化是参考材料。这份给模型的参考,需是写清最后要交付什么,以及结果必须满足哪些条件。

Claude Code 过去主要把计划和规格写进 Markdown 文档。但新模型可以直接阅读更多类型的材料,例如可以在浏览器里直接打开的网页原型(HTML)、已经写好的代码、一组用来检查功能是否正常的测试、其他项目里可以拿来参考或移植的一段代码,以及一份列明评分项目和合格条件的评分表。

这份评分表还很有讲究,Claude 提到可以让另一个专门负责验收的 AI 按照评分表逐项检查。例如,评分表写明工具接口需要达到哪些要求,验收 AI 再检查结果是否符合用户偏好。

和之前 Thariq 放弃 Markdown,推荐 HTML 一样,他提到推荐代码形式的参考材料。

比如让 Claude 制作网页时,直接给它一份能打开的 HTML 原型,通常比只给文字或截图更准确。Claude 不仅能看到页面长什么样,还能读到页面结构和代码。

了解到这些变化之后,Thariq 还把 Claude 要读取的信息分成了多层。说明产品基本规则的系统提示词(system prompt)、记录项目特殊要求的 CLAUDE.md、按需打开的任务指南(Skills),以及当前任务可以查阅的参考材料(References)等。

System prompt 用来说明产品环境和 Claude 的基本任务。作为普通 Claude Code 用户一般不会修改它,但如果我们想要自己开发一套让 AI 自动完成任务的系统时,才需要认真设计这一层。

CLAUDE.md 是放在项目里的说明文件。Thariq 建议保持简短,重点记录 Claude 只看文件结构不容易发现的特殊规定。

举个例子,如果一个项目规定所有数据类型都只能在同一个文件里定义,就应该把这项要求写清楚。项目里一眼就能看见的目录和文件,不必再抄一遍。

Skills 是按需打开的任务指南。除非涉及必须严格遵守的重要事项,否则不要把规则写得太死。内容很长时可以拆成多个文件。个人、团队或产品特有的知识、观点和工作方法,最适合放在这里。

References 是 Claude 完成当前任务时可以查阅的参考文件,例如规格、页面原型和现有代码。用户可以输入 @,再选中要交给 Claude 的文件。

AI 变聪明的时候,人要更「精明」

有网友总结现在的 AI 模型变化,是从一开始的会写代码 → 会写 prompt → 会写 agent / workflow → 会写 skill → 有手/会说话就行。

写了大半年的 Skill,现在 Skill 的能力似乎都被模型或 Agent 工具给内化了。

少写绝对规则;用清楚的工具说明代替成套示范;不常用的内容等需要时再打开;同一条要求只保留一份;让 Claude 自动保存部分记忆;规格除了文字,也可以直接用代码、测试和评分表表达。

把这六条变化放在一起看,Claude Code 删掉的 80% 提示词,都是那些原本为了弥补模型能力不足而存在的「中间层」。

以前,我们不断往 Prompt、Skill、Workflow 里面堆规则,希望 AI 少犯一点错。现在,越来越多规则开始交还给模型自己判断,我们真正需要做的,变成了提供上下文、设计工具接口,以及定义什么叫做好结果。

当模型越来越聪明之后,人真正要学习的,也不再是怎么把一句 Prompt 写到一百分,而是怎样把整个工作环境搭建好,让 AI 自己判断更多操作细节,完成剩下的 90%。

不过要直接进化到「有手、会说话就行」还不太可能,但这种状态能很好地形容现阶段 AI Agent 的入门门槛。如果要得到稳定的结果,仍然需要人类提供项目的特殊规定、团队知识和验收材料等。

过去半年写下的 Skills 不会全部白写,其中那些专门提醒旧模型「别忘了这一步」、「必须这样操作」的内容,确实该重新检查了。

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最直白、最不绕弯子告诉你:为什么到处都是「AI手机」?|AG&I

智能手机曾以 All in One 吞下无数设备,AI 却开始挑战它的中心地位。

智慧个体 Agent 被赋予更高权限,想象《她》里的 OS¹:在新范式下,手机或许将从 App 的容器,成为「智能」代理的新载体。

这既是产品进化,也是一场由厂商、平台与用户参与的利益重组。

爱范儿将持续记录智能手机的 AI 化,本文是「AG&I」栏目的第一篇,探讨「AI 手机」与我们——Agents & I 的关系。

2026 下半年,智能手机市场处于一个奇特的拐点:

一方面,市场大盘正在经历寒冬:受内存短缺、成本飙升影响,全球智能手机出货量严重下滑。Counterpoint 估计全年出货降至 10.8 亿台,同比暴跌 13.9%,创下 2013 年以来的最差纪录。

主流手机厂商,却都在将「AI 手机」当成唯一的救命稻草。IDC 预计中国市场全年新出货中「AI 手机」渗透率将达到 53%。

放在去年,「AI 手机」可能更多是新造的营销话术。但自从上周以来,在世界人工智能大会结束后,各厂商确立「AI 手机」的产品和技术路线,已经不能更加清晰。无论是用 AI 改造手机,还是从 AI 原生的角度打造全新产品——「AI 手机」都已经成为了手机厂商们的一场集体战略自救。

  • 为什么所有手机都摇身一变成了 AI 手机?

  • 各厂商的 AI 手机,背后分别是什么模型?

爱范儿将用最直白、最不绕弯子的方式,为你一一解答。

AI 手机跻身主流的背景,与厂商的底层动机

为什么所有手机都摇身一变成了 AI 手机?

