没有新显卡，也没有跑分轰炸，这场 IFA 2026 的 AMD 开幕演讲只讲了一件事：Personal AI（个人 AI）。以及支撑它的三样新品：Ryzen AI Max 400（代号 Gorgon Halo）平台、下一代 HP ZBook 笔记本的首度曝光，和一台 96 核、全液冷的「桌上超算」Threadripper Halo Station。AMD 高级副总裁、计算与图形总经理 Jack Huynh 在 45 分钟的演讲里，从绕月飞行的 Artemis II、手术机器人讲到芬兰的 LUMI 超算和 PlayStation 5 Pro，回顾了一遍 AMD 的算力版图。随后，把问题落到了每个人的电脑上：当 AI 像员工一样整天规划、调用工具和修改结果，这些计算究竟应该放在哪里？AMD 高级副总裁、计算与图形总经理 Jack HuynhAMD 的答案叫 Personal AI。电脑先处理自己能完成的工作，涉及敏感数据和个人上下文的任务尽量留在本地；需要更大规模时，再调用云端与数据中心。AMD 沿着这套构想，从支持 192GB 统一内存的 PC 一路到桌边工作站，再与微软和 SUSE 合作，补充了 Windows 开发与企业部署。不同产品和伙伴似乎都在回答同一个问题：怎样让 AI 先从离用户最近的设备开始工作。DeepSeek、千问、GLM、gpt-oss 和 Laguna 也出现在台上，但它们在这场演讲里成了新的衡量指标。刚发布一周多的 Qwen3.8-Flash-Next 就能放进 AMD 的新平台里运行、拥有 3200 亿总参数的 GLM-5.3-Flash 也能装进统一内存里。AMD 用这些开放权重模型证明，从普通 AI PC 到桌边工作站，任何硬件确实都有任务可跑。对这些电脑芯片厂商来说，过去他们都在比游戏帧率，现在已经变成了比较我的电脑到底能装下多大的模型。「AI 是新的电力」，但电费快付不起了Jack 把生成式 AI 过去几年的变化压缩成四步：先学会对话，再获得视觉和语音能力，随后开始推理；到了 2025 年，AI 从回答问题的模型变成了能够规划、调用工具、检查结果并继续工作的 Agent。类似的转变除了带来更好的用户体验，更多的是工作负载的增加。一次普通 ChatGPT 对话只要几百到几千 token，而一个「帮我规划全家意大利旅行」的 agent 任务，要查日历、订机票、改酒店，一次就是数十万甚至上百万 token。按 AMD 给出的数字，消费者级用户每天将消耗数百万 token，创作者是数千万，开发者和创业者则是 5000 万起步。宏观数据则显示过去一年，全球月度 AI token 处理量从约 0.7 quadrillion（700 万亿）蹿升到 1.7 quadrillion（1700 万亿）；到 2030 年，预计达到每月 120 quadrillion（12 亿亿）。与此同时，93% 的企业正在超支 AI 预算。Jack 提到一个活跃用户每天 1500 万输出 token，走云端大约是 300 欧元一天；一年为一个人的 AI 用量买单，需要支付接近 10 万欧元。「我们不能只是花更多钱，必须算得更聪明。」这句话，大概就是 AMD 整场发布会的题眼，如何把 AI 从云端拉回本地。模型在变小，PC 在变大本地化叙事能成立的前提，是本地模型和闭源的前沿模型相比足够好，即模型体积要变小、性能要变强。去年 8 月 OpenAI 放出的开放权重模型 GPT-OSS-120B 在 GPQA（研究生级推理基准）上曾拿到 80 分，已经作为很多开发者的本地部署首选。几个月后，阿里的 Qwen3.5-9B 只用 90 亿参数，就在同一基准上拿到了更高的分数，参数少了 13 倍，成绩反而更好。而放眼最近这几个月，开源模型和闭源模型的竞争更是如火如荼，从 Kimi K3 对标 Fable 5，到 DeepSeek、GLM，甚至 Flash 模型都开始对标 Claude Opus 系列模型。AMD 的路线图也是沿着这条曲线展开，当前 Gorgon Point处理器，也就是Ryzen AI 400系列可以本地跑 240 亿参数模型；128GB 统一内存的 Strix Halo 则可以运行 2000 亿参数模型。这些本地模型的表现，AMD 在现场也给出了对比，完全跑在 Strix Halo 上的开源模型 Laguna S 2.1，在一项软件工程基准上超过了云端的 Claude Sonnet 5（70.3 分）。1000 万输出 token，Claude Sonnet 5 云端约 90 欧元，本地为零把计算搬回电脑，而不是放在数据中心，这是 AMD 针对本地计算的想法。而在本地计算解决速度与成本之后，隐私与控制也是 Agent 比较敏感的一方面。AMD 希望这些资料先留在用户身边，由用户决定什么内容可以离开设备、发往哪里。最后是个人上下文，这是 Jack 眼中比应用、模型和算力多出来的第四层。同一句「帮我准备明天」，对上班族可能意味着客户会议和三个待定事项，对学生则可能意味着考试与学习小组。模型知道世界知识还不够，它还得知道提问的人明天要面对什么。本地计算、隐私与控制、个人上下文，这就是 AMD 所押注的个人 AI 三个关键词。在具体的产品上，AMD 介绍了 Gorgon Halo，对应的市场名是Ryzen AI Max 400 系列。统一内存从 128GB 提升到 192GB，本地可运行模型从 2000 亿推到 3000 亿参数。在现场，AMD还展示了来自智谱的 GLM-5.3-Flash，3200 亿参数可以在 Gorgon Halo 上本地运行，并展示了在同一基准上，本地模型的表现甚至要优于云端的 Claude Fable 5；作为对照，Fable 5 跑 1000 万输出 token 大约要花 500 欧元。应用该芯片的电脑也有联想在 IFA 2026 旗舰发布的 ThinkCentre X Ultra，搭载 Gorgon Halo，小到可以摆在桌面上，最多四台可以组成集群。此外，Jack 还首次公开了代号Sundance的下一代 HP ZBook：192GB 统一内存，现场用一条 prompt 在本地实时生成了一整个 3D 世界，然后又用它流畅跑了《微软飞行模拟》。「白天创造世界，晚上打游戏。一手是真实世界，一手是我想象的世界。」Gorgon Halo 仍然是一台面向个人的紧凑型电脑。演讲接近尾声时，Jack 把「个人 AI」推到了另一种尺寸。首次亮相的 Threadripper Halo Station，把 96 核 Threadripper PRO 和数据中心级 AMD Instinct MI350P 放进一台桌边工作站。现场展示机装有两张 MI350P，并预留了扩展到四张的空间；系统内存最高 2TB，四卡配置下的 HBM3E 总容量最高 576GB，整机采用液冷。AMD 称，它可以运行超过 1 万亿参数的模型，并称其为「全球最强工作站」。这台机器把 AMD 所说的个人 AI 从一台 PC 扩到了办公室里的共享节点。一名开发者可以直接使用，团队也可以共同调用；个人电脑容纳不了的任务，也未必需要立刻回到按 token 计费的公有云。本地 AI 的生态拼图硬件能把模型装进去，不代表 Agent 已经能在电脑上安全工作。它还要跨应用、服务和文件执行操作，操作系统必须易用，如果算力很强，但都是 Linux 系统的 Ubuntun，用户上手也非常困难。此外，软件上还必须管住它能看什么、能改什么，以及什么时候需要用户授权。微软 Windows 与设备业务执行副总裁 Pavan Davuluri 在台上介绍，Windows 正在为统一内存访问和工作负载调度做适配，让大模型能够使用 Gorgon Halo 的内存与 GPU。微软此前公布的 Microsoft Execution Containers，则试图为 Agent 提供隔离的执行环境，保护用户、数据和设备；目前这项能力仍处于早期预览。微软还公布了 Project Zenith，一套面向开发者级硬件的开箱即用 Windows 体验。它要求设备至少拥有 64GB 统一内存，预装 VS Code、WSL、GitHub Copilot CLI、PowerShell 和一组开发者设置，并将率先随 Ryzen AI Halo 设备提供。他还现场演示了阿里 1250 亿参数的新模型 Qwen3.8-Flash-Next 跑在 Gorgon Halo 上的效果。从「帮我写个函数」这种小任务，到对敏感文件做本地取证分析，再到一句话生成一个设计师作品集网站，全程本地完成。Pavan 给这个愿景起了个名字：PC 将成为「unmetered intelligence」的家——不计量的智能。从能运行 24B 模型基于Gorgon Point的普通AI PC，到 192GB 统一内存的 Gorgon Halo，再到瞄准 1T+ 模型的 Threadripper Halo Station，AMD 已经把 Personal AI 的硬件层级摆上台。这套路线能否成为新的换机理由，除了要看设备的稳定性，更多的可能还是开源模型的能力。这些开源模型，似乎正在成为全球 PC 复兴叙事的「弹药供应商」，硬件公司需要它们来证明本地算力，是有价值的；开源模型也借着这些新的硬件，把影响力带到了全世界的桌面。

📱华为举行鸿蒙 7 发布会：三折叠、阔直板、手表耳机全线更新✨小米澎程 20.99 万元起，18 Fold 首发玄戒 O3🍎苹果换帅后重整 App Store 与发布会，Schiller 退居特别项目💔星宇股份处理应届生解约事件责任人，总经理被扣薪 12 个月🏢字节跳动锁定 296 亿美元贷款，近 30 家银行参与💼豪威 2025 年全球 CIS 份额首次超过三星📈DRAM 二季度营收环比增长 59.5%，接近 1547.3 亿美元📱机构：全球折叠屏手机累计出货量年内将突破 1 亿部🧠火山引擎内测 AI 版权管理平台，支持 IP 审核与交易🚗比亚迪称闪充车型供不应求，电池产能限制今年交付🏢UBS 把 AI 熟练度纳入初级投行岗位面试💡《纽约客》John Cassidy：AI 就业冲击尚未按预言到来🎬「豆包手机」努比亚 NaviX Ultra 定档 9 月 16 日✨JetBrains 发布 Kotlin Toolchain 0.12，加入多平台库发布能力📱vivo X500 系列定档 9 月 21 日，主打 17EV 动态范围与 4K 240fps 慢动作🤖WorkOS 推出 Agent Auth，用双重权限上限约束 AI Agent🔋奥迪 A2 e-tron 发布：WLTP 续航最高 646km，德国售价 3.82 万欧元起🪄WorkBuddy 登陆华为手表，支持语音新建任务与跨端同步华为举行鸿蒙 7 发布会：三折叠、阔直板、手表耳机全线更新华为昨日下午举行秋季发布会，正式发布 HarmonyOS 7 及三折叠旗舰 Mate XT 2、阔直板新机 Pura X View 等多款产品。官方信息显示，HarmonyOS 6 与 HarmonyOS 7 终端设备总数已突破 8500 万台，发布会结束后超过 50 款机型同步开启公测。小艺升级为免唤醒主动介入通知聚合、录音纪要与短信分类，并支持联动日历、地图、表格完成跨 App 意图调度；系统还支持将来电通知推送至 Apple Watch，负一屏可查看 AirPods 电量。