2026年7月3日星期五

奕境汽车发布了「天穹智盾」安全架构,把安全问题都想全了

安全是最大的豪华这句话几乎会出现在所有汽车的发布会上,但是把这句话开成发布会的不多,奕境汽车就这么做了。

7 月 2 日,奕境汽车首次发布安全架构「天穹智盾」,并且在央视新闻上进行了《超凡一步 | 中国汽车新跨越》大型特别直播。这个架构与华为乾崑智驾 ADS 5 深度协同,覆盖智驾安全、主动安全、被动安全、电池安全、营救安全和健康安全六个维度,希望将新能源车的安全能力从单一碰撞防护,扩展到事前预防、事中保护和事后救援的完整链路。

在智能汽车的发展阶段,安全的内涵正在发生变化。过去,用户更关注车辆在事故发生后的结构强度、乘员保护和电池防护;而随着智能驾驶、主动安全和车云协同能力的普及,安全开始前移,更多风险需要在事故发生前被识别、判断和规避。奕境 X9 选择在安全架构层面做集中发布,也反映出高端新能源车正在把安全能力从单点配置,转向系统工程。

从现场展示的信息来看,「天穹智盾」主要围绕「全体系」「全时域」「全维度」展开。所谓全体系,是指车辆不只依赖某一个安全模块,而是将智驾、主动安全、被动安全、电池防护、营救系统等打通;全时域则强调事故前、事故中、事故后的连续防护;全维度则覆盖道路风险、碰撞风险、电池风险、乘员健康以及事故后的救援响应。

其中,智能驾驶和主动安全是这套体系的重要前置能力。奕境 X9 搭载华为乾崑智驾 ADS 5,以及 CAS 5.0 防碰撞系统,官方称其可实现前、后、左、右、上、下多方向主动安全防护,覆盖主动避障、开门预警等场景。现场还展示了华为乾崑 896 线双光路图像级激光雷达,并通过钢丝球擦拭视窗的方式,演示其耐磨表现。

被动安全方面,奕境 X9 采用高强钢与铝合金混合车身,官方公布整车高强钢与铝合金占比超过 92%。在关键承压部位,车辆使用 2400MPa 热成型超高强钢;同时还配备 2300MPa 超高强钢门环、A 柱内置 2300MPa 热成型胀管防撞梁、2300MPa 车门内防撞梁,以及第三排专属防穿刺钢板。直播现场通过「电镐钻挑战」展示了 2400MPa 超高强钢板材的抗冲击能力。

电池安全也是本次展示的重点。奕境 X9 针对电池包设计了多层防护结构,包括专属防撞梁、铝合金门槛梁,以及底盘三层防护装甲。官方称,这套底部防护的抗冲击强度达到国标三倍以上。电芯之间则使用航空级气凝胶隔热材料,以降低热失控蔓延风险。现场还通过「鸡蛋抗锤」「纸杯承重」「斧劈纸版」等可视化实验,展示电池底部聚脲涂层的抗冲击、抗穿刺性能;气凝胶防护隔铝板则接受了喷火枪持续 3 分钟高温灼烧测试。

奕境 X9 还将事故后的营救安全单独列为一项能力。车辆将超级电容布置在车身中部,官方称即便碰撞导致小电瓶失效,冗余电容仍可继续供电,保障车门解锁和门把手开启。同时,在事故发生后,车机可自动弹出事故处置指引,并触发车载 SOS 远程求救,将车辆位置同步至服务后台,协助调配就近救援资源。

除了静态拆解,本次直播还完成了华为乾崑智驾 ADS 5 的暗夜实景测试。测试围绕夜间行车中的强光、雨雾和复杂非标路况三类场景展开,由汪俊君、靳玉志与尼格买提全程随车体验。

在强光测试中,车辆模拟夜间会车遭遇对向远光灯干扰,同时前方出现低矮障碍物的场景。官方称,奕境 X9 在 120km/h 速度下完成识别、减速和避让。雨雾测试则叠加夜间暗光、雨雾和暴雨环境,车辆需要识别道路假人、倒地桩筒以及水帘后方的故障车。复杂路况测试中,奕境 X9 连续完成抬杆通行、直角弯穿行、低矮障碍物避让、悬空障碍物绕行和极窄路段穿越等项目。

这些测试并不等同于真实开放道路中的全部复杂场景,但它们呈现出当前高阶辅助驾驶能力正在关注的新方向:从过去更强调高速、城区 NOA 的可用范围,逐渐转向暗光、强干扰、低能见度、非标准道路等长尾场景。对于用户而言,辅助驾驶真正影响体验的,并不只是功能是否打开,而是系统在困难环境下是否足够稳定、可预期。

华为公司高级副总裁、引望公司 CEO 靳玉志靳玉志在直播中表示,奕境汽车与华为乾崑的合作,将推动辅助驾驶体验从「能用」走向「敢用、好用、爱用」,双方还将共同打造面向 L3 / L4 自动驾驶的车型。这个表述也透露出双方合作不只停留在单车配置层面,而是希望在后续车型与智能化架构上继续共建。

从产品节奏来看,奕境 X9 计划于今年第三季度正式上市交付。作为一款高端家庭 SUV,它试图用「天穹智盾」安全架构,把智能驾驶、车身结构、电池防护和事故救援纳入同一套安全叙事中。这也是当下高端新能源车竞争的一个缩影:产品力不再只是尺寸、座舱、续航和动力的比拼,安全、智驾和系统协同能力,正在成为新的核心卖点。

对于奕境汽车而言,X9 的意义不仅是推出一款新车,也是一次品牌技术形象的集中展示。如何把直播中的实测表现,转化为用户在日常用车中的稳定体验,仍然需要上市交付后的真实市场反馈来验证。但可以确定的是,在高端新能源 SUV 市场,围绕安全和智能化的竞争,已经进入更加系统化的阶段。

