在国内「最重要的电动汽车大会」上，雷军和何小鹏各有自己的算盘

在刚刚去过的周末，各位政府官员、专家学者和车企高层们一起聚在北京开了场论坛，对电动化和智能化的未来纷纷发表了自己的看法。

由于整个论坛持续的时间很长，又分成了「高层论坛」、「国际论坛」和「圆桌会」等形式进行，信息十分分散，所以董车会收集整合了大家可能会感兴趣的部分，整理成了「主机厂」「供应商」和「观点与趋势」三个方面的省流版供大家参考。

主机厂们

小鹏——押注「低空经济」

全球汽车一年差不多有10万亿美金的市场，飞行汽车可能有2万亿美金的市场，这在未来的 20 年将是一个巨大的市场规模。

低空经济在近两年是一个公认的巨大「风口」，小鹏从很早之前就开始在这方面布局，据说已经累计投入了超百亿资金和 1400 多名研发人员。

何小鹏在这次高层论坛上提到小鹏汇天目前在规划的飞行汽车有两款——一款是主要面向旅游观光等短途出行市场的「陆地航母」，另一款则是在研发的长续航「倾转旋翼」飞行汽车，这款飞行汽车续航将超过 500 公里。

同时，小鹏的飞行汽车制造基地预计会在今年第四季度竣工投产，规划产能将达到 10000 台，预计在 2026 年开启大规模交付。

小鹏的「陆地航母」飞行汽车之前在社媒上已有多次露出，目前看来还是以陆游观光等短途出行市场为主，在更大规模的商业化应用上目前还没看到太多可能。

小米——构建整车智能生态

欢迎大家共享资源，我们一起把智能汽车的生态建起来，让消费者享受到无与伦比的、各种各样的、比较完美的智能体验。

雷军是第一次参加电动汽车百人会，在发言中除了讲到小米 SU7 的喜人成绩外，还注重提到了整车生态的构建。

在雷军看来，软件之外的「硬件生态」是提升用户体验的另一个关键支点。小米汽车配套开发了智能香氛机、对讲机、智能表盘、底盘灯等电子周边，同时鼓励行业伙伴共享标准接口，实现生态件互联互通。

其「人车家全生态」战略希望将手机、智能家居、汽车打通，实现无缝连接。「希望同行们共享资源，共建统一标准」，雷军在演讲中多次强调开放协同的重要性。据悉，目前已有多家车企与小米达成生态共建共识。

雷军在发言中坦言，当小米宣布进军汽车行业时，外界普遍质疑其「来得太晚」，但站在今天回望，雷军认为，「今天看来可能是刚刚好」。

蔚来——开放自研芯片和操作系统

李斌重点讲了讲蔚来自研智驾芯片神玑 NX9031，强调 NX9031 是一颗「满血版」，其性能和英伟达 Thor-X 相近，说今年率先上车的 Thor 芯片都是「残血版」Thor-U，NX9031 是市面上第一款量产装车的 5nm 智驾芯片。

李斌介绍说，从性能上讲，一颗神玑 NX9031 至少等于现售车型的 4 颗 Orin-X 芯片性能，而且自研芯片的投入非常巨大，研发芯片的投入，大概和建设 1,000 座换电站的投入相当。

并且，蔚来对自研芯片和操作系统持开放态度，李斌说：「如果想用我们的芯片或者我们的操作系统，直接找我们就行。」

对于近期市场关注的蔚来的财务状况和经营情况，李斌也承认说，蔚来在管理经营上有很多要提高的地方，交了很多学费，也不可避免地浪费了很多钱。

我自己在这方面要继续成长，我们整个团队还要继续成长，但是在研发方面，在技术创新方面，不会降低对自己的要求。

奇瑞——去更高挑战性的市场

奇瑞在这次百人会上的发言可以概括为——期望以技术创新引领未来。奇瑞控股集团董事长尹同跃强调说，奇瑞决心打破市场技术垄断，将智能驾驶技术普及到6万人民币级别的车型上，推动“油电平权”和“全民智驾”的愿景。同时和科大讯飞、地平线、华为等科技企业进行深度合作，补全自己的短板。

另外，奇瑞在这次发言中也提到了自己对于全球化的重视。奇瑞在 2024 年创造了 114 万辆的出口量，同比增长 21.4%，覆盖全球 100 多个国家和地区，同时奇瑞在全球化的战略设计上也不仅仅依赖于产品出口，而是更加注重技术标准、品牌价值与全球产业链的深度融合。

供应商们

地平线——智驾平权最优解

到终局，我认为自动驾驶也是「二八开」——20% 的车企自研，80% 找最强合作伙伴。 自动驾驶是智能汽车时代的基础设施，是最重要的功能价值点，但难以差异化。 车企自研与否并不重要，核心是要达到目标，最快的跟上行业演进的速度。

地平线的余凯在百人会上做了大胆的判断，认为智驾在 5 年内将实现闭眼开，同时建议车企们把用户时间和数字消费抢到车上，认为这才是未来智能化战略的核心。

言外之意几乎是在说地平线有信心占据智驾市场一半以上的份额，但地平线这两年的技术进展和商业成就，确实也相当不错。

据余凯说，2024 年地平线第一次在自动驾驶芯片市场占有率获得中国第一，超过了 30% 的份额。也就是说，去年推向市场的每三台带辅助驾驶 L2 级以上的智能汽车，就有一台是搭载地平线的方案。