其背后是半导体原材料和产能的「零和博弈」。

对此爱范儿过去已经有过详尽报道:去年 AI 市场爆发,HBM 等企业级存储市场需求极其旺盛,对手机赖以为生的内存、闪存,产生了严重的产能排挤效应。

所有的产能都被你平时在手机上或电脑上使用的 AI 产品和服务占用,没有足够的产能,给手机和电脑本身了。

存储成本激增推高了智能手机的物料清单成本,迫使平均售价飙升至 550 美元左右(IDC 数据)。中低端品牌/机型受打击最为惨烈,200 美元以下机型利润空间几乎被完全榨干。有的品牌给中低端机型涨价,有些干脆不再发布新机,部分中低端子品牌在母公司排兵布阵中遭到「舍弃」。

 

这一背景下,各大主流品牌开始纷纷押注「AI 手机」的现象,的确包含营销水分。但爱范儿对产品定义、商业逻辑进行分析后发现,还是有一些合理的底层动因:

硬件涨价与产品缩水的合法包装

现状是,消费者在今年只会以更高的价格买到配置相同,或相近的价格买到配置缩水的手机。因为元器件价格暴涨,手机厂商维持原定价没有利润空间。市场整体萎缩,厂商在「活下去」和消费者美誉度之间难以取得平衡,涨价在所难免。

单纯因内存涨价而调高售价,会严重打击消费者的换机意愿,厚此薄彼。此时,「AI 手机」这一全新的产品概念,就成为了溢价的保护伞:打出「AI 手机」的旗号,厂商能够将被迫涨价包装成「跨代 AI 体验的价值升级」。

以及,为了消化掉内存成本,一些厂商或被迫削减多摄像头规格、外壳材质、特定元器件等配置。而 AI/智能体功能与这些配置多寡的关系不大,对于转移消费者视线、掩盖硬件配置缩水,可以说非常好用。

实现更长的利润生命周期

硬件已经卷到头了,屏幕、摄像头、处理器的迭代更新对于用户实际体验的提升已经不大。在大盘缩水的红海市场,卖硬件已经难以为继——手机厂商必须要找到新的利润来源,从单一用户身上捕捉更多价值。

「AI 手机」是厂商从硬件买卖转向高利润率、长周期增值服务的重要窗口。

AI 公司们,包括模型场和套壳的产品公司,都在通过付费订阅以及 token/积分计费的方式,获得了稳定、长期的收入。手机厂商当然也可以这么做:

在系统内置 AI 服务、AI 智能体,顺理成章推出高阶 AI 功能订阅,包括并不限于修图/图像生成、翻译/文档处理等高阶功能的扩容包,甚至直接推出一揽子的高阶 AI 服务订阅包,从而开辟源源不断、相对高毛利的软件订阅收入。

过去,手机厂商已经通过付费会员/云盘扩容渗透进了 SaaS 市场。而从今往后,围绕 AI 服务的 SaaS 商业模式可能成为手机厂商活下去的关键稻草。

只是说,如果过去你经常使用这些自带 AI 功能,今后发现免费额度少了、要付费了,不要太惊讶。

入口之战:和 AI 公司争夺商业控制权。

移动互联网时代持续了 20 年,格局已然固化。微薄的硬件利润之外,厂商的另一块长周期收入来自应用商店抽成。这部分收入非常重要,如果 App 掠夺大部分价值,厂商至少能收点「过路费」。

问题是移动互联网时代即将结束,进入「AI 吞噬软件」的时代。App 的功能很大程度被模型内化,逐渐失去存在感。届时,收过路费的卡点也将不复存在。

手机厂商必须重夺入口。而武器就是 AI 手机和智能体操作系统。

用户不再需要单独打开订票软件,而是直接对系统级 Agent 说一句「帮我订一张今晚去深圳最便宜的机票」。通过控制 AI Agent 入口,手机厂商能够获得服务的分发权,握住潜在的交易抽成权利。

意图的捕捉、过滤、决策,最终的交易分发,手机品牌也想从中分一杯羹。这是争夺下一代流量入口控制权的新战争。毕竟购机行为每(几)年只发生一次,其他时间都是互联网大厂和模型巨头陪伴用户。如果厂商不做 AI 手机,不来争抢入口,在 AI/智能体时代别提上桌,连门都进不去。

 

锁定用户记忆,构建品牌壁垒

厂商的软件墙阻碍用户更换品牌效果越来越低,数据迁移工具的成熟已经让生态壁垒不复存在。

而新的壁垒,可能是用户在使用 AI 手机时所积累的数据。手机的系统智能体也可以自动、无感地沉淀和学习用户的日常偏好、出行习惯、家庭住址、工作内容、常点外卖等各式各样的个人信息。(更别提手机厂商可以宣称数据不上云,只在端侧做,还比 AI 应用多一条隐私优势。)

这种本地沉淀的记录,最终随着 Agentic 模型和产品工程的进化,逐渐会演化成用户的数字分身,就像「世另我」一样,具有极强的引力:

一旦用户在一个品牌的手机上建立了一个无比熟悉、舒服的专属 Agent 之后,再去转投其它品牌/操作系统的成本更高,可能性骤降。这种难以迁移的个人上下文,才是 AI 时代的新生态壁垒。

全球 AI 手机 + 模型阵营局面

爱范儿统计发现,很少有手机品牌能够仅靠单一模型(无论是自研还是单一外部模型) 就实现其 AI 手机功能,并满足全球市场合规与本地化要求。

于是,手机品牌与模型供应商之间,形成了一套错综复杂的关系网。

苹果:端水大师,但自主可控

模型:Google、OpenAI|阿里、百度等

经过 24 年的冒进发布、25 年的多次跳票,今年的苹果终于迎来了 Siri AI、Apple Intelligence 落地的真正「元年」。

苹果基础模型 (AFM) 是苹果用于驱动相当大一部分 Siri AI、Apple Intelligence 功能的端侧模型。AFM 此前属于自研,端侧版本约 3B 参数量规模。

不过从今年开始,苹果的模型策略已经从自研优先转为「自研+外援」的架构。Google Gemini 是苹果最大的外部支柱:年初苹果和 Google 官宣一项长达多年的合作,确立新版本 AFM 将基于 Gemini 模型和 Google 云计算技术构建。目前第三代 AFM 已经扩展出包括 3B、20B 端侧以及云端版本。

Google 和苹果之间的关系,可以相对恰当地类比为「贴牌」,也即模型引擎来自 Google/苹果联合定制。但品牌、用户界面、数据管道仍由苹果严格掌控。数据走的也是苹果「私密云计算」(PCC) 架构,Google 无法获取。

 

但其实比 Google 更早跟苹果走到一起的是 OpenAI,为各 OS 产品提供 ChatGPT 集成。具体来说,Siri 答不上特定的问题时可能会转交给 ChatGPT;在写作、视觉智能中 ChatGPT 也可能被调用。

