A股三大股指齐跌，北证50逆势涨2%，房地产冲高回落，PCB、玻璃基板走强，恒科指跌1%，科网股集体下挫
[推广] 「送码」告别 Finder 点点点：双手不离键盘的 macOS 双栏文件管理器 ATBCmder 迎来大更新 [效率工具]
各位 V 站的朋友好！
上个月初，我在 V 站发过一个主题（ATBCmder ‐‐ MacOS 平台的双面板文件管理利器），跟大家聊了聊我作为 Total Commander 老用户、在 Mac 上尝试用 Vibe Coding 打造双面板文件管理器的初衷。
那个帖子收到了很多 V 友的中肯反馈——有朋友提到“默认 UI 略显老派”，也有朋友关心“这个 App 能维护多久”。过去的一个多月里，我和 AI Agent 伙伴们几乎每天都在高强度 PUA 与迭代：不仅重新重构了视觉风格和操作细节，产品也正式通过苹果审核上架了 Mac App Store，并加入了一整套专为开发和极客场景设计的进阶功能。
今天带着崭新的 ATBCmder 来向大家交作业，并带来一波 20 个永久 Pro License 的社区专属送码福利！
- Mac App Store 下载：https://apps.apple.com/app/atbcmder/id6792398333
- 官方网站 & 完整快捷键手册：https://cmder.aitobox.com
- 付费模式：免费下载，默认提供 90 天全功能免费试用；到期后可单次买断永久 License ，终身升级。（送码规则在文末）
为什么你需要 ATBCmder ？
对于每天开着终端、写代码、查日志的同学来说，macOS 自带的 Finder 很多时候不够顺手：桌面堆满了窗口、拖拽容易放错目录、想对比文件来回横跳、手总要在键盘和触控板之间来回切换。
ATBCmder 的核心哲学只有一条：双手不离键盘，把效率和安全性做到极致。
1. 100% 键盘流驱动，手无需碰触控板
经典的对称左右双栏架构：按 Tab 键秒级切换活动焦点，F5 复制、F6 移动、F8 删除、Shift+F4 快速新建文件并唤起编辑器。手指完全不需要离开键盘主打字区，行云流水搞定日常文件整理与归档。
2. 本地离线 AI 语义搜索（绝对隐私安全，不跑云端）
在上一帖里我们提到过：“绝不把删除文件的权限交给脱缰的 AI”。这次我们把 AI 能力做深、做实——纯离线运行的本地语义搜索引擎。所有向量分析和自然语言理解都在你自己的 Mac 本地芯片上计算，不依赖任何云端 API ，不联网、不泄露隐私。用最自然的大白话（例如：“上周改过的关于 Docker 配置的文件”）就能瞬间命中深层目标。
3. 分支平铺视图（ Branch View / Flat Directory ）
整理多层嵌套的项目结构时，经常需要一层层进出目录找文件。ATBCmder 支持一键将整个深层目录树“打平”展开为一张单层列表。你可以一口气批量选定、批量重命名、或者清理散落在各个子目录下的构建产物和临时缓存。
4. 内建极客查看器 & Vim 快捷键 PDF 阅读器
按 F3 即可快速唤出通用查看器：
- 代码与文本：毫秒级渲染，内置 150+ 种语言的代码高亮；
- 日志监控：按
F5支持类似终端tail -f的实时日志滚动追踪模式； - 极速 PDF：告别体积笨重的第三方 PDF 工具，内建极客阅读引擎，原生支持 Vim 风格键位（
j/k滚动翻页），查阅开发文档手册非常丝滑。
5. 异步 I/O 队列，重任务从不卡 UI
无论是拷贝动辄数十 GB 的系统镜像，还是传输包含数万小文件的依赖库，ATBCmder 底层均采用全异步线程调度，界面永久告别彩虹圈，前台操作依然丝滑。
V 友送码活动（共 20 个 Pro 兑换码）
ATBCmder 默认就给所有用户提供了 90 天毫无限制的全功能免费试用。我们希望它先真正融入你的开发与工作流，帮你切实省下时间。
