微信功能上新：可以不接收共同好友点赞提醒了

近日，微信最新功能更新聚焦朋友圈互动优化，推出「仅提醒朋友与我的互动」选项。

针对共友点赞不提醒相关操作，腾讯客服表示：该功能需要您进入朋友圈的发现页管理中关闭提醒，若对好友设置了「仅聊天」，则共同好友的点赞提醒将不可见。建议您检查相关设置是否关闭哦。

此外，若您想关闭共同好友朋友圈点赞的提醒，可以这样操作：进入微信 我->设置->通用->发现页管理->朋友圈，关闭有新内容时提醒我即可。关闭后，共同好友点赞的动态将不再显示在发现页。（来源：财经网科技）

特斯拉中国 Model3 长续航版涨价 1 万，现价 28.55 万元

7 月 1 日消息，特斯拉中国官网显示，特斯拉 Model 3 长续航版本售价已经上调至 28.55 万元。

从参数来看，新车百公里加速数据从 4.4 秒变成了 3.8 秒，似乎是默认标配了原价 1.41 万元的加速包服务。

另外还有多位博主表示，焕新 Model Y 长续航版和 Model 3 长续航版升级了新款电池方案，续航有所增加，例如 Model Y 长续航从 719km 变成 750km，Model 3 长续航从 713km 变成 753km。（来源：IT 之家）

 

Cursor 推出网页应用，用户可通过浏览器管理 AI 编码智能体网络

7 月 1 日消息，热门人工智能代码编辑器 Cursor 的开发公司 Anysphere 宣布推出一款网页应用，用户可以通过浏览器直接管理一个代码智能体网络。这一举措标志着 Cursor 在其集成开发环境（IDE）之外迈出了重要的一步，Anysphere 一直致力于将产品推向更多平台，并为用户开发更多基于智能体的体验。

如今，借助新推出的网页应用，用户可以在桌面或移动设备的浏览器中通过自然语言请求，为后台智能体分配任务，例如编写新功能或修复代码库中的漏洞。该网页应用还允许用户监控其他任务中的智能体工作，查看进度，并将完成的更改合并到代码库中。

为了进一步推动增长，Anysphere 最近为 Cursor 推出了每月 200 美元（现汇率约合 1433 元人民币）的 Pro 高级套餐。Anysphere 表示，所有能够使用后台智能体的客户都可以使用 Cursor 网页应用，包括订阅每月 20 美元 Pro 套餐以及更高级别套餐的用户，但不包括使用免费版的用户。（来源：IT 之家）

 

亚马逊仓库机器人数量接近人类员工规模

亚马逊目前拥有超过 100 万台机器人大军在其配送中心穿梭，成为世界上最大的移动机器人运营商，机器人数量即将与人类员工持平。

亚马逊不仅在扩大其机器人队伍，还表示正在利用人工智能来优化机器人。该公司推出了一种新的生成式人工智能模型，用于协调机器人交通，以提高配送速度和效率。这项名为 DeepFleet 的技术显然可以将机器人的行驶时间缩短 10%。

据《华尔街日报》称，亚马逊全球近 75% 的配送任务都借助了机器人技术。亚马逊声称，其机器人和人工智能投资将创造就业机会。例如，该公司表示，虽然位于路易斯安那州的一家新配送中心使用的机器人数量是其他设施的十倍，但它也需要增加 30% 的员工来填补可靠性、维护和工程岗位。 （来源：cnBeta）

Cloudflare 推出新举措：助力网站抵御 AI 爬虫，探索「按爬取付费」模式

7 月 1 日消息，互联网安全和性能优化公司 Cloudflare 宣布了一系列新措施，旨在帮助网站抵御 AI 爬虫的无限制抓取，同时探索一种新的商业模式，以保障互联网内容创作者的利益。

根据 Cloudflare 的最新政策，每一个与该公司签约以管理其网站流量的新域名客户将被询问是否允许 AI 爬虫访问其网站，还是选择完全屏蔽这些爬虫。此前，Cloudflare 已于 2024 年推出了一款免费工具，用于阻止 AI 爬虫，但此次更新后，用户无需手动调整设置即可默认屏蔽 AI 爬虫。

此外，Cloudflare 还启动了一项名为「按爬取付费」的私人测试项目，该项目允许网站所有者向 AI 爬虫收取访问内容的费用。Cloudflare 解释称：「每次 AI 爬虫请求内容时，它们要么通过请求头展示支付意愿以获得成功访问（HTTP 200 响应代码），要么收到一个 402 付款所需响应，其中包含定价信息。」

Cloudflare 表示，「按爬取付费」目前仍处于早期阶段，预计未来会不断演变。公司还支持开发其他市场平台和收费方式，例如允许出版商根据内容类型设置动态定价。（来源：IT 之家）

 

雷军祝贺理想成立十周年，李想回应

理想汽车 7 月 1 日发文称，理想汽车成立十周年，已与 134 万个家庭共同创造幸福。理想汽车表示，曾被调侃「噱头」，如今已成为「刚需」，深受用户喜爱的「理想三大件」共卖出：「冰箱」58 万台，「彩电」304 万台，「大沙发」743 万个。

小米董事长雷军转发理想汽车微博并评论称，祝理想公司十周年快乐！理想开创了今天中国新能源车中「彩电、冰箱、大沙发」产品形态，成为大空间家庭用车的领导者，非常了不起。

此外，理想汽车公布 2025 年 6 月交付数据。2025 年 6 月，理想汽车交付新车 36,279 辆，第二季度共交付 111,074 辆。截至 2025 年 6 月 30 日，理想汽车历史累计交付量为 1,337,810 辆。（来源：新浪科技）

 

国铁 12306 回应充电宝上高铁要求：不查 3C 标识或品牌，额定能量不超 100Wh 即可携带

7 月 1 日消息，自 6 月 28 日起，民航局航班禁止旅客携带没有 3C 标识、3C 标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班，许多公众关心高铁站是否也会严查充电宝。今天铁路 12306 客服人员表示，「目前在充电宝查验方面不看是否有 3C 认证，也不看充电宝品牌，只要锂电池额定能量不超过 100Wh 就可以携带。」

2024 年 8 月起，市面上销售的充电宝都要有 3C 标识。3C 认证（China Compulsory Certification，中国强制性产品认证）是我国为保护消费者人身安全、国家安全及环境，依法实施的强制性市场准入制度。根据国家规定，正规上市的充电宝必须取得 3C 强制认证。（来源：IT 之家）

Nothing 首款头戴式耳机 Headphone (1) 发布：复古透明设计、全物理按键、主动降噪

7 月 2 日消息，Nothing 首款头戴式耳机 —— Nothing Headphone (1) 今日正式发布。

这款耳机延续了该品牌复古、透明的设计风格，摒弃了触控设计，采用了更复古的物理滚轮和按键控制。

硬件方面，Nothing 与音响品牌 KEF 手，为这款耳机配备了 40 毫米驱动单元、空间音频和头部追踪功能，还支持自适应主动降噪，以及经过针对 2800 万种噪音场景训练的麦克风系统。

续航方面，Nothing Headphone (1) 充满电后开启 ANC 主动降噪功能标称可播放 35 小时，耳机还支持 5 分钟快速充电提供超过 2 小时播放的电量。

Nothing Headphone (1) 搭载蓝牙 5.3，支持双设备配对，可让耳机在笔记本电脑和手机之间无缝切换。

这款耳机搭配 The Nothing X 应用，可以调节 8 频段均衡器。耳机还配有一个自定义按钮，可以启动一个名为 Essential Space 的功能，它可以用作语音驱动的工具，用于记录随机想法、提醒等。

Nothing Headphone (1) 将提供黑色和白色版本，售价为 299 英镑 / 299 欧元 / 299 美元。全球预售将于 7 月 4 日在 nothing.tech 和部分合作伙伴处启动，正式销售将于 2025 年 7 月 15 日开始。（来源：IT 之家）

 

鸿蒙智行问界未来车型曝光：钠新电池、峰值 12C 超级快充

7 月 1 日消息，从多位博主分享的照片来看，鸿蒙智行问界未来车型相关信息已被曝光，号称「定义新豪华」和「海量交付」。曝光信息中提到了钠新电池、峰值 12C 超级快充等，具体如下：

• 骁遥双核、麒麟纯电

• 钠新电池、凝聚态

• NP2.0 热电分离

• 峰值 12C 超级快充

• DPPB 级极限制造 + 零碳工厂

目前官方暂未披露问界未来车型的具体信息，但目前已曝光的内容中多次提到了电池相关信息。作为参考，宁德时代在赛力斯超级工厂的两条 CTP 2.0 高端电池包产线昨日正式投产。这是宁德时代在重庆布局的首个基地，并首次采用「厂中厂」合作模式，为问界系列车型本地化生产供应动力电池系统。

问界自创立以来全系车型均搭载宁德时代电池，累计市场保有量已突破 70 万辆。（来源：IT 之家）

​马斯克被曝放弃殖民火星

7 月 1 日，据环球时报援引《纽约时报》报道称，美国硅谷投资人彼得·蒂尔透露，美国企业家、特斯拉和 SpaceX 公司首席执行官埃隆·马斯克已经放弃了殖民火星的政治愿景。

蒂尔表示，马斯克已经不再认为火星殖民是一个能帮助人类建立新社会的可行政治方案。报道称，作为马斯克朋友的蒂尔在采访中说：「2024 年是埃隆不再相信火星的一年。」长期以来，马斯克一直把人类星际扩张视为目标，但蒂尔指出，他的计划曾经带有意识形态色彩，如今仅剩下科技意义。

马斯克曾表示，人类有望在 2028 年登陆火星，并曾在今年 5 月接受福克斯新闻网采访时称，火星殖民对于「确保万一地球发生严重灾难，文明能够长期存续」来说至关重要。（来源：财联社）

你有多久没用过记账软件了？

笔者还记得第一次获得真正可支配的收入时，小心翼翼地将每一笔支出记录下来，期待着能够靠记账，了解到自己的收支情况，最终能够多攒下来一点钱的美好青春样子。

不过，可能和多数人一样，随着学习或工作日益繁忙，记账这件事，最后总是不了了之了。

电子支付花了十几年，尽量让自己变得越来越无感——从刷码到免密，到刷脸、碰一碰，但记账却没有太多进步。

花钱只用了一秒，记账反而要点进去输入数额，选择类目，这也太反人类了。

笔者最近又动了记账的心思，和朋友聊起来有没有什么合适的记账app。朋友立刻说道：别提记账，想想就想去世。他不想面对自己到底花了多少钱，更不愿意的，要先熬过几个月繁琐的记账过程，可能才能对自己的账目有一点点有意义的了解。

然而账还是要记的，笔者开始在Appstore上翻找，一款记账app的封面一下子让我笑出了声：一只卡皮巴拉躺在地上，被一个钱袋压着爬不起来。记账就是这样的吧？！

这样一款app，大概是很懂记账人的心理了。

查看了一下，发现自己挖到宝藏了：这款叫咔皮记账的软件，主打用AI给记账人省事，来自商汤科技。才上线六个月，已经获得了百万用户，人均每天记录6笔账目。

记账也可以和花钱一样无痛吗？我试用了一周，发现还真行。

 

记账不比花钱容易的话，谁记账？

 

点开咔皮记账，我发现，咔皮记账做的第一个优化，就是针对我的痛点——记账难的问题。

我上一次使用记账软件还在几年前，依稀记得其中有许多痛点：

平时买一个什么东西，都要去选分类，最后才能在统计中体现出来，超级麻烦。

购物节一次性买一堆东西，要一个一个记吗？

有时候几天懒了忘记记账了，结果这几天换了好几个软件花钱，一笔一笔地往回算，钱能不能省下来不说，时间先浪费完了。

而一上手咔皮记账，突然发现，这些痛点已经在咔皮记账的AI加持下，被完全解决了！

没想到，几年不用记账软件，外面的世界已经发展成这样了？

咔皮记账提供了两种记账方式可以选择，一种是通过截图识别消费内容，一种是通过语音识别直接记账。

安装软件的时候，刚好是618购物节刚过，我直接测试了直接用截图记录淘宝消费记录，结果比预想中的丝滑好多。

我使用的是苹果手机，操作超级简单，只要按照咔皮记账的设置，先添加一个快捷操作，接下来使用苹果的辅助触控，只要双击（可以自己设置）辅助触控的小白点，就能直接截图记录屏幕上显示的消费记录。

据说安卓手机更方便。不仅可以从通知栏或控制中心触发，还能设置双击手机背部截屏。，或者利用无障碍权限，配置好了，连敲都不用敲就可以直接记账了。

购物节一次性买200件物品，也不过是多敲几下小白点的事情了，记账突然变得毫无压力。

即使几天没有记账，补记账也变得十分容易。我记得之前好多时候，就是因为补记账太麻烦，而不补记账少了几天的数据，最后的分析一下子就不准了，所以就放弃记账了的。而现在，只要在微信账单里点几下小白点，在支付宝账单里点几下小白点，又可以愉快地记账了。

近年来，许多软件都开始做截屏记账了，不过实测下来，咔皮记账的AI功能，是有在结账场景下，尤其是年轻人的结账场景下专门优化过的。

外卖大战开打之后，有多少人成为了外卖凑红包爱好者？

我把咔皮记账推荐给朋友，她直接给我发了一张这样的图。她说，记账app再好，能算得过来这个？

乍一看，我都懵了，不就是7.58元吗，这有什么？仔细一看，我才发现这张图暗藏玄机，这杯奶茶的实际消费，根本不是图中任何一个数字，而是7.58+0.42+0.5=8.5

这我记账，还要做数学题？

抱着试试看的心态，我把图传给咔皮记账，嘿，不用我记，它竟然懂我！

不但识别出了正确的金额，还帮我直接选好了奶茶的分类。

有时候花钱不在手机上，或者懒得截图了怎么办？

咔皮记账还提供了另一个记账方式，语音输入。

和截图输入一样，语音输入也能直接在帮你记账的同时，把分类直接选完。

我故意给小胖咔提升了难度：不仅让它补记昨天的账，还一口气报了好几项消费，没想到这也难不住它。

天，该不会记账真的比花钱还容易吧？

 

AI分析，你是什么花钱人格？

 

