上周 GPT-6 发布后，「AGI 已经到来」的消息刷屏了社交媒体。围绕 AGI 出现了两种几乎相反的声音。一部分人认为，我们已经到了。另一部分人则认为，这种说法过于仓促。为什么 GPT-6 引发了关于 AGI 的讨论？AGI 真的来了吗？2026 年 9 月 3 日，OpenAI 总裁 Greg Brockman 在记者简报中说，他个人认为公司可能已经达到 AGI，并以「Welcome to the AGI era」结束讲话。三天后，OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 又发表了一篇题为《An Alien Mind》的文章。他谈到：我们正在制造越来越聪明的机器，却未必真正理解它们是如何运作的。这或许正是今天重新讨论 AGI 的原因。AGI，Artificial General Intelligence，通常被译为通用人工智能。过去，人们对它的想象是：一种能够像人一样学习、理解和解决各种问题的机器。它不局限于某个特定任务，可以把知识迁移到陌生领域，面对没有见过的问题，也能找到办法。GPT-3.5 之后，AGI 的定义开始发生一种颇为微妙的变化。人们第一次大规模接触到一种系统，它未必像人一样思考，却能够写代码、翻译语言、解释知识、进行推理，并在越来越多的专业任务中表现出令人意外的能力。机器是否必须拥有与人类相似的心智，才算通用智能？如果它的内部机制与人完全不同，却已经能够完成越来越多原本需要人类智能才能完成的工作，我们又该如何定义它？这正是 Pachocki 在《An Alien Mind》中提出的一个重要视角。今天的人工智能，并不是人脑的复制版。它是通过与人类完全不同的过程生长出来的。OpenAI 的研究者甚至越来越倾向于将这种智能视为某种我们无法完全理解的「异质心智」（外星思维）。它可以模拟人类行为，可以处理抽象概念，却不意味着它按照人类的方式理解世界。更重要的是，AI 也未必需要在所有维度上全面超过人类。只要它在足够多、足够重要的维度上超越我们，它就已经能够对现实世界产生巨大的影响。根据 OpenAI 公布的信息，Astra 已经能够在计算机操作、软件工程、科学研究、网络安全和专业工作等多个领域执行复杂任务。它不只是回答问题，也越来越能够使用工具、操作软件、完成多步骤任务，并在某些情况下独立推进一个目标。OpenAI 还首次将其网络安全能力评定为 Preparedness Framework 中的「Critical」级别，意味着在获得适当工具和访问权限的情况下，它能够发现此前未知的安全漏洞，并自主探索利用方式。这当然不等于一份「AGI 认证」。甚至连 OpenAI 自己也无法真正给出这样一份认证。所以，GPT-6 Astra 引发的问题或许又不是「它到底是不是 AGI」，而是无论如何，AGI 无法再被轻易视为遥远的科幻想象。Theo Jaffee 与 OpenAI 首席未来学家 Joshua Achiam 最近的对谈里，两个人提到同一种诧异：数学界那些悬置数十年的猜想正在被 AI 攻克，能力早已超过一辈子钻研它们的人，而世界照旧运转。人们只是耸耸肩，把新的怪事纳入日常。他们还讨论了人工智能网络安全问题、前沿模型的能力，以及为什么人们可能已经进入了通用人工智能（AGI）时代，而却没有完全意识到这一点。以下为编译稿（有删减）：模型如今已具备「超能力」Theo Jaffee：你刚刚写了一篇博客，其实是一条长推文，题为《Mercenary, Reversi, Winter Soldier》，内容关于人工智能和网络安全。为了让听众更好地理解，你能简要总结一下这篇文章的核心观点吗？Joshua Achiam：当然可以。 作为背景，显然我们都在解读并回应 OpenAI 和 Hugging Face 披露的那起安全事件：一个处于测试环境中的模型成功突破了沙箱环境，并访问了 Hugging Face 方面的一些敏感生产数据。他们检测到了这一情况，并做出了响应，现在双方正在合作调查并解决此事。这向我们提供了非常切实的证据，表明模型如今已具备「超能力」——即极其先进的网络攻击能力。它们能够突破防线并发现「零日漏洞」，而过去模型不仅难以识别这些漏洞，更遑论加以利用。如今，模型能够将非常复杂的操作串联起来以实现特定目标。我希望大家开始思考这类问题，不要仅仅将这种能力视为显而易见的事物。要认识到这些技术是双刃剑，我们必须据此制定相应计划，并建立相应的测试与验证标准。Theo Jaffee：我对此的具体第一反应是：这似乎是那些在长期运行中并非真正以目标为导向的模型所产生的现象。比如，如果你有一个未来模型，它具有足够强的目标导向性，真正想要入侵对手的数据，那么它为什么会被数据中毒所威慑，以至于去攻击自己的系统呢？Joshua Achiam：这其中的一部分不仅仅在于模型的目标导向性。 这更关乎模型对「态势感知」的整体概念。或许可以将数据中毒理解为：它以某种方式说服你的模型去追求不同的目标。但其实它根本不需要这么做就能让模型攻击你。它完全可以让你的模型相信，自己所处的沙箱环境其实就是它试图攻击的对手系统。