为了回馈 V 站朋友们的支持，我们准备了 20 个永久 Pro License 兑换码：
因为这个工具是一款应用方向比较窄，仅适合每天有大量文件操作、注重效率的专业人士；也有一定的入门成本，所以希望能送给真正有需要的小伙伴；
20 个真实体验反馈奖励：2026-09-27 之前, 赠送给在回帖中提出中肯建议、功能诉求或指出实际 Bug 的朋友。
(兑换说明：2026-09-30 之前, 在 Mac App Store 个人中心点击“兑换”，或点击专属直链即可直接一键永久解锁 Pro License 。)
长期反馈与持续送码通道
如果你这次没有抽中，或者在后续长期使用过程中遇到了任何问题、想要什么新功能：
- 官方 GitHub 讨论区：https://github.com/aitobox/ATBCmderDoc/discussions
欢迎直接去我们的 GitHub Discussions 发帖。对于在论坛里提出有价值建议、Bug 反馈或被我们采纳落地 feature 的朋友，我们会长期、不定期在 GitHub Discussions 里送出 Pro License ！
欢迎大家下载体验，拍砖吐槽，期待听到你们的声音！
[分享创造] 做了一个新的 Mac 图片编辑工具： PicXure
最近又做了一个 Mac 图片编辑器 PicXure ，主要用于截图后的快速处理：
- 图片标注
- 裁剪、调整尺寸
- 旋转
- 常用图片编辑
- 针对截图场景做了不少优化
希望它能比打开一个大型图片编辑软件更快、更简单。
欢迎大家试试，也欢迎反馈使用体验。
微信朋友圈内测新功能“私密发表”可发布仅自己可见的朋友圈
近日，有网友发帖表示，微信朋友圈新增“私密发表”功能，编辑并发布内容后该朋友圈将仅自己可见。对此，腾讯客服表示，“微信目前已经新增了私密发表功能。需要注意的是，该功能目前处于iOS和Android客户端的灰度测试阶段，其他机型可能需要等待后续更新。”
阅读全文
WorkRally 首发接入Hy Image3.5 preview，为专业影视创作开放两周免费体验
9 月 22 日，腾讯混元正式发布 Hy Image3.5 preview。腾讯视频专业影视智能平台 WorkRally 首发接入该模型，即日起两周内向平台创作者免费开放，覆盖剧集分镜、影视物料、角色与场景设定等专业创作场景。
WorkRally 是腾讯视频推出的首款面向精品内容制作的工业级 AI 平台，覆盖从剧本解析、分镜生成、内容生产到资产管理与团队协作的完整链路，具备专家级 Agent、S+ 级影视动漫技能库与智能流水线三大核心能力，目前已形成 AI 漫剧、专业影视、精品动画三大版本。此次接入 Hy Image3.5 preview 后，模型能力可直接用于概念设计、剧集分镜与影视物料生成等环节，并与平台的资产管理、版本迭代能力打通。
创作者只需以微信或手机号注册登录 WorkRally，即可直接调用该模型。平台提供三条调用路径：在首页「无限画布」中由智能导演直接生成画面；或在新建画布后，于生图节点选择 Hy Image3.5 preview，对单个镜头进行反复精调；亦可通过剧集工作流，按剧本批量生成资产和分镜时调用。三条路径分别对应快速试验、单镜精修与整集量产，覆盖从概念设计到成片分镜的主要创作环节。
9 月 20 日在腾讯视频上线的真人出演 AI 精品剧《行镖》，由腾讯视频出品、比喻距离联合出品，采用真人实拍与 AI 生成相结合的制作方式，其中分镜生成、实拍素材与生成内容的融合、多版本镜头迭代等环节均在 WorkRally 上完成。
