苹果最强芯片 M3 Ultra 发布：为 AI 而生，顶配超 10 万元

3 月 5 日，苹果新款 Mac Studio 正式发布，和此前传闻一致，这款产品有两个版本，一款配备了 M4 Max 芯片，另一款则配备了全新的 M3 Ultra 芯片，这也是 M3 Ultra 这颗芯片首次问世。

M3 Ultra 芯片是苹果宣称其迄今打造的最强芯片。苹果表示，M3 Ultra 配备了 Mac 性能最强劲的 CPU 和 GPU，神经网络引擎核心数量翻倍，统一内存容量创个人电脑新高。

新 M3 Ultra 芯片配备最多 32 核中央处理器，包含 24 个性能核心和 8 个能效核心。据苹果官网介绍，M3 Ultra 芯片的性能最高可达 M2 Ultra 芯片的 1.5 倍，较 M1 Ultra 芯片更是提升了 1.8 倍。

此外，M3 Ultra 芯片可选配最多 80 核图形处理器，并支持最高 512GB 统一内存。与 M4 Pro 和 M4 Max 芯片一样，M3 Ultra 芯片也集成了雷雳 5 技术支持。

至于 AI 训练 + 大模型运行能力，苹果宣称搭载 M3 Ultra 处理器的 Mac Studio，可以在本地运行 600B 规模的大型语言模型。

M3 Ultra 的官网介绍中，直接用「登峰造极的性能」来形容它的定位，甚至微信推文中已经明确提到了可以用于模型训练的相关工作。

这一代 Mac Studio 延续了前代的 ID 外观设计，但分为了 M4 Max 和 M3 Ultra 两个版本，M4 Max 芯片的版本拥有 32GB 内存和 512GB 的硬盘空间，起售价 16499 元。搭载 M3 Ultra 芯片的版本拥有 96GB 内存和 1TB 的硬盘空间，起售价 32999 元，顶配版价格已突破 10 万元。（来源：极客公园）

历经 14 个月，微软与 OpenAI 的 130 亿美元合作获批准

3 月 5 日，据彭博社报道，英国反垄断监管机构批准了微软对 OpenAI 的 130 亿美元（约合 947 亿元）投资，结束了这一合作数月来的不确定性。

英国竞争与市场管理局（CMA）表示，2023 年的这笔交易不符合全面调查的标准。CMA 在 2023 年曾表示，打算审查这一合作是否会让两家公司中的任何一方对另一方拥有更多控制权和影响力。

经过约 14 个月的审查，这一决定消除了微软在英国面临的一项监管不确定性。不过微软的云服务业务仍在接受调查。就在该决定公布几周前，美国联邦贸易委员会曾表示担忧，称这笔交易可能会使微软在云计算领域的主导地位扩展到新兴的人工智能市场。

CMA 在一份声明中称：「CMA 发现，虽然微软在 2019 年确实对 OpenAI 获得了实质性影响力，但微软并未达到控制 OpenAI 的地步。」（来源：凤凰科技）

 

腾讯元宝回应用户协议含「霸王条款」：意见已经收到，感谢批评和监督

3 月 5 日，针对腾讯元宝 App 旧版本用户协议内含「霸王条款」引发热议一事，腾讯元宝于微博回应：「大家的意见已经收到，元宝最新版本已增加数据管理功能，新增了体验优化开关，且默认是关闭的，更新到最新版本后，在设置-数据管理中即可看到这个开关。默认状态下，用户输入输出的内容不会用于模型优化。」

腾讯元宝此前引起争议的是《腾讯元宝用户协议》第 5 条关于知识产权的规定，尤其是第 5.4 款，该条款指出，用户上传至平台的内容（包括提示词等）以及使用服务生成的内容，将授予腾讯及其关联方一项不可撤销、永久、免费且无地域限制的许可使用权，涵盖存储、使用、复制、编辑、发布等行为，并可用于模型优化、学术研究和市场营销等目的。

针对知识产权归属问题，腾讯元宝表示，用户使用元宝时输入和输出的内容，权利归用户或相应权利人所有，使用元宝并不会改变归属。（来源：界面新闻）

 

坚信 AI 代理是这一波创新浪潮的核心，亚马逊 AWS 成立新团队专注代理 AI

3 月 5 日，据一封内部邮件显示，亚马逊已成立了一个专注于代理人工智能 (Agentic AI) 的新团队，旨在帮助用户和客户实现更多生活场景的自动化。

AWS 首席执行官 Matt Garman 在电子邮件中表示，新团队将由 AWS 高管 Swami Sivasubramanian 领导。Garman 写道：「代理人工智能有可能成为 AWS 的下一个价值数十亿美元的业务。」

代理人工智能旨在为用户自动化任务，从而无需用户手动提示系统执行操作。亚马逊上周在宣布即将于本月晚些时候向部分客户发布更新版语音服务 Alexa 时，就展示了部分此类功能。

Garman 在邮件中写道：「我们有机会帮助客户更快地创新并解锁更多可能性，我坚信 AI 代理是这一波创新浪潮的核心。」（来源：智通财经）

Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品「Manus」上线

3 月 6 日凌晨，Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品「Manus」上线。据团队介绍，「Manus」是一个真正自主的 AI 代理，能够解决各类复杂多变的任务。与传统 AI 助手不同，Manus 不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果。

正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文里象征着「手」。也就是说，知识不仅要在脑子里，还要能用手执行。这正是 Agent 和 AI Bot（聊天机器人）产品的本质进阶。

首先，Manus 在体验上与此前 LLM 最大的不同：它强调直接交付最终结果的能力，而不只是给出一个单纯的「答案」。

Manus 目前采用 Multiple Agent 架构，运行方式与此前 Anthropic 发布的 Computer Use 类似，完全运行在独立虚拟机中。同时可以在虚拟环境中调用各类工具——编写和执行代码、浏览网页、操作应用等，直接交付完整成果。（来源：极客公园）

 

微信更新新版本：优化存储空间，原图可被清理成普通画质

3 月 5 日，微信更新新版本解决应用占用空间过大问题。在最新版本的 iOS 和 Android 微信版本中，微信热更新了一个针对清理存储空间缓存的功能，在「设置-通用-存储空间」当中，可以查看已接收和已发出的原图、原视频。

界面顶部还有一行小字写着，清理原图、原视频可以节省存储空间。而且清理后，用户仍可在聊天中看到普通画质的图片、视频。

在原图、原视频点开之后右侧选项之后，会弹出「按文件大小查看」或「按聊天大小查看」，进而按照大小、时间、类型查看具体的原图、原视频，自行选择需要清理的内容。（来源：爱范儿）

 

小红书「点点」AI 助手加入深度思考功能，官方回应「不是 DeepSeek」

3 月 5 日，小红书旗下 AI 助手「点点」已接入深度搜索功能，用户点击对话框选择深度思考后即可开启。

据悉，此前「点点」曾被报道测试接入 DeepSeek，但新浪科技向官方客服求证，客服表示「深度思考」并非接入的 DeepSeek，而是小红书自己的大模型。（来源：新浪科技）

 

《2024 中国微短剧产业研究报告》发布，预计今年市场规模将超过电影

3 月 5 日发布的《2024 年中国微短剧产业研究报告》，披露了我国微短剧产业发展完整生态。

报告显示，2024 年我国微短剧市场规模已达到 505 亿，首次超过电影票房规模。《报告》预计，接下来微短剧市场仍将快速增长。2025 年市场规模将达到 634.3 亿元，2027 年达到 856.5 亿元，年复合增长率达到 19.2%。 （来源：证券时报）

 

马斯克 SpaceX 新动作：将斥资 18 亿美元在佛州扩张「星舰项目」

3 月 5 日，据佛罗里达州州长称，SpaceX 计划投资至少 18 亿美元，在佛罗里达州的「太空海岸」建造新的星舰发射台和处理设施。这将是星舰项目在德克萨斯州以外的一次关键扩张，目前仍在等待环境评估的审批。

据悉，SpaceX 公司一直在寻求在其位于佛罗里达州的主要发射场附近建造新的星舰发射台，同时该公司正在德克萨斯州进行下一代火箭的早期开发和测试，该火箭旨在将更多的卫星送入太空，并在本世纪晚些时候将人类送上月球。

SpaceX 计划在佛罗里达州为星舰建设两个发射台，其中一个靠近该公司在美国国家航空航天局（NASA）肯尼迪航天中心的主发射场 LC-39A，另一个潜在选址是在卡纳维拉尔角太空军基地的 LC 37 发射场附近。目前，靠近 LC-39A 的星舰发射台已经在建设中。（来源：新浪科技）

 

2024 年图灵奖公布：两位科学家凭开发「强化学习」AI 技术获奖

3 月 5 日，两位开创性科学家安德鲁·巴托和理查德・萨顿因其在人工智能训练技术领域的卓越贡献，今天荣获了 2024 年图灵奖。然而他们在领奖之际，却对当前人工智能开发中的安全隐患表达了深切担忧。  

图灵奖被誉为「计算机界的诺贝尔奖」，奖金高达 100 万美元（当前约 726 万元人民币），此次巴托和萨顿凭借开发「强化学习」技术而共同获奖。

强化学习是一种通过试错训练人工智能系统做出优化决策的机器学习方法。谷歌高级副总裁杰夫・迪恩（Jeff Dean）称这一技术是「人工智能进步的关键」，并且一直是推动人工智能发展的「核心支柱」，包括 OpenAI 的 ChatGPT 和谷歌的 AlphaGo 等突破性模型都受益于此。

巴托是马萨诸塞大学的研究员，而萨顿曾是 DeepMind 的研究科学家。他们指出，许多人工智能公司在产品尚未经过充分测试的情况下便急于推向市场，这种做法无异于「建造一座桥，然后通过让行人使用来测试其安全性」。  （来源：IT之家）

苹果推出 M4 芯片 MacBook Air，M2 和 M3 版本停售

3 月 5 日，苹果公司于推出了搭载 M4 芯片的 13 英寸和 15 英寸 MacBook Air 新机型，新款 MacBook Air 推出全新天蓝色外观，并在官网正式停售了此前的 M2 和 M3 版本机型。这两款老机型此前一直可在苹果官网购买，直到今日正式下架。

苹果并未直接提供 M4 芯片 MacBook Air 与 M2 或 M3 版本的性能对比数据，而是将其与搭载英特尔芯片和苹果 M1 芯片的 MacBook Air 进行了比较。不过，当搭载 M4 芯片的 iPad Pro 发布时，苹果曾表示其性能相比 M3 芯片在单核和多核任务中均提升了约 20%。

新款 M4 芯片 MacBook Air 的起售价为 7999 元，将于 3 月 7 日上午 9 点接受预购买，3 月 12 日发售。（来源：IT之家）

 

英伟达 GeForce RTX 5070 显卡上市，4599 元起

3 月 5 日，英伟达 GeForce 官微宣布，搭载 NVIDIA Blackwell 架构的 GeForce RTX 5070 显卡现已上市。该款显卡拥有专为下一代游戏打造的神经网络渲染技术，支持全景光线追踪并拥有 AI 所带来的更高性能。

公版 RTX 5070 显卡暂未上架电商平台，其他已上架的产品，如华硕 PRIME、七彩虹战斧豪华版、耕升追风、影驰 FIRE、技嘉风魔 OC、映众曜夜、万丽星云、微星 Shadow 2X OC、索泰 XGAMING 等产品的售价均为 4599 元。（来源：新浪微博）

 

韩国公司推出独特形态「AI 手机」：上下双屏设计，顶屏内置专属数字化身

3 月 5 日，在 MWC 2025 期间，韩国一家名为 Newnal 的公司发布了一款小巧玲珑、形态独特的「AI 手机」，其能够收集用户大量「过去与现在」的信息，并以此创建虚拟形象，成为你的虚拟助手。

