2026年7月18日星期六

iOS 27 公测版上手:国行 AI 准备好了,但系统流畅更值得升级

等待一个月,苹果终于正式推送了 iOS 27 的公测版本。

我们将手头的 iPhone 进行了升级,并实际使用了几天。感受很直接:iOS 26 让 iPhone 看起来不一样,iOS 27 则让它用起来不一样。

系统变流畅了,液态玻璃更易看了,许多不大却实用的功能也补了进来。至于最受关注的 Siri AI,国行版本目前还不能使用,但随着 Apple 智能国行版完成备案,等待或许不会太久。

最明显的升级,就是流畅

过去一年里,iOS 26 最让人不爽的地方,就是那些偶尔冒出来的小卡顿。它们不至于影响日常使用,但放在 iOS 这样一向讲究细节的系统里,多少也会令我觉得别扭。

而在 iOS 27 上,这些卡顿都被很好地修复了。

无论是下拉通知中心,还是打开、关闭 App,整体动画都变得更加紧凑、跟手。点到哪、滑到哪,画面基本就跟到哪里。

这种变化在支持 ProMotion 的 iPhone 上尤其明显。

过去系统虽然支持最高 120Hz,但部分动画和滚动仍会让人觉得没有完全发挥高刷屏的优势。升级 iOS 27 后,通知中心下拉、桌面翻页和 App 切换都更加稳定,快速滑动时也很少遇到突然掉帧的情况。

而没有 ProMotion 的机型也能体验到流畅度的优化。

以我们手头的 iPhone 16 为例,通知中心和多任务切换的停顿减少,不同层级的动画打架情况也变少很多,整体流畅度表现可以说是回到了 iOS 18 时期。

不仅流畅度有了保障,传输也变得丝滑了不少。

iOS 26 的 AirDrop 经常需要等待一段加载才会开始传输,而在 iOS 27 上,AirDrop 回归了一点即传的水平。不过传输的速度则没有太大提升,依然得看周围的网络、设备连接状态来决定。

液态玻璃,这回能自己调了

iOS 26 刚发布时,液态玻璃成了最大的讨论对象:喜欢的人很喜欢,讨厌的人很讨厌。

从初期的「晶莹剔透但看不清」,到后来修修改改几个版本,苹果最终听取了用户的声音,给出两档效果调节。

或许苹果也意识到,并非人人都爱液态玻璃。在 iOS 27 上,液态玻璃效果的调节从两档变成了滑块,可以无级调节强度——无论你是喜欢通透一点的,还是想把内容看得更清楚,都能找到适合自己的那一档。

与此同时,iOS 27 也在多个位置收敛了「液态玻璃」的设计语言:App 图标、快捷菜单、控件边缘的轮廓光效,以及 App 顶部的渐变模糊效果,都在 iOS 27 上被移除。

不过 App 图标本身的液态玻璃效果反而被进一步放大,新图标更追求玻璃的通透质感,效果最明显的就是「地图」App 的图标。

另外还有一些值得留意的 UI 变动。

相机一级界面变得更加详细,下方的智能控制按钮和相机隐藏菜单变得更加显眼;

隔空播放(AirPlay)的设备选择菜单新增渐变式背景模糊;

Apple Music 的歌手主页更贴合液态玻璃的设计风格,部分歌手还提供了个性化的名字字体;

Apple Pay 与 App Store 的付费界面也迎来调整,整体风格更接近液态玻璃。

小而美的功能更新

节假日闹钟(国行独占)

这大概是 iOS 27 国行版本「最大」的一个更新——闹钟终于支持「节假日闹钟安排」,可以根据法定节假日自动调整:调休的工作日照常响起,节假日则自动跳过,再也不用每年手动定闹钟了。

天气支持查看每小时降水量

天气应用现在可以直观查看每小时的降水量变化,几点下雨、雨有多大,出门前扫一眼就有数。

AirPods 功能更新

AirPods 同步更新固件后,iOS 27 新增了 AirPods Pro 的均衡器(EQ)调节——只有低、中、高三档,调节维度比较粗放,实际听感有区别,但不大。

另外还支持调节 AirPods Pro 的自适应模式强弱:要降噪强一点,还是更通透一点,都可以自己调节。

相册更好用了

相册新增「身份文件」和「由我拍摄」两个智能分类:前者能帮你更快找到手机里的证件照,后者则能快速归纳出哪些照片是由这台 iPhone 亲自拍摄的。

另外,相册播放视频时也支持了单帧截图。

小组件更大了

桌面小组件支持更大尺寸的版本——开启大图标后,大尺寸组件基本可以覆盖整个页面。

AI 变强了,国行也有新进展

虽然目前的 iOS 27 国行版还没能用上 Apple 智能,但就在这几天,国家网信办公布了 7 款手机端侧生成式人工智能服务备案信息,「Apple 智能」位列其中。

国行 AI 的落地,大概率只是时间问题。爱范儿获悉,国行苹果 AI 使用的是阿里千问模型,为苹果全系列产品提供智能服务。

尽管国行版本尚未正式上线,此前爱范儿已经在美版 iPhone 上运行 iOS 27 开发者测试版,提前测试了苹果 AI 的各项能力(完整测试见《苹果 AI 用起来怎么样?我们用美版 iPhone 提前试了试》)。

图像 AI

相机的一级界面变得更加详细,下方的智能控制按钮和相机隐藏菜单变得更加显眼,常用调节不必再翻进二级菜单。

更明显的变化在底栏:相机新增了一个「SIRI」模式,容纳了从相机控制按钮中释放出来的视觉智能(Visual Intelligence)功能。对着画面直接问 Siri,就能识别眼前的事物。