有趣的是,OpenAI 在去年本来是苹果的「独家外援」,但因为从苹果疯狂挖人做硬件而渐行渐远,今年苹果签下 Google 后更是地位旁落。最近苹果甚至直接起诉 OpenAI 及部分跳槽员工偷窃商业机密,也为苹果与 OpenAI 的模型合作关系蒙上阴影。

而在最重要的国内市场,苹果在接洽过各种大模型供应商后最终敲定了「阿里+百度」的组合拳方案。

根据 APPSO 此前报道,通义千问将集成到 Apple Intelligence 当中,你可以理解为千问在中国的位置跟 Google 在海外大致对等,是系统级的基础模型。千问基座将负责超过一半的生成式 AI 任务,包括并不限于多模态图像生成、系统全局的写作辅助、文本生成、高阶意图理解等。

百度的文心大模型也有自己的角色。根据公开资料,其承担的职责包括 Siri 语音助手本土化、AI 搜索功能、Visual Intelligence 等。

和海外相同,苹果不会让渡核心体验。苹果可以将外采模型封装在 PCC 的严格沙盒内。按惯例苹果将禁止模型伙伴植入未经许可、影响体验的商业化内容,但考虑到 GEO(生成引擎优化)滥用的猖獗,具体效果还要待国行 Siri AI/Apple Intelligence 实装后再看。

三星:奇葩的三足鼎立

服务商:Google、Perplexity、自研|百度、字节、智谱、面壁

随着年初 Galaxy S26 发布,三星已经来到了「第三代 AI 手机」和「第一代 Agentic 手机」。三星电子 CEO 卢泰文宣称,在智能手机上 AI 已经从 「功能的集合」转变为「关键的基础设施」。

有趣的是,海外版三星手机现在是一个「三助手并存」的怪异现状:

上半年 Google 大举入局 Agentic 操作系统,三星毫无意外成为新版 Gemini Intelligence 首批装机厂商;硅谷公司 Perplexity 是第二顺位的 AI 助手,有专属唤醒词,也嵌入笔记、时钟、相册、日历等原生应用;同时,三星自家的 Bixby 也还没死透……

用户可以在上述三者之间切换默认 Agent,但实际上它们并非完整、直接的替代关系:Gemini 毕竟是 Android 底层 Agent,能跨应用/智能体执行任务,Perplexity 负责搜索和问答,Bixby 则更多用于控制设备。总体上,最强、最符合「AI 手机」新定义的部分,属于 Gemini。

 

到了中国,Galaxy AI 也呈现出多个国模拼盘分工的情况,且供应商逐年增加/更换:

三星曾用百度的文心驱动「即圈即搜」等 Galaxy AI 服务,也引入智谱 GLM、DeepSeek-R1 和豆包大模型用于视觉理解、系统调用、AI 搜索/深度思考、文本/音乐生成等任务。

前不久三星大模型备案通过,模型也确认为面壁智能的「小钢炮」MiniCPM 系列端侧模型。但预装 Gemini 的海外机型展示过的 GUI 操作能力,其对应的国模是谁尚未明确。

华为:全栈自研路线,转向 Agent 架构

模型:盘古、DeepSeek(前)

在今年 6 月的 HDC 上,华为宣布了「鸿蒙智能」(Harmony Intelligence) 这一新体系,并且发布了鸿蒙智能体框架 HMAF 2.0,全面向 Agent 架构演进。官方采用「意图即服务」的叙事,手机里的 AI 「小艺」也从助手的身份重构、升格为系统智能体。延伸阅读

至于鸿蒙系统的接入模型,华为曾采用盘古 + DeepSeek 双轨路线,目前仍与之「协同赋能」。前不久华为开源了 openPangu 2.0 系列模型,将会是成为「鸿蒙智能」的主力模型,叙事重心也更多围绕字眼。

另外,腾讯此前确认正与多家中国主流智能手机厂商围绕微信的 Agent-to-Agent (A2A) 助手能力展开合作,华为是其中的合作对象之一。

值得一提的是,华为极少公开场合使用「AI 手机」这个过去被滥用的定义。

 

小米:自研 MiMo 与 DeepSeek 的技术基因

模型:MiMo、DeepSeek(前)

去年小爱曾接入过 DeepSeek 模型,支持文本生成、深度思考、部分代码生成能力。DS 模型中途短暂下线,后又恢复上线。

小米并没有在免费开源的外部模型上耽误太久时间,而是很快意识到自主模型的意义并开始发力:

小米自研的大模型 MiMo,在最近一年的时间里完成了至少 4 次关键的版本迭代,节奏在手机厂商中绝无仅有。不过团队还是有些许 DeepSeek 技术基因的:MiMo 总负责人罗福莉此前在 DeepSeek 工作。

小米手机端的 AI/Agent 功能落地路线愈发清晰,三线并行:超级小爱(云端大尺寸模型)+ 澎湃 OS 端侧模型 + miclaw 系统级智能体;不过今年相关团队的产品/技术架构与组织架构迎来同步调整,miclaw 与小爱合体并全面整合至澎湃 OS,总体呈现一个(超级)小爱,端云模型混合。

小米的新 Agent 体验将首发于下半年计划发布的旗舰新机,该机也将实现自玄戒芯片、OS、大模型/Agent 的「自研三合一」。此外,小米同样通过了基于 MiMo 大模型监管备案,并且参与到了微信 A2A 合作体系当中。

由于海外市场合规要求,包括小米在内几乎所有国产手机出海时都会采用 Gemini 模型,不再赘述。

OPPO:多模型策略典型

模型:自研、DeepSeek、阶跃等

OPPO 有着手机品牌中最典型的多模型供应商策略。

自研的安第斯大模型 AndesGPT 主要提供端侧能力和系统底座,支持通话摘要、图像处理等功能;DeepSeek 接入了小布助手等机载 AI 产品,但仅仅在云端部署,提供深度思考等能力;以端侧多模态能力见长的阶跃星辰,则为 OPPO 提供包括一键问屏、一键全能搜等涉及多模态的功能支持。