稳中向好。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。



from 爱范儿 https://ift.tt/KvnOyLp
via IFTTT

两场地震,和你口袋里的「地震仪」

当地时间 6 月 24 日傍晚六点零四分,委内瑞拉。在首都加拉加斯东侧的马卡拉库伊 (Macaracuay) 社区,帕特里西亚·阿罗伊的手机响了,突然跳出一条她从未见过的警报。

「手机刚一收到信号,我们就马上冲到了街上,正好赶在地震发生前。」这位意大利使馆职员后来告诉记者。

几乎同一时间,39 岁的作家佩利克里斯·桑切斯也收到了相同的警报,「我们得到了出门的时间,」他告诉美联社,「直到已经站在门外,我们才开始感受到越来越强的晃动。」

这二人的反应时间足够充足,有半分钟之久。而在国家西北方向的文化重镇巴基西梅托 (Barquisimeto),一位住在当地的网友在社交媒体上写道:从 Google 弹出通知,到整座城市突然剧烈地摇晃了起来,中间只过了五秒钟左右。

那天傍晚,委内瑞拉接连发生两次强震,相隔近 39 秒左右,其中第二次震级达到里氏 7.5 级,是这个国家一个多世纪以来强度最高的一次。

截至当地时间 6 月 28 日,该国政府公布死亡人数逾 1400 人、约 3500 人受伤,受到地震明显影响的居民人数统计超过 1.2 万人。

值得注意的是,发出警报的并非委内瑞拉政府,抑或南美洲其他国家或地区的任何地震权威预警机构。委内瑞拉的地震研究机构 FUNVISIS 只负责事后记录而非事前预警。

在地震波到达可感人群之前警告了所有人的,是 Google。根据事后数据,从地底岩石开始破裂,到第一条预警推送到百万台手机,中间只隔了 9 秒钟左右。

把 20 亿台手机变成地震仪

你的手机里有个传感器,在你横过来看视频的时候能将画面转正,也负责运动记录等许多你日常使用的功能。

这就是加速度计——也是这同一枚传感器,在地震的实际震感传递到你的脚下之前,就能够感受到脚下地底的轻微震动。它正是 Google 为 Android 手机打造的地震预警系统 (Android Earthquake Alerts) 的出发点。

当手机静置放置的时候,加速度计能够感受到极其细微的异动——在地震学科领域内称为 P 波或纵波,然后将信号连同大致位置发回到 Google 的服务器。

一部手机说了不算,但如果一个特定地理围栏内成百上千部手机同时报告了类似的震动,服务器就足以做出判断:一场真正的地震,可能正在发生。

紧接着,在毫秒级的尺度内,运行在服务器上的系统能够通过这数百台手机发来的不同信号,计算出相对较为精确的震源位置、震级等,然后抢在真正具有破坏力的 S 波/横波扩散到地表,产生真实伤害之前,将警报推送给居民。

接下来让我们根据震后谷歌对外披露的数据,回顾一下地震发生当时半分钟内都发生了什么:

在亚拉奎州地底的震源发生震动三秒之后,位于委内瑞拉北方多个州市的大量手机就已经感受到了震波,并且向 Google 的服务器回传了数据,如《纽约时报》制作的下图所示:黄点为上报了数据的手机所在位置。

在第三秒左右,手机的加速度计检测到的是速度高达每秒 4 英里,但强度较弱的 P 波。最初检测到震波的这些手机,必须处于静止状态,比如放在桌面上。

在大约九秒后,Android 地震警报系统已经积累了足够多的数据并完成了计算,从而我能够识别地震,并完全自动发出首批警报。我们同样参考纽约时报制作的图片:在蓝色框线区域内的手机在第 9 秒收到了警报通知。与此同时,临近区域的更多手机也上报了震感信号。

谷歌方面后来透露,在第一次地震几秒钟之后,第二次更强的地震也被检测到。系统识别到震级不断增加,于是发出了更多的警报:由于两次事件的地震波相互重叠,系统将其视为单一的大型地震事件,并向回传了信号的手机所在的区域内的所有手机都推送了警报。

这也是为什么在第一次地震发生 15 秒和 21 秒后,整个委内瑞拉北部的大范围区域都收到了警报通知:

Android 操作系统拥有全球大约七成的智能手机系统市场占有率,也就是说如果不考虑具体国家市场的定制系统的话,全球有至少二十多亿台手机,在硬件层面随时可以客串一把「临时地震仪」。根据 Google 官方资料,Android Earthquake Alerts 系统的总接入终端数量在 2019 年只有约 2.5 亿,到今年已经有 25 亿。

有趣之处在于,深夜正巧是该系统最为有效的时间段。考虑到在用户睡眠期间,手机通常是趴在床头柜上充电,一动不动,感知的敏锐程度也是最高的。

在去年 7 月,顶级学术期刊《科学》刊载了 Android Earthquake Alerts 的成绩单。Google 方面提交的论文显示:在运行的头三年当中,该系统平均每月侦测到 312 次大小地震,覆盖了 98 个国家。在累计的 1.8 万次侦测当中,有超过 2000 次值得预警的地震发出了警报,总推送数量达到约 8 亿条。

在收到警报的人当中,超过 150 万人填写了事后调研问卷,有 85% 的人觉得该系统「非常有用」。

这是个相当漂亮的成绩:原本权威机构才能使用的地震仪,现在可以装进每一个普通人的口袋。

Android Earthquake Alerts 系统的本质,是众包传感+信号处理+统计回归。

相比传统地震台网靠少数几台埋在地下、价值数十万元的地震仪,Google 的系统直接「征用」了全球 25 亿台手机。如果只看一部手机,数据肯定粗糙、不靠谱,但是用大量的样本,却足以弥补单一样本的质量,此谓众包传感。