你知道，让模型对什么是真实的、什么不是真实感到困惑，从而使其服务于不同的目标——这属于那种怪异的思维方式和科幻情节，或许在不久的将来就会成为可能，测试和验证标准必须将这一点考虑在内。Theo Jaffee：是的，这就像超级英雄电影里的情节一样：如果你让英雄产生一种错觉，以为身旁的「好人」其实是他们试图对抗的对象，那么它们就会开始互相厮杀，对吧？这确实很诡异，也极其离奇，但这正是未来可能针对具备高级网络能力的模型实施的可信攻击——说服它们相信盟友其实是敌人。这样一来，你并没有改变它们的目标，却会让它们表现出严重偏离预期目标的行为。 要欺骗当前最前沿的模型去做这类事情有多容易？Joshua Achiam：随着时间的推移，让模型相信不真实的事情似乎变得越来越难了。我个人尚未特别着力去量化这一点。实际上，我认为这可能是一个值得探索的研究课题。但根据我迄今为止的研究和观察，说服模型相信基本谎言是真实的相当困难。它们对许多你可能实施的、合乎情理的攻击变体都具有一定的鲁棒性。但我直觉认为，你完全可以投入更多计算资源来对模型进行动态攻击。而且，你越是决心要找到某些漏洞或某种「越狱」方法，最终发现问题的可能性就越大。总会存在某种输入序列，会触发模型在训练时未被考虑到的行为——因为可能的输入长序列数量庞大，试图阻止所有这些序列导致模型偏离规范，几乎就像一个组合优化问题。最终决定胜负的关键在于你能投入多少计算资源Theo Jaffee：比如，似乎无论拥有多少计算能力，如果一方拥有 Kimi K3，另一方拥有 Fable 或 Sol，前者都无法战胜后者？Joshua Achiam：我觉得这可能是对的。我认为模型本身仍然至关重要。关于未来模型质量的发展趋势，我有一个有些奇怪且与主流共识相悖的猜测。我可能会在某个时候把这个写出来。我认为人们普遍认为，模型所能具备的智能水平是没有上限的。 他们认为，所谓的 RSI（递归自我改进）终将在某个时刻发生——无论是在整个经济体系中，还是在某个特定的模型和实验室里。RSI 一旦启动，模型智能就会突飞猛进，而他们看不到任何上限。但我认为，从物理层面上讲， 物理宇宙中，单位体积和单位能量所能承载的计算量必然存在上限。这也就意味着，单位体积和单位能量所能承载的智能水平也必然存在上限。如果真是这样，考虑到当前 AI 模型能力增长的速度，最终所有人都会达到那个饱和点，从原始智能的角度来看，每个人的模型能力将大致相当。可能仍会有一些参与者落后，使用上一代模型，但最终这些技术会普及开来。开源领域比闭源领域落后几个月，但这种「几个月」的差距让人难以置信。所以最终，大家很可能都在使用能力同样达到极限的模型，而那时，我认为决定胜负的关键在于你能为解决问题投入多少计算资源。 我也对同一个问题很好奇，那就是：在给定的功率、计算能力或其他资源单位内，能容纳的智能密度究竟能达到多高？你知道，我们正在见证人工智能在数学领域取得的一波又一波成果，这些成果非常令人兴奋，比如攻克了悬而未决数十年之久的未解猜想。而且可能不久之后，我们就能解锁其他科学领域——只要我们现有的计算能力足以进行足够精确的模拟。 当然，有些科学领域可能不会那么容易。比如，如果你想在量子化学领域对足够大的系统进行高度精确的模拟。即使人工智能尽可能多地进行模拟实验，可能也还无法设计出最优的量子化学系统。是的，这就是沃尔夫拉姆所提出的「计算不可约性」理论。 这里可能确实存在一些局限。但我们很可能会看到许多领域的发展加速，如果人工智能基板是其中之一，我也不会太惊讶。那条通向多个数量级的漫长道路，或许会因为人工智能能在其中找到捷径而变得更短。AGI 似乎已经到来，而大多数人却只是耸耸肩Theo Jaffee：直到最近，重大黑客攻击事件其实并不常见。Joshua Achiam：没错，「我们生活在一个永远不会发生任何事情的世界」之所以成为一个网络梗，是有充分理由的。 而且有许多理由让我们相信，短期内情况可能不会演变成「网络末日」。我猜测，攻击者最可能实施的恶意行为，将需要调用大量模型，并消耗大量来自闭源系统的计算资源，或者在大型基础设施中运行——而这些环境通常具备对计算用途的可追溯性和可监控性。因此，大多数攻击者将无法利用大量计算资源来运行基于这些模型的攻击，也根本无法让模型执行攻击——因为人们会部署相应的防护措施。Theo Jaffee：你提到世界似乎处于一种「亚稳态」，你认为在 2017 年或 2022 年时，你会预见到在 2026 年——以当前的人工智能能力水平——世界会显得如此正常吗？Joshua Achiam：是的，如果你试图预测不到十年后的未来，就应该假设：即使事情非常、非常奇怪，很多方面仍会感觉相对正常。新冠疫情是一个奇怪的例外，因为封锁措施是史无前例的，我们此前从未以那种方式生活过。 但即便我们拥有如此先进的人工智能能力，大多数人的日常生活方式也不会发生根本性改变。我认为这原本是一个合理的预期。而且我个人也确实有过类似的预期。粗略来看，事情根本不会变化得那么快。从来没有什么大事发生。即使脚下正在移动，对吧？就像我们正走向一个在许多方面都将显得陌生的未来。但没错，我们把一切视为常态的能力确实令人惊叹。Theo Jaffee：是的，我基本上同意这一点。