整理｜Moonshot

编辑｜ 靖宇

 

在开源模型全面崛起的这一年，医疗已经成为大模型比拼的主战场之一。OpenAI 抛出 HealthBench，试图建立统一评价体系，OpenEvidence 等 AI 医疗公司愈发受到资本青睐，大众对 AI 医疗的接受程度也在不断提升。

因为 医疗牵动的是人类最本质的课题：生命科学。

在现实层面，日益增长的慢病管理需求、快速老龄化带来的系统压力、平均 73 天翻倍的医学知识量、都让传统医疗模式愈发吃紧。伴随式护理、个体化治疗、实时决策支持……这是每一位患者的需求，亦是每一位医生的压力。

在 IF 2026 的舞台上，王小川不仅展示了百川智能在医疗大模型领域的底层积累，更 首次公开了其打通医疗全流程的最新解法——一套由「MAM 决策 AI」与「PAPA 陪伴 AI」构成的双轮驱动架构 。

如果说「MAM」（Medical Augmented Model）是坐镇院内的「外挂大脑」，依靠高可靠性的决策能力辅助医生「把病看准」；那么此次 重磅首发的产品 AI PAPA（PlayBook Animated Proactive Agent） ，则致力于在院外接手，解决「把人管好」的难题。

相比于传统 AI 被动问答的模式，PAPA 带来了一次交互范式的革新。它基于独创的 PlayBook（行业 SOP）技术 ，将晦涩的临床指南转化为可执行的动态方案。它更像一位拥有长期记忆与多模态感知能力的家庭医生，能够以月甚至年为单位，从提醒用药到动态调整健康计划，主动追踪并管理患者的康复进程。这种「MAM 主内、PAPA 主外」的协同模式，标志着百川智能真正构建起了从严肃医疗诊疗到主动健康管理的完整闭环。

王小川在 IF 2026 舞台上｜图源：极客公园

 

过去一年，百川智能在医疗领域的实践，也确实走出了行业少见的「从模型到 Aengt 系统、从技术到场景」的落地路径。

从与多家三甲医院联合验证临床可靠性，到让模型真正在专家会诊中心「上岗」；从辅助医生提升诊疗能力，到帮助一个个具体的病人，补齐医生都未掌握到的信息差……百川正在做的，是把大模型变成医院能用、医生敢用、患者愿意用的工具。

因此，这篇演讲更像是关于未来医疗形态的一次深度预演：当医学知识、临床路径、真实世界的健康数据在一个平台里被激活，它就不再只是 AI，而是一个新的医疗基础设施。

以下是百川智能创始人、CEO 王小川在极客公园创新大会 2026 上，关于医疗 AI 如何从理念走向落地，在真实世界中改变每一个人的健康决策的演讲实录，由极客公园整理：

嘉宾观点：

· 如果说财务自由意味着「不缺钱」，那么生命模型的终局则意味着「生物自由」，也就是不缺健康。

· 做医疗不仅是把模型应用到垂直场景，而是在回答：AGI 是否成立、如何成立，以及如何向前推进？

· 智力模型用来「造医生」，而当数据充足、范式改变后，我们有机会真正走向生命的数学模型。

· 我们认为做 AI 医生比做无人驾驶更靠谱，更刚需。

· 医疗中「人机协同」的速度，可能会超过无人驾驶的发展。

· 医学增强大模型既要有一线的通用能力，又要在医疗领域表现更佳。

· 我们的目标是让所有人都能即时获取可靠医学知识。

· 全球平均每 73 天医学知识就翻一倍，临床与前沿之间天然存在时间差。

· 过去我们做的是「医学增强大模型」，主要聚焦于决策 AI；而今天进入「陪伴」时代，我们构建的是完整的医疗 AI 平台。

· 大多数模型做的是单次任务，而我们做的是主动性的、长期的陪伴与管理。

 

极客公园创新大会的各位朋友，大家好。

今天我想和大家分享百川智能在医疗领域的一些思考与实践。从 GPT 诞生至今已经三年，我们正处在互联网的深度变革期，也亲眼见证人工智能在生活中的全面渗透。

百川是在 2023 年 4 月成立的，那时我写了一封公开信，分为两个部分。

第一部分讲的是我的技术认知：当语言被抽象为数学后，我们的思考、学习、沟通，乃至文化，都将成为数学问题。

第二部分谈的是使命与愿景，我提到在未来 20 年，希望能在生命科学与医学的发展中，以及公众健康领域，贡献自己的力量。

因此，百川一方面拥抱 AI 技术的演进，另一方面坚定地投入医疗与医学的未来。

图源：极客公园

 

01

生命模型带来的「生物自由」

 

在我的世界观里，如今的模型体系可以分为三类：

第一类是发展最快的「智力模型」，以语言为入口，对人类智力进行数学化；

第二类是「物理模型」，从牛顿以来用公式建构物理世界的方式延续至今，逐渐进入带有量子、核聚变等复杂因素的时代；它帮助我们造工具，而不是造智力；

第三类则是「生命模型」，以 Alpha 系列为代表，用数学方式理解基因、蛋白质及生命过程的预测机制。

基于此，我们今年提出了更明确的使命：为人类造医生，为生命建模型。这两件事一横一纵： 智力模型用来「造医生」，而当数据充足、范式改变后，我们有机会真正走向生命的数学模型。

如果说财务自由意味着「不缺钱」，那么生命模型的终局则意味着「生物自由」，也就是不缺健康。

医疗是高度垂直的领域，我认为想把「医生」这件事做到极致，必须发展通用模型。

图灵曾提出：能与人类自然对话的机器就算智能。而在我看来，如果我们能造出一个像医生一样思考、判断、决策的 AI，那它在智力层面就已经达到 AGI；如果它能进一步完成手术和实际操作，则在具身层面也达到了 AGI；如果它能持续自主做科研，那它还具备了自我进化能力。

因此， 做医疗不仅是把模型应用到垂直场景，而是在回答：AGI 是否成立、如何成立，以及如何向前推进？

回到现实，行业里仍有许多质疑，例如：AI 如何学习医学认知？是否具备同理心？伦理上能否上岗？我们早期的训练范式基于医院中的高质量病例，但医学更多依赖「生理信号」，比如 CT 片和 X 光。

但医生不只是读片子，更多是用强化学习去模拟出一个病人，所以如果 AI 想像医生一样成长，就需要一个「患者模拟器」，能够在强化学习中反复对照与校验。这是整个范式的基础。

至于同理心，行业里有统计：在某些测试中，GPT 的「同理心得分」大约是 45%，并且在以后会变得更有同理心，更懂情绪。而真人医生只有 4.6%。虽然这个数字仍有争议，但至少说明：机器不是不能具备「人味」。

如今大家都在做无人驾驶，无人驾驶也跟生命高度相关，我们认为做 AI 医生比做无人驾驶更靠谱，更刚需。因为没有无人驾驶，大家依然能开车；但没有医生为你看病，你自己没有诊断能力。

无人驾驶最大的挑战叫「接管」，即机器搞不定时必须由人类接手。而医疗恰恰相反，AI 与医生可以形成天然分工，AI 做大量辅助判断，医生做最后把关。 因此医疗中「人机协同」的速度，可能会超过无人驾驶的发展。

今年以来医疗 AI 也出现了重要进展。

第一个典型案例是在今年初，患者开始带着 DeepSeek 去看病了。与过去医生不信 AI 的态度不同，现在，医生认可了 AI 在推理上的价值，甚至私下开始用 DeepSeek 和豆包查询。

第二个案例是，OpenAI 也在今年 5 月发布了 HealthBench，这是由全球 60 国、262 位医生构建的首个「临床问题」级别的评测集，为行业定下标准，也意味着 OpenAI 开始认为医疗是 AI 发展的一个重大方向。

同期，有一家诞生于 2023 年，异军突起的公司 OpenEvidence，在八月以 60 亿美金开始新一轮融资，它已经不只是帮医生做语音转写病例，而是做「辅助决策」，目前美国已有 40% 的医生注册使用。这说明全球医生正在拥抱 AI，顶级公司也把医疗视为战略方向。

医疗相关话题的人工智能搜索量，也在今年爆发性增长。在 DeepSeek 和豆包上，约 20% 的检索已经和健康相关，百度此前这一比例是 10%。

 

02

医疗增强大模型该怎么做

 

在我们的路线图里，AI 首先要帮助我们「造出一个医生」：它能替代或承担那些医生做不到、或者不愿去做的工作。

更重要的还有两个愿景：其一是「改路径」，这在明年就有可能开始显现，即让医疗行为不再仅仅限定在医院内部。很多人觉得医院体系难以改造，我也认同这点，所以我们的设想是，AI 的应用场景除了在医院做辅助判断之外，还能够大量下沉到居家和院外场景。

其二是一旦 AI 医生能够上岗，它就能长期陪伴个体，持续监测你的健康数据。从抽烟、喝酒到药物反应、疾病进展，在关键数据出现时，推动临床实践产生新的范式，不再把医学仅视为离散的点状决策，而是形成连续的、可学习的临床循环。

实现这一目标的第一步，是让 AI 在决策上做到优于甚至超越人类医生，成为医生的「外挂大脑」。

医学增强大模型既要有一线的通用能力，又要在医疗领域表现更佳。

我们常把知识分为文、理、医、工、艺五大类：文科以语言为主、理科以数学为主、工科以代码为主、艺科以图像与视频为主，那么医学的训练范式到底应该是什么？

目前的核心任务可以归为三件事：第一，如何做出更精准、更接近临床思维的医学推理——这是诊断与决策的核心，我们已经引入临床医生参与验证与闭环；

第二，如何确保安全可信。模型会出现「幻觉」，我们要大幅降低幻觉率，并让模型具备「知其所不知」的能力；

第三，如何实现循证决策。医生不能单凭经验行医，必须依托循证医学，把零散的论文、指南、荟萃分析等证据进行规范化、统计化和等级化处理。

为此，我们一方面用大量高质量医学文献训练模型，另一方面构建「患者模拟器」用于强化学习的闭环验证，文献与模拟患者两者并重，构成训练体系的基础。

参考培养人类医生的路径去训练大模型｜图源：极客公园

 

在这一系列范式下，我们从去年 8 月与儿童医院合作开始，到今年 1 月发布 M1 模型，AI 医生已经在北京儿童医院专家会诊中心「上岗」，成为国内甚至全球第一个真正「上岗」的 AI 医生。

随着团队专注度的提升，今年 8 月，我们正式推出了 M2 模型。彼时正值 OpenAI 宣布其开源模型在医疗领域「全球第一」。一周后，M2 在 OpenAI 自己提出的 HealthBench 测试中，开源模型里排名第一，闭源模型里只落在 GPT-5 之后。

OpenAI 曾强调全球只有它的模型在 HealthBench-Hard 模式下超过 32 分，而我们成为唯一同样跨过 32 分线的第二家引擎。

10 月，我们进一步发布 M2 Plus，让模型在六源循证的数据总结和论文学习方面有更强表现。整体幻觉率只有 DeepSeek 的三分之一，在医学知识运用上也全面追平甚至超越了 DeepSeek、GPT，以及美国的 OpenEvidence 引擎。

基于这套底层引擎，我们在 10 月同步推出了新版「百小应」， 目标是让所有人都能即时获取可靠 的 医学知识。 现阶段我们优先开放给医生，希望医生成为第一批深度使用者，因为他们更有能力判断信息、反哺模型。

举个简单例子：今天在小红书搜索「维生素 D 是否能治疗癌症」，各种模糊、夸大的结论铺天盖地。但与百小应对话，它能在数秒内基于可靠证据链给出结论：补充维生素 D 能降低癌症风险尚无明确临床共识，现有证据显示其效果有限且存在争议，并能进一步附上对应的顶尖论文。其他模型常常给不出明确答案，给出的只是一些「似是而非」的模糊判断。

如今从「百度看病」流行到「小红书看病」｜图源：极客公园

 

模型上线以来，不仅有医生在用，甚至有高认知的患者也在用。我们注意到一位用户单轮对话超过 300 次，主动联系后得知他是北京的朱先生，58 岁，之前做过医疗创业，有很强的医学背景，5 年前因甲状腺癌做过手术。

他向我们展示的第一句话很震撼：他感谢百小应告诉他「优甲乐需要减量」，这是指南里写得很清楚、但某三甲医院的医生却没有提醒的关键信息。因为没有按指南减量，他多年深受甲减亚健康困扰，在体重、睡眠各方面都出现了问题。随后他带着模型生成的资料回到三甲医院与医生沟通，对方才意识到 2022 年指南已更新。

这是一个非常典型的「医学知识更新速度远超临床实践」的现实案例。 全球平均每 73 天医学知识就翻一倍，临床与前沿之间天然存在时间差。

在这些实践的推动下，我们开始构建「陪伴 AI」。

 

03

PAPA： 主动陪伴患者的医疗 Agent 平台

 

创业之初我们想做院外医疗，如今我们把它定义为 决策 AI + 陪伴 AI 的双系统结构。其中陪伴 AI 的核心能力是主动：它不再只是「有问才有答」，而是能提问、分解问题、规划健康路径，从被动回答进化为长期健康管理代理（Proactive Agent）。

我们现在能做到让模型主动规划和关心你的健康，包括医嘱服从，提醒你什么时候该吃药、就诊。当你说身体不适，它会建议你去体检，并在下周主动追问你是否完成；当你吃了布洛芬，它会在两小时后询问退烧情况并追踪病程；甚至接入可穿戴设备后，它能根据生理指标异常主动介入做干预。

百川智能想做更主动的 AI 医生｜图源：极客公园

 

这件事情说起来简单，做起来很复杂。

以孕产期糖尿病为例，我们已经让 AI 系统根据指南完成全程健康规划：胰岛素调节、饮食管理、产检计划等均可自动执行，实现真正意义上的「主动健康」。

我们现在的底层架构，是一个多任务调度系统。此前我们构建了一套 PlayBook 专家范式，实现了医学知识生产的「产业分离」。

产品经理和医学专家可以共同撰写管理规范，包括临床路径、决策方式、沟通方式，以及中间记忆的设计。针对不同疾病与专科，例如孕产、肿瘤、全科、儿科等，各类指南都可以写入 PlayBook。

系统会根据这些内容自动外显成一名「专科医生」。我们把这种具象化能力称为 PlayBook Animated： 当你给它一本操作手册或战术手册，它就会「活过来」，变成一个会思考、会对话、能记忆的医生。 同时，它还能接入个人的长期健康数据，包括内置的个人档案以及来自可穿戴设备的生理信息。

这也标志着我们范式的重大变化：过去我们做的是「医学增强大模型」，主要聚焦于决策的 AI；而今天进入「陪伴」时代，我们构建的是完整的医疗 AI 平台。 PlayBook Animated Proactive Agent（PAPA）就是基于这个理念打造的。

当增强模型与 PAPA 平台结合，我们认为是一种「双剑合体」：一个负责「训模练内力」，一个负责「招式与实战」。两者结合，我们在医学领域才能真正向前推进一大步。

与当前市场上的模型相比，PAPA 最大的不同是： 大多数模型做的是单次任务，而我们做的是主动性的、长期的陪伴与管理。 它不是靠一套 prompt 运行，而是根据多个专业 PlayBook 生成多种范式，支持以「月」为单位、甚至以「年」为单位地持续工作，主动进行干预，同时在背后保留完整的个人健康档案与长期多模态数据。

PAPA 更像一个医疗操作系统：在应用层把 PlayBook 转码成长期规划与解释执行能力；在能力层运行疾病预测模型、工具调用系统；在数据层存储聊天记录、时间序列数据库，并连接外部环境。同时它还具备自我调试与开发环境：当出现 bug 时，系统能够自动分析并迭代自己的执行方式。

当你提出一个问题时，系统会自动根据 PlayBook 触发整套流程：判断、搜索、聚合、输出；你继续追问，它会继续调用 PlayBook、选择技能、给出解释。无论是流行病相关药品查询，还是证据链核验，它都会生成结果并进行安全校验，校验不通过会自动回滚，确保输出是可信的。

扫码体验 PAPA Playground｜图源：极客公园

 

系统不仅支持文字，也支持语音、图像、地理位置等多模态交互。比如我们演示的试剂盒检测，PAPA 会自动要求你做两次测试；背后我们有独立的多模态模型识别红线，并达到极高精度。这是现有专业模型和通用模型普遍难以做到的深度多模态处理能力。

服药之后，系统会生成后续规划、任务提醒，更新健康档案，再过一段时间提醒你复测，并解释数值变化。包括像「中午记得吃药」这样的提醒，它都会自动触发并执行。

如果有医学行业的朋友希望开发自己的 PlayBook，系统内也提供了合作方式，可以一起把这套体系打磨得更专业。除了 PAPA 平台，我们也开放底层引擎 API，欢迎大家使用我们的「百小应」。

今天就介绍到这里，谢谢大家。

知情人士称软银、英伟达拟以 140 亿美元估值投资 Skild AI

据知情人士及路透社获取的一份条款清单显示，日本软银集团与英伟达（NVIDIA）正洽谈参与 Skild AI 的一轮超 10 亿美元融资，此轮融资或将使这家机器人基础模型开发商的估值达到约 140 亿美元。

据 PitchBook 数据，今年早些时候 Skild AI 完成 5 亿美元 B 轮融资时，估值为 47 亿美元，投资方包括英伟达、LG 风投部门及三星等。若此次融资顺利完成，其估值将较彼时增长近两倍。

Skild AI 成立于 2023 年，创始团队为前元宇宙平台公司（META）人工智能研究员，且获得了亚马逊（AMZN）和光速创投的早期投资。该公司正致力于开发可作为机器人「大脑」的通用软件，以期攻克一个关键难题——这一难题此前一直阻碍着通用型机器人在工厂和家庭场景的大规模落地。

Skild AI 不自行研发任何硬件，而是专注于为各类形态的机器人打造人工智能模型。该公司表示，其技术可利用海量数据，赋予机器人类似人类的感知与决策能力。（来源：新浪财经）

马斯克进一步打通生态：海外特斯拉车主可用 Grok 完成导航等操作

12 月 8 日消息，特斯拉周末公布了 2025 节日更新，其中最引人关注的新功能，是马斯克旗下 xAI 开发的聊天机器人 Grok 进一步增强了车载功能，能够为车辆导航新增或编辑目的地。

根据特斯拉介绍，驾驶者发出语音指令后，Grok 会在中控屏上依次加入多个目的地。特斯拉称，这项升级旨在让 Grok 成为「你的私人向导」。

▲ 图源特斯拉 X 账号

Grok 在今年 7 月首次被引入特斯拉车型。目前，只有配备较强运算处理器的部分特斯拉车型才能运行 Grok。用户可以为聊天机器人选择不同的「人格模式」，包括讲故事者、助理模式，甚至是名为「脱缰（unhinged）」的个性设定。（来源：IT 之家）

 

影石创始人刘靖康发布内部信，回应无人机新品遇冷传闻

8 日晚间，影石创始人刘靖康发布内部信。针对近日影翎无人机新品遇冷的消息，刘靖康在内部信中回应称：「影翎仅中国区 48 小时就卖了 3000 多万元，且多个海外市场目前正在进行认证流程，很快也将上市。影翎展现的全球市场潜力，可以对标友商一款主流成熟机型。」

在内部信中，刘靖康还表示，在供应链方面，临近飞机上市前半年，影石影翎多家核心供应商突遭「排他」压力，公司凭借预案在极限时间内切换供应链，守住了产品生命线。

「这已不是我们第一次面对此类不公正的排他手段。这些非常规、密集的攻击，恰恰说明我们所做的事情，的确触动了某些现有格局。我认为，我们受到的攻击越猛烈，越能说明我们方向的正确性，和对已有体系实现颠覆的可能。」刘靖康称。

刘靖康还在信中谈到，全景无人机之于传统无人机是如同汽车之于马车的革命性品类。他表示，公司超过 70% 收入来自原创品类，将继续专注于通过技术创新解决无人解决的问题，服务好客户是长期唯一需要关注的事。（来源：新浪科技）

下班后回工作微信属于加班吗 法院明确：算！

12 月 8 日消息，远程办公、灵活用工成为新媒体等行业常态，「下班后线上处理工作算不算加班？」等争议日益增多。

据「南通通州人民法院」披露，原告谢某与某供应链管理公司签订劳动合同，约定岗位为新媒体运营，加班需经钉钉审批。

后公司任命其为「运营兼客服」，明确工作时间为 9:00 至 24:00，其中 18:00 至 24:00 为客服值班时间，但考勤显示谢某日常 18 时左右下班打卡。