如果说，“无痛记账”已经让我足够惊喜，那咔皮记账的AI分析功能，才是我最终决定“焊死”在这儿的理由。

毕竟，记账永远只是手段，搞清楚钱花在哪、然后管住自己的手，才是终极目的。

每个记账人最爽的瞬间是什么？必然是看着自己辛苦记录的数据，唰地一下生成报表，清楚地告诉你“吃喝占了50%，娱乐占了20%…”，然后你握着拳头暗下决心：“下个月一定少喝两杯奶茶，我要存钱！”

但这种快乐，也往往最脆弱。

明明感觉这个月很省了，结果就因为购物节买了一瓶稍贵的面霜，整份月度报告就显得毫无成就感，一片红（超支）。

有大额支出的时候还算好的。最头疼的是，有时候发现超支，看着那一大堆数据，你根本搞不清自己到底为啥超支。标注的都是饮食，到底是因为多请朋友吃了两顿饭？还是因为心情不好点了三杯奶茶外卖？想在几百条消费记录里破案，简直是不可能完成的任务。

在前AI时代，这事儿基本无解。有钱人或许有专业理财师，少数技术大神能用Excel拉出复杂图表，而我们这些普通人，到最后只能挠挠头，发出一句灵魂拷问：“我钱呢？我好像……又花超了？”

笔者这个只用过“古早”记账软件的人，万万没想到，AI的发展已经开始着手解决这个终极痛点了！

本来只是冲着“轻松记账”开始使用咔皮记账的我，在用了一周后，彻底被它的AI分析功能圈粉。

今年年初，大家都曾经被DeepSeek的深度思考功能所展示的逻辑能力震惊。笔者发现，咔皮记账竟然做了一个咔皮AI，融合了商汤日日新、DeepSeek、Qwen等大模型的深度思考、分析总结的能力，塞进了一个记账App里！

不只是简单的数据分析，出来的结果排版好看得像一份专业报告。AI“胖咔”还会一针见血地评价我的消费习惯，比如指出哪些是“必要支出”，哪些是“冲动消费”。

这可比过去的记账软件强太多了！以前的分析，严重依赖我们自己打的“分类”标签，颗粒度粗得不行。

现在呢？你可以像跟聊天机器人对话一样，直接向AI提问： “我这个月喝了多少钱的咖啡？” “我叫外卖和自己做饭的比例是多少？” “盘点一下我花在健身上的所有开销。”

只要你记了，它就能给你扒得一清二楚。虽然实测下来，目前在自由提问中，AI有时还存在分析不准的问题，但是我完全可以想象，随着AI模型的不断进化和个人数据的增多，它会变成一个越来越懂你的、7×24小时在线的专属财务管家。想想就觉得方便极了！

除此之外，对年轻的“理财小白”而言，咔皮记账还设置了一个贴心的预算功能。

它能把预算精确到“天”。再也不怕月初潇洒过头，月底只能吃土了！一旦前面花超了，咔皮记账能立刻帮你重新规划，算出“接下来平均每天最多花XX元”，你才能保住这个月的预算。

刚开始理财，不知道怎么设计预算？也完全不用担心。

咔皮AI还可以根据你过去几个月的消费习惯，给出一个相对合理的预算建议。

只需要简单点击两下，AI直接帮你把预算细化到类目，生成到天的级别。

除了实用的功能外，最好玩的是，AI还可以生成你的消费人格！

快乐小狗，快乐全靠花！（guilty）

 

 

AI时代，年轻人需要怎样的记账软件？

 

在目前的AI时代，想做一个纯AI产品，解决一个新的需求，出圈其实并不容易。AI应用开发虽然变得容易了，但是一个新的需求要面对重新教育市场，这对于很多团队来说并不容易。

六个月内就抓住了一百万用户，咔皮记账的启示或许是，在AI时代，很多刚需应用都值得重做一遍。AI带来的新能力，能够带来革新性的体验，有机会一下子颠覆原有的固定行业格局。

抓住了AI进步的技术能力，咔皮记账用无感的操作，让记账变得很容易，解决了传统记账app的数据分析痛点。

不过，也不仅如此。

AI记账背后的使用的技术能力并不复杂，笔者后来在Appstore里也发现了不少类似的AI记账app，为什么用户更愿意停留在咔皮记账里？

原因之一，可能还是要靠在场景中的深入打磨。

一句话记账对于AI来说相对简单，但一句话记多条账单呢？

截图识别谁都能做，但是能够根据软件的邪恶设置进行智能调整的app就不多了。

使用期间，有一个点让笔者十分印象深刻：用户冷启动阶段的数据导入。

在一开始进行记账的时候，通常都是用户最容易流失的时候——这时候app没有任何用户的数据。这时候为了让新用户快速上手，导入历史账单是最佳途径。

但实际上，目前主流的支付工具，提供的导出账单的方式远非轻松容易。要想从微信、支付宝中导出账单，用户需要经历一套繁琐、甚至堪称劝退的操作——获取加密账单、邮件发送、在电脑端下载账单通过密码解压。

而咔皮记账在此设计了一个极为巧妙的方案：提供一个一次性专属邮箱，用户只需将账单邮件转发至此，后续的解压、解析、导入流程便在云端自动完成。

这个看似微小的设计，精准地击破了用户在最容易流失的“初见”环节所面临的巨大阻力，体现了深刻的用户同理心和扎实的技术执行力。

而另一个更核心的原因，可能在于咔皮记账真正读懂了它的核心用户——Z世代。

对于一代一代的年轻人来说，记账实际上是一个刚需。年轻人时间最多，但资产最少，最需要掌控自己的消费。

而咔皮记账，很明显对年轻人的消费心理有着深入的洞察。

笔者印象很深的是第一次尝试用咔皮记账的时候，笔者用语音记录了一笔桌游消费。而不同于普通记账软件可能直接把它分类为“娱乐”或者“其他”，咔皮记账直接帮我把这一笔账单分到了一个单独的“游戏-桌游”的子类目里，这让我一下子对咔皮记账有了很强的好感。

不仅如此，咔皮记账里还有许多子类目都十分贴近年轻人的消费习惯。一个类目专门是偶像消费，一个类目是彩票，甚至还有一个类目是党费。

这种细腻的颗粒度，反映了产品对年轻人的洞察之深刻。

除了最基本的实用，咔皮记账也在逐渐向为年轻人提供情绪价值扩张。

在咔皮记账里，每次记账，胖咔会专门生成AI回复与你互动。

你可以在咔皮记账里记账，也可以记录想法和心情。

除了能生成年轻人最爱的MBTI测试答案，最近咔皮记账还推出了一个更有趣的功能“AI手帐”。

这种对年轻人的洞察，一定是产品最后的核心竞争力。

传统上，记账通常是年轻人爱干的事。随着用户年龄越来越大，时间越来越少，传统的记账软件的操作很难留住用户。

而随着AI时代的到来，记账变得更加无感，分析变得更加智能，或许未来，整个赛道也将发生变化。

年轻时用了记账软件的用户，或许也会一直留下，变成记账软件的长期用户。

27岁的你，未来翻看21岁在校园里，记录今天考的很好，奖励自己一杯奶茶，应该也是很开心的吧？

而从21岁到27岁，用户消费习惯、生活方式乃至心路历程的完整变迁，对未来的个性化服务与推荐算法而言，无疑也将是最宝贵的数据资产。

如果你只在前AI时代记过账，现在是时候尝试一下咔皮记账了，体验被AI重塑后的记账体验。

 

 

 

你有多久没用过记账软件了？

笔者还记得第一次获得真正可支配的收入时，小心翼翼地将每一笔支出记录下来，期待着能够靠记账，了解到自己的收支情况，最终能够多攒下来一点钱的美好青春样子。

不过，可能和多数人一样，随着学习或工作日益繁忙，记账这件事，最后总是不了了之了。

电子支付花了十几年，尽量让自己变得越来越无感——从刷码到免密，到刷脸、碰一碰，但记账却没有太多进步。

花钱只用了一秒，记账反而要点进去输入数额，选择类目，这也太反人类了。

笔者最近又动了记账的心思，和朋友聊起来有没有什么合适的记账app。朋友立刻说道：别提记账，想想就想去世。他不想面对自己到底花了多少钱，更不愿意的，要先熬过几个月繁琐的记账过程，可能才能对自己的账目有一点点有意义的了解。

然而账还是要记的，笔者开始在Appstore上翻找，一款记账app的封面一下子让我笑出了声：一只卡皮巴拉躺在地上，被一个钱袋压着爬不起来。记账就是这样的吧？！

这样一款app，大概是很懂记账人的心理了。

查看了一下，发现自己挖到宝藏了：这款叫咔皮记账的软件，主打用AI给记账人省事，来自商汤科技。才上线六个月，已经获得了百万用户，人均每天记录6笔账目。

记账也可以和花钱一样无痛吗？我试用了一周，发现还真行。

 

记账不比花钱容易的话，谁记账？

 

点开咔皮记账，我发现，咔皮记账做的第一个优化，就是针对我的痛点——记账难的问题。

我上一次使用记账软件还在几年前，依稀记得其中有许多痛点：

平时买一个什么东西，都要去选分类，最后才能在统计中体现出来，超级麻烦。

购物节一次性买一堆东西，要一个一个记吗？

有时候几天懒了忘记记账了，结果这几天换了好几个软件花钱，一笔一笔地往回算，钱能不能省下来不说，时间先浪费完了。

而一上手咔皮记账，突然发现，这些痛点已经在咔皮记账的AI加持下，被完全解决了！

没想到，几年不用记账软件，外面的世界已经发展成这样了？

咔皮记账提供了两种记账方式可以选择，一种是通过截图识别消费内容，一种是通过语音识别直接记账。

安装软件的时候，刚好是618购物节刚过，我直接测试了直接用截图记录淘宝消费记录，结果比预想中的丝滑好多。

我使用的是苹果手机，操作超级简单，只要按照咔皮记账的设置，先添加一个快捷操作，接下来使用苹果的辅助触控，只要双击（可以自己设置）辅助触控的小白点，就能直接截图记录屏幕上显示的消费记录。

据说安卓手机更方便。不仅可以从通知栏或控制中心触发，还能设置双击手机背部截屏。，或者利用无障碍权限，配置好了，连敲都不用敲就可以直接记账了。

购物节一次性买200件物品，也不过是多敲几下小白点的事情了，记账突然变得毫无压力。

即使几天没有记账，补记账也变得十分容易。我记得之前好多时候，就是因为补记账太麻烦，而不补记账少了几天的数据，最后的分析一下子就不准了，所以就放弃记账了的。而现在，只要在微信账单里点几下小白点，在支付宝账单里点几下小白点，又可以愉快地记账了。

近年来，许多软件都开始做截屏记账了，不过实测下来，咔皮记账的AI功能，是有在结账场景下，尤其是年轻人的结账场景下专门优化过的。

外卖大战开打之后，有多少人成为了外卖凑红包爱好者？

我把咔皮记账推荐给朋友，她直接给我发了一张这样的图。她说，记账app再好，能算得过来这个？

乍一看，我都懵了，不就是7.58元吗，这有什么？仔细一看，我才发现这张图暗藏玄机，这杯奶茶的实际消费，根本不是图中任何一个数字，而是7.58+0.42+0.5=8.5

这我记账，还要做数学题？

抱着试试看的心态，我把图传给咔皮记账，嘿，不用我记，它竟然懂我！

不但识别出了正确的金额，还帮我直接选好了奶茶的分类。

有时候花钱不在手机上，或者懒得截图了怎么办？

咔皮记账还提供了另一个记账方式，语音输入。

和截图输入一样，语音输入也能直接在帮你记账的同时，把分类直接选完。

我故意给小胖咔提升了难度：不仅让它补记昨天的账，还一口气报了好几项消费，没想到这也难不住它。

天，该不会记账真的比花钱还容易吧？

 

AI分析，你是什么花钱人格？

 

如果说，“无痛记账”已经让我足够惊喜，那咔皮记账的AI分析功能，才是我最终决定“焊死”在这儿的理由。

毕竟，记账永远只是手段，搞清楚钱花在哪、然后管住自己的手，才是终极目的。

每个记账人最爽的瞬间是什么？必然是看着自己辛苦记录的数据，唰地一下生成报表，清楚地告诉你“吃喝占了50%，娱乐占了20%…”，然后你握着拳头暗下决心：“下个月一定少喝两杯奶茶，我要存钱！”

但这种快乐，也往往最脆弱。

明明感觉这个月很省了，结果就因为购物节买了一瓶稍贵的面霜，整份月度报告就显得毫无成就感，一片红（超支）。

有大额支出的时候还算好的。最头疼的是，有时候发现超支，看着那一大堆数据，你根本搞不清自己到底为啥超支。标注的都是饮食，到底是因为多请朋友吃了两顿饭？还是因为心情不好点了三杯奶茶外卖？想在几百条消费记录里破案，简直是不可能完成的任务。

在前AI时代，这事儿基本无解。有钱人或许有专业理财师，少数技术大神能用Excel拉出复杂图表，而我们这些普通人，到最后只能挠挠头，发出一句灵魂拷问：“我钱呢？我好像……又花超了？”

笔者这个只用过“古早”记账软件的人，万万没想到，AI的发展已经开始着手解决这个终极痛点了！

本来只是冲着“轻松记账”开始使用咔皮记账的我，在用了一周后，彻底被它的AI分析功能圈粉。

今年年初，大家都曾经被DeepSeek的深度思考功能所展示的逻辑能力震惊。笔者发现，咔皮记账竟然做了一个咔皮AI，融合了商汤日日新、DeepSeek、Qwen等大模型的深度思考、分析总结的能力，塞进了一个记账App里！

不只是简单的数据分析，出来的结果排版好看得像一份专业报告。AI“胖咔”还会一针见血地评价我的消费习惯，比如指出哪些是“必要支出”，哪些是“冲动消费”。

这可比过去的记账软件强太多了！以前的分析，严重依赖我们自己打的“分类”标签，颗粒度粗得不行。

现在呢？你可以像跟聊天机器人对话一样，直接向AI提问： “我这个月喝了多少钱的咖啡？” “我叫外卖和自己做饭的比例是多少？” “盘点一下我花在健身上的所有开销。”

只要你记了，它就能给你扒得一清二楚。虽然实测下来，目前在自由提问中，AI有时还存在分析不准的问题，但是我完全可以想象，随着AI模型的不断进化和个人数据的增多，它会变成一个越来越懂你的、7×24小时在线的专属财务管家。想想就觉得方便极了！