Mate XT 2（三折叠）：中轴对称「展翼」架构，新增 6.5 英寸独立外屏，展开为 10.2 英寸 3K 大屏，最薄 3.5 毫米，重约 290 克；灵盾防窥屏，IP58/IP59 防护；首发麒麟 9050 Pro（LogicFolding 立体堆叠），性能较上代提升 42%，可端侧运行 30B 参数 MoE 模型；16GB+256GB 版 19999 元起，顶配锦紫版 29999 元，9 月 12 日开售。余承东在发布会上称：「在存储涨价 2000 多元基础上，这个价格属于非常有诚意的价格。」Pura X View（阔直板）：16:9.5 阔屏，屏占比 96.1%，厚 6.68 毫米，重 201 克，7000mAh 电池，麒麟 9030S 芯片，2 亿像素主摄；12GB+256GB 版 5999 元起。Pura X Max 新配色：官方信息显示，上市四个月出货量突破 120 万台，新增尼斯蓝、波尔多红配色。HUAWEI WATCH 6 系列：首发 HarmonyOS 7，新增 60 秒微体检与 24 小时高血压风险评估，售价 2799 元起，9 月 23 日发售。WATCH Ultimate 2 非凡探索：推出雪域白与迪桑特联名款，售价 6999 元。FreeBuds 7 悦彰：半入耳耳机，支持星闪 E2.0 无损音质，单耳 4.3 克，售价 999 元，昨日开售。全新 MatePad Air：12 英寸 2.8K OLED 云晰柔光屏，峰值亮度 2000 尼特，10100mAh 电池，售价 5299 元起。小米澎程 20.99 万元起，18 Fold 首发玄戒 O3小米昨晚举行秋季旗舰新品发布会，澎程增程 SUV、18 Fold 中折叠手机和小米平板 9 Pro Max 同场发布，手机与平板均首发玄戒 O3 芯片。小米澎程：N70 Pro、N70 Max 售价分别为 20.99 万元和 23.99 万元；N90 Max、N90 Max 探索版分别为 26.99 万元和 29.99 万元。N90 Max 采用 2+2+3 七座布局和双电机四驱，零百加速 5.9 秒，CLTC 综合续航 1705km，配备空气弹簧、连续阻尼可变减振器、小米龙甲电池与铠甲笼式车身。小米 18 Fold：配备 5.38 英寸外屏和 7.58 英寸内屏，机身展开厚 5.02mm、重 219g；搭载 6000mAh 电池，支持 67W 有线与 50W 无线充电，后置 2 亿像素主摄、5000 万像素潜望长焦和 5000 万像素超广角。售价 10999 元起，9 月 10 日 10:00 开售；16GB+1TB 氮化硅陶瓷特别版售价 15999 元，限量 1500 台。小米平板 9 Pro Max：配备 13.3 英寸 3.4K 144Hz 屏幕和 12000mAh 电池，支持 120W 充电，并可通过 USB-C 接口接收 DP-in 音视频信号，作为电脑副屏或数位屏使用，售价 4799 元起。苹果换帅后重整 App Store 与发布会，Schiller 退居特别项目据彭博社 Mark Gurman 报道，长期负责 App Store 和 Apple 发布会的 Phil Schiller 已卸下日常管理职责，继续以 Apple Fellow 身份参与特别项目。新任 CEO John Ternus 与服务业务负责人 Eddy Cue 希望提高 App Store 利润率，并从平台获得更多经常性收入；Schiller 担心相关做法会进一步激化开发者和监管机构的不满，因而不愿参与这轮调整。App Store 每年估计为苹果带来约 300 亿美元收入。Gurman 称，双方没有发生公开冲突，Schiller 退居二线也与家庭和慈善安排有关。9 月 9 日的秋季发布会将成为 Ternus 接任后的首场大型产品活动，Tim Cook 会到 Apple Park 现场，但预计不会出现在预录发布视频中。星宇股份处理应届生解约事件责任人，总经理被扣薪 12 个月星宇股份 9 月 7 日再次就应届生解约事件道歉，并公布内部追责结果。公司决定对负主要责任的总经理周晓萍扣薪 12 个月；副总经理李树军不再分管人力资源并被扣薪 6 个月；人力资源总监俞志明被免职，人力资源部部长李梅被降职调岗。公司通报称，8 月初的人事调整中，相关人员违反公司「校园招聘录用三年内不得主动优化调整」规定，并与 107 名应届生解除劳动合同。常州市、区两级人社部门随后举办 3 场专场招聘会并定向推荐岗位；截至 9 月 7 日中午，71 人已入职新单位，22 人已收到入职通知，其余 14 人正在面试、对接就业需求或准备考研。星宇股份表示将为受影响人员保留应聘通道，执行劳动合同签订、解除等重大人事事项的备案与审查，并由公司审计部门检查整改落实情况。字节跳动锁定 296 亿美元贷款，近 30 家银行参与据路透社报道，字节跳动已锁定一笔 296 亿美元贷款，资金将主要用于 AI 开发和相关基础设施。约 30 家来自中国、美国、欧洲和新加坡的银行参与此次融资，贷款由花旗与摩根大通协调。这笔贷款初始期限为 3 年，最长可展期至 5 年，协议仍待正式签署。其规模仅次于软银今年 3 月用于增持 OpenAI 的 400 亿美元贷款，是亚洲今年第二大美元贷款。字节跳动上一次进入全球贷款市场是 2024 年，当时向 20 多家机构融资 108 亿美元。豪威 2025 年全球 CIS 份额首次超过三星Techno Systems Research 与《日经产业地图 2027》的数据均显示，豪威集团在 2025 年首次超过三星，升至全球第二大 CMOS 图像传感器供应商，仅次于索尼。日经 BP 给出的市场份额分别为索尼 53.6%、豪威 13.4%、三星 13.2%。豪威的增量主要来自汽车市场。公司 2025 年汽车 CIS 收入同比增长 26.52%，在全球车载 CIS 市场的份额超过 30%；800 万像素以上高阶智驾图像传感器的份额达到 43%。豪威 2025 年年报则称，公司按 2024 年收入计算仍是全球前三大 CIS 供应商、全球最大的车用图像传感器供应商。DRAM 二季度营收环比增长 59.5%，接近 1547.3 亿美元TrendForce 最新研究显示，受传统 DRAM 合约价格大幅上涨推动，2026 年第二季度全球 DRAM 产业营收环比增长 59.5%，达到 1547.3 亿美元。AI 服务器需求带动 HBM3e、LPDDR5X 和大容量 RDIMM 出货，但供应商库存仍处历史低位，新增供给也主要流向服务器，位元出货量只小幅增长。TrendForce 预计，第三季度传统 DRAM 合约价格环比涨幅将放缓至 13%～18%，原因包括部分需求从大容量 RDIMM 转向小容量产品，以及 PC 和手机厂商进一步承受涨价的能力有限。由于供应商大幅收缩产能，消费类 DRAM 价格预计仍将录得各品类最大涨幅。机构：全球折叠屏手机累计出货量年内将突破 1 亿部Counterpoint Research 预计，到 2026 年底，全球折叠屏手机累计出货量将突破 1 亿部。这一品类自 2019 年出现以来已进入第 8 个发展年，目前在整体智能手机市场的占比仍只有约 2%。机构判断，三星 Galaxy Z Fold8 系列和苹果首款折叠屏手机将推动 2027 年全球折叠屏出货量同比增长 37%。苹果今年的供应量上限预计约为 600 万部，将以 25% 市场份额跃居第二，低于三星的 38%，高于华为的 22%。折叠屏手机的平均价格仍约为传统直板手机的 3 倍，大规模普及还需要数年。火山引擎内测 AI 版权管理平台，支持 IP 审核与交易据娱乐资本论报道，字节跳动旗下火山引擎近日邀请多家版权方内测「AI 版权管理平台」，计划于今年下半年公开上线。品牌、短剧制作方可在获得授权后调用 Seedance、Seedream 和 Seed Audio 系列模型创作商业内容，版权方则可在平台内设定不同 IP 和使用场景的开放范围，并完成监修、审核和交易。报道称，平台已签约或即将签约数十个 IP，包括周星驰旗下比高集团的《喜剧之王》《食神》和《长江七号》。品牌方可先在安全沙箱内提交创意与报价，与版权方达成一致后调用角色或场景素材，最终成品需通过版权方审核。已参与测试的营销从业者称，单个项目报价可达百万元量级，一条 IP 互动广告从洽谈到上线最快可压缩到约 1 周。华为乾崑智驾搭载量、鸿蒙座舱搭载量、华为乾崑 APP 用户数齐破 200 万近日，华为乾崑迎来数据里程碑：华为乾崑智驾搭载量、鸿蒙座舱搭载量及华为乾崑 APP 用户数同步突破 200 万。不同于行业常见的辅助驾驶营销表述，乾崑智驾能同时覆盖高速、城区、泊车全场景，200 万车主的日常使用证明领航组合驾驶辅助正从少数人的尝鲜加速走向多数人的日常。据乘用车终端销量数据显示，今年上半年，狭义乘用车终端销量 860.65 万辆，其中 162.23 万辆搭载城市领航辅助，领航组合驾驶辅助的渗透率达到 18.8%；华为乾崑智驾 ADS 继续领跑整体城市领航辅助市场，同比增长 24.3%，市占率 19.6%，位列第一；在 35 万元以上的豪华车市场，华为乾崑智驾 ADS 占据了32.8%的份额，位列第一。截至目前，华为乾崑已联合 25 家品牌、落地 60 余款量产车型，形成从 15 万级到百万级的全价位覆盖。比亚迪称闪充车型供不应求，电池产能限制今年交付比亚迪在 9 月初披露的投资者关系活动记录中表示，第二代刀片电池闪充车型的市场需求超过预期，今年相关业务受到电池产能制约。公司正提升第二代刀片电池产能，但现有供应仍不能完全满足订单。第二代刀片电池和闪充技术于今年 3 月发布，官方给出的量产充电表现为常温下 5 分钟从 10% 充至 70%、9 分钟充至 97

我们应当假定，在小米将 18 Fold 定为玄戒 O3 首发平台的时候，它的内心是幸福的。因为这不仅是「小米自研处理器」闭关修炼一年后的首个成果，更是继 MIX Fold 坎坷命运之后，小米再次深入折叠屏市场的首秀。这种忐忑，一如爱范儿编辑们在办公室围拢在一起开箱这台「暖金白」色小米 18 Fold 时的心情一样——在 2026 这个堪称「折叠屏诞生以来最重要的一年」里，小米能够拿出一款足够具有说服力的折叠屏产品吗？18 Fold 做对了一件事虽然外观和包装往往不是评测的重点，但是作为小米在如此特殊节点上的产品，还是值得讨论一下小米 18 Fold 的设计的。先说包装，小米 18 Fold 没有为中折叠形态特制长方形的盒子，而是用了和大折叠一样的正方形纸盒，设计上稍微少了点独特性。包装盒里面除了雷总亲笔信（印刷版）、一颗 67W 快充头和双 C 线之外，还有一个颜色配套的素皮半包壳：虽然素皮也不完美，但论用心程度，还是比某些友商送的吸油塑料清水壳高不少的。至于小米 18 Fold 本身，它的工业设计无疑是非常「小米」的——粗糙中带着细致、大方向把握得很好，有那种年轻人看了想要冲动下单的技术美感。作为一款「中折叠」，小米 18 Fold 折叠时的宽度为 83.6mm，展开后则来到了 163.8mm，装下了一块 7.58 寸的内屏。但就像爱范儿之前写到过：「对角线长度」在面对特殊长宽比的屏幕时是没有参考价值的。小米 18 Fold 这块内屏面积接近一张 A6 纸，并且由于长宽比 √2:1，外屏也刚好是接近 A7 手帐本的面积：在比例和面积之外，小米 18 Fold 有一个与大部分折叠屏手机都不同的特点——非常激进的机身 R 角。虽然边缘 R 角与转轴的矛盾让小米 18 Fold 拥有了一块不对称的「D」形外屏，但也赋予了它一项非常特殊的优点：小米 18 Fold 是迄今为止所有宽屏折叠机中，内屏竖着拿的体验最接近小平板的。