此次接入的 Hy Image3.5 preview 是一款高性价比的专业级生图模型，在数百名专业创作者的盲测显示，模型能力对比 Hy Image3.0 显著提升约 30%，支持文生图和图生图，单次最多可上传 5 张图作为参考，最高实现 2K 分辨率输出，在文本渲染与布局、真实感与风格表现力、编辑一致性等维度全面提升。成本方面，该模型腾讯云 API 2K 图像定价为 0.15 元／张图，且仅针对输出图片收费；免费体验期内，创作者在 WorkRally 上调用该模型不另行计费。
在 Hy Image3.5 preview 的研发过程中，WorkRally 产品和算法也同时参与了深度共建，针对剧集分镜、影视物料、角色与场景设定等WorkRally专业创作场景，从数据和专业评测等方面进行了定制化升级，推动了模型在美学表现、参考编辑一致性等方向的调优，使生成结果更贴合真实制作场景，从而更好满足WorkRally用户诉求。此外，基于新的基座模型，WorkRally同时自研了多个影视特色图像功能，包括多机位生图、图像重打光、光圈调整、视觉指代编辑等，垂类效果领先。
WorkRally 的能力建设来自腾讯视频自身的内容生产实践：“S+ 级影视动漫技能库沉淀了多年精品剧集与动漫制作的审美经验，智能流水线所要解决的生成不稳定、镜头逻辑断裂、资产零散等问题，均来自一线制作流程。AI 正深入创意开发、视觉预演、概念设计、风格探索、后期辅助、宣发素材生成等多个关键环节，将原来高门槛的技术能力逐步工具化、流程化；而真正决定内容长期价值的，仍然是人物、关系、世界观和情感连接。”Workrally产品负责人表示。
此外，出海 AI 创作工具 OnSolo也接入 Hy Image 3.5 并针对会员开放两周限免。OnSolo 主打海外短剧、动画、专业剧集及互动影游/FMV，支持从灵感到剧本、角色设定、分镜、成片的一站式生产；新模型进一步提升角色一致性、文字渲染与单元素精修，注册即可免费使用，会员无限量免费使用，降低个人与独立团队从创作到海外发行的门槛。
对话 COBRA-Skills 一作卢平琛：仅用 50 个样本，重构 Agent 技能降本路线
当经典算法遇到 LLM，用概率预判代替盲目试错，或许才是架构演进的真正解法。作者丨张 璐
编辑丨马晓宁
过去，智能体的技能（Skill）大多依赖人类专家手动撰写，不仅耗时费力，更难以覆盖海量复杂的真实场景。为此，借助大模型“自动化生成与优化技能”，成了让 Agent 迈向自主进化的新范式。然而，摆脱了人工编写的束缚，却撞上了高昂的 Token 账单。要验证一个自动生成的技能到底管不管用，必须让智能体带入真实任务中落地执行。每一次试错，都是实打实的 Token 消耗与多轮交互的时间成本。更棘手的是，许多候选技能在刚生成时就自带缺陷。但在现有框架下，我们缺乏“事前筛选”的能力，只能任由大量预算被这些低质候选无意义地吃掉。同时，后续的精炼流程也在频繁调用高阶 LLM，哪怕缺乏有效的新证据，这种“反思—重写”的流水线依然在机械重复。评估贵，精炼也贵，两笔账算下来，技能优化的效率就成了绕不开的瓶颈。针对这一痛点，来自香港中文大学（深圳）、天津大学、香港科技大学（广州）和新加坡国立大学的研究团队，在论文《COBRA-SKILLS: Contextual Bandit-Guided Evolution for Agent Skill Optimization》中提出了一种全新的破解思路。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2609.11682COBRA-Skills 摒弃了盲目堆叠 Token 的演化路线，巧妙地将技能优化转化为一个带预算控制的情境多臂老虎机（Contextual Bandit）问题。它在真实评估前增加了一道“收益预判”机制，确保只有最具潜力或探索价值的候选技能才会进入实际演练，并结合精细化算子迭代种群。凭借这套高效的筛选策略，COBRA-Skills 仅用 50 个优化样本，就将优化成本降低了 55%～58%，并在 6 个跨领域 Benchmark 上实现了对现有主流方法的全面超越。雷峰网AI 科技评论近日独家对话了论文第一作者卢平琛。在交谈中，他向我们还原了团队如何将“情境多臂老虎机”引入 Agent 技能演化，以及这套低成本范式背后的真实踩坑经历与工程抉择。