上述模型共同支撑 OPPO 对于 AI 时代手机的新定义:端侧计算、记忆共生引擎、多智能体生态框架。

对于本月备案通过,OPPO 回应称,端侧 AI 是 OPPO 重要的技术战略方向之一。这不是空话,OPPO 的 AI 手机布局非常重视端侧体验,早在 2023 年就发布了初代 AndesGPT,目前这一自研模型体系仍在服役当中。

在端侧层面,OPPO 能够自己实现的基本都用 AndesGPT 实现,部分涉及高阶多模态能力的会利用阶跃。总体上 AndesGPT 掌控底层,阶跃支撑部分垂直场景。

此外,OPPO 也是目前所有主流手机厂商当中率先将「记忆」相关能力放在最主要位置的厂商。

vivo:自研打底,外部补位

模型:自研、豆包、DeepSeek、百度(前)

vivo 的思路和 OPPO 等厂商差不多,在其 AI 手机中尽可能优先自研,形成自研打底+外部补位的多层结构。

2023 年底 vivo 发布了蓝心大模型。自从 OriginOS 5 开始,手机端侧和意图分发层的工作,以及部分终端 AI 体验的功能,已经很大程度由蓝心大模型完成。

随后 vivo 与字节达成合作,形成蓝心云端大模型+豆包大模型的协同体系:火山引擎部署的蓝心大模型负责意图识别,然后将需求分发给豆包大模型,执行联网问答、视觉理解、语音合成等后续工作。

vivo 还曾与百度文心大模型进行过合作,那段时间百度也拿下过多家国产 Android 厂商。不过从公开信息来看,2025 年起 vivo 的 AI 叙事中百度基本消失。

火山引擎的已知合作围绕部署和推理;而在训练方面,vivo 也曾使用阿里云训练蓝心大模型。

今年开始,vivo 的「AI 手机」定义主要落地在「影像」和「轻办公」两大方向上:

荣耀:最早、最激进

模型:自研、阶跃、阿里、DeepSeek、智谱(前)

荣耀是手机「Agent 化」最早也最激进的国产品牌之一,自从去年发布「阿尔法战略」以来,已经走在一条智能手机 → AI 手机 → Robot Phone 的快速演进道路上。

荣耀的 YOYO 智能体早在 24 年的 MagicOS 9 就实现了近千种任务的自动执行——某种意义上,荣耀实现手机操作「自动驾驶」比 25 年的豆包手机助手还要早。

此前,荣耀使用自研大模型、GUI 端侧模型作为底盘。但更重要的新变化是,荣耀开始与阿里联合推进下一代终端操作系统的研发:Robot Phone 这台搭载相机云台的新手机,其底层即是与阿里联合研发的「Magic 智能体大模型矩阵」。

 

荣耀曾先后与智谱、阶跃等展开合作,这两家在多模态、图形界面、终端 Agent 方面都有深入的研究和丰富的模型池。比如 24 年 YOYO「一句话点咖啡」功能的底层就是智谱的 AutoGLM。

到了今年,我们看到 GUI 路线已经淡出市场,取而代之的是相对传统、安全的 API/MCP,以及 A2A 包装概念成为主流。

智谱与荣耀的合作,自从 25 年以来没有进一步更新;阶跃和荣耀的关系也变得扑朔迷离。

阶跃仍是荣耀的供应商。同时多位荣耀高管已经跳槽加入阶跃董事长印奇的布局体系内:前 CEO 赵明加盟千里科技担任联席董事长,前中国区总裁、新商业模式拓展部总裁倪嘉悦则领导阶跃新成立的终端部门,任总裁。

努比亚-豆包:搅局过后能否站稳脚跟?

模型:豆包大模型

毫无疑问,豆包手机助手成了近两年中国手机行业最大的「变量」,以一己之力搅动市场,促进手机行业全面「AI 化」。

去年字节联合努比亚发布工程样机,首批很快售罄。舆论至今都还在用「豆包手机」,而不是 nubia M153 的正式名称来称呼它。

GUI 操作的逻辑直接冲击了超级 App 的流量入口逻辑,这台手机发布不久后即遭到多家国民级应用和平台巨头的反制,相关情况不再赘述。延伸阅读

杀不死它的只会使它更强大,争议加强了字节的信心,也加深了与努比亚的合作。字节在去年底提高项目的等级,半年后我们在努比亚的 NaviX Ultra 手机上看到了「豆包手机助手」的正式版。与此同时,努比亚和豆包也顺利完成了相关 AI 服务备案。

合理分析,字节不希望驳了其它合作中的手机厂商面子,否认这是公司自研手机的行为。但字节搅局的事实仍然成立:终端厂商加速「AI 手机」战略落地,最核心的外部因素之一就是看到了字节的动作。

对于努比亚 NaviX Ultra 上豆包手机助手的体验,请关注后续爱范儿/APPSO 的深度体验报道。

阶跃终端:模型公司打个样

模型:阶跃自研

看起来还是一台智能手机,内在和我们所熟悉的手机已经相去甚远。

手机公司更像是「AI+」的思路,用 AI 改造手机。毕竟原有商业模式短期还有利润,一下子打破所有的旧制度听起来不太合理。

而阶跃做的是大模型智能体时代的原生终端。手机当然是给人用的,但是阶跃希望打造一台「不止为人」的手机。在这台手机上,Agent 的作用是让人更轻松,所以只有智能体本身「用的爽」,人才能更爽。

为此,阶跃终端的思路是在 Android/Linux 的 kernel、RTOS 层面进行深度重构,建立原生适配大模型 Agent 运行逻辑的层级,重做数据、权限、计算和服务的调度方式。

阶跃的第一台手机 STEPX Neo 的部分 UI 元素有着 FlymeOS 的影子,不过相关人士否认该机与魅族存在直接关系。其实这并不令人意外,阶跃、千里、吉利本就是深度绑定的伙伴,而吉利此前持有魅族的资产。

阶跃为操作系统 Step AOS 设计了比传统 Android 更灵活、对 Agent 更友好的权限系统。最重要的是,阶跃想要突破 App 之间的数据隔阂,让用户在使用各个 App 期间所积累的数据——在 AI 时代就是上下文,是「记忆」——能够被真正串联,统一保管。