当然,这项能力依赖 Apple 智能,国行暂时还无法体验。

相册里的 AI 功能

AI 工具成为编辑菜单中的独立板块,其中最有意思的当属 Reframe——「重构」。

点击之后,iPhone 会先用端侧模型生成一张画质较低的预览图,你可以在上面调整构图、缩放画面,甚至轻微改变机位视角。

确认角度后,照片才会上传云端完成最终重构,原有的细节尽量保留,因视角变化产生的空缺则由生成式 AI 补全。代价是像素会有一定损失。

Siri AI

在 iOS 27 里,你第一件事就会发现 Siri 比以往健谈了许多。它不再回复干巴巴的信息或预设模板,而是能把零散的信息整理成连贯的自然语言。

在大部分系统 App 和少数第三方 App 里,Siri 还可以识别屏幕上显示的内容和页面信息,并做出针对性回答。

在此之上,Siri 还升级了执行复合指令的能力。

比如朋友用 iMessage 发来一个聚会地址,你懒得手动复制粘贴,可以直接对 Siri 说:「找到短信里那个聚会地址,从那里导航去广州大剧院,方式选择步行。」

然后就能看到 Siri 缓慢(但准确)地从 iMessage 里搜出地址、确认出发点,最后规划好步行导航路线。

如何升级 iOS 27 公测版

在此前的开发者预览版上手内容中,不少读者在评论区询问如何更新 iOS 27,这里提供一份粗略的更新指南。

首先,也是最重要的:

测试版系统并不稳定,如果你只有一台 iPhone 作为主力机,爱范儿不建议你盲目更新尝鲜。

如果你想更新公测版系统,需要先前往「苹果 Beta 软件计划」网站,登记注册 Apple ID,获得推送资格。

beta.apple.com/zh-CN

完成上述步骤后,在「设置」的「软件更新」中,进入「Beta 版更新」并选择 iOS 27 Public Beta 版,再返回更新页面刷新一下,就能收到 iOS 27 的推送了。

万一后悔了,还能回去

如果你升级了 iOS 27,又因为系统稳定性不如预期而懊悔,这里也提供一份简单的降级教程。

先备份数据。 iPhone 有两种主要备份方式:连接电脑进行全量备份,以及 iCloud 云端备份。

需要注意的是,在 iOS 27 上创建的备份,无法在降级回 iOS 26 之后恢复,iPadOS、watchOS、macOS 同理。

一台电脑必不可少。 降级需要一台 Mac,或者安装了 iTunes /「Apple 设备」的 Windows PC。

降级前,先关闭设备的「查找」功能:设置 – Apple 账户 – 查找 – 查找我的 iPhone – 关闭。

将 iPhone 和电脑连接好后,Mac 打开「访达」,PC 打开 iTunes 或「Apple 设备」,进入设备的相关页面。

然后让 iPhone 进入恢复模式:快速按一下「音量+」、再按一下「音量-」,然后按住电源键,直到屏幕显示恢复模式界面。

无 Home 键 iPhone 进入恢复模式的按键操作步骤

此时电脑会弹出窗口,选择「恢复 iPhone」,软件会开始下载最新稳定版本的固件。

如果你提前下载好了系统固件,也可以按住 Mac 上的 option 键(Windows 上为 Shift 键)点击「恢复 iPhone」,手动选择对应的固件文件。

下载完成后,电脑会自动刷机,等进度条走完,再通过电脑恢复此前的备份数据即可。

需要注意的是,iPhone 和 iPad 只有在苹果仍签署旧版固件时才能降级。

9 月 iOS 27 正式版推送后,旧版固件的签署验证通常会在一个月左右关闭,届时将彻底无法回到 iOS 26。想查询固件验证状态或下载固件,可以使用 ipsw.me。

等待九月的正式版

iOS 27 的修修补补,很容易让人想起 2009 年的 Mac OS X Snow Leopard——没有惊天动地的新功能,而是把上一代的毛边逐一磨平。

回头来看,iOS 26 更像一次激进的实验:液态玻璃制造了话题,也制造了争议;流畅度问题更是让老用户颇有怨言。

而 iOS 27 的价值,在于苹果终于把这些争议都一一修补好了。液态玻璃在可读性与美观之间找到了平衡,动画回到了跟手的水准,老机型的性能优化也没有被遗忘。

从这个角度看,iOS 27 确实不是最令人兴奋的一代 iOS,却有可能成为新一代「钉子户」系统。对被 iOS 26 折腾了一整年的用户来说,这样的打磨之年,来得正是时候。

至于要不要现在尝鲜公测版,我们的建议保持一致:测试版的稳定性终究没有保障,手头仅有一台 iPhone 做主力机的小伙伴就不要轻易尝试了。

对大多数人来说,9 月随新 iPhone 一同到来的正式版,或许也已经预装了国行版 Apple 智能,等到那时,才是 iOS 27 的完全体。

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2026年7月17日星期五

6 台机器人拼长城、首款智能体手机首秀:阶跃把 AI 塞进了现实世界|WAIC 2026

APPSO 发自 WAIC 2026 现场

81,920 块积木,6 台机器人,连续 15 小时。

阶跃展区给今年 WAIC 备的开场,是一场 AI「体力活」。

前两年一家模型公司的展台,大概就会看到满墙参数和榜单第一。阶跃这次有点意思,它把手机、汽车和机器人一股脑搬了进来,其中还有一台拿了本届「镇馆之宝」的智能体手机。

看着是四个方向,其实都在回答同一个问题:大模型已经有了一颗足够聪明的「大脑」,怎么给它接上一副真能动的身体?