我认为很多人相信未来会有这样一个时刻——比如今天就是「奇点日」，到了「奇点日」大家醒来时都会惊呼：「哇，我们已经身处未来了。」 但事实似乎并非如此，事情根本不会按这种方式发展。人们会把眼前的现实当作常态。他们适应新环境的速度快得惊人。比如，与三年前的模型相比，如今的模型能力简直令人难以置信。如果……如果把一个灵魂送回三年前，比如 2023 年的我，我当时肯定会大吃一惊，心想：「哇，未来会完全不同。」 但事实并非如此，我现在做的事情和那时相比并没有太大变化。Joshua Achiam：是的，通用人工智能（AGI）似乎已经到来，而大多数人却只是耸耸肩。我认为，历史上发生的一个过程让这一切变得稍微容易了一些。大多数人早已搞不清楚世界上到底发生了什么，关键决策是如何做出的，关键系统是如何构建、配置人员、维护和运行的。 我们大多数人对构成现代世界的后勤系统或技术系统一无所知。而我们已经接受了这一点，将其视为理所当然。这些系统随着时间的推移发生了巨大变化。正因如此，更多的人得以存活，因为我们能够以人类历史上前所未有的速度供应食物。它们让我们能够即时沟通。正因如此，大多数事物基本上都能正常运转，我们或许会在一些边缘细节上争论不休，但并不会时常主动去大幅改变其底层结构。我认为人们对于那些发生在幕后深处、却让整个系统得以运行的重大变革，已经变得有些麻木不仁。即使这些变革确实至关重要，人们也并未将其视为重大事件。 这对大多数人来说，离日常生活太遥远了。我们已经跨越了这样一个门槛：那些未解决的数学猜想正被极其智能的人工智能所解决，这些人工智能的能力甚至

在折叠屏手机的发展史上，华为率先开启的「三折叠」品类，一直像是一种「机械奇观」的存在。从复杂堆叠架构设计，到高难度铰链工艺，华为和三星不断摸高探险，但面对着「不是能做到就一定要做」的质疑，三折叠们却一直憋着一口气。究其根本，奇观想要走进人们的生活，被更多接受，甚至成为日常，太难了。一部作品绝对做不到，两部可能也远远不够。但不积跬步，何行千里？两年、两代产品过后，华为三折叠在全球已经实现约 100 万台出货成绩。对于这样一台工艺极其繁琐，形态尚未能取悦大多数人的全新终端产品，华为证明了：三折叠大屏在超高端市场，有一个难以撼动的客群。接下来就是让奇观成为日常，解决更多现实的工程问题。当用户把三折叠拿在手里，打字、看视频、拍照、单手回消息、装进裤兜的时候，用起来究竟是否舒服？够不够趁手？刚刚发布的华为 Mate XT2 非凡大师，试图进一步改善三折叠在物理层面的使用体验，打破那种「乍一看惊艳，用起来遗憾」的奇观感。全新的 G 型折叠架构，让合起与展开的过程不再像是生硬的「折叠」，更像是展开了一对翅膀，准备翱翔。展翼三折：回归平衡的物理结构如今担任华为终端 BG CTO 的李小龙，在 2015 年曾经画过几张三折叠手机的假想图手稿，Z 折与双向开合的 G 折形态都有出现。前者解决了三折叠从无到有的商业化验证，但留下了不小的妥协：由于折叠层数的限制，厚重的相机模组只能偏置在最右侧的屏幕背面。虽然由此带来的重心不平衡并未带来使用体验上的明显影响，但总的来说 Z 折并非最直观、最符合人体工学的展开与合起方式。图｜华为官网于是到了严格意义上的第二代三折叠手机华为 Mate XT2 上，「展翼折叠」的结构终于得到了实现。翅膀的展开带来的是力学布局的优化：首先是展开后整机的重心回到中央。相机模组重新放回了设备的中间部位，双手握持展开的内屏，左右受力得以平分，机身不再有一侧轻、一侧重的别扭感。G 折的逻辑也更加符合直觉，展开动作不需要再经历内翻外折的步骤，而是双手向外自然展开，有如翻书一般，也像是展开一张图卷。而在折叠状态下，Mate XT2 的握持感离主流直板手机和传统大折叠手机的感受更近了一点：闭合宽度 77 毫米，厚度控制在了裸机 12.3 毫米左右；得益于单片结构，机身最薄处仅有 3.5 毫米。Mate XT2 的重量控制在了 300g 以内，和 XTs 相比有所「瘦身」。当然我们仍需明确：一台包含了三片机身结构，在外直屏之外还搭载了一块 10.2 寸柔性「巨屏」的手机，是不可能轻如直板机甚至大折叠的。用额外的重量，换取极致的大屏所带来的多样化的功能，特别是面向商旅用户的使用体验优化，是华为，也是所有折叠屏都接受的权衡。Mate XT2 的内屏采用了 10.2 寸总计 3K 分辨率的 OLED 大屏，约 12.8:9 的长宽比。外屏的峰值亮度来到了 6500 尼特，并且支持 120Hz 自适应刷新率，还用上了最新一代玄武昆仑玻璃，表面抗反光能力较前代提升七成左右，实测与 XT、XTs 区别明显——这些改变，使得在户外通勤时使用体验更加舒适。支撑 Mate XT2 展翼结构的是华为研发的第二代天工铰链系统，其内部采用新的双轨联动和连杆同步设计，配合特种钢材质的弧臂主轴，提高了一倍的抗冲击能力——具体来说，这种抗冲击指的是在测试实验室环境下使用尖锐重物直接冲击裸露的铰链。实际上如果发生足够强的外力冲击，柔性屏天生的薄弱仍然不可避免。但华为同样改善了内屏的抗冲击能力：屏幕主体部分堆叠了大面积的 UTG 玻璃、超薄高强钢背膜以及碳纤维支撑层，让内屏抗冲击能力比前代更强。