同时从今天开春以来，各大厂商都在提「智驾平权」，在这轮浪潮中地平线则逐渐成为了 奇瑞、吉利、长安、广汽等车企背后唯一或者唯二的供应商。

京东——汽车售前售后是两个「四万亿」的大市场

京东也参加了这次的百人会，主要的发言更集中在汽车服务生态上。

京东集团副总裁缪钦提到，在产业狂飙突进的同时，我们的汽车用户依然还有很多的需求痛点没有得到很好地解决。

一是，在购车环节，需要让用户有更加省心的全渠道购车体验，从而能够用提升转化率。

二是，在售后环节，优质的维修和保养服务供给依然是不足的，由于市场的激烈竞争，全国已积累了超过 600 万存量车主的售后履约难题，用户需要更专业有保障的车后服务。

三是，在置换环节，虽然国家补贴政策大幅拉动了消费，但如何利用数字化技术和供应链、金融、保险能力为用户创造价值提升效率，仍然值得优化。

最后，缪钦谈到，京东汽车将加速整合自身技术与供应链能力，联动行业打造开放、高效的汽车服务共赢生态。

宁德时代——车电分离或是趋势

当车电分离的模式与电池银行生态逐渐成熟，未来电池就有可能成为一种投资的产品催生出新的商业模式，释放出更多的经济价值和社会价值。

宁德时代 CTO 高焕在发言中说，伴随着新能源汽车行业的快速发展，很多消费者面临动力电池售后的困局，如过快衰竭、维修困难、更换电池难等。同时，电池安全问题备受公众关注与担忧。而将车和电池进行价值分离，由电池银行持有电池资产，相应用户售后体验相信会大大提升。

同时在新的电池产品上，宁德时代也有提到，他们未来会在麒麟、神行、逍遥、天行等各品牌的产品上持续迭代，也在预研钠离子电池、 M3P、固态电池等技术和适配舰船、低空经济等新场景。

观点和趋势

新能源革命，不止于车

中国电动汽车百人会副理事长，中国科学院院士欧阳明高在论坛上预测说，2030 年将可能进入中国新能源革命的爆发期，伴随新能源汽车、锂离子电池、氢燃料电池、钙钛矿光伏电池等新能源技术生产力革命和电力市场化改革的生产关系革命的双重历史机遇。

今后十到三十年，将中国催生五个十万亿级的大产业，分别是：新能源基础产业、新能源汽车产业、交通全面电动化产业、智慧与零碳能源产业、绿色氢能产业。

今年有望迎来无人驾驶的 ChatGpt 时刻

中国工程院院士，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤在其发言中判断说，Waymo 在美国的业务顺利推进，百度在中国在武汉的运营持续向好，文远、小马等企业也稳步发展，那么今年有望迎来无人驾驶领域的 ChatGPT 时刻。然而，要实现无人驾驶的规模化普及，还需要更长时间。预计到 2030 年，10% 的新车将具备 L4 级无人驾驶能力，那时我们可以称之为无人驾驶的 DeepSeek 时刻来临。

Robotaxi 自有自动驾驶技术也来一直就是不同于乘用车智驾的另一条路线，也被很多人视为汽车出行的终极形态，但由于其技术难度过高和前期难以盈利等现实，全球的 Robotaxi 企业目前基本上都处于亏损状态。
目前国内的Robotaxi 企业也仍都处于技术试点阶段，商业化也都还在摸索和起步阶段。

推进整车央企战略性重组

当然在产业结构方面，最受关注的发言可能来自国务院国有资产监督管理委员会党委委员、副主任苟坪。

在政策上，国务院国资委将坚定不移推动智能网联新能源汽车作为中央企业发展战略性新兴产业的重要方向，一方面启动实施「央企产业焕新-新能源汽车布局发展行动方案」，另一方面，优化出资人政策供给，推进产业结构调整和布局优化。

同时他也强调到，当前汽车产业正处于加速变化与重塑的关键时期，要稳步推进整车央企战略性重组，集中优势资源，打造世界一流汽车集团；推动企业内部专业化整合；支持中央汽车企业高质量 “走出去”，构建全球化运营体系。
在具体策略上，国务院国资委将针对中央汽车企业出台「一业一策」、「一企一策」考核方案，将新能源汽车业务单独考核，并充分考虑战略投入期的经营性亏损，重点考核技术攻关、产品开发、市场占有率提升等情况，支持企业放开手脚，加力追赶。

目前，三大汽车央企（一汽集团、东风汽车、长安汽车）都不同程度的面临着销量、营收和利润下滑带来的难题。在此前，东风股份和长安汽车都有发布公告称，其控股股东正在与其他国资央企集团筹划重组事项。

整治汽车行业无序竞争乱象

国家发改委相关负责人也在这次百人会上表示，当前我国汽车行业无序竞争的问题比较突出，有的企业不惜牺牲利润抢占市场，虚假宣传恶意抹黑等现象也时有发生。
对此，国家发展改革委相关负责人表示，将着力整治市场乱象，规范竞争秩序，维护公平的竞争。加强汽车市场的价格监测、行业自律、舆论引导，严格市场监管，严格查处技术标准不达标、质量安全不过关的产品，守牢质量安全底线，规范招商引资。按照加快构建全国统一大市场的要求，打破地方保护和市场分割。

社媒上经常有人调侃说「xxx 正在下一盘大棋」，看完这次论坛后，董车会确实觉得，整个电动汽车产业真有点「棋局」的味道，虽然大家都在做电车，推动着这个大趋势，但仔细一看，每个厂商的利益和想法、策略和方向都不太一样 。