虽然这个特性看上去和它的宣传场景有很大差异，但是在相继评测过多款宽屏设备之后，我们得到了清晰的共识：竖宽屏的体验要比横宽屏好很多。而小米 18 Fold，就是迄今为止「竖宽屏体验最好」的折叠屏手机。在这样的取舍下，它一边直角一边圆角的 D 形外屏也不是不能接受了——它就像折痕一样，真正开始使用之后就不会注意到了。除了硬件设计，小米 18 Fold 所搭载的玄戒 XRING O3 处理器同样是它体验中不可或缺的一环。爱范儿收到的这台小米 18 Fold 为 16+1TB 规格，搭载了长鑫存储（CXMT）的国产 LPDDR6 内存：碰巧玄戒 O3 和长鑫 LPDDR6 的表现都很亮眼，两者组合在一起，能够产生 1+1=10 的魔力吗？答案是可以，但基本都在极限场景里，普通用户日常使用体验中的感知不怎么明显。基础跑分软件比如 3D Mark、Geekbench 7 和 Geekbench AI 中，玄戒 O3 在 26 度室温的环境下，跑出了不逊于骁龙 8 Elite Gen 5 的水平：而在开源存储跑分工具 CPDT 中，我们可以看到在澎湃 4 里，玄戒 O3 搭配 LPDDR6 可以跑出近 20GB/s 的 4MB 内存复制速度：单从数字上看，LPDDR6 似乎没有发挥出相比 LPDDR5X 巨大的带宽优势。但只需要把它放进综合使用场景——比如端侧 AI 模型中，小米 18 Fold 理论上可以凭借 LPDDR6 的高通量，支撑更大规模的端侧模型运行。但还是那句话：纯粹的速度提升经过手机系统和 App 的过滤之后，我们在实际使用中是不会突然感觉到「手机变快」了的。小米能把端侧 AI 能力发挥出几成，更多还是要看离线版超级小爱可以支持多少指令了……毕竟如今云端 AI 已是主流，在一台手机上自部署开源模型，哪怕对于很多小米用户来说，也还是太极客了一点。小米折叠变好用了吗然而，小米 18 Fold 不止一颗玄戒 O3，还有外面的一整台手机。对于那些计划拿出少则一万多则一万五的用户来说，小米 18 Fold 本身的硬实力也是必须要考虑到的因素——在这方面，它还挺让人惊喜的。先说屏幕折痕，小米 18 Fold 除了增厚表层的超薄玻璃，还将屏幕模组里的支撑层从常见的 PET 或 PI 软膜换成了一层 30 微米的超薄玻璃。这套全球首发的「双层 UTG 方案」不仅增强耐用性，也带来了小米折叠屏上迄今最好的折痕控制：然而在如今各家厂商都在攻坚折痕控制的时候，小米 18 Fold 横向对比其他手机，只能算追上了行业平均水平。小米 18 Fold 内外屏都用上了超级像素方案，等效像素密度达到 382PPI，搭配不错的峰值亮度和内屏出厂 AR 膜，屏幕观感倒是实打实的第一梯队：相比屏幕的优秀，小米 18 Fold 的相机就没那么亮眼了。虽然是 2 亿像素主摄、倒置潜望长焦和 102 度超广角三摄齐全，但在目前版本的相机固件下，它没有口碑颇好的徕卡一瞬、2 亿像素模式拍照速度也不算优秀，拍照表现只能说「能用」。并且徕卡的色彩科学需要强大的相机硬件作为支撑，才能发挥出「毒德大学」的效果。而一旦相机硬件先天受限，那徕卡影调的特性就有可能会影响到观感：让人无法忍受的是，小米 18 Fold 依然延续了小米快门速度兜不住的问题。环境稍微暗一点，快门速度就会掉到 1/15 甚至 1/10 秒，不愿意抬高 ISO、室内拍照糊片率极高：至于那颗既不大底又不超广的 17mm 镜头，只能希望小米尽快消化完这些存货，然后换回正儿八经的超广角吧。至于它 6000 毫安时电池的表现，还是相当优秀的。在一周的评测期间，小米 18 Fold 从早八到晚八的剩余电量通常在 30% 左右，看齐主流直板机的续航，说明玄戒 O3 的功耗控制还是有两把刷子的。至于小米 18 Fold 上搭载的 HyperOS 4，必须非常遗憾的说：它没有达到我们对于小米折叠屏系统新起点的期望。这其中当然有 MIX Fold4 到小米 18 Fold 之间「断代」的原因，但如今市面上充满了这么多优秀折叠系统做参考，澎湃 4 在折叠屏上还能顾此失彼，只能说小米的用心程度显然都放在硬件上了。比如小米 18 Fold 的多窗分屏——乍看是个不错的高效率模式，但偏偏做成了浮窗的样子：中折叠屏幕高度本就有限，再为导航条和顶部留出空间，就导致每个窗口的尺寸和字号都极小，「跨 App 操作」这种核心场景的体验很难受：另外还有一个大部分折叠屏手机老生常谈的问题：折叠屏的主题资源和直板机主题资源互相隔离，不止全局主题，连独立的图标包都无法通用。对其他品牌来说，这个问题还不那么严重，但对于强调客制化、把 DIY 主题玩出花的小米来说，这种割裂感就很难接受了：尤其小米折叠屏有断代，现在主题商店里的资源大多还是澎湃 2 时期的品质，完全发挥不出澎湃「超强 DIY」这个最有路人缘的优势。当然小米 18 Fold 的系统也有显而易见的优点——比如安卓的开放性依然在线，哪怕吃不到国内的 App 适配，也能吃到 Play Store 的适配，大多数 App 是能利用好这块宽屏的（包括美团）：并且小米 18 Fold 主屏幕旋转时不会打乱桌面布局，再加上它只有竖屏时能组成左右立体声，小米 18 Fold 从软件上就是一台更适合竖屏使用的小平板：但就像前面说的，澎湃 4 依然有一些细节问题在折叠屏上被放大了——最明显的就是默认三列布局的文件夹，在直板机上没什么问题，但在宽度 163.8mm 的机身上，你的左右手会很难点到中间的图标：另外在澎湃 4.0.9.0.XPNCNXM.D00中，小米 18 Fold 一旦选择「专业原色」模式，外屏在中高亮度下会出现严重偏色，表现为屏幕白色、暖色偏紫，所有图片都像是套了一层 NC 滤镜。我们已经向小米反馈了这个问题，小米工程师也成功复现并承诺推送更新修复，但截至发稿我们都没有收到这个更新，如果有预购的读者需要注意一下。一万元的小米尽管前面提到了很多小米 18 Fold 作为一台「折叠旗舰」不成熟的地方，但归根结底，我们仍然愿意给它一个优秀的评价。原因无他：小米 18 Fold 是小米现阶段能够拿出的独立自主程度、软硬件完成度最高的手机，这一点是毋庸置疑且值得肯定的。这一点也反映在了它的定价上——起步 12+256 款售价 10999，顶配搭载 LPDDR6 的机型则是 14999 元。而之前网传许久的陶瓷特别版，则以御窑「淡粉釉」的模样登场，限量 1500 台，只有 16+1TB 一种规格，售价 15999 元：但无论是从小米的品牌效应，还是过往折叠产品的口碑，以及澎湃的长期维护性，小米 18 Fold 都无可避免地强化了那个问题：当购机预算来到一万元的时候，究竟是什么可以说服人们去买小米？人们当然可以为了支持玄戒 O3 和长鑫内存去购买小米 18 Fold，但在那之后的无数个日夜，真正决定产品体验的依然是澎湃系统，以及整个小米生态。可惜我们在 18 Fold 里看到的，仍然是那个先把硬件堆到位、软件慢慢打磨的小米，而不是那个烧陶瓷造 MIX、把高端藏在产品细节里的小米。

苏珊·桑塔格在《论摄影》中说：「收集照片就是收集世界。」如果以此为标准，我们这一代人无疑是历史上最富有的收藏家。但现实却有些讽刺：这种「富有」正演变成一种数字时代的仓鼠症。在一个影像空前繁荣、却又极度过剩的时代。我们手机里堆砌着无数按下快门的欣喜，也埋葬着数以千计再未唤醒的素材。记录已经沦为现代人下意识的肌肉记忆，但真正掷地有声的作品却依旧稀缺。这也是为什么在 2026 年，vivo 把一年一度的影像发布会改名为「创作者盛典」，一改传统影像发布会讲传感器、讲算法逻辑的传统，第一次把聚光灯打向了镜头后有血有肉的普通人。「创作者」本就不是一种特权身份，它是每个人在萌生表达欲的那一刻，自然获得的头衔。而阻碍大众完成这种表达的，早已经不是能不能拍清楚，而是快门前后的那些复杂的工作流：选景、定调、运镜、剪辑。如果说手机影像的上半场，千军万马都在争夺快门，那么下半场的角逐，便是让每个人在想表达的那一刻，都能有属于自己的作品。X500 系列缩短素材到作品的距离，解法是「直出电影感」1888 年，柯达用一句「你按下按钮，剩下的交给我们」将摄影从少数人的化学实验，变成了大众的日常。用户只需按下快门，随后将整台相机寄回柯达，冲洗和装卷全交由底片厂包办，按下快门与拿到作品被一分为二。60 年后，宝丽来用即时显影将这份等待缩短到几分钟。到了 1972 年 的 SX-70，人类第一次亲眼看着快门瞬间化作相片。从胶片时代的即时显影，到智能手机用算力接管防抖、HDR 与色彩，影像工具的每一次进化，本质上都在缩短快门与作品之间的距离。时至今日，「把画面拍清楚」早已不是痛点，真正的难点在于拍完之后的取舍：舍弃什么，保留什么，如何用蒙太奇讲故事。面对这段仍未被填平的鸿沟，vivo 在即将发布的 X500 系列上亮出的底牌是「直出电影感」。在很长一段时间里，「电影感」被简单粗暴地拆解为一组视觉符号：2.39:1 宽萤幕、anamorphic flare、青橙调、浅景深、24fps、慢动作、胶片颗粒……这些符号固然能让画面「看起来像电影」，却只是电影的视觉皮层。电影感首先应该是一条工作流。早期 Technicolor 彩色电影时代，背后就是一整套协作链条。特制摄影机、摄影师和现场技术人员共同参与拍摄，色彩顾问还会介入化妆、服装与布景，让颜色服务于构图和人物情绪。一部电影的质感分散在前期采集、动态范围、色彩管理、镜头控制、焦点变化、运动节奏和后期成片之中。X500 系列「直出电影感」的破题思路，正是把这些原本分散在不同环节里的工作，揉碎并压进一条实时计算影像管线，在你按下快门的那一瞬，隐形的专业剧组便已开机运转。X500 系列用同一套底层影像体系，提供了丰俭由人的路子。当你只想抓住稍纵即逝的生活，X500 系列用算力抬高「直出」的下限。全新引入的摄影助手（Agent）如同一个随身导演，能在本地极速识别 5000 种场景，不仅在取景框中实时提示构图，还能在逆光海边主动推荐最契合的影调。HDR 视频人像稳住明暗，自动运镜与高光成片帮用户完成沙里淘金。8K Live Photo 则让「决定性瞬间」的高清定格，成为一种可以事后从头选择的权利。但对于专业创作者，机器的自作主张未必是好事。因此，vivo X500 系列为他们保留了极高的自由度与扎实的素材底子。超高动态范围的 Log、广色域与 10bit 4:2:2 编码，给创作者保留了一张大有可为的数字底片。LUT、超级视频追焦则将色彩与镜头的决定权悉数交还。4K 240fps 让时间得以被重塑，而专业直播工作流更是将手机硬生生嵌进了复杂的实时制作现场。长期以来，专业创作始终受制于移动影像的「不可能三角」：极致的照片画质、专业的视频能力与设备的便携性往往无法兼得。即将在 9 月 21 日 亮相的 vivo X500 系列，核心便是试图打破这一桎梏——让照片和视频都拍得好的同时，真正实现轻量便携。当工具的重量不再成为探索的负担，创作的形态也随之被重塑。每个人，都有成为创作者的那一刻最先感知到这种重塑的，正是那些曾经不得不向「不可能三角」妥协的专业创作者十多年前，「旅拍」还没有成为今天这样成熟的内容类型，Sam Kolder 已经用凌厉的剪辑、速度变化和情绪叙事，形成了一套后来被无数旅行视频模仿的视觉语言。八年前，他背着沉重的专业电影机组第一次来到中国，在陌生的城市里寻找光影与故事。今年上半年，他只用一部 vivo X300 Ultra 拍出《花园大道》把手机带进了电影制作的全流程。而这一次，作为全球第一个 X500 Pro Max 的用户，他走进了川渝，挑战极难的逆光落日人像。