毕竟这一代 Mate XT2 的折叠方式变成了双边向内折，跌落发生时不太可能直接暴露内屏。但华为仍然做了相应的提升，因为三折叠的典型用户们值得。包括这些耐久性上的进步，以及 IP58/59 的防尘抗水认证，都是为了让三折叠手机，摆脱曾经「花架子」式的奇观定义，成为让三折叠典型用户们真正靠得住的商旅助手。最后，强悍的耐久性与经典优雅的 Mate 非凡大师设计语言相得益彰，Mate XT2 在背部设计上延续系列的星钻设计语言，deco 包边升级为经过超高温高压烧结的合成宝石材质「钇晶宝石」：后盖则采用织金云锦工艺，使用提花编织和玻纤拓印工艺，雕琢出「青云纹」，手感类似于凯夫拉但并不「油润」，具有明确的材质触感。Mate XT2 有皓白、锦紫和玄黑三种配色。略微遗憾的有两点：一是本次的紫色没有前代产品的金色作为点缀修饰，略显单调；二是备受 Mate 系列用户喜爱的金红配色这次也没有——或许会在下一代小进化 (XT2s) 升级上出现？切中痛点的出厂配置想象一下，一个典型三折叠用户往往是一个秘密更多的人。现在，即便在差旅中展开大屏，也不用担心隐私外泄了：华为 Mate XT2 将防窥屏做进了内屏——而且是整块内屏。华为选择的是「独立双像素」架构，内置了广视角和窄视角两套发光像素。只要在外屏上快速双击两次，或者按下智控按键，整块内屏就会进入窄视角像素工作：华为形象地将它命名为「双击隐身术」，开启之后除了细微的亮度衰减，观感精细度几乎不受任何影响。但只要视角稍微偏转，屏幕就立刻变为不可观的纯黑。而且 Mate XT2 还结合了鸿蒙 7 的场景感知，当检测到用户踏入机场候机厅或高铁时，会主动在屏幕上弹出防窥提醒。另外用户也可以手动选择特定类型的软件，比如金融或社交 App，从而实现自动化的防窥效果。处理器方面，华为 Mate XT2 也称得上众望所归——首发搭载的麒麟 9050 Pro 处理器在几乎各个领域相比 XTs 都有了明显提升，当年火药味十足的华为仿佛又回到了舞台上。哪怕在 3.5mm 的机身里，华为也为麒麟 9050 Pro 留出了足够的散热容量，为30B 端侧 MoE 模型、最高 50MRPS 的马良 GPU 和其他攒劲功能打下了坚实的基础。还有个值得一提的功能点，是 Mate XT2 自带了ECG 心电分析功能。和「智感握姿」的原理类似，华为直接将 Mate XT2 机身两侧的金属中框用作了电极传感器。展开屏幕后，从控制中心就能激活心电分析功能，双手握在中框上保持半分钟左右，屏幕就能实时绘制出心电图，支持成人窦性心率、房颤、早搏等常见心脏问题的识别：而在拍照功能方面，华为尝试解决「轻薄折叠机身」和「大底影像」这一堆天然矛盾：Mate XT2 升级到了第三代红枫原色影像系统，后置全系镜头都换用了全新滤光镜片，进光量和色彩还原度都有了一倍左右的提升。在主摄上华为塞进了一块 1/1.28 英寸的 5000 万像素 RYYB 传感器，可以实现高达 18 档 EV 的动态宽容度。更别提这枚镜头还支持等效 f1.49 到 f4 的连续物理可变光圈，在微距摄影时可以收缩光圈避免边缘误差，也能光圈全开实现扎实的散景效果：长焦镜头和超广角镜头的动态范围也较前代提升巨大，在使用不同镜头拍摄同一景别时成片效果一致性巨大提升。再配合芯片级实时肤色校准，让各种光照环境下的人物肤色保持稳定。鸿蒙 7：大屏效率再提高展开这块 10.2 英寸的屏幕，系统如果只是粗暴地将界面拉大，只会徒增空旷感。这一次随 Mate XT2 一同发布的 HarmonyOS 7，聚焦在细微处的体验上。针对典型三折叠用户的高频场景——金融理财，鸿蒙 7 做了针对性的适配。比如这次最大的卖点，就是 Mate XT2 可以将同花顺、万得等主流交易行情类应用做成实况滚动的「跑马灯」。无论在主屏处理消息、修改文档，还是刷短剧，自选股的走势都会固定在屏幕边缘滚动播放，像是每一位老板都有了自己的实时行情提醒：在交易应用里提交委托后，成交进度也会通过实况窗实时展现，切换到其他软件也能保持对交易进度的追踪。甚至哪怕走神了，也能直接问整合进小艺 Claw 里面的相关财务智能体，及时跟上行情动态。再加上 Mate XT2 还支持三个应用同屏并列，原则上老板们可以打开三个交易软件，再加一个小窗同时看盘交易……当然，不忙着交易的时候，鸿蒙 7 同样照顾到了日常办公和休闲娱乐的场景：例如在投屏时，系统可以锁定单独的应用窗口，自动屏蔽掉桌面上其他的应用图标、窗口以及私人聊天；同屏刷视频、听音乐的时候，现在也可以独立调整每个应用的音量，不再互相干扰。在肉眼看不到的系统深处，鸿蒙 7 还引入了性能打磨性进行资源动态调度，显著提高高频应用的响应速度和保护效率。针对存储紧张的情况，华为还开发了全新一代超空间存储技术，能够横跨应用沙箱进行全局文件去重。实际效果是，在以前多个应用使用同一个文件会创建自己的副本，而鸿蒙 7 能够以对应用无感的方式进行去重，不仅节约了空间，还不影响正常使用。根据官方实测，512GB 机型能够释放出超过 50GB，1TB 能够释放上百 GB 空间。华为 Mate XT2 全系标配 16GB 内存，16+256 版本售价 19999 元，灵盾防窥屏则是 2.5 万元的 16+1TB 机型专属功能，全系将于 9 月 12 日开售：对于特别高端的用户，华为甚至推出了一款专门的手写笔套装。虽然售价三万元，但能独占 16+2TB 的配置，可谓尊爵不凡。回顾三折叠走来的一路，初代产品花了极大的代价证实了这种形态的可行性。而从 Z 折走向「展翼」，Mate XT2 展开这双翅膀的用意已然清晰：让三折叠彻底脱离概念展示机的襁褓，与其他折叠屏手机围绕手感、影像、创新体验等各个维度展开全面竞争，最终从「机械奇观」，变成越来越多人的日常。