不过，就像古人常说「君子和而不同」，也正是各家在目标、路线上的博弈、竞争，才创造了中国新能源行业的独特竞争力。

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华为Pura X，设计的精妙，上手才知道

不管是鹰击长空，还是苹果花开，是劳作的马，还是悠哉的天鹅，是枝繁叶茂的橡树，还是蜿蜒的溪流，云卷云舒，日升日落，形式永远追随功能，此即规则。

100 多年前，建筑师路易斯·沙利文写了一篇小短文《高层办公建筑艺术思考 The Tall Office Building Artistically Considered》，知道这篇短文的人不多，但其中这句「形式永远追随功能（form ever follows function）」滥觞于建筑领域，发扬在工业设计领域，成为业内所有人都知晓的一条设计金线。

智能手机设计，可能是这个时代里影响人数最多的品类，在此之中，屏幕，成为设计里最重要的因素，几乎可以这么说，智能手机取代功能手机这场消费电子历史上最浩浩荡荡的代际革命，亦是一场屏幕革命，关乎屏幕尺寸，面积，以及屏占比。

智能手机及其屏幕有如此变化，暗线便是那句「形式追随功能」，理解了这句百年箴言，和 20 年左右的智能手机发展史，也就能理解大半华为Pura X，一部「阔 很有型」的新形态折叠屏手机。

形式：折叠的形态，阔型的范式

华为Pura X 当然是一部很不一样的手机，以至于需要多一点的理解成本，甚至可以说，给它下定义需要更多的真实体验。

3 月 30 日上午正式开售之后，我们可以在小红书等社交媒体上看到大量的用户真实评价，有意思的是，除了「看着好奇，上手真香」，整体大家表达了对这个「胖墩儿」手机的喜爱之外，华为门店的首销氛围热烈，销售人员训练有素也成为了加分项。

回顾智能手机演变史，触控屏幕取代功能机实体键盘、干掉正面指纹识别模块，从 iPhone 5 开始流行的 16:9 的屏幕比例，也进化到了如今的 20:9 全面屏，这些都是显而易见的变化。

究竟哪种手机屏幕比例和尺寸是最好的？

在不同的产品身上，我们能找到不同的答案，有人偏好带 mini 后缀的机型，轻巧精致；有人也喜欢双折叠，分屏工作起来事半功倍；还有人喜欢小折叠的时尚美丽。

因而，华为Pura X 的 16:10 屏幕比例虽不常见，但并不意味着它没有合理性。

华为Pura X「阔折叠」的定位，超然于业界常规定义的小折叠（上下折叠）和双折叠（左右折叠），当然也迥异于华为自家的三折叠，如果把之前华为 Mate X 外折叠形态算上，这已经算作是华为在折叠屏领域探索的第 5 种形态了。

正如前面所说，不说手机品类里面有各种各样的分类，时尚轻薄的，影像旗舰定位的，游戏性能取向的，三防户外的，大电池强防护耐摔耐用的等等，不同的定位，对应着不同的需求，处理这种需求和供给的对应关系，又恰是华为最为擅长的领域，就像折叠屏手机，华为在售的就有 4 种之多。

16:10 比例屏幕的合理性就在于它可以以更小的屏幕尺寸，获得更大的显示面积，在这里，「阔」也可以是一种状态，它并非粗糙的大，而是取巧的广。

因而，华为Pura X 展开之后，屏幕尺寸虽为 6.3 英寸，听起来比不少大屏旗舰机要小一些，但实际上它的显示面积达到了 115cm² 左右，与 6.9 英寸的 iPhone 16 Pro Max 屏幕面积几乎一致。

华为Pura X 真正是一款既小又大的产品，实现这样的矛盾统一，折叠形态与 16:10 的「阔」型屏幕二者合一，才有这样的效果。

同时，它还将重量控制在了 193.7 克（素皮版），宽度（折叠形态）控制在了 74.3 毫米，恰好一握，适合久握。

聊完了它的「异」，其实我们也能从它身上看到不少来自于华为基因的「同」。

实际上，身处华为 Pura 家族的华为Pura X，自然会有这个家族的诸多特质，约在一年前，华为 P 系列升级为 Pura 系列，「源自纯粹，生而独特」便是这个系列的出生宣言。

就独特这一点而言，华为Pura X 当之无愧，在没有细究它设计和 CMF（颜色、材质和工艺）的时候，它第一眼给人的感觉当然是独特，恰如去年Pura 70 系列以「锐意向前」和背部独特的三角形影像模组设计宣示先锋定位一样。

华为 Pura 系列讲究纯粹感，去掉冗余元素，以点线面来构建几何对称的秩序美感，华为Pura X 外屏方正，影像模组以同心圆均匀排列，井然有序。三款标准版奉行极简主义，黑白灰是时尚领域的永恒色，不会过时，也永远正当时，是大道至简。

这是秩序感。

典藏版是华为发挥设计能力和艺术理解能力的极佳试验场，型格红和型格绿严格来说不是单色系设计，而是鲜明的碰撞色。

以艺术灵感而论，这是借用了现代主义画家蒙德里安的几何抽象派画作，两个版本各自以三种不同颜色的色块按照精准比例切割分布，风格跳跃，碰撞激烈，但皮革质地又能让色块彼此包容起来，不至于突兀和矛盾。