用户的外貌、声音及个人有关信息都被用来创造一个虚拟分身，这个「独一无二」的数字化身在手机主屏幕上方小屏幕中活动。用户只需按下手机侧面的方形按钮即可召唤它，然后吩咐它做事、与之对话。

这款手机形态的独特之处在于其顶部单独配备了一块 AI 功能专用的屏幕，内置了公司自研系统与安卓的混合 OS。其计划于 5 月 1 日全球发售，售价 375 美元（当前约 2723 元人民币），预购两个月后发货。（来源：IT之家）

 

沃尔沃全新旗舰轿车 ES90 发布，官方豪言「家族最强」

3 月 5 日，沃尔沃发布了旗下全新的纯电旗舰车型 ES90，官方称其既不是传统的轿车，也不是 SUV，属于一个「全新的类别」。

沃尔沃表示，ES90 是其最强大的车型——并非仅指马力。根据官方介绍，ES90 是一款高度互联的软件定义汽车，采用双 Nvidia Drive AGX Orin 配置，能够每秒处理超过 500 万亿次操作。沃尔沃首席工程师 Anders Bell 表示，ES90 在核心计算能力方面是最强大的。

ES90 内饰配备了 14.5 英寸的竖向中控显示屏，可几乎掌控所有车内功能；配备四区空调和 25 个扬声器的宝华韦健音响系统。车内几乎没有物理按钮，除了方向盘上的几个按钮和窗户控制开关，完全实现数字化控制。

ES 90 还配备 800V 电气系统，能够以 350kW 的功率充电，10 分钟内充电约 300km，从 10% 充电至 80% 只需要 20 分钟，具体续航根据车型不同最高可达 700km（最高 106kWh 电池）。（来源：IT之家）

《哪吒 2》成为中国影史首部观影人次破 3 亿电影

据猫眼专业版数据，截至 3 月 5 日 18 时 25 分，电影《哪吒之魔童闹海》观影人次破 3 亿，成为中国影史首部观影人次破 3 亿电影。（来源：36氪）

2025 年是 AI Agent 元年——这句话，在北京时间 3 月 6 日凌晨，得到了应验。

「DeepSeek 之后，又一个科技圈的不眠之夜。」

不少用户在社交媒体上如此点评。

所有人彻夜蹲守，只为该产品的一个使用邀请码——它就是 Monica.im 研发的全球首款 AI Agent 产品「Manus」。

据团队介绍，「Manus」是一个真正自主的 AI 代理，能够解决各类复杂多变的任务。与传统 AI 助手不同，Manus 不仅能提供建议或答案，还能直接交付完整的任务成果。

Manus 的介绍视频只有短短的 4 分钟，却威力惊人｜图片来源：Monica.im

正如「Manus」的名字寓意，它在拉丁文里象征着「手」。也就是说，知识不仅要在脑子里，还要能用手执行。这正是 Agent 和 AI Bot（聊天机器人）产品的本质进阶。

Manus 牛在哪里？最直观的是看官方网站展示、以及用户自发展示的使用用例，极客公园部分整理如下：

1. 旅行规划：不仅整合旅行信息，还为用户创建定制旅行手册。例如，为用户规划日本四月旅行，提供个性化的旅行建议和详细手册。

2. 股票分析：进行深入的股票分析，设计视觉上吸引人的仪表盘展示全面的股票洞察。例如，对特斯拉股票进行深度分析，创建可视化仪表盘。

3. 教育内容创建：为中学教师创建视频演示材料，解释动量定理等复杂概念，帮助教师更有效地教学。

4. 保险政策比较：创建清晰的保险政策比较表，提供最佳决策建议，帮助用户选择最适合的保险产品。

5. 供应商采购：在整个网络中进行深入研究，找到最适合用户需求的供应商，作为真正公平的代理为用户服务。

6. 财务报告分析：通过研究和数据分析捕捉市场对特定公司（如亚马逊）的情绪变化，提供过去四个季度的市场情绪分析。

7. 创业公司列表整理：访问相关网站识别符合条件的公司，并将其整理成表格。例如，整理 YC W25 批次的所有 B2B 公司列表。

8. 在线商店运营分析：分析亚马逊商店销售数据，提供可操作的洞察、详细可视化和定制策略，帮助提升销售业绩。

9.  

当 Agent 通过一长串思维链和工具调用，最终输出一个无比完整、专业的结果时，用户们开始感叹「真的能帮人类做事了」。

根据官方网站信息，在 GAIA 基准测试（评估通用 AI 助手解决真实世界问题的能力）中，Manus 在所有三个难度级别上都取得了新的最先进 (SOTA) 表现。

总结成一句话——Manus 更想做的，是你在数字世界中，字面意义上的「代理人」。而它做到了。

就像你想的一样，凌晨推出的 Manus，一下子把所有 AI 圈的人都炸醒了！

 

01

 

Manus，你的「数字代理人」

 

首先，Manus 在体验上与此前 LLM 最大的不同：

它强调直接交付最终结果的能力，而不只是给出一个单纯的「答案」。

Manus 目前采用 Multiple Agent 架构，运行方式与此前 Anthropic 发布的 Computer Use 类似，完全运行在独立虚拟机中。同时可以在虚拟环境中调用各类工具——编写和执行代码、浏览网页、操作应用等，直接交付完整成果。

在官方发布的视频中，介绍了三个 Manus 在实际使用场景中所完成的工作案例：

第一个任务是筛选简历。

从 15 份简历中，为强化学习算法工程师职位推荐合适的候选人，并根据其强化学习专业知识对候选人进行排名。

在这个演示中，你甚至不需要给压缩文件解压、将其中的简历文件一份份手动上传。Manus 这时候就已经展现出了像人类「实习生」的一面，手动解压缩文件，并逐页浏览每一份简历，同时记录其中的重要信息。

Manus 像实习生一样，自动理解「解压老板扔过来的打包文件」这个隐藏指令 | 图片来源：极客公园

在 Manus 给出的结果中，不仅有自动生成的排名建议，它还会根据工作经验等重要维度，将候选人分为不同等级。在接受到用户更希望以 Excel 表格的方式呈现后，Manus 还能自动将这些内容通过现场编写 Python 脚本的方式，来生成对应的表格。

Manus 甚至还能通过记忆能力，在这个实践过程中记录下「用户更喜欢通过表格的方式接受结果」这样的信息，下一次处理类似的任务结果时，会优先使用表格的形式来呈现。

Manus 能记住用户在内容生成流程中的偏好 | 图片来源：极客公园

第二个案例，更为国人量身打造，就是遴选房产。

案例中用户希望在纽约购买房产，输入的要求是希望同时有安全的社区环境、低犯罪率，以及优质的中小学教育资源—— 当然还包括最重要的预算，足够在每月固定收入的情况下负担的起。

在这个需求中，Manus AI 将复杂任务分解为待办事项列表，包括研究安全社区、识别优质学校、计算预算、搜索房产等。并通过网络搜索，仔细阅读有关纽约最安全社区的文章，收集相关信息。

其次，Manus 通过编写一个 Python 程序，根据用户收入计算可负担的房产预算。结合房地产网站上相关的房价信息，根据预算范围筛选房产列表。

Manus 能够自动搜索、并过滤掉条件不符合用户要求的房源 | 图片来源：极客公园

最后，Manus 会整合所有收集的信息，撰写详细报告，包括社区安全分析、学校质量评估、预算分析、推荐房产列表以及相关资源链接——就像一个专业的房地产经纪人一样。而且由于 Manus 自带「完全基于用户利益考虑」的属性，其使用甚至体验更好。

在最后一个案例中，Manus 展示了对股票价格的分析能力。

案例给出的任务是分析过去三年中英伟达、迈威尔科技和台积电股票价格之间的相关性：众所周知这三支股票之间存在紧密的关联性，但对于新手用户来讲，很难快速将其中的因果关系整理清楚。

而 Manus 的操作，与一个真正的股票经纪人非常相似，它先是通过 API 访问雅虎金融等信息网站，来获取股票历史数据，同时还会交叉验证数据准确程度，避免被单一信息来源误导，对最终产生结果带来重大影响。

在这个案例中，Manus 同样用到了编写 Python 代码、进行数据分析和可视化的能力，同时还引入了金融相关的专业工具进行分析，最终通过数据可视化图表，搭配详尽的综合分析报告的方式，向用户反馈其中的因果关系——真的就像一个金融领域「实习生」做的日常工作。

不仅如此，在 Manus 官网还展示了十多个 Manus 能够使用的场景：直接使用 Manus 帮你整理行程、个性化推荐旅游路线，还能让它学习使用各种复杂工具，来流程化的完成日常工作。

在这个过程中，真正让 Manus 展现出与往常工具不同的，是它的自主规划，来确保执行任务的能力。

自主学习的能力也让 Manus 的工作能力提升逻辑更像是真正的人类——即使现阶段，它可能还无法在某一个特定领域做到专家级别的精通，但已经能看到巨大的潜力。

随着自主学习能力的加入，AI Agent 的泛用性得到了巨大的提升，在用户对 Manus 的实际测试中，你甚至可以做到直接对它描述一个视频画面中的相关内容，Manus 最终能够直接根据对应的信息，跨越平台内容对于搜索引擎的限制，精准找到某个抖音短视频的链接。

由于目前版本的 Manus 完全基于云端异步运行，因此实际上 Manus 的能力并不被你所使用的端侧平台形态或算力等因素限制——用户甚至可以做到在向 Manus 下达指令之后，暂时关闭电脑，当 Manus 执行完成活动结果后，会自动通知你结果。

这个操作逻辑同样非常眼熟——就像一个人下班以后，在微信上喊实习生「文件整理好发我」。只不过，现在，这个实习生是真的可以 7×24 小时的响应你了，并且不用担心他会「整顿职场」。

 

02

 

多代理+自查，跑通 AI Agent 流

 

从上面这些案例，其实不难看出 Manus 真正的杀手锏，并非 Computer Use 中已经出现过的「AI Agent」概念，而是它「模拟人类方式工作方式」的能力。

比起「运行计算」，Manus 的工作逻辑更像是「思考并执行命令」。它并没有做到哪些人类当前真正无法做到的事；这也就是为什么一些已经体验过当前版本 Manus 的用户，将它形容为「一个实习生」。

在 Manus 官网，展示着众多 Manus 能够完成的任务，其中就有一个案例，展示了在 B2B 业务中，如何使用 Manus。快速精准的将你的订货需求，与全球供应商实现精准匹配。

在类似需求的常规产品中，在平台内整合全球供应链企业信息，来帮助用户完成供货商/需求方匹配这件事，是业内通行的逻辑。但这件事在 Manus 的案例中，你能看到完全不同的实现方式。

Manus AI 使用一套名为「Multiple Agent」的架构，运行在独立的虚拟机中。通过规划代理、执行代理、验证代理的分工协作机制，。来大幅提升对复杂任务的处理效率，并通过并行计算缩短响应时间。

在这个架构中，每个代理可能基于独立的语言模型或强化学习模型，彼此通过 API 或消息队列通信。同时每个任务也都在沙盒中运行，避免干扰其他任务，同时支持云端扩展。每个独立模型都能模仿人类处理任务的流程，比如先思考和规划，理解复杂指令并拆解为可执行的步骤，再调用合适的工具。

换言之，通过 Manus 的这套多代理架构，它更像是由多个助理，通过协助的方式，分别完成检索资源、对接、验证信息是否有效等工作，来帮你完成整个工作流程——这实际上不仅像是你招了一个「实习生」，更像是直接当上了一个微缩版的「部门主管」。