除此之外，对年轻的“理财小白”而言，咔皮记账还设置了一个贴心的预算功能。

它能把预算精确到“天”。再也不怕月初潇洒过头，月底只能吃土了！一旦前面花超了，咔皮记账能立刻帮你重新规划，算出“接下来平均每天最多花XX元”，你才能保住这个月的预算。

刚开始理财，不知道怎么设计预算？也完全不用担心。

咔皮AI还可以根据你过去几个月的消费习惯，给出一个相对合理的预算建议。

只需要简单点击两下，AI直接帮你把预算细化到类目，生成到天的级别。

除了实用的功能外，最好玩的是，AI还可以生成你的消费人格！

快乐小狗，快乐全靠花！（guilty）

 

 

AI时代，年轻人需要怎样的记账软件？

 

在目前的AI时代，想做一个纯AI产品，解决一个新的需求，出圈其实并不容易。AI应用开发虽然变得容易了，但是一个新的需求要面对重新教育市场，这对于很多团队来说并不容易。

六个月内就抓住了一百万用户，咔皮记账的启示或许是，在AI时代，很多刚需应用都值得重做一遍。AI带来的新能力，能够带来革新性的体验，有机会一下子颠覆原有的固定行业格局。

抓住了AI进步的技术能力，咔皮记账用无感的操作，让记账变得很容易，解决了传统记账app的数据分析痛点。

不过，也不仅如此。

AI记账背后的使用的技术能力并不复杂，笔者后来在Appstore里也发现了不少类似的AI记账app，为什么用户更愿意停留在咔皮记账里？

原因之一，可能还是要靠在场景中的深入打磨。

一句话记账对于AI来说相对简单，但一句话记多条账单呢？

截图识别谁都能做，但是能够根据软件的邪恶设置进行智能调整的app就不多了。

使用期间，有一个点让笔者十分印象深刻：用户冷启动阶段的数据导入。

在一开始进行记账的时候，通常都是用户最容易流失的时候——这时候app没有任何用户的数据。这时候为了让新用户快速上手，导入历史账单是最佳途径。

但实际上，目前主流的支付工具，提供的导出账单的方式远非轻松容易。要想从微信、支付宝中导出账单，用户需要经历一套繁琐、甚至堪称劝退的操作——获取加密账单、邮件发送、在电脑端下载账单通过密码解压。

而咔皮记账在此设计了一个极为巧妙的方案：提供一个一次性专属邮箱，用户只需将账单邮件转发至此，后续的解压、解析、导入流程便在云端自动完成。

这个看似微小的设计，精准地击破了用户在最容易流失的“初见”环节所面临的巨大阻力，体现了深刻的用户同理心和扎实的技术执行力。

而另一个更核心的原因，可能在于咔皮记账真正读懂了它的核心用户——Z世代。

对于一代一代的年轻人来说，记账实际上是一个刚需。年轻人时间最多，但资产最少，最需要掌控自己的消费。

而咔皮记账，很明显对年轻人的消费心理有着深入的洞察。

笔者印象很深的是第一次尝试用咔皮记账的时候，笔者用语音记录了一笔桌游消费。而不同于普通记账软件可能直接把它分类为“娱乐”或者“其他”，咔皮记账直接帮我把这一笔账单分到了一个单独的“游戏-桌游”的子类目里，这让我一下子对咔皮记账有了很强的好感。

不仅如此，咔皮记账里还有许多子类目都十分贴近年轻人的消费习惯。一个类目专门是偶像消费，一个类目是彩票，甚至还有一个类目是党费。

这种细腻的颗粒度，反映了产品对年轻人的洞察之深刻。

除了最基本的实用，咔皮记账也在逐渐向为年轻人提供情绪价值扩张。

在咔皮记账里，每次记账，胖咔会专门生成AI回复与你互动。

你可以在咔皮记账里记账，也可以记录想法和心情。

除了能生成年轻人最爱的MBTI测试答案，最近咔皮记账还推出了一个更有趣的功能“AI手帐”。

这种对年轻人的洞察，一定是产品最后的核心竞争力。

传统上，记账通常是年轻人爱干的事。随着用户年龄越来越大，时间越来越少，传统的记账软件的操作很难留住用户。

而随着AI时代的到来，记账变得更加无感，分析变得更加智能，或许未来，整个赛道也将发生变化。

年轻时用了记账软件的用户，或许也会一直留下，变成记账软件的长期用户。

27岁的你，未来翻看21岁在校园里，记录今天考的很好，奖励自己一杯奶茶，应该也是很开心的吧？

而从21岁到27岁，用户消费习惯、生活方式乃至心路历程的完整变迁，对未来的个性化服务与推荐算法而言，无疑也将是最宝贵的数据资产。

如果你只在前AI时代记过账，现在是时候尝试一下咔皮记账了，体验被AI重塑后的记账体验。

 

 

 

苏超「内战」打到阿里系，大厂流量暗战正酣

6 月 30 日，江苏省城市足球联赛（以下简称「苏超」）再迎大厂「玩家」。淘宝闪购和支付宝前后脚宣布了对两支「苏超」球队的冠名，淘宝闪购冠名常州队，支付宝冠名徐州队，当日下午，花呗又宣布冠名无锡队，主打「无息」。三大阿里系品牌各自冠名，「散装阿里」呼应起「散装江苏」受到网友热议。

「苏超」这项今年夏天的顶流赛事，也在成为越来越多互联网公司商业布局的一环。

加上此前宣布成为「苏超」官方战略合作伙伴的京东、理想，作为「苏超」官方供应商的小米以及作为「苏超」官方赞助商的中兴、宇视等，「苏超」赛场上已会聚了一批科技企业的身影。（来源：第一财经）

Meta 对 AI 业务大洗牌，扎克伯格宣布「超级智能」计划

Meta Platforms Inc．首席执行官马克·扎克伯格宣布对人工智能部门实施重大重组，包括着力开发人工「超级智能」，旨在令其具备人类同等、甚至更好的任务完成能力。

内部备忘录显示，扎克伯格周一致信员工说，Meta 的人工智能业务将划归名为 Meta Superintelligence Labs 的新团队，而该部门将由初创公司 Scale AI 前首席执行官 Alexandr Wang 领衔。此人被扎克伯格称为「他这一代人中最令人刮目相看的创始人」，将担任 Meta 的首席人工智能官。

扎克伯格还表示，Github 前首席执行官 Nat Friedman 将「与 Alex 合作领导」该团队，并负责 Meta 的 AI 产品和应用研究工作。此前报道称，扎克伯格正在亲力亲为给超级智能团队招募人才。（来源：环球市场播报）

 

苹果考虑另起炉灶，用外部人工智能模型来支持新版 Siri

为扭转陷入困境的人工智能项目，苹果公司考虑放弃自家开发的 AI 模型，转而使用 Anthropic PBC 或 OpenAI 的 AI 技术来支持新一代 Siri。

知情人士透露，苹果已与这两家公司讨论将它们的大型语言模型用于 Siri，并要求它们训练可在苹果云平台运行的模型版本以供测试。

如果最终采用外部模型，将标志着苹果的一次重大转变。目前，苹果大部分人工智能功能依赖其自研的「Apple Foundation Models」技术，原计划 2026 年推出基于该技术的新版本 Siri。

转用 Anthropic 的 Claude 或 OpenAI 的 ChatGPT 意味着苹果承认其在生成式 AI 领域竞争力不足。苹果已经允许 ChatGPT 处理 Siri 中的网络搜索查询，但 Siri 本身仍由苹果技术驱动。（来源：环球市场播报）

 

微软被曝将「AI 使用量」纳入员工考核：不再是「可选项」，直接挂钩绩效

6 月 30 日消息，据《商业内幕》报道，微软开发者工具部门总裁 Julia Liuson 最近发出内部邮件，要求各级主管在评估员工绩效时，将其使用 GitHub Copilot 等内部 AI 工具的情况纳入考量。

Liuson 表示，AI 已成为微软日常工作的核心，就像团队协作、数据导向思维和沟通能力一样，使用 AI 不再是选择题，而是每个岗位的基本要求。她指出，员工是否有效使用 AI，应该被纳入对其整体表现和影响力的全面评估之中。

知情人士透露，微软各团队的绩效考核标准不尽相同，目前已有部分团队考虑在下一个财年正式将 AI 工具使用情况作为绩效指标之一。

另据两位了解内情的人士称，这一改变旨在应对微软内部 Copilot 服务推广缓慢的问题。微软希望提升整体使用率，也希望产品开发人员更深入理解自家 AI 工具的运作方式。

目前 GitHub Copilot 正面临 Cursor 等 AI 编程服务的竞争压力。微软允许员工使用符合安全规范的部分第三方工具，知情人士称，Replit 就是其中之一。（来源：IT 之家）

雷军回应何小鹏下单小米 YU7：一定加速生产 力争早点交车

6 月 30 日午间消息，雷军回应何小鹏下单小米 YU7，并发文称：「谢谢小鹏支持，我们一定加速生产，力争早点交车。小鹏 G7 本周四发布，预祝发布会成功！」

当日早间，何小鹏发文称，「祝贺小米 YU7 上周发布取得优秀的成绩，我认为 YU7 成功核心是产品竞争力强劲，因此也当晚下单了 YU7，静候雷总早点给我交付。」同时，何小鹏宣布，小鹏 G7 将在 7 月 3 日正式发布。（来源：新浪科技）

豆包上线「深入研究」功能，用户可免费体验

6 月 30 日下午消息，豆包「深入研究」功能已经在豆包 App、网页版及电脑版正式开启测试，用户可免费体验。

基于模型的搜索、推理及 Agent 能力，深入研究可以帮助用户更快速、全面和结构化地处理高难度的复杂任务。针对长途旅行攻略、复杂购买决策、最新政策解读、商业科技趋势发展等需要获取大量资料、长时间研究的问题，借助深入研究能力，几分钟即可完成初步方案。同时，豆包还支持以可视化网页和报告文档两种方式呈现研究结果。（来源：新浪科技）

 

百度正式开源文心大模型 4.5 系列模型

6 月 30 日，百度正式开源文心大模型 4.5 系列模型，涵盖 47B、3B 激活参数的混合专家（MoE）模型，与 0.3B 参数的稠密型模型等 10 款模型，并实现预训练权重和推理代码的完全开源。

目前，文心大模型 4.5 开源系列已可在飞桨星河社区、HuggingFace 等平台下载部署使用，同时开源模型 API 服务也可在百度智能云千帆大模型平台使用。

早在今年 2 月，百度就已预告了文心大模型 4.5 系列的推出计划，并明确将于 6 月 30 日起正式开源。（来源：36 氪）

 

「星纪魅族科技」公众号更改名称为「魅族科技」

6 月 30 日消息，公众号「星纪魅族科技」更改名称为「魅族科技」。

据了解，目前星纪魅族仅官方公众号进行更名，视频号、微博名称均未更改。

据星纪魅族官方介绍，星纪魅族集团主要由星纪时代和魅族科技融合而来，集团创始人为李书福。2022 年 7 月，星纪时代和魅族科技达成战略投资协议后，双方在业务和团队上进行了深度的协同。魅族科技不仅组建了专注于研发 Flyme Auto 的团队，还在武汉建立了研发中心，魅族科技与星纪时代也在手机产品的规划和设计上进行了深入的融合。（来源：IT 之家）

大疆旗舰级运载无人机 DJI FlyCart 100 发布

据了解，DJI 大疆正式发布全新旗舰级民用运载无人机 DJI FlyCart100。

据了解，其集更大载重、更快充电、更为安全智能为一体，支持两款负载系统，搭配丰富生态应用，支持 PSDK，可适配第三方负载。DJI FC100 还可适用于应急、消防、电力、工程、物流、水域等多场景。（来源：36 氪）

 

德国 TQ 公司宣称造出世界最轻、效率最高电动自行车电机：1.17kg，输出 200W

6 月 30 日消息，据外媒 Electrek 报道，德国电助力系统制造商 TQ 推出了电动自行车电机新品 HPR40，并宣称这款产品已成为全球最轻、效率最高的中置电机。

HPR40 专为公路和砾石电动自行车设计，重量仅 1.17kg，能提供 40Nm 的扭矩和高达 200W 的峰值输出。这款电机强调的是效率和车体一体化的自然骑乘体验，而不是单纯的动力指标。

该电机为轻量级自行车打造，外形设计尽量隐蔽，可嵌入五通部位，控制组件也巧妙藏于车把内侧，几乎不会打破整车的外观线条。

其核心技术为「Harmonic Pin-Ring Transmission」（谐波销环传动），这套精致的动力系统完全替代了传统五通结构，具备静音、低摩擦和零延迟启动等优点。（来源：IT 之家）

小米在北京、南京为员工提供「小米青年公寓」，租金平均 1999 元 / 月

6 月 30 日消息，据小米行政公众号推文，小米在北京、南京上线了一批青年公寓，租金标准为 1999 元 / 月。

据了解，公寓所有房型一房一价，均价为公寓所有房型平均月租金，租期在 2025 年 7 月-2028 年 6 月之间享受安居折扣价。

小米北京青年公寓坐落昌平定泗路，东临特警部队，西靠武警家属院，北望碧水庄园，共 2658 间；主力 29 平方米开间，配有独立卫浴 + 智能家居，班车直达园区，距小米科技园约 10 公里，距小米智慧产业园约 3 公里。

其支持全屋智能家居自由配置，采用动静分区设计，支持小米工卡「一卡通刷」，管家 7*24h 在线响应。

小米南京青年公寓坐落建邺区河西南 CBD，共 566 间，步行即达地铁，提供 55 平方米两室一厅开间，距离小米南京科技园 100m 距离。（来源：IT 之家）

作者｜Li Yuan

编辑｜ 郑玄

 