在赋予手机外观设计艺术性这件事上，华为有自己独特的理解，作为精密工业和先进科技的集合体，手机和具象的、复杂的、怀旧的艺术风格并不搭调，而现代的、意象的、简洁的艺术风格才是相配的。

就像此前华为 Pocket 2 艺术定制版和荷兰时装设计师 Iris van Herpen 合作，在平面上做出了立体的艺术效果那样，时尚、艺术和技术，以现代的方式结合，才是华为擅长的。

在平面上呈现立体感上，这次的华为Pura X 典藏版依旧延续，只有通过手指手掌触碰才能感知的 0.05mm 皮革压纹，也正如传世油画远看是平面，近看却是由油画颜料构成的微型 3D 光影建筑一样。

这是艺术感和先锋感。

功能：内容需求，与 AI 新交互

对于功能机用户来说，实体键盘存在的意义，除了是因为触控屏幕在当时并不成熟之外，还是因为实体键盘对于电话拨号和短信打字这两个核心功能有优势，同时训练久了的肌肉记忆，能够依靠实体键盘实现盲操。

后来到多点触控电容屏时代的事情大家都经历过以及正在经历，点按划为操作基础的内容爆发性增长，从《愤怒的小鸟》到《王者荣耀》，从微博到小红书、抖音和 bilibili，从塞班版的手机 QQ 到微信……

曾经的电话和短信，大部分人使用频率已经相当之低，移动社交、视频和游戏内容消费成为智能手机的主要功能。

尤其是以抖音为代表的短视频内容，成为了如今智能手机用户的时间黑洞，近 10 亿抖音月活用户每个月要在这个应用上花费 46 个小时。

而异军突起的短剧则进一步吞噬着大量用户的手机使用时间。

「看」手机，就是现在手机最主要的使用方式，对于多数用户而言，手机主要作为一种内容输出设备而存在。

至此，「形式追随功能」的寓意就在此彰显，因为相比于其他 20:9 左右的屏幕比例的直板机，16:10 的屏幕比例，更适合书籍阅读、视频观看，社交内容和新闻资讯浏览，乃至图片审阅修改。

这就是 16:10 比例屏幕除了能以更小屏幕尺寸，获得更大显示面积之外的另一个优势。

实体书籍的内容呈现比例大约为 1.4:1，华为Pura X 更接近实体书比例的 16:10 屏幕显示比例能够给用户带来接近真实书本的阅读体验，这不仅仅是屏幕中一行可以显示更多文字，更能带来沉浸的，原生的阅读感受。

这个场景对我的触动尤为深刻，在信息严重过载和碎片化的时代，如此纯净和拟真的类纸质书阅读体验，宛如窗外风萧雨骤，屋内炉暖茶香。

观看视频也是类似，在横屏状态下，16:9 的长视频内容，华为Pura X 的显示面积较同尺寸直板机增加 30% 以上，竖屏 16:9 的短视频内容，显示面积也较同尺寸直板机增加 40%。

而在浏览小红书等社交平台的时候，华为Pura X 不仅仅是折叠屏，而是拥有横屏和竖屏两种形态，竖屏看，图片大；横屏看，左图片右评论，信息一屏显示完。

在生产力领域，华为Pura X 的屏幕尺寸和比例，更适合浏览单反相机拍摄的 4:3 比例原始样张，大屏的界面也更适合对图片进行筛选和初修。在 WPS 和钉钉等办公软件上，大屏和横竖双形态的先天优势，让华为Pura X 也能具备内容显示和移动操作的双重优势。

当手机内容消费成为手机主要功能这个产品锚点成立的时候，那么华为Pura X 的产品形态也随之成立，即便它在直板机和折叠屏两大类产品里，都显得相当特立独行。

疑问自然也不是没有，手机不仅仅是一种内容输出设备，还是内容输入设备，展开后的大屏，和折叠下的小屏，适合信息输入吗？

AI 是这个问题的答案。

随着 AI 介入手机交互越来越深入之后，手机端的输入效率和输出效果也远胜以往。

明面上，首款全面搭载鸿蒙操作系统 5 的手机。标志着华为终端全面进入鸿蒙时代，另一面，它很可能也是一款天生就适配 AI 的手机，全新小艺融合和盘古大模型和 DeepSeek，交互上更有「人感」了，表象上看，外屏右滑直接进入全新呼吸感视效界面，让小艺触手可及，可知可感；内在中，全新的「快思考和慢思考」双模式下，简单问题，小艺处理快效率高，代码编写、时空推理、创意写作等复杂问题，小艺又能深度思考，审慎推理，给出靠谱结果。

更多新的小艺技能瞄准的，就是降低交互和输入门槛。「小艺帮接」、「小艺时光机」和「小艺私语」这些功能都可以归结为让用户少操作，轻操作，甚至不操作，就能实现高效的交互和交付。

同理，华为Pura X 外屏的存在，也不仅是为了好看，在碎片化的、轻量化的高频场景，比如接打电话、出行和导航、包括运动和音乐娱乐，外屏都和相应的功能应用进行了适配，甚至包括地铁跑酷、天天消消乐这样的休闲游戏都可以在外屏上玩，这种属于外屏的轻量快捷操作逻辑，与上面说的大逻辑是一脉相承的。

在最初始，最熟悉的打字输入上，这里也有一个 AI 解决方案：Pura X 为用户提供了 AI 单手键盘功能，可智能识别左右手并弹出提示，点击提示就能切换到单手键盘模式。