在阶跃展区,我们抢先看到了答案——

它会看、会听、有记忆,也能调用工具替人办事。在手机里,它试着接管 App 之间的琐碎操作;同源的智能体逻辑能在手机和电脑之间接力;坐进汽车,它开始琢磨道路、目的地和人临时冒出来的念头;到了机器人这儿,模型得把计划变成物理世界里真实、连续的动作。

阶跃这次给的答案很直接。模型不能只待在云端,Agent 也不能只活在聊天框里。模型、系统、终端,得拧成一件事。

APPSO 这就带你看看阶跃这个展台有什么好玩的东西,你也可以根据阶跃给出的同款路线来体验。

阶跃展区位于本届 WAIC 的核心展馆世博 H1,融合了目前阶跃最重要的几大业务:端云协同的 Step 模型矩阵、STEPX Neo 大模型原生智能体手机 、智能体原生操作系统 Step AOS、AI 模型实验室、车机模型体验,以及最新的具身智能应用场景。

特别是在最新成立的阶跃终端所负责的智能体手机展台,人流相当密集。STEPX Neo 并非第一台「AI 手机」,但却是不同于其他手机的全新物种,也引来了大批参展者驻足。

阶跃 Amoo——造型既熟悉又足够有辨识度的智能体,成为了全场的主角。这正好代表了阶跃在本次 WAIC 上参展的基调:

拥有多种级别和不同能力的阶跃模型家族,共同托起了一个强有力的 Agent,让它可以落地到不同的场景,接管整个世界。

大模型开始找「身体」

过去两年,大模型公司最爱展示的是一块屏幕。

左边输入问题,右边吐出答案。模型会写代码、做数学题、生成图片和视频,排行榜上的分数一路涨。

可人真正生活的世界,不是一个无限延伸的对话框。

订一次差旅,信息散在日历、地图、航旅、酒店和支付 App 里;干一份活,需求在手机上收到,文件却躺在电脑里;坐进车,导航、座舱和辅助驾驶又是几套各管各的系统。至于机器人面对的,是会移动、会出错、按不了撤销键的物理世界。

从「回答问题」到「完成任务」,中间隔着感知、记忆、规划和执行。

这也解释了,阶跃为什么要搭一套看着有点「过于完整」的模型体系。

阶跃现在已经形成 Pro、Flash、Edge 三层 Step 模型矩阵。Pro 啃复杂推理,把能力上限拉满;Flash 面向高频 Agent 工作流,在速度和成本之间找平衡;Edge 钻进手机、汽车这些终端,管本地感知和即时反应。

横着看,这套矩阵又覆盖了语言、多模态理解与生成、语音、图像、视频和音乐,累计发了超过 40 款模型,多模态占了八成以上,圈内给它起了个外号,多模态卷王。

Step 3.7 Flash 是面向 Agent 的高效大脑,StepAudio 系列管实时对话、语音理解与生成,视觉模型让设备看懂屏幕和环境,Step Edge 全家桶则把文本、视觉、语音、GUI 操作和图像生成一起带到本地。

换句话说,阶跃没有拿一个模型硬塞进所有终端,它先备齐不同尺寸、不同模态、不同速度的「脑区」,再按任务组合。

别人做的模型矩阵像是各不相干的产品线,而阶跃造了一台会自动换挡的变速箱。

阶跃在 WAIC 前夕刚发的 Step Edge端侧模型全家桶,在涵盖图像理解、OCR、GUI 操控的 29 项权威基准评测里拿了同类端侧模型第一,把 Qwen3-VL、MiniCPM-V 这些主流对手压在身后。

找照片、设闹钟、调系统这种高频小事,交给它,本地工具调用最低能压到 0.1 秒;碰上跨应用规划、长链路推理,再把活交给云端模型。敏感的文字、视觉和语音留在本地,复杂任务又不必被端侧那点算力卡住。

快的留在手上,难的送上云端。

印奇认为,「如果不做大模型,做不好小模型。」这套端云结合,简单把大模型「压小」塞进设备远远不够,得让 Agent 自己拎得清,什么时候动手,什么时候该找更强的大脑帮忙。

模型这层备齐,才有了统一的落点:让 AI 离开聊天框,进到终端里。

第一副身体,是一台不想让你老盯着看的手机

整个展区里,最可能成为人气中心的,无疑是前几天发布的大模型原生首款智能体手机 STEPX Neo,这是它第一次在线下公开亮相。

在现场,阶跃不仅提供了完整的功能和技术逻辑讲解,更提供了真机 demo。APPSO 昨天已深度使用这台手机完成了各种智能体任务,但看到它在现场拥挤的网络和复杂的展示环境下,仍然能够以极低的延迟执行各种简单或复杂的指令,印象非常深刻。

开展前,STEPX Neo 已经拿下本届 WAIC「镇馆之宝」,也是目前唯一通过首批《人工智能终端智能化分级》国家标准 L3 级测试的智能体手机。同批入选的还有中科曙光的全国产十万卡超算这些硬货,一台手机能挤进去,本身就说明它靠的不是硬件参数。

阶跃真正想改的,是我们用手机的方式。

你只要说一句「帮我安排下周去上海见客户的差旅行程,不要早起」,换传统手机,你得自己查日历、看天气、比机票、找酒店,再一个个 App 填信息;在 STEPX Neo 上,阶跃 Amoo 先听懂「见客户」和「不要早起」这两个条件,再拆任务、调服务,最后把一份能直接确认付款的行程单递回来。