2024 年，谢某主张下班后及法定节假日，需通过微信、抖音等平台处理客户咨询、订单等事务，存在大量非现场碎片化加班，诉请公司支付相关费用。

公司辩称谢某未履行加班审批程序，工作不在办公场所完成，且部分账号为员工共享，无法认定其个人劳动，否认加班事实。

通州法院审理认为，加班核心是法定时间外提供劳动，不限定场所，谢某提交的线上工作记录足以证明其加班；加班审批不能作为否定实际劳动的绝对理由；考虑到新媒体岗位碎片化特点，加班时长可综合裁量。

最终法院酌情判决公司支付谢某加班费 1.2 万元、绩效工资 2000 元及经济赔偿金 1.8 万余元，驳回其他诉求，二审维持原判。（来源：快科技）

 

智元第 5000 台人形机器人量产下线

智元机器人今日宣布第 5000 台通用具身智能机器人量产下线，该款机器人为智元灵犀 X2，同时对外展出了公司位于上海临港工厂的约 500 台人形机器人产品。现场，知名演员黄晓明亲自来到现场，成为智元第 5000 台人形机器人产品主人，「现场提货」领走了灵犀 X2。

据智元机器人合伙人、高级副总裁、通用业务部总裁王闯介绍，「第 5000 台产品下线，代表着公司已具备批量出货能力，后续公司的人形机器人出货量也将很快达到 5000 台。」

在王闯看来，人形机器人生产过程中，第一台代表着这个产品可行，第 200 台意味着这个产品开始能在产线上运行，不是实验室阶段的产品，到第 1000 台的时候意味着已经具备一定的应用场景，而第 5000 台的时候代表着厂里的人形机器人已经成熟了，具备批量出货的能力。（来源：新浪科技）

 

「微软小冰之父」李笛再创业：押注「认知大模型」，奇绩参与投资

12 月 7 日下午，许久未露面的李笛出现在了 2025 冬季「奇绩创坛路演日」的压轴环节。

而这次，李笛有了新身份：作为新公司 Nextie（中文：明日新程）的创始人。这是他今年 4 月离开小冰后，首次以创业者的身份亮相。

李笛曾经是广受关注的明星创业者。毕业于清华大学，2013 年 9 月加入微软（亚洲）互联网工程院，首创了微软人工智能情感计算框架，成为该领域早期开拓者。2014 年他担任小冰团队负责人，推出微软小冰 AI 聊天机器人，同时负责 Bing 中国搜索引擎及小冰覆盖中、日、美、印等 5 国的全球产品线，曾担任微软亚洲工程院常务副院长等职务。2020 年 7 月，微软小冰业务分拆独立，李笛出任 CEO。据公开的股权信息，作为 CEO 的李笛股权占比 25%，为第二大股东。

李笛新公司叫明日新程（英文名 Nextie），寓意「下一程」，奇绩参与了投资。据了解，「明日新程」计划启动下一轮千万美元融资。

目前，Nextie 基本技术内测完成，预计 1 月 7 日正式上线。（来源：网易科技）

Google 发布新一代 XR 设备，推动 AI 与现实场景深度融合

2025 年 12 月 9 日，在 Google The Android Show 特别节目（XR Edition）上，Google 推出全新 XR 设备矩阵，依托 Android XR 统一平台与 Gemini 大模型，构建了覆盖轻量化 AI 眼镜到旗舰级头显的全场景 XR 生态。

此次发布的 AI 眼镜主打「时尚优先、技术隐形」，与 Warby Parker、Gentle Monster 合作打造两款形态，可实现零食识别、AR 特效生成、旅游导航等多模态交互，还能借助 Glimmer UI 工具包和 Projected Library 快速拓展应用生态。

此外，由 XREAL 承载的 Project Aura 采用分离式计算模块，兼顾便携性与生产力；三星 Galaxy XR 头显则新增拟真形象、旅行模式等功能，并计划实现 2D 内容实时转 3D，为用户提供更沉浸的办公与娱乐体验。Google 此举旨在让计算渗透生活，推动 XR 设备从「工具」向「延伸感官」转变。（来源：极客公园）

 

华为鸿蒙电脑企业版来了，擎云 HM740 官宣 12 月 11 日发布

华为终端今日宣布，鸿蒙电脑企业版来了。鸿蒙办公产业峰会定档 12 月 11 日举行，届时将带来华为擎云 HM740。

在 11 月 19 日举行的华为鸿蒙办公新品技术沟通会上，擎云 HM740 正式官宣。其基于鸿蒙操作系统 HarmonyOS 6 底座打造，支持企业数字双空间功能，用户通过「四指一划」的手势，就可以完成企业与个人空间的无缝切换，可物理隔离确保企业涉密数据「不出端」。（来源：IT 之家）

2025 微博年度关键词出炉，1.5 亿条博文提到「赛博」

12 月 8 日消息，2025 微博年度关键词今日正式公布：赛博。

2025 年，共有 1.5 亿条博文提到「赛博 XX」相关词汇。

2025 年，赛博搭子、赛博闺蜜等赛博关系类词汇被提及 7200 万次；「不基础」等流行语被提及 6.8 亿次。

2025 微博年度关键词的其他入围词：

• 啊啊啊：全年用户提及 9960 万次

• 谁懂：全年用户提及 8720 万次

• XX 文学：全年用户提及 8500 万次

• 没 X 硬 X：全年用户提及 7680 万次

• 具象化：全年用户提及 7120 万次

• 活人感：全年用户提及 6800 万次

• 如何呢，又能怎：全年用户提及 6700 万次

• XX 基础，XX 就不基础：全年用户提及 6610 万次

• 我不行了：全年用户提及 5760 万次  （来源；IT 之家）

 

 整理｜连冉

编辑｜ 靖宇

 

2025 年年底，罗永浩又来到了极客公园的舞台。

罗永浩在极客公园 IF 2026 的舞台上十分坦诚。面对极客公园创始人&总裁张鹏，罗永浩说在新项目「罗永浩的十字路口」找到了新的自洽：克制自己的天分。

罗永浩发现做播客的核心不是「我要做什么」，而是「我不要做什么」——不再追求口舌上的压制，而是把舞台留给那些中国最了不起的精英。

虽然坚持不接受花钱上播客，但他却用这种方式，完成了另一种维度的「一网打尽」。

面对这群「连怕的意识都没有」的年轻创业者，罗永浩的心情复杂，「既为他们高兴，又为自己生气」。

高兴的是今天所有的门对年轻人都是开着的，他们很早就接触到了最好的东西；生气的是自己年轻时候物质和文化没那么充裕。但令他欣慰的是，锤子科技虽然失败了，但它留下的「遗产」依然滋养着新一代的产品经理——这或许是他被迫「德高望重」的原因。

但他显然并没打算就此交班。「主要是靠事业不成功」，这句自嘲背后是他依然旺盛的斗志。

面对比工业革命还宏大的 AI 浪潮，他直言，「这轮要是做不出来，就没借口了」。未来十年，手机依然不会被取代，而罗永浩也依然没准备退场。

罗永浩说自己还能「再折腾十几年」，因为他想象中的那一天，那个技术变革造福人类的时代，正在到来。

以下 为罗永浩与张鹏 在极客公园 IF 2026 创新大会上的对话实录 ，由极客公园整理：

 

01

做播客的 「起心动念」

 

张鹏：六月份，咱们在 Founder Park 活动上还聊过播客的事情，没过多久《罗永浩的十字路口》就上线了。大家看得很过瘾，但我觉得你一直没机会认真讲讲：做这个节目的「起心动念」到底是什么？

罗永浩： 这个起心动念也不是什么体面的原因。

去年，我们搞了一个软硬件结合的 AI 智能硬件方案。如果能按时交付，那绝对是去年最牛的产品。但工程上出了意外——以前做手机时老是硬件出问题，去年也不知道为什么，反倒是软件出了问题，硬件没问题。这就很尴尬，做出来的一堆机器只能放在仓库里「吃灰」。

因为研发出了灾难性事故，项目要推倒重来，资金一下子就紧张了。这时候我面临两个选择：

第一是再出去融资。 但这个节奏不对——给在座的创业者提个醒，出了问题再去融资，解释成本极高。其实中途有很多机会，不少人主动找上门，我们都没要。当时觉得钱够花，而且想等产品出来「一鸣惊人」后再谈，那样就不差钱了。但现在资金不够了，硬着头皮去融资会非常牵扯精力，尤其在企业不顺的时候，可能要占掉 CEO 50% 以上的时间。

第二个是继续搞研发，但想办法挣点钱「补贴家用」。

张鹏：能不能这么理解，硬件产品遇到了困难，你就把自己当成产品拿出来赚钱了？

罗永浩： 对，而且这块有一些传统优势，所以不用太费力就能挣钱。

张鹏： 国内 播客圈里 似乎还 很少有人能赚到大钱，你当时凭什么觉得做这个能成？

罗永浩： 也可能是因为我这样的选手没进场，我不知道原因。反正我们第一天就赚到钱了。

张鹏：那这节目有专门的定位吗？

罗永浩： 没有。我只是在合适的时候，用合适的方式表达合适的内容。当年公司倒闭的时候，我也没吹牛，而是很诚恳地出来复盘，承认我们犯了哪些低级错误。分寸感我还是有的，那种场合肯定不能吹牛。

借这个机会，我再跟中国的播客同行建议一句：你们一定要做视频播客。我见过很多同行有一种「原教旨主义」的执念，认为只有纯音频才是正宗的播客。这种古怪的偏执到底从哪儿来的？我完全理解不了。

有两个事实大家要看清楚：

第一，美国最头部的那些播客，全都是音频视频同步上线，而且视频的数据通常比音频好得多。

第二，美国音频播客比例高，是因为他们通勤主要靠开车，被迫只能听；而中国大部分人通勤是坐地铁、公交，这是有条件看视频的。所以不要把「只能听音频」当成播客的铁律，那是特定场景下的妥协，不是这个产品的本质。

所以我真心建议同行们放下这种偏执。既然做了，就同时把视频拍了，全平台分发，让用户自己选是看还是听。我们第一天就是这么干的，11 个平台全上。结果也证明了我的判断：我们的视频播放量占了 80% 到 90%，纯音频的比例很低。这也印证了刚才说的，国内的通勤环境决定了视频播客才是主流。

张鹏：从结果看，坚持做视频播客，今年的成绩符合你的预期吗？

罗永浩： 对，符合预期。效果很好了，因为每期播放平均有 1000 万左右，高的有 3000 万。我想提醒一下鹏总，这还是用业余时间做的成绩。因为我们现在一周 7 天里，我有 5 天在忙「细红线」的事，有一天是休息或不休息，还有一天是在做播客，大概是这样。

所以如果我们后面这块的效益特别好，以至于管理层认为往那里投更多的精力——如果发生这种事情的话——那就会改成一周两次，那就一年 100 期；改成 3 次就 150 期。大概是这样，现在还不一定。

张鹏：仅仅用了「七分之一个老罗」，就达成了今天的效果。

罗永浩： 六分之一吧，七分之一有点吹嘘了，因为也会休息一天。

张鹏：节目又这么火，外界难免有传闻：上老罗的播客得花大价钱。这是真的吗？

罗永浩： 这是赤裸裸的诬蔑和「泼脏水」，这个是谣传。我们这个播客不是花钱能上的。如果花钱能上的话，我们 8 月份开始搞，现在三个多月，应该可以考虑要上市了。因为企业家愿意花钱上我们播客的特别多，但我们从来不接受花钱上播客。因为我虽然不是媒体人出身，但我还有一些新闻理想。

所以我们这个播客不能花钱上。确实我们有很多商业合作，收益也不错。但跟企业接触时发现，对方最愿意掏钱买的，其实就是「上播客」这个名额。

如果不坚持原则，比如 10 期里掺 1-2 期付费的，那一年的利润确实能厚不少。说实话，我也是人，我也动过心。但我清楚，一旦开了这个口子，团队的价值观就会「往脏了去」，这队伍就没法带了。

所以这条线我们守得很死。但这中间容易产生误会：有些企业确实既上了播客，又花钱请我拍了广告。这难免给外界一种暗示：是不是「上播客免费」只是个幌子，拍广告才是变相的门票钱？

所以有一些「不信邪」的企业家来了，他们坚持不做任何商业投放，就纯上播客，其实也是在试探我。但事实证明，只要人合适，哪怕我们的商务团队去谈合作被拒了，节目该上还是照样上。

这是完全独立的两套体系。绝不存在「必须给商务才能上播客」这种捆绑交易。这事儿从来没发生过。

张鹏：既不是花钱就能上，也不是拿免费上作为接下来商业合作的前续。

罗永浩： 这完全不会。

 

02

《十字路口》选人的逻辑是什么？

 

张鹏：选人的逻辑是什么？既然不是「有钱就能来」。

罗永浩： 我们国家走到今天，各行各业都有非常了不起的精英。我们就想把中国的精英人士「一网打尽」吧。在我们这边，尤其是如果每年能做到 100 期的话——其实中国值得上一个 5 小时深度访谈播客的人，也不会超过 100 个——所以我们就想把这些人都聊一遍。很多人即使我不录这个节目，我也想听听他跟别人是怎么聊的。

所以选人的标准就是各行各业最优秀的那个群体。我们想听听他们，如果没有传统电视时代 60 分钟或者 90 分钟的限制，给他们充足的时间，比如 5 到 8 小时，他能给我们输出什么东西。所以基本上是按这个原则指导工作。

张鹏：今天算是揭秘了。我刚才看了有两张图，这是跟你商业化相关的 梗图吧？

 

都快把罗老师脸挡上了｜图片来源：罗永浩的十字路口

 

罗永浩： 是这样的，我们做这个播客以后，第一天就有很多企业过来，希望在我们那里有植入。我们在谈的时候——你看那里有瑞幸咖啡，还有歪马送酒，还有酷态科充电宝和文具。我坐的那个椅子被埋在里面了，叫清闲人体工学椅。

这些东西摆到这里以后，有一些我们的观众就开始闹，说你摆了这些有影响。我就气他们，我说：「你是不是免费听的？免费听就别那么多话了。」我说我现在为什么只摆了这五个？是因为没有招到更多，如果能招到更多，我们不惜做成堆满商品的样子。因为重点是你听我在讲什么，和我们的嘉宾在讲什么。

这个现场招商，是能让节目免费经营下去的核心原因。虽然我们不建议做成这样，这个图也有点夸张了——实际上现场就摆了五个，到明年年中应该能摆到 10 个以上。所以这个收益也是不错的，而且完全不影响内容。你想，如果我拿了钱请嘉宾来，那这个内容他们一定要干涉对不对？那你们就得不到保证品质和干干净净的内容了。

加了招商以后，内容可以有保障，但是这些企业还没有一个老板现在过来上节目，所以就可以分得很清楚。

张鹏：再问一个具象点的问题。做内容需要严谨的体系，但你个人风格又很随性。你们团队到底怎么运作？从选题、背调到提纲，这套流程具体是怎么配合的？

罗永浩： 你说团队对我的管理吗？

张鹏：对，能管理你吗？

罗永浩： 不好管。

我们的运作流程是这样的：

第一步是「选人」 。不管是叫选题会还是选人会，我会参与讨论，定下想请谁。团队先去联系，如果他们联系不到，我再动用我的社交关系去尝试联系。

第二步是「深挖」 。团队里有专人负责把嘉宾的生平整个研究一遍，阅读资料量可能在十几万到几十万字。如果是电影人，我们得安排人看他的电影，我也得看；如果是作家，就要看书。做完这些功课，团队出第一版采访提纲。我把他们整理好的几万字核心信息消化一遍后，再拿着提纲做增删。

到了录制现场，虽然我手里有一份 60 个问题左右的提纲，但那主要起提醒作用。聊嗨了经常会脱轨，这很正常。但如果跑太远了，团队会通过提词器警告我，让我收回来一点。

对我个人而言，一周大概要在这个事上投入 10 到 12 个小时。我们内容团队现在有十来个人，每个人都有具体的负责对象。这种模式下产能很容易扩张，稍微加点人手就能覆盖上百个嘉宾。

至于说「管理」，整个运作我基本服从指挥。如果现场聊到具体观点有分歧，我也就不管不顾先「愣讲」了。但讲完之后，后期剪辑权在他们手里，他们有权剪掉。

所以其实对我的约束是那种——过程不痛苦、结果我说了不算，所以就还行。

这比直播好。直播的时候控制我就很难，我也很难受。但是他们录制的时候不控制我，事后剪辑的时候控制我就可以了。这样相安无事，也很少吵架。

 

03

靠「天分」还是靠「努力」？

 

张鹏：你一出手就定义了视频播客的标杆，这到底是靠天赋，还是靠努力？是「来了就聊」，还是针对每个人都下了笨功夫？

罗永浩： 你说采访这件事？

张鹏：你自己有没有说「这个人来还挺重要的，我要多花点时间」，有过吗？还是说所有人在我这都一样，来了就聊？

罗永浩： 来了就聊，但是我要做不少准备的。

首先我举个例子，我们现在请的作家，他的书我本来就看过，我年轻的时候涉猎很广。所以他来之前我已经看过大部分了。比如说刘震云老师到我们那里去录，我只需要看他一本新书就行了，因为前面的书很多我都看过。这就是有学问的人做播客的好处，不用什么都现去看。

再比如说来个电影导演，他今年来，过去的作品我可能已经看过了，只需要看最新一部，这样的话工作量不是很大。这部分不能叫天分，只能叫积累。

除去这个之外，其实我录播客没太用到我的天分，反倒是要克制我的天分。因为我一直很能说，也能对抗，还能吵架，这些在播客里都用不上。你请来的嘉宾，怎么能跟他对抗呢？

张鹏：看成片都很和谐。所以你真的没跟嘉宾对抗或者吵过架？

罗永浩： 几乎没有。有的时候我们也会超出原来编辑所期望的，就是一个问题纠缠不清，聊了 20 分钟，然后事后就剪掉。这种也有，但肯定不是那种对抗型的。因为不是吵架，他又不是我的敌人，他来了是我们的嘉宾，不会走到那步。

所以我是觉得，这个对我而言，没有用到什么天分，反倒是不能用。有的嘉宾说的我不太同意，我心里也不较劲。所以就变成要克制。

张鹏：你以前反应很快，甚至有点「攻击性」。但做播客需要挖掘嘉宾，这需要克制。 心里会有一种对抗存在吗？

罗永浩： 内心不对抗，只是有时候有一些是肌肉记忆。比如我们俩聊，他说了一个我不太认同的，我肌肉记忆就会——大脑都没启动，小脑可能就对抗上了——会有意识地去「掰」这些。

张鹏：小脑对抗， 就是 脸部肌肉已经开始 挂相 了 的意思吗？

罗永浩： 如果有不好的地方可以剪掉，虽然当时我表情感觉很差，但事后可以剪掉。

张鹏：我看你的播客，表情总是一脸沉静，反应也不大。这是你在刻意控制内心活动吗？

罗永浩： 也没有。有时候控制不好，他们也会「偷镜头」，从别的地方切一个沉稳的镜头过来，显得全程都沉稳。总有办法，只要不是直播都好处理。

张鹏： 那你未来有没有可能调整风格？

罗永浩： 我补充说一下你刚才说的问题。头两期播出去以后，有人骂我说：「你不是请嘉宾来的吗？你那么多话干什么？」我就少说点，后来就说得越来越少了，对我来讲反而更轻松了。我说那么多干啥？不如我少说点，让嘉宾多说一点，效果挺好的。我发现我做这个播客，核心不是我要做什么，而是我不要做什么。这个对我来说还挺轻松的。

张鹏：这可能是你第一次发现，「不做」反而比「做」更有效。

罗永浩： 也有可能是刚开始录制，我自己也是新人，我不光姿态上要谦卑，内心也要发自灵魂深处谦卑一些。我确信我能把它做得特别好，特别有信心，可能需要六个月左右。

根据以往的经验，六个月以后如果我把播客做到了最好，我觉得到时候也不一定这么谦卑。大家有一个误解，觉得叫「对话谁谁谁」，我们俩各说 50% 也是 OK 的。但我现在感觉嘉宾来了以后，都有非常丰富的干货，我确实也不用说太多，挺好的。

张鹏：今年聊了十几个嘉宾，趁他们不在，咱们聊一下：谁跟你想象的反差最大？

罗永浩： 印象最深、跟之前印象完全不一样的，第一名最典型的是魔术师刘谦老师。

我是个轻度魔术爱好者，以前对刘谦的了解仅限于春晚：一年见一次，然后第二天看着全国人民「蛐蛐」（调侃/议论）他。在那之前的印象里，我觉得他就是一个擅长表演的优秀魔术师，仅此而已。