可以这么说，华为Pura X 也只有在 AI 手机有所进展，从实验到实用转折的时候，才最适合出现。

长久以来，关于 AI 手机的一个矛盾在于，在智能手机传统交互方式已经如此成熟，并且用户形成了深刻的肌肉记忆时，AI 功能该以何种界面何种交互融入手机之中。

新形态的阔型设计折叠屏手机 Pura X 反而以特立独行入局，更适合去探索这样的命题。

一个小例子是，华为Pura X 首发搭载了 AI 眼动翻页功能，这个功能可以对眼球运动轨迹进行追踪，当用户看到页末时，会根据用户眼球运动自动翻页。

也正如前面所说，华为Pura X 是华为探索的第 5 种折叠屏形态，事实上我们也可以这么说，在整个折叠屏手机市场上，华为一直扮演着折叠屏市场拓荒者的角色，华为Mate XT 非凡大师自然不用多言，是肉眼可见地以高投入追寻工程和设计的极限。

华为Pura X 亦是，采用一个全新的 ID 设计，启用一个市场上寥寥的屏幕比例，意味着巨大的研发投入和商业风险，但现在智能手机行业的创新就是这样，已经没有不劳而获的可能，想要给消费者更先锋的体验，想要手机里的 AI 体验更顺滑，想要手机「既小又大」，想要手机轻便又坚固，想要手机时尚又隽永，每一个既要又要背后，都是投入。

更何况，折叠屏因为品类特性以及刚性成本，注定就是门槛和投入都高的领域，「阔 很有型」里面的这个「阔」，恰是开拓出来的「阔」。

一定程度上来说，造手机就像解勾股定律一样，勾股定律有多达数百种解法，有的简单，有的极为复杂，但数学界并没有在最简单解法出现之后就停止探索，而是探寻了更多的解法可能性，反过来，在探索更多解法的过程中，不仅数学方法论的创新，还推动了数学基础理论的发展。

去年，我们定义 Pura 系列不仅仅是寻找「最优解」，也是寻找「最新解」，当时的论断如今在华为Pura X 身上显得更适合，最优解是行业通过诸多内外部测试和反馈得到的结果，意味着不会出错，安全又保险，但「最新解」不一样，它更难，也更值得鼓励，就像华为的创新永远是向外求索寻找「最新解」，敢于做别人不敢做的产品，因为行业永远需要更多的可能性。

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冷，静，有 AI，英特尔酷睿 Ultra 200HX 游戏本大规模上市了

2023 年底，英特尔第一代酷睿 Ultra 发布，英特尔表示，这是英特尔 40 年来最大的 PC 处理器变革，究其原因，除了 Intel 4 制程的落地之外，更重要的，是 Ultra 系列芯片架构的改变。

这是英特尔瞄准 AI 时代推出的新系列，尤其是 NPU 模块的加入，明显就是为 AI 服务的，另外，Intel 4 制程赋予了 Ultra 系列更高的晶体管密度，带来更好的能效表现。

在今年 CES 上正式发布之后，英特尔酷睿 Ultra 200HX 在北京举办了英特尔酷睿 Ultra 200HX 新品分享会，来自 10 家 OEM 的 20 款高性能笔记本集中亮相，完成了从发布到上市的过程。

在这里要给英特尔颁布一个「本分奖」，以往各种厂商的发布会对比（吊打）环节都会拿友商的产品做对比，这一次英特尔选择了自家的产品，具体来讲是去年年初发布的酷睿 i9-14900HX。

基础性能上，英特尔酷睿 Ultra 9 285HX 与酷睿 i9 14900HX 相比，有着 10% 单核性能提升，和 19% 多核性能提升（基于 Cinebench 2024 测试）。

在 GeekBench 6.3 等性能测试软件上，英特尔酷睿 Ultra 9 285HX 与酷睿 i9 14900HX 相比，也有着不同程度的性能提升，比如 GeekBench 6.3 单核性能提升 5%，多核性能提升多达 25%。

虽然这次发布的主要是游戏本，但其实英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 也适合设计类工作使用，英特尔酷睿 Ultra 9 285HX 与酷睿 i9 14900HX 相比，设计类负载 POV-Ray 性能提升 31% 之多。

哪怕是定位略低的英特尔酷睿 Ultra 9 275HX，在实际的游戏表现上，相较于酷睿 i9 14900HX 也有明显的游戏性能提升。

除了性能提升之外，英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 系列也有好得多的能效表现。

英特尔酷睿 Ultra 9 275HX 相比于酷睿 i9 14900HX，每瓦性能提升了 40%。与《CS2》游戏当中酷睿 i9 14900HX要到 125W 功耗释放才能达到峰值游戏性能相比，英特尔酷睿 Ultra 9 275HX 在 75W 功耗释放的时候，就达到了峰值性能，并且这个性能比酷睿 i9 14900HX 在 125W 功耗释放的时候还高，这意味着它更适合供电更为保守的笔记本平台。

在更低的功耗下，获得更高的性能表现，其实也意味着更低的温度，以及散热压力的减轻。发布会现场展示了《文明 6》游戏在不同平台的运行情况，在同样性能下，英特尔酷睿 Ultra 9 275HX 机型的运行声音为 31 分贝，而酷睿 i9 14900HX 的运行声音为 46 分贝，差别相当明显。

说完性能和能效表现，再来说一说英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 系列在 AI，尤其是游戏 AI 上的进展。