阶跃管这叫「结果交互」。人只管把想要的结果说清楚,中间的活交给智能体。印奇说得更直接:「你尽量少去看它,能够比较少地跟它交互,就能完成任务。我们并不想它一直获得你的注意力。」

一台上来就劝你少看它的手机,在这个所有 App 都在抢屏幕时间的年代,属实有点反骨。

听着像个更强的语音助手?差得远。普通助手住在系统里的一间「客房」,干点事就得申请权限,还翻不过 App 之间那堵数据墙。阶跃 Amoo 在 Step AOS 里是系统级的原住民。印奇的比方是:「在旧系统上给智能体开一扇门,它永远是访客。为智能体盖一座房子,它才是原住民。」

Step AOS 从底层重做了三件事:把散在各处的数据整理成 Agent 读得懂的记忆,把不同大小的端云模型统一调度,再把通讯、应用、文件和系统能力拆成能自由组合的原子服务。

于是阶跃 Amoo 不只是能听懂一句话,还能记住偏好、规划步骤、真正执行。

权限越大,越吓人。阶跃为此加了「可信、可见、可控、可逆」四道闸:过程能审计,权限用完就收,碰到付款、删除这种敏感操作必须交还给你确认,办错了还能撤回。

这是 STEPX Neo 最值得关注的地方。它的处理器、影像、续航还没完全揭晓,价格和开卖时间也没定。但阶跃已经先把一个问题抛了出来:

哪天手机的第一入口不再是 App,变成一个懂你的智能体,操作系统该从哪儿重新盖起?

从手机到电脑,Agent 不该困在一块屏幕上

手机给了阶跃 Amoo 一个随身入口。可人不会只在手机上干活。

在阶跃的展台上,「阶跃 AI」就给我们展示另一种和 AI 的相处模式:你在手机上发一句指令,电脑端接住,自动去排版文件、整理资料,甚至替你在飞书上发消息。指令、上下文、进度在两块屏之间同步,你不用把文件传来传去,也不用换台设备再把背景重讲一遍。

令 APPSO 感到意外的是,在多端 Agent 联动上并非首创者的阶跃,做出了比 Codex/ChatGPT 的 Remote Control、Claude Dispatch 等「前辈」们更加优秀和直观的多设备 agent 接力体验:

我们设计了一个复杂的跨端文件操作任务:「找到电脑上某个文件,编辑其中的内容,再转换格式发回手机端。」

推理、思考、拆解,仅用了短短数秒。然后,我们发现电脑就已经进入工作状态了。具体原理是阶跃桌面端 Agent 利用 computer use 能力来直接操作电脑。而更有趣的是,手机端也出现了一个「预览屏幕」,就像远程操控一样,但完全不需要用户自己来操控。

根据阶跃工作人员介绍,这个设计并非「必需品」,但它能够带给用户更直观的视觉上的「确认感」。

过去说多端协同,多半指剪贴板互通、文件接力、通知同步。说穿了,是把同一份东西在设备间搬来搬去。阶跃想做的更进一步:搬的不是文件,是任务本身。

这意味着手机不必缩成一台小 PC,PC 也不用照搬手机那套 App。每台设备只干自己擅长的部分,Agent 管理解目标、分配活儿、把结果交出来。

如果说 STEPX Neo 是给阶跃 Amoo 的一副新身体,阶跃 AI 更像它在设备之间穿行的方式。

同一个大脑,换一双手接着干。

坐进汽车后,Agent 要学会的不只是聊天

手机上点错了,最多多点两下。车里做错决策,对应的是一段真实的路。

这也是 AI+终端最难啃、又最值得认真做的一块。

在 WAIC 上,阶跃联手吉利、千里科技带来全新升级的汽车「超级智能体」,放在了一台极氪 8X 上展示。它想甩掉的,是那种只会调空调、放音乐的车载语音助手,把智能座舱、辅助驾驶和生活服务串成一条任务链。

一句「带我去接孩子,路上找家麦当劳,5 点前要到学校」,一点都不严谨。可系统得听懂里面的模糊意图,规划路线和时间,启动辅助驾驶,还得顺手把途中临时加的那顿麦当劳办了。

它既要会开车,也要会办事。

背后还是那套端云逻辑。Step 3.7 Flash 负责啃下模糊指令、规划任务,端到端语音模型让对话更自然,视觉模型看懂车内外环境再据此决策;接下来端侧模型还会让更多高频、隐私敏感的任务留在车端就地办。

这套合作里还藏着一个关键的人。印奇同时是阶跃星辰董事长和千里科技董事长,「AI 大脑」和「终端载体」握在同一个人手里,这在国内车企和模型公司的合作里并不多见。

手机、电脑和汽车的界面完全不同,但 Agent 面对的核心任务没变:搞懂人真正想干什么,再调动终端能力把事情办完。

这也是为什么,阶跃跟车厂的合作,比「把一个大模型接进车机」要重得多。大模型是脑,整车系统是身体。只有舱、驾、生活服务真打通,智能体才不只是副驾座上一个会聊天的声音。