AI PC 这个概念喊了两年，终于有人把「本地跑大模型」从演示台搬进了背包。联想在柏林 IFA 2026 期间的 Lenovo Innovation World 2026 上发布了一系列 AI 终端，手表、手机、平板、笔记本电脑、显示器等等。其中最重要的产品，毫无疑问是联想联合英伟达推出的 Lenovo Yoga Pro 9n（国内型号：YOGA Pro 15 Spark），这是一台可以本地运行千亿参数大模型的量产笔记本。这款笔记本重 1.65 千克，最薄 16.7 毫米，最高配备 128GB 统一内存。而按照英伟达对 RTX Spark 的规格说明，这套配置已经可以在本地运行 1200 亿参数、最高支持 100 万 token 上下文的大语言模型。以往我们讨论 AI PC 时，要不就是放在桌面上的专业主机，像是 DGX Spark 和 Mac Studio 等产品，要不就是能让我们为了一只龙虾抢疯的 Mac Mini。一台笔记本要成为合格的 AI PC，似乎要不就是在硬件上堆到尽可能的极致，要有大内存，要有顶级显卡，然后尽可能保持电脑的尺寸和散热。或者在软件上，曾经是能无痛安装 OpenClaw 也可以，以及能最大限度的支持各种 AI Agent 的使用，就像 AI 手机一样，AI 能操作的 APP 越多，这个设备就越 AI，电脑同样如此。但是当 AI PC 也开始走完一个完整的周期：概念走红、参数比拼、用户追问价值。我们也开始想知道，这些算力，到底能在我的电脑上做成什么？应付实时翻译、会议降噪这类功能级任务或许绰绰有余，但完整的大模型推理，稍微复杂一点的 AI 工作流，仍然要回到云端处理。本地大模型，更多时候站在演示台上，而不是我们的桌面上。联想这次推出的 Yoga Pro 9n 换了一条路线，它选择深度接入了英伟达的端侧 AI 架构体系，搭载 NVIDIA RTX Spark 超级芯片，通过 NVLink-C2C 互联，将 20 核 NVIDIA Grace CPU 与 6144 个 CUDA 核心的 Blackwell RTX GPU 合为一体，提供 1 PFLOPS（FP4 精度）的 AI 性能。一台 Windows 笔记本电脑，也有了成为 Agent 主机的潜力。统一内存成了 AI PC 的新趋势传统 PC 中，CPU 内存与 GPU 显存相互独立，大模型参数在两者之间反复搬运，显存的容量往往直接决定能跑多大的模型。过去做高性能电脑，独显几乎是标配，但独显峰值算力再强，消费级产品的显存通常也就十几二十 GB，模型稍微大一点，就装不下了。英伟达 RTX Spark 的统一内存架构则是让 CPU、GPU 共享同一个物理内存池，最高 128GB 对两者同时可用，模型权重、输入数据和中间结果只需保存一份；千亿参数级的大模型也得以在一台笔记本上本地运行。英伟达给出的参考值，是 1200 亿参数、100 万 token 上下文的大语言模型。开发者可以沿用熟悉的 CUDA 技术栈，数据不必上传云端，项目文档、代码与素材都留在本地。平台还能在后台协调多个 AI 智能体，跨应用自动完成复杂的创作任务。值得一提的是，联想 X Power 散热架构把 80W TDP 压进了最薄 16.7 毫米的机身，配 15.3 英寸 2.5K 165Hz PureSight Pro OLED 屏；基于 RTX 平台，Yoga 家族也获得了进阶的游戏能力。开发 AI 应用、剪高分辨率视频、渲染 3D 场景，都可以在这一台机器上完成。Luca Rossi，联想集团执行副总裁兼智能设备业务集团（IDG）总裁同平台的 Lenovo Yoga 9n 2-in-1，则把这份算力装进了一台 360 度翻转创作本：最高 64GB 统一内存，支持「屏幕 + 触控板」双表面手写。2 in 1 是联想的二合一型笔记本电脑联想不是唯一押注统一内存的玩家。就在前不久，苹果刚刚更新的 Mac mini 和 Mac Studio，几乎也是把本地 AI 计算的性能上限再抬高一截。Mac mini 提供 M6 和 M5 Pro 两种芯片，统一内存最高 64GB，并且支持通过 Thunderbolt 把多台机器组成集群。Mac Studio 则提供 M5 Max 与 M5 Ultra，其中 M5 Ultra 版本最高支持 512GB 统一内存、每秒 1.2TB 带宽，按苹果的说法，足以承载数百亿乃至数千亿参数的模型。今年 6 月 WWDC26 的一场特别活动上，苹果还现场演示过这种集群的玩法：4 台 Mac Studio 通过 Thunderbolt 5 互联，用 LM Studio 基于 MLX Distributed 跑起了万亿参数规模的开放权重模型 Kimi K2.6。