这次请他来，是因为 Tim（罗永浩播客的上一位嘉宾）的推荐。我们要搞这种嘉宾之间的「人传人」现象，他推荐了刘谦，我也喜欢看魔术，就请来了。

结果聊的过程让我非常震惊。春晚所展现出来的刘谦，真的只是他真正实力的冰山一角。为了配合节日气氛和「合家欢」的需求，他在春晚上其实是收着演的，能做的有限。但他对魔术真正的理解、追求以及在国际上取得的成就，远比我们看到的要深得多。

那几个小时的交流，对我这种轻度爱好者来说，简直是打开了一个全新的宇宙。那次录制也是「最狠」的一次——我们工作室的员工竟然听得忘了干活。这是唯一一次，现场工作人员完全沉浸进去了，进入了「心流」状态，该干的活儿都忘了，就在那儿听傻了。

这种现场冲击力太大了。你以为他是那样，结果发现他还有隐藏的一面，而这一面比那一面强上十倍、二十倍。节目播出后，观众的反应跟我一模一样：原来知道刘谦牛，但不知道这么牛，他对魔术的理解已经到了哲学的高度，完全不是我们一般理解的那个层面。

张鹏：那科技圈的呢？

罗永浩： 对。科技领袖们来得基本上还好，我之前了解比较多，没有特别大的认知出入。

我顺便说一下我们采访人物在工作上的伦理。我对我们采访的嘉宾只有「善意」和「中性」，没有恶意。

如果有恶意，我就不采访他。如果我要骂一个企业家，或者揭露他的黑料，我应该自己去做调研、写文章，而不是把他骗来采访，录完之后剪出黑材料。那种做法，在职业伦理上是缺德的。

我们坚持这个原则继续做下去，我相信要不了半年、一年，我们会成为中国任何行业的精英在对公众有表达需求时的首选，我有这个信心。

现在的互联网媒体，为了流量 KPI，经常做「标题党」，甚至在采访中设套激怒嘉宾，只为了要把嘉宾失态的那几句话拿去做新闻。这导致企业家对媒体又爱又恨，跟防贼一样。

我们成立第一天就定下规矩： 有恶意，不采访；采访，就没恶意。 我坚信坚持这个原则半年一年，中国任何行业的精英人士想对外表达时，会首选我们。

张鹏：那下一个 放出的对话 嘉宾是谁？ 能 提前剧透一下 吗？

罗永浩： 今天是周日，明天周一会预告，周二上正片。这期是 MiniMax 的创始人闫俊杰。他是中国 AI「六小龙」里表现最好的之一。现在很多人吹牛说自己早就布局 AI，但闫俊杰是真的。他在 ChatGPT 爆发前一年就从商汤辞职做大模型了，这是真有远见。我跟他聊了五个小时，非常精彩。

张鹏：今年有没有特别想聊 ， 但没聊成的？

罗永浩： 没有请到的嘉宾，肯定有。但是这个事我觉得这个场合讲不合适。因为我说我想请谁好几次没请到，在这里说出来就是施加压力，人家可能有合理的理由不想接受采访，这个没法说。

张鹏：罗老师比较厚道，这话题咱就不展开了。

罗永浩： 我厚道的一面观察到的人不多，你是其中一个，你是真知道的。

张鹏：还有一个印象：大家本以为你会只聊科技圈，结果发现你的「光谱」非常广。这是你一开始就设计好的吗？

罗永浩： 对，一开始就是这么设计的。

做播客常见有两个做法：如果聊得很专业、很深入，它就会成为一个小众播客，或者成为特定群体的播客；如果聊的话题比较泛化，就会成为大众看的东西。

我们做小众的商业价值也很高——如果我们采访的全是企业家，聊的全是科技，它的商业价值可能会更高，这是有一定的可能性的。但为什么没有按照专业路线去做？如果我们请的都是科技界，又聊得很专业，就跟张鹏这儿撞车了。

极客公园过去十几年在中国已经证明了在这个领域里的专业性和影响力，我们不敢贸然跟你做对抗型的事情。不是因为朋友关系（笑）。

我还是希望非科技圈的人也能关注科技相关的事。很多人误以为 AI 跟他没关系，这些人将来可能会后悔。我希望请各行各业的专业人士给大众讲一些更泛化的东西，让他们能听懂。一开始是这样定位的。

张鹏：这确实很有价值。科技圈其实特别需要像你这样的角色，充当那个「接口」，把硬核的科技价值真正翻译给大众听，带大家「出圈」。

罗永浩： 我们聊偏大众化的题材，好处也是显而易见的。事后理想汽车团队和小鹏汽车团队跟我们说，那期播出去之后，他们汽车销量增加了。

很重要的一点是，我们没在那儿聊自动驾驶到底有几个级别、用什么技术路径实现它，这是大众不想看的。大家想了解李想和小鹏是怎样的人。「那么多造车新势力买谁？那就买它吧。」这是泛化题材给我们和被采访嘉宾共同的好处。另外一个汽车品牌，他们不知道老板是谁，先不考虑了。我也是在点车企的老板，你们再不来就危险了。

张鹏：不是刚说不要给人家压力吗？

罗永浩： 这是开玩笑的。比如说李斌老师就没来。我们不是想给李斌老师施加压力，之所以聊这个，是因为理想和小鹏来了，观众就在问李斌老师什么时候来。我们也问了，他们刚好跟他们活动和宣传的时间点节奏不匹配，所以暂时没来，我相信后面会来的。

 

04

如何看新一代创业者？

 

张鹏：我注意到你的嘉宾名单里 Tim 第一个 跟你有明显「代差」的年轻人。

罗永浩： 这个有点尴尬。我们现在请的嘉宾只有一位是比我岁数大的，播了 12 期可能只有一个比我岁数大。为什么？因为我老了。我想找一个比我老的已经很难了。从这个角度讲，我们请的都是年轻的，只不过 Tim 和何同学是最年轻的。

张鹏：你觉得这一届年轻人怎么样？跟他们聊完，有没有颠覆你以往的认知？

罗永浩： 现在各行各业优秀的年轻人层出不穷，我是又高兴又生气。高兴的是，我肯定希望看到各行各业冒出更多优秀年轻人，表明我们未来更值得期待；生气的是，他们首先很优秀，同时他们成长的条件也确实好。

张鹏：羡慕是吧？

罗永浩： 生气。我小时候什么都没有，他们小时候父母就给他们买数码产品。我 1972 年出生，赶上了营养不良，更别谈什么数码产品了。所以有时候会高兴，有时候也会羡慕他们成长的环境。

张鹏：更好的成长环境，给这代年轻人带来了什么本质上的不同？

罗永浩： 我举个例子。我在北京认识不少搞音乐的朋友，他们曾感慨过一个道理：到了国外，经常看到十六七岁的孩子在路边放个饭盆就在那儿演出。而我们这边搞了十几二十年的「乐队老炮」，听一会儿就会很沮丧。因为他们发现，这些十五六岁的中学生，玩出来的水平跟自己不相上下。

原因在哪儿？一半是才华，另一半是起跑线。他们跟我说，我们这代人长大时，听的都是「音乐性很差」的歌，直到二十多岁才真正听到好音乐，然后才开始搞摇滚，折腾到 30 岁才有点成就。而那些孩子之所以十五六岁就搞得这么好，是因为他们六七岁时听的就已经是世界一流的东西了。所以，早期接触什么是至关重要的。

现在国内 20 多岁的年轻人也一样，他们成长过程中什么都不缺，物质、精神、文化资源应有尽有。以前我们看到某个领域的世界最高成就，常形容是「打开了一扇新的大门」。但这词对今天的年轻人不适用——因为他们长大时，所有的门本来就是开着的，他们可以任意取舍。在这样的文化土壤里，养分是非常充裕的。

比如在站酷上，我经常看到一些十五六岁的插画师，还没成年就能画出世界一流的作品。这在我们那个年代是不可想象的。我的同龄人做插画，早期的作品往往「土得没法看」。但在今天，十五六岁的孩子出手就是世界水平。这再次证明了，小时候能接触到什么样的东西，往往决定了未来的高度。

张鹏：见识是特别重要的财富。而且这几年，这种「见识的富足」确实在年轻人身上显现出来了。

罗永浩： 我们年轻的时候对 PC 革命感兴趣，那也不就是看什么《中关村在线》之类的吗？那个时候如果有极客公园，我们怎么会……你懂的。

张鹏：有了足够宽广的「见识」，再追求深度的「认知」，未来才可能做了不起的事。

罗永浩： 还有一些，你看我们去找的那些成就很高的年轻人，他们长大时大部分是父母不怎么管的，这是很重要的。你能接触到各种各样的好东西，并且父母持有比较开明开放的态度，这才更有利于孩子成长为特别了不起的人，概率会成倍增加。

父母如果什么条件都具备，但对孩子管得特别严，这孩子很难有特别好的成就。我们播出来是 12 期，实际采访和研究完成的有 17、18 期。开场的时候我都会问他从小时候开始的事，基本都是这样的。

「鸡娃」的中国父母可以适当给孩子松一口气，可能松的那口气就是他将来的成就；而你现在逼他的那些，最后就不太理想。

张鹏：这倒是一个很意外的视角。

罗永浩： 采访的嘉宾里，有一些是在农村、在小县城长大，父母没有什么学识，有时候单纯因为忙没盯过来，孩子就有成就了。还有一些是父母隐隐约约觉得不应该管这么多，看孩子显得很聪明，就「我别管这么多了」。这些很重要。如果强扭，按照父母的意愿，很难有成就。

张鹏：说到年轻人，我听说你不光是聊，前阵子还特意去深圳跑了一圈调研。据说这次「实地考察」给你的冲击很大？到底发生了什么？

罗永浩： 因为团队同事们觉得从第一天开始就商业化，收益也很不错，希望挣更多钱，问我有什么办法。我们年终搞个动静大一点的——中间还找鹏总请教过，因为他每年搞两次极客公园大会——我说「我们也想搞个十字路口大会」。鹏总就给了一些建议。我们要认真执行，那就要做很多功课。

 

罗老师详解年底要办的「十字路口年度科技创新分享大会」｜图片来源：极客公园

 

我们想在今年年底 12 月 30 日在上海搞一场「十字路口年度科技创新分享大会」，在大会上给大家分享十几个软件和硬件的创新产品，都是中国团队做的。

一定要创新，「好」是不够的，又要创新又要好。按照这个原则去看硬件的时候，我们基本只能去深圳看。中国全国都有做硬件的，但集中大本营是深圳。刚才上来演讲的 Kickstarter 的 Henri 帮我们做了很多的介绍。

我们去深圳做了两次考察，看了几次加工厂，还有 XbotPark 机器人基地，那是全世界独一无二的硬件创业孵化器。看了几十家团队。印象很深，因为今天如果做硬件创业的话，全世界最好的地方就是深圳，没有之一。

这些年大家注意到，美国科技创新领域里，软件还是在红线（前沿/高位），但硬件没了；日本硬件创新牛的基本没有，很罕见，偶尔有一两个是富二代，常常做的是「漂亮且无用」的东西。比如说世界知名的 Teenage Engineering 那个团队，做了很多漂亮、有趣但无用的东西——当然我也喜欢，我不是骂他们，我是文艺青年出身，我也喜欢漂亮且无用的东西。

但是真正在科技领域做点实实在在的东西，没有任何一个地方能跟深圳比。你到深圳一家一家企业去看的时候很受冲击。

张鹏：你去的都是很早期的年轻团队。

罗永浩： 很难想象，在我那个年代，或者地球上深圳之外的任何一个地方，能有大学没有毕业、十八九岁的孩子，已经和同样有理想的人凑到那儿，开始埋头鼓捣硬件，而且是智能硬件、软硬件结合的。还是挺受冲击的，再一次为他们高兴，为自己生气。现在不能讲太多了，年底大会分享，有很多神奇的东西，你们到时候会惊喜的。

张鹏：往年你做手机的时候，深圳也没少跑。对比现在，你觉得最大的变化是什么？

罗永浩： 我们当时去的时候，没有这么多这么年轻的团队做「新奇特酷」的东西。那时候中国科技虽然也很繁荣，也有很多公司做新奇特酷、了不起的东西，但是年轻人——甚至没毕业、十八九岁在大一一边读书一边干这事——是见不到的。

张鹏：现在的年轻人起跑线更早了。这些新生代创业者，他们还认识你吗？

罗永浩： 基本都知道我。锤子科技虽然失败了，留下的「遗产」是让一些投资人、生意人瞧不上我——那些人我也不在乎。

但是，那些真正懂产品的、中国的产品经理们不一样。哪怕当时我们在市场上被友商打得片甲不留，但友商产品部门里很多人依然是我的粉丝，因为他们懂产品。至于技术团队，基本没我粉丝；盈利变现部门的，那更看不上我。现状大概就是这样。

我去拜访那些创业公司，如果 CEO 是产品出身而不是技术出身，上来就会特别亲近。他经常会悄悄跟我说：「老罗，我当年买过五个锤子手机……」尤其是做软硬件结合或者纯硬件的，只要是负责产品的人，对我都有一种天然的亲近感。他们会觉得「终于见到你了」，虽然你商业上败了，但我们特别认可你的产品。这种情况非常常见。

这事儿甚至在硅谷也一样。当时新闻报道说扎克伯格从 OpenAI 挖了 11 个 AI 大牛，其中 7 个是华人。我去美国时，特意想见识一下这些华人专家有多厉害。

朋友帮我拉了群，我去见了其中身价最高的一位。见面时，这位老师比我还激动，拉着我说他是「铁杆锤友」。原来他去美国读书前，曾申请来锤子科技做实习生，结果被我们 HR 两次「残酷拒绝」。没办法，他只好去美国读了个学位，后来进了 OpenAI，成了华人 AI 圈最顶尖的那批人。

张鹏： 原来你对 世界的 AI 发展 也 有贡献。

罗永浩： 有没有可能是我们 HR 给他拒绝了，他才取得这么高的成就？我不知道，我没有答案。反正我回去把我们 HR——也是老朋友——就把他微信拉黑了。反正我挺感动的，就觉得锤子科技虽然失败了，它留下的遗产（Legacy）可能还能维持很多年。接下来这么多年我还什么都没做成，我就挺愧对他们的。

张鹏：你觉得到底是哪一点真正打动了他们？让他们记到了今天，甚至对他们产生了影响？

罗永浩： 就是产品。

张鹏：是因为大家共享了一种对产品的审美？

罗永浩： 我们在做锤子科技的时候，其实懂产品的，尤其产品经理这样的团队，多数人对我们产品认可度极高。这是一个很自然的结果。

只是因为我活着活着变老了，我没有意识到这个。你们将来也会知道的，在座的都会老的。老了以后，你在变老的过程里自己没反应过来。比如你老了 20 岁，你错觉感觉好像只老了 10 岁。这个时候你活着还没怎么着，突然这就「德高望重」了。这个感觉对我来讲感受很复杂的。

我现在到了很多科技圈去见那些年轻创业者，如果是产品出身，对我就有格外特殊的感情。那时候我意识到我被迫「德高望重」了。

张鹏：问题来了，你没打算退休，未来还要做产品。那你岂不是要跟这群看着你 成长起来 的「后浪」直接竞争？

罗永浩： 德高望重也能跟年轻人竞争。

有人问我：「你觉得他们从小就接触那么好的东西，现在年纪轻轻做出这么优秀的来，你们有压力吗？」压力肯定是有的，这都是好的、正面的压力。还有人觉得「你们已经老了，体力精力创造力都下降了，还干得过他们吗？」这个很难讲。有些年轻人对「老登」有一些误会，有些是他们自己放弃了。像我这种生命不息、折腾不止的，我觉得还能折腾十几年以上。

还有我顺便给大家普及一些常识。很多人以为一个领了终身成就奖的人，他就不能再去打比赛了，这是很大的误解。我经常找这样的故事来激励我自己：亨利·方达（Henry Fonda）、保罗·纽曼（Paul Newman），这些好莱坞的明星都是领了奥斯卡终身成就奖之后，又拿了影帝。你不服行吗？

所以我是觉得，我终身成就奖在产品界拿完了，接下来有没有可能在产品领域里再拿个「影帝」呢？我们拭目以待。

张鹏：这确实是我们非常期待的。

罗永浩： 现在平均年龄能活到 80 多，随着基因科学的突破，可能很快我们能活到 100 多。我现在未来规划都是按「半个世纪」来规划的。

 

05

今天创业还有什么机会？

 

张鹏：你跟 这届年轻人 交流过程中，有给他们提出什么样的建议？

罗永浩： 这个我很小心。咱们也年轻过，「老登」过来指手画脚多讨厌。我现在跟他们交流产品，会加一堆前缀。

张鹏：怎么加？

罗永浩： 前缀能有个七层左右的 Buff 吧。从开场先说「不知当讲不当讲」开始，然后是「我毕竟不是专门研究这个的，你们肯定比我了解得多」，然后「我的经验是凭我过去并不排除错误的经验得出的看法」，「我说一个你们参考一下，如果不对欢迎你们指正」。

张鹏： 六 层了 。

罗永浩： 还有「我估计你们团队可能也有人提过了」。其实需要的话可以不停说下去。但一般到了这儿，他们就开始不耐烦：「罗老师你就说吧。」我说：「这可是你让我说的。」

这是最后一番，于是把责任推给了对方，接下来很委婉地说这个可能是不对的。

张鹏：我觉得你在 给年轻人提建议 的「 交互 体验」也做得 挺 到位。

罗永浩： 你到了什么阶段说什么话。到我们这个年龄段，不小心就是特讨厌。

张鹏：我请教一下，岁数虽然是这个岁数，但是怎么能够「反老登味儿」，让年轻人更愿意跟你交朋友，愿意跟你交流？

罗永浩： 主要是靠事业不成功。你想想，如果锤子科技的时候我做到身价几千亿，在中国成为明星企业家，排在前几位的，那现在我还有没有这么大劲头？我也不敢说，人性是很复杂的。

我现在还有这么好的劲头，跟前边没有取得特别大的成绩是有一定的关系的。如果否认这个，是不诚实的。

我们尽量多地换位思考，这个世界会变好很多。我们年轻的时候也被「老登」欺负过，你变了「老登」之后要不要欺负年轻人？这是一个。类似这种，你时不时脑子里绷根弦，就不会太丢人、太走样。

张鹏： 听起来你这一年好像对年轻人这事上有两层认知：一层是这届年轻人很行。

罗永浩： 特别行。科技创新领域太行了，不是一般的行。

 

06

罗永浩：没打算「交棒」

 

张鹏： 不过 另一层是 就算他们很行，做产品这事情， 罗老师你自己也没打算交班。

罗永浩： 对，没打算交班。尽可能用我的影响力和能做的事，帮他们成事，同时我自己的事也没放下。

张鹏：前几天你公布了那个跨年活动，之前只是发了文字预告，今天趁这个机会，当面给大伙详细讲讲？外界很多人猜，这是不是一个「年终大带货」？

罗永浩： 不是。

张鹏：怎么理解？

罗永浩： 因为我们年底这样的会，大概会讲 5 到 8 个软件，5 到 8 个硬件，加起来十几、不到 20 个创新产品。这里面分大企业做的、中小企业做的，甚至有创业公司、创业团队做的。这里面既有成熟的商品，也有刚打出来的工程机、不能量产的样机。

我们选的都是必须创新，然后是我们主动选的。在同类目里，在我们势力所及范围内，搜刮完了看到的是最好的，这种才收钱。

张鹏：所以前提都得是你觉得足够好、被说服了的产品？

罗永浩： 是，但也不全是。我们有一个选品的小组，所以有的时候我误以为某一个很好的时候，他们回去背着我讨论完了，把那个产品的所有缺点都拉了一个表。出来跟我聊的时候，我被说服了也会被否掉。

张鹏：筛选 标准怎么定？

罗永浩： 第一是好产品，第二是创新。或者反过来，第一是创新，因为有一些好产品要迭代两三代才能变成特别好的产品。但如果现在很创新，我们觉得这个值得被支持。

尤其李泽湘老师那里有千奇百怪的那些硬件创业的项目，有一些孩子还没有毕业，就在那里鼓捣出让你吓一跳的东西。你要不是心理特别不健康的中年人的话，你看到那个真的会感觉特别欣慰，特别高兴。

张鹏：有点像成为了 加速器 的感觉。

罗永浩： 像我们去李泽湘教授的那个创新机器人基地看的时候，其实孵化阶段人家已经完成了，现在开始拿出一个工程样机推向社会。这个时候需要有一个懂市场、懂营销、会讲故事、能吹牛，然后又有一些理想主义的人助推一下。所以我们就把自己定位成一个——我觉得很快就能做到——中国最好的科技加速器、助推器。