身体像人,大脑像人,工作起来才像人

手机和汽车好歹还有成熟的操作系统和产业链托底。机器人面对的,是最不讲情面的现实世界。

一块积木偏 1 毫米,后面的结构就层层累积误差;一台机器人停顿,其他几台的分工得跟着重排;连着干 15 小时,任何一次识别或抓取失败,都可能让挑战当场中断。

所以今年阶跃展区最可能吸睛、也最「下笨功夫」的一项,是它携手原力灵机,让 6 台不同类型的机器人挑战协同拼装一座 3 米长的积木长城。

81,920 块微型积木,计划连续作业 15 小时。算下来每小时得拼 3413 块,平均每台机器人每 12 秒就要完成一次精准拼装,综合手速直逼熟练工。

我们到场时机器人已经进行了长达 7 小时的拼装工作,进度接近一半。

APPSO 注意到,一个颇为有趣的设计:这次挑战并不是人形机器人简单的定位、识别、寻址,而是一个涉及多地点、多机器人类型的复杂流程工作。

人形机器人从库位抓起单独的积木,拿到一旁的组装台;在组装台上,有机器手负责将零碎的积木拼装成整块,这样的组装台共有 4 组;等大块组装完成后,机器人再将其转移到最终拼装的「主舞台」的对应位置。

这种「团队协作」的感觉,也是具身智能机器人未来与彼此、与人一同工作,该有的样子。

6 台机器人得自主感知、独立决策、动态分工,在亚毫米尺度完成精细操作,这个精度已经超过人手的生理极限,人手自然抖动大约在 0.3 到 1 毫米。阶跃基础大模型当「大脑」,理解总目标、拆任务、排顺序;原力灵机 DM0.5 具身通用基础模型像「运动小脑」,把计划落成稳、准、微的动作。

一个负责想,一个负责做。而且要一直做下去。

我在阶跃展台,看到了大模型的下一站

把 STEPX Neo、阶跃 AI、极氪 8X 和 6 台机器人拆开看,每一个都够撑起一个独立展区。

但阶跃这次真正想证明的,是另一件事:这四样东西,其实是同一颗大脑,同一套端云模型,同一个操作系统。

换上手机、汽车或机器人的躯壳,就能在完全不同的场景里接着干活。

模型矩阵管「多聪明」,Step AOS 管「怎么落地」,终端管「在哪干活」。三层叠起来,AI 才算真的从聊天框里走出来,长出了能感知、能记忆、能动手的身体。

想清楚这条主线,「AI+终端」才不再只是把 AI 贴到硬件,就为了卖更高溢价上的一句营销口号。

端侧延迟够不够低,复杂任务能不能顺利上云;Agent 有没有系统权限,服务生态肯不肯开接口;车能不能量产上路,机器人能不能真扛住 15 小时。每一层都是真问题,也都比做一段漂亮 Demo 难得多。

当然,STEPX Neo 还得过真实用户和应用生态这一关,汽车智能体要在复杂路况里证明自己靠谱,机器人离走进工厂和家庭也还有一段长路,阶跃给的不是终局答案。

但这届 WAIC,这家国产模型公司至少把自己的方向说得足够清楚:

大模型的下一站,是手机、电脑、汽车和机器人,是每一副能替人感知、记忆和行动的身体。

过去两年,我们隔着屏幕问 AI,你能做什么。

现在,它开始走出屏幕,自己动手了。

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影石与荣耀达成影像生态合作,计划年底前进驻 300 家荣耀门店

7 月 17 日,影石宣布与荣耀达成影像生态合作。影石系列旗舰产品将于今年 7 月率先入驻全国 44 家荣耀官方授权体验店,覆盖北京、深圳、山东、河北、上海等区域的核心商圈,并计划在今年年底前进入 300 家荣耀门店。

影石目前的产品覆盖全景相机、运动相机、手持云台相机、无人机、视频会议相机及麦克风等品类。入驻荣耀门店后,双方将围绕智能影像与 AI 终端融合打造线下体验场景。

复旦团队实现室温单电子非易失存储

复旦大学周鹏、刘春森团队在《Science》发表「量子闪存」研究,利用二维半导体与共面的漏极—沟道—源极结构,在 27℃ 室温下观测到单电子非易失存储:每注入一个电子即可对应一个比特,存储窗口达到 0.5 伏特。

团队称,该器件把 1997 年硅基单电子存储的 55 mV、约 5 秒保持推进到室温稳定保存,并已完成与 CMOS 硅工艺兼容的原型验证。下一步将推进大规模芯片集成,计划在 1 至 3 年内对接 AI 客户实现产品落地。

油电平权再进一步,新能源车可靠性试验里程拟统一提高到 3 万公里

据第一财经报道,全国汽车标准化技术委员会近日就三项推荐性国家标准修改单征求意见,拟把纯电动、混合动力和燃料电池汽车的可靠性行驶试验总里程统一提高到不低于 3 万公里,与传统燃油车的要求一致。

现行纯电动车标准制定于 2005 年,可靠性试验里程按对应燃油车标准的 50% 执行;参照今年道路机动车辆生产企业准入要求,通常为 1.5 万公里。本次修改后,纯电动车试验里程将翻倍,其中直流充电累计里程占比不得低于 90%,即至少 2.7 万公里。

插电式混合动力汽车除完成 3 万公里总试验外,还需单独完成至少 1 万公里纯电可靠性试验;燃料电池汽车则要在混合动力驱动模式下完成全部 3 万公里。三项修改还把混动车安全要求更新为 7 月 1 日实施的 GB 18384《电动汽车安全要求》。

Netflix 营收增速降至 3 年来最低,股价盘中一度跌 8%

Netflix 昨日公布 2026 年第二季度财报。数据显示,公司当季净利润为 34 亿美元,同比增长超过 9%;营收同比增长 13.4% 至 125.6 亿美元,但增速为 3 年来最低,并略低于分析师预期。受业绩及前景指引影响,Netflix 股价盘中一度下跌 8%。

Netflix 预计,第三季度营收增速将进一步放缓至 11.7%,加剧投资者对用户参与度和业务增长的担忧。公司自 2025 年第一季度起不再公布订阅用户数量,理由是该指标波动较大。Netflix 表示,今年上半年用户累计观看内容约 970 亿小时,同比增长 2%。