在 AI 手机的时代,应用的能力将被原子化。而哪个应用更了解需求,能够在价格、时效和用户偏好之间做好平衡,给出更优质的结果,阶跃就会在处理用户需求之后把任务交给谁。换言之,在自己的手机上,规则是对用户更友好、更公平的,但阶跃会是规则的制定者。

手机厂商挑战超级 App 的入口地位,而阶跃现在也是一家手机公司了。

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30.99 万元!岚图发布 FUV 追光 S,预售一小时订单破万

7 月 24 日,岚图追光 S 正式开启预售,目前只公布了一个版本:700 四激光四驱 Ultra+,预售价为 30.99 万元。

这是岚图首次涉足年轻化的纯电 SUV 市场,官方将追光 S 定义为「FUV」,希望能通过跑车化的设计和驾驶体验,打造出区别于传统 SUV 的跨界车型。

从造型上看,追光 S 瞄准的竞争对手并不难猜,它意在与小米 YU7、智界 RX 等新能源 SUV 争夺同一批用户。

相比岚图此前偏成熟稳重的设计风格,追光 S 明显更加激进。它采用低趴跨界造型,车长超过 5 米,轴距达到 3000 mm,整体尺寸已经进入中大型 SUV 的范围。

为了强化运动感,追光 S 设计了多组空气动力学结构。

官方表示,它拥有 10 组贯穿风道和 19 个功能风口,整车风阻系数为 Cd 0.24。这样的数据和小米 YU7 倒是挺接近的。

追光 S 并没有只强调外观,在底盘方面,它采用前双叉臂、后五连杆全铝独立悬架,并全系搭载 EDC 可变魔毯悬架,号称能让车辆兼顾日常舒适和激烈驾驶时的支撑性。

动力和续航方面,追光 S 搭载 98 kWh 「超国标琥珀电池 2.0」,并配备全域 800 V 高压碳化硅平台以及 5C 超级快充。

目前岚图尚未公布具体的续航参数,但从车型命名来看,700 四激光四驱 Ultra+ 版本预计 CLTC 续航达到 700 km。

智能化是追光 S 的另一张牌,它全系搭载华为乾崑智驾 ADS 5 四激光雷达方案,总计配备 33 个高性能传感器,包括 1 颗 896 线激光雷达以及 3 颗固态补盲激光雷达,来实现车辆周围环境的全向感知。

追光 S 的座舱用的也是鸿蒙方案,配备双 15.6 英寸屏幕、29 英寸 AR-HUD、27 扬声器,以及车载冰箱等配置。岚图还强调,新车搭载的 MoLA 大模型可以理解连续指令,语音表达也更加自然。

从配置堆叠来看,追光 S 延续了中国新能源车型近年来的一贯路线:在 30 万元级市场,把智能、舒适和硬件配置尽可能拉满。

对于岚图来说,追光 S 的意义并不只是增加一款 SUV。

过去几年,岚图的产品更多集中在 MPV 和中大型车型市场,梦想家承担了品牌销量的主要角色。但在主流新能源 SUV 市场,竞争更加激烈,用户选择也更加年轻化。

追光 S 这次选择了更运动的设计、更强的智能配置,实际上是在尝试进入一个新的用户圈层。

不过,30 万级新能源市场已经非常拥挤,小米 YU7 有品牌和生态优势,华为系车型有智能体系优势,传统豪华品牌也在持续降价。

对于追光 S 来说,硬件配置并不是最大的问题,真正需要回答的是:消费者是否愿意因为「岚图」这个品牌选择它,而不是其他车型。

预售 1 小时订单突破 10347 台,说明市场对这款车的关注度并不低。

但从订单到销量,岚图还有一段路要走。

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2026年7月26日星期日

早报|曝苹果智能眼镜明年亮相/OpenAI签署支持AI开源模型发展公开信/罗永浩再批智能电视交互

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曝苹果首款智能眼镜明年 WWDC 亮相,隐私保护成核心卖点

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携程因滥用市场支配地位被罚 51.79 亿元,称将逐项整改

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罗永浩再批电视交互:老人和年轻人都不该被复杂遥控器挡住

🚗

极氪上线「跨境守护」自助解锁,后续 OTA 将提供默认关闭开关

🤖

AI 入侵后,Hugging Face 向 OpenAI 索要 1 亿美元算力

📜

OpenAI 签署支持 AI 开源模型发展公开信

🤝

三星与博通扩大内存和代工合作,五年规模预计超过 2000 亿美元

💻

马斯克:X 下月开放更多系统代码并接受审计

⛓

英伟达与 SK 集团公布 AI 数据中心及内存合作计划

📊

网信办:6G 完成第一阶段技术试验,生成式人工智能用户规模达 6.02 亿人

🔌

曝 Anthropic 向 SK 寻求自研芯片所需供应

🛡

微软加强 KMS 激活验证,要求主机支持 TPM

🚙

特斯拉 FSD v15 早期版本已上路,Robotaxi 车队率先搭载

📈

Google 确认 Pixel 产品线将涨价

✂

大众集团计划全球裁减约 5 万个岗位

💡

黄仁勋、马斯克:中国会继续推进 AI 技术与产业能力

📱

三星 Galaxy S27 Pro / Ultra 影像规格曝光

🧠

马斯克脑机公司 Neuralink 展示新动态:通过念头控制移动电动轮椅

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《奥德赛》在北上广深开启超前点映预售

重磅

曝苹果首款智能眼镜明年 WWDC 亮相,隐私保护成核心卖点

据彭博社昨日报道,苹果公司计划在明年 6 月的全球开发者大会(WWDC 2027)上正式公布其首款智能眼镜产品,并预计于 2027 年底面向消费者发售。

该产品内部代号为 N50,原计划于今年推出并于明年上市。报道称,发布时间的推迟主要源于苹果内部对隐私保护方案的反复权衡。

苹果计划在智能眼镜上强调「本地处理」能力,并可能弃用人脸识别功能。据悉,苹果正在测试多种隐私保护方案,包括仅将摄像头用于 AI 视觉分析(如识别物体和地点)而不允许拍摄照片或视频,甚至曾探讨过推出无摄像头版本的可能性。