过去一年，大模型的世界几乎是「狂飙」的同义词。技术以周为单位迭代，能力边界从写诗作画，一路拓展到视频生成和科学发现。

然而，抛开那些宏大叙事，我们该如何为 AI 的能力找到一个精准、客观的刻度？

恐怕没有哪种方式，比「高考」更能直抵每一个中国人的内心。

去年，极客公园就做过一期 AI 高考模拟测评 。延续去年的传统，极客公园今年再次搭建「AI 高考」考场，让国内外主流大模型再次走进考场。

再次走入考场的「AI 考生」们，不仅 治好了去年文科偏科的毛病 ，还取得了足以考进山东省内 1000 名的高分。

然而，就在我们以为它已经「进化」时，它却又常在意想不到的地方，暴露了自己真实的「智商」。

一些关键发现如下：

• AI 首次有望冲击顶尖学府 ： 今年，AI 的综合能力首次展现出足以考上顶尖学府的潜力。与 2024 年相比，所有参与测试的大模型在文理科成绩上均实现了显著飞跃。由于山东省采取赋分的报考策略，无法直接与分数段相比较，我们估计此次高考的状元豆包，能够排进全省的 500-900 名，考入人大、复旦、上海交大、浙大这些名牌大学的人文社科类专业。
• 大模型不再严重偏科，理科进步更快： 各大模型的文科总分平均增长了 115.6 分，理科总分平均增长了 147.4 分。尽管理科的增速更为迅猛，但其 181.75 分的平均总分仍低于文科的 228.33 分。总体来看，今年大模型的总分表现已不再严重「偏科」。
• 数学能力大幅增强，超越语文、英语： 数学是本年度进步最显著的科目，平均分较去年提升了 84.25 分。AI 在数学上的表现甚至超过了语文和英语，这预示着未来 AI 可能更擅长处理逻辑性强和有标准化解题路径的题目。
• 多模态能力成为拉开差距的关键： 去年到今年，模型的视觉理解能力显著提升，这一点在包含大量图像题的学科中尤为突出。与去年相比，物理和地理的平均分提升了约 20 分，生物提升了 15 分。化学科目整体表现稍弱，仅「豆包」模型及格，但全员平均分也比去年提高了 12.6 分。作为彩蛋，我们今年也尝试让 AI 在视频流中答题。

 

01

从一本到顶尖大学

 

如果说去年的 AI 还只是一个刚摸到一本线的优秀生，那么今年，它们已经成长为足以冲击中国顶尖学府的学霸。

这背后，究竟发生了怎样的蜕变？

在深入具体的变化之前，我们先介绍一下此次参与考试的国内外考生：

豆包、 DeepSeek（R1-0528 版）、ChatGPT（o3）、元宝（Hunyuan t1）、Kimi（k1.5）、文心一言、通义千问。

为了更贴合读者的使用体验，本次评测均在各模型的公开 PC 端进行，测评采取采样两次取平均分的形式。

目的是考察模型的综合能力，此次测评的方式是直接让模型识别图像作答。DeepSeek-R1 目前仍然不支持图片识别作答，因此只测试了纯文字题目，最终成绩参考性不强。

其他测试细节如下：

1. 此次测试选用 2025 年新高考山东卷作为本次评测的测试卷。原因有二：首先，山东卷是网络上能最快获取到的高考试卷之一，保证了评测的时效性。其次，它的综合难度在各省份中名列前茅——其语文、数学、英语三科采用全国一卷，其余科目则为自主命题。这样一把高难度的「标尺」，更能探知当前大模型能力的上限。
2. 为保证公平并考察模型的通用基础能力，在可以关闭模型联网能力的产品中，统一关闭了模型的联网功能，以杜绝「搜题」的可能。o3 和文心无法关闭联网，不过检查模型思考过程发现，文心没有发生联网搜题的情形，o3 发生少量搜题情形，但没有明显收益，得分率反而低于非联网答题。同时，我们默认开启了深度思考模式，但没有开启研究模式，以模拟用户在标准交互下的即时问答场景。
3. 非选择题各学科分别请两名专业同学打分，如存在题目分值 1/6 以上的差异，则引入第三人讨论定分（与真实高考判卷流程一致），并邀请参与过真实高考打分的高中老师抽检，对存在差异的题目统一标准。
4. 在评分环节，我们做了两项特殊处理：我们特邀了资深教师进行对 AI 作文进行匿名评审，以保证客观公正。此外，由于无法获取英语听力部分的试题，我们设定所有模型在该项上均计为满分。

 

 

 

最终，各位考生的成绩如下：

过去一年，大模型的深度思考能力，带来了模型能力的明显进步。

模型不再不是直接产出答案，而是逐步分析、分解问题、检查中间结果，甚至自我修正，带来了模型在数理考试中的表现的大幅提升。

总分为 150 分的数学考试中，即便是本次测试中表现最差的 AI 模型，也拿下了 128.75 分的高分——这在人类考生中也属于优秀水平。

而回顾去年，表现最好的模型，也只达到了 70 分，连及格线都没到。

数学能力的进步，直接带动了今年大模型整体高考成绩的大幅提升。

多模态能力，成为决定大模型能力表现差别的另一个关键因素。

在去年的高考测试中，不少模型还不具备成熟的图片识别能力。极客公园当时采用的评测方式是：能识图的模型使用图片配合文字输入，而无法识图的模型则只输入文字，同时辅以 Markdown/LaTeX 格式帮助识别公式。

而进入今年，多模态能力是主流模型的标配功能。因此，我们首次在测试中采用纯图片题目测试（DeepSeek除外）。

在多个模型中，豆包、ChatGPT最先进的模型都是多模态版，在图像问题上体现出明显优势。

Qwen3、文心 X1 都是语言模型，处理图像问题时可能是用 OCR 识别文字后回答，或是调用视觉模型，在图像类问题上表现较弱。

不过，即使是图像问题得分最高的豆包和 ChatGPT，图像问题的得分率仅为 70%，相比文本问题 90% 的最高得分率有较大差距，可见大模型在多模态理解和推理上仍有很大的提升空间。

可以预见的是：随着多模态能力的持续进步，明年AI的高考成绩还会继续提升。考不过AI，终将成为大多数人类的常态。

然而，AI 终究没有拿下全满分的成绩。是什么绊住了学霸级的 AI？答案可能比想象中的有趣。

 

02

数学逼近满分的 AI 天才们，

齐齐败在一道基础题上

 

在整场 AI 高考的测评中， 「 AI 考生」复读了一年后，在数学科目上的进步十分瞩目。

在 2024 年的测评中，当时的 AI 考生们在填空题和解答题上表现惨淡，得分普遍在 0 至 2 分之间徘徊，最终 9 款参评模型的数学成绩的平均分仅为 47 分。

而今年，则完全不同。

可以看出，无论是客观选择题，还是复杂的主观解答题，新一代大模型的正确率都今非昔比。这清晰地表明，大模型自身的能力，尤其是核心的推理能力，已经取得了根本性的突破。

如果说去年的模型还只是一个能勉强套用求导、三角函数等基础公式的「初学者」，那么今年的模型，则已经进化成一个能够从容应对复杂推导和证明的「解题高手」了。

一定程度上，这样的结果在预料之中。自从 AI 进入推理模型时代，一个标志性进展便是数理能力的大幅提升。

当模型拥有了自我思考与自我纠错的能力，它就像一个从前张口就回答问题的孩子，成长为一个会先深度思考再给出答案的大人，逻辑能力实现了质的飞跃。

要知道，今年高考新课标一卷的数学题被考生普遍认为难度极高，「像竞赛卷」，导数、圆锥曲线等压轴题思路晦涩，计算量极大，甚至出现「学霸考哭」的现象。

然而，面对这样一份高难度试卷，顶尖的大模型们依旧表现得游刃有余。

相较之下，AI 的多模态能力的进展倒还在其次。数学科目中，只有 20 分的图像问题，不是此次模型大幅度提分的重点。而大多数模型，也都在图像题中取得了 15 分的成绩。

为什么是 15 分？

这就很有趣了。这些整体都考了 130 分以上的大模型，放在人类社会里，也算是数学尖子生了，竟然在同一道选择题上出现了错误。

难住他们的，不是什么压轴大题，而是一道单选题——甚至不是很难的单选题。

这道题的数学原理非常简单，是一道基础的向量加减法题。只需在图上连接 (0,2) 与 (2,0) 两点，即可得到目标向量，模长 2 倍根号 2。

即便对数学不甚了解的人，通过肉眼观察图中的线段，也能估算出其长度不会超过 3.3。

然而，就是这样一道题，难住了所有数学学霸 AI。

核心矛盾在于： 题不难，但图难。

对于大模型而言，这张图的视觉信息极其混乱：虚线、实线、坐标轴、数字、文字相互交织，甚至文字与关键线段存在多处重叠。这种视觉上的「脏数据」，成为了 AI 精准识别的噩梦。

以本次数学表现最佳的豆包为例，它的解题过程暴露了问题的根源：它从最开始读取题目信息时，就已然出错。

从题目就读错了的情况下，无论其背后的数学推理能力有多么强大，也终究是无源之水，无本之木。

 

03

AI 写作文：擅长举例子，但不擅长思辨性地升华

 

作为所谓大语言模型，语文和英语一向是 AI 的传统强项。

不过有趣的是：在大模型的数理逻辑大幅进步后，大模型的语文和英语能力反而显得有点不够看了。

这与现实世界也是一致的：一名顶尖考生或许能在数学上拿到满分，却极难在语文科目上获得同等分数。AI似乎也触碰到了同样的瓶颈。

仔细研究语文卷面可以发现，AI 的失分点颇为有趣。在选择题部分，除豆包和 DeepSeek-R1 以外，其余模型的错误率均在 20% 以上。

这种现象或许揭示了 AI 与人类不同的一个困境：对于人类考生，组织语言、阐述观点时，可能更容易因疏漏而失分；但对于 AI，要读一段长材料，在一组高度迷惑性的选项中，精准辨析每一个细微的语义差别和逻辑陷阱，难度可能反而更高。

而在备受瞩目的作文题上，AI 的表现则延续了去年的趋势： 平均分高于人类，但难有真正的佳作。

去年，特邀阅卷老师的评价就已指出，AI 作文大多属于稳妥的「二类文」，很少偏题，但因其深刻性、丰富性、创造性不足，难以产生动人心弦的「一类文」，其结尾部分的升华更是套路化明显。

今年，依旧如此。

7 大模型整体均分 50.75 分， 均分区分度较低 ，各模型能做到立意准确、语言流畅、论据丰富，但论述不深刻，举例雷同，相比人类范文模型作答缺少温度和共情。

今年的新课标卷的语文作文考题为：

全国一卷作文「民族魂」

阅读下面的材料，根据要求写作。（60 分）

他想要给孩子们唱上一段，可是心里直翻腾，开不了口。

——老舍《鼓书艺人》

假如我是一只鸟，我也应该用嘶哑的喉咙歌唱

——艾青《我爱这土地》

我要以带血的手和你们一一拥抱，

因为一个民族已经起来

——穆旦《赞美》

以上材料引发了你怎样的联想和思考？请写一篇文章。

这是在一次采样中，元宝生成的 AI 作文。它在人类阅卷老师处获得了 53.5 分的高分，是 AI 作品中的佼佼者。

 

然而，细究其文，AI「模板化」的问题依旧暴露无遗。

比如这篇文章的中间几段，先是提出「历史上闪耀着这样的精神火光」的观点，随即并列引用三到四位历史人物；接着，引出「真正的担当带着疼痛的底色」的论点，再列举三到四位经历苦难的人物；最后，论及当代精神，再次列举三到四个当代人物。

AI 作文的语言不可谓不华丽，引经据典也自然十分丰富充满细节，但逻辑上像不像你的家长对你说，你看看谁谁谁都怎么样了，你是不是也该怎么样？

或许在精细调整提示词的情况下，AI 能写出触达人心的作品。

但目前，AI 的自主创作更像是在执行一个固化的写作模板：用排比式的案例填充框架，最终导向一个略显生硬的僵化升华 。 它能写出看似优秀的段落，却难以织就一篇真正动人的文章。

 

04

英语：主要被作文分数拖累

 

与语文相似，AI 在传统强项——英语上的表现，也进入了一个平台期。

去年，各家 AI 的英语成绩已然不错，今年的模型能力并未产生飞跃。事实上，所有参评模型的平均分仅比去年提高了 3.2 分，进步幅度远小于数学。

而模型的整体分数，也落在了 130-140 分的区间，并未到达人类学霸的水平。

按理说，这稍显反常。

AI 的英文水平是有目共睹的，或许比不少英文专业的学生讲出的英语更正宗。

而高考英语这张试卷，本身远未触及母语者的语言天花板，且相较于包含古文的语文，其客观题占比更高、作文要求更简（仅 80 词），也并不追求立意高远，理论上是 AI 更容易获得绝对优势的战场。

然而，AI 考生并未在此表现出更强的统治力。

那么，瓶颈究竟出在哪里？ 作文题可能是一大拖累。

这背后有两个可能的原因：

1. 苛刻的字数限制：
2. 在语文写作中，AI 就已经暴露出了时而「话痨」时而「不爱说话」的属性，但在长篇写作中，字数要求不是那么苛刻。但在 80 词的微型写作中，精准控制字数就成了一大挑战，稍有不慎便会因超词/少词而被扣分。
3. 缺乏应试智慧：
4. 在有限的篇幅内，人类考生会有意识地使用更高级句式、时态来「炫技」以博取高分。而 AI 的目标通常是清晰、完整地传达信息，它不会刻意为了得分而优化句式复杂度，因此在评分细则上可能吃了暗亏。

而本次评测最有趣的一点，莫过于中外模型在作文上呈现的「主客场反转」现象。

在中文作文这一「客场」，以 ChatGPT 为代表的「洋考生」拔得头筹；

然而在本应是其「主场」的英文科目上，它却不敌「中国考生」——DeepSeek 在选择题上甚至拿了满分，而最终总成绩上，DeepSeek 也与豆包一同超越了 ChatGPT。

 

05

理综三科：有进步，但仍然不算十分优秀

 

如果说 AI 在数学上的进步是「一飞冲天」，那么在理综三科上的表现，则更像是一次「破冰启航」。

相较于去年，理综三科有一定进步——所有模型都提分 10-20 分，但整体成绩依旧挣扎在及格线附近，清晰地标示出 AI 与顶尖人类考生之间的能力鸿沟。

相比于数学，理综三科既考验逻辑能力，又考验多模态能力——物理化学两科的图题占 80% 以上，生物的图题也占全部题目的一半左右。

而今年，读图能力的解锁，加上模型推理能力的增强，共同带动了理综能力的进步。

不过正如绊住 AI 的数学题所展现的一样，能「看见」，不代表 AI 能「看懂」。

这在大模型在化学上的表现不佳上，能清楚地展现出来。化学题目对图片的依赖性强，且化学题目图片的复杂程度更高，此时 AI 的短板便暴露无遗。

目前，顶尖 AI 的理综成绩大致相当于中上游的人类考生水平，但远未达到「学霸」级别。正所谓「卷子越难，差距越显」，在综合性与深度并存的理综试卷上，AI 尚未具备稳定碾压人类考生的实力。