张鹏：你 是想在 这个阶段增加了一个助推的力量，帮他们更好地被这个市场看见。

罗永浩： 快速商品化，走进大众。

张鹏：这确实是行业的痛点。很多硬核团队做出了好产品，但输在了「酒香也怕巷子深」，技术强、营销弱。你觉得这种错位，在现在的硬科技创业里依然普遍吗？

罗永浩： 这些也使得我们选品的时候，说实话，相当战战兢兢的。因为我们要确保我们帮着加速、助推的是这个阶段里面最好的一个。

如果两家能力旗鼓相当，产品能力、技术研发实力都是旗鼓相当的，那这个时候，可能谁更懂营销、谁更懂生产制造那些——这都是硬功夫。还有一些软功夫是市场营销、推广、品牌故事，这一系列在现代企业里哪个都躲不掉。躲不掉的时候，我们很怕我们在一个领域里把最好的给忽略了，推了次好的。这个是我们最大的心理负担。

我们要确保每次帮着加速、助推的，是那个领域里、那个时期里最好的。

张鹏：但这里有个风险：跨界做判断很难。面对那么多不同赛道的硬科技，你怎么确保你的选品团队「懂行」，不会把最好的那个漏掉了？

罗永浩： 我们也做过 1200 多人的科技公司，里面各行各业的专家全都具备了。所以今天我在做这类事的话，原来很多的老同事，还有圈内认识的朋友，在跟他们没有利益纠葛、冲突的情况下，还愿意免费给我们当顾问。

张鹏：也就是引入「外脑」做客观评审。

罗永浩： 对，所以专业性的判断我是不缺人的。比如在 AI 领域，我们内部团队可能技术评估能力没那么强。但我们不是把中国那些厉害的 AI 创业公司都挨个采访了一遍吗？因为我又没收人家的钱，所以遇到难题时我就直说：「现在正在看一个项目，里面有些硬核的技术我们判断不了，能不能帮着把把关？」他们肯定愿意帮忙。

说实话，做这个播客的价值，比我想象的要大得多。无论是对社会价值、商业利益，还是对我自身的成长，帮助都是巨大的。照这个节奏录个一年半载，顶多两年，我就能把中国各行各业的精英都认识个遍。这对我的成长、事业，以及未来要做的大事，带来的好处真是三言两语说不完。

这是项目启动时完全没想到的意外收获。虽然我出道这么多年，想认识哪个领域的顶尖人物，托一两个朋友也能联系上。但我这人社恐，你要让我特意托人牵线搭桥、为了求助去认识一个人，我会觉得特别困难，心理负担很重。但做播客让这一切变得特别自然、丝滑。

人家大老远来了，跟我聊了 7 个小时，总不能连个微信都不加吧？加上之后，以后遇到什么问题请教一下，发现人家也非常乐意帮忙。所以这件事对我产生的长期价值，可能大得超出了我最狂野的想象。

张鹏：说到这儿，很多人包括我都觉得，你今年做播客之后，整个人的状态明显变好了 。

罗永浩： 是挺好。因为我做过直播电商卖货，我不觉得那个工作不好，但确实，我的性格不适合做重复性劳动，我要做创造性劳动。所以直播带货是没有办法做创造性劳动的，它就是重复。可是现在我采访这些各行各业的精英，这个过程中，我没觉得我在做重复劳动，因为不断地从他们身上学到很多东西。

而且你们看到的都是打了折扣的。我们还会应他们公关团队要求删了 10%、20%，那些我还自己享受了。

删掉的不一定是尺度大的，删掉很多是干货。被他们的公关团队要求删掉，就是因为在网络传播的时候，有一些话一出去就会被曲解，然后转成别的。

所以根据他们多年的公关经验，就要把那些删掉。但那些其实也挺宝贵的。是因为现在这个自媒体风气不好，动不动就带偏节奏，所以他们很小心，就把那些删了。就是因为担心传播渠道里被歪曲，所以就拿掉了。但那些就成了我自己的福利。

所以我录这个节目不觉得消耗，我觉得我吸收了大量的养分，可以一直做下去。所以我现在精神头好，跟这个也有关系。

 

罗老师做了播客比以前快乐了｜图片来源：极客公园

 

张鹏：这种创造性的快乐确实养人。你看你过去这么多年做事，自己做科技公司的时候，你要带着一群人像船长一样，给他们确认说「这个就是方向，照这个来」。

罗永浩： 包括没信心的时候。

张鹏：没信心的时候也得顶着？

罗永浩： 要不然呢？

张鹏：也是。那是不是可以理解为：跟这些嘉宾聊的时候，你从「驾驶员」变成了「乘客」，反而在吸收能量？

罗永浩： 我刚才忘说了，我们请嘉宾的第一原则就是——他不能在这个领域比我差，要不然我聊个什么呢？一定得聊比我强的。

张鹏：你这是蹭了趟「豪华免费课」。

罗永浩： 对，每个人都来给我上豪华免费课，赚翻了。

张鹏： 如今 都年过五十了。中国老话讲「五十知天命」，你有这种感觉吗？

罗永浩： 没有那么在乎。现在平均寿命 80 岁，所以说「五十知天命」其实有点扯。古人说这话的时候，平均寿命才 30 多岁，还得算上饥荒、战争。那时候大部分人没到「天命」就死了。现在我们能活到 80 多岁，五十岁知什么天命？我猜你也是按「半个世纪」来规划后面工作的。

张鹏：咱们聊聊未来。现在你脑子里最感兴趣、最让你兴奋的新目标是什么？

罗永浩： 肯定还是做产品。这一波我是又高兴又感到有一点压力，因为这波 AI 革命号称是比工业革命还大的机会。所以这波要是啥也没做出来，确实不好找借口了——上一轮还有一点借口，这一轮完全没借口了。又高兴、又兴奋、又紧张，这是很好的创业状态。

张鹏：有比较具象的思路了吗？

罗永浩： 我们年底的大会，不光挑了各行各业优秀的，也包括我们自己做的一个东西。

张鹏：还要带点「私货」？

罗永浩： 要带私货。

张鹏：那这个东西要是做得不比人家好，就该拿不出手了。

罗永浩： 那我就不上了。

张鹏：在这一波 AI 浪潮里，年轻人会觉得大厂林立、资源有限。作为罗永浩，你在这个时代的具体赛道和策略是什么？

罗永浩： 我们现在不敢做巨头们盯着的事，要分阶段。

先做一些他们不是特别看得上，但价值又足够支撑你往前走的；积累起来以后，到了某一个点你觉得可以了，才会去做那些更可能被巨头迅速掐死的东西。

现在如果创业公司做出好的东西，跟巨头感兴趣的方向一致，大部分是被「抄死」——抄袭的「抄」——而不是被收购。这是一个客观事实，大家心里要有数。

我们做的时候都很小心。如果这个东西出来就会被抄死，我们就会往后排。但你又不能做太小的东西，那样做不了规模。所以我们小心翼翼地从千奇百怪的创业可能里，挑出那些「中不溜」的，在你做到一定影响、一定价值之前，巨头们是瞧不上的。其实还挺痛苦的，但也只能这么做。

包括手机。锤子科技倒闭 7 年了，去年我们看还有百万以上的日活——就是还在用旧手机的那些朋友。一直在有人问：「再说出来做个手机吧，每年就发一款，卖个一两百万台问题不大。」但这只能让团队勉强维持生计，不会有大发展。一直有人要投资，我也不敢再做手机了，怕把别人的钱赔光了。

但是，如果我们做了一堆东西，取得了很大成功，手里有大把自己的钱，也不排除重新启动做手机。但这里有一个问题：一旦做对了，点子肯定会被大企业抄，结果基本上也是注定的。

所以我们也在想，能不能在做这个的过程中，把「巨头」里的某一个给绑架进来？如果成了，我是不是老板其实没那么介意，我只希望这个产品在一个正确的方向做对了。

以 AI 手机为例，AI 革命都三年了，无论是苹果、三星，还是华米 OV，在智能手机上什么也没做出来。反倒是「豆包」，后面可能是没有负担也比较敢干，做了一个比较大胆的尝试，结果现在所有的 App 都要封杀它。

所以，这个事情真的比热爱产品的朋友们想象的要复杂得多。不是说把产品做好就行，要考虑的事情特别多。

张鹏：如果今天真的要在手机上做变革，你觉得核心创新点在哪里？

罗永浩： 就是单纯把手机内所有的东西和 AI 助理接起来这一件事，就可以产生革命性的体验。

但这一件事很难。它的复杂性不在于技术或工程积累，这些都是小事，未来 AI 写代码的能力越来越强，都不是问题。最难的是旧世界的统治者，它要驳斥自己原有的利益，它又没有能力创新，主要靠抄。在这种情况下，你怎么做一个东西，避免被他们抄死？

说实话，要做这样一个产品，80% 的精力在防守和博弈，做产品只用 20% 精力就能比他们做得好。但做得好也可能被弄死，所以这是一个特别复杂的系统性问题。

有可能「出海」是一个选择。你看像 Nothing Phone，创始人裴宇也是我很喜欢的年轻一代企业家。Nothing 的软件比较普通，但工业设计做得非常好。他在国内一直不做，是因为国内手机领域的竞争是最凶险、最恶劣的。

所以他一直在做海外，结果在印度市场上取得了巨大的成功。现在他发展得挺好，我也挺高兴的。

算了，不提手机吧，很复杂。

张鹏：我能感觉到，你内心对手机这个事还没有完全放下。

罗永浩： 我不是对手机本身放不下，是我想做「软硬件结合的操作系统级别」的东西。

虽然我们看到千奇百怪的眼镜和各种 AI 小玩意不断出现，但我认为未来 10 年内还是没有什么东西能替代手机。如果是这样，就不得不再去考虑手机。如果未来 10 年手机能被眼镜替换掉，那我这会儿完全不关心手机，只关心眼镜了。

现在看起来，眼镜供应链的成熟还要 10 年以上，所以一时半会儿没戏，做不了那么大，替代手机是不可能的。所以还只能关心一下手机。

 

罗永浩对谈张鹏｜图片来源：极客公园

 

张鹏：你是希望自己亲自推动这场变革，还是只要看到变革发生就很高兴？

罗永浩： 都高兴。乔布斯去世以后，好像说不出几家创新的公司了，连乔布斯的公司也不创新了。

所以我希望任何一家能把 AI 手机尽快做出来造福人类，我都高兴。甚至如果是烧我自己的钱，我都愿意打版一个全世界最好的 AI 手机，然后让他们抄我，我倒闭，我都愿意。这是实话。

我也不知道这个是不是可以讲？现在中国的手机巨头，至少有一家是很希望我去做高管合伙人、帮他做手机的，跟我谈了不止一年。但是我觉得那个老板对产品的想法和我对产品的想法不一致。我去了之后归根结底要他说了算，那我就觉得这个产品有可能做不出来。基于这个考虑，我就没去。

还有一家，那个老板没希望我去，但我自己想去。

张鹏： 反过来的 「 错过 」 ？

罗永浩： 对，我不介意给他打工，只要把这个手机做成。但是他对我比较犹豫。人生就是这样。

张鹏：最后一个问题：当年你来极客公园， 说如果有机会和早几年的自己 留了一句 话，就留下 「孩子别怕」。今天面对这群「特别行」的年轻人，你有什么想对他们说的？

罗永浩： 一样，不要怕，没什么可怕的。

我觉得他们尤其不用怕，他们长大的条件比我们那时候不知道好了多少倍。现在中国科技企业都在批量出海做全球化市场。在个别领域里，你在中国真的很难——你只要做对了一些，就会被巨头掐死。但是杀出去，去全球市场，还有大把的机会，不用怕。

其实我这么讲也有点多余，他们本来就不怕，我特别喜欢这一点。我的同龄人年轻的时候，勇敢一点的也是「一边怕一边勇敢」，现在的年轻人连怕的意识都没有，我特别高兴。

至少在创业者当中是普遍的。这也证实了我年轻时候的想法是对的。我年轻时候觉得我们不应该这么畏畏缩缩，那时候我们同龄人大部分还是被现实压力压得比较畏缩。现在年轻人这样，我特别高兴。我想象的那一天正在到来。

张鹏： 好！ 以前是星星之火，现在终于燎原了。祝你继续探索感兴趣的未来。

苹果 CEO 库克被曝健康出问题：手部不明原因发抖

12 月 7 日消息，据媒体报道，知名科技记者古尔曼透露，苹果 CEO 库克的手会「时不时发抖」，但颤抖原因目前没有明确解释。

报道称，过去几个月，这一现象在苹果内部被越来越多地讨论。

知情人士透露，无论是高管还是普通员工，都在会议或大型公司活动中注意到了库克的手部颤抖。

不过，接近库克的人士表示，他的健康状况良好。

随着库克即将年满 65 岁，关于苹果下一任 CEO 的关注度也随之提升，苹果硬件工程高级副总裁约翰·特努斯被视为最有可能的接班人选

特努斯在苹果任职多年，主导了 iPad 全系产品、最新 iPhone 机型及 AirPods 的研发，也是 Mac 从英特尔转向自研芯片过程中最关键的领导者之一。（来源：快科技）

马斯克怒批欧盟 1.2 亿欧元罚单，发文称「欧盟应当被废除」

当地时间 12 月 6 日，美国企业家马斯克抨击欧盟针对其社交媒体平台 X 的 1.2 亿欧元（约 9.8 亿人民币）罚款决定，称将对处罚决定相关的欧盟高级官员作出回应。

据美国政治新闻网欧洲版（politico.eu）6 日报道，马斯克在个人社交平台上发文称：「欧盟不仅对 X 平台开出这笔荒唐的罚单，还将我本人列为处罚对象，这简直太荒唐了！因此，我们的反击措施不仅应该针对欧盟，也将直接对准那些针对我采取此番行动的个人。」

马斯克并未详细说明针对此次罚款的具体反击措施，也未指明将直接追责哪些个人。不过，随后他又发文称，「欧盟或许应当被废除，将主权归还各个国家，以便各国政府能更好地代表本国人民。」

当地时间 12 月 5 日，欧盟依据《数字服务法案》作出首份「不合规决定」，认定美国企业家马斯克旗下社交媒体平台 X 在透明度方面违法，将对其处以 1.2 亿欧元罚款。据悉，欧盟给予社交媒体平台 X60 天时间提供解决方案，以及 90 天时间实施整改。（来源：澎湃新闻）

 

饿了么 CEO 范禹内部信：淘宝闪购是阿里对「大消费平台」的战略决心和能力的充分体现

12 月 7 日消息，近日，「饿了么」官方宣布饿了么 App 在更新至最新版本后将全面焕新为「淘宝闪购」。

阿里集团合伙人、饿了么董事长兼 CEO 范禹在内部信中表示：「整个阿里大家庭的多方力量前所未有地聚力，五指连心、力出一孔，实施了坚强而默契的跨组织大协同。」并表示，淘宝闪购的横空出世以及对市场格局的重新塑造，正是阿里集团对「大消费平台」的战略决心和能力的充分体现。「过去的 18 年征程，饿了么从朴素初心出发，一步步构建起覆盖亿级用户、连接百万商家、支持千万家庭的生活服务体系。」范禹还表示，「用户对即时生活服务不断进阶的需求，也始终在鞭策我们必须持续成长、秉持勇气、自我革新。」（来源：新浪科技）

百度集团：正就分拆昆仑芯进行上市进行评估

百度集团 12 月 7 日发布公告称，公司注意到，于 2025 年 12 月 5 日有媒体报道公司拟分拆非全资附属公司昆仑芯（北京）科技有限公司进行独立上市（拟议分拆及上市）。公司谨此澄清，目前正就拟议分拆及上市进行评估。倘进行拟议分拆及上市，将须经相关监管审批程序，而本公司并不保证拟议分拆及上市将会进行。（来源：证券时报）

 

华为无网通信功能「上天」，可在飞机自由发消息、打电话

12 月 7 日消息，华为终端 BG CTO 李小龙发文分享，称在飞机上和同事测试了无网通信功能，实现了在天上也可以自由地发消息和打电话。李小龙表示，国内运营商地面信号覆盖太好，所以一直没什么机会用无网通信。

从李小龙分享的图片来看，预计此次测试的功能为华为畅连无网通信。华为官网显示，有网络时畅连无网通信也可以使用，可以接收到附近无网联系人的发送的消息或畅连通话，并在 24 小时内回复无网用户发送的消息。

另外，Mate 80 系列手机在畅连无网通信模式下，最长聊天和通话距离可达 7km（基于极限模型测试所得），空旷无遮挡环境平坦路面通讯最远距离约 1km（数据来源于华为实验室，各机型和不同场景下使用有差异）。（来源：IT 之家）

 

CEO 亲自演示：众擎机器人 T800 一脚踹翻 75 公斤级老板赵同阳

12 月 7 日消息，众擎机器人放出了一段演示视频，展示了众擎 T800 体能输出与灵活操控能力，并且成功让自家老板成功在用户面前「露脸」。

在视频中，众擎机器人公司创始人、董事长、CEO 赵同阳在穿戴护具的情况下「正面硬抗 T800 一脚」，但很显然 75 公斤级的重量仍是扛不住 T800 一脚。

对此，赵同阳本人评论称：如果不戴护具绝对会骨折。围观同事则表示：大家都想知道被踹的感觉，所以想办法怂恿老板亲自挑战一下。

据了解，众擎机器人本周二还公布了一段 T800 空中回旋踢的实机演示视频，T800 还能连续多次回旋踢、一脚踹烂门。（来源：IT 之家）

 

《疯狂动物城 2》总票房突破 30 亿元，进入 2025 年度票房榜前三

据猫眼专业版数据，截至 12 月 7 日 17 时 41 分，上映 12 天（从 11 月 26 日开始），《疯狂动物城 2》中国内地总票房（含预售）突破 30 亿元，达到 30.20 亿，超越北美票房成绩，成为本片全球第一大票仓。

这一成绩也让该片进入中国 2025 年度票房榜前三。离排名第二的《唐探 1900》仅差不足 6 亿元。

自 11 月 26 日上映以来，《疯狂动物城 2》票房就一路飙升。上映首日票房就突破 2.13 亿元，此前预售票房突破 3 亿元。猫眼专业版票房预测，该影片中国内地总票房将达 39 亿元，有望拿下《复仇者联盟 4》之后好莱坞电影在华的久违佳绩。（来源：界面新闻）

美国公司推出全球首个可扩展 DNA 数据存储解决方案，寿命长达上千年

12 月 7 日消息，美国 DNA 存储技术初创公司 Atlas Data Storage 宣布推出其首款商业化产品，该公司并未向大众市场推出 DNA 存储硬件，而是推出了名为「Atlas Eon 100」的服务，并宣称这是「全球首个可扩展的 DNA 数据存储解决方案」。伴随此次发布，公司还对 DNA 存储的超高密度与超长耐久性作出了一系列大胆声明，并多次将其与磁带存储进行直接对比。

Atlas Data Storage 创始人比尔・巴纳伊（Bill Banyai）表示：「Atlas 自豪地成为全球唯一一家实现规模化交付基于 DNA 技术存储产品的公司。这是我们在多个学科领域历经十余年产品研发与创新的成果。我们旨在为长期归档、AI 模型数据保存，以及文化遗产和高价值内容的保护提供全新解决方案。」

在其官网及新闻稿中，Atlas 重点强调了 DNA 存储的耐久性。针对 Eon 100 产品 / 服务，Atlas 明确声称：其胶囊能够「存储（数据）数千年而无需刷新，且在高达 104 华氏度（约 40 摄氏度）的环境下保持稳定。（来源：IT 之家）

 

长城欧拉 5 纯电 SUV 将于 12 月 16 日上市，预售价 10.98 万起

长城汽车欧拉 5 将于 12 月 16 日上市（原定于 12 月 9 日），届时欧拉品牌也将正式发布品牌焕新战略及未来产品布局规划。这款纯电 SUV 于 11 月 12 日正式开启预售，预售价区间 10.98-14.28 万元。

这款汽车延续了欧拉「猫」系列车型的设计，前脸外观趋近于已推出的欧拉好猫，应用具有筋线的分层式设计，散热开口位于车身下方，两侧还拥有纵向布局通风开口设计，应用分体式椭圆形大灯，整体造型较为灵动。尺寸方面，这款汽车的长宽高分别是 4471*1833 (1844)*1641 mm，轴距为 2720 mm。

动力方面，欧拉 5 配备最大功率 150kW 的电机，搭载蜂巢能源磷酸铁锂短刀动力电池，有 45.3kWh 和 58.3kWh 两种容量可选，对应续航里程分别为 480km 和 580km。（来源：汽车之家）

网红「甲亢哥」直播暴力损毁人形机器人「Rizzbot」，后者开发公司起诉索赔

12 月 7 日消息，2024 年 9 月，拥有超过 5000 万粉丝（全平台累计观看量达 60 亿次）的网红 IShowSpeed（不少中国网友称他为「甲亢哥」）直播了他与人形机器人网红「Rizzbot」的会面。然而，这场看似普通的会面却演变成一场法律纠纷。