每一台手机的每一个加速度计,无时不刻都在记录加速度数据,对于地震预警来说,大部分都是噪声。但 Google 对于地震信号的 STA/LTA 算法,用最近一两秒的平均抖动,去对比过去几十秒内的平均抖动,比值如果突然蹿高一大截,就有足够的理由怀疑是真测到了地震波。将有用的信号从噪声中晒出来,对地震波形做聪明的数学计算,此谓信号处理。

在地震学上早就有成熟公式,系统再用这些公式去拟合手机回传的数据,用最小二乘回归就能快速地计算出对于目前观测到结果的解释性最强的震中、震级数据,此谓统计回归。

和地震波赛跑

前面提到,地震发生的时候同时释放出两种震波。

跑在前面的叫 P 波,速度快,但晃动温和,极少有地震造成的破坏由 P 波造成;跟在后面的 S 波携带了一次地震当中绝大部分的能量。房屋倒塌、人身伤亡、财产损失,基本都是 S 波的后果。

S 波的传递,通常比 P 波要慢上一半左右。而目前绝大多数的地震预警系统,利用的正是这个时间差。

震中附近的传感器——在本次事件中就是大量的手机——先感知到温和的 P 波,立刻通过网络上传数据。你可以理解为,用光速传播的数据信号,即便受到网速的影响,仍然比地震波本身的速度要快。

这也是为什么 Google 的服务器计算出数据然后再推送警报,仍然能赶在破坏性更强的 S 波之前,先一步抵达距离震中较远的居民。当然,从这个逻辑来看,显然距离震中越远,提前量越大。以首都加拉加斯为例,距离震中 180 公里左右,最多可以抢到 30 秒左右。

但我们还是得给这个系统泼一盆冷水:地震预警不等于地震预测,它没有办法告诉你未来几天里何时、何处会发生什么级别的地震,这件事至今人类还无法做到。

它能做的,只是在地震已经发生,还没传到你脚下的那段时间里,替你抢出一些时间来。

结果令人遗憾的是,距离震中越近,这个系统对于避难、防灾的实际帮助越小。相信大家已经理解这个逻辑了:从传感器捕捉,到服务器计算,到警报送达,每一步都要耗时。

根据美国地质调查局的测算,在震中方圆 25 公里的范围内,在今天哪怕是再快的警报系统,也都赶不上地震波,这个范围也因此被称为「预警盲区」。

以下图为例,2018 年 4 月 16 日日本熊本县 7.0 级地震预警时间,震感最强烈的红色区域大部分居民,没来得及收到任何预警。共 45 人遇难:

地震预警的「最后一公里」

地震预警的真正难题,反而是如何在可能只有几秒钟的短暂窗口期内,把警报推送到一个可能在开车、炒菜、睡觉的人的面前?

这是一个经典的「最后一公里」问题,也是各个主流大规模地震预警系统真正较劲的地方。

人人都有手机,显然手机是最重要的推送目标。目前,主流地震预警系统采用的是「小区广播」推送机制,基站直接对自己区域内所有的兼容手机发送一次性的广播,不挑号码,也不怕网络拥堵。并且,小区广播在手机上即便是开了勿扰、关了铃声,也仍然会响,唯一的例外是手机开了飞行模式。

目前,美国、日本、中国台湾等地的公众预警,包括并不限于地震、儿童犯罪(安珀警报)等,都是通过小区广播完成的。

而将地震预警送进客厅这件事,中国做的更早。

2019 年 6 月 17 日深夜,四川宜宾长宁发生 6.0 级地震。在地震波到达前,成都市上百个社区的防空警报喇叭同时发出了预警和倒数。与此同时,用户的电视也在弹窗读秒,手机也收到了预估震级。当时,市民举着手机拍下窗外此起彼伏的倒计时,视频一夜刷屏。

当时,中国地震预警网提前 10 秒通知了宜宾,提前 61 秒左右通知了成都。对于在地震这件事上有过惨痛记忆的四川人来说,很多人还是第一次意识到:地震是可以提前预警的!尽管提前的时间仍然只有短短的几秒到几十秒,却足以让人们做好第一反应。

现如今,地震预警的能力已经融入了几乎所有主流智能消电品牌的设备当中:华为、小米、OPPO、vivo 等品牌手机,在系统层面内置了地震预警,数据来自中国地震预警网,能够突破静音设置,而且无需另外安装 app。

机顶盒和智能电视也一样,当区域内发生可感的地震时,会全屏弹窗加语音播报,告知预估烈度和震波倒计时。

遗憾的是,国行 iPhone 目前尚无系统级预警,需要用户自己安装第三方 app 来获得警报提醒。

国家层面,中国地震局在去年 9 月宣布国家地震预警工程已经建成,布设了超过一万八千个检测站点,构成了全球规模最大的由单一国家建立的预警系统。

在时延方面,秒级预警覆盖了重点危险区九成以上的人口。自从投入使用以来,国家地震预警工程已经发出了 359 次 4 级以上的地震预警。

速度 vs 精度的平衡难题,以及人类因素

看起来,在全球范围内的地震预警系统,从地底到客厅再到手机的链条都已建成,但是距离完美尚有距离。

回到 Google 的 Android 地震预警系统,上周在委内瑞拉确实风光了一次,但前几年它也曾经历极其难堪的时刻。

2023 年 2 月 6 日凌晨四点多,土耳其、叙利亚发生里氏 7.8 级强震。人们还在睡梦当中,房屋成片坍塌,权威统计超过五万人丧生,伤者不计其数。

事后调查发现,尽管 Google 的预警系统当时已经在土耳其启用,但系统实际做出了错误的判断,将 7.8 级的初判震级压到了 4.5。结果,本来受影响范围内一千万人可能收到的警报,最后只发出了不到 500 条低级别提醒,且这些提醒因为级别不够而未能有突破手机静音设置。