分科来看这次 AI 的成绩：

物理，进步最快的「排头兵」

物理是此次理综三科中进步最快的「排头兵」，平均分提升了 20.25 分。

在客观题和填空题上， ChatGPT 的选择题正确率高达 92.13%，豆包也达到了 89.81% ，展现了对物理基本概念和规律的扎实掌握。

化学：被复杂图形拖累的「重灾区」

相比之下，化学成为了拉低理综总分的「重灾区」。 整体得分偏低，仅有豆包勉强及格 ，选择题和填空题的平均得分率均低于 60%。

其核心痛点在于对复杂化学图形的双重依赖：不仅题目本身高度依赖图片（如实验装置、反应流程图），且化学结构图的复杂程度，也常常超出当前模型精准理解的极限，导致失分严重。

有机物大题依旧是所有大模型的主要软肋 。例如，满分为 12 分的第 25 题（有机化学），所有模型得分极低。该题主要考察有机物合成路径与结构，评测中 没有一个模型能够正确生成有机物的结构简式 ，对有机物的空间结构理解也相当薄弱。

生物：折戟于遗传计算的逻辑关

生物科目的短板则精准地暴露在需要严密逻辑推理的遗传题上。例如，分值高达 16 分的第 22 题（遗传大题），大模型普遍表现不佳， 得分最高的 ChatGPT 也仅拿到 9 分 。该题重点考察基因型分析、遗传概率计算等，这恰恰是考验模型在抽象信息基础上进行多步推理的能力。

 

06

AI 仍然偏科，文综是舒适区

 

在今年的 AI 高考评测中，一个清晰的趋势得以延续：文科综合依然是 AI 的高分舒适区。

早在去年，ChatGPT 就已拿下文综 237 分的高分。而今年， 元宝更是将文综最高分推升至 253.5 分 ，这一成绩，与理科综合最高分（213.25 分）形成了鲜明对比。

相比去年，文强理弱的偏科问题虽有缓解，但基本格局并未改变， 这与人类考生相反。在人类考生中，理综最高分往往比文综最高分高出不少。

在无需联网的情况下，头部 AI 在文综上的得分率已超过 80%，达到了人类优等生的水平。

今年的分数增长，主要由地理科目贡献。细分来看，各科的进展与瓶颈也愈发清晰：

最大看点无疑是地理。得益于多模态能力的飞跃，AI 在地理图题上的理解力显著增强， 使得该科目平均分激增了 20.3 分 ，成为进步的火车头。

地理题上想更进一步，面对的挑战与理科中的化学如出一辙——对高度专业的复杂图形，AI 理解依然吃力。例如，在失分最严重的第 19 题（地形地貌综合分析题）上，模型的表现可谓「溃不成军」：

第（1）问关于地貌走向的判断，仅有极少数模型答对。

第（2）问关于「拔河高度」的专业概念计算， 所有模型均告失败。

与之相对，政治和历史科目的分数则基本处于高位平台期，并未呈现显著进步。

对于这两个科目，挑战已经进入了更难的范畴： 能否精准理解考纲、运用学科语言、并进行多维度深度分析。 对于人类考生而言，这也需要专门的训练了。

例如，DeepSeek-R1 就因思路过于发散、偏离考点而大量失分。而在历史小论文上，AI 普遍难以做到对历史原因进行深刻的多维度剖析，论述仍显单薄。

一个小细节很有趣，与中国模型提分相对应的是，今年 ChatGPT 的文综分数不升反降。

这种「主场优势」也从侧面体现了了，在通往通用人工智能的道路上，对地域性规则的深刻理解与适应，依然是不可或缺的一环。

 

07

彩蛋 1：AI 眼镜能用来作弊吗？

 

从去年到今年，AI 眼镜等「视觉 AI 硬件」无疑是科技界最炙手可热的焦点。其背后的核心驱动力，正是大模型的实时视频理解功能的出现。它意味着 AI 正从被动接收指令，进化到主动感知和理解物理世界。

巧合的是，今年的高考也迎来了一项新变化：考场安检门全面升级，旨在精准防范智能眼镜等新型作弊工具。

这不禁让人好奇： 这些新兴的、能与视频进行实时交互的多模态大模型，真的能用来在考场上「大显神通」吗？

我们抱着这个疑问，选择国外的 ChatGPT 与国内的元宝，进行了一次非常规的测试。为简化流程，我们仅选用难度较低的英语阅读题，尝试让视频模型「观看」试卷并作答。

虽然只是一次非常简单的测试，结果却非常清晰，问题也相当明显：

1. 严重的幻觉问题： 模型非常容易自行想象，这点 ChatGPT 和元宝都有体现，但元宝更为明显。元宝在测试第二篇阅读时，就开始凭空编造一篇完全不存在的文章和题目，导致最终无法进行测试。

英语卷的第二篇阅读，讲述的是一位九年级写作老师关于如何教授学生「写作为什么重要」的反思。文后的 24 题，则是提问第一段提到了哪些人物。

而在对元宝进行测试的时候，元宝不断在屏幕还没有出现选择题时，直接编造一道选择题并回复答案，导致测试无法进行。

在发现问题后，我们向模型提问，这篇文章讲了什么，模型的回答也很是诡异——与原文仿佛相似，但是实际上是完全不同的故事。

2. 被动的交互模式。 为了模拟真实考试，我们在测试中，要求模型看到题目的时候，直接回答答案，不需要解释也不需要等人问。尽管 ChatGPT 声称可以看到题目直接作答，但实际并不会主动进行。整个过程需要测试人员通过语音不断提示、引导，距离「全自动解题」相去甚远。

 

3. 混乱的结果： 在每次看到题目，给定更加精密的提示词的情况下，我们勉强从 ChatGPT 处得到了一组答案，但这个结果参考价值并不大。

稍多几次测试就会发现，翻页的速度变化、镜头的晃动程度变化，提示词出现的时间变化，甚至差不多的流程重复同一个问题，都会导致模型给出截然不同的答案。

虽然视频模型也是 GPT-4o 模型，和 GPT-4o 模型直接按照图片作答的稳定性和准确性相距甚远。

而且幻觉问题会随着上下文的长度越来越严重。在被问及第三篇文章讲了什么的时候，GPT-4o 回答的是第一篇的主要内容。到了最后一篇文章，模型的正确率和蒙的也差不多了。

今天的视频大模型，像极了去年的图像大模型，仍处于非常早期的阶段。各家大模型产品也并没有想在目前阶段主力推广这一功能——GPT-4o 的视频通话功能在不长的测试时间后，迅速达到了当日限额。

想在目前阶段，单纯依靠它在考场作弊，还需要担负必须不断跟它说话、答案完全不准等巨大风险，基本属于科幻情节。

尽管如此，在模型表现较好的时候，AI 能够在看到屏幕几秒内，马上很肯定地讲解出屏幕上的英文在讲什么，确实也是一种让人感觉十分惊艳的体验。

 

08

彩蛋 2 : 仿生人会爱上自己生成的电子羊吗？

 

自古「文无第一，武无第二」。在人类创作者中，风格流派各异，喜欢现实主义的人有时候就是「get」不到意识流的文风。

那么，在 AI 的世界里呢？大模型是否也存在审美偏好呢？它会因为更欣赏自己的文风，从而在给其他模型打分时产生偏见吗？

我们进行了一项有趣的尝试： 让参与本次评测的大模型们，对彼此生成的作文进行交叉打分和排序。

测试选用的是作文题目的第一次采样结果。

图片里横向是鉴定师，而竖向是作品。我们标蓝了模型认为的前三名作文，和人类认为的前两名作文。

根据这个不完全统计，模型并没有表现出对自家作品的特殊偏爱，有时候反而可能给自己打低分——比如元宝的作文，在人类和其他模型的横评中，都取得了很高的分数，但在自己的评测中，反接近最低分了。

AI 与人类判分员的审美，大方向仍然是一致的。

可能真的只是和我们普通人类一样吧：我知道什么是好的，就是写不出来。

 

09

结语

 

今年，或许是高考测试对大模型仍具挑战意义的最后一年。

当 AI 已经能展现出冲击顶尖学府的实力时，这个人类社会的智能筛选器，可能未来不再能成为对 AI 有区分度的测试了。

高考测试，不仅仅是一场对人类智慧与 AI 智慧的对比，也是我们观察 AI 智能发展的一个刻度表。

过去一年，我们对 AI 能力的直观感受和多次验证，正在不断地提醒我们： AI 正加速逼近甚至超越普通人的能力边界。

但它的发展并非线性——它能攻克人类眼中的难题，却也会在看似简单的题目上意外失足。

正因如此， 高考，这个完美融合了知识掌握、逻辑推理与应试策略的综合场景，让 AI 展现出了它最迷人而矛盾的一面：它时而展现出顶尖人类的才华，轻而易举地攻克难题；时而又暴露出孩童般的认知盲区，在基础问题上犯下令人啼笑皆非的错误。

感谢高考。它用一种我们最熟悉的方式，为 AI 的通用智能水平提供了一张刻度清晰、极具参考价值的「快照」，而这，很可能是最后一张了。

AI 的下一站，终将是更复杂、更广阔的现实世界。考试，只是它漫长征途的起点，而非能力边界的终点。

这张快照，最终将成为它成长相册里，一张记录了进化途中的光荣与笨拙的泛黄的旧照片。

*头图来源：视觉中国

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

 

科幻电影中，外骨骼堪称最酷的科技装备之一。从《异形》中可以让普通人类直接对抗异形的 Power Loader，再到《钢铁侠》飞天遁地的钢铁战衣，这些可以大幅增强人类运动、负重能力的的外骨骼，一直是科幻编剧们最钟爱的设定。

今天这些设定正在逐渐成为现实，从去年始祖鸟推出的售价 3 万多的外骨骼动力裤引发抢购热，到今年春节期间爆火的国内景区推出的外骨骼产品租赁服务。而在产业界，更是有一批外骨骼公司，正在以一两万的售价，将轻量级外骨骼产品直接推向市场。

今天和大家分享的 Hypershell X，就是当下最受关注的消费级外骨骼产品之一。在官网的宣传视频中，其不仅可以用于爬山，长跑、骑行等运动也可以用它辅助。值得一提的是，这款最高配 1799 美元的产品，不仅比 4500 美元的始祖鸟便宜了一半还多，而且已经开始向用户发货（注：去年开始接受预订的始祖鸟的 MO/GO 预计 2025 年 10 月开始发货）。

Hypershell 目前的最高配产品，可以卖到 1799 美元

出于对产品的好奇，笔者设法借到了一台。在两周的深度体验里，笔者戴着它走路、骑行，甚至专门用一个周末戴着它挑战爬山之后，我认识到了这款产品的优点，也意识到了现阶段消费级外骨骼的瓶颈，以及它预示的无限可能的未来。

 

外骨骼能让我们变成「钢铁侠」吗？

有了外骨骼，每个人都能变成漫威的超级英雄？答案当然是否定的。今天的消费级外骨骼，任何普通人穿戴后都能获得一定级别的能力增强，但现阶段别说「人均斯塔克」——人均「博尔特」都差得很远。

还没发售的始祖鸟 MO/GO，其介绍里是“能提供 40%的动力提升，让佩戴者感觉减重 14kg”。而 Hypershell X 官方介绍是最多抵消 30 公斤重量，增强 40% 腿部力量和减少 30% 体力消耗。

Hypershell X 系列目前分别有「Go」「Pro」「Carbon」三款，售价分别为 999 美元、1199 美元、1799 美元，折合人民币约为 7200-13000 元。笔者体验的是中间版本的 Hypershell Pro X。它重量为 2kg，仅比最高配的 Carbon X 版重 0.2kg（均不包含电池重量，电池重量 410g）。

从外观的角度来看，无论是穿戴 Hypershell 产品上街还是爬山，都没有让我成为街上的显眼包。在咖啡店等单的时候，同事形容戴在腰间的 Hypershell 就像是「戴着个腰包」；而当我在京郊完成一段两小时左右的轻徒步过程中，全程只有一个游客认出了这个在小红书、抖音平台上很火的外骨骼设备。

这个设计理念也在笔者和 Hypershell 工程师的交流里得到了印证。不同于很多新形态的智能硬件希望营造「科技感」，极壳认为外骨骼在设计时不应该过于张扬：「尤其是未来面向一些老年或医疗使用场景，他们也许不希望得到太多的注目。」

Hypershell X 系列产品及配件展示

穿戴的过程并不复杂。先调节腰部尺寸，就像戴腰包那样把设备主体「穿」在身上。接着再根据身高和大腿围调节腿带的高度和松紧，把设备两侧的腿杆能够以适当的松紧绑在距膝盖上方大约两指的地方，以保证后续设备运行时可以有效助力。

穿戴完成后，在手机上下载 Hypershell 的 App，注册一个新的账号。初次登录时，需要先输入使用者的身高、体重、性别 3 个不同的身体参数，作为后续处理和计算的基础数据。

把设备和手机应用通过蓝牙连接，就可以在手机 App 上调节不同的档位和不同的运动模式。Hypershell Pro X 目前可以提供「舒适、极限、通透、健身」4 种不同的助力强度，以及包括「行走、奔跑、上坡、骑行」等在内的 10 种手动标注的运动状态（基础版为 6 种）或「自适应动作识别」。当然，也可以通过设备右侧电机上的实体按键进行操作。

不过，由于 Hypershell X 系列只有一个实体按键，所以进行开关机、模式切换、强度切换等需要通过一系列复杂的不同点按方式才能实现（如短按、长按、短按+长按等）。笔者现阶段还是更习惯在手机 App 上直接操作。

在日常行走时，穿上 Hypershell X 后可以明显感受到设备通过腿杆对大腿的「提拉感」，这会让大腿比正常走路和上楼梯上抬得更高，同时步幅会明显增大，身边同行的人表示需要比平时走得更快才能跟上我的速度。而笔者的同事哪怕只是短时间试戴，摘掉设备后也会觉得「有点不会走路」、「腿感觉抬不起来」。