英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 系列实现 AI 能力是通过 NPU、CPU 和 GPU 一起实现的，具体来讲，在游戏 AI 当中，NPU 主要负责游戏场景识别，诸如场景识别、地图识别、人物坐标、NPV/英雄识别和点位识别等等；COU 只要做音频识别、主控逻辑和系统控制，GPU 主要做大语言模型和 RAG（检索增强生成，Retrieval-augmented generation，用于优化大模型输出结果的准确性） 交互。

现场英特尔也请到了一些合作伙伴，比如新智慧游戏创始人陈迪、心影随形联合创始人王碧豪，他们的主要产品游戏助手，其中的游戏 AI 能力是基于英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 系列研发。

对于休闲玩家来说，《黑神话：悟空》的游戏难度是偏高的，以及地图也是偏绕的，玩家很可能会在开始的几个 Boss 就卡住，或者绕不出去地图，进而推进不了剧情。有了英特尔酷睿 Ultra 9 200HX 系列的 AI 算力，加上游戏助手对于场景的识别，还有音频的交互，就能够在 Boss 战斗的时候给出相应的建议，比如怎么躲避 Boss 的攻击，怎么打出 Boss 的硬直等等，当然，也包括游戏指路功能，AI 陪聊等等。

刘学文

稳中向好。

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实测有沉思能力的智谱 AutoGLM ，我们离会思考的 agent 又近了一步

如果有一个会思考但是不会做事的 AI

还有会做事但是不会思考的 AI。

 

你会选哪个？

如果让我来选，我会说：why not both？

今天在中关村论坛智谱 Open Day 上，智谱发布了 AutoGLM 沉思——首个带有沉思能力的桌面端 agent。

这是第一个存在于电脑桌面的，能先思考在做事，且做的过程中不断思考的 agent。

抛给它一个问题，它会逐步分解问题，然后在你面前（或者你不看着它也行）打开一个又一个浏览器标签页，自己上去搜索、查找、记录、汇总、分析信息，最终为你生成一份经过充分查证和深度思考的结果报告。

如果你还不知道这是个什么东西，简单前情提要一下：

AutoGLM 是智谱推出的 Agent 产品，能够实现对手机屏幕和电脑浏览器的操作。重点在于实现方式是前台的图形界面 (GUI)，而不是后台的应用接口 (API)。你可以理解为 AutoGLM 学习人类通过「手眼并用」的方式，直接在用户界面上进行操作。这和市面上绝大多数基于 API 的 agent 产品有着明显的交互方式区别。

而沉思能力，正如字面意思，让 AI 可以一边想、一边搜，自主解决开放式的、训练语料不包含的问题，模仿深度思考和展现深度研究的能力。智谱在今年 3 月初拿到新一轮融资的时候就对外预告正在研发沉思，而这个功能的开关也已经在该公司开发的「智谱清言」(ChatGLM) 大模型产品里上线了。

而在 AutoGLM 沉思的身上，智谱独特的 GUI agent 功能，和人们最追捧和爱用的沉思能力，终于实现了融合。

AutoGLM 沉思背后的模型基座，也在本次 Open Day 上正式发布：

GLM-4-Air-0414 基座模型，具有 320 亿参数量，但性能足以对标 DeepSeek-V3、R1 (670B)、Qwen 2.5-Max 等更大参数量的模型。

但因为参数量更少，GLM-4-Air0414 可以快速执行 agent 类工作，为 agent 的能力提升以及大规模落地应用提供基础，也一定程度上确保了终端用户的试用体验。

智谱还发布了 GLM-Z1-Air 推理模型，相比 DeepSeek-R1（激活 37B）推理速度提升了 8 倍，而成本降低到只有后者的三十分之一。

这也是一个可以在消费级显卡上运行的推理模型，能够显著提高开发者的使用体验。

智谱还基于 GLM-Z1 模型，使用自进化强化学习方式，训练了一个新的沉思模型 GLM-Z1-Rumination，能够实时联网搜索、动态调用工具，深度分析和自我验证。这个沉思模型能够自主理解用户需求，在复杂任务中不断优化推理、反复验证与修正假设，使研究成果更具可靠性与实用性。

也就是说：AutoGLM 沉思的基础模型架构是这样的：

中层推理和沉思模型 GLM-Z1-Air、GLM-Z1-Rumination

+

底层语言模型 GLM-4-Air-0414

加上工程/产品层的 AutoGLM 工具，就行程了 AutoGLM 沉思的整个技术栈。

智谱也计划在 4 月 14 日全面正式开源 AutoGLM 沉思背后的所有模型。

此前智谱曾分享过团队对于 AGI 路线图的判断：如果用自动驾驶层级打比方的话，目前大模型产品大体上获得了自我学习的能力，接近于 L3；而沉思、反思、自我批评等能力则是 L4 阶段。

需要注意的是，目前 AutoGLM 沉思还处于 beta 测试阶段。上个周末，APPSO 深度使用了这个产品。从测试结果来看，它在处理复杂工作上的效果确有提高的空间，底层逻辑也需要优化，但作为一个非常新颖的大模型-agent 产品，总体效果已经令人惊艳。

智谱已经踏入了大模型 agent 的 L4 阶段，虽然只是进来了半只脚。

目前 AutoGLM 的沉思功能，目前已经正式上线智谱清言网页端、PC端和手机 App，免费、不限量地开放。

附上体验

https://ift.tt/gOpV2Br

 