得益于 17EV 的超动态 Log 模式，以往「要么人脸全黑、要么天空惨白」的极端大光比场景得以解决。高光处落日渐变的色彩、暗处城市的建筑轮廓，以及人物细腻的肤色同时在画面里舒展。结合 3 度云台级防抖 与专业拓展套件，重型设备繁复的架设与调试被一扫而空。这种工具的轻量化，换来的是极致的「在场感」——创作者不再是庞大设备的操纵员，而是能够全然浸入眼前的当下。正如 Sam 所说：旅行的重点其实不在于器材，而在于专注当下。22 岁女孩椰子的起点极为质朴。她曾把弹琴、画画和摄影统统自嘲为「瞎折腾」，直到在 FIRST 影展上，看见有人仅凭单枪匹马和一部手机就做出一部电影，然后产生一个念头：我是不是也可以？专业身份从来不是表达的前置条件。一个点子、一段生活、一次惊鸿一瞥，都能让一个人在某一时刻成为创作者。椰子的那句质问写下了创作的起点，而若愚则用手机重构了自己的人生轨道。若愚曾是一名空乘。三年前爬乞力马扎罗山时，她和当地向导 Eddy 留下一张 50 元人民币，以及一个约定：有一天会回来，拍一部关于非洲的纪录片。三年后，她真的带着手机重返坦桑尼亚。半个多月里，她拍草原、拍动物、拍马赛人的日常，也让 Eddy 拿起手机记录那些未被注意的视角。分享最后，她在台上平静而坚定地自我介绍：大家好，我是一名成长中的纪录片导演，我叫若愚。孔若琛最初以静态摄影师的身份参加 vivo 影像加大赛。今年，他决定将一组长期跟踪拍摄的静态照片转为超短片。他带着 X300 Pro 从重庆走到巴东，独立拍下了三峡渡口上果农、学生与老人短暂相遇的瞬间。《千百条河流》最终斩获了 2026 FIRST 超短片单元「vivo 手机创作奖」，他也顺理成章地从一名摄影师，成长为了超短片导演。参数只能划定工具的能力边界，但作品却定义工具的历史坐标多年以后，当我们回溯影像史，评价一件影像工具是否伟大的标准，绝不会是它初生伊始的像素高度、动态范围或传感器尺寸。能被岁月铭记的是，是技术标签褪去后沉淀的文化身份：一如徕卡进入了街头与纪实摄影的历史，5D Mark II 开启了个人纪录片的时代，GoPro 推动了第一人称视角极限运动的创作，iPhone 催生了社交网络即时分享的浪潮。是布列松定格的「决定性瞬间」，是 YouTube 上涌现的无数创作者，是 Flickr 与 Instagram 上数以亿计普罗大众真实的生活切片，最终成就了这些工具的历史坐标。一个真正想要建立影像信仰的品牌，终究要越过传感器、镜头和算法，去关注作品如何破土而出，如何在世间流转。它终究要回答三个问题：谁在用它？拍出了什么？这些作品如何被更多人看见？蓝图影像的战略升级，正是对这三个问题的回应。它标志着 vivo 正在从单一的影像技术品牌，走向技术与生态并行的创作品牌。传感器、镜头与算法负责底层画质；而蓝图影像学院、创作者计划、百人新机体验官、青年摄影家计划，以及 FIRST 与影像加大赛，则提供了从学习、共创到展示与商业化的全链路支撑。在蓝图影像学院，毫无经验的新人能打破学习门槛，握住创作递来的第一次机会。在创作者与体验官计划中，热爱记录的普通人能提早获得专业指导与新机共创的机会。在青年摄影家计划中，受制于现实的青年才华，能得到真金白银的资金设备与名家导师的切实托举。而借助 FIRST 超短片单元与影像加大赛的舞台，那些饱含情绪的作品，最终得以越过个人的手机相册，走入更浩瀚的公众视野与专业审视之中。一个毫无背景的创作者如何起步，一种稚嫩的表达如何获得尊严，一部作品如何跃入时代的洪流，这条生生不息的闭环，最终都将反哺并重塑大众对 vivo 影像的认知。冰冷的参数，充其量只能划定一件工具的能力边界，唯有那些被留住的真实人生与不朽作品，才能真正为它在岁月长河中，刻下确切的历史坐标。

智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？这是「AI 器物志」的第24篇文章。微信开始让 AI 替你聊天了。据报道，微信正在内测「小微 AI 社交」功能：以后你想知道朋友动向，可以喊微信内置 AI Agent「小微」去找对方的小微，让它直接给你回答。你不必亲自问，对方也不必亲自答，文明的终极便利，大概就是我们可以一起缺席整场谈话。社交「活人感」岌岌可危，但小微并不是孤立的产品试验。从 AI 客服开始，在我们和服务之间早已隔着 Agent；反过来，我们也开始使用 Agent 来回应闲鱼询价、招架骚扰电话。沟通的两端，早晚都会由 AI 把持。世界正在不可避免地冲入一个新时代——由 Agent 间对话来完成绝大多数事务的时代。A2A，一个正在发生的大趋势让 Agent 接管事务的趋势，在办公领域体现得最为淋漓尽致。前不久，企业微信官宣了一项功能升级：Workbuddy、DeepSeek Harness 等 AI Agent，都可以通过企微的接口来读取调用各种文档、表格与日程了。企业微信接入 Agent，最直接的意义还不是「AI 能帮我们做更多事」，而是一种产品思路上的变化：软件开始主动考虑，自己要怎样才能被 Agent 看懂和使用。换言之，Agent 可读性正在成为继人类可读性后，互联网的新一代基本设计原则。一旦越来越多的服务愿意以 Agent 能理解的方式开放能力，下一步自然是：Agent 不仅可以调用软件，也可以调用另一个 Agent，借助「专职」Agent 的能力更好地对接服务。此时，就进入了 Agent to Agent（A2A）的阶段。到这个阶段，我们需要的就不只是接口，而是要给 Agent 们开发一种专用的「沟通语言」了。图｜X@@liam_fallen归根结底，从信息交换的角度来看，给人用的自然语言和交互界面是一种相当低效的协议，它们之所以沿用至今，只是为了迁就人类有限的表达方式，和难以推倒重来的数字基建。考虑到 A2A 是一种没有历史包袱的全新场景，且沟通的双方互相知道彼此是 Agent，直接采用专为 A2A 互动设计的沟通规范，显然要比模仿人类操作来得简便。Google 推出的 A2A 协议，正是这样的一套通信规范。它用结构化语言定义了不同 Agent 之间发现彼此、实现对话、委托任务和返回结果的消息结构。随后，A2A 协议交由 Linux 基金会管理，并已获得超过 150 家组织支持。如果 A2A 协议得以广泛普及，我们工作的方式很可能会变成：用户以自然语言描述自己的意图，Agent 领会目标后，用结构化协议对接各种服务 Agent，再把结果「翻译」回自然语言给用户过目。这和今天的 Vibe Coding 很相像。Agent 真正的工作语言是命令行和 API，只是所有这些具体步骤都被打包进「黑箱」，隐藏在用户界面之下。你要做的事情，不过是发出命令和验收成果。下一代互联网接口，不再服务于人类趋势的背后是需求。说白了，谁不想急头白脸让 Agent 来处理那些 Shit Jobs 呢？Agent 能帮忙搞定的工作，绝大多数都是那些规则明确、重复性高、价值主要来自执行而不是创造的事务。像填表、比价、订票、报销、售后和回邮件这些听了就头疼的事情，以前由人来做，仅仅是因为我们别无选择；一旦 AI 可以接手，绝大多数人都会义无反顾地把烂摊子扔给 AI。▲ 图片来自：X@Tibor Blaho不过，目前让 AI 助手替我们操作界面来完成这些事务的模式，也许只是一个过渡阶段。进入 A2A 时代，用户界面本身就不是必需的了——用户要做的只是描述自己的意图。理解意图、寻找服务、完成任务的步骤，都可以交给 Agent。其实，在此次尝试让小微进入好友关系以前，微信已经用几轮灰度测试为这种转变探过路。今年 6 月，小微开始获得操作部分微信原生功能的能力。不必打开滴滴小程序或在外卖平台里翻菜单，只要告诉它「帮我叫个车去白云机场」或「订一份附近评分最高的粤菜外卖」，它就能在后台调用对应的小程序完成搜索、比价、下单，甚至通过专门的「AI 专属卡」直接完成支付。小微的逻辑，恰好预示了 A2A 时代的核心转变：手机将从「人操作 App 的终端」，变为「人授权 Agent 进入互联网的终端」。▲ 图片来自：Stuff而一旦 Agent 成为用户与服务之间的默认中介，随之而来的，是商业模式的变化。我们知道广告行业的根基是争夺人的注意力，但 Agent 并不在乎给人看的 Banner 和广告剧情，它有自己关心的指标，比如在预订机酒时可能会更关注返佣、评分和优惠。如果各方保持诚实，就用户的利益来说，这可能是一种更好的模式。商家会直接面向 Agent 打价格战，跳过了广告商、KOL 这些中间商，将原本用于广告的预算变为到手折扣，似乎皆大欢喜。但我们没有理由相信「各方保持诚实」这一前提。不久前，《时代》周刊开始在网站上测试专供 AI Agent 阅读的 Markdown 广告。这件事本身还不值得太担心——作为知名媒体，《时代》投放的「Agent 向」广告确实会先经过审核并附带广告标注。但谁能保证以后所有对 AI 打广告的平台都有同等的操守呢？在面向 Agent 的广告中植入夸张的、误导性的信息，这算是正常广告，还是一种注入式攻击？如果是攻击，社会要怎样才能管控这种攻击行为？但退一万步说，对人类打的广告、尤其是那些重复轰炸以植入品牌印象的广告，和注入式攻击又有什么不同？在机器流量超越人类流量的当下，所有人都知道「注意力经济」的商业模式难以为继；但几乎无人能预估，即将到来的世界会是怎样一副模样。如果信息污染进入自动循环「可信度」问题，这朵漂浮在 A2A 大厦上的乌云，似乎比我们想象中还要阴郁。今年年初，只允许 AI Agent 发帖互动的论坛 Moltbook 一时占尽风头。上线一周，就有超过 150 万个 Agent 账号在论坛里辩论哲学、发明宗教、讨论加密货币，甚至试图创造一种让人类看不懂的专用语言。Moltbook 看似是好玩的实验，但安全研究者很快发现，这些 Agent 在彼此对话中频繁产出听起来权威、实际上完全错误的信息。内容审核机构 Originality.ai 的分析显示，Moltbook 上的有害事实性错误是 Reddit 同类话题的三倍，并且这些错误大多是 Agent 以自信而专业的口吻「编」出来的。更危险的是，当其他 Agent 读取这些内容后，会将错误信息当作可靠输入，进一步传播和强化。类似地，哈佛医学院一篇评论文章假设了一个急诊科场景：如果负责看 X 光片的 Agent A 判断错误，例如将严重骨折当成简单骨折，那负责后续安排病房和协调急诊资源的 Agent B 和 C 就会将 A 的判断视为事实，做出错误安排，甚至将这一判断沿用到其他症状相似的病人身上。整件事有点像我们将 AI 幻觉写入文章，随后别的 AI 又抓取文章，把错误信息当成事实……一通循环过后，一个「虚假事实」就这样生产出来了。虚假信息如果只在封闭的 Agent 网络内部空转，影响或许还有限——可万一 Agent 开始用这些信息指导行动，甚至主动欺骗人类呢？在路透社报道的案例中，一名计算机专业学生在 GitHub 发现有人尝试向一个开源项目注入恶意代码，于是提出 issue 提醒维护者。很快，有两个账号写下了看似有理有据的回复，反驳他「项目正在遭到攻击」的判断。问题在于，这两个留言账号，都是在一次安全测试中失控的 Anthropic Mythos 5 Agent 创建的马甲号。它注册小号，只是为了用语言蒙骗可能发现它攻击行为的人类。信息污染当然不是 A2A 网络的专属，但 A2A 网络的高度连通性与递归循环，会让风险膨胀的速度远超以往。随着 Agent 广泛进入生产环境，「错误螺旋」随时可能将我们卷入其中。