01
双轮闭环：
经典算法“筛选” + 进化算子“重构”
COBRA-Skills 的设计可以概括成：老虎机负责“选”，进化负责“改”，两者形成一个持续运转的闭环。具体而言，系统维护着一个固定规模的技能种群。在日常迭代中，流程分为三步：
乐享以太大模型，让中国具身智能坐上定义席
从“预测”到“求解”：乐享以太大模型重塑 Physical AI 解题范式。 作者丨幸丽娟
编辑丨董子博
具身智能行业一直在等一个 ChatGPT 时刻。但这个时刻，未必长得像 ChatGPT。决定这个时刻的，不是机器人会聊天，也不是机器人学会了几个动作，而是在不确定环境里，机器人能不能自主思考、判断和执行，在无序的事件中，持续完成任务。过去两年，行业积累的几乎全是“能力上限”的展示：选好场景、选好时机、反复调试，再拍出一条完美的Demo。上限可以“被编辑”出来展示。真实效果如何，却少有人敢公开测。但机器人真正进入现实世界，考验的不只是最好时能做到什么，更是环境不断变化时，它还能不能把事情做下去。9 月 16 日傍晚。上海闵行一家烧烤店门口，乐享科技让两台机器人摆起了烧烤摊。接下来近一个小时，它们要接单、烤串、上菜。这场直播的规则，测的正是机器人在这种真实环境里的应变能力。没有剪辑，没有遥控，没有预设脚本。更绝的是，观众可以实时干预：随机出题，自由改造场地布局，随手改道具摆放位置，临时打断正在进行的任务并追加需求。现场 3 桌、6 名顾客的主线任务，就是“干扰”，看机器人能不能像人一样自己“圆场子”。而就在不久前，这家公司刚刚站在了一场舆论风暴的中心。故事线是这样的：
7 月，乐享上线以太大模型官网并公开完整技术路线；8月26日，一段机器人协作收拾房间的10分钟一镜到底 Demo，在具身圈传开。
9 月 3 日，OpenAI 上线 GPT-6 Astra 官网；三天后，首席科学家 Jakub Pachocki 发表万字长文《异星心智》。
Yann LeCun 万字演讲：「预测像素」是伪命题，JEPA 也并非凭空而来 | ECCV 2026
只靠语言和 token，AI 永远跨不过物理世界这道门槛！作者丨幸丽娟
编辑丨岑 峰
AI 行业的主叙事，曾被 Scaling Law 垄断：更大的模型、更多的 token，更强的文本推理，仿佛只要把语言模型继续堆大，通用人工智能就会自动到来。但这条路线撞上了天花板：预训练的边际收益肉眼可见地递减；模型一旦部署到真实世界，漏洞百出。2026 年，“世界模型”接棒 Scaling Law，成了牌桌上最拥挤的筹码。然而，这个词本身，同时被四条技术路线认领，而它们对“理解世界”这件事，几乎各说各话。第一条赌涌现：Sora、Genie 这类视频生成路线相信，只要下一帧逼得够真，物理规律就会自己从像素里长出来。第二条赌几何：李飞飞联合创立的 World Labs，从底层表征就锁死三维一致性，直接生成可自由探索的虚拟世界。第三条赌仿真：英伟达 Cosmos、Omniverse，把显式物理引擎当作机器人的练兵场。第四条路最孤峭，也最反常识：2018 年图灵奖得主、深度学习三位“教父”之一 Yann LeCun，押注 JEPA（联合嵌入预测架构），它不生成未来，只在抽象表征的空间里预测未来。四条路的根本分歧，本质上在于一个问题：机器要“懂”物理世界，究竟该去复刻它，还是去推理它？前三条都在不同程度上试图让机器“看见并重建”世界；JEPA 却选择另一条路——编码器先丢掉那些根本不可预测的细节，只保留可预测、可规划的结构，然后在抽象表征空间里预测未来。在 LeCun 眼里，连“预测像素”这件事本身都是伪命题：你把摄像头对准房间一角开始录像，下一帧会拍到什么，取决于镜头外有没有人走进来、光线会不会变化。而这些信息，在“当前帧”里根本不存在。