在 B2B 业务这个案例中，Manus 通过网页爬虫以及代码编写、执行能力，Manus 会自动在互联网这片汪洋大海中检索，根据你自己的需求，对潜在供应商从产品质量、价格、交货能力等方面，为你匹配到最合适的货源。不仅可以将结论以图表的方式直观呈现在你眼前。还能对这些数据进一步给出更加详细的操作建议。

Manus 完成 B2B 场景下的需求，或许比单一平台的内建工具更好用 | 图片来源：极客公园

至于 Monica 团队到底如何、用何种技术实现的视频效果，根据消息，团队或将在北京时间 3 月 6 日为大家揭晓。

 

03

 

「缝合」的极致，就是炸裂

 

Manus 背后的 Monica.im，到底是家什么公司？

Monica 是一款 All-in-One 的 AI 助手，产品形态从浏览器插件、慢慢拓展至了 App、网页端。主流的使用场景是，当用户在浏览器中点开它的小图标，就能直接使用其接入的各大主流模型。通过对细分场景用户需求的准确理解，Monica 摘到了大模型「低垂的果实」。

其创始人肖弘（昵称小红，英文名 Red）是一位年轻的连续创业者，1992 年生，毕业于华中科技大学。2015 年，他毕业后创业，早期创业不算顺利（如校园社交、二手集市）。2016 年，他创业微信公众号运营者提供编辑与数据分析工具，获得了百万用户、并完成了盈利，最终产品于 2020 年出售给了某独角兽公司。

等到 2022 年大模型浪潮后，他正式创立 Monica，专注海外市场，通过独立开发者产品 ChatGPT for Google，产品快速完成了冷启动。

2024 年，在 GPT-4o、Claude 3.5、OpenAI o1 系列上线的第一时间，Monica 让用户可以获得最新 SOTA 模型。随着接入模型的新进展，Monica 推出的专业搜索、DIY Bot、Artifacts 写小程序、记忆等功能也受到用户喜爱。而 Monica 在 YouTube、Twitter、Gmail、The Information 等不同功能的网页里呈现出不同的交互形态和功能，以适配特定场景的用户需求，更新了数百个网页的个性化 AI 体验。

2024 年，Monica 用户数量翻番，达 1000 万。同时，其保持着可观的盈利，在海外同类产品中，位居头部。

Monica 的强劲表现验证了一件事：

套壳到极致，既是 TPF、也是 PMF，最后都通往用户价值。

Monica 首页 | 图片来源：Monica

Manus 或许延续了 Monica 团队这种思路——肖弘接受媒体人张小珺的访谈时表示，产品不能只有聊天机器人一种形态，Agent 会是新增的形态、需要新的产品去承接。

他从 AI 编程产品 cursor 和 Devin 中获得了灵感。据极客公园了解，前者主要是 copilot 模式、后者则是 autopilot 模式，后者更符合人性需求。Agent 也应该像 Devin 一样，面向大众人群、真正由 ai 主导进行执行。但过去的问题是，模型不够聪明。

但基于模型已有能力去做场景的封装服务，或许正是 Monica 团队的优势。肖弘说，目前 Agent 产品团队并不多，因为它需要很多复合能力，比如说团队要搞过 chatbot、AI 编程、浏览器相关（因为都在浏览器上跑）、而且对模型的边界要有不错的感知——今天发展到什么水平，接下来会发展到什么样的水平等等。

「同时拥有这些能力的公司没那么多，而有这些能力的公司，可能手头正在干一个很具体的业务，但我们恰好有同学刚好有时间一起把这件事情做出来。」他说。

为什么是 Monica 做出来了，他总结道，「第一，我觉得我们是比较幸运的。第二，某种程度上，如果今天大家都去做 reasoning 了，可能是不是又多出了一些时间给创业公司？模型预计能力外溢还能走多远？」

他认为，目前 Agent 还在早期阶段。一是目前 Agent 还在规划阶段，还没到物理世界的执行；二是大模型的能力还在往上发展，一切还不可预料。

「我肯定不知道 Agent，是可以被用这样的方式被出来的，它是一个未知的事情。」他说。

耐人寻味的是，「不知道怎么做 Agent」的 Monica，现在做出了一个让整个 AI 圈感到炸裂的产品。

Manus 可能未必是最终的 AI Agent，但它无疑在 DeeoSeek 爆火之后，再次将人们对 AI 的期望拉升了一个数量级。

 

对于折叠屏手机而言，2025 开年的一个大新闻，就是苹果在加速推进自研折叠屏手机的项目。

 

必须承认的一点是，即使主流手机厂商都在锲而不舍地更新自家的旗舰折叠屏手机，但直到 2024 年，折叠屏手机数量仍然不到智能手机总量的 1.5%，这不仅意味着还有大量用户从未体验过折叠屏手机，折叠屏手机也仍然没有迎来进入主流的转折点。

苹果在近两年加速推进折叠屏 iPhone 的开发与试产，已经是行业内众所周知的秘密。根据供应链爆出的信息来看，相比于现有供应链条件能达到的工艺，在做折叠屏这件事上，苹果重点关注了「耐用性」与「折痕」这两点。

OPPO Find N5 展开使用状态 | 图片来源：极客公园

从 OPPO Find N，到 OPPO 卷轴屏概念机，OPPO 一直处在折叠屏手机形态探索的最前沿，甚至在如今传出的 iPhone 折叠屏版本上，都能看到不少 Find N/N2 时代折叠屏手机设计的影子。

但这也是过去折叠屏手机长期以来相比直屏手机在体验上差距最明显的地方，对于类似看通知等轻度使用场景，外屏仍然是重要的使用场景。

但过去很长一段时间，折叠屏（尤其是大折叠手机）重量难以降低，让用户实际上是在花费着高价买了一部折叠屏手机、但得到的却是一个无论合上还是展开都不那么好用的尴尬手机。

但这种情况，在 OPPO Find N5 上获得了改变。

近半个月的深度体验后，我确信手中这台展开厚度只有 7.96mm 的 OPPO Find N5，正在改写折叠屏的物理定律——当我把展开的机身侧贴在一元硬币边缘，发现两者厚度近乎持平，229g 的重量控制（实测比 iPhone 15 Pro Max 轻 3g）让单手操作变得负担减轻了很多。

对于折叠屏来讲，OPPO Find N5 在轻薄上实现的突破，实际上意味着更重要的一件事——即使不展开内屏，它仍然是一台好用的配备骁龙 8 至尊版处理器的旗舰手机。

但与此同时，轻薄走到极致之后，又引发了新的思考：

「大折叠」这个硬件品类，真的已经走到「终点」了吗？

 

01

 

极致的「轻薄」

 

从初代 Find N 开始，OPPO Find N 系列的设计中，就将铰链以及整体与之相关的体验，作为强化折叠屏手机使用的研发重点，让 Find N 系列实际上成为折叠屏手机内屏折痕控制领域的第一梯队，Find N5 也延续了这种优势。

除了首次在折叠屏铰链结构中大量采用钛合金作为主要加工材质之外，Find N5 的铰链结构中的摆臂以及基座结构都应用了 OPPO 自研钢材质。

OPPO Find N5 展开阅读状态 | 图片来源：极客公园

OPPO Find N5 在外观设计上放弃了前代 Find N3 相机模组颇受好评的设计，整体风格更加简洁克制，在我看来，这很大程度上也是为了配合 Find N5 整机轻薄为主的视觉设计元素，通过更简洁的设计来隐藏掉机身背面的多余元素，让手机在展开状态下更接近一块「板」。

随着重量来到 229g，Find N5 在手感上已经愈发接近传统的直板旗舰手机，这种参数上的改变，换来的是更加接近直板机的整体日常使用体验。

OPPO Find N5 侧面厚度对比 iPhone16 ｜ 图片来源：极客公园

展开 8.12 英寸的屏幕，也已经是大折叠手机用户所熟悉的领域，同时也更接近 iPad mini 的使用尺寸与手感。

OPPO Find N5 展开使用手感甚至要比大部分平板电脑要更加轻薄 | 图片来源：极客公园

Find N5 的折叠态的厚度收窄至 8.93mm，展开态最薄处仅为 4.21mm。从机身边缘的细节处理其实也能看出，USB-C 接口边缘已经与机身经过切削倒角处理的边缘平行，已经几乎逼近极限。

OPPO Find N5 机身厚度已经逼近 USB-C 接口的厚度极限 | 图片来源：极客公园

一些拿到 Find N5、仔细把玩过的人都会很快产生这样一种感觉——现在限制折叠屏手机进一步做薄的，已经是 USB-C 接口的厚度了。在大屏的使用中，你可以感受到 Find N5 即使放在「平板电脑」的维度来竞争，它仍然是一个足够轻薄的选择。

OPPO Find N5 展开使用侧边 | 图片来源：极客公园

 

02

 

能折叠的平板电脑

 

对于 Find N 系列来讲，折叠屏的软件交互设计一直是硬件之外重要的卖点。Find N3 时期的「全景虚拟屏」就被很多用户认为是折叠屏手机应用场景中「旦用难回」的经典功能。通过系统级的软件交互逻辑改变，让尽可能多的应用都能快速收纳到大屏的操作逻辑之下。

到了 Find N5，OPPO 在 ColorOS 内继续将折叠屏内屏的使用体验，朝着平板电脑的交互逻辑进化——最明显的改变应该算是桌面上的 Dock 应用栏设计的改变，从原本的固定菜单变成了更大的上滑呼出设计。

这部分的交互体验既符合原生 Android 的设计规范，也在 ColorOS 的加持下，实际使用体验高度接近 iPadOS Dock 栏的操作效果。

OPPO Find N5 新版本 Dock 栏设计更接近 iPadOS | 图片来源：极客公园

在软件部分，OPPO Find N5 在折叠屏应用生态探索中祭出关键一招。其搭载的「跨生态远程控制」功能将办公场景的移动化推向了新维度。通过深度整合系统层能力，Find N5 实现了对 macOS 设备的无缝远程操控，这在安卓阵营尚属首创。

OPPO 首席产品官刘作虎在阐释产品逻辑时强调：「移动办公的核心在于场景适配，而非设备替代。Find N5 的远程控制能力瞄准的是『关键场景救急』——当你在休假或差旅途中，无需携带笨重设备即可处理紧急工作事务。」

技术实现层面，用户需在 macOS 端安装全新开发的「O+ 互联」套件，通过欢太账号完成双向认证后，即可解锁三大核心功能：跨屏文件互传、低延迟远程控制以及实时便签同步。实测显示，设备连接稳定性表现出色，无论是在局域网环境还是通过移动网络直连，都能保持可用的操作响应速度。

OPPO Find N5 远控 Mac 功能 | 图片来源：极客公园

值得注意的是，Find N5 专门为 macOS 交互研发了「虚拟控制套件」。系统的虚拟键盘不仅完整还原了 Mac 原生键位布局，更支持「Command+空格」等 17 种高频组合键；虚拟触控板则引入了与 Force Touch 触控板相似的多指触控手势支持，三指拖拽、四指切换桌面等操作流畅度接近实体触控板。

这种深度定制使得 Find N5 的远程控制不再停留于「能用」层面，而是真正达到了「高效生产力工具」的水准。据 ColorOS 团队透露，针对 Windows 系统的优化已进入最终测试阶段，预计四月将通过 OTA 更新开放公测。这标志着 OPPO 正在构建跨平台设备协同的完整技术图谱。

在 Find N5 正式发布的同时，OPPO 同时还公布了 ColorOS 接入满血版 DeepSeek R1 的体验。并且除了当下最热的 R1 之外，ColorOS 自带的「AI 意图搜索」能更好的调用端侧模型能力，通过理解用户自然语义需求，在本地处理用户关于应用、相册、日历等 AI 能力。