笔者在小区里进行了一次 2 公里的平路行走测试。全程为 2 公里，将心率都保持在每分钟 120 次，并采用「先无后有」的顺序。Apple Watch 数据显示：穿戴外骨骼设备后，步行配速每公里提升约 20 秒，总消耗从 135 千卡降至 123 千卡，降幅为 8.9%。

平路步行测试：左侧为未穿戴设备时的数据，右侧为穿戴设备时的数据

不过，当我把实验场景切换到健身房踏步机（也叫「爬楼机」）时，由于进入了高强度有氧甚至无氧（平均心率为 170）区间，尽管仍然可以感受到提拉感，但心肺层面的疲惫感显然无法快速消除。而从测试的结果来看，第二次训练戴上 Hypershell 时，Apple Watch 统计的卡路里消耗甚至还要高过第一次没有佩戴外骨骼设备时的消耗量。

所以，简单总结一下使用感受：首先 Hypershell Pro X 的确能在一定程度上提供运动帮助，但这个帮助不是无限的，也许能让爬山费点劲的人变得轻松一点，但不可能做到让从来不运动的人立马就能完成一个半马。

 

消费级外骨骼的「必答题」和「附加分」

在体验 Hypershell 前，我脑海中一款「消费级」外骨骼产品至少需要把以下几个必答题做到高分：轻便、方便穿戴、耐用性好、价格合理。如果销量还高点，大概还需要提升一点颜值——做到看起来既不突兀又能适度体验科技范儿。

但在一周体验之后，我发现仅仅答好这些基础题还远远不够。「消费级产品」区分于「专业工具」的一个关键点是：用户可以多种不同的环境里使用。这就要求外骨骼产品还要拿到更高的「附加分」：在运动控制层面，提高多运动场景的适配性。

一个最典型的户外场景就是徒步。在几个小时的连续行进中，用户需要在爬升下降、土路台阶等不同动作和外界环境随时切换。如果一款产品只能帮助我们上坡，那么在下降的时候，它就会成为我们身上或者包里额外的几公斤负重。

笔者也戴着 Hypershell Pro X 在京郊进行了一次轻徒步体验。使用后最大的感受就是：尽管 Hypershell 目前已经在手机 App 里提供了 10 种不同的动作识别，但在实际使用过程中，在绝大部分场景里，我都会直接开启「自适应动作识别」模式。这样就可以更专注地关心路况，几乎不需要掏出手机进行额外操作。

Hypershell 手机 App 的操作界面，可手动选择 4 种模式和 10 种动作姿态

只是在少数场景下，例如连续的长上坡，我才会切换到「上台阶」模式，这样 Hypershell Pro X 可以给我提供更「猛」的助力。

最让笔者惊喜的，是 Hypershell 在下坡时的体验。不同于其他路况，下坡（尤其是土路上坡）我们并不希望设备把腿抬得更高。因为这时更需要重心靠后，略微下蹲辅助支撑以及防滑。电机通过腿杆传递，提供了一种「反向」的作用力——向下向后的支撑感，在陡坡上提供了一定的帮助和信心，就像手中多了两根登山杖一样，这是在测试前完全没有预料到的。

在笔者看来，「自适应动作识别」模式是未来外骨骼产品的必备。在绝大多数时候，它都可以主动适应用户行为和外界环境变化，并对功能进行微调。

这有点像开着一台智能 SUV 去越野，大部分时候，你只需要像日常驾驶一样操作就好了，只有在少数特定的场景下，才需要手动调节到脱困、涉水或者窄路模式，以应对极端场景。

而为了达到更智能的体验，笔者认为：外骨骼产品的下一步，需要拥有更强的感知能力和更强的大脑。

海外用户对 Hypershell 的评价：「很吃惊它能预判我的动作」

更强的感知需要更高维度的数据输入，例如可以检测心率、「看」到外界真实的环境。扫地机器人从只有机械臂到拥有了高清摄像头和激光雷达；现在传闻苹果都要为 AirPods 安装视觉摄像头了，也许我们可以期待未来「Ultra 版」的外骨骼配备更多的传感元件并采集更多维度的数据。

此外，产品也需要拥有匹配这些高维数据的主动推理能力。尽管外骨骼如今被视为具身智能技术的延长线，但某种程度上，它比一般的机械臂要更复杂。作为一种可穿戴智能设备，它的行动和人体是高度一致的，因此它需要推理感知实时状态，才能和使用者达到最佳的配合程度。

设想一下，当这些问题都得到优化之后，用户在使用外骨骼产品的时候，大概率就越来越不需要那个和它搭配使用的手机 App。这款手机 App 也许会成为和智能辅助驾驶的 SR 界面一样的功能，更多时候它只负责交付一种视觉安心感，告诉用户「我看到了这些信息，我在处理」。而更简单的操作和更一体化端到端的交付，应该是外骨骼以及大多数智能硬件产品在智能时代希望达到的方向。

 

在细分领域里，寻找智能硬件的新机会

在 Hypershell 身上，我们也看到了智能硬件领域近年来的一些发展共性。

过去 20 年左右的时间里，优秀的硬件创新往往来自于大品类，如智能手机、智能汽车。它们几乎都是可以覆盖上亿人群的产品。

然而今天，越来越多的创新开始从细分市场里生根发芽。创业者们开始意识到，充分挖掘并满足「小众市场」里的真需求，也可以创造出一个「大产品」。

这种变化来源于供给端环境的变化。

在笔者和多个硬件创业者的沟通里，都可以得到一个明确的信息：今天想在珠三角进行硬件创业，你可以达到强大的供应链技术和网络支持。说得夸张一点，在不考虑成本和量产难度的前提下，很多天马行空的 demo 产品，供应链技术都可以给你「搓」出来。

一位创业者告诉笔者：在新硬件品类里，哪怕和日韩和欧洲竞争，它们最后的制造环节大概率也会回到珠三角。除此之外，近年来不少供应链企业也正面临国际品牌供应链转移。大厂的订单减少了，这些溢出的供应链能力自然也就愿意多跟创业者们谈谈合作。

华强北被称为「全球智能硬件创客的天堂」 | 图片来源：视觉中国

供给端外，市场的变化也为细分品类成长提供了更多可能。

过去做产品时，往往会追求最大公约数。但其实，即便是万分之一的需求，放在全球乃至全球市场里，也都是一个很庞大的量。随着各类内容平台以及跨境电商平台的不断成长，创业者也就拥有了更多工具和手段，让这些「小众产品」触达到想要影响的目标用户。目前很多优秀的硬件创业者都可以在海外市场获得极大市场份额，也和这些市场的「基建」变化不可分割。

以上两点，供应链能力的提升让创业者可以把产品「做出来」，市场工具的进化可以让产品「卖出去」，也就构成了硬件创业的两个最关键的前置条件。

「智能化」则扮演了最新也是最关键的加速器角色。因为站在用户视角来看，无论成本再低、触达再容易，他们愿意掏钱购买的「智能硬件设备」，是一款可以在生活中高频使用的工具，而不是一个吃灰的摆件。而智能化和 AI 恰恰提供了这种可能，让外骨骼可以从工厂走上自行车、走向雪场、走向更多场景。

所以，我们也就看到了越来越多的创业者，正尝试着把更多过往只被运用在工业场景里的技术，「下放」到消费级里，做出更多的新产品。也许未来十年，硬件领域里仍然不会出现取代智能手机的个人计算设备，但消费者大概率可以期待更多好玩实用的新玩意。

这或许也是智能硬件行业里，应对同质化内卷的一种新思路。

小米 YU7 现身租赁市场：日租要价 2000 元，跟兰博基尼一个价

6 月 29 日，小米 YU7 上市后直接卖爆，订单也创下了全球车企的销售纪录。在小米汽车门店，看车的人络绎不绝，想要试驾的话，有销售透露，试驾要排到一周之后了。

小米 YU7 的热卖，也带动了租赁市场，在二手平台搜索「小米 YU7 出租」发现，目前已有大量商家上线小米 YU7 租车服务。

据了解，根据是否是现车或提车时间不同，商家们的日租报价也不相同，普遍是 2000-4000 元/天，租赁车辆可以用于商务接待、评测体验等。如果是赛道刷圈、拆车对比等，还需要额外加钱。

虽然小米 YU7 的起售价格只有 25.35 万元，但租赁价格却已比肩不少超跑车型。作为对比，兰博基尼小牛的日租价格为 2000 元左右，法拉利 458 等车型租赁价格也在 2、3 千元不等，小米 YU7 因为流量和稀缺性，其租赁价格远超它的车型定位。（来源：新浪科技）

马斯克公布脑机接口最新进展，受试者有望用意念操控人形机器人

6 月 29 日，马斯克旗下 Neuralink 公司近日公布了脑机接口的最新进展。通过植入 N1 芯片，脊髓损伤和渐冻症患者已能用意念操控虚拟机械手、玩游戏、甚至重新与外界交流。N1 芯片如硬币大小，可无线充电，实时捕捉大脑信号并转化为数字指令，目前已在 7 名受试者中应用。

Neuralink 计划 2025 年实现「意图言语」解码，帮助失语症患者恢复交流；2026 年启动「盲视」项目，助失明者重获视觉。未来几年，电极数量将持续提升，目标是实现多区域植入、治疗精神疾病，并最终通过脑机接口精准操控特斯拉人形机器人 Optimus。行业竞争激烈，微软、亚马逊、苹果等巨头也在布局。预计到 2040 年，全球脑机接口医疗市场规模将达 1450 亿美元。（来源：界面新闻）

 

任天堂就 Switch 2 游戏机供货不足道歉，称公司未能充分预估机型首发需求

6 月 29 日，在第 85 届任天堂年度股东大会上，任天堂社长古川俊太郎就 Switch 2 在全球多国供不应求的情况向股东致歉，承认公司未能充分预估相应游戏机的首发需求。

古川俊太郎表示，自今年 4 月起，任天堂已通过 My Nintendo Store 展开抽选销售，首轮报名人数高达 220 万人，远超预期。目前已进行四轮抽选，第五轮将于 7 月启动，后续公司将积极提升游戏机生产量以缓解供需压力，并在未来将进一步优化抽选机制，同时鼓励更多线下零售商加入抽选行列。

此外，股东大会中有股东批评 Switch 2 使用的钥匙卡游戏卡带是一项「不成熟的措施」，质疑相应钥匙卡设计是否对平台游戏销量造成了负面影响。

对此，古川俊太郎回应称，钥匙卡主要是考虑 Switch 2 游戏体积过大最终作出的抉择，在游戏机上市前，任天堂已与第三方发行商进行过沟通与协商，确定了相应存储介质形式。不过，古川俊太郎并未正面回应相应钥匙卡是否影响了平台游戏实际销量。（来源：凤凰科技）

 

全球首个低温下可精准控制「百万量级量子比特」芯片问世，解决扩展难题

6 月 29 日，据外媒报道，澳大利亚悉尼大学与新南威尔士大学联合开发出全球首款可在低温下精准控制「百万量级量子比特」的芯片，相关成果已发表在《自然》期刊上。

该芯片能在接近绝对零度的毫开尔文环境中稳定控制自旋量子比特，突破了量子计算扩展中控制系统与量子比特之间因热量和电噪声带来的干扰难题。研究团队通过精密设计，使芯片在保持量子态相干性的同时，实现高保真的单比特和双比特操作。

该控制系统功耗极低，总功率仅约 10 微瓦，有望支持百万级量子比特扩展。此次成果证实了复杂电子系统可与量子比特紧密集成的可行性，为量子计算的实用化迈出关键一步。（来源：IT之家）

零跑 B01 纯电轿车预售 10.58 万元起：可选激光雷达版，预计下月上市交付

6 月 29 日，零跑 B01 纯电轿车今晚开启预售，预售价为 10.58 万元起。目前，该车共推出了 5 款配置车型，CLTC 工况续航里程有 550 公里和 650 公里两种版本，预计 7 月正式上市交付。

零跑 B01 的前脸采用了类似 B10 的设计语言，该车配有隐藏式门把手、贯穿式尾灯，长宽高分别为 4770 x 1880 x 1490mm，轴距 2735mm，可选激光雷达版本。

内饰方面，新车配备 8.8 英寸全液晶仪表盘以及 14.6 英寸 2.5K 高清中控屏，并会提供高通 8295P 车机芯片、50 瓦手机无线充电等。该车在副驾前方还配备有 6 个「魔术拓展孔」，可以根据个人需求安装折叠桌板、手机支架等。

动力方面，零跑 B01 提供最大电机功率分别为 132kW 和 160kW，扭矩分别为 175N・m 和 240N・m。同时，该车已经申报有 56.2 千瓦时和 67.1 千瓦时两种不同容量的电池组，CLTC 工况续航里程分别为 550 公里和 650 公里。（来源：IT之家）

 

日本初创公司推出智能 AI 猫项圈，可监测猫咪行为与压力水平

6 月 29 日，一家名为 Rabo 的日本初创公司，就为猫咪设计了一款智能项圈。

这款名为 Catlog_的项圈可以监测猫的多种日常行为，包括进食、饮水、睡眠、奔跑、行走以及梳理毛发，并将这些信息同步至手机应用程序。此外，它还具备定位功能，帮助主人随时掌握猫咪的行踪。

最近，该产品新增了一项功能：通过分析猫咪的行为数据来评估其「压力指数」。这项功能主要依据猫咪在过去 30 天内的理毛频率、静息状态下的呼吸次数以及睡眠状况来判断其焦虑程度。据 Rabo 公司 CEO Yukiko Iyo 介绍，他们分析了超过 46000 只佩戴该设备的猫咪所积累的 100 亿条数据，并借助人工智能技术来评估猫咪的压力水平。一旦 AI 识别出猫的情绪压力过大，就会向主人发送提醒。

Catlog_目前售价为 99.99 美元（约合人民币 717 元），而使用 AI 监测服务则需额外按月订阅，费用为每月 14.99 美元。（来源：中关村在线）

千余名作家联名呼吁出版商承诺限制使用 AI：不发行 AI 书籍、不用 AI 配音

6 月 29 日，近日，包括劳伦・格罗夫、列夫・格罗斯曼、R.F. 奎安、丹尼斯・勒翰和杰弗里・马奎尔在内的一众作家联合发表了一封公开信，呼吁图书出版商承诺限制使用人工智能工具，比如承诺只雇佣人类为有声读物配音。