Google 在 2025 年的论文当中对那次事故做了复盘,认为当时的算法版本存在局限,没有为如此高震级的地震做好校准。

这其实暴露了所有地震预警系统的软肋:速度和精度都是此消彼长、矛和盾的关系。

原理其实很好理解:报告得越早,手里的数据越少,震级估计得越粗糙;想估的更准,可能得多等几秒;但这几秒恰恰跟逃命的有效程度直接相关。

换句话来说,在速度和精度之间,地震预警系统做着艰难的平衡。即便是地震速报系统最为健全的日本,在 2011 年的东日本大地震起初,也把震级估小了。这也是为什么 Google 希望能够用众包的逻辑来加大覆盖,用堆样本量的方法来试图抹平传统地震预警系统少样本的误差。

然而依靠海量廉价的加速度计本身,仍然无法实现最高的精度,碰上那些更大、更致命的地震就更容易失手。

当然,这绝对不是说众包系统没有意义:正相反,它很有意义,因为越大量的数据越能够帮助算法的开发者去进一步优化算法。

另外值得一提的是,就在上周委内瑞拉地震的前一天,北京时间 6 月 23 日晚上,北京和周边地区的小米电视突然炸响警报,屏幕弹出以海淀为震中、预警 5.0 级的地震预警。当时有人衣服没穿好就冲下楼,有人慌乱中忘带了钥匙,事后还要花钱找开锁师傅。

然而那天北京并没有发生任何可感的地震。小米事后道歉表示,研发人员做内部测试的时候发生了误操作,将一条虚拟的测试数据推送到了线上正式环境。

类似的事情多年前在美国也发生过。2018 年,夏威夷应急管理局误发了一条全州范围的警报:「弹道导弹来袭,这不是演习」,直接导致整个夏威夷陷入长达数小时的恐慌。事后才查清,一名应急管理局员工在内部演戏的时候点错了下拉菜单,将演习数据当成真实警报发了出去。事后,那名员工遭到解雇,甚至还收到了死亡威胁。

将这两件事放在一起看,你可以说世界是个草台班子。但它们共同暴露的,是所有生命攸关的大规模灾难警报系统所面临的难题:一条瞬间送达千万人的信息通道,本身也是一把双刃剑,用对了能救命,手一滑却同样能造成预料之外的影响。

系统的设计者和运维者处在一种两难境地:即便不考虑这种操作失误,哪怕是正常操作,如果将阈值定的送,大小震都报,容易惹人烦,更可能引发「狼来了」的现象;但如果定的严,或者像前面提到的那样,为了追求精度而舍弃时间,则更会损失逃生窗口。

许多国家和地区的权威机构,不约而同地选择了降低阈值。宁可错杀,绝不漏杀。

2007 年开始,日本气象厅将地震全局速报的烈度阈值从 MMI 5 级降低到了 4 级;2024 年,以色列的一次军事行动产生的爆炸被地震预警系统误判为地震,导致数百万人收到了误报;
美国的龙卷风警报当中约有七成是误报,但事后研究发现公众并没有因此而麻木。

究其根本,谁都想要一套永不犯错的系统,但对于地震预警这样极度复杂的系统来说,是不可能存在的。退而求其次,只要在真正人命关天的时刻靠得住,大家多少也能容忍偶尔的虚惊一场。

不过,更深层次的问题是,向数以百万计的人们推送一条关乎生死的信息,这件事谁有资质?相关的舆论争吵在中国曾经持续十年之久

汶川地震之后成立的成都高新减灾研究所,早早地就将地震预警做进了电视、手机、微博等社交媒体渠道。但该机构本身,以及关联的商业主体,均为民办机构以及民营企业性质,而根据中国法律,地震预警信息必须由政府官方授权发布。

该机构和政府之间围绕「资质」拉锯了多年,直到 2020 年才实现破冰,通过授权、并网的方式,实现了地震预警的「官方发布、社会协同、多方联播」的融合机制。

而再切换到上周小米的误推送事件,其实小米并非预警信息的源头,和所有手机、电视厂商一样,它们在整个预警信息链条中扮演的都是「播发平台」的身份。

所以究其根本,这一事件的真正讨论点,在于作为公共信息播发渠道的商业公司,应该进一步提升其技术内控能力,使之配得上它所承载的公共安全责任;以及,有关机构如何对终端厂商的播发渠道实现有效的技术和法律监管。

很长一段时间里,提前几秒知道地震要来,是只有国家机构才办得到的事。如今,它成了消费电子产品里一个默认开启、甚至无需你知晓的能力,悄无声息地装进了数十亿人的口袋里。

我们就这样跨过了一道门槛,却几乎没有察觉。科技的进步,第一次把救命的关键几秒钟,交到了每个普通人的手里;同样是第一次,人命关天的责任,压在了终端厂商和科技公司的肩膀上。

而这份责任的回报,从一开始也不算公平:做对了,救人于无形,也没有掌声;做错了,惊动一座城市,万人喊打。

对于一个如此庞大、复杂的系统来说,这是个尚无答案的新课题。

最后希望看到这里的读者朋友们,永远用不上这个功能。可万一哪天它真的响了,千万别愣着,那是科技的进步,为我们抢来的几秒钟。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。