据科技媒体 TechCrunch 获取的诉状显示，Rizzbot 的开发公司 Social Robotics 已于 11 月向法院提交诉状，对 Speed 本人、其经纪公司 Mixed Management 以及当天随行的一名制作人提起诉讼。诉状称，Speed 在直播过程中对 Rizzbot 实施了多次暴力行为，造成「不可修复的损害」。

视频证据显示，Speed 在直播期间反复击打 Rizzbot 面部、对其施以锁喉动作、一度将其按倒在沙发上，并最终将其摔至地面。诉状指出：「Speed 完全清楚这不是与一台精密机器人互动的恰当方式，也明知此类行为将对 Rizzbot 造成不可逆的损坏。」此次事件直接导致 Rizzbot「彻底损毁」。

据诉状描述，Rizzbot 因此次粗暴对待而「完全丧失功能」，其嘴部和颈部遭受严重损伤。此外，「头部摄像头已无法运作，颈部后方连接传感器的接口（用于实现视觉与听觉功能）全部失效，机器人整体结构失稳，已无法正常行走。」（来源：IT 之家）

整理｜连冉

编辑｜ 郑玄

AI 正在变得越来越强，未来，人和 AI 会是什么样的关系？

在极客公园 IF 2026 创新大会上，字节跳动即梦Dreamina 张楠与极客公园创始人、总裁张鹏讨论了人与 AI 、AI 与创作、Sora 与抖音、AI 时代的组织形态等内容。

在对谈正式开始之前，屏幕上播放了一个 18 分钟的 AI 短片——即梦 AI 青年导演合作计划之一《老妈的心愿》。这是导演小文关于自己妈妈的故事。过去，她是一个编剧，借助即梦 AI，她和搭档晓丹做起了导演，将脑海中的故事变成了有完整逻辑且不掉帧的影像——在即梦 AI 这样的 AI 工具出现之前，这很难想象。

《老妈的心愿》截图｜图片来源：极客公园

 

张楠通过对即梦实践的复盘，重新定义了人与 AI 的关系： AI 不仅是工具 ， 而且 是人类能力的「放大器」，如同乔布斯所说的「大脑的自行车」 。

她观察到，创作者正在从试图精准「控制」AI，转向与 AI「深度共创」，AI 开始扮演一种能提供意外灵感、共同探索与实验的伙伴角色。

这种技术变革，让编剧这类有故事内核，但缺乏传统影视资源的叙事者， 也有了可以创作和表达的机会。

针对行业热议的 Sora，曾负责抖音多年的张楠，认为二者有明确不同：抖音的本质是记录真实生活，而 Sora 等 AI 产品更像是在进行「想象力的社交」。

张楠在极客公园创新大会 2026 上对话张鹏｜图片来源：极客公园

她也分享了即梦Dreamina 的目标：并非一味地通过自动化来「取悦」用户或追求极致的效率，而是要在人机协作中建立一种类似「伙伴」的关系——AI 应当具备激发创作者的能力，通过不断的反馈与激荡，帮助人类突破自身创造力的上限。

在组织形态与个人思考层面，张楠坦言自己坚持「始终创业」的价值观，在即梦内部通过「探索产品 demo 制」和小团队作战来拥抱技术的不确定性。

「创造」是比「创业」更底层的驱动力，大厂的基础设施反而能让她心无旁贷地回归产品本身。

面对未来，张楠展现了极强的好奇心，预判内容形态将从线性的时间轴叙事演进为「空间叙事」，AI 或将在线上重构类似《Sleep No More》那样的沉浸式互动体验，让观众在故事中自由行走。

以下为张楠与张鹏在极客公园 IF 2026 创新大会上的对话实录，由极客公园整理 。

张鹏：欢迎张楠又来到我们极客公园创新大会，上次我们俩聊是 2021 年 1 月份，当时还在疫情期间，我们跟抖音联合合作了极客公园创新大会。你当时看这个片子是什么感受？我当时看这个片子是很感动的。

张楠： 大家好，首先感谢极客公园的邀请。我不知道现场大家这么有耐心，看完这个 18 分钟的片子，有什么感受？我当时看完了内心特别感动。这是小文的真实故事，包括她用即梦 AI，做姥姥姥爷的照片，都是真实的故事。这个真实的故事非常打动我，我在看的时候非常投入，甚至感动流泪。当时张鹏坐在我边上，我偷偷用眼睛瞄他，他也在偷偷擦眼角，确实很打动人，让我完全忘掉了它到底是用什么样的技术创作的影片。

张鹏：特别难得的不是这个画面多么顺畅，人物一致性怎么样，而是这个故事本身不掉帧，让我很投入把这个故事看下去并且沉浸其中，尤其是最后它跟真实的人出现交集的时候，突然让人觉得特别的震撼和感动。你刚才说虽然我们已经忘了这是拿什么技术去做的，但我还是确认一下，是不是都是拿 AI 来做的，它到底是怎样的过程？

张楠： 首先我替小文证明一下，因为我完整参与了青年导演合作计划，它是一个为期三个月的项目，邀请了七个导演，风格特别不一样，他们真实地跟我们一起工作了三个月，每周都开会。

张鹏：不只是来投个稿。

张楠： 不是，我们几乎每周都会开会，甚至一起线下开会，每个双周，我们会讨论哪些事情在技术上应该做改进，他们想做的这些故事，想要完成什么样的效果，我们应该怎么配合，这是一个深度共创的过程。

小文的这部片子，从头到尾，从生图到生视频，全部都是由 AI 来创作的。整体有差不多 400 多个分镜，生成上万张图，做了几千条视频。我觉得小文太有毅力了，这是非常了不起的一个实验。

张鹏：为什么今年即梦会做青年导演 合作 计划？目标是什么？作为一个成熟的公司，任何一件事肯定有自己非常明确的目标。

张楠： 其实这个计划从一年多前开始构思即梦这个项目时，它就发生了。主要源于我对创作者的创作力、想象力是如何发生的好奇心。我特别想近距离的去观察，这个世界上这么有创意的人，他们每天在想什么，思考什么，那些灵感怎么突然出现在他们脑子里。

青年导演合作计划，是我们与创作者合作的第三期项目。第一期是跟普通的 AI 创作者，他们是最先尝试 AI 技术的。第二期找了这些 AI 创作者里，特别会讲故事的。第三期，我们邀请了一批真正意义上的导演，他们很多都曾经斩获釜山国际电影节、FIRST 电影节短片大奖，出身传统影视体系，也是对 AI 技术很感兴趣的一群人。

 

01

从想驾驭 AI，到跟 AI 共创

 

张鹏：这个时候他们把 AI 当成创作自己的作品唯一的工具的时候，会遇到什么问题？

张楠： 创作过程其实非常周折，我们也确实遇到了很多挑战。大家都很想用技术去完美还原脑海中的画面、讲述心中的故事，但技术在当下的确存在局限。

让我印象深刻的是，参与者中既有 AI 老手，也有完全的新手，能明显感受到两类人的预期截然不同。

用过 AI 的人相对保守 ，因为了解现阶段技术的局限和底层逻辑，他们更懂得妥协； 而没用过的人则倾向于完美主义 ，起初极度想要掌控 AI，试图精准还原每一个表达瞬间。

但有趣的是，随着过程推进，他们逐渐发现可以跟 AI「做游戏」、「做实验」，心态发生了奇妙的转变。

这其中，胤超导演作为一位审美极佳的导演，在制作写实风格短片时，突然捕捉到了一个瞬间，让他领悟到了 AI 的乐趣。

他曾经分享过一位摄影指导朋友的故事：这位朋友热衷实拍，有天晨跑时路过一座小桥，光影绝佳。出于职业本能，他举起手机准备记录。就在按下快门的刹那，一只白鹭伴着晨光意外闯入画面。那一刻，他觉得大自然的馈赠让他捕捉到了不可复制的绝美镜头。

胤超感慨，用 AI 创作也有同样的感受： 从最初试图「驾驭」，演变为后来的「共创」 。

AI 也会赋予你那种神奇的时刻——它生成的结果可能完全超乎想象，却又与你的内核莫名契合，让你惊叹「哇，还可以这样」。这种由技术带来的动人瞬间与心态转变，给我留下了很深刻的印象。

 

02

AI 是人能力的放大器

 

张鹏：听你说这点也是我当时很感兴趣的，比如像小文，据我了解她应该没有自己原来导演过任何片子，她本身是做编剧的。经历完这个过程，你也很关心 AI 跟人的关系，看完之后你会有一个答案吗？AI 未来变得越来越强，人和 AI 会是什么样的关系？不要控制它，要把它当伙伴？

张楠： 对，就拿即梦来说，首先它肯定是一个工具产品，我们一开始定位它就是工具。

因为一切都要从基础做起：先做一个能切实服务创作者的工具，帮他们把脑海中的故事更好地实现出来，这是根本。

跟传统工具截然不同的是，AI 工具自带「智能」。面对一个有智能的工具，人类应该如何跟它协作？

关于人与 AI 的关系，我想引用乔布斯那个著名的比喻——「电脑是大脑的自行车」。这源于一份关于生物移动效率的测试：单纯靠双腿，人类的能耗效率显著落后于秃鹰；但如果给人类一辆自行车，人类就能轻松胜出。

在今天，AI 更像人类能力的放大器。它不应该单纯是一个工具，而是应该能够把创作者带往此前未有涉足的领域，帮他们实现连自己都未曾想象的创作。我希望在未来，人与 AI 的关系是共同协作：AI 激发人，人再借助 AI 走得更远。

张鹏：是不是未来也会出现这样的情况？一些好的影视的作品，它会变得更加的平权。就像你说的，它是对我的放大，我自己的一个审美或者是某种世界观，我今天有了 AI 能力，我可以摆脱原来现实世界行业传统的重力，能够去提前让它去闪耀一些东西。

张楠： 特别对，你提到平权这个词，也是当时创作者们提到最高频的词。

小文原来是编剧，在传统影视行业里，编剧往往不像导演那样拥有对现场的指挥权和掌控力。

蓝天导演曾跟我们感慨，AI 确实赋予了普通人表达的权力——像小文这样，只要脑海里有故事、有细腻的情感，对生活有观察和积累，即便没有资源，也完全可以用 AI 进行创作。

传统影视制作的门槛其实非常高，哪怕只是制作一支像样的短片，其复杂程度也远超简单的 UGC 短视频拍摄。

蓝天导演甚至用了一个很有趣的词叫「街头智慧」：在传统的片场，要调度导演、制片、摄影、置景以及一大堆演员，没有点「街头智慧」根本玩不转。

可见，过去想要通过影像讲述一个完整的故事，是多么复杂的一件事。

 

03

Sora 不是 AI 版的抖音

 

张鹏：我想把这个话题再放到跟技术相关的节点。其实 Sora 今年引发一波全球互联网大家对它的关注。Sora 刚出来的时候，很多人都说这是一个 AI 版的抖音，抖音是当时你带着把它做起来，你最了解这个过程。你怎么看大家这个说法？你怎么看 Sora？

张楠： 这个问题问得很好。首先说回抖音，这是我最熟悉的产品，我认为它的本质还是「人」。

抖音源于真实生活——无论是有趣还是平凡，生活中那些不期而遇的意外和瞬间，都是天然的创作素材。只要人活着，生活每天 24 小时都在继续，你只需将其记录下来就好。

所以我不认为 Sora 是「AI 版的抖音」。

Sora 其实是在用「想象力」进行创作和社交，就像是用想象力跟朋友们一起玩。但挑战在于，想象力很容易枯竭，人很容易想着想着就没灵感了，这不像真实生活那样源源不断。所以，这类产品还需要通过大量的产品设计，来解决如何让用户保持长期活跃的问题。

张鹏：所以非常确定的，大家如果说它是 AI 版的抖音，这个事你是不认同的？

张楠： 抖音是记录美好生活，Sora 没有在记录。

张鹏：你会觉得 Sora 有什么东西让你觉得这个东西做的挺好，甚至这个事是不是未来也应该做或者我觉得这件事为什么不是我们做，会感受到有这种压力或者是在里边被启发到这样的一些真实的反馈吗？它出来之后对即梦的团队有什么影响，从你的视角怎么看这件事？

张楠： 首先，我认为 Sora 的出现是一件好事，它让大家看到了更多的可能性。给我感触最深的是，他们能够将模型的迭代与真实的应用场景紧密结合，以此来推动协作与工作，这一点是非常好的。

张鹏：你是说它的模型本身在产品出来的形态上预先就做了对齐。

张楠： 是的，因为也是一个团队，同时大家在迭代这个技术的过程中，也在充分思考这个技术在真实的产品应用场景里面，它应该是什么样的效果。大家应该怎么去玩、互动，这个地方他们考虑的挺充分的。

 

04

拥抱不确定性

 

张鹏：刚才咱们聊上一 Part 的时候，你很关注人跟 AI 的关系。是说你们比如说即梦或者说 Sora 这样的东西，大家的出发点不一样吗？虽然那个技术很炸裂，可能并没有让你有太多的波澜？

张楠： 首先技术确实很好，但我相信这个技术不难，大家假以时日肯定都能做到，技术不是这件事情里面最重要的。

张鹏：必要不充分。

张楠： 也可以这样讲，我更关心或者我们更想做的事是怎么利用技术去更好地思考这个技术以后怎么去服务人，服务什么样的人。在服务过程中你怎么去找到一个正确的目标函数，这是我们特别关心的。

张鹏：你提到了目标函数，目标函数的核心其实就是你最终的目标嘛。你也经历在抖音，现在在即梦，这个什么目标以及目标函数有什么变化？

张楠： 我个人人生非常重要的目标或者能带来意义感的东西，肯定是有更多的体验。作为一个好奇心很强的人，我很关注我人生当中的体验是不是足够丰富。

即梦的探索方向是试图结合 AI 技术，去解锁全新的场景与产品形态。

在立项之初，我们就确立了目标——希望借助 AI 技术帮助人类提升创造力，甚至去激发人类创造力的上限。

在这个过程中，我也感受到了很强的不确定性。因为技术一直在高速发展、尚未收敛，产品的形态也在不断演变，我们需要时刻思考产品、技术与人之间的关系。比如在人机协作中，究竟何时该由人主导，何时该由 AI 辅助？这些一直在变化。

张鹏：你比较喜欢不确定性是吗？

张楠： 喜欢体验的人都不喜欢一成不变，我非常拥抱不确定性。

张鹏：今天看到即梦让你兴奋恰恰是这不确定性，在这个不确定性里面，有没有看到一些确定的东西。就像你说对于人的创造力的解放，这两年你看到了一些方向，未必可能是百分之百确定，但有一些方向已经很明确了，它可能是通向哪儿？

张楠： 首先技术不停的发展，技术越来越变好，肯定是很确定的，成本的降低肯定是很确定的。人和 AI 的关系，创作者越来越利用 AI 来完成创作，肯定是非常确定的。这些确定，使我和我团队比较坚信这件事情是非常正确的方向。我自己在这个过程当中，也确实看到一些在产品设计上、技术上能明确带来对创作者的帮助，每个阶段的小踏步，这些确定性都很真实。

张鹏：我们换一个视角，今天大家用 AI 有多种用法，可能取决于目标。如果目标是把 AI 当成一个生产力，我就可以躺平，它就是帮我干活，我创作一堆哪怕有垃圾内容，量足够大，成本足够低，也许能满足我某些任务的目标。另一种我要去表现自己，我要去探索某种像你说的新的形态边界，它更像一个工业化的过程还是通向文艺复兴？从你的角度你会看到对人的解放还是它是对工业化未来的生产力？

张楠： 这是一个很大的话题，核心取决于具体的应用场景。对于某些场景，确实可以实现端到端的自动化，人只需要在最后环节进行检查或纠偏即可。但在「创作」或「表达」这类场景中，我无比坚信人类必须深度参与。因为表达的本质，是你、是我、是每一位创作者发自内心的诉求——只有我们自己最清楚想要表达什么。

在这个过程中，AI 更像是一个「全能团队」，它协助你完成表达，填补你过去因资源匮乏、支持不足或能力受限而留下的空白。但归根结底，表达的源动力一定来自于人本身。

张鹏：人想表达，你要问的大家可能都有要表达，但是真的做成一个东西向世界表达不容易的。很多时候这个摩擦力也很大的。今天很多人都不发朋友圈了，那么简单的表达大家都不表达，我们怎么去把这件事去解决？

张楠： 表达是人类与生俱来的本能。我非常理解你所说的「摩擦力」，这往往源于过往资源的受限，或是创作者对自己表现不够好的担忧。但相比于消除摩擦力，我更关注的是创作的动力：用户在这个过程中能否感受到自己的成长？表达内容的品质是否在不断提升？这种「获得感」才最关键。

这就涉及到产品设计的核心目标函数，有些 AI 产品专注于生产效率，旨在通过自动化替代繁琐的美工工作。但在即梦，我们在设计时，不仅仅关注任务完成得顺不顺、快不快。我们不需要一味地迎合或谄媚，而是要在过程中不断激发创作者。

这里需要一个微妙的平衡：AI 既要作为帮手，处理掉那些你原本不愿做的琐碎工作，同时又要作为伙伴去激发你、质疑你——「这样做是不是还不够好？」迫使你进行更深度的思考，花更多时间去打磨作品，这其实是很难做到的。

张鹏：这两个概念我理解，在产品里能举一些例子吗？比如从即梦的视角，什么样的设置最终通向刚才说的这两点？你要让用户有参与，甚至不要谄媚用户，怎么理解这句话？

张楠： 举个例子，以前的生图或生视频往往是单向的：你给一个 Prompt，它吐出一个结果。但现在的工作流正转变为以 Agent（智能体）为核心的协作模式。在这个过程中，你需要与 AI 进行大量的沟通、讨论甚至争辩。即便 Agent 能自动调用工具，我们依然要在流程中，给创作者预留出足够的参与空间、决策权和引导能力，让它变成真正的「深度共创」。

张鹏：AI 反过来，它会觉得用户给它的 promt 不够好吗？比如提升上限，我觉得有时候身边对我提出不同意见的人对我帮助更大，如果一直夸我，我上限就我自己决定了，我怎么突破呢？AI 需要有这样的能力吗？

张楠： 肯定需要。

过去我们追求效率，总想着把一小时的活压缩到半小时。但如果我们想提升创造力和内容质量，时长缩短并不是唯一的关键指标。

相反， 创作时间变长未必是坏事 。关键在于这多出来的时间里发生了什么——你们进行了多少轮对话？对话质量如何？AI 给出的建议你是否采纳？这中间有没有发生过激烈的思维碰撞？这些高质量的互动过程不仅对作品至关重要，对我们后续的模型训练也极具价值。

张鹏：听起来这条线有很多探索空间。如果真的要有一个伙伴，纯粹取悦型的人格看起来不太 OK，我更需要能跟我在平级做探讨，能够共振的东西。这真的不是纯技术的视角。

张楠： 对，取决于什么样的场景解决什么样的问题。

 

05

AI 时代的组织形态

 

张鹏：除了技术产品，在这个时代里都说要有一些新的组织形态，我们现在看到很多年轻的创业团队就几个人，他们也在做看起来很大的事情，明显比当年移动互联网的时代团队规模缩减很多。我挺好奇，即梦现在是什么样的内部结构？你们用什么方式组织团队？和上个时代有变化吗？

张楠： 首先现在我们的工作方式非常像创业团队，字节也一直都有很重要的价值观，「始终创业」。

外界通常认为字节以强大的「中台」著称，但在一些创新业务线，我们打破了传统的组织界限。以即梦为例，里面有很多探索型项目，团队非常精干，从产品、技术到设计可能一共只有 10 个人。大家坐在一起，工作节奏非常紧凑灵活。

张鹏：团队构成是什么样的？搞模型的，搞产品的，这些都要在一起吗？

张楠： 对。

张鹏：是一个浓缩在一起的综合型的团队。

张楠： 对，其实很像一个小的创业组织，五脏俱全，但非常小而精。通俗的说法是，以前很多沟通要靠飞书，现在的沟通就靠吼，因为都坐在一起。

张鹏：今年听好几个人跟我讲，今天怎么做是对的，大家都能看得见，不是说还有中台。在今年 AI 创新的里面，天然是反中台的，因为需要把原来所谓的能力要整个塞到一个团队变成一体循环，这个你是否也感受到了？

张楠： 这个和业务成熟度相关，我们有很多成熟的业务还是需要流程化、标准化的工作，保证线上众多用户的服务质量。

探索型的项目早期，我们实行的是「探索产品 Demo 制」。这里没有严格的项目评审，几个人今晚有想法，做出来，明早直接看 Demo，是一个快速滚动迭代的过程。

 