OPPO Find N5 搭载的 DeepSeek R1 支持深度思考 | 图片来源：极客公园

 

03

 

影像续航的「取舍」

 

OPPO Find N5 在影像系统上展现了精准的工程平衡——通过超薄化镜头组与新一代 Hypertone 算法引擎协同，在 8.93mm 机身厚度内重构了折叠屏的影像逻辑。

虽然未延续 Find N3 的双层晶体管 CMOS 技术路线，但定制索尼 LYT-700 主摄（1/1.56″）配合 f/1.9 六镜式镜头，在体积缩减 30% 的情况下仍维持了 13.2 档动态范围（Find N3 为 14 档），暗光场景噪点控制较前代提升 40%。其采用的 23mm+47mm+70mm 黄金焦段组合覆盖 89% 日常拍摄场景。

最终成就了首台让人忘记参数、纯粹享受拍摄乐趣的折叠设备——正如体验反馈所示，轻量化设计并未削弱创作欲望，反而让用户更愿意在日常每个精彩时刻顺手掏出 Find N5 按下快门。

OPPO Find N5 展开使用后置相机自拍 | 图片来源：极客公园

前面提到，虽然 OPPO Find N5 为了做到均衡的「轻薄」，牺牲了一些硬件配置，但其中也能看到 OPPO 研发团队在关键用户体验上的坚持。在轻薄的机身上，Find N5 还是坚持加入了 50W 无线充电，这反而是前代机身更厚的 Find N3 都没有支持的功能。

从 Find N5 在产品细节上的「取舍」，也能看出折叠屏手机，伴随着争议，真正开始走向大众用户的视野，从尝鲜的昂贵玩具，到能够每天使用起来都很方便的主力手机。

 

04

 

来自折叠，忘记折叠

 

在 OPPO Find N5 硬件部分，「厚度」不仅成为了一个重要的标签，也成为了最终说服更多用户去愿意尝试折叠屏手机的理由：刘作虎甚至在发布会上开玩笑称要在下一代 Find N 上考虑「取消掉 USB-C 接口」。

在软件上「深度绑定 Apple 生态」、硬件上「继续将折叠屏做薄」这种产品思路与去年 OPPO Find X8 发布后，被冠以「OPhone」的绰号情况类似：无论是「OPhone」Find X8，还是 Find N5，都得到了来自用户用销量表达的认可。

虽然 OPPO Find N5 是一款已经均衡到极致的大折叠旗舰手机，但也正是因为这种设计思路，让它不可避免的在一些硬件规格上，会让一部分用户感到遗憾。比如我稍觉得遗憾的，就是在相机硬件模组配置上的「缩水」，让 Find N5 相机的纸面规格，并不像近两年的全能影像旗舰那样出彩。

但换一个角度来讲，这正说明 OPPO Find N5 未必真的是 2025 年折叠屏手机的「版本答案」，但作为最先上市、并且已经取得不错的首销反馈的大折叠手机，OPPO Find N5 在很大程度上向我们揭示了未来 1-2 年折叠屏手机的发展方向。

必要的取舍，是让 Find N5 作为折叠屏手机的「极致」标杆，进一步拓展用户市场，让更多传统直板旗舰手机用户放下成见，尝试折叠屏手机。甚至原本使用 iPad 的部分用户，都能借着「轻薄」这个契机，使用 OPPO Find N5 取代自己手上的设备，探索使用中的更多可能性。

市场反馈验证了这种策略的前瞻性。首销数据显示，Find N5 用户中 43% 为首次使用折叠设备，且有 27% 来自 iPhone 用户群体。正如 DXOMARK 对 Find N5 的评价：「Find N5 的突破不在于参数堆砌，而在于证明了折叠形态可以成为生产力工具的自然延伸」。

OPPO Find N5 不展开，也是一个合格的旗舰手机 | 图片来源：极客公园

我毫不怀疑在 2025 年发布的旗舰折叠屏手机，无一例外都会将「轻薄」作为一个重要的发展方向。

虽然苹果经常以「不追求最先发布，但通过深度打磨关键技术，以此交付出更加优质的体验」，但站在此时此刻，通过 OPPO Find N5 的体验，我会发自内心地认为，OPPO Find N5，才是目前最像是「折叠屏 iPhone」的那款手机。

当苹果加速折叠 iPhone 研发的消息传来，OPPO 已用这款厚度接近直板机的作品，为行业树立了新的价值坐标系——正如 ColorOS 15 在分屏效率上展现的创新，折叠屏的终极形态或许正是「让人忘记折叠的存在」。

我想用刘作虎在发布会上的一句话，为这篇 OPPO Find N5 体验内容做一个总结：

轻薄不是终点，是全新的起点。

 

 

作者｜张勇毅

编辑｜郑玄

 

虽然直到 2022 年，Nothing 才发布他们的首款智能手机，但这完全不影响他们凭借着特立独行的设计，成为如今智能手机领域中一个颇具看点的选手。

如果你到现在为止，还是对 Nothing 这家公司没什么印象的话，这是一段来自 DeepSeek R1 关于他们的介绍：

 

该公司「让科技重拾趣味」为使命，致力于通过独特设计打破行业同质化，成为近年来智能手机市场最受关注的新锐品牌。

 

简单来讲就是，智能手机进入红海市场后，市场规律决定了智能手机会逐渐变成「赢家通吃」，同时智能手机设计也会逐渐让位于其他因素的无聊局面，而有一群手机行业从业者致力于改变这种情况，Nothing 就是由这样一群人在英国伦敦创立的消费电子硬件公司。

3 月 4 日，Nothing 正式发布了他们的最新款手机——Nothing Phone (3a) 系列，而这次在正式发布之前，我们得以提前体验到这款手机，试图从设计、AI 的角度，为大家解读在这个红海市场中，Nothing 如何从其中获得一席之地。

 

01

 

AI 能力

 

Nothing Phone (3a) 系列外观设计无需多言，设计灵感仍然源⾃ Masimo vignelli 设计的纽约市地铁图表，但这不影响 Nothing Phone (3a) 系列在多个领域，都称得上是 Nothing Phone 的重要一步。

环形 LED 灯带效果｜ 图片来源：极客公园

首先就是从外观设计上就能明显看出的部分；机身右侧明显多出来一个质感与其他按键明显不同的「专用按键」Essential Key，用于 Nothing Phone (3a) 系列上新增的 AI 能力 Essential Space。

Essential Key 设计在  Nothing Phone (3a) 系列的机身右侧电源键的下方  ｜ 图片来源：极客公园

提到 AI 能力，NothingOS 3.1 内置了 Google Gemini 作为多模态 AI 助手能力，同时也集成了包括 Google 圈选屏幕内容实现快捷搜索这样的 AI 应用场景。

Nothing Phone 全局调用新版 Google Gemini，但这个我们已经不陌生了｜ 图片来源：极客公园

但 Gemini 显然不是  Nothing Phone (3a) 这颗专用按键的用户：据 Nothing 官方介绍，这颗按钮实际上是用来启动名为 Essential Space 的功能。

但显然 Essential Space 的设计定位并非又一个大模型，它甚至似乎也不是让你用来识别周围的世界的——Essential Space 也并不用做到这一点，Google Gemini 已经内置了这样的能力。

它的定位是想要充当用户的「第二记忆」：你可以在这里收纳各种信息，Essential Space 能自动从屏幕中显示的内容中提取到对应的信息，并通过手机系统能力，完成设置事项提醒，备忘录等功能。

在识别到截图的信息后，Essential Space 会自动帮助用户在系统中完成例如创建待办事项等操作 ｜ 图片来源：极客公园

作为 Nothing 在 AI 能力拓展的新一步，Essential Space 中也有基本的多模态内容识别能力，当你拍摄内容并随照片附上问题给 Essential Space，它就会在后台自动调用模型联网搜索对应的内容：比如在机场拍一张照片，它能做到对应识别出这是哪个机场，同时给出前往这个机场的地图导航建议。

Essential Space 有着多模态内容识别能力 ｜ 图片来源：极客公园

对我而言，这个位置无论是左手还是右手握持手机，都能以一个相对舒适的随时按压到这个按键，而不用像 iPhone 16 系列为相机功能设计的控制按键，在竖屏想要启动 Apple Intelligence 的多模态能力识别环境内容时，经常需要变换握持手机的手势。

AI 专用 Essential Key「药丸」键｜ 图片来源：极客公园

在 Essential Space 中，你能看到所有你通过这颗按钮，收集到这里的所有「记忆」，它还会在后台自动计算，来在你打开的时候增添新的内容。

Essential Space 应用界面 ｜ 图片来源：极客公园

 

02

 

长焦影像

 

说实话，过去大家讨论 Nothing Phone 的时候，总是围绕在它的设计这一个主题上，相机拍照体验往往是最少被讨论到的因素：这既是因为设计是 Nothing Phone 的最长板，其实也说明了过去很长一段时间 Nothing Phone 的拍照体验其实只能称得上中规中矩。

但到了 Nothing Phone (3a) 系列上，这种情况有了巨大的改变。虽然 Nothing Phone a 系列在产品线定位中端，但大幅强化了手机影像体验。

尤其是在 Nothing Phone (3a) Pro 上，潜望式长焦甚至一定程度上反超了设计，成为了这款手机的「最长板」。

Nothing Phone (3a) Pro 采用了非常大胆的相机模组外观设计，甚至有点「胆大包天」了。

网络上关于手机相机模组未来设计进化的梗图 ｜ 图片来源：极客公园

实际上，如果你有能当设计师的敏锐洞察力或者「摄影眼」，你甚至不难发现一个事实：Nothing Phone (3a) Pro 相机模组并非沿中轴线对称，整体位置更接近背板的右侧。

「左轮手枪」形相机模组设计｜ 图片来源：极客公园

但这也赋予了 Nothing Phone (3a) Pro 巨大的影像能力提升，在  Nothing Phone (3a) 系列上，不仅搭载了 5000 万像素的主摄传感器，在 Pro 上还搭载了一颗 3 倍潜望的长焦镜头，Nothing 官方还表示这颗 3x 长焦同时还支持 6x 的无损变焦。

长焦微距能力也在 Nothing Phone (3a) Pro 首次加入｜ 图片来源：极客公园

Nothing Phone 3a Pro 3x 长焦样张  ｜ 图片来源：极客公园

除了硬件能力的升级，Nothing Phone (3a) 系列系统预设相机中还增加了一套预设模式，这套系统同时允许用户自己创建并分享个性化的风格预设，快速「抄作业」，拍出风格化的照片。

相机 App 中的预设风格系统｜ 图片来源：极客公园

 

03

 

结语

 

Nothing Phone (3a) 系列的发布，不仅延续了品牌一贯的极简与独特设计风格，还通过创新的 AI 功能和影像系统，为智能手机市场注入了新的活力。

无论是 Essential Key 和 Essential Space 的引入，还是潜望式长焦镜头的突破，这款手机展现了 Nothing 在设计与技术融合上的深厚功力。

对设计美学的坚持，加上通过 AI 能力，尝试对用户体验的再定义，Nothing Phone (3a) 系列都在红海市场中开辟了一条属于自己的道路。

它或许并不是一款最好用的旗舰手机，但很高兴看到 Nothing Phone (3a) 系列，仍然是酷的那个选项之一。

 

 