研究机构 Digital i 的数据显示,YouTube 在 2025 年已超过 Netflix,成为平均每日观看时间最长的平台;eMarketer 则指出,自 2024 年起,美国成年人在 TikTok 上花费的时间已接近 Netflix。

月之暗面联合创始人周昕宇:Kimi 暂不开发视频生成模型

月之暗面联合创始人、算法团队负责人周昕宇在 X 发文表示,Kimi 目前没有开发视频生成模型的计划。团队现阶段把资源集中在提升模型的智能上限,而不是跟随视频生成产品的竞争节奏。

周昕宇认为,视频生成虽然有明确用途,但从理论和实际效果看,对提升模型智能的帮助都不大。他把能力提升与功能扩展分开:生成视频可以增加一种输出形态,却不是团队当前判断中推动推理和任务能力继续上升的主要路径。

Kimi K3 的公开能力也延续这一选择,重点放在软件工程、知识工作、深度推理和图像理解。多模态路线目前更偏向让模型理解图像并用于推理,而非直接生成视频内容。

Netflix 联席 CEO Ted Sarandos:生成式 AI 已进入约 300 部作品的制作流程

据 IndieWire 报道,Netflix 联席 CEO Ted Sarandos 在二季度财报电话会的公开发言中表示,2026 年已有约 300 部 Netflix 作品使用生成式 AI,集中在前期预演、视觉特效、场景参考和后期制作。

《The American Experiment》有 17 分钟画面经过 AI 增强,部分项目用它扩展群众场面和历史战役镜头。

Sarandos 将这些用法分为两类:一类帮助团队更快看到创意雏形,另一类用于完成过去受预算、拍摄条件或视效工期限制的镜头。他说,低成本作品因此也能尝试以往只有大制作才能承担的视觉方案。

他同时把工具的边界限定在创作者控制的制作环节:叙事、表演和审美选择仍由导演、摄影、视效和后期人员决定,AI 不是一套绕开他们的自动化流程。

我们相信,它会增强创作者的能力,而不是取代创作者。

💡 阶跃星辰董事长印奇:智能体正从数字屏幕走向物理世界

7 月 17 日,2026 世界人工智能大会(WAIC 2026)开幕。阶跃星辰董事长、千里科技董事长印奇在大会主论坛发表演讲称,随着模型能力提升和智能体与终端产品加速结合,AI 正从数字屏幕走向物理世界,智能体也将从聊天工具转变为能够感知、决策和执行任务的生产力单元。

印奇表示,2026 年模型已从只能执行数秒任务,逐步迈向独立工作数十小时,编程则成为衡量 AI 能力变化的重要指标。他认为,未来工程师、设计师和研究员等职业都可能拥有专属智能体,从而提升个人完成复杂工作的能力。

在他看来,智能体的发展将带来新系统、新载体和新网络三方面变化。Agentic OS 将连接模型、数据、工具、接口和设备;电脑、手机、汽车和机器人则可能成为同一智能体在不同场景下的载体,实现跨终端协作;A2A 网络将连接人与智能体,并支持智能体之间的身份认证、能力协作和交易。

印奇同时指出,智能体进入现实世界后,还需要解决身份可信、权限控制、责任归属和行为追溯等问题。未来的重点不是机器替代人,而是人与智能共同完成能力扩展。

千问与 Bose 展示首款 AI 耳夹式耳机、AI 眼镜将支持调用 Agent

千问在 WAIC 2026 首日展示首款 AI 智能体耳机。产品采用开放式耳夹设计,把千问助手放入可全天佩戴的音频设备,支持同声传译、会议纪要和健康记录等功能。

这款耳机由千问与 Bose 联合打造,Bose 声学团队参与调音,在开放式耳夹的佩戴方式下兼顾音质与舒适性。千问此前已经推出 AI 眼镜,此次将智能体交互扩展到耳机形态,让语音助手在会议、跨语言交流和日常健康记录中保持持续可用。

同日,千问宣布将 AI 眼镜升级为智能体眼镜。升级后,眼镜可按需调用第三方 Skill 和 Agent,并新增全双工语音、眼动追踪、Always-on 视觉感知和体征监测等能力。

通过升级后的全双工语音模型,眼镜能够边听边说,并区分用户指令与环境对话;内置 PPG 和温度传感器后,还可测量心率、血氧和 HRV 等数据。

在视觉感知方面,产品加入眼动追踪和 Always-on 视觉感知系统,千问还与蚂蚁集团合作推出虹膜核身。

阶跃星辰智能体手机 STEPX Neo 亮相 WAIC 2026

7 月 17 日,2026 世界人工智能大会(WAIC)在上海开幕。阶跃终端携首款 AI 终端、大模型原生智能体手机 STEPX Neo 亮相展台,现场展示其在本地生活服务、移动办公和出行等场景中的智能交互能力。

该手机搭载智能体原生操作系统 Step AOS,内置阶跃新一代个人智能体「阶跃 Amoo」,试图将大模型能力与软件、硬件进行更深度的整合。

现场演示中,用户可以通过识屏询问出行计划,阶跃 Amoo 联动携程规划机票和酒店,并规避日程冲突;在本地生活场景中,阶跃 Amoo 则可以调用支付宝,以信息卡片形式跳转完成后续操作。