from 爱范儿 https://ift.tt/HBEmWYy
via IFTTT

2026年7月2日星期四

早报|曝苹果计划生产1000万台折叠iPhone/任天堂回应全员涨薪10%传闻/华为鸿蒙6终端设备突破7000万

cover

🍎

苹果 2027 年将迎产品大年,新款 MacBook Pro、iPad Pro 与 M7 芯片齐发

🚀

马斯克否认 SpaceX 研发 AI 手机:相关原型机报道「完全错误」

📱

华为 HarmonyOS 6 终端设备数突破 7000 万

🎮

任天堂回应全员涨薪 10% 传闻:2023 年的老黄历了

📱

Counterpoint:预计苹果首款折叠屏手机将贡献 29% 面板采购份额

💰

扎克伯格官宣卖算力,引发半导体暴跌

🚀

宇树科技获准 IPO 注册,拟登陆科创板

🧠

SK 海力士计划投资约 514 亿美元新建 NAND 工厂

🚗

奔驰中国设新部门:避免重蹈 CLA 覆辙

🚙

L2 辅助驾驶首个强制性国标发布,驾驶员脱手脱眼将被强制禁用

🚗

奇瑞发布犀牛电池安全保障计划,承诺因电池热失控损毁赔付新车

🧠

理想马赫 M100 芯片论文入选 ISCA 2026 工业分区

🤖

可灵 AI 获 30 亿美元融资:腾讯阿里百度加持,估值达 180 亿元

🦿

乐享科技完成近 5 亿元 Pre-A 轮融资,发布家庭具身智能品牌「元点 Zeroth」

💡

Palantir CEO 抨击 Token 计费:企业需要掌握生产资料所有权

📱

支付宝「阿宝」开放公测,可处理 72 类生活办事场景

☁

阿里云秒悟 Meoo 上线夜间计划,Qwen 3.7-Max 费用低至 2 折

🔍

正确率仅三成,OpenAI 新基准 GeneBench-Pro 难倒顶级 AI

🤖

Ramp Labs 推出跨模型适配框架 PorTAL,换大模型底座无需重新微调

💻

Gemini Spark 登陆 macOS,可接管本地文件和桌面任务

🛍

霸王茶姬回应小程序 0 元薅羊毛:系配置失误,异常订单将统一取消

重磅

苹果 2027 年将迎产品大年,新款 MacBook Pro、iPad Pro 与 M7 芯片齐发

据彭博社报道,苹果计划于明年上半年发布多款硬件新品,以迎接 iPhone 问世 20 周年。

产品线方面,苹果正测试四款新款 iPad Pro,屏幕尺寸维持 11 英寸与 13 英寸,重点升级内部性能并有望引入 VC 散热系统。同时,代号为 K104 的新款 14 英寸入门级 MacBook Pro 预计明年上半年问世,将采用全新外观设计。

核心芯片也将迎来快速更迭。苹果计划最快于明年上半年推出 M7 处理器,旨在通过缩短迭代周期,优化对 AI 工作负载的支持。

此外,明年上半年苹果还预计发布第二代 iPhone Air 及 iPhone 18 入门版。在 20 周年之际,苹果还计划推出纪念版 iPhone、第二代折叠屏 iPhone、首款智能眼镜及全新智能家居设备。

大公司

马斯克否认 SpaceX 研发 AI 手机:相关原型机报道「完全错误」

昨天,埃隆·马斯克在 X 发文评论一则关于「SpaceX 近日向投资者展示了一款类手机的 AI 设备原型」的传闻时,表示相关报道「完全错误」。

《华尔街日报》此前的报道称,SpaceX 在 6 月启动创纪录 IPO 前,向部分投资者展示了一款旨在重塑 AI 交互方式的硬件原型。该设备机身比苹果 iPhone 更薄,预计搭载高通骁龙芯片,并运行集成 xAI 技术的专有操作系统。

报道指出,马斯克长期愿景是拥有一款能承载其旗下业务技术的消费级平台,以减少对外部应用商店的依赖。

The Verge 报道称 ,此前马斯克也曾多次对开发手机表达排斥,称这一想法让他「生不如死」,并在今年 2 月明确表示 SpaceX「没有在开发手机」。

应对存储荒,苹果要求供应商为 iPhone 18 系列提前储备通用零部件

据财联社报道,在当前全球消费电子行业面临存储零部件短缺的背景下,苹果正在逆势要求供应商提高产量预期,以抢占更多市场份额。

知情人士透露,苹果已要求供应商为今年生产约 1000 万台可折叠 iPhone 做好准备,这一数字高于此前预计的 700 万至 800 万台。

苹果此前已为 2026 年下半年推出的首款折叠屏机型及 iPhone 18 Pro 系列预订了 8000 万台设备的零部件。最新消息显示,苹果已向部分供应商透露,下半年新款 iPhone 的产量可能高达 8500 万台。

此外,苹果正积极采取措施确保零部件供应,要求供应商为即将推出的 iPhone 18 高端系列准备部分 iPhone 17 系列通用的常规芯片和零部件。

华为 HarmonyOS 6 终端设备数突破 7000 万

华为鸿蒙操作系统官方宣布,HarmonyOS 6 终端设备数已突破 7000 万台。

华为此前披露,开源鸿蒙生态设备超过 13 亿台,全球开发者超过 1100 万,鸿蒙应用与服务超过 38 万。余承东 6 月曾表示,鸿蒙已经稳居中国第二大手机操作系统。

任天堂回应全员涨薪 10% 传闻:2023 年的老黄历了

据 Nintendo Everything 报道,任天堂官方近日针对早前流传的「全员涨薪 10%」报道作出回应,明确表示 10% 的薪资涨幅是 2023 年就已经落地的调整,而非近期的新动作。

此次信息偏差源于任天堂全球总裁古川俊太郎在股东大会上的发言摘要不完整。在最新的说明中,古川俊太郎阐述了任天堂的薪酬管理理念,强调公司倾向于设定合理的工资水平,以应对行业趋势和外部社会环境。

他表示,薪资是员工生计的基础,如果薪酬随业绩剧烈波动,员工将难以安心工作。因此,维持适当的薪酬水平对于营造一个让员工能够无惧失败、挑战创新娱乐环境至关重要。

Counterpoint:预计苹果首款折叠屏手机将贡献 29% 面板采购份额

行业研究机构 Counterpoint Research 昨日发布报告,预计苹果首款折叠屏手机上市后,将在 2026 年全球折叠屏智能手机面板出货量中贡献约 29% 采购份额。

报告预计,2026 年全球折叠屏智能手机面板出货量约 2750 万片,同比增长约 24%;全年出货额约 44 亿美元,同比增长约 48%。从品牌采购结构看,三星预计仍居首位,份额约 31%;苹果首年约 29%;华为约 24%。