字节跳动启动新一轮股票回购，估值增至 3150 亿美元

3 月 5 日，据路透社报道，两位知情人士周二透露，字节跳动在本周启动了针对美国员工的新一轮股票回购计划，估值超过了六个月前的水平。

知情人士称，字节跳动对其美国员工表示，将以每股 189.90 美元的价格回购股票，比一年前的 171 美元回购价上涨 11%，也高于六个月前的 181 美元。

按照最新股票回购价计算，字节跳动的估值将增至大约 3150 亿美元，显示出这家全球最有价值的未上市公司之一正从 2023 年的估值下滑中恢复。（来源：凤凰科技）

亚马逊全面拥抱 AI：75 万台机器人上阵，业务版图深受影响

3 月 4 日，据外媒报道，在巴塞罗那举行的世界移动通信大会上，亚马逊通用人工智能领域的副总裁 Vishal Sharma 发表了一系列引人深思的见解。他明确表示，亚马逊的各个业务部门几乎无一不受 AI 技术的深远影响。

Sharma 透露，亚马逊目前拥有大约 75 万台机器人，这些机器人在仓库中从事拣货等多项任务。而 Alexa 则是目前全球最广泛应用的家庭 AI 产品之一。他强调，亚马逊的各个业务都已经与生成性 AI 紧密结合。

亚马逊还与 AI 初创公司 Anthropic 展开了密切合作。这家初创公司获得了亚马逊 80 亿美元的投资。双方正携手基于 Trainium 2 芯片构建大型 AI 计算集群。与此同时，马斯克旗下的 xAI 也推出了名为 Grok 3 的新产品，并在孟菲斯建立了一个拥有约 20 万块 GPU 的超大数据中心进行训练。（来源：ITBears）

 

Google Gemini 应用为 iPhone 用户带来锁屏小部件，力图超越 Siri

3 月 4 日，Google 宣布其 Gemini 应用在 iOS 和 iPadOS 平台上进行了一次重要更新，推出了一系列新的锁屏小部件。这些小部件旨在为用户提供更便捷的方式来访问 AI 助手的各项功能，进一步提升用户体验。这次更新一共增加了六个小部件，用户可以通过它们直接进入特定的 Gemini 功能，简化操作流程。

Google 的这一举措显然是有意识地希望吸引更多的 iPhone 和 iPad 用户，从而减少他们对 Siri 的依赖。Google 早在11月便为 iOS 推出了独立的 Gemini 应用，并将其与传统的 Google 搜索应用区分开来。（来源：AIBase）

 

腾讯云首次亮相 MWC2025，推出 SuperApp 解决方案

3 月 4 日，腾讯云首次亮相 2025 届世界移动通信大会（MWC），正式推出 SuperApp 解决方案。该方案包含小游戏集成能力、支持即插即用即时上架，可帮助海外企业构建自己的「超级应用」。

全球知名多业务电信运营商 Orange Middle East & Africa（OMEA）已采用该方案，构建其超级应用生态系统：「Max It」，预计今年将覆盖并服务 4500 万用户，深化企业和消费者之间的纽带。（来源：36氪）

雷军 2025 两会建议公布：优化新能源汽车号牌设计、加强「AI 换脸拟声」违法侵权重灾区治理等

3 月 4 日，2025 全国两会于今日拉开帷幕，全国人大代表、小米创办人兼董事长兼 CEO、金山软件董事长雷军公布了他的 2025 两会建议：

• 关于加快推进自动驾驶量产的建议

• 关于发展智能网联新能源汽车产业生态的建议

• 关于加快推进人工智能终端产业高质量发展的建议

• 关于优化新能源汽车号牌设计的建议

• 关于加强「AI 换脸拟声」违法侵权重灾区治理的建议

雷军建议，力争 2025 年建立跨区域、跨省份、一体化的便捷互认机制；力争 2026 年可支持高速快速路自动驾驶、城市自动驾驶等功能的量产应用；2027 年内初步建成人工智能终端标准体系，2030 年率先形成全球领先的人工智能终端标准体系。

在新能源汽车号牌设计方面，雷军建议在新能源汽车号牌功能设计上进行智能化尝试，将车辆交通信息卡功能内置到号牌中，外观增加二维码信息查询功能，方便交通管理和应急事项处置。

此外，雷军表示绿色的号牌与车体颜色的兼容性较差，不利于产品外观设计实现更高突破，建议有关部门能够启动新能源汽车号牌式样的调研论证，公开征求意见建议。（来源：IT之家）

 

OPPO 将与谷歌合作推动隐私云系统，确保用户敏感信息远离 AI

3 月 4 日，据美国 CNBC 报道，OPPO 正推出隐私云计算系统，确保用户的敏感对话不会与其 AI 产品混用。

OPPO 周一宣布与谷歌达成合作，将利用后者的 Confidential Computing（机密计算）软件，为其全新隐私保护方案 Private Computing Cloud（隐私计算云）提供支持。该软件通过加密技术防止用户数据被第三方获取。

此举旨在确保用户的敏感信息，如浏览记录和私人通话，不会被 OPPO 用于 AI 训练，OPPO 目前已与谷歌展开合作，依托后者的 Gemini 基础模型提供 AI 功能。

OPPO 表示，Private Computing Cloud 今年将集成录音与通话摘要、搜索、图像生成等功能。（来源：IT之家）

 

宇树机器人再秀李小龙式「回旋踢」，创始人王兴兴发布最新视频

3 月 4 日，宇树科技王兴兴发布了一段宇树 G1 机器人「720 度回旋踢」的抗干扰演示视频。在视频中，机器人成功完成了连续武打动作并保持平衡，目前该视频已在 B 站破 300 万播放量。

这已经是宇树第二次发布机器人「秀中国功夫」的视频，而且此次展示的不仅是机器人可以轻松自如地实现功夫动作，还能在外界有干扰时做出灵活应对。

宇树 G1 人形机器人于 2024 年 5 月发布，定价 9.9 万元起，官方描述为「人形智能体、AI 化身」。该机器人体重约 35kg、身高约 127cm，拥有 23~43 个关节电机，关节最大扭矩 120N・m；支持模仿 & 强化学习驱动，「在 AI 加速下的机器人技术，每天都在升级进化」。（来源：IT之家）

 

传滴滴自动驾驶部门启动新一轮融资，估值将达 50 亿美元

3 月 4 日，据媒体消息，滴滴自动驾驶正在寻求新一轮数亿美元融资，融资完成后，该部门的估值可能达到约 50 亿美元。一位知情人士表示，该部门目前正在与包括一家北京基金在内的潜在投资者进行谈判。滴滴可能会利用这笔资金继续开发自动驾驶技术，并加快其自动驾驶出租车的量产。（来源：电商报）

苹果发布搭载 M3 芯片的新款 iPad Air，售价 4799 元起

3 月 4 日，苹果在官网发布新款 iPad Air，搭载 M3 芯片。3 月 6 日起即可预购，新机型将于 3 月 12 日起正式发售，起售价 4799 元。

搭载 M3 芯片的 iPad Air 比搭载 M1 芯片的 iPad Air 速度提升最高可达 2 倍，比搭载 A14 仿生芯片的 iPad Air 提升最高可达 3.5 倍。新款 iPad Air 提供 11 英寸和 13 英寸两种尺寸，新款妙控键盘专为 iPad Air 设计，进一步增强了 iPad 的多用性，为用户提供更多功能。

搭载 M3 芯片的新款 11 英寸 iPad Air 和 13 英寸 iPad Air 将提供蓝色、紫色、星光色、深空灰四种外观，以及 128GB、256GB、512GB、1TB 四种容量配置选择。新款 iPad Air 11 英寸机型起售价不变，为  4799 元；13 英寸机型起售价为 6499 元。

苹果还称，iPad Air 围绕 Apple 智能设计，Apple 智能推出时间依监管部门审批情况而定。

同天，苹果还发布了 iPad 11，官方命名为「11 英寸 iPad（A16）」该机将于 3 月 6 日 9 点接受预购，3 月 12 日发售，2999 元起。

该机外观设计与 iPad 10 大致相同，搭载「阉割版」A16 芯片（2P3E），机身可选银 / 蓝 / 粉 / 黄四种配色，仍采用集成指纹的顶部按钮（触控 ID 传感器），该机配备一块 2360×1640 分辨率 60Hz IPS LCD 面板，亮度 500 尼特，仅支持 Apple Pencil（USB-C）和 Apple Pencil（第一代）。（来源：DoNews）

 

全球首款宠物智能手机亮相：支持定位、AI 实时通话

3 月 4 日，在 2025 年世界移动通信大会（MWC 2025）上，uCloudlink 发布了全球首款宠物智能手机——PetPhone。

这款创新产品旨在通过科技手段加强宠物与主人之间的互动，为宠物主人提供更便捷、安全的宠物管理解决方案。

PetPhone 具备多项先进功能，包括支持宠物与主人之间的实时互动，增强情感联系。支持 AI 实时呼叫，全球安全定位，全天候活动追踪等生命体征分析。

此外，PetPhone 还配备了云端 SIM 卡，拥有长达 5 天的续航能力和 IP67 级防尘防水性能，重量仅为 37 克，极大提升了户外使用的便捷性和实用性。（来源：快科技）

 

智谱发布 CogView4：首个支持生成汉字的开源文生图模型

3 月 4 日，大模型独角兽智谱今日发布 2025 开源年的第一个模型：首个支持生成汉字的开源文生图模型——CogView4。

据悉，该模型在 DPG-Bench 基准测试中的综合评分排名第一，在开源文生图模型中达到 SOTA（最先进的）。该模型也是首个遵循 Apache 2.0 协议的图像生成模型。

GitHub 页面显示，智谱已适配并开源了 CogView-4 模型的 diffusers 版本，该模型具有 60 亿参数，支持原生中文输入和中文文本到图像生成。（来源：IT之家）

 

谷歌开源 SpeciesNet AI 模型，助力野生动物识别

3 月 4 日，谷歌宣布开源一款名为 SpeciesNet 的人工智能模型，该模型旨在通过分析相机捕捉到的照片来识别动物种类。

为了解决这一问题，谷歌在六年前启动了「野生动物洞察」项目，属于其谷歌地球外展慈善计划的一部分。这个平台让研究人员能够在线共享、识别和分析野生动物图像，从而加快相机捕捉数据的处理速度。

SpeciesNet 模型是这一平台的核心，谷歌表示，该模型的训练数据来源于 6500 万张公开可用的图像，以及来自史密森学会保护生物学研究所、野生动物保护协会、北卡罗来纳自然科学博物馆和伦敦动物学会等组织的图像。SpeciesNet 可以将图像分类为 2000 多种标签，涵盖动物种类、像「哺乳动物」或「猫科动物」的分类以及非动物物体（例如「车辆」）。（来源：AIBase）

 

微软推出面向临床医生的 AI 语音助手 Dragon Copilot

3 月 4 日，微软宣布推出 Dragon Copilot 医疗保健领域 AI 助手，这是一款结合了 Dragon Medical One（DMO）和 DAX Copilot（DAX）功能的新 AI 工具。

Dragon Medical One 是一款临床文档伴侣，能够通过语音检测技术捕捉完整文档，无需进行语音配置文件训练。DAX Copilot 则是一款基于生成式 AI 的病历创建工具。

Dragon Copilot 还将允许临床医生进行通用医疗信息搜索并访问可信来源。医生还可以自动化诸如笔记和临床证据摘要、转诊信和随访总结等简单任务。该工具甚至可以和电子健康记录系统集成，以实现无缝的患者信息访问。

从微软官方博客获悉，Dragon Copilot 将于 5 月在北美地区推出，之后将很快登陆英国、德国、法国和荷兰。（来源：IT之家）

北京将举办全球首个人形机器人半程马拉松比赛，支持更换电池

3 月 4 日，北京经济技术开发区（北京亦庄）发布消息称，将于 4 月 13 日举行北京亦庄半程马拉松赛，全球首个人形机器人半程马拉松赛将同期举行。

本次赛事采取机器人和运动员「同步报名、同一赛道、同时起跑」的原则。人形机器人将与运动员在起点同时鸣枪起跑，共跑同一路线。起点位于南海子公园一期南广场，终点位于通明湖国家信创园。