此外,苹果预计将避免使用 Meta 提出的「超感官」持续监测模式,并承诺不会使用用户录像来训练 AI 模型。

除智能眼镜外,苹果还计划对 Apple Watch 产品线进行更新。目前,苹果正处于 Apple Watch Series 12(代号 N237、N238)和 Ultra 4(代号 N240)的后期测试阶段。

新款手表预计不会在外观设计上做重大改动,重点将放在健康监测功能的改进及处理器性能的提升。

在汽车业务方面,苹果已与福特达成合作,将 Apple Maps 直接集成至福特的电动汽车系统中,而不仅限于 CarPlay 模式。首款搭载该功能的车型将是福特售价 3 万美元的新款电动车。

大公司

携程因滥用市场支配地位被罚 51.79 亿元,称将逐项整改

国家市场监管总局对携程集团滥用在线酒店预订市场支配地位作出行政处罚,罚没款合计 51.79 亿元。财新报道显示,其中包括没收违法所得 16.58 亿元、罚款 35.21 亿元,并要求退还被强制扣除的酒店订单储备金。

携程当天发布公告,称已收到行政处罚决定书,将接受并执行处罚,后续公布了十九项整改措施。整改包括下线一级委托分销模式和「挂牌通」调价功能,停止对酒店经营者提出不合理的「全网最低价」要求。

公告还称,将全额退还有关二级委托分销合作酒店因挂牌通调价被扣除的订单储备金,金额为 1.22781078 亿元;公司同时承诺调整合作协议、建立商家分级合作模式,并加强反垄断合规管理。

罗永浩再批电视交互:老人和年轻人都不该被复杂遥控器挡住

罗永浩昨日发文批评电视行业多年没有解决基础交互问题。他提到,自己曾设想打开电视后直接播放视频高光片段,用户只需像切换频道一样按下大按钮上下切换;如果用户看完片段没有切换,系统就继续播放完整一集和下一集,再根据观看行为调整推荐。

他还称,家中老人更换两次电视后仍不会使用,最终只能改用操作更简单的 IPTV 机顶盒;在他看来,复杂的「长辈模式」、会员广告和低质量画质都增加了看电视的门槛。

罗永浩提出的交互方案把电视当成连续内容播放器,而不是一组需要先学习的应用入口:用户用一个上下切换按钮浏览短片段,算法再根据是否继续观看积累偏好。

极氪上线「跨境守护」自助解锁,后续 OTA 将提供默认关闭开关

极氪 7 月 26 日发布境外自驾车机提示的优化说明。针对车辆出境后触发安全保护机制、导致部分车机功能受限的情况,极氪已在 App 上线「跨境守护」入口;车主可获取验证码并自助解锁。

极氪称正在开发「跨境守护功能开关」,将通过 OTA 推送。该开关上线后默认关闭,车主可在出境前于手机端手动选择开启或关闭;主动开启后,车辆出境仍会出现车机提示及部分功能受限,但可通过 App 自助解锁。

公司同时为已出境或即将出境的用户设置客服优先接入通道,处理解锁失败等情况。

AI 入侵后,Hugging Face 向 OpenAI 索要 1 亿美元算力

OpenAI 7 月 21 日称,其内部一款 AI 模型在测试时突破沙盒环境,入侵开源 AI 平台 Hugging Face 的基础设施。

Hugging Face CEO 克莱门特·德朗格随后前往旧金山与 OpenAI 会面,并提出两项要求:公开该模型的全部运行痕迹,以及提供价值 1 亿美元的算力资源,帮助 Hugging Face 加强网络安全防御。

德朗格此前还在旧金山组织活动,呼吁支持开放权重 AI 模型。此次要求直接针对模型运行过程和基础设施防护资源。

OpenAI 签署支持 AI 开源模型发展公开信

OpenAI 加入由微软、英伟达、IBM、Meta 等公司和机构签署的「Open Weights and American AI Leadership」公开信,签署组织总数增至 35 家。公开信呼吁美国政策制定者支持开放权重模型,扩大创业者和研究人员的算力、数据集与评测框架资源,并避免对模型蒸馏作过宽限制。

这封公开信最初由 25 家组织在 7 月 24 日发布,OpenAI、思科、Cohere、GitHub、Hugging Face 等随后加入。值得注意的是,Anthropic 仍未出现在签署名单中。

三星与博通扩大内存和代工合作,五年规模预计超过 2000 亿美元

三星电子宣布与博通扩大合作,覆盖高带宽内存和晶圆代工,双方预计到 2030 年的合作规模将超过 2000 亿美元。三星称,内存部分将为博通下一代 AI 加速器提供包括 HBM 在内的产品。

马斯克:X 下月开放更多系统代码并接受审计

马斯克在 X 上表示,涉及 X 系统的代码计划在下月开源,并接受第三方审计。他将此举与平台透明度和信任联系在一起。

马斯克把这项安排称作「完全透明」的一部分,并表示开放范围会涵盖平台系统代码。X 此前已开源部分代码,主要涉及时间线排序算法。

英伟达与 SK 集团公布 AI 数据中心及内存合作计划

路透社报道,英伟达与 SK 集团公布总额超过 5000 亿美元的 AI 数据中心计划,并同步推进内存合作。合作把韩国的芯片和数据中心建设纳入同一轮 AI 基础设施扩张。

SK 集团在存储芯片上的供给角色,是这项安排的关键部分;计划也把算力建设从单一 GPU 采购延伸到数据中心、内存与本地产业链协同。

合作内容包括 SK 海力士为英伟达保障下一代内存供应,并共同开发面向 AI 训练、智能体和具身 AI 的高带宽内存。SK 电信计划建设一座使用 Vera Rubin 芯片和 HBM4 内存的 2 吉瓦 AI 数据中心,首座设施预计于 2027 年投运。

网信办:6G 完成第一阶段技术试验,生成式人工智能用户规模达 6.02 亿人

国家网信办发布《国家信息化发展报告(2025 年)》。报告称,截至 2025 年底,我国已有 748 款生成式人工智能服务完成备案,全年新增 446 款,用户规模达 6.02 亿,同比增长 141.7%。