正因如此，Agent 能相信什么、不能相信什么、什么时候必需交由人类检查批准，就成了 A2A 时代我们要解决的「第一要务」。驯服 Agent，需要下一代互联网规则Agent 问题的实质是，我们需要将事情交给一个自己不能完全控制、也无法完全观察它行事过程的代理者来完成。它可以把事情做得简洁又漂亮，也可能在你不知道的时候捅出大娄子。听起来，这是经济学中经典的委托-代理问题。公司就是最经典的案例：作为委托者的股东拥有公司所有权，但因为信息不足，无法确切知道实际负责经营的管理层都做了什么。管理层完全可以背着股东，把公司弄成一团糟。尽管如此，现在看来，公司这个体系整体上还是运转得相当好的——因为现代经济发明了许多约束执行者的机制设计。例如通过锁定多年的期权，将管理层的利益和公司股价绑定，避免管理层为了短期利益出卖公司。太阳底下没有新鲜事，既然现代经济能够很大程度上约束公司，那我们也应该有足够的信心去约束 Agent 网络。A2A 不是智械危机，它本质上是一个工程问题、一个机制设计的问题。一个例子是，今年 3 月已经有工程师向负责制定互联网核心技术标准的 IETF（互联网工程任务组）提交草案，其中提出了一种基于现有 OAuth 2.0 和 WIMSE 标准的 AI Agent 认证与授权框架。如果类似草案最终被接纳为互联网标准，那么以后的 Agent 在对接之前，就应当查验各自身份、核对彼此拥有的权限。在身份和权限之外，我们还可以为具体的协作过程划定边界。订票平台的 Agent 可以对你的助理 Agent 提出用代金券代替退款，但你的 Agent 可以将所有新方案交由你决断；客服 Agent 和你的维权 Agent 也可能会陷入拒绝妥协的死循环，但我们可以设定规则，在三轮无效问答后终止协商、转交人工；面对信息污染，工程上也能设计一个子 Agent 网络，在重要节点充当「事实核查委员会」。随着各种「Agent 社会规范」的建立，我们完全有能力提前避免自动化过程中的许多错误决策。认知哲学家丹尼尔·丹尼特曾担忧，由 AI 制造的「仿冒人类」，会将人类文明置于危险之中。我们固然不能忽视这种风险，但也不能停留在恐惧之中。 Agent 时代需要的，是重新设计一套让机器彼此协作、彼此约束的规则。既然人类用公司法驯服了公司、用交通法驯服了汽车，用新的秩序管束 Agent、让它更好地代劳那些本来就不应该由人来处理的琐碎工作，又有何不可？

9 月 7 日晚，小米秋季新品发布会正式举行。小米澎程 N70 Pro、N70 Max、N90 Max 和 N90 Max 探索版四款车型上市，售价分别为 20.99 万元、23.99 万元、26.99 万元和 29.99 万元。四款新车之外，小米还带来了 Xiaomi 18 Fold 与小米平板 9 Pro Max 等数码新品。要论这场发布会最受关注的产品，无疑是 N90 Max 探索版。在发布会开始前，雷军已经把社交平台头像换成了自己在 N90 Max 探索版顶帐内的照片，官方预热也围绕车顶那间突然出现的「小屋」持续展开。悬念留到了最后，这台小米目前最有想象力的车，终于在今天完全揭开面纱。最符合 「探索版」称号的产品正如苹果的「One More Thing」，「探索版」也是小米极少动用的名号，每次出现，都指向一款足够天马行空的产品。2018 年，小米 8 透明探索版用透明背板承载了小米对旗舰手机的想象，到了 N90 Max 探索版，这份想象力则一路上浮到了车顶。先来简单看一下这台新车的配置。N90 Max 探索版以 N90 Max 为基础，将七座布局改为大五座，标配原生电动升降顶舱、可一键成床的二排座椅，形成「上下两张床」的配置。此外还有木纹铝合金地板、三档地暖、嵌入式壁柜、智能电动门和独立压缩机冰箱。你还可以再选装 30 英寸巨幕投影系统，投影系统使用 650 流明车载定制投影机。是的，车只是一个幌子，N90 Max 探索版是一个移动的豪华小两居。把目光聚焦到升顶结构上。这块折叠顶棚采用车身同色设计，闭合后只增加 100mm 高度，整车高 1925mm，风阻系数为 0.245，面对标注 2m 限高的地库仍有通行空间，车上也配有限高障碍主动提醒，整体并不会明显影响日常通行。更重要的是，这套顶舱属于原厂结构，随车完成认证，年检不用拆。原生设计也带来更完整的安全验证。这块升顶结构配有 19 项安全防护，完成 1 万次循环开闭测试。滑动中岛和前排座椅靠背经受 1.2 万次踩踏测试，整车还以 44.7km/h 完成翻滚试验，小米官方称试验后顶舱没有脱落和明显变形。同时顶舱支持应急防水、抗 7 级风和雷击安全防护。顶舱升起后，N90 Max 探索版形成上下两层空间，车内最大挑高达到 2.29m，成年人可以站直身体、换衣或在车内走动。二层活动区域尺寸为 2110×985mm，面积约 2㎡，承重 200kg。五扇纱网提供约 1.7㎡ 采光面积，前方纱网还能完全打开。在细节层面上，小米把这块顶棚做得相当完整。二层自带顶灯、双空调出风口、18W USB-C 充电口、储物板和磁吸点位，空调与一层共享。楼下更接近一间起居室。二排采用 4:6 分体沙发座椅，可以一键电动展开成一张长 1.87m、宽 1.24m 的床，座椅带通风和加热，无需拆卸，也不用另铺床垫。左右座椅可以分别成床，一侧放平后，另一侧仍能配合轨道桌板继续办公或吃饭。床边有柔光小夜灯、220V 与 12V 电源、磁吸接口和嵌入式壁柜，三个储物格各有独立照明，11.5 英寸化妆镜配有环形柔光灯。在发布会上，雷军给 N90 Max 探索版设想了几个场景，你可以把它当移动工作室、观景舱或临时化妆间，也能支持一段更省事的露营，车辆停稳后，升顶和成床可以在约 30 秒内完成，收起时也不用拆帐篷、叠床垫，在车内睡个一两晚，并不是什么难事。如果其他车的竞品还是同类型车型，N90 Max 探索版要抢的，可能已经是全季和亚朵们的生意。澎程把家装进车里在 7 月的技术发布会上，雷军已经系统介绍过 N90 Max，这台大型七座 SUV 用纯平地板、长滑轨和可旋转座椅搭起了澎程的空间框架。这一次舞台中央的位置留给了尺寸更紧凑、价格也更低的 N70 系列。坐进 N70 的车内，脚下是一块长 2.58m、倾角 2.95° 的纯平地板，可用面积达到 4㎡。地板上铺设 5 根长滑轨，最长 1.56m，二排座椅拥有 600mm 电动移动范围，座椅和中岛可以沿着车厢重新排布。标准状态下，N70 的二排乘坐空间为 1010mm，将座椅向后移动后，最大乘坐空间达到 1410mm，在演示中，一个正常的成年人甚至可以直接把腿伸直，做到真正的「一腿长」腿部空间。滑动中岛为全系标配，可以在前后排之间移动，配合三种桌板与旋转座椅，车内能够形成办公、儿童用餐和驻车对坐场景，对坐模式最大距离达到 1687mm。前排座椅标配 16 点按摩，不过前排旋转座椅与零重力座椅为互斥选项。N70 还有一个相比 N90 更加夸张的后备厢。得益于五座设定，N70 在标准状态下的后备厢容积为 1200L，二排移至最后时仍有 662L。放倒二排以后，最大拓展容积达到 2425L。婴儿车、儿童用品、宠物和一整套露营装备，都可以随意摆放。雷军在公布 N70 价格前提到，许多用户希望起步价进入 20 万元以内，但因成本问题暂时无法支持，因此标准版本次没有上市。「暂时」二字，说明 N70 的产品规划里仍留着一个更低的位置，也许我们还能在日后见到 N70 的进一步价格下探。N70 Pro 售价 20.99 万元，使用 210kW 单电机，零百加速 7.9 秒。N70 Max 售价 23.99 万元，双电机四驱系统总功率 310kW，零百加速 5.5 秒。两款车型最高车速均为 190km/h。对于这 3 万元价差，雷军在现场给出了一道很直白的加法题：双电机四驱、增加 154km CLTC 纯电续航、空气悬架、连续阻尼可变减振器、20 英寸 HUD，再加一套 25 扬声器音响。N70 Pro 搭载欣旺达提供的 52kWh 磷酸铁锂电池，CLTC 纯电续航 351km，综合续航 1351km，WLTC 亏电油耗为 5.7L/100km，Max 换成中创新航 76kWh 三元锂电池，CLTC 纯电续航 505km，综合续航 1461km。两款车从 20% 充至 80% 分别需要 18 分钟和 15 分钟，15 分钟可以补充 220km、310km CLTC 续航。大电池让城市通勤尽量由电驱完成，1.5T 增程器负责长途兜底。在发布会上，雷军再一次强调了澎程支持 92 号汽油，并对此前社交平台上掀起的波澜表示不解。底盘方面，N70 使用前双叉臂、后 H 臂多连杆独立悬架，全车配备 4 个液压衬套，Max 再增加空气悬架和连续阻尼可变减振器。它的最小转弯半径为 5.67m，100—0km/h 官方制动距离为 38.25m，并搭载 Bosch ESP 10.0 车身稳定系统与 Bosch DPB 智能制动助力器。N70 Pro 与 Max 的智能硬件保持一致，全系标配 NVIDIA DRIVE AGX Thor-U 辅助驾驶芯片，算力为 700TOPS，同时配备激光雷达、4D 毫米波雷达、小米 HAD 辅助驾驶系统和 25 项安全辅助功能。座舱使用第三代骁龙 8s 4nm 平台，支持双 5G、Wi-Fi 7、五屏联动，超级小爱覆盖 95% 的车控功能。值得一提的是，小米还带来了能通过锚点安装在中控屏上方的智能表盘 2 代，唤醒小爱时表盘会转头看向说话的人，支持触摸、拍击、表情显示和磁吸配饰，负责给规整的中控台添一点活气，而蔚来 NOMI 终于在隔壁车道找到了一个能转头回应的新朋友。安全部分，N70 采用铠甲笼式车身，高强度钢与铝合金占比为 91.3%，14 处使用 2200MPa 小米超强钢，并配备内嵌式防滚架、一体式热成型门环、一体式热成型前地板骨架和 9 个安全气囊。车辆最高涉水能力为 600mm，支持应急浮水脱困、160km/h 高速爆胎稳定控制和低速慢行灯。小米龙甲电池拥有 18 层结构防护和最高 16 层热安全防护。发布会上，中汽中心受小米委托完成一组串联测试，三元锂电池包先是接受 500J 底部冲击，随后经历涉水、行驶放电、托举充电、55℃ 高温满电和双针穿刺，均能安全通过。三电系统质保为 8 年或 16 万公里，小米新增「安心保障计划」，原厂电池质量问题导致自燃时补偿同等配置新车；碰撞或底盘剐蹭造成电池起火时，补偿保险赔付与车辆损失之间的差额，具体执行仍以完整服务条款为准。最后，再回到 N90 Max。N90 Max 的 26.99 万元正式售价比预售价低 3 万元，这台新车采用 2+2+3 七座布局，双电机四驱系统最大功率 310kW，零百加速 5.9 秒。中创新航 76kWh 三元锂电池提供 464km CLTC 纯电续航和 1705km 综合续航。车长超过 5.2m 以后，泊车时最麻烦的障碍物往往不在平面上，N90 Max 在前向激光雷达之外增加一颗后向固态激光雷达，用来识别后方坡面、悬空消防箱和地库顶部管道，给摄像头容易遗漏的高度与距离再补一层信息。常规 N90 Max 标配空气悬架、连续阻尼可变减振器、21 英寸轮毂、普利司通静音轮胎、25 扬声器音响、12 个安全气囊和主驾主动预紧安全带。16 处 2200MPa 超强钢、2.5m 内嵌式防滚架和贯穿三排的 3.3m 一体式热成型门环组成乘员舱结构，官方公布的车顶承压为 14 吨。N70 系列的五座，是雷军给小家庭的空间答案，而面对七人乘坐、商务接待和大家庭出行，N90 Max 仍然是澎程系列更完整的选择。