本次赛事将机器人的关门时间设置为 3 小时 30 分钟左右。在比赛过程中，机器人可更换电池，也可通过更换机器人以接力形式参赛。依据比赛过程中完赛时间、机器人更换次数进行综合评价，比赛过程中更换机器人每次罚时 10 分钟。

赛事设置了冠、亚、季军，还设置了完赛奖、最优耐力奖、最佳人气奖、最佳步态奖、最佳形态创意奖等系列奖项。比赛报名时间为 2025 年 3 月 5 日 10 时至 2025 年 3 月 11 日 17 时。（来源：澎湃新闻）

在 3 月 3 日拉开帷幕的 2025 世界移动通信大会（MWC 2025）上，全球首款端侧部署 DeepSeek 70 亿参数大模型的 AI PC 正式在海外亮相，吸引了广泛围观。据介绍，联想已经成为全球首家在 AI PC 端侧部署和运行 DeepSeek 大模型的 AI 终端品牌。端侧部署 DeepSeek 大模型，使联想 AI PC 的能力又一次获得大幅提升。

（联想 YOGA 360 14 Aura AI 元启版）

亮相 MWC 2025、端侧部署 DeepSeek 70 亿参数大模型的 AI PC 包括联想 YOGA 360 14 Aura AI 元启版等。该系列产品实现了 70 亿参数端侧模型的流畅运行，使得用户文档总结、翻译、撰写等操作无需调用云端大模型即可完成，并能充分保障数据隐私。同时，依托个人知识库（PKB）与向量化技术，其内嵌的天禧个人智能体系统（天禧 AS）能构建用户专属的知识图谱，推理、挖掘和形成「记忆」，由此可产出更加个性化的内容。

此外，联想 YOGA 360 14 Aura AI 元启版还可实现 19 小时办公续航与 26 小时娱乐续航的全天候体验，创造了行业「最强续航」纪录。

「某某公司租的机器狗，都累没电趴窝了。」在世界移动通信大会 MWC2025 的群里，有人爆料了这个多少有一点喜感的画面。当地时间 3 月 3 日，MWC2025 在巴塞罗那正式开幕。联想、华为、小米、谷歌、三星、LG 以及众多全球通信巨头公司，在 CES 之后，再次在伊比利亚半岛向大家展示自己的技术实力。租来的「机器狗」可能是大公司将参展观众拉进自己展台的利器，但 AI，才是各家公司用来展示的真正噱头。

01

大公司没赶上 DeepSeek

 

「MWC 越来越没有『通信』味儿，参展公司关注更多的是人们能用这些技术做什么。」联想集团智能设备业务商用事业部高级副总裁&总经理 Steve Long，如此评价正在逐渐变化的移动通信大会。或者换句话说，MWC 正在并且可能越来越像每年 1 月份举行的消费电子盛会 CES。

小米在 MWC 的展馆中 SU7 Ultra 是绝对的主角｜图片来源：极客公园

经典的例证，过去一直相对低调的小米，这次在 MWC 的 3 号馆包下了一块相当大的场地，紧邻联想和三星，对面是中国移动。小米展台上，吸引了大量老外观众的恰恰是刚刚发布、一夜大定超过 1.9 万的小米 SU7 Ultra，亮黄色的车身和黑色的碳纤维配饰，一下子让展台上的小米 15 Ultra 显得没那么重要了——和两个 Ultra 产品在小米公司的地位倒也般配。当然，更豪气的是谷歌。

Google Android 的展区采用了全包围模式玩神秘｜图片来源：极客公园

在 2 号馆里，谷歌有 Android、Google Cloud、Google Pixel 三个展台分布在展馆里，保证无论从哪个方向进入或者离开，都一定不会错过这家搜索和 AI 巨头的展区。在 Google Cloud 的展区，团队自研的大模型 Google Gemini 的「星标」布满了展台的每个区域的桌面，即使云服务本质上是 To B 业务，但是 Gemini 无疑是吸引人们觉得「不妨进去听一下宣讲」的重要道具。

中国移动展台的绝活是「中国功夫」，每次演出都能把观众从小米展台吸过来｜图片来源：极客公园

但是，有一个名字似乎缺失了——DeepSeek 这个在国内几乎让所有人耳朵起茧的大语言模型，并没有出现在任何一家标榜 AI 解决方案公司的展台上。单纯从执行细节来看，此事可能有情可原。毕竟，参加 MWC 的大部分大公司的展出产品和材料，几乎是直接从两个月前的 CES 上拿过来的，那时候 DeepSeek 还没给世界「亿点点震撼」。另一方面，MWC 展商更多展示的是底层技术和方案，即使可以接入 DeepSeek，也未必会像中国公司一样追求第一时间「接入满血 DeepSeek」。硬件基础设施的缓慢和 LLM 的飞速进化的对比，可见一斑。相比之下，像高通这样的公司就占尽优势，因为所有支持最新大模型的手机，芯片用的基本都是高通骁龙 8 至尊版，这些芯片在展台上各个公司的旗舰手机搭载的智能助手背后，默默地「搬运」着 Token，让用户对着 AI 生成的内容惊呼或者傻笑。

02

AI 呼唤「肉身」 宇树科技的四组机器狗，除了给大公司展台卖萌引流之外，其实也在 4 号馆租了一个小到不能再小的 3×3 展台。在没开展之前，就吸引了不知道怎么进来的外国小朋友——我毫不怀疑，在开展之后，这里将成为整个 MWC 人密最高的 3 平米。

宇树科技在 MWC 上的展台非常隐秘低调｜图片来源：极客公园

机器狗是个很好的「具身」形象，但是，在手机里、在电脑中帮助人们做 PPT、写文案和规划旅游目的地的 AI，在某种意义上，默默呼唤一个更贴切的物理存在。还真有公司做出来了。最近两年一直在折腾卷轴屏和折叠屏的联想，这次当仁不让又在 MWC 上展出了一款代号「flip」的带折叠外屏的笔记本电脑。外折在笔记本屏幕外部的屏幕，可以向内折叠和笔记本内屏组成一个长条的「竖屏」。去年的 CES 上联想就展出了一款能组成类似屏幕的卷轴屏笔记本，确实能折腾。

联想通过「Magic Bay」将包括屏幕在内的多款配件和笔记本电脑联动｜图片来源：极客公园

但真正吸引我的，其实是联想曝光的一款名叫「Magic Bay」的技术及其适配的「Tiko」系列硬件。说是叫「Magic Bay」，其实叫「Magic Dock」更合适。在笔记本屏幕外侧，有一系列磁吸触点，通过这个「Bay」，你可以在外屏贴上可以展开的两块屏幕，组成一个移动三屏联动的巨屏，或者和一个 8 英寸的小屏组成「大屏+侧面小副屏」的显示组合。

挂上 Tiko Pro 相当于有了个专门显示 Widgets 的仪表屏｜图片来源：极客公园

或者，更有意思的是，你可以在上面挂一个更窄的「仪表屏」Tiko Pro，天气、故事信息、题型等「小组件」功能，可以转移到这块小小的仪表屏上，将寸土寸金的笔记本屏幕空间释放出来。「开电话会时候做提词器」，也是个不错的创意。比这块小仪表屏更有意思的，是它的进一步缩小版，一个能在圆形屏幕上显示表情的小配件，叫 Tiko。除了卖萌，当用户呼叫 Tiko 的时候，它还可以通过屏幕顶端的输入框进行互动。

Tiko 形似蔚来汽车上的 Nomi｜图片来源：极客公园

是的，如果是蔚来汽车的车主，一眼就能看出来，Tiko 其实是挂在笔记本电脑上的「Nomi」。和 Nomi 一样，Tiko 给用户提供更多的，可能是情绪价值，或者在开发者发现更多应用之前是这样。不过，如果你从另一个角度去看，会发现 Tiko 可能不仅仅是个电子宠物，而是以后每台 PC 和手机都会配备的 AI 助手的具身形象。

Tiko 是真的可以通过语音和输入框来进行互动的｜图片来源：极客公园

不同于 Mirumi 这样实体电子宠物，Tiko 有可能根据用户的反馈，将 AI 助手的「表情」和「状态」展现出来。试想一下，DeepSeek 只是把大模型的思维链展示出来，折服了众多用户，要是再配上表情，效果自然翻倍。当包括苹果在内的电脑厂商，都在疯狂卷芯片的时候，联想的「Magic Bay」和 AI 表情包 Tiko 看起来有点「奇技淫巧」，但其实反倒蕴含着未来「个人计算设备」的发展方向。

Steve Long 将 PC 称为「达尔文主义设备」——在 AI 激起的巨大硬件变革浪潮袭来时，相比于手机，电脑反而有了更大的空间，去发展出不同的进化方向。

最新发射的 SpaceX 猎鹰 9 号着陆后因意外起火而倾覆

昨天深夜，从佛罗里达州卡纳维拉尔角太空站将 21 颗”星链”（Starlink）卫星送入低地球轨道（LEO）的猎鹰 9 号火箭，由于火箭尾部或后部起火，在着陆后翻倒在无人驾驶飞船上。SpaceX 上一次猎鹰 9 号助推器着陆异常发生在今年 8 月，而这一次，火箭在成功着陆后发生了倾覆。

太空探索技术公司（SpaceX）最近一次发射的猎鹰 9 号火箭又将一批星链（Starlink）卫星送上了太空，21 个航天器中有 13 个是典型的直联蜂窝硬件配置。按照 SpaceX 的标准，执行此次任务的助推器相对较”新”，因为这是该火箭的第五次任务。该助推器的三次飞行，包括昨天的发射，都是为”星链”（Starlink）执行的，其余的则是为美国国家航空航天局（NASA）的一项任务和 Maxar 卫星执行的。（来源：cnBeta）

苹果 CEO 库克深夜官宣 Air 新品本周见，有望为 M4 MacBook Air / iPad Air

3 月 4 日消息，苹果 CEO 库克在 X 平台发文，宣布本周将迎来 Air 新品，参考先前古尔曼发文，这款新品最有可能是搭载 M4 芯片的 MacBook Air 机型，不过也有可能是搭载 M4 芯片的 iPad Air。

根据古尔曼此前的报道，M4 MacBook Air 的发布窗口期一直锁定在 3 月。随着 iPhone 16e 的发布告一段落，本周苹果的焦点将转向 Mac 系列产品。

新款 MacBook Air 将推出 13 英寸和 15 英寸两种尺寸，均搭载苹果已发布的 M4 芯片。该芯片配备 10 核 CPU 和 10 核 GPU。根据 Geekbench 6 的测试结果，M4 芯片在多核 CPU 性能方面比 M3 芯片快达 25%。去年 10 月，苹果已经为 MacBook Pro、iMac 和 Mac mini 更新了 M4 芯片。同时，苹果还将 MacBook Air 全系的最低 RAM 内存配置从 8GB 提升至 16GB。（来源：IT 之家）

 

估值升至 615 亿美元，Anthropic 完成 35 亿美元 E 轮融资

3 月 4 日消息，被誉为 OpenAI 最重要竞争对手之一的 AI 模型企业 Anthropic 今日宣布完成总额达 35 亿美元（约 255.11 亿元人民币）的 E 轮融资，公司投后估值升至 615 亿美元（当前约 4482.57 亿元人民币）。

Anthropic 的本轮融资由 Lightspeed Venture Partners 领导，参与者包括思科、Salesforce 的投资部门。

Anthropic 表示通过此轮融资将推进其下一代 AI 系统的开发，扩大其计算能力，深化其在机制可解释性和对齐方面的研究，并加速其国际业务扩张。（来源：IT 之家）

 