06

创造，比创业更底层

 

张鹏：最近在整个 AI 这波浪潮里，很多年轻人，甚至 00 后都在开始拿 AI，看起来拿 AI 创造一个新东西的门槛在降低，很多年轻人有点像导演领域一样，我未必混很多年有很多资源才能干我想做的影片，今天有 AI 就可以做这样的尝试。年轻人今天是被追捧的，即梦团队平均年龄怎么样？里面的人员怎么构成的？

张楠： 我应该是团队里年纪最大的，但我们在组建团队时并不看重年龄，而是看重背后的能力模型以及成员间的协作搭配。

对于探索性业务，我更看重成员是否有好奇心、是否坚持学习，以及是否有韧性。因为探索必然伴随着试错，韧性是支撑我们走下去的关键。

张鹏：即便即梦在字节的体系下是大厂，可能也需要面对一个问题去回答，为什么今天优秀的年轻人还要去大厂？

张楠： 这个问题虽然有点尖锐，但很好。

我自己创过业，所以对「创业」这件事已经祛魅。创业的成功率很低，且过程异常辛苦，很多时候你无法纯粹地做产品，必须分心去处理各种琐碎杂事。

而在字节跳动，有现成的基础设施、技术储备和人才流动机制，这让我能心无旁贷地专注于我擅长的产品本身。

从这个视角看，「创业」只是手段，且未必是成功率最高的手段；而「创造」才是比创业更底层的驱动力。

我关注人生体验，更看重能否把想做的事情做成。

张鹏：这个视角可以理解为创造是比较创业更底层的那件事。

张楠： 你这么说，我觉得是。

张鹏：创造比创业更底层一点。

张楠： 创业是手段，但是不是成功率最高的手段。

张鹏：到最后一个问题了，你的经历很丰富，自己创业，带动抖音 发展到 今天我们每天花很多时间的产品，你现在又 在 尝试即梦。在未来的五年，你更希望自己去实现的是什么？你的好奇心希望被满足的是什么？在今天它很清晰了吗？能被定义了吗？

张楠： 现阶段我们要先做好工具，但我对未来的内容形态有着强烈的好奇心。

我为什么那么喜欢创作者，就像极客公园很喜欢创业者一样，我喜欢跟他们共创做一些新东西的过程，我对于未来的内容形态其实有一些想象，有非常强烈的好奇心想要做一些这样的实验和探索。

其实早在 1960 年代就有过互动电影《Kinoautomat》的实验，还有像 Punchdrunk 的《Sleep No More》这种线下沉浸式戏剧——观众戴着面具在整栋楼里自由探索，跟随角色进入故事。

受这些的启发，我认为未来的讲故事方式可能不再是基于线性的「时间轴」，而是基于「空间图」的空间叙事。

观众不再是单纯的旁观者，而是可以在故事中「行走」。我非常期待 AI 能在未来帮助我们在云端实现这种全新的体验。

张鹏：听起来它不只是对于今天的创作者上限的提升，有可能对于内容的形态带来全新的改变，甚至观众在里面更多的参与，因为可能也需要 AI 把工具做完，在第一步之后内容形态的变化自然会有更多。

张楠： 甚至可能跟工具本身的打造也很有关系。

张鹏：听起来这是一个在未来挺让人兴奋的事情。特别感谢你来到公园给我们做这些分享，我也期待这五年你也在你的好奇心上不断有收获，再回到这来分享你的认知。

整理｜Moonshot

编辑｜ 靖宇

 

影石的 2025 年完成了一个堪称疯狂的双连击：6 月上市敲钟后，12 月发布全球首款全景无人机影翎 Antigravity A1。前者为十年创业史按下句点，后者则像打开全新关卡的起点。

一家从十几人起步的小团队，在成长为 4000 人规模、市值跨过千亿门槛的超级独角兽后，却选择在无人机赛道重启探索。这件事本身就足够戏剧性，以至于足以让所有旁观者好奇「Why？为什么要做无人机？」

对于这个疑问，影石创始人刘靖康在极客公园创新大会 2026 的舞台上，给出了自己的答案：

问题从来不是「要不要做无人机」，而是—— 影像的终极形态会是什么 ？

对影石来说，无人机并不是进入一个巨头盘踞的红海，而是延续使命、洞察行业本质、寻找非共识机会的结果。

从「马车时代的汽车」这个经典比喻，到刘靖康用 40 分钟洗澡萌生的全景无人机该如何交互的创意，都指向一个核心判断： 影像的终极需求不是设备，而是内容本身 。

用户并不迷恋设备本身，他们追求的是一种无需学习、不被打断、能让人生被自然记录的体验。

所以当行业仍在比拼参数、拉扯价格、试图在存量里内卷时，影石选择了一个更难但更具确定性的方向：去搭建下一代影像设备的操作系统，打造一种更「直觉化」、更具沉浸感的新拍摄方式。

这并非「挑战对手」式的冲动，而是影石对自身进化的主动选择。

刘靖康、张鹏在现场展开对谈｜图片来源：极客公园

 

这种选择，也反映出影石对行业与商业逻辑的另一重认知：在影像这个高度开放、需求分层又极度依赖体验的市场里，创新从来不是靠性价比，而且无人机的赛道并没有大家想象中的难，反而还有很大的市场空间。

无人机对影石来说，也是一次能力体系的全面升维：研发、工程、供应链、营销、服务，整个公司被迫进入一个全新的复杂度。

也正是在这样的背景下，影石做无人机这件颇具「挑战对手」戏剧色彩的决定，显得既大胆又合理。

因此，当我们重新审视影石 2025 的状态，不难发现：上市从来不是影石的终点，而更像一个必须重新起跑的起点。无人机、AI 全流程影像生成、跨品类能力升级，才是这家公司要面对的真正挑战。

在极客公园创新大会 2026 上，极客公园创始人张鹏与影石创始人刘靖康进行了一场长谈。在这场对谈中，不仅是关于一款新品如何诞生的故事，而是一家影像公司如何试图理解「下一代影像」本身。

嘉宾精彩观点：

• 无人机的技术门槛比造车、造手机要低，但市场规模并不小。

• 我们推出的全景无人机，就像是在马车市场提供了「汽车」。

• 无人机是对短板容忍度特别差的品类，长板再好也不能覆盖安全性层面的短板。

• 人们对影像的需求终极并不是工具本身，而是照片和视频。

• 打价格战永远是巨头的特权，不是创业公司或新入场者的权力。

• 很多公司最后都会消亡，但它在历史上存在的意义，就是它发明、改变、创造了新的市场。

• 影像背后的三个需求是：记录、分享、创作。

• 将每一个小场景服务好、抓住，最终加总在一起的市场，可能比大家普遍认为的要大。

• 等到你犯了大错也不会下牌桌的时候，你再去做最勇敢的尝试。

 

下面是刘靖康和张鹏在极客公园创新大会 2026 上的对话实录，由极客公园整理：

张鹏： 欢迎刘靖康再次来到极客公园创新大会！今年公司上市了，你瘦了，是上市公司老板开始做形象管理了吗？

刘靖康： 感谢邀请。倒不是因为上市，其实上市后那段时间我反而胖了十几斤。现在的体重是过去一两个月通过自我意志管理瘦下来的。因为公司业务将变得越来越复杂，作为典型的「P 人」，我需要更有计划性，对自我有更多约束。所以，先从体重管理开始，这也是一种心理建设。

 

01

上市时的「冷静时间」

 

张鹏： 上市那一瞬间，你真实的心理活动是什么？

刘靖康： 那一瞬间的感觉，就像读书时刚考完期末考准备放假，但人还没离校；或者刚开完年会放假了，但还没回到家。这是一种非常短暂的歇息：完成了一件大事，正准备迎接下一个困难，也还没面对家里亲戚的唠叨。

那是一种介于两件事之间的 Gap，心情非常放松、放空，完全没有想工作，注意力短暂地回归到了自己本身。

刘靖康在极客公园创新大会 2026 现场｜图片来源：极客公园

 

张鹏： 很多人认为上市意味着财富自由和松弛感，你们团队在「喘完这口气」后，有松弛吗？

刘靖康： 上市后的两个季度，我们核心管理层的加班反而明显变多了。原因很现实：

第一， 影像行业是个很苦的生意，容错率极低，做不到一定程度没法「躺平」。

第二，我们有远大的目标。就像小鹏总做具身智能，我们公司在相机赛道终极想做的是摄影机器人，它能全自动地帮人拍出好照片、剪出好视频。我们现在做到的程度相比我们的目标还很远，还有很多事情没做。

 

02

马车时代的「造车」逻辑

 

张鹏： 最近大家很关注你们做的无人机，不是 What 和 How，而是 Why？为什么有个伟大的对手在那里，还要做？

刘靖康： 我们做无人机主要基于三个原因：

首先，这是公司使命的延续。我们的使命是「帮助人们更好地记录和分享生活」。这个是我们 2016 年公司定下的使命，也在过去十年指导着公司的业务选择，也会在未来 10 年继续指导公司业务的选择。

今天我们看到在售的运动相机，无论是我们在售还是友商的运动相机，或者说手机厂做手机，相机它仅仅只是一个工具，但是消费者买一个工具的目的不是更好的操作这个工具，而是他想要一张好的照片和好的视频，希望人生的珍贵时刻被很好的保存下来，可以分享给他的朋友、家人。

因此，我们发现大部分人不懂运镜、不懂剪辑、不懂修图。但是好的影像体验，是你不用担心拍摄本身，尽情享受当下，有摄影师会帮你拍好，修好，剪好。

所以人们对影像的需求终极并不是工具本身，而是照片和视频。 最大的障碍就是：用户对摄影摄像的学习门槛，和人们在该享受当下的时没有享受当下，而是专注在拍摄上。

我们从十年前一直在思考这个问题，五年前我们确定，大概率还是要做机器人形态的产品。这里不是指人形机器人，因为它很大很重，而是要做形态更紧凑、具有移动能力的无人机。

12 月 4 日，影石孵化的影翎 Antigravity A1 全景无人机上市｜图源：Insta360

 

第二，是关于市场竞争的思考。虽然无人机赛道友商遥遥领先，但我说个很现实的问题。今天很多新能源车企营收大概几百亿，好一点的做到千亿。但友商的无人机或者 Pocket 系列，单品类都要 200 亿元起步。

然而这两个品类的开发难度比汽车简单得多，甚至比手机还要简单。所以这是属于「非共识」的领域： 看上去一家独大，但并不是非常难的事情。大家都在共识范围之外卷汽车、卷手机，反而忽视了这个品类。

更重要的是，我们做产品研究一直有个理论叫「看需求背后的需求」。

例如进入马车市场，问客户想要什么样的马车，客户会说「希望马不吃饭不睡觉一直跑」、「轮子避震」、「椅子变沙发」、「车厢有空调」。这就像过去大家对无人机的期望：参数更高、飞得更远、避障更好。

假设有一天你做到马车世界第一，问客户为什么需要马车？客户会说「希望更快地从 A 点到 B 点」。想满足这个需求，方案不一定是马车，可以是汽车或新能源车。

虽然友商在无人机领域遥遥领先，但这其实是一个「非共识」的机会。 无人机的技术门槛比造车、造手机要低，但市场规模并不小。

在无人机领域，「A 点到 B 点」的需求是航拍和换个角度看世界。传统无人机的痛点是操作门槛高、容易炸机。

我们推出的全景无人机，就像是在马车市场提供了「汽车」。通过全景相机和 VR 眼镜的体感操控，用户手指哪里就飞哪里，眼睛看哪里就拍哪里，不需要学习复杂的运镜，这种交互是自然的。

同时因为我们是通过 VR 眼镜，把你看到的画面整个包裹你的眼球，你看哪里都是全景，就像鸟一样在天上飞，感受整个空间、整个世界。

所以它不仅是一种新的航拍方式，甚至会变成一种新的旅游方式。我们在五年前探索出全景无人机这个品类，认为它就是「马车市场背后的汽车」。

第三，是对公司能力的要求。无论研发、工程、营销，还是服务、供应能力，无人机相比五年前只做运动相机的影石，有着全面提升的要求。

今天大家会听到一个说法：友商做扫地机器人、电动车、运动相机叫「降维打击」，这算是一个事实。反过来讲，我们做无人机是「能力升维」的事情。无人机显然是对能力宽度和深度要求高得多的品类。

我们观察那些穿越好几个周期、历时长达数十年的科技公司，它们 基业长青最核心的点，是有非常清晰的主航道，并在其上延伸和加深能力，使自己成为每个周期里准备最充分的选手。

我们从无人机赛道看到了对公司能力牵引的可能性。今天终于做出了无人机，并成功推上市。

我也非常自信地说，今天影石的能力相比五年前做无人机时是全面成长的，完全不可同日而语。当然和友商还有很多差距，但比五年前的影石强得多。

做手机跟做汽车，相比做无人机又是一个更加升维的能力，但无人机的赛道在大家的非共识里面，这个赛道没有大家想象中的难。

张鹏： 背后有那么复杂 Why 的产品，它到底有什么样的特点？

刘靖康： 打个比方，友商的 Mavic 系列就像民航客机，拍摄出来的画面四平八稳，本身也很好看，但只是一个类型的画面。当时有一个品类叫穿越机，就像战斗机，飞行轨迹非常多样，角度多变，观赏性比民航机好很多。但穿越机的问题就像开战斗机一样，门槛太高，很难上手。

当时我们把这个问题解构了一下：无人机拍摄的画面由什么构成？第一是飞行轨迹，第二是拍摄角度。分别由三个自由度组合，共六个自由度决定无人机拍摄的画面和感受。

传统无人机，无论是穿越机还是 Mavic 系列，都需要通过两个摇杆操作。你需要把六个维度的东西转化成摇杆上的四个维度，经过人脑的转换，这就是穿越机学习门槛高的原因。

有一天我洗澡时想了 40 分钟，想出一个 idea。做全景相机时，我们有 VR 头显，戴上就可以看到 360 度的画面。你想拍哪里就看哪里，眼睛就是最自然的取景器。

所以无人机飞行原理首先是：画面实时传输到头显，你的头看哪儿，就传输哪部分的画面。

影翎 Antigravity A1 的使用方式不同于其他无人机｜图源：Insta360

 

第二，你想飞哪里？当时乔布斯发布 iPhone 时认为，人的手指就是最自然的鼠标。我们也是，你想飞哪里，就拿手柄指向哪里。手柄就像激光笔，指向哪里，扳动油门，它就往那边飞。

人头和人手是两个非常自然，三个自由度的器官，全景无人机很好地利用了人最符合直觉的两个器官来指导飞机拍哪里、飞哪里。

所以很多博主评价，这不仅是一个飞机，更是一种新的旅行方式，它「飞」的意义大于「拍」的意义。因为你就鸟一样，想飞哪里就指哪里，想看哪里就看哪里。眼睛被画面完全包裹，像完全置身空中一样。这就是我们的设计思路。

 

03

创新、定价与商业竞争

 

张鹏： 中国商业领域有一个更简单的办法：讲性价比，参数高一点，价格低一点。你为什么没有选择这个路线？

刘靖康： 首先，这跟行业有关。影像市场是个开放市场。还有一种市场是纯效率和工具类的，比如自动驾驶，评价维度单一，满足安全、快速的前提下，舒适抵达目的地即可，扫地机也是，扫得越快、干净、安静，产品就越好。

但影像市场特别像游戏市场。你没听过哪个游戏是靠性价比、靠运行速度快而饱受好评的。很多好玩的游戏配置要求高、单价高，但玩家愿意付费。

影像市场的特点正是需求多样化，你在不同场景下对滤镜、特效、拍摄角度的诉求不一样。包括拍完后通过 AI 生成各种脑补画面，这本身对内容和相机的需求都是多样性的，没有一个特别收敛的维度。

所以相机不只是比拼画质、续航、价格。很多人不知道怎么用好相机，不知道什么角度最好，不知道怎么加特效、剪辑。这些都是我们作为产品公司给客户提供的差异化价值。

所谓的开放市场，提供了很多差异化空间，这给不打价格战提供了基础支撑。

第二，打价格战是巨头的特权。很多公司有技术主营业务，在互联网行业都是拿主营业务去补贴。比如外卖大战，美团是主业，但对京东和阿里来说不是主业，他们得拿其他主业补贴。

对于创业公司来讲，打价格战不是特权，我们没有这样的权力。我们投无人机投了五年，是非常大的一笔钱和时间。我们为什么有钱投入创新？因为我们的资金来源就是经营所得。经营所得来自于合理的利润，合理的利润来自于合理的毛利，而合理的毛利来自于合理的差异化，只有客户认可你独特的价值，才能正向循环。

刘靖康在极客公园创新大会 2026 现场｜图片来源：极客公园

 

如果今天巨头打价格战，我们口袋没有巨头深，创新就难以为继。 所以打价格战永远是巨头的特权，不是创业公司或新入场者的权力。

第三，我想说一个非常重要的事情。最开始大家想到触屏手机是苹果，其实发明这个品类的并不是苹果。 所以很多行业里，最早的发明者并不是后来大家知道的公司，很多发明者已经消失了。但这些公司在历史上的意义，就是为行业提供基础、养分和启发。

我们公司作为公众公司，会尽全力做好全景相机、拇指相机、全景无人机这些品类。但也有可能有一天我们没做好，最后把全景无人机普及的可能是友商或其他对手。但这个品类的确是我们创造出来的，如果没有我们，巨头不见得会做。

我们也是这么一个心态，我发现 很多公司最后都会消亡，但它在历史上存在的意义，就是它发明和改变了一些东西，创造了新的市场。

解决别人没有解决的问题，而不是怎么去歼灭别人，这是影石的核心价值观。 如果有一天我们灭亡了，只要创造了一些新的东西，这就是唯一的意义。我们在无人机品类上是做好了充分的自我心理建设才进来的，不是脑袋发热。

张鹏： 如果拆解一下技术栈，实现今天这样的能力，有哪些关键技术是一定要驾驭的？

刘靖康在极客公园创新大会 2026 现场｜图片来源：极客公园

 

刘靖康： 无人机有几个关键能力。影像和云台对我们不构成真正门槛，难点在于图传和飞控。

图传需要做电磁屏蔽和协议栈，研究抗各种干扰的技术，我们花了很多力气去做。另一个难点是飞控，飞控最大的问题是实验室和测试没问题，但在客户场景下可能失控。十年前 GoPro 信心满满上市无人机，结果用户飞着飞着掉电掉下来，这就是安全和飞控的问题，GoPro 没做测试吗？肯定做了。但无人机存在大量不同的使用场景。

我们为什么做无人机做了五年，大量的工作都是在做测试，三年做技术，最后两年才立项做产品。没有很好的安全做基础，其他东西再好也起不来。 无人机是对短板容忍度特别差的品类，长板再好也不能覆盖安全性层面的短板。

今天我们的安全性做得还可以。比如双机在 30 多公里时速下碰撞，也不会掉下来，有很强的自救能力。

而且飞控是测试面上比较容易通过，然而在各式各样的用户场景里有很多坑，我们历史上所有产品都是发布即发货，只有无人机发布后隔了三四个月才发货，因为这期间我们要在全国做公测，确保问题暴露并修复完再发货。

无人机还有一个隐形门槛是制造。运动相机产线上大概 100 多个组装工序，无人机加起来接近 500 多个。在保证良率、直通率、制造工艺、供应商物料质量管控上，是另一个水平的要求，也是容易被忽略的要求，但是这个相比做车和做手机还是比较简单的。

张鹏： 这个也解释了为什么市场需要五年的时间。

 

04

AI 时代的硬件创业机会

 

张鹏： 今天年轻的创业者，想在硬件领域结合 AI 做创新，你看好吗？

刘靖康： 首先，我非常看好 AI 相关的创业。原因不在于 AI 本身能力有多强，而在于商业模式的变化。

以前互联网是「羊毛出在猪身上」，要发明非常复杂的商业模式，不能直接从客户那边收费，客户没有软件付费习惯，但今天的字节、腾讯、谷歌这些巨头亲自下场教育客户你得对软件付费。

软件的创业门槛各有各的门槛，但硬件创业要苦得多，我们公司有 600 多个工种，起码得养 600 多个不同领域的人才，才能够做出一个硬件产品，但做软件所需要的团队要短得多。

今天大家愿意为软件付费，从这个角度来看，我非常看好今天基于 AI 本身的创业。

其次，关于 AI 是否会取代相机。市场有一种声音担心 AIGC 很厉害，大家就不需要相机了。我认为不会，因为 影像背后的三个需求是：记录、分享、创作。

记录本身是发信号，想把珍贵时刻记下来。它是「先发生，再记录」，而不是凭空创造。

分享的底层动机是「装」。现在通过剪映 AI，画面可以从 80 分变成 120 分。比如一个普通的滑雪视频，可以通过套模版，做得非常酷炫，但大家发现谁都可以套模版后，反而会去比较「真实」的部分，所以点赞高的往往是那些真实的后空翻、刻滑。