当 Agent 有了沉思能力，AI 终于学会自己干活了？

去年 Anthropic 发布了「Computer Use」，同时展现了足够的模型能力以及较强的设备交互能力，让 agent（智能体）的设想终于首次得到实践。今年 1 月，Anthropic 在美国的最大对手 OpenAI 也通过新产品 Operator，做出对于 GUI agent 理念的演绎。

也是在去年 10 月，智谱和 Anthropic 几乎同时发布了各自在 agent 方向上的最新尝试。智谱的 AutoGLM 是第一家国内机构推出的基于 GUI 的 agent 产品。

而今天的 AutoGLM 沉思，不仅将 agent 的执行任务能力带到了桌面端，更是把工具操作能力、深度研究能力、推理能力和大预言能力进行了首次融合。

这种多重能力驱动的 agent，非常适合信息检索、提炼、汇总型任务。

这就好比是让 agent「开车」，过去你得给他一辆车，教他方向盘、油门刹车、档位怎么用，甚至告诉它开车和倒车的时候分别要往哪看——而现在，agent 已经可以「自动驾驶」了。

让它制作一份「不同于网上所有主流路线的日本两周小众经典行攻略，要求绝对不去最火的目的地，要小众景点，但也要评价比较好的。」

AutoGLM 沉思比较准确地拆解了需求，思考逻辑也比较清楚：它首先去搜了最简单的关键词「日本旅游」，了解主流路线和景点，然后又去搜索了「日本小众旅游景点」之类的关键词——通过这几个步骤，它在本次对话的记忆内部构建了一个知识库，也即什么是主流的，什么是小众的。

这个任务总共做了 20 多次思考。有时候几次思考之间会有重复，比如搜索的是相同的关键词，访问了相同或者相似的链接等。这有可能是因为单次搜索到的信息不足够，毕竟沉思/深度搜索的本质其实也是不断地自我怀疑和推翻，直到达到足够置信度时候才进入下一步。

APPSO 还注意到它有点过度依赖特定的网站作为信息来源，打开的所有 tab 里有 90% 都是小红书和知乎（各一半左右）。反而真正的旅行专业资料库，比如马蜂窝、穷游，或者哪怕是 OTA 平台，它一次没用过。

如果要做一份真正的小众攻略，重度依赖小红书的结果可能并不理想。毕竟能上小红书的热门笔记，这个景点应该并不真的小众。一个真正的小众景点旅行者，恐怕不想去 momo 们已经去过或者都想去的地方……

APPSO 注意到，AutoGLM 沉思在沉思过后自己提出了「路线规划合理，不要有无意义的反折」、「行程节奏合理，别太特种兵」之类的要求。

只是实际结果没有反映它自己提出的这些要求：比如头几天在濑户内海来回折返，有时候一天内去两三个相隔一小时以上的地点，略微特种兵；第二周从青森向南到仙台，然后又从仙台飞机向北大跨度飞到了北海道，并且北海道只留了两天。考虑到日本大跨度旅行基本都靠 JR，票价昂贵，合理的路线应该是顺着一个方向不回头，除非不得不去大城市换车，一般不应该折返。

但总体来讲，这份攻略是有效的：它呈现了一些提问者未曾考虑过的目的地，也试图在一次行程里去到季节、气候、风格完全不一样的地方（而不是围在大东京、富士山、京坂奈区域来回打转）。

从这个角度，它遵循了提示的要求，并且展现出了深度思考的结果。

就像你不应该直接把 AI 生成的结果直接拿去用一样，这份攻略提供了一个还算不错的基础，让旅行者可以自行优化具体的目的地、路线和中间的交通方式。旅行不只是上车睡觉下车拍照，还应该兼顾人文和自然，深入当地文化传统，探索自然景观，以及至少感受一把在地最有特色的体验项目。

只要你的期待不是即问即用，AutoGLM 沉思给出的答案是足够令人满意的。

点击查看智谱清言的回答 https://ift.tt/0cgtVaX

考虑到 AutoGLM 沉思与其它深度思考型大模型最大的特别之处在于浏览器的操控能力，APPSO 也更深入和严苛地测试了一下他的 browser use 能力。

让它做一份关于科创板云计算公司的研报，看看结果怎么样。

正如前一次做旅行攻略一样，AutoGLM 沉思的「思考过程」是没有任何问题的。从下图中可以看到，它：

1. 准确拆解了筛选条件，
2. 明确需要多轮搜索和迭代，
3. 制定了分步骤的计划，
4. 通过「一般搜索」找到了大概的搜索目标
5. 开始执行分步操作

但是 browser use 的过程实在让人有点抓头：AutoGLM 工具一次又一次地试图打开证监会指定的信息披露网站（巨潮资讯），解析网页的信息。它顺利地找到了网站数据库的条件筛选工具，但总是无法正常筛选，要么选不好时间区间，要么找不到对应板块的下拉菜单在哪。

APPSO 观察到，AutoGLM 沉思给每一步骤的定时通常是 3 分 20 秒左右，但如果访问网站不顺利，就会因为操作超时而导致「本轮思考」失败。

另外，根据 APPSO 之前体验去年的 AutoGLM 以及其它 GUI agent 产品时，当需要用户进行登录操作、输入付款信息、点击发送按钮这种敏感性操作的经验，agent 可以停下来等待用户操作。而在使用 AutoGLM 沉思的过程中，它的确可以等候用户登录，但遇到「用不明白网站」的情况，并没有呼唤用户接管，而是只会傻傻地等着。