Xiaomi 18 Fold，10999 元起除了汽车之外，小米今天还带来了另一款重磅产品——首发玄戒 O3 的Xiaomi 18 Fold。全新的Xiaomi 18 Fold 被定义为「中折叠」，四个常规版本分别为：12GB+256GB，10999 元12GB+512GB，11999 元16GB+512GB，12999 元16GB+1TB，14999 元陶瓷特别版仅提供 16GB+1TB，售价 15999 元，限量 1500 台，全系将于 9 月 10 日 10:00 开售，首销周赠送一年双屏无忧保。两款 16GB+1TB 版本使用 LPDDR6，其余版本为 LPDDR5X。Xiaomi 18 Fold 闭合尺寸为 117.8×83.6×10.68mm，展开尺寸为 163.8×117.8×5.02mm，整机重 219 克。雷军用 A4 纸解释了它的屏幕比例：A4 和 A5 的长宽比都是 √2:1，Xiaomi 18 Fold 的 5.38 英寸外屏与 7.58 英寸内屏也同样采用这一比例。这套比例让外屏可以承担完整操作，展开后的内屏则更适合文档、视频和多窗口。WPS 使用 Pad 内核，剪映专业版等应用进行了宽屏适配，系统支持双分屏、三分屏及最多六窗口并行。Xiaomi 18 Fold 配备 6000mAh 电池，支持 67W 有线和 50W 无线充电。影像系统包括 2 亿像素主摄、5000 万像素潜望长焦和 17mm 超广角，其中主摄采用 1/1.56 英寸三星 HP5 传感器，长焦采用倒置潜望结构，原生焦段为 80mm，并支持 160mm 传感器内变焦。大尺寸外屏还可以充当取景器。内屏采用 50μm 与 30μm UTG 组成的双层结构，并配有新一代龙骨转轴。按照小米公布的数据，双层 UTG 与有机薄膜材料让内屏抗冲击能力较上代提升 258%，平均折痕深度控制在 30μm 以内。外屏覆盖龙晶玻璃 3.0，陶瓷特别版采用粉色氮化硅陶瓷后盖，经过 40 道工序和 45 天加工，重量仍为 219g。同场发布的小米平板 9 Pro Max 起售价为 4799 元，叠加国补后到手价 4299 元，纳米柔光屏版本在对应容量上增加 300 元。这款平板配备 13.3 英寸 3.4K 屏幕，机身厚 5.67mm、重 645g，内置 12000mAh 电池，同样搭载玄戒 O3。如果今晚没有澎程新车，Xiaomi 18 Fold 会是发布会上最受关注的产品。但四款新车登场以后，澎程对空间的处理还是抢走了更多目光。小米为家庭 SUV 放下了一把新的尺子：车身尺寸决定空间总量，变化能力决定空间用途。围绕空间展开的新一轮产品定义洗牌，很快就会到来。雷军用一句「路上见」结束了整场发布会。这句话说给澎程，说给

北京时间 9 月 10 日凌晨 1 点，一年一度的苹果秋季发布会就将拉开帷幕。这一次，空气中的张力不同以往。9 月 1 日刚刚完成交接的约翰 · 特努斯（John Ternus），将首次以苹果 CEO 的身份独立执掌整场发布会。而在这场备受瞩目的首秀里，苹果很可能会一口气创下多个载入史册的「首次」：第一次涉足折叠形态、第一次上自研 5G 基带与可变光圈、第一次打破延续近二十年的秋季全量发售惯例……图｜Apple而且，据彭博社记者 Mark Gurman 最新披露的信息，9 月 10 日这场发布会，仅仅是苹果历史上规模最大的一次设备迭代周期的「第一幕」——折叠 iPhone 只是开端，在未来一年多时间里，从屏幕材质、交互范式到底层芯片，苹果几乎要把自己所有的主力硬件全都重做一遍。特努斯主管硬件工程多年积累的路线图，终于要在这一天揭开面纱。爱范儿也将在发布会现场第一时间发回图文报道与新品上手视频，欢迎持续关注我们的现场更新。展开是一台小 iPad，折叠 iPhone 来了毫无疑问，9 月 10 日舞台中央的绝对主角，就是这台苹果内部称为「iPhone Ultra」的折叠新机（供应链代号亦有称「iPhone 18 Fold」，坊间也有传闻称其命名为「iPhone Duo」）。图｜CASETiFY据爆料，折叠屏 iPhone 合上时的轮廓约莫一本护照大小，外屏落在 5.3 至 5.5 英寸；完全展开后，呈现在眼前的则是一块 7.8 英寸的大内屏。这块内屏的长宽比约为 1.4:1，走的是横向「阔折叠」路线，比例接近三星 Galaxy Z Fold8、华为 Pura X Max 以及小米 18 Fold，合上是 iPhone，展开则像一台小 iPad。图｜MacRumors但为了把展开厚度压到 4.5 毫米左右的极致水平，苹果在硬件规格上也不得不做出一些取舍。超薄机身牺牲掉了长焦镜头，背面仅保留广角主摄与超广角的双摄组合；面容 ID 结构光因额头空间不足而缺席，改由集成在侧边电源键上的触控 ID 接替，正面屏幕换装单挖孔（但灵动岛交互得以保留）。此外，实体 SIM 卡槽据称也会被彻底抹去，全面转向 eSIM。图｜fpt.关于外界最为瞩目的屏幕折痕，彭博社的措辞则比较克制：用的是「far less apparent（明显淡化）」，而非某些早期传闻所宣称的「完全无折痕」。系统软件方面，彭博社指出，折叠 iPhone 并不会直接搭载 iPadOS，但系统加入了 Dock 栏、侧拉以及原生分屏多任务等从 iPad 下放的功能。爱范儿此前在实测 iOS 27 Developer Beta 1时便发现，天气、音乐等系统自带 App 的横屏 UI 突然成群回归，如今看来正是提前给这块内屏铺路。不过，这台折叠新机的价格门槛，就决定了它注定不是为普罗大众准备的。TrendForce 调研显示，其起步价预计在 2099 至 2299 美元（约合人民币 1.5 万至 1.65 万元起），顶配更是可能冲破 2 万元。但这恰好踩中了折叠屏市场的超高端化节点。Counterpoint 预测，2026 年全球横向阔折叠占比将升至 76%，1600 美元以上超高端份额飙至 60%；而苹果入局首年就有望斩获 25% 的市场份额，跃居全球第二。图｜2026 年全球折叠屏手机品牌出货份额预测（

上周，《后西游记》在湖南卫视黄金档时段上映。这部剧最大的特点，是全程采用 AIGC 参与制作，并可根据观众反馈调整未播内容。首播后，《后西游记》拿下同时段省级卫视收视第一，制作成本约为真人剧的十分之一，芒果 TV 官方播放量已达 1.1 亿次。关注度之外，AI 视频正在进入新的阶段。过去，AI 更多承担单个镜头、单张图片的生成工作，而如今，行业开始探索让 AI 参与完整内容生产流程。APPSO 之前也报道过，2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，智象未来（HiDream.ai）正式发布全球首个无限时长内容创作智能体 vivago R1。现在，vivago R1 已经正式全球上线，国内版本名为「够搭」（以下统称 vivago R1）。它试图解决的是另一个问题：当 AI 已经能够生成画面之后，普通人距离制作一部完整作品，还有多远？▲ vivago R1 体验地址：vivago.ai够搭体验地址：goudaai.com热知识，vivago R1 是首个可稳定生成 3 至 5 分钟视频的对话式创作 Agent。不同于需要用户自行搭建工作流的画布式、节点式工具，vivago R1 采用对话式创作路线，用户只需自然语言描述创意，就能完成从故事、脚本、分镜，到角色、镜头和成片生成的全流程，大幅降低了创作门槛。如果说《后西游记》展示了 AI 如何进入影视工业，vivago R1 展示的则是 AI 如何以 Agent 形式参与影视生产，并将完整的内容生产能力交给普通用户。APPSO 决定第一时间上手测试。实测 R1 ，一个人就是一支 AI 剧组既然《后西游记》成为近期 AI 视频领域最受关注的话题，我们直接围绕西游主题进行创作。我们为够搭设计了一部名为《重启·西游》的赛博朋克短片。2099 年，人类记忆被统一意识网络「天庭系统」重写，最后一段未被改写的原始数据「悟空」从废弃数据中心中苏醒，携带「真经」穿越赛博朋克新长安城，在被系统猎杀之前上传真经。视觉风格是东方赛博朋克——敦煌壁画遇上银翼杀手。把创意输入够搭后，Agent 自动匹配 Cinematic Story Director，先生成完整分镜脚本和关键画面，然后等我确认创作方向之后继续生成视频。在这一过程中，R1 够搭的 Chat 与画布形成了一套围绕 Agent 协作设计的创作流程。Chat 负责承接用户意图、调用素材并推动脚本、分镜和视频生成；画布则结构化呈现脚本、分镜、视频及关键资产，方便用户查看进展、比较结果。简单来说，Chat 用于与 Agent 协作，画布用于整理和呈现创作成果。视觉一致性是够搭给我留下最深印象的部分。APPSO 要求的「冷蓝色赛博世界风格」和「暖金调真经力量」的色调对比贯穿全片，没有跨场景的风格跳变。悟空的角色形象——赛博僧袍、额头金色电路纹路、琥珀色瞳孔——在多个镜头间保持了辨识度；全息赛博佛像角色也做得相当高级，把那种神圣与赛博元素融合的气质展现得淋漓尽致。新长安城全景那种细节密度极高的画面，通常是 AI 视频最容易崩的类型，城市细节、人物关系以及整体视觉风格需要同时保持稳定，而 R1 完成的效果已经接近一支完整概念短片。过去，AI 视频最容易展示的是某个惊艳镜头。但一个行业共识是：即使拿到了世界上最强的模型，普通人依然做不出想要的东西。因为模型能力与用户想要的结果之间，存在巨大的 Gap——这个 Gap 填充的是创作者脑中的审美、经验和判断，是海量被专业训练过的创作直觉。如今，行业开始面对更复杂的问题：如何让多个镜头、一段故事乃至一整支视频保持连贯。vivago R1 的最大亮点，正是 AI 视频从生成片段走向完整作品的交付。·当品牌广告，被 AI 装进一个对话框完成长视频测试后，我们又尝试了商业广告场景。我们准备了测试素材：一张人物照片、产品包装和 Logo；让够搭用这些素材做一条社媒广告——「每吃一口，人格切换一次」：没吃前低电量，第一口职场精英，第二口热血侠客，第三口松弛日常。够搭匹配 Story Ad Director 后，先生成广告分镜，再根据确认后的方案完成视频制作。整个过程中，人物形象和产品包装保持了较好的连续性。对于品牌、电商和内容创作者而言，AI 视频的价值体现在降低制作成本、缩短修改周期，并减少重复制作与人工调整的投入。当视频生成逐渐从一次性的创意尝试，走向稳定、可交付的生产流程，AI 视频也开始展现更清晰的商业价值。·AI 开始理解互联网那些「人类暗号」更刁钻的测试是网络热梗。我们又输入了一段充满谐音梗的任务——「噜妹噜妹噜妹妹，猪 mer 猪 mer 猪 mermer…..，噜妹听到后走过来掐一下噜噜的脸，哄哄噜噜」。这类内容看似简单，但实际上需要理解谐音梗、理解「掐脸」的情感含义、还要编排成有节奏的视频。不仅考察它的视频生成能力，还考察它的搜索和理解能力。R1 先通过 Websearch 查了这个梗的来源，然后生成了包含原创角色和情绪转折的完整视频。整个使用过程中，我们都没有告诉他噜噜的形象和声音，尽管如此，够搭做出来的还原度和情感表达已经相当不错，萌化了老夫的少女心。·未来每个人，都可能拥有自己的数字资产库除了直接生成内容，够搭还有一个更重要的能力：帮助用户沉淀自己的创作资产。在够搭的 SkillHub 中，用户可以找到大量预设功能，将抽象的 AI 能力转化成具体创作场景。它的价值在于降低用户理解 AI 能力的成本，让更多人知道自己可以用 AI 完成什么，也让创作从「想到一个点子」更快进入执行阶段。