Insta 360 App 早已支持 AI 和自动剪辑｜图源：App Store

 

创作的心理动机不仅是片子好看，而是这跟个人能力相关，通过练习克服困难去实现。就像依然有人喜欢开手动挡的车，依然有厨师创作菜品。

所以， 当 AI 平权之后，大家拥有了同样的能力，反而会比较「什么是我有你没有的」。 这不会消灭分享需求，反而会进一步刺激大家相互比较、相互创作、锻炼自己真实动作的欲望。

张鹏： 在更多垂直领域，如果能把复杂操作变简单且交付结果，你认为有新的机会吗？要注意什么？

刘靖康： AI 很强，但在消费电子行业有个非常重要的观点： 任何一个再长的长板，都不能构成品类的充分条件，一个品类是否能做好，还有很多必要条件。

比如 Pocket 3，从画质角度看，很多旗舰手机比它好。但它提供了手机提供不了的东西：第一是长时间握持和拍摄的手感；第二是解锁体验：屏幕一掰就可以拍，非常有仪式感和情绪价值。这些是在手机影像足够强的情况下，支撑它卖了几百亿的原因。

我们千万不要低估其他部分的重要性。很多品类存在的形态，是因为它集成了手机或更大品类不会集成的传感器，且能显著提高体验。

比如最近很火的「AI 望远镜」。以前是先用望远镜看，再用相机拍。现在直接把相机集成到望远镜里，还能告诉你这是什么鸟。如果把望远镜的光学模组集成到手机里，手机就会变得很大，没法日常使用。这就是细分品类的机会。

所以大家要看几个特别重要的品类：眼镜和手机。这两个是有可能大家将来最高频携带的品类，如果这两个品类集成的传感器足以解决你的问题，那你的品类就很危险，可能会被降维打击。

今天我们看到 AirPods 销量巨大，手机厂商的耳机出货量也很大，但同时韶音科技依然发展得很好，包括华为、OPPO 等品牌的智能手表出货量也表现突出。

这件事情的关键是， 你要抓住你理解最深的那个场景和那批目标客户，找到他们尚未被解决的需求，并在更大品类的「射程范围」之外找到这个交集。 这就是很多垂直细分品类得以生存的空间。

我们公司今年的收入体量大约在百亿级别，但如果看我们的产品品类，其实相对小众。然而，我们相信聚沙成塔， 将每一个小场景服务好、抓住，最终加总在一起的市场，可能比大家普遍认为的要大。

相反，一些超级共识的赛道，比如汽车、具身智能，大家都认为这是巨大的赛道，但同时可以看到这边的玩家非常多，竞争也极其激烈，创造差异化的空间相对更小，需求和技术路径的透明度也更高。

每个人的创业目的不一定纯粹是为了赚钱，每个人选择解决的问题也不一样。但从商业化的角度来看，我提供以上思考角度供大家参考。

 

05

大胆想象与底线思维

 

张鹏： 你们公司文化特别喜欢「Bold」（大胆）这个词，但怎么把握勇气与疯狂之间的平衡点？

刘靖康： 我提供两个观点：

第一是底线思维。我刚毕业创业时的底线是：反正什么都没有，失败了也什么都没有，但攒了一身本领，去任何公司都能找到不错的工作。

我们做无人机的底线是：假设没干过对手，我们去做吹风机或小家电也能过得不错。这就是底线思维。我很少讲 All in or nothing（孤注一掷），那是很冲动的，你要想好底牌，不要做让自己下牌桌不能翻身的事， 等到你犯了大错也不会下牌桌的时候，你再去做最勇敢的尝试。

第二是工程思维（第一性原理）。 你把要解决的问题严肃地捋出来，谁决定谁，谁依赖谁，这是充分条件还是必要条件还只是自嗨？

一定要认真看你的差距在哪儿，整个业务的关键在哪儿，要大胆想象，但脚踏实地，验证部分一定要一步一个脚印往前走。

张鹏： 我看到有个兄弟自己手搓喷气机，欠了 200 多万，你们「 Think Bold 」基金帮他还了 180 万。这难道不是「做了一件让自己无法翻身的事」，你们为什么支持他？

刘靖康： 我们公司的口号是「Think Bold」（始于敢想）。因为很多发明和艺术创作最开始都源于大胆的想法。

所以我们设立 Think Bold 挑战基金，向全球征集想法。比如两年前跟 Tim 一起发卫星；前段时间也支持了蔡磊总攻克渐冻症的基金。我们就是希望帮助这些想法大胆，但又可以被验证的事情往前走一步。

那个哥们叫阿宇，他做了很多疯狂的事儿，我们在两三年前就开始合作，那时候他在做喷气式相关的项目，影石挑战基金也和他合作过。没想到经过好几年打磨，他做出来的东西确实越来越厉害，甚至做到了「空中客厅」。

阿宇的「空中客厅」在 B 站达到 800 万+ 的播放量｜图源：bilibili

 

在这个过程中，他也遇到被骗的情况，背上了一些债务，但他们本身是非常有勇气的人。我们希望他们能少一点负担，能把事情做到更好，所以我们提供了 180 万支持，就是希望他能更轻松地去做下一个他认可的大胆项目。

我想强调一点，像阿宇、Tim 这样的创作者本身就是非常大胆的想法人。他们的行动和作品激励了很多人。我们生活中的很多时刻，其实都在被这些人的作品影响着。

影石本身也是一家充满大胆想法、比较「浪」的公司，希望通过一些发明改变一些事情。同样，很多创作者也能通过自己的作品、自己的世界观去影响别人。我们希望通过这些项目、这些人，让公司产生更大的影响力。

张鹏： 如果从今天看五年后，你希望自己是什么状态？希望影石是一家什么样的公司？

刘靖康： 第一，希望我们能活下来，在巨头的竞争里活下来。

第二，希望真的创造一些世界级的产品，能真正大幅改变人们生活习惯的产品，像当年的索尼 Walkman，或者 Pocket 3 一样。

第三，影石是一个非常长协作链的平台。很多人能在这里学到跨领域的知识。随着跨领域能力越来越强，他们会越来越接近「创业者的能力栈」。未来即便他们离开，我们也愿意继续合作，比如投资他们的项目。

我们不仅希望影石的产品能改变世界，也希望从影石走出去的人，也能创造非常厉害的东西，影响更多行业。

希望五年后，影石多少能做成这几件事情里的一件或者两件吧。

 

马斯克：SpaceX 正以 8000 亿美元估值融资的消息并不准确

华尔街日报此前报道称 SpaceX 正启动新一轮二次股票出售，若交易完成，其公司估值有望翻倍至 8000 亿美元（现汇率约合 5.66 万亿元人民币），一举超越 OpenAI 成为全美最有价值的私营公司。与此同时，SpaceX 高管层明确表示，公司正在评估于 2026 年进行首次公开募股（IPO）的可能性。

对此，马斯克于当地时间周六否认 SpaceX 正以 8000 亿美元估值融资，但未回应关于该公司计划出售内部股份的报道。

马斯克在其社交媒体平台 X 的一篇帖子中表示：「SpaceX 以 8000 亿美元估值融资的消息并不准确。SpaceX 多年来一直保持现金流为正，且每年会定期进行两次股票回购，为员工和投资者提供流动性。估值的提升取决于星舰（Starship）和星链（Starlink）的推进进展，以及获得全球直连手机网络的频谱，这将大幅扩大公司可服务市场的规模。」（来源：IT 之家）

美国知名机器人公司iRobot爆雷

据报道，美国消费机器人巨头iRobot被曝陷入严重财务危机。截至11月24日，该公司欠中国深圳代工厂杉川机器人超3.5亿美元，折合人民币约25亿元。而其现金储备仅剩2480万美元，已处于技术性破产边缘。

iRobot于1990年由麻省理工学院教授创立。2002年推出首款Roomba扫地机器人，曾占据美国扫地机器人市场80%以上份额，产品还广泛应用于军事、救援等领域。

2022年，公司迎来转折点，全球各区域市场全面下滑。营收同比下降24%至11.83亿美元，净亏损2.863亿美元。当年亚马逊提出收购计划，但因反垄断审查失败。此后，iRobot裁员350人，占总人数的31%，CEO辞职，战略收缩，财务状况进一步恶化。

其定价策略僵化，产品竞争力持续下降。今年全球市场份额已跌至7.9%。截至今年9月，公司总资产4.81亿美元，总负债5.08亿美元，股东权益为-2680万美元，已正式资不抵债。

目前iRobot正与杉川就债务解决方案“积极磋商”。业内普遍认为杉川的介入是「iRobot唯一可能的生存机会」，但也意味着公司控制权将落入中国企业手中。（来源：新浪财经）

 

Meta 收购 AI 创企 Limitless 热门记忆挂件停售

Meta 近日宣布收购人工智能初创公司 Limitless，此举将使后者旗下备受关注的 AI 记忆穿戴设备 Limitless Pendant 停止对新用户销售。Limitless 专注于通过软件与专用硬件增强人类记忆与认知能力，其主打产品是一款体积小巧、外观简洁的 AI 挂件，可持续记录和处理用户的日常信息。

业内认为这次收购有助于 Meta 在 AI 可穿戴设备领域与正与 Jony Ive 合作开发新形态设备的 OpenAI 展开更直接的竞争。

Limitless 在官网公告中表示，公司已被 Meta 收购，将携手推动「令人惊叹的 AI 可穿戴设备」以及「个人超级智能」的愿景落地。收购完成后，Limitless 将不再面向新用户销售 Pendant 硬件产品，但现有用户的设备在未来至少一年内仍将继续获得官方支持。此外，原本需要付费订阅的 Unlimited Plan 也已对所有现有客户免费开放，无需再支付订阅费用，作为对产品即将退出市场的一种补偿安排。（来源：cnBeta）

 

大众集团 CEO 奥博穆：到 2030 年前将为新车、技术等领域投入 1600 亿欧元

大众集团 CEO 奥博穆今天在《法兰克福汇报》的采访中表示，大众将在 2030 年前投入 1600 亿欧元（现汇率约合 1.32 万亿元人民币），和前几版五年规划比起来略有收紧。

此前的投资安排为 2025-2029 年的 1650 亿欧元（现汇率约合 1.36 万亿元人民币），以及 2024-2028 年的 1800 亿欧元（现汇率约合 1.48 万亿元人民币），其中 2024 年达到最高点。

过去一段时间，大众旗下保时捷与奥迪同时受到美国加征关税以及中国市场竞争加剧的挤压。保时捷的利润受影响尤为显著，原因在于其过半销量来自这两个市场，且电动汽车战略被迫退回。

奥博穆在表示，新一轮投资将重点投向德国与欧洲，包括产品、技术以及基础设施。他预计，围绕保时捷更大规模的节约方案的谈判会延续到 2026 年。（来源：IT 之家）

继微信出现「被动下线」之后，阿里系 App 禁止豆包手机登录

 12 月 6 日消息，豆包与中兴合作的首款「豆包助手」手机一经发售就引发热议，继微信出现被动下线后，经搜狐科技测试，阿里系多款应用——淘宝、淘宝闪购、闲鱼、大麦等 App 已开始拒绝「豆包手机」登录。

据悉，若用户手动操作打开上述 App，将触发安全机制，弹出登录受阻提示。与此同时，手机银行和金融类 App，也先后出现了针对 AI 、屏幕共享的监测以及风控措施。多名用户反馈，在使用豆包 AI 手机助手时，遭到了农行、建行 App 内的强弹窗提醒，要求关闭 AI 手机助手后再进行使用。

此外，游戏类 App 如《王者荣耀》同样能监测到 AI 控制，目前仅支持手动打开，AI 助手无法对其进行开启或控制。（来源：IT 之家）

 

微软确认：Win11 用户将可彻底移除文件资源管理器右键菜单中的「AI 操作」选项

 12 月 7 日消息，据 WindowsLatest 报道，微软已回应用户呼声，将在 Windows 11 的下一次更新中使文件资源管理器右键菜单中的「AI 操作」（AI Actions）功能完全可选。此前，即使用户已在系统设置中关闭该功能，「AI 操作」仍会出现在右键上下文菜单中；如今这一问题即将得到解决。

除了使「AI 操作」变为可选外，微软还在测试一个更简洁的上下文菜单（即右键菜单）。例如，「压缩为…」和「复制为路径」等选项将被移至一个名为「管理文件」（Manage file）的新子菜单中，该菜单还整合了 TAR、RAR、ZIP 等压缩格式选项。这会使菜单杂乱程度显著降低，整体视觉上也更为紧凑。

此外，微软还将所有与 OneDrive 相关的选项（如「始终保留在本设备」和「释放空间」）统一归入单一的「OneDrive」主项下，进一步简化菜单结构。（来源：IT 之家）

140 万元，领克 03+ TCR 赛车首批订单开售即售罄

领克汽车近日宣布领克 03+ TCR 赛车首批订单已售罄（2026 年 4 月前产能）。该车是全球首台中国品牌量产 TCR 赛车并于今晚开售，价格为 140 万元。

这款新车的具体配置，IT之家此前进行了详细报道。该车的动力系统基于 T6 发动机升级了散热部件，搭载 1046 六速序列式变速箱，采用拨片换挡设计。

制动系统方面，新车搭载前六活塞一体卡钳 380mm 制动盘、后两活塞 290mm 制动盘。此外，这款新车还匹配全新设计的 Gen3 空气动力学套件，车内设有防滚架、专业赛车座椅等设施。

具体动力方面，新车峰值马力 350Ps，峰值扭矩 420N・m，包含车手的目标重量为 1265kg。值得一提的是，该车还更换涡轮并重新标定程序，可全面优化直线动力输出。（来源：IT之家）

 

迈凯伦 750S 艺术特别版亮相：首创「色彩分层」涂装，24K 纯金车标

汽车媒体 CarBuzz 12 月 6 日发布博文，报道称在迈阿密艺术周（Miami Art Week）上，迈凯伦（McLaren）揭晓基于高性能超跑 750S 打造的「色彩学项目」（Project Chromology）。

该项目由迈凯伦特别定制中心（MSO）与知名艺术家 Nat Bowen 深度合作完成。据博文介绍，Bowen 以树脂艺术创作和「色彩学」（即色彩心理学）研究闻名，此次合作希望探索色彩如何塑造情绪与身份，将原本冰冷的机械载体转化为具有生命力的艺术表达。

为了实现这一理念，MSO 工程师与 Bowen 共同研发了全新的「色彩分层饰面」（Chromatic Layered Finish）。该工艺利用多层半透明涂料进行精密叠加，创造出随光线变化而流动的色调深度。

外观极具艺术气息外，这辆 750S 的性能核心依然强悍。车辆搭载 4.0 升双涡轮增压 V8 发动机，匹配 7 速自动变速箱，采用后轮驱动布局。该动力系统可爆发出 740 马力（hp）的最大功率和 590 lb-ft 的峰值扭矩。

迈凯伦目前尚未公开「色彩学项目」的具体售价，但明确表示这并非量产车型。该项目仅面向「特定的 MSO 客户群」开放，采取按需委托（Commission）的模式进行生产。考虑到复杂的涂装工艺、纯金材质的应用以及包含的原创艺术品，其造价预计将远超普通版 750S，成为顶级收藏家的专属目标。（来源：IT 之家）

家猫在唐朝前后抵达中国

根据发表在《Cell Genomics》的一项遗传分析，今天的家猫（Felis catus）是在唐朝前后抵达中国。此前中国出现的捕鼠动物是豹猫（Prionailurus bengalensis）。现代家猫起源于近东的非洲野猫，经过驯化后传播至全球。中国最早的猫科动物考古记录来自距今五千多年的陕西泉护村遗址，一具猫类遗骸显示其与人类关系密切，曾被认为可能是家猫，但后被确认为体型与家猫相近的本土猫科动物豹猫。因此家猫何时以及如何传入中国的问题一直悬而未解。

为解答这一问题，北大博士后韩雨和同事采集和分析了来自人居环境、时间跨度超过五千年的 22 份小型猫科动物骨骼样本，涵盖了中国已知大部分的古代猫类遗存。通过古 DNA 技术获得了全部 22 份线粒体基因组和 7 份全基因组。其中 7 份为豹猫样本，年代从 5400 年前新石器时代晚期的仰韶文化延续至 1800 年前的东汉末年，揭示了豹猫与人类持续 3500 多年的密切关系。研究中 14 份样本鉴定为家猫，均来自唐代及其后的时期。

中国迄今最早的家猫遗骸出土于陕西靖边唐朝统万城遗址，碳14测年为公元 706 至 883 年，距今约 1200 年。基因组表型复原显示，该猫为雄性，毛色可能为纯白或白斑狸花，短毛、长尾，且不携带现代家猫常见的遗传缺陷。

结合文献记载与考古图像，家猫传入中国的时间应早于出土遗存的年代，可能在公元 6—7 世纪唐代前后。基因组分析进一步确定了家猫传入中国的路线。

中国唐代家猫与哈萨克斯坦占肯特遗址出土的同时期家猫，以及近东黎凡特地区的非洲野猫和家猫遗传关系紧密。这三地恰位于陆上丝绸之路的重要枢纽，表明家猫很可能随商旅往来，经由丝绸之路自地中海东岸途经中亚传入中国。（来源：solidot）

全球最大的云厂商，正在重构其在 Agent 时代的云计算核心。

美国东部时间 2025 年 12 月 2 日上午（北京时间 12 月 3 日凌晨），在拉斯维加斯举行的 re:Invent 大会上，亚马逊云科技宣布了一系列围绕 AI Agent 的重大更新：一方面是面向客户的 Agent 应用和平台工具，如 Amazon Connect、Kiro 等；另一方面是面向未来的底层基础设施，包括新一代 Trn4 AI 芯片以及 Trn3 超级服务器等。

今年以来，AI Agent 的爆发正在深刻影响企业工作流和生产力模式。亚马逊云科技的这些新产品和发布，似乎在回答两个关键的行业问题：如何确保 Agent 安全合规地「用好」，以及如何让 Agent 以经济可行的方式「跑起来」。正如亚马逊云科技 CEO Matt Garman 在主题演讲中所强调的，最终目标是实现「将 Agent 投入工作」（Put Agent into Work）。

如何让 Agent 可用丨来自：2025 re:Invent

有意思的是，在长达 2 个小时的主题演讲中，Matt Garman 用了 1 小时 50 分钟的时间介绍 AI 基础设施和全新的 Agent 产品，而只用了 10 分钟的时间提及传统云产品升级（如实例、存储、数据库等）。11:1 的时间分配对比，也印证了 AI Agent 及其背后的基础设施，已成为当下云厂商们最重要的战略核心。

Agent 应用与治理：从模型到可控的「数字员工」

AI Agent 的价值不再是传统的「聊天」，而在于「行动」。今年 re:Invent 期间，AWS 发布了一系列围绕 Agent 构建的产品和应用。

一方面，在企业服务领域，AWS 将 Agent 融入到各类传统的平台和工具之中，对后者实现技术升级从而提高生产效率。今年，针对企业数字化经营中最耗时、最复杂的三个领域：代码运维、应用现代化和客户服务，AWS 推出了一系列 Agent 产品。

三个不同场景的 Agent丨来自：2025 re:Invent

首先是在代码和运维领域，AWS 发布了多个 Agent 产品。其中 Kiro Autonomous Agent 值得关注。以前的 AI 编程工具虽然能写代码，但往往把开发者变成了忙于搬运上下文和协调工具的「助理」。而 Autonomous Agent 解决的就是这个问题，它可以被视为团队中一位 24 小时待命、过目不忘的「影子开发者」。

开发者只需专注于核心难题，把修 Bug、跨库变更等繁琐任务直接丢给它。它不仅能在后台自主规划并执行，还能像真人一样记住跨会话的上下文，通过连接 Jira 和 Slack 深度学习团队的业务逻辑与协作规范。随着每一次代码审查，它会越来越懂你们的产品和标准，真正成为团队共享的「超级大脑」，让开发者只做决策，不再打杂。

还有 DevOps Agent。从国内的「双 11」到海外的「黑五」，大型数字营销活动背后，技术运营人员熬夜加班已经成为常态。当下的模式是系统监测预警，技术人员需要随时待命处理每一个问题。而 AWS DevOps Agent 像是一个永不眠的运维员工，可以 24 小时调查事故和识别运营问题，从而大幅减少需要提报告给运营人员的警报数量，让后者可以更轻松更高效地处理那些真正有价值的问题，而非一直被一些没什么意义的警报轰炸。