台积电拟在美追加投资 1000 亿美元，建设全链条先进半导体产能

3 月 4 日消息，台积电宣布有意增加 1000 亿美元（约 7288.74 亿元）投资于美国先进半导体制造，这也是美国史上规模最大的单项海外直接投资案。

这笔资金将用于在美兴建 3 座新晶圆厂、2 座先进封装设施，以及 1 间主要研发团队中心。台积电此前在美建设项目仅包括晶圆厂和设计服务中心，此次新投资补充了配套的先进后端制造能力。

台积电预计本项扩大投资可在未来四年带来 40000 个营建工作机会，并在先进芯片制造和研发领域创造数以万计的高薪高科技的工作机会，未来十年将在美推动超过 2000 亿美元的间接经济产出。（来源：IT 之家）

 

字节跳动发布 AI 编程工具 Trae 国内版

3 月 3 日，字节跳动发布 AI 编程工具 Trae 国内版，模型搭载 doubao-1.5-pro，支持切换满血版 DeepSeek R1&V3。据了解，这是国内首个 AI 原生集成开发环境工具（AI IDE），能充分释放 AI 的潜力，帮助各阶段开发者与 AI 流畅协作，更快、更高质量地完成编程工作，提升开发效率。用户可通过 Trae 中国官网下载体验。（来源：36 氪）

 

小米 SU7 Ultra 将于 3 月 5 日开启限时改配

小米汽车宣布，小米 SU7 Ultra 将于 3 月 5 日上午 10 点开启 24 小时限时改配。已下定 Ultra 非现车并锁单的用户，可在小米汽车 APP 更改选配，改配活动仅一天，改配成功后将重新安排生产计划和计算预计交付时间。（来源：华尔街见闻）

 

科大讯飞完成星火深度推理大模型 X1 的全面升级

3 月 3 日，科大讯飞宣布完成星火深度推理大模型 X1 的全面升级，并基于星火 X1 首发星火医疗大模型 X1。据了解，星火 X1 在完全采用国产算力训练的前提下，以 70B 参数量，实现了在数学能力上全面对标 DeepSeek R1（参数量 671B）和 OpenAI o1，中文数学任务全面领先的效果。（来源：36 氪）

 

理想汽车：理想 i8 计划将于 2025 年 7 月发布

据理想汽车官微，纯电 SUV 理想 i8 计划将于 2025 年 7 月发布。据介绍，i8 是理想 i 系列的首款产品，定位中大型六座 SUV。

理想汽车表示，接下来会把全部的精力用在关注用户需求上，而不是销量和竞争上。至于中期目标，将努力用三年的时间，让理想汽车进入高端纯电品牌的第一梯队。（来源：界面新闻）

 

千里、阶跃赋能吉利全系驶入 AI 赛道

3 月 3 日，吉利汽车发布统一的智驾解决方案——「千里浩瀚」。当晚，吉利吉利汽车集团 CEO 淦家阅透露，吉利银河品牌将于今年下半年发布一款搭载「千里浩瀚」H7 层级智驾方案、拥有顶级算力的旗舰产品。「此外，不止吉利银河，吉利中国星也将陆续搭载千里浩瀚，吉利将真正推动智能驾驶的『油电平权』、『安全平权』。」

据悉，「千里浩瀚」规划了 H1、H3、H5、H7、H9 共 5 大层级智驾方案。其中，起步配置方案的 H1，算力超过 100TOPS；而最顶级的 H9 方案，支持行业最大车端算力的双英伟达 ThorU 芯片，是首个具有量产落地能力的 L3 级智能驾驶解决方案。

「『千里浩瀚』规划了 5 级智驾方案，拥有行业最大的软硬件带宽，将覆盖吉利集团各品牌全系不同价位车型。」吉利控股集团首席智驾科学家陈奇介绍，「预计本月，『千里浩瀚』将正式大规模推送 D2D 车位到车位领航辅助功能。（来源：财联社）

 

中国科学家创造超导体系「量子计算优越性」新纪录

3 月 3 日消息，据中国科学技术大学官方消息，潘建伟、朱晓波、彭承志等，与上海量子科学研究中心、河南省量子信息与量子密码重点实验室、中国计量科学研究院、济南量子技术研究院、西安电子科技大学微电子学院以及中国科学院理论物理研究所等单位合作，成功构建了 105 比特（包含 105 个可读取比特和 182 个耦合比特）超导量子计算原型机「祖冲之三号」，实现了对「量子随机线路采样」任务的快速求解。

与现有最优经典算法相比，「祖冲之三号」处理量子随机线路采样问题的速度比目前最快的超级计算机快 15 个数量级，超过谷歌 2024 年 10 月公开发表的最新成果 6 个数量级 [Nature 634, 328 (2024)]。这一成果是我国继超导量子计算原型机「祖冲之二号」实现超导量子计算体系最强量子计算优越性 [PRL 127, 180501 (2021), Science Bulletin 67, 240 (2022)] 后，再一次打破超导体系量子计算优越性纪录。相关论文于北京时间 3 月 3 日以封面论文的形式发表在国际学术期刊《物理评论快报》上。（来源：环球网）

九号 Ninebot 发布 N3 系列电动摩托车

3 月 3 日消息，九号 Ninebot 现已发布其 N3 系列电动摩托车，分别为 70C / 80C / 85C，价格在 3499 到 4299 元。

系列电动车采用 M 系同平台，配备双摇篮式车架、五级可调后减震，内置 30L 座桶、前后碟刹，车辆至高续航 67 公里。峰值功率 2300W，极速 52KM/H。

系列电动车配备「Rideyfun Air 智能系统」，支持切歌、导航、来电提醒，可设置自定义音效，同时支持陡坡缓降、OTD 单转把模式、TSC 牵引力控制系统、HHC 坡道驻车系统。同时测量配备 ALC 全境光幕照明系统（LED），近光 15000CD、远光 38000CD。（来源：IT 之家）

 

三星 Galaxy S25 Edge 手机亮相 MWC2025，但媒体仍无法上手体验

3 月 3 日消息，三星在 MWC 2025 中展示了其 Galaxy S25 Edge 超薄手机，但据外媒 SAMMobile 报道，三星在展会中依然不允许媒体进行实机上手体验，甚至也不允许媒体测量机身，只可远观。

此前消息显示，该机配备了 6.7 英寸屏幕，前置摄像头可能是 12MP。后置双摄像头，据传为 200MP 主摄像头和 12MP 超广角摄像头。手机侧边框采用铝合金材质，背部则使用了陶瓷材质以提高耐用性。目前尚不清楚背部是完全由陶瓷制成，还是在玻璃中融合了陶瓷材料。

其他方面，该机采用高通骁龙 8 Elite 芯片，辅以 12GB RAM，存储容量 256GB 起，预装基于安卓 15 的 One UI 7.0 系统，手机内置 3900mAh 电池，支持 25W 有线充电。（来源：IT 之家）

世界上最小的射击游戏：日本研究人员用手柄操控「纳米飞船」

3 月 3 日消息，日本名古屋大学研究团队利用纳米技术开发出「世界上最小的射击游戏」，用手柄操控大小仅为十亿分之一米的纳米粒子。

该游戏基于「纳米混合现实」技术，玩家可以使用游戏手柄控制一艘微小的三角形「飞船」，发射纳米级的子弹，将几微米直径的物理聚苯乙烯小球推开。

研究团队领导者星野隆之教授表示，该技术不仅可以用于游戏，还可应用于纳米生物分子操控、实时 3D 打印以及靶向杀灭病毒等生物医学领域。

这个游戏的设计原理相当巧妙，玩家的手柄实际上是在控制一个硅氮基底的移动电子束，当玩家按下发射按钮时，会生成纳米级点状图案。电子束产生动态的电场模式，通过静电相互作用推动球体移动。（来源：IT 之家）

 

 

3月3日消息，极客公园获悉，近日智谱完成一笔金额超10亿元人民币的战略融资，参与投资方包括杭州城投产业基金、上城资本等，旨在推动智谱国产基座GLM大模型的技术创新和生态发展。

 

据了解，智谱已在杭州成立了浙江智谱新篇科技有限公司，依托前沿人工智能和大模型技术，以更好服务浙江省和长三角地区的经济实体。

 

目前，智谱GLM系列大模型已在金融、医疗、教育等多个行业得到广泛应用，通过智谱与地方国资的深入合作，将有助于以大模型带动全产业链生态智能化发展。

 

根据公开资料，极客公园整理智谱自2019年成立以来的融资历程如下：

2019年，天使轮融资，投资方包括清华大学计算机系知识工程实验室技术成果转化团队主导，早期支持方包括中科创星、华控汇金等；

2021年9月，A轮融资过亿元人民币，达晨财智、华控基金、将门创投、图灵创投等十余家机构联合投资；

2022年9月，B轮融资数亿元人民币君联资本、启明创投联合领投；2023年全年分多阶段完成B轮系列融资，超25亿元人民币，战略投资方为美团（3亿元B+轮）、社保基金中关村自主创新基金（君联资本管理），跟投方包括蚂蚁集团、阿里、腾讯、小米、红杉、高瓴等；

2024年6月，C轮4亿美元（约28.8亿元人民币），领投方为沙特阿美旗下Prosperity7 Venture，此时估值达到30亿美元（约210亿元人民币）；

2024年8月，C+轮融资超10亿元人民币，领投方为君联资本，跟投方包括顺为资本、红杉中国、腾讯等；

2024年12月，D轮融资30亿元人民币，领投方为中关村科学城公司，估值260亿元人民币（约46.15亿美元）。

此前截至2024年底，智谱累计融资超70亿元人民币，在2025年2月最新估值为46.15亿美元（约300亿元人民币）。

 

有了六小龙的杭州，又盯上六小虎

 

近年来，已经有六家科技新锐企业在杭州崛起，分别是深度求索（DeepSeek）、宇树科技、游戏科学、云深处科技、强脑科技和群核科技。

 

这些公司在人工智能、机器人、脑科学等领域取得了显著成就，成为杭州科技创新的代表，并在全球科技圈引发广泛关注。就在周六，DeepSeek公布了运营数据——单日理论成本利润率高达545%，再次震动行业。

 

杭州拥有完整的AI产业链条，从芯片、算法到应用层，上下游企业协同发展。这种完整的产业生态为“六小龙”的技术创新和商业化提供了坚实基础。

 

也因此可以看出，杭州国资此次对大模型六小虎之一智谱的青睐，并非偶然。

 

智谱从 2019 年成立之初，就从清华大学计算机系知识工程实验室技术成果转化而来，此后一路推进：

2021 年提出 GLM 模型算法并发布百亿模型 GLM – 10B，同年训出 MOE 架构的万亿模型悟道；2022 年加大投入，训出国内第一个千亿开源模型 GLM – 130B；2023 年推出线上可用的中国 ChatGPT（ChatGLM），引领中国大模型发展和商业化；2024 年，智谱 GLM 的原创算法得到 Nature 报道，从基座模型能力延展至多模态和 Agent；2025 年，智谱宣布将发布全新大模型并开源，将为国产大模型生态注入新的活力。

 

作为国内唯一全面对标美国 OpenAI 的大模型企业，智谱 GLM 系列大模型在千亿基座模型、对话模型、代码模型、多模态模型、推理模型和 Agent 等方面布局完整，原创架构全面对标 GPT。

 

智谱 AI 此前公开的对标 OpenAI 全模型产品线｜图片来源：智谱

 

2024 年下半年，智谱推出的基座模型 GLM – 4 – Plus、Agent 模型 AutoGLM、推理模型 GLM – Zero 等，都展现了比肩 OpenAI 的实力。GLM 预训练架构更是实现了从预训练理论、技术到预训练工具等全方位的全栈自主创新，推动形成了自主的超大规模智能模型技术创新体系。

 