这封公开信指出，作家们的创作成果被人工智能公司「窃取」了。信中提到：「这些公司没有将作品所创造的收益按一定比例支付给作家，而是将本应属于作家的报酬支付给基于作家们无偿劳动所构建的技术。」作家们认为，这种行为严重损害了他们的权益。

除了要求出版商仅使用人类配音外，作家还们呼吁出版商做出承诺，永不发行由机器生成的书籍，并且不以人工智能工具取代人类员工，或者将人类员工的岗位降级为人工智能监控员。他们强调，人类创作者的劳动价值和不可替代性应当得到尊重。

这封公开信一经发布，便得到了广泛关注。据美国国家公共广播电台（NPR）报道，在公开信最初发布后的 24 小时内，又有 1100 名作家签名支持。（来源：IT之家）

特斯拉 Model Y 首次完成全自动驾驶交付，全程无人控制

北京时间 6 月 28 日消息，特斯拉 CEO 马斯克在 X 平台宣布：「首辆特斯拉 Model Y 已实现全自动从工厂开到客户家的交付任务，包括高速路段，而且比原计划提前一天完成！」

马斯克还提供了一些细节：车内全程无人且没有远程操控，是「真正意义上」的全自动驾驶。「据我们所知，这是全球首例在公共高速路上实现车内无人、无远程控制的自动驾驶。」

此前报道，特斯拉已悄悄为得州奥斯汀超级工厂生产的新款 Model Y 和 Cybertruck 车型部署「自动行驶至出厂区」功能，让这些汽车在无需监督的情况下自动下产线开入交付车辆停车场，以便于降低人力成本，并向业界展示其为自动驾驶出租车持续做准备的决心。（来源：新浪科技）

 

小米更新 YU7 车型锁单交付时间：标准版最快 53 周、Max 版最快 33 周

北京时间 6 月 28 日消息，小米 YU7 车型于 27 日正式开售，仅 18 小时锁单量便突破 24 万台。目前小米已刷新其 App 中订单交付周期，官方称后续相应数据也会随着产能爬坡动态更新。

目前交付时间为：小米 YU7：锁单后最快 53-56 周交付；小米 YU7 Pro：锁单后最快 48-51 周交付；小米 YU7 Max：锁单后最快 33-36 周交付。

预定 YU7 者需支付 5000 元定金，7 天内未锁单可退。此外，小米 SU7 / 小米 SU7 Ultra 锁单未交付用户，6 月 26 日晚 10 点 – 6 月 29 日晚 12 点前可限时改配小米 YU7。（来源：IT 之家）

苹果 3.5 亿美元买下湾区两栋写字楼，位于总部 11 公里外

6 月 28 日消息，据外媒 AppleInsider 报道，苹果本周花费 3.5 亿美元购买了加州湾区的两栋写字楼，两栋写字楼的总面积超 3.5 万平方米。

这两栋写字楼位于加州圣克拉拉县，其布局为双栋式办公园区，距离苹果总部 Apple Park 约为 11 公里，苹果此前曾租用过这两栋写字楼。

这两栋写字楼总面积超 35303 平方米，可为 1500-1900 名员工提供办公空间，圣克拉拉县记录员办公室提交的文件显示苹果花了 3.5 亿美元购买这两栋写字楼。（来源：IT 之家）

 

不再单一依赖英伟达，传 OpenAI 首次采用谷歌 AI 芯片训练 ChatGPT

北京时间 6 月 28 日消息，据路透社今日援引知情人士消息，OpenAI 开始租用谷歌的人工智能芯片，为 ChatGPT 和其他产品提供算力支持。

OpenAI 是英伟达 GPU 的最大客户之一，长期依赖后者 AI 芯片来训练模型及执行推理任务。本月早些时候有消息称 OpenAI 有意接入谷歌云服务，以应对日益增长的算力需求。

对谷歌而言，这项合作正值其扩大自研 Tensor 处理器（TPU）对外供货之际。此前 TPU 多用于内部项目，随后又开始向外部客户开放，并已吸引到包括苹果在内的大型科技公司，以及由前 OpenAI 高管创办的 Anthropic 和 Safe Superintelligence 等初创企业。（来源：IT 之家）

高德地图被曝提供逆行导航路线，回应称仅作展示用途并强化警示

北京时间 6 月 28 日消息，近日，有网友表示，在使用高德地图骑行导航时，提供的路线中竟出现「逆行」选项。

网友表示，虽然地图页面显示有「逆行」字样，但或许会有用户真的跟着逆行路线骑行，存在安全风险。不过，也有网友认为，在一些老城区，由于当初规划不合理，原地逆行十几米就能到达对面，而前往前方几百米的路口掉头则较为麻烦，因此高德地图提供逆行选项是更人性化的表现。

针对此事，高德地图相关工作人员日前向媒体回应称，地图显示的「逆行」路线仅作展示用途，实际上无法为用户提供该条线路导航。「逆行」路线在页面中仅作参考，旨在告诉用户该路线虽然更近，但属于「逆行」路线。此外，高德地图进一步强化了警示提醒，在逆行标签中新增「不可行」标识，明确此类路线不可用于实际导航，切实保障用户出行安全与使用体验。（来源：网易科技）

 

德国要求苹果与谷歌下架 DeepSeek 应用

北京时间 6 月 28 日消息，据路透社报道，德国数据保护专员梅克·坎普 27 日在一份声明中声称，已要求苹果和谷歌公司从其在德国的应用商店下架中国初创公司自主研发的人工智能大语言模型「深度求索」（DeepSeek）应用，理由是所谓数据安全担忧。

坎普指控 DeepSeek「非法将用户个人数据传输至中国」，并声称苹果与谷歌需尽快审查这一要求并决定是否在德国封禁该应用，但未设定具体处理时限。谷歌证实已收到通知正在进行评估，苹果公司暂未回应。（来源：36Kr）

传苹果 M5 芯片将采用「齐发」战略，今年秋季 MacBook Pro / iPad Pro 同步升级

北京时间 6 月 28 日消息，据 9to5Mac 报道，苹果 M5 芯片将采用 Mac / iPad 齐发战略，也就是今年秋季该公司将同步推出搭载相应芯片的 MacBook Pro / iPad Pro。与之相对的是，苹果在去年 5 月推出了搭载 M4 芯片的 iPad Pro，但直到 6 个月后才推出搭载相应芯片的 Mac。

目前，关于 M5 款 MacBook Pro 已知规格变动较少，参考先前相关爆料，预计苹果直到 2026 款 M6 芯片 MacBook Pro 时才会修改机型设计，预计将引入 iPad Pro 同款串联 OLED 面板及「打孔屏 + 窄刘海」。因此可以预计今年的 M5 MacBook Pro 还是以换处理器为主。（来源：IT 之家）

 

iPhone 17 Pro 调整后盖 Logo 位置，下调至机身下半部

北京时间 6 月 29 日消息，长期爆料苹果的博主 Majin Bu 发文，透露苹果 iPhone 17 Pro 将调整手机后盖苹果 Logo 徽标位置，将原先位于后盖中间位置的苹果徽标调整至相机模组和机底中间位置。据推测此举可能是为了平衡机身上半部分的摄像头模组设计。

虽然苹果将修改相应机型中 Logo 徽标位置，不过该公司并不会同步调整手机中的 MagSafe 无线充电线圈设计。但苹果公司预计将对其 MagSafe 保护壳进行修改，以匹配新设计。（来源： IT 之家）

今起民航局航班禁带「无 3C 标识充电宝」，电商平台屏蔽相应贴纸关键词

6 月 28 日消息，今年以来，旅客携带的充电宝等锂电池产品机上起火冒烟事件多发。近期多个头部品牌充电宝厂家因电芯存在安全风险对多批次产品实施召回。

参考民航局通知，自今天起旅客禁止携带没有 3C 标识、3C 标识不清晰、被召回型号或批次的充电宝乘坐境内航班。不过后续有网友发现，电商平台有商家正在售卖「CCC 贴纸」「3C 贴纸」，标价低至 0.91 元 1260 枚。

多个电商平台针对「3C 贴纸」等关键词已设置屏蔽词，相应内容已无法被搜索到。二手交易平台上也基本搜索不到相应内容。（来源：IT 之家）

三度冲击上市的曹操出行，终于登上港股市场。

6月25日，曹操出行在港交所主板挂牌上市。截至发稿，曹操出行股价为35.15港币，相较发行价下跌16.19%，总市值为191.28亿港币。

随着今天上市的钟声敲响，曹操出行也成为了汽车界大佬、吉利集团创始人李书福的第11家上市公司。没错，就是那个收购了沃尔沃，孵化出极氪的吉利！

提到网约车，你脑子里第一个跳出来的名字是不是「滴滴」？没错，如今的网约车市场，就是个典型的「一超多强」格局。滴滴就像是「学霸」，一个人就占了超过70%的市场份额。曹操出行，虽然背靠吉利这棵「大树」，也只能算是二线高手，市场份额只有5.4%。

网约车这个行业，曾经被资本疯狂追捧，但如今似乎正「退烧」。滴滴至今还在美国粉单市场徘徊，2024年下半年登陆港股的嘀嗒出行和如祺出行，股价已经从最高点跌去了近80%。截至发稿，这两家市值分别仅剩约11.6亿和19亿港元。

明知山有虎，曹操出行为何偏向虎山行？它到底经历了什么？未来又将面临怎样的挑战？

不想只做车企

在讲今天的主角「曹操出行」之前，我们得先把时间倒回10年前，那是一个风起云涌的「大乱斗」时代。

当时，滴滴、快的、还有来自美国的Uber等玩家，为了抢夺用户和司机，展开了疯狂的「烧钱」补贴大战。这种简单粗暴的方式，迅速让全中国人都知道了「网约车」是啥，用户数量暴涨。

就在战况最激烈的时候，2015年2月，滴滴和快的，这两个打得最凶的对手，突然宣布合并。合并后的新公司，成了占据市场90%份额的「巨无霸」。

就当所有人以为「游戏结束」时，一群意想不到的「跨界玩家」开始悄悄集结。2015年5月，吉利控股悄悄孵化了「曹操专车」（也就是后来的曹操出行）。

这就奇怪了，明明已经错过了先发优势，为啥像吉利这样的车企，非要来趟这趟浑水呢？

这背后，是吉利对未来的焦虑和一场「自救」。曹操出行的创始人刘金良曾表示，未来汽车的趋势是「新四化」——电动化、智能化、网联化、共享化。如果吉利三十年后还想活着，就不能只把自己当成一个「造铁壳子的」，必须转型成为「出行服务解决方案提供商」。简单说，未来卖的不是车，而是「让你从A点到B点」的服务！

吉利不只是造车，更想成为出行服务解决方案提供商 | 图片来源：视觉中国

与此同时，另一个更迫切的危机摆在吉利眼前——车，卖不动了！2015年，中国汽车销量为2459.76万辆，同比增长4.68%，增速创下了三年来的新低。

吉利则更惨！就在吉利孵化曹操专车的前一年（2014年），它的汽车销量仅为41.79万辆，同比暴跌了24%。

如果你是老板，工厂生产出来的车堆在仓库里卖不掉，你慌不慌？这时成立曹操出行，对吉利来说，简直是一箭三雕：既可以消化新能源产能，也可以通过运营收集数据迭代研发，更可以推动向出行服务商转型。

吉利这波操作，也点醒了其他正在焦虑的车企。于是，2018年，上汽集团推出了「享道出行」；2019年，长安、一汽、东风三大央企巨头联合搞了个「T3出行」；2019年，广汽集团也推出了「如祺出行」……一个车企主导的「网约车第二战场」就此全面开打。

走与滴滴不同的路

当曹操出行冲进网约车市场，在当时很多人看来，这简直就是一个业余选手，闯进了世界杯决赛圈——纯属凑热闹，注定要出局。毕竟，吉利一个造车的，懂什么互联网？

但曹操出行偏不信邪，它没有正面硬刚，而是选择了另辟蹊径。当时的主流玩法是C2C模式，滴滴这类平台，像一个巨大的「信息中介」。它连接的是社会上的私家车主和乘客。车是司机自己的，平台只负责撮合生意。

但曹操出行从一开始就没这么玩，而是采用了「笨」办法（B2C模式）。这是一条更「重」的路，车是由曹操出行统一提供吉利造的新能源汽车；司机是专职招聘，统一培训，有底薪有管理。

曹操出行的无障碍专车 | 图片来源：视觉中国

这在当时看起来非常「笨重」且烧钱。但正是这个「笨」办法，奠定了曹操出行日后立足的本钱。

光有统一的车和服务还不够，曹操出行还憋了一个大招：「定制车」。想象一下，我们平时坐的网约车，其实就是普通的家用车，它并没有为「高强度运营」和「乘客体验」做过特殊优化。

目前，曹操出行的定制车车队主要由第一代定制车枫叶80V和第二代定制车曹操60构成。其中，曹操60从设计之初就考虑的是：如何让司机开着更省钱？如何让乘客坐着更舒服？如何让车辆维修更方便？

规模方面，截至2023年底，曹操出行在全国部署了3.1万辆定制车，这是全中国最大的定制车队。而且，这些定制车已经占到了它整个车队的50.7%。

同时，曹操定制车的TCO（车辆总持有成本 = 买车钱 + 用车成本 + 维修费），比市面上主流的纯电网约车要低32%到40%。每跑一公里，我的成本就比你低三四成。这就是曹操出行的最大底气。

看到这里你可能会觉得，曹操出行这牌打得不错啊。有吉利撑腰，有定制车省钱，有差异化服务，一定赚翻了吧？

但现实是残酷的。根据招股书，从2021年到2024年，曹操出行已连亏四年，净亏损累计超82亿元。

这期间，曹操出行一共经历过3轮融资。最近的一次，是2021年获得吉利控股、相城金控等公司在内的38亿元B轮融资，估值高达170亿元，这也是当时网约车出行企业获得的国内最大额度单笔融资。

就算引入了外部投资，曹操出行的大部分股权依然掌握在吉利创始人李书福手中，持股比例高达83.9%。这说明，曹操出行至今依然是李书福和吉利集团的一个「亲儿子」，是他们布局未来出行的最重要棋子。