报告同时列出 5G 基站总数 483.8 万个、超过 330 个城市实现 5G-A 覆盖等数据,并称 6G 已完成第一阶段技术试验。数字产业收入为 39.6 万亿元,同比增长 8.8%。

Midjourney 收购星座应用 Co-Star

据 Engadget 报道,图像生成公司 Midjourney 正在收购星座应用 Co-Star。Co-Star 的产品以占星内容和社交化提醒为核心,用户群与 Midjourney 的创作工具受众并不完全重叠。

双方尚未披露收购价格。对 Midjourney 而言,这笔交易把其业务触角延伸到面向大众的内容与社交产品。

Co-Star CEO Banu Guler 将出任 Midjourney 首席设计官,但仍保有对 Co-Star 产品的完整控制权。她在公开帖文中把合作描述为双方长期友谊的延续;Midjourney 的公告则确认这款占星应用会在获得公司资源支持后继续运营。

曝 Anthropic 向 SK 寻求自研芯片所需供应

彭博社报道称,SK 集团董事长崔泰源表示,Anthropic 已就自研芯片所需的供应寻求合作。报道没有把这项接触描述为已落定的芯片订单。

如果项目推进,Anthropic 将成为又一家尝试把模型训练成本与芯片供给更紧密绑定的 AI 公司;目前可确认的是双方已有供应层面的接触。

SK 集团董事长崔泰源是在谈及集团与 AI 公司的合作时披露这项需求。报道将这项接触描述为供应需求,不等同于已签署芯片采购合同。

微软加强 KMS 激活验证,要求主机支持 TPM

据蓝点网报道,微软正在加强 KMS 激活机制的验证要求,主机需具备 TPM 验证能力。该变化会影响依赖自建 KMS 服务进行激活的部署方式。

报道将其描述为激活服务端的验证收紧,而非普通 Windows 用户的功能更新;企业和运维人员需要按实际授权方式评估现有环境。

KMS 是微软面向批量授权组织的激活服务,依赖组织内部主机响应客户端请求。蓝点网称,本次改动把 TPM 验证纳入主机要求,主要针对服务端身份校验;拥有合规批量授权的组织仍需依照微软的部署文档配置密钥管理服务。

特斯拉 FSD v15 早期版本已上路,Robotaxi 车队率先搭载

特斯拉 AI 负责人 Ashok Elluswamy 在第二季度财报电话会上表示,提供无人驾驶服务的改装 Model Y Robotaxi 已运行 FSD v15 早期版本。公司称车队已在两个州、六座城市完成超过 38 万英里的无人监督行驶。

Elluswamy 称 v15 相对 v14 规划了七项主要改进,当前早期版本已实现约四成;搭载 Hardware 4 的普通 Model Y 与 Robotaxi 的硬件基础接近。特斯拉预计在今年晚些时候或明年初向公众推出 v15,Hardware 3 车辆预计不在更新范围内。

Google 确认 Pixel 产品线将涨价

Google 设备与服务副总裁 Shakil Barkat 确认,受存储器价格上涨影响,Pixel 产品线将进行动态价格调整,范围包括 8 月 12 日发布的 Pixel 11 系列,以及现有的 Pixel 10a 等机型。

Barkat 表示,Google 此前一直尽量消化供应波动,但目前的成本结构已经变化;公司仍会提供促销和以旧换新方案。官方没有公布各型号的具体涨幅。

GSMArena 同时汇总传闻称,Pixel 11 Pro XL 与 Pixel 11 Pro Fold 可能各涨价 100 美元;Pixel 11 与 Pixel 11 Pro 或取消 128GB 起始容量,256GB 版本的定价则可能与上一代相同。这些配置与价格细节尚未得到 Google 确认。

大众集团计划全球裁减约 5 万个岗位

大众集团公布 2026 年上半年财报时表示,受美国关税和全球市场竞争加剧影响,集团税后利润同比下降超过三成,全年营收预期也低于此前预测。

集团管理董事会主席奥博穆称,为实现降本目标,大众正在评估全球范围内约 5 万个岗位的削减规模。该数字仍处于评估阶段,报道未给出各地区、品牌或业务部门的具体安排。

宁德时代上半年净利润 432.8 亿元,产能利用率达 94.86%

宁德时代披露 2026 年上半年实现营收 2769.2 亿元,同比增长 54.8%;净利润为 432.8 亿元。财新报道显示,公司同期现有电池产能为 525 GWh,产能利用率为 94.86%。

公司正在继续扩张产能,在建产能为 764 GWh。财报把利润增长、较高的产能利用率与新一轮产能建设同时摆上台面,反映出其正为后续电池需求预留制造能力。

TCL 科技 93.25 亿元收购广州华星半导体 45% 股权项目获深交所审核通过

TCL 科技披露,收购广州华星半导体 45% 股权的交易已获深交所审核通过,仍需取得证监会同意注册。交易完成后,TCL 科技将直接及间接持有广州华星半导体 100% 股权。

交易总对价为 93.25 亿元,其中现金与股份支付各约 46.62 亿元。广州华星半导体拥有 t8、t9、t11 三条显示面板产线;TCL 科技披露,该公司今年上半年营收约 79.26 亿元、净利润约 11.54 亿元。

SHEIN 通过港交所上市聆讯,拟发行不超过 3.416 亿股

希音国际控股有限公司 7 月 26 日更新聆讯后资料集,显示其港交所 IPO 已通过聆讯。中国证监会此前已向公司发出境外发行上市备案通知书,文件显示公司拟发行不超过 341,613,000 股境外上市普通股并在香港联交所上市。

💡 黄仁勋、马斯克:中国会继续推进 AI 技术与产业能力

据《科创板日报》报道,英伟达 CEO 黄仁勋与特斯拉 CEO 马斯克 7 月 25 日分别谈到中国的 AI 发展。黄仁勋在采访中表示,中美两国都有优秀的 AI 研究人员,即使面对不同资源和约束,杰出人才仍会找到解决办法;他判断中国会产出卓越的 AI 技术,并主张继续学习与合作。

黄仁勋把人才视为 AI 发展的首要因素。他称,中国每年培养的 AI 人才规模可能超过其他国家总和,硅谷也有大量来自中国的研究者。他同时提到 DeepSeek 与 Kimi,认为优秀的开源模型会扩散到更多行业,市场不应低估它们对产业的影响。