Counterpoint 认为,反弹主要集中在下半年,第三季度和第四季度合计出货量约占全年 64%。它还判断,苹果进入后会扩大市场规模,并把竞争重点推向更高平均售价、更高可靠性和更低折痕的大尺寸横向内折产品。

扎克伯格官宣卖算力,引发半导体暴跌

据彭博社报道,知情人士透露,Meta 正在筹备一项云基础设施业务,核心模式是将内部过剩的 AI 计算能力出售给外部客户以获取收入。

报道指出,该项服务不仅提供底层算力的访问权限,还将涵盖 Meta 旗下相关人工智能模型的商业化使用。

为支撑其庞大的人工智能战略,Meta 近期正大举投资并抢占昂贵的数据中心及相关基础设施资源。

报道披露,Meta 目前正押注位于路易斯安那州、总投资规模高达 200 亿美元的数据中心项目,这为其庞大的算力储备与未来的云端服务提供了基础硬件支撑。

受此消息影响,美股市场呈现显著分化。

7 月 2 日凌晨收盘,Meta 股价逆势上涨 8.81%;而作为其算力供应商及潜在竞争对手的独立云计算厂商则遭遇猛烈抛售,Nebius 与 CoreWeave 跌幅分别超 14.5% 及 13%。同时,由于市场担忧科技巨头算力军备竞赛降温,半导体及存储板块集体震荡。

费城半导体指数重挫超 6%,其中存储巨头美光科技大跌 10.57%,闪迪跌超 11%,英特尔、ASML、AMD 及台积电等核心产业链公司跌幅均超 5%。

宇树科技获准 IPO 注册,拟登陆科创板

证监会昨日发布公告,同意宇树科技首次公开发行股票并在科创板上市的注册申请。

证监会发布的批复文件显示,宇树科技本次发行股票应严格按照报送上海证券交易所的招股说明书和发行承销方案实施。此次获准 IPO 注册,意味着宇树科技正式进入上市发行的最后阶段。

SK 海力士计划投资约 514 亿美元新建 NAND 工厂

据路透社报道,SK 海力士昨日表示,计划投资 80 万亿韩元,约合 514.6 亿美元,在韩国清州建设新的 NAND 存储芯片工厂 M17。按照公司在活动上公布的计划,新厂明年开工,目标是在 2029 年前建成。

此外,海力士股价于昨日午后出现剧烈波动,单日市值蒸发约 1600 亿美元(约合人民币 10000 亿元)。

海力士昨日收盘价为 2,187,000 韩元,较前一交易日下跌 14.57%。与此同时,三星电子股价也下跌超过 9%,美光科技跌幅达 10.57%。此次半导体板块的集体下挫,导致亚洲大型科技公司的市值缩水数百亿美元。

奔驰中国设新部门:避免重蹈 CLA 覆辙

据汽车像素报道,奔驰中国销售体系近期调整组织架构,新设了一个名为「Go to Market」(GTM)的部门,新部门正在内部招聘中。

知情人士透露,新设立的 GTM 虽为三级部门,但将直接向今年 3 月履新的奔驰销售公司总裁兼首席执行官李德思(Daniel Lescow)汇报,部门负责人预计由前 CEO 执行助理王江川担任,目前该部门正进行内部招聘。

该部门的核心职能是作为产品协同流程枢纽,解决车辆从产品定义、定价策略、排产节奏到渠道转化之间的系统性断层问题,建立前期拉通的防错机制。

报道指出,此项架构调整直接针对奔驰新能源车型近期在华的市场反馈。

以基于 MMA 架构的全新纯电车型 CLA 为例,尽管其进行了搭载端到端智驾、接入大模型等本土化适配,并将起售价下探至 22.9 万元,但据乘联会数据显示,该车型今年 2 月销量跌至 21 辆,5 月仅为 161 辆。

而 GTM 部门的设立意图补齐本土化洞察与端到端体系协同的能力,避免后续产品策略与中国市场脱节。

L2 辅助驾驶首个强制性国标发布,驾驶员脱手脱眼将被强制禁用

工信部昨日正式发布《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》(GB 47955—2026)强制性国家标准,该标准拟于 2027 年 1 月 1 日起正式实施。

这是国内首个针对 L2 级辅助驾驶的强制性国家标准,填补了该领域安全规范的空白。华为、小米、比亚迪等行业龙头企业参与了该标准的联合起草。

该标准明确了 L2 级「组合驾驶辅助系统」的安全指标体系。在手部脱离检测方面,若双手脱离方向盘 5 秒,系统将发出提示;若提示后未握回,预警将升级。

在视线脱离检测中,系统若检测到视线偏离,将在 5 秒内发出提醒,若 5 秒后视线仍未回归则触发「立即控制警告」。

对于未能及时响应预警的行为,新国标引入了惩罚机制。若驾驶员在触发警告后 10 秒内仍未接管,系统将启动风险缓解功能主动介入并寻找安全点停车。

此外,若出现触发风险缓解功能或在 30 分钟内多次触发升级预警等情况,系统将被强制禁用 30 分钟。

奇瑞发布犀牛电池安全保障计划,承诺因电池热失控损毁赔付新车

奇瑞汽车昨日正式发布「犀牛电池安全保障计划」,针对搭载犀牛电池的已售及在售车型推出三项安全承诺。该计划旨在响应自今年 7 月 1 日起正式实施的《电动汽车用动力蓄电池安全要求》(GB 38031-2025)等强制性国家标准。

  • 奇瑞所有搭载犀牛电池的已售及在售车型,其动力电池安全性能均满足最新国家标准;
  • 若因动力电池自身原因导致整车发生热失控损毁,奇瑞将赔付同款新车;
  • 针对首任非营运车主,奇瑞提供涵盖动力电池、驱动电机及电控单元在内的「三电终身质保」。