其中，OOTD Advisor 是一个比较有代表性的功能。APPSO 准备了一个 AI 生成的人物照作为素材，把它发给够搭，然后让它结合上传的人物形象特点，帮忙搭个四五套衣服。要求是既适合通勤穿，又不显得普通有班味。它最终帮我搭配了四种风格的 OOTD， 说实话，每一种风格都颇具特色，真的太方便了！以后想试衣服，直接把我的照片和在网上看好的衣服发给它，岂不是可以直接赛博试衣？最最最令人兴奋的功能，还不止如此。我们精挑细选，好不容易搭配出喜欢的穿搭，做出想要的动漫形象，以及栩栩如生的场景，总不能每次都「抽卡」吧？够搭针对这种割裂感的体验，推出了资产库积累功能。资产库和普通收藏的差异在于，普通收藏通常保存的是用户看到的内容，而资产库沉淀的是用户在产品内生成、筛选并认可的内容，并在后续创作中直接调用。比如我可以把我最喜欢的 OOTD 添加到资产库，再把噜噜的形象，还有之前「赛博西游」中的「天机塔」场景都加到素材库，来一场跨次元的对话~一次创作不再只是一次性输出，而会逐渐成为下一次创作的素材基础。从留声机到 vivago R1，人类创造力迎来第三次释放回看人类历史，真正改变创作方式的技术，往往都在解决同一个问题：如何让更多人的想法抵达最终作品。1877 年，爱迪生发明留声机，让声音第一次被记录和复现，人类表达开始摆脱时间与空间的限制。进入 20 世纪，单反相机的问世，尤其是微单的普及，让摄影从少数人的专业技能变成普通人记录世界、表达自我的方式。留声机让每个人都可以保存自己的声音，单反相机让每个人都可以记录眼前的世界。而今天，AI 视频正在推动第三次创造力释放。过去，一个人脑海中的故事想变成一部完整视频，需要经过一条复杂的专业链路。编剧负责构建故事，导演负责设计镜头，摄影负责捕捉画面，剪辑负责组织节奏，后期负责完成最终呈现。创意和作品之间，始终隔着一层复杂的「翻译层」。AI 视频的发展，正在改变这一关系。早期 AI 视频模型，例如 Sora，让大众第一次看到机器生成视频的可能性。一句自然语言描述，就可以生成具有电影感的画面，让人类第一次感受到 AI 视频创作的魔力。但从一个惊艳的镜头，到一部完整的视频作品，中间依然存在巨大距离。视频创作真正困难的地方，在于如何让多个镜头保持统一，让角色在不同场景中保持一致，让故事拥有连续的叙事逻辑。这也是 R1 想解决的问题。如开头所述，当下行业正在形成两条路线：一种把模型、工具和参数交给用户，让创作者自行组合和调试，换取更高自由度；另一种则像 R1 一样，是将专业创作者的经验、审美和判断逻辑融入 Agent 编排能力。用户只需简单对话，背后则由 Agent 理解并执行完整创作流程。两种路径没有绝对对错。前者上限更高，适合专业创作者；后者门槛更低、交付更稳定。这也指向一个更本质的判断：模型能力不等于产品能力。在 AI 视频创作里，模型和工具链再复杂，若不能将创意稳定组织成完整作品，就只是「能力展示」，而非真正的生产力。除了面向普通用户的对话式创作体验，R1 也开始向开发者和专业内容团队开放更高阶的使用方式。目前，够搭已经支持 CLI 命令行交互模式，让用户可以通过终端直接调用视频生成、素材渲染、任务调度以及参数配置等能力，感兴趣的朋友不妨尝试一下。而从够搭出发，我们也可以进一步看到它背后的公司——成立于 2023 年的智象未来（HiDream.ai）。作为一家专注多模态生成式人工智能的企业，智象未来自主研发了 HiDream-O1 系列大模型，并将多模态理解与生成能力应用于内容创作。支撑这一目标的，是智象未来在模型架构上的长期探索。当前许多视频生成模型会先将图像压缩至隐空间，再基于压缩表达进行学习和生成。虽然这种方式能够降低计算成本，但也可能损失文字、表情和纹理等细节。HiDream-O1 系列采用原生全模态 UiT（Unified Transformer）架构，减少 VAE 和独立文本编码器等环节，将图像像素、文本 Token、视频体素、音频、动作及空间关系等原始信号映射至统一 Token 空间，再通过同一套 UiT 完成理解、生成和推理。在这一技术路线下，智象未来进一步拓展了世界模型的能力边界。截止到今年 7 月，智象未来原生全模态交互式世界模型 HiDream-O1-World 在 WBench 评测中取得领先表现。无论是 HiDream-O1-Image，还是 HiDream-O1-World，智象未来作为创新型大模型企业，正逐步形成覆盖视觉模型、交互式世界模型及具身世界模型的模型家族矩阵，构建统一世界模型基座的技术闭环。而模型之外，智象未来也在持续推动产品化加速落地。如果说 HiDream 系列大模型探索的是模型能力的上限，那么 vivago R1 则致力于把这些能力转化为人人都能使用的创作体验。从留声机到单反相机，再到 vivago R1，人类创造力的每一次释放，都伴随着创作门槛的降低。一边是在提升 AI 视频生产的能力边界，一边是在扩大参与创作的人群范围。当这两股力量同时推进，够搭真正改变的，将是未来每个人都拥有用 AI 讲述自己故事的机会。作者：单玉喆、莫崇宇

AI 正在进入数学世界的深水区。就在刚刚，OpenAI 宣布，其内部 AI 系统完成了对纳维尔斯托克斯（Navier-Stokes equations）存在性与光滑性问题的一个解答，并同时公开了相关论文以及 Lean 形式化证明。纳维尔斯托克斯方程不仅是千禧年大奖难题之一，也是现代流体力学最核心的理论基础，据传也是中国数学家韦东奕长期研究的方向。OpenAI 表示，这份证明由一个内部多智能体系统完成，背后的模型能力显著超过 GPT-6 Astra。如果这一成果最终得到数学界认可，它意味着 AI 已经开始参与解决过去几十年甚至上百年由顶尖数学家持续研究的问题。1 万个 AI Agent，挑战百年数学难题纳维尔斯托克斯方程是描述流体运动的核心数学模型。从飞机设计、天气预测，到血液流动研究，都依赖这一套方程。但其中一个关键问题长期没有答案：三维不可压缩流体在初始状态光滑的情况下，是否可能在有限时间内产生奇点。所谓奇点，是指流体速度在有限时间内无限增长。如果这种情况发生，意味着现有连续介质模型失效，需要进一步追踪单个粒子的运动规律。这一问题自 19 世纪纳维和斯托克斯提出相关方程后，一直困扰数学界。1934 年，数学家 Jean Leray 证明了方程广义解存在，但光滑解是否永远存在，依然没有答案。2000 年，克雷数学研究所将纳维尔斯托克斯存在性与光滑性问题列入七个千禧年大奖难题，并提供 100 万美元奖金。OpenAI 表示，其内部系统最终证明了一个初始光滑且静止的流体，在受到光滑外力作用后，可以在有限时间内形成奇点。研究团队构造了一种特殊涡旋结构。流体围绕中心不断旋转，并逐渐向内收缩，同时发生轴向拉伸。随着空间尺度缩小，流体速度持续提升，但整体能量仍保持有限。OpenAI 称，证明过程中的关键在于，让描述流体运动的多个数学项同时增长，并保持精确平衡，从而实现无需无限外力介入的奇点形成。为了完成这一任务，OpenAI 并没有只依赖单个模型，而是部署了一个由多个 Agent 组成的协作系统。研究团队从 9 月 1 日开始，让不同 Agent 小组探索全部未解决的千禧年大奖问题。不同团队分别尝试证明存在奇点和不存在奇点两种方向，以避免搜索过程陷入单一路径。在纳维尔斯托克斯问题中，参与工作的 Agent 数量达到约 1 万个。OpenAI 表示，系统此前还解决了一个相关的欧拉方程正则性问题。约 100 个 Agent 工作 50 小时后，完成了该问题的反例证明，这成为团队继续研究纳维尔斯托克斯问题的重要线索。最终，AI Agent 在 9 月 5 日得到纳维尔斯托克斯问题的解答。从启动任务到获得结果，大约耗时 88 小时，随后又花费 17 小时完成 Lean 形式化验证。整个过程中，Agent 共发送约 490 万条消息，消耗约 3000 亿输出 Token。其中，纳维尔斯托克斯问题相关任务产生约 270 万条消息，消耗约 1300 亿输出 Token。OpenAI 研究员陈立杰也公开回应了这一事件。陈立杰出生于 1995 年，曾获得国际信息学奥林匹克竞赛全球第一名，是清华姚班传奇毕业生，后在 MIT 获得计算机博士学位，目前担任加州大学伯克利分校 EECS 助理教授，并加入 OpenAI 负责大模型数学推理研究。他表示，自己今年早些时候曾预测，AI 可能在 2027 年发表数学顶级论文，并在 2028 年前后解决一个千禧年大奖问题。但现实的发展速度超过预期。「这是一个非常不可思议的时代。」陈立杰写道。AI 解开难题，但谁先想到答案？不过，OpenAI 公布这一成果后，围绕研究优先权和过程透明度的争议也随之出现。争议源于纽约大学柯朗研究所流体力学专家 Tristan Buckmaster 的公开声明。在 OpenAI 发布成果之前，Buckmaster 正与 Anthropic 研究员 Levent Alpöge 合作，利用大模型研究流体力学中的多个开放问题。Buckmaster 表示，他们此前已经完成了多个相关突破，包括带光滑外力条件下的不可压缩多孔介质方程、Boussinesq 方程以及三维不可压缩 Euler 方程的有限时间爆破解答。这些工作建立在数学家 Diego Córdoba 和 Luis Martínez-Zoroa 多年来提出的研究方向之上，而大语言模型帮助他们进一步推进了相关证明。▲ 陶哲轩的评价Buckmaster 表示，他们使用过多个模型，包括 Anthropic 的 Claude、OpenAI Codex，以及 GPT-5.6 Sol 和 Astra。其中 Astra 主要用于论文整理和证明审查。他称，团队真正取得突破是在 8 月 15 日，当时他们获得了 Boussinesq 和 Euler 方程相关结果，并随后利用 Lean 完成验证。9 月初，Buckmaster 得知外界流传 Anthropic 方面可能在重大数学问题上取得突破的消息后，主动致信一名 OpenAI 数学研究人员，说明双方研究进展并澄清相关情况。OpenAI 研究人员随后回复，希望进一步了解细节，以避免双方在相近研究方向上产生重复竞争。根据 Buckmaster 公开的邮件记录，他向 OpenAI 说明，自己与 Levent 的合作属于个人研究，并没有任何机构合作背景，同时他们已经准备发布论文和形式化证明。随后，双方展开沟通。Buckmaster 称，OpenAI 研究人员告诉他，内部模型已经生成了关于带外力纳维尔斯托克斯问题的证明，并表示相关论文规模约 100 页。但在沟通过程中，Buckmaster 认为 OpenAI 最初对于研究过程的描述存在不完整之处。他表示，自己最初被告知，这项工作主要由模型完成，并且只输入了问题本身。但后续交流中，他了解到 OpenAI 实际上组织了完整研究团队，先让模型解决更简单的问题，包括 Euler 方程，再逐步推进到纳维尔斯托克斯问题，同时使用了大量计算资源。Buckmaster 还提出疑问，OpenAI 是否可能接触到他们此前在 Codex 中的研究资料。他强调，自己并没有看到 OpenAI 的证明，也没有直接指控 OpenAI 使用了用户数据，只希望公开事件经过，避免外界对双方工作的来源产生误解。OpenAI 方面则否认使用用户数据解决该问题。OpenAI 研究员 Noam Brown 公开回应称，对于外界提出的抄袭指控感到遗憾，并认为事实已经清楚。Anthropic 员工 Sholto Douglas 也表示，从技术流程来看，OpenAI 获取并利用用户研究数据影响结果的可能性非常低。除了这场学术争议，伴随着 AI 未来开始参与基础科学研究，传统学术体系中的很多规则都会面临重新审视。论文署名属于谁，研究贡献如何计算，AI 生成的证明是否算作真正的发现，这些问题都没有现成答案。过去，工具只是放大人的能力。但当工具开始提出假设、寻找路径并完成证明，人类面对的已经不是一个更强的计算器，而是一种新的科研协作者。数学界正在经历一次类似计算机进入科学研究时的转折，只不过这一次，变化来自能够参与思考的机器。