与传统语音助手相比,阶跃终端将阶跃 Amoo 定位为具备记忆、决策和执行能力的个人智能体,能够将用户的零散需求转化为连续行动。

蚂蚁在 WAIC 展示 AI 应用、交易生态和技术底座三层布局

蚂蚁集团在 WAIC 2026 展示面向智能体商业的三层布局,覆盖面向用户的 AI 应用、供商家和智能体使用的交易与服务网络,以及模型、具身智能、数据库和安全能力组成的技术底座。

  • 应用层:健康应用「阿福」用户数超过 1 亿,日均处理超过 1000 万次健康咨询,连接 5000 多家医院和 30 万名医生;AI 版支付宝「阿宝」已进入公测,可通过口语指令完成寄快递、打车、点外卖和查询公积金等流程。
  • 商业生态层:支付宝 AI 支付包括 AI 付、AI 收、AI 钱包和 Token Pay,已支持 3 亿笔智能体支付,并适配 95% 的通用智能体框架;支付宝 AI 开放平台把 8000 多种服务接入生成、分发、交互和支付链路。
  • 技术层:百灵大模型、LingBot 2.0 具身模型、OceanBase AI 数据库和 AgentAegis 安全体系共同支撑应用;LingBot-VLA 2.0 已适配 17 家厂商的 20 余种机器人构型。

线下场景中,支付宝把 3000 万个「碰一下」触点升级为经营网络,商家 Agent「晓雨」可执行门店分析、营销配置、会员经营和流量分发。蚂蚁数科同时发布 Agentar 2.0,将智能体开发平台接入支付宝 AI 开放平台。

联想在 WAIC 2026 展示企业智能体、具身智能与 AI 终端产品

7 月 17 日,联想在 WAIC 现场展示了从智算基础设施、企业智能体到 AI 终端的产品与方案,并以混合式 AI 串联词元生产、应用和价值创造环节。《人工智能终端智能化分级标准》首批测试结果中,联想有 42 款 PC、平板和手机通过 L3 级测试。

  • 智算底座:万全异构智算平台 V5.0 覆盖百卡到万卡集群;问天超节点把计算、通信和存储整合成一个逻辑节点,单节点可搭载 40 张 GPU。联想还首次公开展示搭载蓝芯 LX500 处理器的 2U 机架式服务器问天 WR5219 G5。
  • 企业智能体:乐享 4.0 可连续完成商品咨询、推荐、下单和售后任务,月活跃用户为 700 万,累计销售额超过 50 亿元;门店人形机器人「乐享壹号」投入后,进店量环比增长 109%。
  • 行业场景:机器人巡检方案公布的现场数据为效率提升 30% 以上、异常发现率提升 45%、人力投入减少近 40%;世界杯半自动越位识别方案由 ThinkStation P8 处理数据采集与坐标计算,可在 3 秒内输出判罚结果、20 秒生成 VR 动画。
  • 个人终端:天禧 AI 4.0 通过端、边、云协同调度任务,联想称 80% 的词元消耗在设备本地完成,其余 20% 由云端协同。

商汤在 WAIC 展示 U1 Pro 与具身智能方案

商汤在 WAIC 2026 设置未来生活、未来智算、未来城市和未来助手四个展区,展示日日新 SenseNova U1 Pro、AI 办公与视频创作工具、国产算力调度、城市智能体和具身机器人方案。

U1 Pro 把理解、生成和行动统一到同一模型中,面向从内容生成到任务交付的完整流程。

  • 应用产品:小浣熊产品用户数超过 2000 万,服务上万家企业;AI 视频创作 Agent Seko 汇聚超过 100 万名创作者和 1300 家企业客户,3.0 版工作台覆盖选题、剧本、制作与多语种成片;咔皮产品累计用户超过 4000 万。
  • 智算底座:商汤称,大装置通过异构混合推理和统一调度,使主流国产芯片的 MFU 提升 85% 至 152%,推理性价比达到英伟达 H 系列的 1.25 倍,同等成本下 token 产出提高 2.5 倍。
  • 具身智能:搭载 Kairos 开悟世界模型的机器人可在消费级终端上近实时推理,完成制作早餐、整理家务等长程任务;「晓满」「晓途」「晓新」三套方案分别面向即时零售、园区巡检和酒店洗衣。

商汤还在世博展览馆、浦东世博天地和西岸国际会展中心同步设置 SenseMart Go 机器人商店。机器人可以自主完成取放商品、整理货架和盘点库存,用于商超、写字楼、园区与景区等线下场景。

网易灵动在 WAIC 展示远程操控挖掘机器人与无人装载机

网易灵动昨日在 WAIC 展示「灵载」装载机器人、「灵掘」挖掘机器人和远程智能座舱。现场工作人员通过座舱连接远端电厂与港口设备;公司称,两类工程机器人已在全国十余个省份、超过 100 个项目中常态运行,累计完成超过 70 万次安全作业。

  • 浙江一座封闭煤场使用装载机器人连续供煤,并在煤堆温度异常时由操作员远程接管;
  • 港口清舱设备利用 3D 姿态感知与数字孪生自主铲装;
  • 内蒙古露天煤矿的挖掘机器人装车效率达到熟练人工的 80%,近 70% 作业时间不需要人工干预;
  • 嘉兴一处梁场的无人装载机连续运行 11 个月后,已接管 98.4% 的生产任务,自动化任务成功率超过 97%。

网易灵动还展示了「牧羊人」一人监管多机和无外部光源作业的「黑灯工地」方案;后者公布的现场数据为综合效率达到熟练人工的 120%、能耗降低 15%、单站点人力负荷下降 70%。

中国气象局发布「妈祖」风云卫星 AI 工具箱

中国气象局昨日在 WAIC 2026 气象主题分论坛发布「妈祖」风云卫星 AI 工具箱,把风云气象卫星综合观测数据与 AI 模型整合为面向国际用户的卫星应用方案。