「炸掉」技术债务丨来自：2025 re:Invent

同时，Agent 还在重塑企业的核心资产——传统应用。今天很多企业面临沉重的「技术债务」，很多传统应用的工作负载都运行在大型机、VMware 等传统服务器上，云迁移虽是趋势，但也是巨大的负担。而 Amazon Transform Agent 就像一位专业的「全能代码重构工程师」，能够对任何代码、API、语言、甚至企业自有的编程语言或框架进行定制化转换。这种能力将传统应用现代化的速度提升至 5 倍，减少 80% 的时间和成本。

在客服领域，Amazon Connect 的新 Agent 也帮助这个产品实现了能力飞跃。此次 Amazon Connect 一口气发布了四项更新，包括用更先进的语言模型提供更加自然、类人的对话体验；同时让 AI 掌握工具从而完成整理材料、执行常规流程等工作，让其与真人员工更好地协作；以及基于历史行为和点击流等构建客户画像，让 AI 可以提供更加个性化的推荐。

另外，随着企业部署越来越多 AI Agent 参与客户交互，理解其决策过程对保障服务质量与合规至关重要。Amazon Connect 还新增 AI Agent 可观测性功能，为企业提供高度透明度——清晰呈现 AI 的理解内容、使用的工具以及决策过程。这种可见性帮助企业优化性能、确保合规，并增强对 AI 交互体验的信心。

除了在已有的服务场景中引入 Agent 能力，另一方面，AWS 也对构建 Agent 的平台工具进行了升级。其中最核心的是加强了 Agent 的治理与评估，让客户可以为 Agent 行为设置「红线」。

让 Agent 可评估和被约束丨来自：2025 re:Invent

随着 Agent 获得执行企业操作的权限，可控性和可信赖性成为其规模化落地的首要前提。AWS 本次发布的重点在于：对 Agent 的约束，必须从传统的「内容安全」转向更高级的「行为治理」。

AWS 推出的 Policy in AgentCore 功能，正是针对 Agent 行为治理的新工具。它允许用户使用自然语言来设定 Agent 的行为边界。这与传统安全护栏（Guardrails）仅过滤语言内容不同，Policy 可以简单地创建和管理 Agent 运行策略，并在 Agent 工作流中进行实时检查，确保 Agent 的操作始终在预设的权限范围内。

此外，为了确保 Agent 在实际工作中的表现，AWS 还推出了 AgentCore Evaluations。这项服务允许基于真实世界的行为对 Agent 的工作质量进行持续检查和评估，为企业规模化部署 Agent 提供了可靠的性能衡量标准。

通过这一系列治理工具，AWS 试图告诉企业：AI Agent 是可以信任的。只要设置了明确的「红线」，平台就能保证 Agent 的行为始终在安全边界之内。

基础设施升级：构建 AI 应用生态的算力和模型「基石」

如果说 Agent 是台前的「数字员工」，那么支撑它们日夜运转的基础设施就是幕后的「超级工厂」。

今年 AWS 在基础设施层面的动作，似乎在向行业传达一个信号：要让 Agent 真正普及，不仅要让它变得聪明，更要让企业「用得起」且「不论用什么模型都能跑得好」。

首先是算力层面。Agent 时代对算力的消耗模式发生了根本改变。过去，企业关注的是「训练」一个大模型需要多少张卡；而在 Agent 时代，成千上万个 Agent 需要 24 小时在线，进行持续的推理、规划和工具调用。推理成本如果居高不下，Agent 就无法大规模落地。

Trn3 UltraServer丨来自：2025 re:invent

Matt Garman 在会上宣布，AWS 正式推出了由第四代 AI 芯片驱动的 Amazon EC2 Trn3 UltraServer。作为 AWS 首款采用 3nm 工艺制造的 AI 芯片，Trainium3 实际上是在构建一种比通用 GPU 更具性价比的算力替代方案。每颗芯片提供 2.52 PFLOPs 的 FP8 计算能力，配合 144 GB 内存（比上一代提升 1.5 倍），它完美契合了 Agent 应用中长上下文架构和多模态推理的需求。

Trn3 UltraServer 服务器最多可以集成 144 颗 Trn3 芯片，并可以通过 EC2 UltraClusters 扩展至数十万颗。而对于企业最关心的成本问题，Trn3 在 Bedrock 上的表现是：相比 Trn2，性能提升 3 倍，每 MW 能耗的输出 Tokens 数提升超过 5 倍。对于目前 AI 算力昂贵的挑战，Trn3 的推出可以起到明显的降低作用。

而在模型层面，AWS 再次证明了自己是「最开放的 AI 平台」。通过 Amazon Bedrock，AWS 打出了一套「自研强模型 + 全球全明星模型托管」的组合拳。

自研模型方面，AWS 正式发布了下一代 Amazon Nova 2 模型家族。其中包括了针对 Agent 语音交互优化的 Nova 2 Sonic——这是一款新一代的 speech-to-speech 模型，它不仅具备行业领先的对话质量和更低延迟，还能实现实时、人类般的语音对话。

此外，AWS 还推出了 Amazon Nova Forge，首次引入了「开放式训练模型」理念。它解决了企业「既想深度定制又怕灾难性遗忘」的痛点。与今天大多专有模型依赖后训练的精调或者接入专用数据库不同，Forge 允许开发者访问 Nova 训练检查点，并在训练的每一个阶段将自有数据与 Amazon 精选的数据集深度融合，从而训练出既理解业务又保留大模型智能水平的专属模型。

Bedrock 的模型合作伙伴丨来自：2025 re:invent

另外值得关注的是，今年 AWS 展现出对中国本土 AI 模型前所未有的拥抱。在 Bedrock 新增的 18 个完全托管模型名单中，三家中国公司的四个模型名列其中：

• 月之暗面的 Kimi K2 思考模型：具备深度推理能力，能在使用工具的同时进行思考。
• MiniMax AI 的 MiniMax M2 模型：适合 Coding 和自动化场景，擅长多文件编辑和长工具调用链，被视为开发者 Agent 的强力大脑。
• 阿里巴巴的 Qwen 模型：其中的 Qwen3-VL 能将屏幕截图直接转换为可运行的代码，并自动执行界面点击操作，是自动化 UI 操作的神器。

过去，全球云厂商往往更倾向于绑定少数几家欧美头部模型厂商。而 AWS 此次将 Kimi、MiniMax、Qwen 等中国顶尖模型纳入核心库，不仅是因为这些模型在性能上已经具备了全球竞争力，更显示了 AWS「互联互通」的生态格局。

对于企业而言，这意味着选择权的极大丰富。无论是需要 Mistral Large 3 这样的长文档处理专家，还是需要中国本土的优秀模型，AWS Bedrock 正在变成一个打破地域和技术栈隔阂的「万能转换插座」，让算力和模型真正成为像水电一样的资源。

当喧嚣退去，AWS 正在为 AI Agent 制定「基本法」

乍看之下，今年的 re:Invent 似乎显得有些「波澜不惊」。这里没有令人瞠目结舌的参数大跃进，也没有颠覆认知的「黑科技」突袭。

Trn3 的性能提升固然强悍，但基本也在预期之内；更有性价比的 Nova 2 和首次推出的语音模型，虽然让人眼前一亮，但在如今 SOTA 模型遍地跑、参数竞赛白热化的行业背景下，似乎也算不上「核弹级」的重磅发布。即便是最受关注的 AI 编程工具 Kiro 和 Agent 开发平台 AgentCore，也多是基于既有产品的更新——这些关于安全性、可观测性或辅助功能的修修补补，难免让人产生「没什么大动作」的错觉。

然而，这种「平淡」或许正是 AWS 最厉害的地方。当我们将视线从单个产品移开，投向整个产业，会发现 AWS 其实在定义下一代基础设施的路上，迈出了极为关键的一步。

AWS 做对的第一件事，是率先打破了 Agent 的「空谈」阶段。在大多数平台还在比拼 Agent 框架的灵活性、推理速度时，AWS 敏锐地意识到：企业需要的不是一个能聊天的机器人，而是一个能干活的员工。于是我们看到，Transform Agent 被用来解决棘手的技术债务，DevOps Agent 被用来处理繁琐的运维报警。

AWS 不再只是提供一个简单的 LLM 接口，而是将行业 Know-how（如 19 年的运维经验、代码迁移经验）封装进 Agent，将其打造成了真正能解决具体业务痛点的「成品工具」。这种「将能力封装为产品」的思路，标志着 Agent 从技术玩具正式迈向了商业实战。

更深层的变革在于 Agent 治理。Agent 的运行范式与过去的 Chat 类应用和传统的云计算业务有着本质区别。传统的云关注「资源」，Chat 应用关注「内容」，而 Agent 关注的是「行动」。将一个拥有自主决策权的 Agent 放入企业的核心业务流，其风险不亚于招聘一名不受控的员工。难点不在于如何让 Agent 跑起来，而在于如何让它不乱跑。

Policy in AgentCore丨来自：2025 re:invent

AWS 在本次大会上展示的 Policy 功能，实际上是在尝试重新定义一套 Agent 时代的治理范式。这种用自然语言设定边界的方式，不再是死板的代码约束，而更像是给数字员工颁布一套「法律」。它让管理者可以用人类的逻辑（如「退款金额不得超过 1000 元」）来约束 AI 的行为。这种治理模式的建立，比单一模型的性能提升更具战略意义——因为只有解决了「可控性」和「合规性」这两个拦路虎，企业才敢真正让 Agent 接入核心业务。

最终，当我们重新审视这次 re:Invent，会发现它的意义不在于某个单品的参数碾压，而在于生态位的抢先占领。当大多数玩家还沉浸在解决架构优化和算力堆叠的「基建期」时，AWS 已经通过一系列真实的落地案例和完善的治理技术栈，开始为行业「打样」——它展示了一个 Agent 在真实企业环境中，应该如何被构建、如何被管理、以及如何产生价值。

这或许不是一场充满噱头的发布会，但对于渴望用 AI 提效的实体产业而言，AWS 正在构建的那套让 Agent「可用、可控、可信」 的基础设施，可能是通往未来的真正门票。

今年在拉斯维加斯举行的「云计算春晚」——re:Invent，新增了一个非常特殊的板块：体育论坛（Sports Forum）。

如果你是 re:Invent 的常客，大概会对其典型的「硬核技术风」印象深刻：在威尼斯人酒店望不到头的长廊里，数百个会议室密集输出着关于架构、代码和 AI 的硬核干货；展区里则密密麻麻排列着大大小小的展位，一张桌子、一台演示 demo 的笔记本，往往就代表着一个复杂的 ToB 产品。

这里的空气，充斥着「计算存储」、「云原生」、「Agentic AI」等术语。走廊里随处可见行色匆匆的开发者，或是盘腿坐在地毯上敲代码的极客，抑或是坐在简易塑料桌椅上低声洽谈百万级合作的行业伙伴。

Sports Forum 丨来自：2025 re:Invent

但当你推开 Sports Forum 的大门时，画风发生了一百八十度的大转弯。我甚至一度怀疑自己是不是走错了片场。这里不再是严肃的技术讨论场，而是一个充满活力的「主题乐园」。眼前不再是枯燥的代码屏幕和架构图，而是投篮机、正规尺寸的半场篮球场、乒乓球台，以及轰鸣声不断的 F1 模拟器和激战正酣的电竞舞台。

但如果你认为这仅仅是个活跃气氛的「游乐场」，那就被骗了。事实上，这可能是整个 re:Invent 技术含量最高的区域之一。揭开这些娱乐设施的幕布，背后全是硬核的算力和算法。亚马逊云科技正在用云和 AI，在体育行业里掀起新一轮技术革命。

Sports Forum 里的 VR 观赛体验区丨来自：2025 re:Invent

展馆中央的 NBA VR 体验区格外引人注目。戴上头显后，你不再是个被固定在座位上观看 360 度全景的观众，而是能以裁判甚至球员的视角，自由观看比赛名场面。更令人惊喜的是，系统还能实时展示投篮难度、防守统计等高端数据分析。

我瞬间意识到：这不仅是显示技术的进步，更是 AI 技术的深度应用。

NBA 的数据革命：从「统计结果」到「理解过程」

NBA 名宿、怒吼天尊拉希德·华莱士有一个标志性台词：「篮球不会说谎。」

这个名言广泛流传于 NBA 文化圈，并被勒布朗·詹姆斯等明星球员在比赛中多次引用的背后，其实道出的是职业球员的无奈：数据很多时候并不能反映真实的比赛过程。而这一现象，正在随着科技的发展迎来改变。

2025 年 10 月 2 日，当 NBA 宣布与亚马逊云科技达成战略合作的那一刻，篮球这项拥有百年历史的运动，悄然迎来改变。

对于资深球迷而言，我们习惯了用数据去评价球员：得分、篮板、助攻，进阶一点的看 PER 值、正负值。但坦白讲，这些传统的高阶数据依然停留在「统计学」的范畴——它们记录的是结果，而不是真正体现出比赛过程。

这就导致了「数据刷子」的存在，也导致了许多隐形价值被忽略：库里无球跑动时对防线的巨大牵制力，在统计表里是 0；一位防守悍将对持球人的窒息逼抢，只要没产生抢断或盖帽，在数据栏里也是空白。而即使效率值和正负值这种高阶数据，实际上也很难完美体现出每一个不同个性和特点的球员在场上的真正作用。

而亚马逊云科技带来的技术解法，是让机器真正「看懂」比赛。

通过计算机视觉和机器学习技术，现在的系统不再只是记录「球进没进」，而是以每秒 60 次的高频率，实时捕捉并分析球员身上 29 个骨骼点的移动轨迹。

这标志着体育数据从「结构化统计」迈向了「多模态理解」。基于此，NBA 在 2025-26 赛季能够推出三项全新的高阶数据：

投篮难度指数丨来自：亚马逊云科技

第一，防守数据统计（Defensive Box Score）。防守一直是篮球场上的「玄学」。过去我们评价追梦格林防守好，全凭印象流。现在，AI 算法能实时识别每一秒钟「场上谁在防谁」，并计算防守施压频率、协防质量等。这意味着，防守端的贡献第一次有了客观的数据标尺。

第二，投篮难度指数（Shot Difficulty）。不是所有的两分球都生而平等。空位吃饼的 50% 命中率，和在双人包夹下后仰跳投的 45% 命中率，含金量截然不同。新系统通过分析投篮时的身体平衡、防守干扰距离等因素，计算出每一次出手的「难度分」。它能有效区分「体系球员」和「巨星硬解」，还原球星的真实价值。

第三，引力指标（Gravity）。这可能是最令战术分析师兴奋的指标。它通过复杂的三角函数运算，量化一名无球球员吸引了多少防守注意力，以及为队友拉扯出了多大的空间。库里那种「虽然没拿球，但整个防线都因我而动」的影响力，终于变成了可视化的数据。

除了赛场上数据统计规则的重塑，场下的训练和观赛体验也在被改写。

数字投篮实验室丨来自：2025 re:Invent

在 Sports Forum 现场，NBA 多伦多猛龙队展示了他们的「数字投篮实验室」。利用先进的摄像机网络和 AI，系统能实时捕捉每一次投篮的详细生物力学数据，即时分析姿势、轨迹和发力机制。这相当于给每位球员配备了一个拥有「火眼金睛」的 AI 助教，能精确指出哪怕 1 度的姿态偏差。

亚马逊云科技的体育科技：当 AI 介入毫秒级的竞赛

不仅是 NBA，如果我们把视野拉宽，会发现亚马逊云科技构建的这套技术栈，正在重塑整个职业体育的「竞技」与「体验」。

首先是在残酷的职业赛场，比如毫秒必争的 F1、NFL 等比赛，AI 正在成为球队的新助教。

模拟 F1 车队进站换胎丨来自：2025 re:Invent

以 F1 法拉利车队为例，进站换胎是 0.1 秒级的战争。法拉利利用亚马逊云科技 SageMaker 开发了一套进站分析系统，将完成单次进站分析的时间从数小时压缩到了 60-90 秒。系统通过 AI 视觉识别，能自动分析换胎工的每一个动作细节，帮助车队在每一场比赛中寻找那微小的效率提升空间。同时，在车辆设计上，亚马逊云科技的高性能计算如同「数字风洞」，通过千万次的流体力学模拟替代昂贵的物理测试，让赛车设计的迭代速度提升了 70%。

而在对抗激烈的 NFL（职业橄榄球大联盟），亚马逊云科技协助创建了「数字运动员」（Digital Athlete()）平台。这实际上是在云端构建了球员的「数字双胞胎」。系统运行了数百万次比赛场景模拟，涵盖了相当于 10000 个赛季的数据，以此来预测受伤风险。NFL 最近修改的开球规则，正是基于这些模拟数据，在保护球员安全与保证比赛观赏性之间找到了最优解。

而对于屏幕前的观众，AI 正在将「看热闹」升级为「看门道」。

今年 re:Invent 期间，亚马逊云科技 CEO Matt Garman 发布了新一代自研的 Amazon Nova2() 的系列模型，不仅有高性价比的推理模型 Lite、处理复杂推理的 Pro, 语音模型 Sonic, 这次还推出了业界首个真正统一的多模态模型 Omni。

而在过去一年里，Nova 模型正在悄然改变着体育行业的内容生态。

AI 辅助生成的德甲短内容丨来自：2025 re:Invent

比如德甲联赛，就在尝试利用亚马逊云科技的技术能力，成为最受球迷欢迎的足球联赛。其负责人在 Sports Forum 上分享了德甲联赛如何利用 Nova 改造了其内容生产的工作流，包括帮助编辑节省时间的「自动化战报」、「德甲故事」，翻译和转录来实现视频本地化，在保持比赛原声和氛围的同时，自动完成多语言转换, 以及满足球迷查阅和聊天需求的「AI 球迷助手」。

现代体育赛事本就是一个多维度信息的融合：从实况解说的语音，到精彩瞬间的画面，从战术数据的分析，到球员表情的特写，每一个环节都在传递着比赛的张力与故事。Nova 的多模态处理能力恰恰可以满足这种复杂场景的需求，精准处理这些交织在一起的文本、图像、视频和音频信息，为球迷带来更丰富的观赛体验。

还有更早推出的「比赛事实」（Match Facts）。AI 实时计算「预期进球概率」（xGoals），让观众直观地知道，这个球没进究竟是运气太差，还是射术不精。更有趣的是「技能角色卡」功能，AI 能自动分析出谁是「终结者」，谁是「策动者」，让伪球迷也能瞬间秒懂场上球员的战术定位。

通过这些措施，德甲编辑可以在人手不变的情况下，几倍增加生成内容，不论是海外球迷、新球迷还是硬核球迷，都能有更好的观赛体验。

而伴随技术进步，生成式 AI 也在改变我们观看比赛的互动逻辑。比如开头提到的 VR 观赛，就用到了 NBA 最新的 “战术探索”（Play Finder()）功能，允许球迷用自然语言搜索视频。你不用再输入复杂的关键词，只需说一句「帮我找东契奇所有的后撤步三分」，AI 不仅能理解语义，还能结合对球员骨骼移动轨迹的分析，从海量历史视频库中精准匹配出相关片段。

AI 改变竞技体育丨来自：2025 re:Invent

结语

走出 Sports Forum，我不禁思考：为什么亚马逊、微软、谷歌，以及国内的阿里云、腾讯云等科技巨头，都要在体育领域卷得这么厉害？

仅仅是为了卖云服务给体育联盟吗？我想这只是商业的一面。

从技术演进的角度看，体育正在成为 AI 的终极试炼场。

历史上，F1 赛车一直是汽车工业的试验场，如今的民用车技术许多都源自赛道；NBA 和世界杯则是鞋服科技的试验田。而现在，体育场景拥有最极端的要求：毫秒级的低延迟、物理世界的极端复杂性、以及难以预测的球员动作。

如果亚马逊云科技的 AI 能力，能在 NBA 总决赛中提供毫秒级的投篮概率预测，能在 F1 赛车 300 公里时速下完成实时推理，能在 NFL 的肌肉丛林中准确预测人体风险……经历过”魔鬼级”应用场景下一系列的”抗压测试”, 那么，证明这套技术在物理世界中具有了极强的鲁棒性。

这种溢出效应的价值前景非常可观。今天我们在 Sports Forum 里看到的、用来保护 NFL 球员膝盖的算法，明天可能就会应用在老人的康复医疗中；今天用来分析 F1 赛车流体力学的算力，明天可能就会用于设计更高效的新能源汽车。

我们在 re:Invent 现场看到的，不仅仅是更精彩的比赛，更是 AI 技术通过体育这一载体，向物理世界和人体奥秘深度渗透的预演。

当科技的终极命题遇上人类最纯粹的竞技热情，一个由数据驱动、AI 赋能的新纪元，正在加速到来。