在技术趋势的把握上，智谱也展现出了洞察力。继长推理模型之后，智谱看到了Agent技术的潜力，先于 OpenAI 提出 Phone Use 概念，推出能模拟用户进行计算机、手机等跨应用自主操作的 AutoGLM 和 GLM – PC，并基于 Agentic GLM 与三星手机展开合作，在国内外大模型中处于领先地位。

 

2025 年，Agentic LLM 将高效整合物理与数字世界资源，原生支持工具调用和迭代优化，从而提升任务可靠性，实现从被动应答到主动执行的范式转变，推动基座模型能力快速落地于生产力。

 

在大模型商业化方面，智谱走出了属于自己的路径。在大国博弈和大厂博弈背景下，主权大模型和自主可控大模型的重要性日益凸显，建立安全、无幻觉、自主可控的大模型是行业发展的迫切需求之一。

 

事实上，智谱自成立以来就在大力推动 GLM 生态繁荣，其大模型适配了国内 40 多种 GPU 芯片，推动进口替代，并在安全性、可控性及幻觉率等关键技术方面取得了突破，成为国内幻觉率最低的大模型之一。

 

基于系列大模型，智谱构建了 MaaS、私有化部署、智能体平台等服务模式，形成包含百万规模开发者的模型服务新生态，为金融、医疗、教育、政务等 20 多个行业提供服务，在万余家企事业单位实现了规模化应用。

 

并且，智谱商业化进程并没有被deepseek的热潮所影响到，据了解智谱节后不到一个月收入超过1亿，API平台付费增长超过30%。

 

智谱在大模型技术领域的创新与突破，契合了杭州AI产业发展的需求；而其技术实力和商业化进展，又能够为杭州的科技生态注入更多动能。

 

All in AGI，其他都是路径

 

今年以来，「开源」在业内的重要性再次被重申。

 

DeepSeek-V3、R1模型的爆火，给到业界各方压力。2月中，OpenAI透露了其尝试了其尝试开源的新动向，此前一直走闭源策略的百度也宣布了文心一言免费、开源，而在本周六，deepseek开源周彩蛋里的「理论利润率545%」，再次震动行业。

 

作为国内最早开源大模型的人工智能公司，智谱在2022年就开源了自主研发的高精度双语千亿模型 GLM-130B，此后又先后在2023年开源 ChatGLM3-6B 和多模态模型 CogAgent-18B，2024年发布第四代 GLM-4 系列开源模型，包括 GLM-4-9B 等。

 

作为国内最早开源大模型的企业，智谱在开源领域的贡献，也是它赢得了杭州国资青睐的原因之一。

 

2025年也将是智谱的开源年。据悉智谱很快会发布全新大模型（包括基座模型、推理模型、多模态模型、Agent等）并将其开源。

 

在DeepSeek 强势冲击 AI 市场后，智谱CEO张鹏在接受媒体采访时称，“将All in AGI，其他的都是路径。而在路径上，智谱AI每天都在优化。”

 

去年以来，AI六小虎中已经有一些公司选择大幅调整发展方向，而智谱仍在专注于大模型技术创新和追求AGI。

 

智谱从2019年成立就定下了实现AGI的愿景，将AGI的发展路径分为五级，L1预训练大模型、L2对齐&推理、L3自我学习、L4自我认知、L5意识智能。目前AGI正位于从L2向L3发展的关键阶段。总体趋势是Scaling Law本质未变，模型效果的关键还在于超大规模高质量数据、模型算法和算力的提升。

 

图片来源：智谱

 

智谱的AGI分级分为：L1 预训练大模型、L2 对齐&推理、L3 自我学习、L4 自我认知、L5 意识智能，具体对 AGI 从 L1-L5 的思考如下：

L1 预训练大模型，即基座模型，其核心作用为提供知识量。

L2 对齐&推理，本质上是“智能激活”，即对齐机器与人类的意图，对齐文本、图像、视频、音频等不同模态。同时教会机器进行像人类一样的推理和规划。

在 L1、L2 阶段，AI 学习知识、推理和规划，依然需要来自人类的教学。但在 L3 自我学习阶段，AI 可以通过自我批评、反思、甚至沉思来实现自我学习。沉思让具备自我学习能力的 AI 可以自主解决开放域问题，即使是从未见过的问题，它们也可以像人类一样通过不断尝试、不断探索来解决。

L4 自我认知阶段，AI 可以对自己的行为/动作作出解释，知道因为什么才得出了这个结果。

L5 意识智能是 AGI 的最后一级，即 AI 在未来某一天会具备某种意识，可以像人一样去突破现有天花板，去探索、研究、寻找科学的新边界。

 

杭州国资对智谱的战略投资，看起来既是区域AI布局的深化，也是对国产大模型技术自主可控趋势的押注。

 

 

最近，腾讯元宝可以说是「杀疯了」，先是多款产品接入deepseek，推出自研混元T1模型，又是猛推流，一度超越字节”豆包”登顶中国区App Store免费榜第二，又是入驻微信生活服务“九宫格”。

 

在各家大模型纷纷推出深度思考模型的同时，腾讯混元又「反常」地推了一个快思考模型Turbo S。

 

2月27日，腾讯混元自研的快思考模型Turbo S正式发布，目前已在腾讯云和元宝上线。

 

区别于Deepseek R1、混元T1等需要“想一下再回复”的慢思考模型，混元Turbo S能够实现“秒回”，吐字速度提升一倍，首字时延降低44%，同时在知识、数理、创作等方面也有突出表现。通过模型架构创新，Turbo S 部署成本也大幅下降，持续推动大模型应用门槛降低。

 

有研究表明，人类约90%—95%的日常决策依赖直觉，快思考正如人的“直觉”，为大模型提供了通用场景下的快速响应能力，而慢思考更像理性思维，通过分析逻辑提供解决问题思路。快思考和慢思考的结合和补充，可以让大模型更智能、更高效地解决问题。

 

据介绍，通过长短思维链融合，腾讯混元Turbo S 在保持文科类问题快思考体验的同时，基于自研混元 T1 慢思考模型合成的长思维链数据，显著改进了理科推理能力，实现模型整体效果提升。

 

作为旗舰模型，Turbo S未来将成为腾讯混元系列衍生模型的核心基座，为推理、长文、代码等衍生模型提供基础能力。

 

基于Turbo S，通过引入长思维链、检索增强和强化学习等技术，腾讯自研了推理模型 T1，该模型已在腾讯元宝上线，用户可以选择Deepseek R1 或腾讯混元T1模型进行回答，具体操作上，在元宝中选择 Hunyuan 模型，点亮 T1 即为深度思考，不点亮则为 Turbo S。

 

开发者和企业用户已经可以在腾讯云上通过API调用腾讯混元Turbo S，即日起一周内免费试用。定价上，Turbo S 输入价格为0.8元/百万tokens，输出价格为2元/百万tokens，相比前代混元Turbo模型价格下降数倍，是deepseek API成本的 1/2-1/4，团队称「比大模型界的拼多多还便宜」。另外，混元满血T1 将在3月初发布。

 

在3月2日腾讯混元的直播里，腾讯混元专家团队对这次推出的快思考模型做出了详解，极客公园整理重点如下：

 

为什么要做「快思考」？

 

团队通过分析和观察发现，用户约 90% 的请求都可以依靠大模型的 “直觉”（即快思考模型），无需深度思考就能精准简洁地给出答案，所以针对这些请求需要模型能更快、更准地回应。

 

对于剩下的约 10% 的请求，需要模型能进行深度思考甚至反思，从而给出更精准的答案。

 

同时，快思考模型不仅成本更低，还具备强大的数据融合能力，能够融入 MySQL 模型或 Max 模型中的优质数据。

 

Turbo S 借鉴了腾讯的慢思考模型 Hunyuan T1 的数据，该模型使用一种称为长思维链合成的技术进行训练。这有助于 Turbo S 在保持其速度优势的同时，通过多步骤问题进行推理，使得对于其余 10% 需要反复反思思考的问题也能得到较精准答案。

 

技术解析：模型架构/工程优化

 

在业界通用的多个公开Benchmark上，腾讯混元 Turbo S 在知识、数学、推理等多个领域展现出对标 DeepSeek V3、GPT 4o、Claude3.5等业界领先模型的效果表现。

 

*表格中，其它模型的评测指标来自官方评测结果，官方评测结果中不包含部分来自混元内部评测平台

 

架构方面，通过创新性地采用了Hybrid-Mamba-Transformer 融合模式，混元Turbo S有效降低了传统Transformer结构的计算复杂度，减少了KV-Cache缓存占用，实现训练和推理成本的下降。

 

传统 Transformer 架构存在以下缺陷 ：

计算复杂度高，序列维度呈平方级关系，在训练和推理时复杂度高；

推理时需要 KV-Cache，且随着序列长度增加线性增加，部署成本高；预测时时间成本高，每步预测因叠加 KV-Cache 与序列长度呈线性关系，越往后生成越慢，尤其对于Mamba 线性 Attention 机制，每步预测都是 O1 复杂度，所以需要做更高效的 attention 或甚至 linear 的 attention，目前行业内已有一些相关探索方案如 window attention、mobile、NSA 等，都是通过不同方式压缩计算复杂度。

 

Hybrid-Mamba-Transformer 融合架构是混元 Turbo S 中的一项突破性架构创新，通过融合两种强大的架构，平衡效率和上下文推理能力：

 

Mamba 是一种状态空间模型（SSM），专为高效处理长序列而设计，在内存使用上比 Transformer 更为节省。与 Transformer 不同，后者在处理长文本时会遇到 KV-cache 内存的平方级扩展问题，而 Mamba 可以在不产生过多计算开销的情况下处理更长的文本，更适合阅读、总结和生成长文档的回答（例如法律文本、研究论文等）。

 

尽管 Mamba 高效，但它在捕捉复杂的上下文关系方面不如 Transformer。Transformer 擅长理解复杂的模式和依赖关系，特别适合推理密集型任务，如数学运算、逻辑推理和问题解决，适用于多步骤推理、代码生成和深度上下文理解。

 

混元 Turbo S 首次将 Mamba 应用于超大规模 MoE 模型 MoE（专家混合模型）通过每次查询激活一部分参数，从而提高计算效率，在保持精度的同时充分利用了 Mamba 的高效性，同时也保留了 Transformer 在推理任务中的优势。这一突破不仅降低了训练和推理成本，还提升了速度和智能水平。

 

算法做到了哪些不一样的工作？

 

长短思维链的融合。

 

通过长短思维链融合，对于需反复推理反思的问题也能得到更精准答案， T1 模型可得到相对长链数据，将长链数据和短链数据融合训练后采样，采样依据正确性和长度正确性，采用规则方法和滤波 model case ，从而提升模型整体能力，尤其在数学、代码、逻辑等强推理任务上表现更好，且短链模型能很好地融合长链能力，体验更佳。

 

即短链模型其实体验更佳，通过融合长链也能有很好的推理能力。

 

scaling law还没结束

 

GPT-4.5是短链模型天花板的一个存在，但 API 的成本非常高，以百万tokens计算约为150 美元，约是Turbo S 成本 500 倍，且据推测，GPT-4.5的激活参数量达万亿级别。因此，Turbo S等快思考模型的出现，正是为了在保证响应速度的同时，降低成本并保持较好的性能。

 

目前 scaling 远未结束。从数据量来看，不管是模型 size 的 scaling 还是训练数据的 scaling，现在中文互联网上可获取数据量各家差不多，谁能通过获取或合成方式获得更多数据量对模型 performance 来说是关键。

 

标注数据方面，更专业标注团队对模型表现影响大，如小说创作、医疗方向等，拥有更专业标注团队和数据的模型表现会更好，整体来看，在数据、算法、算力工程优化等方面对 scaling 的探索都远未结束。