在本次任务中，连续两轮思考失败之后，AutoGLM 沉思开始进入一个重新思考-跟之前导致失败的思考结果一样-再重新思考的循环过程，一直循环往复了五六次，最后败下阵来，把目标转向了知乎。步骤进行到这里的时候，其实已经算任务失败了，因为输入的原始指令是查找和汇总上市公司资料和公告，数据的专业准确性很重要，而知乎并不是一个可靠的上市公司信息披露平台。

经过了好几次艰难的测试，最后终于吐出了结果：华为、紫光、UCloud 三家公司，虽然都跟边缘计算有关，但三家的股票代码都写错了，更别提有两家并没上科创板。

Agent 「自动驾驶」能力，和路况、驾驶位有很大关系

在其它更「轻松」的任务（比如做旅行规划、游戏攻略、查找简单信息等）当中，AutoGLM 工具的 browser use 能力是没有太大问题的。

但 APPSO 发现，一旦当前网站的视觉设计相对复杂，或者设计的有一些陷阱，AutoGLM 工具就很容易被「使绊子」。

一个最直接的例子就是电商网站。APPSO 给出明确提示，「去淘宝或京东购买一件重磅日系 T 恤」，AutoGLM 沉思制定了宏伟的计划和明确的分工——然而却连淘宝首页的山门都进不去，甚至找不到搜索框在哪里。而且它似乎被「找不到搜索框」这件事完全阻挡住了，甚至也没有去看网页的其它位置——如果它看了的话，肯定会发现相关商品早就出现在首页推荐里了。

对于这个测试中发现的意外情况，智谱 CEO 张鹏表示，「点背不能赖社会」，AutoGLM 沉思目前仍在 beta 阶段，还有很大的进化空间，而且目前的升级速度也很快（APPSO 在正式发布版上测试淘宝的使用效果已经没那么磕绊了）。

张鹏指出，在模型作为服务或作为产品 (MaaS） 的理念下，模型产品自己的能力要像木桶一样，高且全面。或许现在 AutoGLM 工具的视觉能力还不如人，处理意外情况的能力还不够，归根结底可能是泛化能力还不够，但这些能力的提升并不是模型问题，而是纯粹的工程层面——不需要担心。

从模型底座层面，AutoGLM 沉思也有提升的空间。

经常用大语言模型产品的朋友都知道，提示写的越具体，规则和边界设定的越明确，它的效果越好，越有希望生成符合用户提示的结果。基于大语言模型的 agent 也是一样。

但是提示不能无限扩展，就好比你招了一个秘书帮你干活，但你不应该总是每次都把「找谁」、「什么地点」、「什么时候」、「去哪」等一切的信息都讲清楚，ta 才能勉强顺利地帮你搞定一个饭局的准备工作。

大语言模型很强大，但也有它糟糕的地方：只受到文本规则的约束，缺乏真正的实际问题的规划能力，任务过程中容易被卡住；缺乏足够长的上下文记忆空间，任务持续时间太长就持续不下去；上一个步骤的错误会随着步骤逐渐放大，直至失败。

AutoGLM 沉思也是一个基于大语言模型的 agent，即便在 agent 能力上做了很多工作，但仍然难免受到大语言模型的诅咒。思考能力越强，越容易想多、想歪。

从 APPSO 的试用过程中可以看到，除了一些绝对基础的概念（比如「旅游」、「T 恤」、「公司」）之外，它并没有稍微复杂的上层知识。用户每次发出任何指令，它都要先自己打开浏览器，上网学习一遍，明确用户的所指，在本次对话的有限记忆空间内建立一个知识库，然后再去进行后续的步骤。

而就它目前最擅长和依赖的那几个信息来源来看，一旦用户任务的复杂性、专业性「上了强度」，想要它在用户可接受的时间（目前官方定的是每任务总共 15 分钟左右）内，查到真实、准确和有价值的信息，就真的有点勉强了，更别提给到用户有效的结果（APPSO 的测试中有一半无法输出完整的结果）。

不过这并不是个太大的问题。

有这样一个很实际的观点，可以套用到 AutoGLM 沉思上：

今天的 agent 水平，将它视为「主驾驶」可能能力尚有不足。但它仍然是一个很好的副驾驶 (copilot)。

在 AutoGLM 沉思上，我们看到了足够的思考能力，也看到了优秀（但确实受制于客观因素）的 browser use 能力。很显然，智谱作为中国目前非巨头公司当中，少数模型能力最强的选手之一，肯定会在这两个能力上面继续进步，而且会很快。

自从 APPSO 拿到测试资格，到 AutoGLM 沉思正式发布，中间已经更新了数个版本，在模型基座和浏览器操控能力上面都有了改进。

但如果我们想要的是一个真正会思考且能办事的 agent，我们恐怕需要比现有范式的大语言模型更强大的智能体基座。

而智谱推出的「语言+推理+沉思+行动」的 Agent 框架，尽管产品层面仍然笨拙，但看起来是一个非常明确可行的方向。

诚然，国产大模型和基于大模型的 agent 产品，现阶段的目标如果放在「追赶硅谷对手」上可能反而更实际一点。AutoGLM 沉思从操作逻辑和实现目的上，都是明显区别于目前国内所有同类和近似产品的「新物种」，和 Anthropic、OpenAI 也正在拉近距离。

对于这样一家非巨头、脱胎于中国顶级学府的大模型创新领导者来说，大多数的不足都可以被容忍，而看到它在做的事情的独创性和领导性，才更重要。

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