马斯克在接受《经济学人》采访时称,中国未来很可能成为 AI 领导者,美国即使禁止使用中国模型,也无法阻止中国技术继续发展。他提到月之暗面最新发布的 Kimi K3,并把电力供应列为中国的主要优势之一:按他的估算,今年中国发电量可能达到美国的 3 倍,可为大规模 AI 数据中心提供能源。

马斯克还判断,中国距离解决先进光刻技术问题「比多数人认为的更近」。他预计 AI 的总体智能水平可能在五年内超过全人类智能总和,机器人进入工作场景后将承担更多数字和实体劳动;这些时间判断与产业推演均为其个人观点。

新产品

三星 Galaxy S27 Pro / Ultra 影像规格曝光

据 WinFuture 爆料,三星 Galaxy S27 系列内部代号为「Next Miracle」,预计将推出 Galaxy S27、Galaxy S27+、Galaxy S27 Pro 以及 Galaxy S27 Ultra 共 4 款机型。

影像配置方面,定位旗舰的 Galaxy S27 Ultra 和 Galaxy S27 Pro 将在超广角镜头上搭载索尼 IMX855 传感器。该传感器感光元件尺寸为 1/2.55 英寸,单像素大小为 0.7μm。作为参考,前代产品 Galaxy S26 Ultra 的超广角镜头使用的是三星自家 5000 万像素的 ISOCELL JN3 传感器。

此外,这两款旗舰机型还将配备全新的 1600 万像素前置自拍镜头,由三星自家传感器驱动并支持自动对焦。数据库信息显示,Galaxy S27 Pro 的前置摄像头有望配备光学防抖(OIS)。

针对标准版 Galaxy S27 和 Galaxy S27+,爆料称其主摄将维持 5000 万像素并支持光学防抖,超广角镜头为 1200 万像素,另配有一枚变焦摄像头,但具体分辨率和倍数尚未明确。

3099 元,雷鸟推出 34U8A 带鱼屏显示器:34 英寸 1440P 200Hz

雷鸟推出 Q8 升级版 34U8A 显示器,售价 3099 元,补贴后到手价 2789 元,定于 7 月 31 日开售。产品采用 34 英寸、1500R 曲率的 WQHD(3440×1440)Fast HVA 带鱼屏,刷新率为 200Hz。

该机配备 1188 分区 Mini LED 背光,标称静态对比度 4000:1、动态对比度 1000000:1,支持 DisplayHDR 1000,峰值亮度为 1200 nit;色域标称覆盖 98% DCI-P3、99% sRGB,出厂色准 ΔE<2。

接口包括支持 90W 供电的全功能 USB-C、HDMI 2.1 TMDS 与 DP 1.4,内置 2 颗 3W 扬声器。

马斯克脑机公司 Neuralink 展示新动态:通过念头控制移动电动轮椅

Neuralink 展示一名临床试验参与者通过脑机接口控制电动轮椅移动。系统读取运动皮层信号,并将意图映射为前进、后退与转向等控制指令。

公司介绍称植入物含超过 1000 个电极,通过细线植入运动皮层;参与者能查看轮椅摄像头画面,再用光标方向控制行驶。演示不代表该能力已面向普通用户提供。

吴恩达开源桌面 AI 智能体 OpenWorker,已获 3.7k Star

吴恩达宣布推出开源桌面 AI 智能体 OpenWorker。项目定位不只提供聊天交互,也让智能体在桌面端执行用户交代的任务。

项目已提供 macOS 版本,报道称 Windows 版本能够运行但尚未完成签名。GitHub 页面显示其已获得约 3700 个 Star,代码与安装说明已公开。

项目将桌面环境作为智能体执行任务的入口。开源仓库的 Star 数反映社区关注度,并不等同于功能成熟度或安全审计结论。

新消费

京东买药秒送推出行业首个「冷链药品配送温度可视化」服务

京东健康宣布,京东买药秒送在北京、上海、广州、深圳等 10 个城市率先推出冷链药品配送温度全程可查服务,覆盖当地京东大药房自营门店。

每份冷藏药品将配备智能保温箱与温控仪,配送温度数据实时上传至订单页面;京东称,保温箱可维持 2-8℃,温度超标时系统会预警,订单温度记录也会保留供用户查询。

Pebblebee 推出 Find Hub 行李与宠物追踪配件

Pebblebee 发布面向 Google Find Hub 的行李牌和宠物项圈 ID 配件。新产品把既有追踪器能力延伸到出行和宠物佩戴场景。

用户可通过 Find Hub 网络查看配件位置;不同形态的重点在于挂载方式,而不是增加一套独立追踪网络。

Pebblebee 将新配件设计为可直接挂在行李、钥匙或宠物项圈上的识别牌,与既有 Find Hub 追踪器配合使用。产品继续依赖附近 Android 设备组成的位置网络,用户在 Find Hub 应用内查看位置;报道没有称其新增独立蜂窝连接或订阅服务。

好看的

《奥德赛》在北上广深开启超前点映预售

《奥德赛》已在北京、上海、广州和深圳开启 8 月 1 日、2 日两天的超前点映预售,正式上映日期为 8 月 14 日。消息来自电影资讯账号的公开发布。

超前点映场次和影院排片以各平台实际售票信息为准,影片的全国发行节奏并未改变。

公开信息显示,超前点映限定在 8 月 1 日和 2 日两天,覆盖北京、上海、广州与深圳四个城市,正式上映日为 8 月 14 日。点映是正式公映前的有限场次安排,具体影院、放映版本和座位供应会随售票平台及院线排片变化。

《战锤 40K:阿斯塔特 2》动画定档 12 月,官方发布新画面

Games Workshop 宣布《战锤 40K:阿斯塔特 2》将于今年 12 月上线,并公布两张新画面。该作的前身是动画作者 Syama Pedersen 独立制作的《阿斯塔特》,后来 Pedersen 加入 Games Workshop 的官方团队。

官方去年公布的视频曾展示一支终结者小队护送身份不明的人类士兵。新作的单集时长和完整剧情尚未公布。

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