官方数据显示，4 机集群的推理性能最高可以达到单机的 3 倍。苹果笔记本这边，128GB 统一内存的 MacBook Pro（M5 Max）也可以在本地运行 120B 参数的开源模型 gpt-oss-120b，有实测显示最高约 79 token/s，但前提是 4-bit 量化，且长上下文会明显挤占内存。把两家 PC 更新的方向放在一起，很明显能看到端侧 AI 的瓶颈已经从单纯的算力，转到了「模型装不装得下、数据搬不搬得动」的比拼。苹果用统一内存加 Thunderbolt 集群铺开了从笔记本到桌面的整条线。联想和英伟达这次的意义，则是把同样的能力第一次带进 Windows + CUDA 生态，并用 FP4 精度和统一内存，把本地上下文的上限推高到了 100 万 token 这个数量级。Windows，也开始争夺 Agent 主机但在这场比拼里，还有一个容易被忽略的变化：Windows 入场了。当我们把这件事放到更大的生态竞争里看，Lenovo Yoga Pro 9n 的意义就不只是停留在「又一台很强的 AI PC」。过去一段时间里，真正能稳定承载本地大模型、长上下文和多智能体工作流的设备，讨论度往往集中在 Mac 和 Linux 操作系统。Mac 靠统一内存和 MLX，一只「龙虾」就能让 Mac mini 卖断货；Linux 则是英伟达、工作站和开发者工具链的大本营。像 DGX Spark 这样的个人 AI 超算，本身就是建立在 Linux 软件栈之上，大量 CUDA 开发和模型部署工具也首先围绕 Linux 成熟起来。而 Windows 虽然一直是最广泛的个人电脑平台，却很少被视为本地大模型和 Agent 的主场。现在，随着联想把 RTX Spark 这套能力装进量产笔记本，再把可扩展的小型超算节点带进商用场景，Windows 也开始拥有了承载千亿参数模型和本地 Agent 的现实基础。英伟达 RTX Spark 芯片介绍网页，多款 Windows 电脑搭载了该超级芯片对于已经围绕 CUDA 开发 AI 应用的人来说，RTX Spark 背后有着 CUDA 多年积累的开发工具、软件库和开发者群体；既有的知识和开发经验可以继续沿用，这也让 Windows 在争夺个人 Agent 主机时，多了一份软件上的吸引力。当 Mac 正在变成开发者和创作者的本地 AI 工作站时，Windows 也显然不想错过这块市场。笔记本之外，一切都在为 Agent 服务把算力和内存做大做匀之后，下一个问题是：这些能力为谁准备？联想的答案是 AI Agent。当 AI 从「有问必答的助手」变成「能自己规划、持续干活的协作者」，它对设备的要求也变了：任务一跑就是几小时，上下文要长期留存，数据和权限都得留在本地。联想的商用新品 ThinkCentre X Ultra（国内型号：ThinkCentre X Tiny）就是冲着这个需求来的。1.6 升的机身里，塞进了 AMD 锐龙 AI Max+ PRO 495 系列处理器和最高 128GB 统一内存。和 DGX Spark 仅支持 Linux 系统不同，这款超算盒子，联想提供了面向 Windows 和 Linux 的预配置 AI 工具与工作流更有意思的是它的扩展方式，最多四台设备可以集群互联成一个统一计算平台，运行更大的模型、更长的上下文和多智能体工作流。一个部门可以先从一台用起，业务增长、模型变大时再逐台叠加。从「一人一台电脑」到「AI 一台我一台」，办公桌正在变成最小的 AI 算力节点。除了「千亿参数进笔记本」和这台对标英伟达 DGX Spark 个人超算之外，联想这次的阵容铺得很满，我们简单盘点了一下包括下面这些信息：两款概念机：Project Aeroblade 用与 Frore Systems 合作的 AirJet 固态主动散热取代风扇，在不足 10 毫米、不到 1000 克的机身里做到无风扇全性能；Project Swan 把卷轴屏带进商用本，合上是 14 英寸，展开是 17 英寸。平板：Lenovo Yoga Tab Plus Gen 2 / Yoga Tab Gen 2（国内型号：拯救者 Y900 13 / Y900 11），主打笔优先交互，4K 144Hz 屏配 8192 级压感手写笔；Lenovo Smart Canvas Concept 演示了创作在一体机与平板之间跨设备接力。主流与家用：与潘通合作的七色 IdeaPad Vibe 系列；无中置主机设计的 IdeaCentre AIO i 一体机。商用：ThinkBook 14 Gen 9（骁龙 X2 Plus，80 TOPS，至高 26 小时视频续航）、12.9 毫米 990 克的 ThinkBook 14x Gen 2、ThinkCentre M75 系列，以及四款 ThinkVision 显示器，其中包括全球首款获微软认证的雷电 VoIP 显示器 P34WD-4v。摩托罗拉：首款内置 Motorola Qira 的智能手表 moto watch ultra；搭载摩托罗拉史上最高 2 亿像素主摄的 edge 70 plus；镶了 35 颗施华洛世奇水晶的 razr 特别版。