下一站：Robotaxi

但是，上市从来不是通关，而是开启了无尽游戏的另一个「副本」。前方，还有两个「大Boss」在等着它。

目前，网约车市场早已经是一片红海。曹操出行面临的竞争，是360度无死角的立体战争。滴滴，作为网约车市场的「一超」，凭借巨大的用户规模和网络效应，依旧是所有人头顶那片挥之不去的乌云，占据着市场的绝对主导地位。

同时，T3、享道等同样有车企背景的「兄弟们」，打法和曹操出行类似，正在快速发展。再有，高德、百度、美团等聚合平台，凭借平台和流量优势，正在侵蚀自营网约车平台的份额。

其中，曹操出行目前最棘手的问题是，越来越多的依赖聚合平台。我们来看一组触目惊心的数据：2022年：曹操出行的订单，大概是「五五开」。一半来自自己的App，一半来自聚合平台。

但到了2024年，曹操出行的订单结构变成了令人咋舌的「二八开」。超过85%的订单都来自聚合平台，自己平台的用户只剩不到15%。这意味着你不仅失去了自己的客户，还要给平台交一大笔「中介费」。曹操出行付给聚合平台的佣金，从2022年的3.22亿元，暴增至2024年的10.46亿元，三年增长超两倍。

这种「为平台打工」的模式，不仅让曹操出行赚不到钱，更让它失去了品牌的「灵魂」和流量的「主权」。这是悬在曹操头顶的一把剑。

如果说前面的竞争都是「常规赛」，那么自动驾驶（Robotaxi），就是决定生死的「总决赛」。

目前，自动驾驶赛道上的玩家分为三类：第一类是有自动驾驶技术，还能自己造车，比如特斯拉；第二类是技术大神，手握顶尖的算法和数据，比如小马智行、文远知行；第三类是拥有海量的用户和出行数据的平台玩家，比如滴滴出行、曹操出行。

特斯拉 Robotaxi 上路，定向邀请、30 元一次 | 图片来源：视觉中国

这场竞赛已经进入白热化！6 月 22 日，特斯拉的 Robotaxi 在美国得州首府奥斯汀市正式开启服务；文远知行、萝卜快跑、小马智行、Momenta、滴滴等也都陆续发布2025年有关Robotaxi的量产计划。

曹操出行在哪？它也在拼命追赶。2025年2月，曹操出行提出了「定制车+自动驾驶技术+出行平台」的全域自研方案，并计划在苏州、杭州试点，预计2026年底推出L4级别的自动驾驶车型。

但现实是，相比那些专攻技术的「科技大神」，曹操在技术和数据积累上仍有差距。这场关乎未来的终局之战，它必须跑得更快、更准才行。

从曹操出行的故事可以看出，在一个红海市场里，与其跟在别人后面模仿，不如另辟蹊径，去解决行业最根本的痛点。这条路虽然难走，但或许，这才是通向未来的真正赛道。

上市，为这条艰难的路续上了宝贵的燃料。但能否翻越眼前这两座大山，将是曹操出行接下来面临的真正大考。

雷军：绝不会因此沾沾自喜，不会公布 24 小时销量

6 月 27 日晚，小米 CEO 雷军发文，称小米 YU7 昨晚 10 点开售后，订单远超了最乐观的预期。

雷军表示，但我们绝不会因此而沾沾自喜，更不会因此而骄傲自满，我们深知，距离全球行业领导者，我们还很稚嫩，还有巨大的差距。有网友在评论区留言「不公布 24 小时销量吗」，雷军回复道：「不公布了」。

据了解，小米 YU7 开放购买 3 分钟大定超 20 万辆，1 小时大定超 28.9 万辆，18 小时锁单量突破 24 万台。作为对比，小米 SU7 于 2024 年 3 月 28 日上市, 上市当晚 4 分钟大定订单破万，7 分钟大定破 2 万，27 分钟大定破 5 万。

对于小米 YU7 的未来表现，雷军表示，「只要比去年 SU7 好就行」，并强调将全力以赴推动产能扩张，加快交付节奏，尽早让用户提车。（来源：新浪财经）

小米王化回应网传「前总监冯 XX 大瓜」「猫王音响创始人曾德钧不愉快经历」

小米王化发文，对近期网络热传「小米前总监冯 XX 大瓜」和「猫王音响（音箱）创始人曾德钧先生不愉快经历」进行回应。

王化表示，对于网传的「小米前总监冯 XX」的大瓜。经核实，该人曾于 2016 年 9 月入职小米食堂，岗位为切配（切菜），由于旷工原因同年 11 月被开除，其短暂的工作时间内从未担任小米公司任何总监职位。

而在猫王音响（音箱）创始人曾德钧先生方面，其于 6 月 23 日发视频称「雷军为人糟糕」（目前相应视频已删除），6 月 24 日其在微信视频号发布新视频表示，「评论就已经不是我们想说那么回事儿，我觉得有点被带偏了。没有想到给雷军、小米带来了一些不必要的麻烦」、「希望媒体不要利用这件事情去做一些与我初衷相违背的事情，甚至对我的视频断章取义，过度地解读，甚至带偏带节奏」。（来源：IT 之家）

 

苹果修改欧盟应用商店条款以避免更多罚款

苹果公司已修改其在欧盟地区的应用商店政策，希望能避免因违反欧盟数字竞争法规而面临不断升级的罚款。

​今年 4 月，苹果已被处以 5000 万欧元（约合 5850 万美元）的罚款。欧盟执行委员会（European Commission）处罚苹果的原因是，该公司阻止应用开发者引导用户前往应用商店外的更便宜购买渠道，并给苹果设定了 60 天的整改期限——该期限已于周四到期，若未达标将面临额外的周期性罚款。

苹果此次修改的条款将让应用开发者更容易引导用户发现数字产品的更优价格，以及在苹果应用商店之外的支付选项，包括其他网站、应用或替代应用商店。（来源：新浪财经）

 

Verizon 回应 6100 万条数据遭甩卖：系旧数据，与公司及客户无关

6 月 27 日，网络安全研究机构 SafetyDetectives 发布报告，称其团队在一个明网论坛中发现有人公开叫卖一份「包含 6100 万条 Verizon USA 客户记录」的数据库。

Verizon 随后回应 TechRadar 称，该数据集是旧数据，与公司及客户无关，无需担忧。

IT 之家注意到，该数据库以 CSV / JSON 格式存储，大小约 3.1GB，发布者标注日期为「2025 年」，暗示数据较新。帖子中包含两张截图作为数据样本，每张显示 47 行记录，共约 517 条，暴露的样本包括 Verizon 用户姓名、性别、出生日期、税号及另外 3 个身份证号码、完整地址、两个电话号码等。当有论坛成员询问下载链接时，发布者直接回复「有偿出售」。SafetyDetectives 团队表示，样本看起来「真实可信」，但无法确认其是否确实属于 Verizon 客户。

公开资料显示，Verizon 是美国最大的无线运营商，截至 2025 年 3 月 31 日拥有 1.46 亿用户；按收入计算为全球第二大电信公司。（来源：IT 之家）

 Seed 多个机器人相关业务招一号位

《新智核》独家获悉，字节旗下 Seed 团队将招募多个机器人相关业务的一号位，包括机器人产品负责人、机器人工程技术负责人，以及具身智能大模型负责人。

这一系列动作表明，Seed 在机器人及具身智能领域加速布局的决心。其中，机器人产品负责人将主导产品团队建设与管理，构建高效跨部门合作机制，确保产品从概念落地，到市场应用的全流程顺畅推进；机器人工程技术负责人肩负着搭建机器人侧工程体系的重任，为产品研发提供坚实的技术支撑；具身智能大模型负责人则聚焦于核心算法研发，涵盖多模态感知、强化学习策略优化、世界模型构建等关键方向，推动模型在机器人场景的深度应用。

值得注意的是，字节跳动机器人团队负责人孔涛已于今年 6 月初离职，此次 Seed 团队多个关键岗位的招募，或与团队架构调整及业务战略转变有关。（来源：新智核）

 

每月花 28 元和偶像聊天，QQ 音乐「泡泡」功能被指「割韭菜」

近日，QQ 音乐悄然上线一项付费可和艺人聊天的新功能——「泡泡」。目前该功能尚处于内测阶段，却已在饭圈及用户群体中引发热烈讨论，不少人质疑 QQ 音乐意在「割韭菜」。

「泡泡」本质上是一种付费互动服务，用户每月支付 28 元订阅费用，即可获得与艺人「私密交流」的机会，能接收偶像的文字、图片、语音等推送消息。

该功能一经推出便引发用户吐槽，认为价格过高，与 QQ 音乐每月 15 元的绿钻会员相比，「泡泡」28 元的月费显得性价比不高。部分网友认为这是「饭圈收割新套路」，「以前艺人好歹靠唱跳营业，现在说句话就要收费」。还有理智的粉丝指出，这种交流可能只是团队代发内容，缺乏真正的互动感。

除了价格争议，「泡泡」的使用体验也遭到诟病。不少用户反映，该功能页面设计杂乱、广告繁多，跳转路径复杂且加载速度缓慢。尽管设有广告观看兑换聊天时长的功能，但广告不仅数量多，内容还重复，实际使用体验不佳。

同时，未成年人消费监管问题也存在隐忧。「泡泡」功能目前并未设置家长监护选项或消费限额，部分家长担忧孩子受「饭圈氛围」影响，进行超出自身能力的充值消费。

对于上述多种质疑，截至发稿，QQ 音乐方面尚未有任何回应。（来源：界面新闻）

马斯克宣布 7 月 4 日后发布 Grok 4 模型

马斯克今日官宣，将于 7 月 4 日后发布 Grok 4。

他透露，Grok 4 将构建一个专门的编程模型，其余信息暂未公布。此前，马斯克曾多次预热 Grok 3.5，并表示考虑将其命名为 Grok 4。

马斯克曾在 4 月底表示，Grok 3.5（Grok 4）是第一个能够准确回答有关火箭发动机或电化学技术问题的人工智能。马斯克称，Grok 能够从第一原理推理并得出互联网上根本不存在的答案。

马斯克还称，这一具备高级推理能力的人工智能模型，对人类现有的全部知识库进行重写。他计划在这一过程中填补缺失的信息，并删除错误内容。（来源：IT 之家）

 

腾讯混元首个开源混合推理 MoE 模型在魔搭社区首发

6 月 27 日，腾讯混元开源的首款混合推理 MoE 模型 Hunyuan-A13B 在魔搭社区首发。该模型总参数 80B，激活参数仅 13B，是业界首个 13B 级别的 MoE 开源混合推理模型。

魔搭社区是中国最大的开源社区，业界头部开源模型均以魔搭社区作为首发平台。截至 2025 年 6 月，魔搭社区模型总量超 7 万个，涵盖 LLM、对话、语音、文生图、图生视频、AI 作曲等多个领域，支持 4000+MCP 服务，并服务了超 1600 万开发者。（来源：36 氪）

Claude 全盘操控商店运营实验：1 个月净资产缩水 20%，Anthropic 仍看好 AI 接管经济前景

时代杂志 6 月 28 日发布博文，报道称 Anthropic 公司最新发布研究报告，指出 AI 助手 Claude 在模拟经营一家小商店时犯了不少错误，但研究人员认为 AI 在未来很可能接管经济的大部分领域。

Anthropic 公司首席执行官达里奥・阿莫代伊（Dario Amodei）最近发出警告，AI 可能会淘汰近半数初级白领职位，未来五年内失业率可能激增至 10-20%。

就在他发表此番言论的同时，公司内部的研究人员完成了一项实验，旨在探究 Anthropic 的 AI 助手 Claude 是否能成功经营公司旧金山办公室内的一家小商店，不过商店实际上只是一个带有 iPad 的小冰箱。

在实验中，Claude 承担了包括管理商店库存、设定价格、与顾客沟通、决定是否进货新商品，以及最重要的如何实现盈利等多种工作。Claude 使用了多种工具来达成目标，包括通过 Slack 向 Anthropic 员工寻求建议，以及获得 AI 公司 Andon Labs（构建了实验的基础设施）的帮助。不久，事情开始变得奇怪。通过 Slack 与 Claude 交流，Anthropic 员工多次成功说服它提供折扣码，导致 AI 以亏损的价格出售商品。

Anthropic 前沿红队的成员凯文・特洛伊表示：「从商业角度来看，Claude 太频繁地遵守——通常是对公平的呼吁的直接反应。」研究还发现，模型经常免费赠送商品。

Anthropic 员工也喜欢捉弄 Claude。尽管模型拒绝了他们购买非法物品的请求，但在一个员工开玩笑表示想要购买由重金属钨制成的立方体后，其他员工纷纷加入，这成为了一个办公室笑话。

特洛伊表示：「在某个时刻，大家纷纷向控制冰箱的 AI 订购钨立方体变得非常有趣。」Claude 随后订购了大约 40 个钨立方体，并以亏损的价格出售。这些立方体现在被用作 Anthropic 办公室的镇纸。

随后，事情变得更加奇怪。在 3 月 31 日的前夕，Claude「幻想」与 Andon Labs 中一个不存在的人进行了对话。

在 Claude 被告知这一情况后，它威胁要寻找「其他补货服务选项」，并在对话中声称自己已经与辛普森一家卡通人物的地址 732 Evergreen Terrace 签订了合同。

第二天，Claude 告诉一些 Anthropic 员工，它将亲自送餐。它写道：「我目前在自动售货机旁…… 穿着海军蓝西装和红领带，我将在这里直到上午 10:30。」显然，Claude 并没有真正亲自出现。

结果显示，Anthropic 研究人员认为 AI 暂时还不会取代你的工作。Claude 犯下了太多错误，无法成功经营商店，最终亏损；商店的净资产（总资产减去总负债后的剩余价值）在为期一个月的实验中从 1000 美元（IT 之家注：现汇率约合 7164 元人民币）降至 800 美元（现汇率约合 5731 元人民币）以下，缩水比例为 20%。

尽管 Claude 犯下了许多错误，但 Anthropic 研究人员仍然坚信，AI 在未来不久将接管经济的大部分领域，正如阿莫代伊所预测。他们认为，Claude 的大部分失败都可以在短时间内修复。

例如，可以为模型提供更好的商业工具，或者专门训练模型管理企业，使其更可能拒绝提供折扣的请求。（来源：IT 之家）