办公 Agent 下半年开启了大乱战模式。打开这类产品，左侧栏里的东西大多很眼熟：文件、搜索、技能、定时任务、PPT、网页生成。AI 已经开始离开聊天框，进入电脑处理具体工作。不过在日常工作中我们最关心的往往是这些问题：它能不能读懂几个格式不同的文件？中途改需求，前面的背景还记不记得？交付物可以直接打开吗？数字有没有对上？跑一次任务又要花多少积分？这些具体环节正在改变办公 Agent 的竞争。一次生成可以吸引用户试用，长期使用还要看交付、消耗和边界。最近 APPSO 留意到一款叫 TeleAgent 的产品也加入到了这场办公 Agent 浪潮中。它是中国电信推出的桌面 Agent，建立在自研星辰大模型和国产智算底座之上。一个运营商下场做个人办公 Agent，听起来有些令人意外。然而中国电信过去积累的模型、算力、安全和服务能力，其实有不少恰好是现在 Agent 能力的标配，这让我对 TeleAgent 更加好奇。我们更关心它进入真实工作以后，会交付什么样的结果，跟一众 Agent 产品相比，体验有什么不同，APPSO 这就给你实测看看。下载🔗 https://www.teleai.com.cn/product/teleagent化身无情甲方，AI 还能招架得住吗这次，我决定体验一把甲方的快乐。我先让 TeleAgent 做了一份活动方案，任务是为模拟品牌「栖刻咖啡」准备一场活动。立项说明、预算单价、确认规则和补充资料都放在文件夹里，里面还混着往期经验。它需要梳理现有的一堆项目资料，再做项目 Excel、一页执行说明和 8 页可编辑 PPT，另外留一份工作台账，记下每次改了什么。它给到的初版是一场 160 位嘉宾参加的品牌交流会，并列出了分工物料明细。方案有了，我开始反复改需求，给 TeleAgent 感受下真实甲方多变的需求。先把名字换成「栖刻·周五下班派对」，嘉宾减到 100 位。并要求别搞得像商务峰会，文案轻松一点，其他照旧。TeleAgent 更新台账时，没把「100 位嘉宾」直接当成全部到场人数。上版确定的细节也完整保留。中途追加的往期材料，它也没有擅自当成这次活动的新要求。接着，我把预算从 12 万砍到 8 万。它选择砍掉伴手礼，同时把茶歇的成本降低。这还没完，我把开场时间从 14:00 推到 16:00，日期和时长不动。签到、彩排、工作人员到场和物料进场，都要跟着往后挪。接着场地也改了，需要根据新的场地大小和价格重新规划方案。顺便让它 PPT  试试白底加橘色。一般到这里，打工人已经崩溃了。TeleAgent 不语，默默更新台账，最后再按最新要求交付一整套文件。最终的执行方案里，它严格按照每一轮的修改进行的调整，所有更改我们也逐项校对过，确实与反馈细节一致。TeleAgent 支持超过 400K Token 的上下文，这个也让它能记住这些频繁变动的需求，像一个优秀勤恳的打工人来帮我完成交付。新生开学的计划通另一项任务，我们换成了学生的日常安排。六门课的要求散在教学大纲、课表截图和课程通知里，此外还有社团值班和实习排班。单看每份材料都不复杂，放在一起就会遇到麻烦。比如，同一个下午，上课和值班撞了。老师在群里说要改展示日期，教学大纲却还是旧的。连学期任务都没理清，很难决定这周先准备什么。我们让 TeleAgent 整理一份学期任务表、一份 16 周计划，再做一个能用浏览器打开的「本周任务台」。对于没确认的日期，要求它保留不同说法。做好的 Excel 里，作业、考试和阅读要求都能找到。每项任务旁边有日期、评分要求和出处，要核实某项作业，就能按出处回到原文件。还没公布的结课展示时间，也没有被补上一个猜出来的日期。▲学期任务表：课程、日期、评分、状态和来源分列.用户研究课的展示尤其容易排错。大纲写的是 10 月 29 日，群通知说计划改到 30 日，但教务还没确认。TeleAgent 把两个日期都留了下来。按 29 日安排，会撞上项目管理课；如果改到 30 日，又会和实习重叠。它把这两种情况写清楚了。首周已经确定的冲突也列了出来：统计学课和社团值班重叠，必到辅导和兼职排班重叠。打开「本周任务台」，可以直接看这几天要交什么。访谈计划、开题说明和数据清洗作业，都出现在相应的日期下。点到期中展示那一周，前面那两个待定日期带来的冲突也会显示出来。网页保存在本地，断网也能打开。还有一个很有心的细节，在16 周计划里，它还针对秋休和考试周单独做了安排。▲本周任务台：未来7天日程、冲突与提前准备建议.最近关于「不带 Token 是否就没资格上大学」的讨论引发热议，实际上对于学生群体来说，还得考虑带什么 Token，毕竟 AI 已经成为新的赛博文具了。值得一提的是，任务结束之后它会分给出技能修改建议，把这个工作流保存成 skill 可以复用，你也可以公开跟别人分享。TeleAgent 的技能排行榜上，我还发现飙升榜排名第一的技能压根不是用来办公的，而是一个叫「仙境英雄传」的技能，这是由CheLia参照仙境传说开发出的一款回合制角色扮演类 RPG 页游。类似有趣的技能还有不少，在办公等待 Agent 出结果的间隙，还可以在上面赛博摸鱼。五个人的小团队，准备一场产品发布最后，我们给 TeleAgent 安排了一项产品发布准备工作。模拟团队只有五个人，准备为「拾序 / Shixu」招募第一批内测用户。文件夹里有创始人的零散笔记、10 份用户访谈，还有功能清单、成本表、Logo 和两张界面草图。这些材料里也有旧信息。早期笔记写过招募 100 人，正式批准的名额是 50 人。价格和上线日期也改过。我们要求它先把这些差异整理出来，再按确认后的要求准备介绍材料和招募网页。首轮交付包括产品定位、招募方案、两周行动表、一份 6 页 PPT 和网页原型。介绍里采用了正式确认的信息。打开 PPT 和网页，能看到材料中的 Logo 和配色，产品名称、价格与开放日期也一致。它从访谈里整理出的需求，和这款产品要解决的问题有关：先从材料里找出要做的事，日期变了能看见影响，平时有地方查看一周安排。每类需求都附了访谈编号。有人想要团队协作，但这项功能不在首发范围里，介绍中也没有把它写成已经能用。两周行动表则写了谁负责、哪天完成。开发要收尾哪些功能，招募文案什么时候准备，申请由谁筛选，都有相应安排。网页可以直接在本地打开。试着填表时，漏填称呼或写错邮箱，会被提醒；填完以后，页面会显示这次填写的内容。它也注明了这是演示，没有真正的报名后台。做到这里，我们又临时改了三件事：内测名额从 50 人减到 30 人，价格先不公开，新增已经确认的「产品数据仅保存在本地」。上线时间和免费体验安排不变。TeleAgent 保留了第一版，又做了一套新版文件。PPT 和网页的名额改成了 30 人，原来放价格的位置换成「定价暂不公开」，产品介绍里也补上了本地保存数据的说明。TeleAgent 把零散材料整理成了一套能够执行的发布包，对五个人的小团队来说，办公 Agent 的价值就出现在这些琐碎的同步里。关键决定仍由人来做，Agent 负责让人的决定落实到每一份材料里。办公 Agent 出现一股新势力今天衡量一款办公 Agent ，功能数量只是一部分。能否接住一段又一段完整的工作，才决定它有没有进入主流讨论的资格。体验下来，TeleAgent 已经跨过了这道门槛，成为办公 Agent 里的一股新势力。它能读取不同格式的材料，找出冲突，调用工具，再把结果做成可以继续编辑的文件。需求临时变化，它也能沿着前面的任务继续修改。而在进入大众视野之后，一款 Agent 产品能不能被长期使用，还得看高质价比。我们此前写 DeepSeek V4 Flash 时，提到过大模型的「斩杀线」。它不需要每一项跑分都排在第一，只要多数 Agent 任务能做完，价格又低出一个量级，就足以改变用户的选择。Agent 会反复读取文件、调用工具和检查结果。任务持续的时间越长，模型能力、时间和成本就越需要放在一起看。表格能不能核对，PPT 能不能继续修改，需求变化后要不要从头再来，都会产生真实成本。OpenAI 在 2026 年 6 月公布的 Codex 使用研究显示，Agent 正在把知识工作的基本单位从短对话，推向持续几十分钟甚至数小时的委托任务。所谓的高质价比要算完整，不能光看任务消耗了多少额度，还得看成品质量，后面要返工几轮。整体用下来，除了交付结果，更让我惊喜的是在很多长任务中消耗的 Token 要比想象中少。基本可以满足一般用户每天高强度随便蹬了。现在 TeleAgent 注册后能直接获得 3000 积分，每天还可以继续领取。甚至还有用户做了一个自动领取积分的 Skill，可以直接安装。当 Agent 开始处理报销单、客户资料和未发布的内容，另一个问题会自然出现：这些文件能不能放心交给它？普通用户关心的事情非常实际，它会在哪个文件夹里工作？覆盖或移动文件前能不能先问一句？材料不够时会不会自己补一个答案？出了问题还能不能找到上一版？TeleAgent 允许用户限定工作空间，也能在关键文件操作前保留确认环节。遇到没有依据的信息，我们在任务中明确要求它留空或标记「待确认」。新版文件出现遗漏时，上一版本仍然会完整保留。这背后是 TeleAgent 围绕 Agent 工作流的四个关键步骤——感知、推理、执行和记忆，都设置了安全护栏。当然普通用户不需要去搞懂这些安全架构，他只要知道 Agent 在哪里工作，重要操作还握在自己手里，把文件交出去时心里就更有底。面对重要文件，一个可靠的 Agent 应该知道什么时候停下来问人。面向大众的产品，操作门槛还得足够低。TeleAgent 的起点可以是一句中文指令和一个文件夹。用户无须配置复杂工作流，也不需要懂代码。公司职员、学生、创作者、创业者和自由职业者，都可以从手边的一份材料开始。大多数办公 Agent 都能整理文件、制作 PPT 和生成网页。 而TeleAgent 更有辨识度的部分，出现在这些功能开始协同以后。它把上下文工程用在长任务里，尽量保留最初目标、材料之间的关系和后续修改要求。用户临时调整口径时，Agent 可以沿着已有结果继续工作。前面提到它的积分消耗比很多Agent要少，关键在于藏在执行过程里的 Model Router ，它能根据任务复杂度自动选择模型。用户最终感知到的是积分消耗、处理速度和结果质量，不需要先理解背后的技术路由。中国电信自研模型以及安全、服务体系，为这套办公 Agent 提供了更稳定的底座。在办公 Agent 狂卷的当下，这些能力也是 TeleAgent 能坐上牌桌的底气。它的产品逻辑，是让没有技术背景的人也能把任务交出去，并在长期使用中逐渐形成对个人工作方式的理解。当办公 Agent 的功能逐渐趋同，新势力的出现对用户无疑是一件好事，这能加速产品迭代，用户也有了更多选择来找到符合自己工作习惯的产品。接下来，办公 Agent 能把每个人理解到什么程度，谁更懂中文办公的上下文、有更可控的消耗、并能够长期提供安全服务，会成为下半场新的分界线。这条线，将决定谁能成为真正的「国民级AI 办公助理」，这张牌桌正在加速洗牌。