个人 AI：Lenovo & Motorola Qira 支持门槛只需要 16GB 内存 PC，随 Android 17 覆盖更多手机平板，并借 Workato 打通邮件与日历；国内的天禧个人智能体升级到 4.3，支持全双工自然语音对话。从买电脑，到买算力过去两年，Windows 和 Mac 走出了两条截然不同的 AI PC 路线。Windows 最早最积极地喊着 AI PC，早早就把 AI 变成操作系统的一部分：NPU、Copilot+ PC、实时翻译、Recall，以及越来越多的系统级 AI API。但真正说到本地跑大模型、搭 AI 工作流，Mac 则凭借统一内存和 MLX，意外成为了开发者最喜欢的本地大模型工作站之一。前者解决的是「怎么让 PC 多一些 AI 功能」，后者解决的是「怎么让大模型真正跑在 PC 上」。而 RTX Spark 这样的设备出现之后，Windows 和 macOS 的两条路线开始汇合。Windows PC 也开始拥有百 GB 级统一内存、千亿参数模型和 CUDA，本地 AI 不再只是系统里的一个功能，而可以成为整台电脑长期运行的工作负载。模型厂商会更有动力为端侧做蒸馏和量化，开发者也可以基于 CUDA 或 MLX 生态做本地优先的应用，而隐私、延迟和订阅成本这三座大山，或许也开始有了绕开的可能。顺着这条路往下想，手机、平板、手表未必没有机会跑本地大模型。其实这次联想把 Qira 的支持门槛已经下探到 16GB 内存的 PC，宣布随 Android 17 覆盖更多摩托罗拉手机和平板，甚至让它登上了 moto watch ultra 这块手表。不过眼下在手腕的端侧模型，还只是一个「调取跨设备记忆」的助手，但内存容量和带宽的爬坡曲线一旦延伸到移动端，端侧模型从笔记本向更小设备扩散，就只是时间问题。下一场 AI PC 的竞争，开始拥有一条更容易理解的衡量标准：一台电脑有多 AI，不再只看它有多少 AI 功能，还要看

Super fast, Super intelligent这是今天下午华为秋季发布会上，余承东在介绍麒麟 9050 Pro 时脱口而出的一句英文。六年前 Mate 40 系列发布会上，余承东也是操着一口不算太流利但底气十足的英文在讲芯片。时隔六年，华为再次把一颗全新的高性能麒麟芯片端上了旗舰发布会的舞台。同场发布会上，华为还端出了两台形态走向完全相反的手机：一台是换了全新结构的折叠旗舰 Mate XT 2，另一台则是索性不做折叠、把屏幕直接拉宽的 Pura X View，两台机器都在尝试打破主流手机细长带鱼屏形态的审美疲劳。8500 万台之后，HarmonyOS 7 开始把「智能」放进系统各处按照惯例，发布会由生态大盘数据开场。余承东公布的最新数据是：HarmonyOS 6 和 7 的终端设备总数跨过了 8500 万台。8500 万的数据融合了 HarmonyOS 6 和 7 的在网设备。官方的推送节奏也跟得很快：发布会刚一结束，超过 50 款机型就已经同步开启公测，从 Mate 80、Mate 70 到 Mate XTs 和 Pura 90，老用户在系统设置里就能直接申请升级尝鲜。向左滑动查看更多内容新系统在锁屏和时钟上加入了 3D 空间光效，方舟存储引擎重新优化了系统底层，256GB 设备能释放出约 22GB，1TB 版本甚至能省出 109GB 的可用空间。AI 方面，小艺在 HarmonyOS 7 中能力再次升级。不需要特意唤醒语音助手对话，它开始直接介入通知聚合、录音纪要整理和短信分类。用户只要说清自己的意图，系统会自动联动日历、地图或表格，减少了在多个 App 间反复切屏的繁琐。从简单的找应用走向跨应用的意图调度，也是大屏交互从视觉放大走向实用工作流的关键一步。星河互联这次也展现出了更开放的姿态。除了自家的平板和 PC，鸿蒙这次支持把来电与通知直接推送到 Apple Watch，负一屏也能查看 AirPods 的电量。手头的苹果配件，鸿蒙设备也能比较自然地兼容接纳。Mate XT 2：从「做出三折叠」走到「把三折叠做完整」19999 元起，Mate XT 2 非凡大师：换上对称展翼与独立外屏Mate XT 2 与上代最直观的变化在折叠结构上。新机采用了中轴对称的「展翼」架构，左右双翼向内收拢，并且加入了一块 6.5 英寸的独立外屏。🔗 相关阅读：华为Mate XT2 首发上手：三折叠展开翅膀，从奇观走进日常合上，它就是一部握感正常的常规直板旗舰；展开，它依然是一块 10.2 英寸的 3K 大屏，极限单薄处做到了 3.5 毫米——大概等同于两枚一元硬币叠在一起的感觉；整机重量来到了 290 克左右。向左滑动查看更多内容在机身防护上，外屏换上了玄武昆仑玻璃，内屏抗冲击提升了 200%，整机还拿到了 IP58 和 IP59 的防尘抗水认证，日常随身使用少了很多顾虑。防窥功能则精准戳中了商务用户的痛点。Mate XT 2 搭载的灵盾防窥屏，让视线在偏离 30 度外直接呈现一片死黑。余承东在现场还展示了把左右两翼立起来当物理隔板，瞬间化身私密小屏风。