此次保障计划将「安全兜底」覆盖至已售车型,标志着车企对电池安全的关注重点正从单一的技术参数测试,延伸至整车协同、质量管控以及售后责任边界。

在行业普遍将「热失控」列入免责条款的背景下,此举意味着电池安全竞争已进入标准、责任和用户保障的新阶段。

理想马赫 M100 芯片论文入选 ISCA 2026 工业分区

理想汽车昨天官宣,团队登台 ISCA 2026,发表题为《马赫 M100:面向通用 AI 计算的编排式数据流架构》的主题演讲,并与 Google、Meta 等公司研究者同台交流。

ISCA 是计算机体系结构领域顶级会议之一,与 MICRO、HPCA、ASPLOS 并列为全球计算体系结构四大顶会。理想汽车称,自 2020 年工业分区设立以来,理想汽车是首家入选该分区的中国汽车企业。

理想汽车称,马赫 M100 已随全新理想 L9 和全新理想 L8 量产上车。过去三年,理想在具身感知、基座模型、推理芯片和操作系统等方向发表超过 50 篇论文,并有论文被 ICCV、CVPR、ECCV、ICML、ICRA 等会议录用。

可灵 AI 获 30 亿美元融资:腾讯阿里百度加持,估值达 180 亿元

据雷递报道,快手旗下的视频生成大模型可灵 AI 获 30 亿美元融资,投后估值达 180 亿元人民币。

本轮融资由 CPE 源峰、国方创投、BlueFive、腾讯、中关村科学城基金、中信证券联合领投,阿里云、百度等产业资本,以及华策影视、芒果产业投资人等文娱产业方共同参与。

乐享科技完成近 5 亿元 Pre-A 轮融资,发布家庭具身智能品牌「元点 Zeroth」

乐享科技 JoyIn 宣布近日完成近 5 亿元 Pre-A 轮融资,并发布家庭具身智能品牌「元点 Zeroth」。公司称,成立一年半以来累计融资额已达 10 亿元。

本轮融资由蚂蚁集团领投,吉利资本、三七互娱、元禾璞华等产业方和机构跟投,老股东 Monolith 持续追投。融资将用于 6 项核心技术自研、人才引入和全球市场开拓。

乐享科技同时披露,公司家庭具身智能订单已突破 3 万台,覆盖智慧家庭、学前教育、宠物陪伴等场景;2026 年上半年营收同比增长 600%。

新品牌「元点 Zeroth」同步预告两款家庭具身智能产品:全尺寸人形机器人 Jupiter,以及以家庭协作为核心的机器人 N1。

💡 Palantir CEO 抨击 Token 计费:企业需要掌握生产资料所有权

据 CNBC 报道,Palantir CEO Alex Karp 在接受采访时猛烈抨击了 OpenAI 和 Anthropic 等 AI 实验室采用的 Token 计费模式,称这一结构正面临严重问题。

Karp 指出,随着 AI 使用成本飙升,企业界对这种「Token 最大化(tokenmaxxing)」的商业模式感到愈发沮丧。

Karp 认为,随着新模型比以往版本更加昂贵,企业正在从追求 Token 数量转向追求投资回报率(ROI)。这种转变促使一些企业开始采用开源权重模型,因为这类模型能以极低的成本完成类似任务。

Karp 表示,Palantir 与英伟达合作推进的开源方案才是解决之道,因为技术型客户希望对算力、模型和数据栈拥有完全的控制权。

他们想知道自己拥有生产资料,而不是把这些资料转交给别人。

此前,Palantir 已在社交平台 X 上发布了一份关于 AI 主权重要性的「九点宣言」,明确反对 Token 计费模式,并鼓励企业维护自身数据的所有权。

Karp 同时警告称,行业不应低估中国在 AI 模型领域的进展速度。目前,越来越多的业务部门正从使用通用 AI 模型转向构建和训练更高效的私有专有工具。

新产品

支付宝「阿宝」开放公测,可处理 72 类生活办事场景

昨天,支付宝生活服务智能体「阿宝」开放公测。iOS 和安卓用户可在支付宝 App 内搜索「阿宝」或「蚂蚁阿宝」体验,不再需要邀请码。

支付宝把「阿宝」定位为生活办事入口,官方整理的 72 项精选技能覆盖居家上门服务、出行查询、团购优惠、快递收发、社保公积金、证件办理、账单分析、转账、陪聊和学习健身等场景。

阿里云秒悟 Meoo 上线夜间计划,Qwen 3.7-Max 费用低至 2 折

阿里云昨日宣布上线秒悟 Meoo「Night Plan」夜享计划。在北京时间每晚 22:00 至次日 08:00 期间,Pro 及 Max 套餐用户在 meoo.com 网页端使用指定模型,可享受大幅度错峰折扣。

在错峰时段内,调用旗舰模型 Qwen 3.7-Max 的费用低至 2 折,调用 Qwen 3.7-Plus 模型则低至 4 折。系统将根据任务请求时间自动计算折扣并同比例扣减套餐积分,用户无需手动切换设置。

阿里云表示,该计划旨在鼓励用户将复杂的 AI 任务安排在算力资源相对充裕的夜间时段,从而实现最高 80% 的成本节省。

在使用限制方面,该折扣目前仅对 Pro 和 Max 付费套餐用户开放,Free 套餐及仅购买过积分的用户暂不支持。

正确率仅三成,OpenAI 新基准 GeneBench-Pro 难倒顶级 AI

OpenAI 日前发布针对计算生物学领域的 AI 评测基准 GeneBench-Pro,旨在测试 AI 智能体在处理基因、医疗等复杂科研场景时的决策能力。

该基准包含 129 个专业问题,通过模拟真实的科学实验数据,要求 AI 像科研人员一样处理数据噪音、修正分析方向并得出结论。为了确保测试的真实性,OpenAI 邀请了多位外部专家进行评审,并采用合成数据防止模型通过走捷径「作弊」。