未来 5 年,「妈祖」计划在 30 个国家落地;目前已进入巴基斯坦、埃塞俄比亚、所罗门群岛、约旦、斯里兰卡、蒙古国和吉布提,并向全球 40 多个国家提供云端试用。

「妈祖」对应多灾种、预警、零差距和普惠四个英文关键词,覆盖风险评估、监测预警、信息传播和应急响应。

德国 Soofi S 开放 300 亿参数双语模型与训练配方

昨天,德国 Soofi 联盟发布 Soofi S 30B-A3B。模型采用 MoE 与 Mamba-Transformer 混合架构,总参数 300 亿,每个 token 激活约 30 亿参数;训练使用约 27 万亿 token,并提高了德语材料在后期训练中的比例。

项目在德国电信慕尼黑的 Industrial AI Cloud 上完成训练,使用最多 512 张 NVIDIA B200。团队承诺开放模型权重、部分中间检查点、训练和评测代码、超参数以及按来源统计的数据说明;论文报告称,它在德语、英语和代码综合评测中超过多款欧洲开放模型。

华为体脂秤接入阿福 App,加入「科学减重一亿斤」

蚂蚁阿福昨日官宣,华为体脂秤已与阿福 App 打通。用户在 App 内授权「华为运动健康」后,可把体重、体脂等数据同步至阿福,现阶段支持华为智能体脂秤 3 蓝牙版、Wi-Fi 版和 Pro 版;完成绑定可领取 10 元支付红包。

接入后,华为体脂秤的用户可加入「科学减重一亿斤」活动。据官方数据,活动自 6 月 22 日启动后,已有超过 100 万人参与领秤,超过 80 万人上秤打卡,累计减重超过 135 万斤。

阿福此前已与沃莱科技合作提供体脂秤,并引入薄荷健康的体重管理内容。公司称,后续会继续升级 AI 对身体数据的解读和个性化体重管理建议。

✨ 是周末啊!

One Fun Thing|这台机器人头掉了,还在擂台上继续出拳

7 月 16 日晚,众擎 URKL 全球人形机器人自由格斗联赛在深圳开打。比赛中,一台机器人被对手踢掉了头,但它没有停下来,依靠躯干里的核心系统继续出拳,硬是把比赛打完了。

这场比赛采用 1V1、5 回合赛制,每回合 5 分钟。最终,黑色机甲「斗牛士」以 3:2 击败白色机甲「雄鹰」。到场观赛的动作演员甄子丹表示,自己过去只在科幻电影里见过机器人格斗,这次近距离观看真实对决,感觉「很震撼」。

URKL 吸引了来自 10 余个国家的 200 多支队伍报名,最终 32 支队伍晋级。总决赛预计在今年 12 月至明年 1 月举行,奖金池为 1400 万元,冠军还将获得价值约 1000 万元的纯金腰带或等值奖金。

周末看什么|《镜的第三乐章》

《镜的第三乐章》由克里斯蒂安·佩措尔德执导、编剧,葆拉·贝尔、巴尔巴拉·奥尔主演,片长 86 分钟,2025 年入围戛纳电影节导演双周单元。

影片讲述钢琴学生劳拉在车祸中幸存、男友身亡后,被目击者贝蒂带回家照料。她逐渐融入这个家庭,但平静生活很快被创伤、悲痛和身份投射打破。影片借拉威尔《镜》第三乐章《海上孤舟》,讨论失去之后的情感依附、家庭关系与自我修复。

评分方面,豆瓣为 7.3 分,基于 7,171 人评价;MUBI 为 7.4 / 10,基于 1,719 人评分;烂番茄影评人新鲜度为 95%。影片整体以克制、暧昧的心理叙事见长,但缓慢节奏和开放式表达可能令偏好强情节的观众感到不足。

买书不读指南|《天书奇谭》

清华大学建筑史学者贾珺的《天书奇谭》由生活·读书·新知三联书店出版,全书分上下两卷、18 篇文章,配有约 278 幅图片。

本书将中西建筑史经典与金庸小说中的武学体系对应起来:维特鲁威的《建筑十书》被比作融合《易筋经》和少林七十二绝技的「少林宗师」;李诫编修的《营造法式》则被比作地位崇高、内容深奥的《九阴真经》。

每篇文章都采用「虚实相生、双璧对照」的写法:一方面介绍真实存在的建筑典籍、建筑流派与理论概念,另一方面借助金庸作品中的武学设定进行类比。这种写法并非单纯追求趣味,而是试图通过读者已有的文化经验,降低建筑专业知识的阅读门槛。

游戏推荐|《加利宅邸悬案》

《加利宅邸悬案》改编自广受好评的文字游戏《Type Help》,并由《鲁特里一家死了》的团队重新打造,加入全插图视觉小说演出、专业配音、3D 记忆交互界面、原创配乐,以及新的内容、谜题和分支路线。

游戏故事发生于 1936 年 3 月 7 日。当地人来到一座荒废多年的加利宅邸,在屋内发现了严重暴行留下的现场。警方虽介入调查并清理了犯罪现场,但始终未能还原那个夜晚发生的事情。

多年后,玩家获得一台能够聆听「过去回响」的神秘装置,需要借助其中残留的记忆线索,逐步拼接人物关系、事件经过与案件真相。

目前,游戏在 Steam 收获「好评如潮」评价,697 篇用户评测中有 96% 给出好评;页面显示的首发优惠价为 ¥ 68.40,优惠截至 2026 年 7 月 22 日。

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