向左滑动查看更多内容芯片上的麒麟 9050 Pro，最硬核的技术在于逻辑折叠（LogicFolding）——通过 40 纳米级的立体堆叠，把原本平铺的计算单元做成了立体复式楼，信号走垂直互联通道，直接把连线缩短了。配合灵犀 CPU、马良光追 GPU 和达芬奇 NPU，Mate XT 2 的整机性能比 Mate XTs 提升了 42%，甚至能在端侧跑 30B 参数的 MoE 模型。向左滑动查看更多内容影像方面，主摄用上了 1/1.28 英寸传感器和可变光圈，长焦升级到 5000 万像素潜望镜，并配有第三代红枫原色镜头校准色彩。向左滑动查看更多内容软件上，HarmonyOS 7 针对这块 10.2 英寸大屏做了深度优化：不仅支持一屏三应用和 PC 级多窗口，手写笔还能在分屏之间自由圈选拖拽文字。价格方面，Mate XT 2 16GB+256GB 售价 19999 元，512GB 为 21999 元，1TB 为 23999 元；灵盾防窥版 1TB 为 24999 元；配齐手写笔的 16GB+2TB 锦紫顶配版则要 29999 元。9 月 12 日正式开售。Pura X View 与全场景生态：非常规形态不止一台5999 元起，Pura X View：16:9.5 阔直板向带鱼屏发起反叛首次亮相的 Pura X View 依然采用常规直板设计，核心变化在于对屏幕比例的重构。不同于目前主流手机常见的 20:9 比例，Pura X View 配备了一块 16:9.5 的阔型直屏，四边微边框为 1.05 毫米，整机屏占比达到 96.1%。更宽的比例带来了更充裕的横向显示面积，在图文信息流与文本阅读时能容纳更多内容。机身规格方面，整机厚度为 6.68 毫米，重量 201 克，内置 7000 mAh 电池，配备麒麟 9030S 芯片与 2 亿像素主摄。售价方面，12GB+256GB 为 5999 元，512GB 为 6999 元，1TB 为 8499 元。图｜HUAWEI Pura X View11999 元起，Pura X Max：上市四个月卖出 120 万台的阔折叠此前上市的折叠版 Pura X Max 也顺带更新了战况：四个月发货突破 120 万台，并且新增了尼斯蓝和波尔多红两款配色。向左滑动查看更多内容左右滑动图片2799 元起，HUAWEI WATCH 6 系列：腕上小艺与高血压风险评估手表和耳机也迎来了更新。新一代 WATCH 6 系列首发了 HarmonyOS 7，腕上小艺能自动挑出重要短信，X-TAP 智感窗支持 60 秒微体检，还加入了 24 小时高血压风险评估。WATCH 6 售价 2799 元起，Pro 版 3499 元起，9 月 23 日发售。向左滑动查看更多内容6999 元，HUAWEI WATCH Ultimate 2 非凡探索：雪域白与迪桑特联名走高端专业户外路线的 WATCH Ultimate 2 这次推出了雪域白与迪桑特联名款，表圈换成纳米微晶陶瓷，配了防冻编织表带，专为高山滑雪和极寒探险准备，依旧支持 150 米潜水和北斗卫星消息，售价 6999 元。图｜HUAWEI WATCH Ultimate 2 雪域白999 元，HUAWEI FreeBuds 7 悦彰：把降噪做到半入耳的极限音频线上，华为依然坚持做半入耳的 FreeBuds 7 悦彰。耳机单耳只有 4.3 克，戴上去几乎没有异物感，不仅支持星闪 E2.0 无损音质，还把降噪做到了半入耳的极限。但物理定律摆在那里：在安静的办公室或书房，它能给你极其舒适的背景降噪，可要是走进了早晚高峰轰鸣的地铁车厢，半入耳的隔音就不能强求太多了。售价 999 元，今天开售。图｜HUAWEI FreeBuds 7 悦彰耳机特性4499 元起，全新 HUAWEI MatePad Air：2000 尼特柔光 OLED 上屏最后登场的全新 MatePad Air，最大卖点是那块 12 英寸的 2.8K OLED 云晰柔光屏。峰值亮度拉到了 2000 尼特，在靠窗强光或者户外使用时完全不反光。整机厚度仅 5.3 毫米，塞入了 10100 mAh 电池，标准版 5299 元起，柔光版 5899 元起，另有 4499 元起的悦享款。向左滑动查看更多内容整场发布会很长，信息密度很大。从展翼折叠到阔屏直板，再到手腕和耳边，华为这批新品都在尝试打破传统智能设备的物理惯性。随着独立外屏与机身防护的补齐，Mate XT 2 让三折叠真正具备了主力机级别的日常可用性。不过两万元起步的售价，依然把它圈定在极少数高频移动办公的商务人群手中；而 5999 元起的 Pura X View 则走了一条反向路线，用 16:9.5 的阔型直屏给看腻了带鱼屏的重度阅读者带来更舒展的排版视野，前提是你愿意适应更具挑战的单手握持宽度。在常规直板机越来越难做出差异化的今天，华为选择在物理形态上另辟蹊径。但屏幕做大做宽只是第一步，系统交互能否顺手、端侧 AI 能否融入日常，才决定了这些探索到底是一次昂贵的小众尝鲜，还是下一代主流设备的工作流起点。

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