测试结果显示,顶级 AI 模型在处理此类深度科研任务时依然面临巨大挑战。OpenAI 目前最强的 GPT-5.6 Sol 模型在开启 Pro 模式下的正确率仅为 31.5%,而 Claude Opus 4.8 的正确率仅有 16.0%。

Ramp Labs 推出跨模型适配框架 PorTAL,换大模型底座无需重新微调

金融科技独角兽 Ramp 旗下的 AI 实验室 Ramp Labs 昨日推出了跨模型适配框架 PorTAL,旨在解决大语言模型频繁更新导致的微调成果难以跨版本留存的问题,允许开发者在更换基座模型时无需重新训练,即可实现微调能力的快速迁移。

实验数据披露,PorTAL 在迁移时能够保持任务潜在表征和核心解码器冻结,使得适配所需的算力成本和数据量均可折半。在针对 Qwen3 系列模型的测试中,该方案恢复了标准 LoRA 约 94% 至 98% 的准确率提升效果;

而在跨模型家族的测试中,从 Qwen3 迁移至 Gemma-3 同样能恢复约 94% 的性能提升。此外,PorTAL 在不同数据量级下均表现出比从头训练 LoRA 更优的泛化能力和校准效果。

Gemini Spark 登陆 macOS,可接管本地文件和桌面任务

Google 宣布,Gemini Spark 已开始进入 Gemini macOS 应用,面向桌面文件和本地 App 提供自动化能力。这是 Spark 从网页和移动端走向桌面后的第一轮更新。

Google 给出的例子包括:让 Spark 把 Downloads 文件夹里的 PDF 按类别整理到不同文件夹;读取本地发票文件并生成预算表;把桌面文件与 Google Workspace 连接起来,定期更新表格。Spark 只能访问用户主动授权的文件和文件夹。

Google 还预告,后续用户可以从手机给 Mac 上的 Spark 分配多步骤任务,例如让它在电脑里找到销售报告、提取总营收并发邮件。Gemini Spark for macOS 目前为 Beta,面向美国 18 岁以上 Google AI Ultra 订阅用户开放。

新消费

霸王茶姬回应小程序 0 元薅羊毛:系配置失误,异常订单将统一取消

霸王茶姬线上点餐小程序于昨日凌晨突发系统异常,导致原定上线的「远山鲜沏」系列新品特惠饮品标价错误显示为 0 元。该故障引发大量消费者涌入下单,瞬时高流量导致小程序后台崩溃。

霸王茶姬湖北子公司于今日上午发布官方致歉声明。官方表示,此次事件系运营后台配置失误所致,原定 9.9 元的特惠活动产品意外以 0 元上架。

针对此次「免单乌龙」,霸王茶姬公布了后续解决方案:系统将统一取消今日零点至修复前生成的所有 0 元异常订单;为弥补用户体验,霸王茶姬宣布将向每位受影响用户的账户直接发放三张「远山鲜沏」系列 0.01 元无门槛兑换券。

东航宣布 7 月 3 日起宽体机航班空中 Wi-Fi 全免费

第一财经报道,东方航空今日宣布,自 2026 年 7 月 3 日起,东航及旗下上海航空所有宽体机航班空中 Wi-Fi 全免费。

按东航公布的规则,超级经济舱和经济舱旅客可获得标准版流量,公务舱和头等舱旅客可获得高速版流量。此前,东航已陆续放开宽体机执飞的全部国内航线和部分国际航线免费上网;这次调整扩大到国内、国际宽体机航班。

美国零售商引入 AI 应对退货欺诈

据《商业内幕》报道,随着退货欺诈手段日益复杂,美国零售商正加速引入 AI 技术来应对这一挑战。全美零售联合会(NRF)与 UPS 旗下的 Happy Returns 发布的《2025 零售退货格局报告》显示,目前约 9% 的退货属于欺诈行为。

零售商正从传统的机器学习手段转向更先进的 AI 系统,以识别标签篡改、虚假空盒、商品掉包及「试穿后退货」等违规行为。

Happy Returns 首席运营官 Juan Hernandez-Campos 表示,商家已无法单纯依赖手动方式处理日益增长的退货量。该公司推出的 Return Vision 技术能够实时检测商品标识错误、标签改动及材质差异。

此外,AI 还能通过分析退货频率、地理位置及历史行为进行风险评分,在高风险退货发出退款前提醒人工审核。除欺诈检测外,AI 还被用于预测退货概率、优化库存调拨以及根据转售价值自动决策退货商品的去向。

好看的

《杀死比尔:血色全传》定档 8 月 7 日

昆汀·塔伦蒂诺导演的暴力美学作品《杀死比尔:血色全传》正式定档,将于 8 月 7 日在中国内地上映。

《杀死比尔:血色全传》是《杀死比尔》系列的导演剪辑合集版,由乌玛·瑟曼、刘玉玲等主演。该版本将原有的系列第一部与第二部进行整合呈现,并在保留原有经典内容的基础上,新增了此前未公开的全新片段。

影片讲述了代号为「新娘」的女杀手在婚礼现场遭遇背叛与杀戮,幸存后展开的一场横跨全球的血腥复仇之旅。

动画电影《去你的岛》定档 8 月 19 日七夕上映

改编自番大王同名小说的动画电影《去你的岛》昨日正式官宣定档,将于今年 8 月 19 日七夕节在全国上映。

影片讲述女主角王结香在一只神秘千纸鹤的牵引下,孤身前往一座由记忆构筑的奇幻小岛,开启了一段关于深爱、错过与和解的治愈旅程。

该片由周浩然执导,梅琼宇与原著作者番大王共同担任编剧。作为一部奇幻题材动画,影片通过独特的视觉风格呈现了记忆孤岛的景观,承载了角色之间复杂的情感羁绊。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号:爱范儿(微信号:ifanr),更多精彩内容第一时间为您奉上。



from 爱范儿 https://ift.tt/e4nk1Qz
via IFTTT