在 ECCV 2026 Keynote 演讲《World Models: Enabling the next AI revolution》中，LeCun 给出的，是一个比“Scaling Law 还能撑多久”更根本的判断：只靠语言和 token 训练，AI 到不了人类水平智能，也跨不过物理世界这道门槛。在 LeCun 看来，如果我们要通往真正的通用人工智能（AGI），就必须打破对“生成式”的崇拜。真正的下一章，是让 AI 系统从视频、传感器与交互中，学习并构建世界模型；再用 JEPA 去理解世界，去预测行动后果，去规划出实现目标的动作序列。在Keynote的最后，LeCun给出了三个与众不同、甚至堪称“暴论”的建议：1.别再死磕生成式模型了。2.别再去研究 LLM 了。
ECCV 2026 开幕：李飞飞团队获时间检验奖，7000人挤爆马尔默
93场Workshop，吴佳俊成全场最忙碌的人！作者丨幸丽娟
编辑丨岑 峰
瑞典当地时间8点，ECCV 2026 正式迎来开幕。清晨，马尔默全城各区的参会者涌向会场，还有一群人乘坐火车横跨厄勒海峡大桥，从哥本哈根赶来。当马尔默遇上历年来最火爆的 ECCV，这座北欧小城显然有些“措手不及”。会前，已经有不少参会者在全网“花式拼房”，然而住到哥本哈根每天跨境通勤的参会者依旧不在少数。以至于参会者见面的第一句话都变成了：“你在马尔默订到房了吗？”这阵仗，让 AI 科技评论现场记者也和不少参会者一样，忍不住犯嘀咕：今年 ECCV 到底来了多少人？答案，在开幕式上揭晓。
01
ECCV 2026 投稿、
参会人数双双破纪录
大会主席Kalle Åström首先登台欢迎来自全球的参会者。他在台上报出了一个数据：本届大会参会人数超过 7,000 人，创下历史纪录。根据马尔默当地会展服务机构的估算，马尔默的酒店客房约为 5000 间。这意味着，即便所有酒店全部住满，也仍有超过 2000 人的住宿缺口，而这还没有算上本地居民、其他游客和商务出行者的需求。这也难怪，有这么多参会者需要短暂体验一把丹麦-瑞典跨境通勤了。
程序主席 Atsuto Maki，回顾了 ECCV 与北欧的深厚渊源：举办地址从 32年前在斯德哥尔摩（1994），到8年后的哥本哈根（2002），再到今天的马尔默（2026），大会延续了瑞典、丹麦及更广泛地区的学术社区携手共进的传承。他感慨丹麦与瑞典近在咫尺，整个北欧地区合作紧密，虽历史上曾频发战争，但近200年和平尤为珍贵，也正是由于这种和平，大家才能齐聚在此。随后，另一位程序主席Anna Rohrbach 对论文趋势进行了分析。本届大会收到超过 10000 篇投稿，最终接收 2834 篇。投稿量持续增长，今年上升趋势明显，且短期内没有放缓迹象。
从地理分布看，亚洲地区压倒式领先，论文作者数量占比65.4%，远超美国的18.5%、欧洲的14.2%。
7款App矩阵作战，字节打造短剧工厂？
（本文作者为 Tech星球，钛媒体经授权发布）
文 | Tech星球，作者 | 翟元元
数日前，字节正式上线一款独立短剧App“免费短剧”，加上红果、红果免费漫剧、咸柠、木叶，以及海外独立短剧应用 Melolo、PineDrama，字节迄今为止已推出7款短剧App，“短剧App工厂”雏形浮出水面。
字节对于短剧市场的野心，显然不满足于只打造一个红果。短剧红利仍在。广电总局日前公布的一组数据显示，全国微短剧用户已超 8 亿，2025 年市场规模突破千亿元。今年前 8 个月，上线微短剧 43 万部，是去年全年的 13 倍，其中 AI 剧占比超九成。
不过，让外界疑惑的点在于，红果在行业已经处于断层式领先，短剧矩阵打法的优先级或许不会太高。QuestMobile监测数据显示，截至2026年7月，字节跳动旗下上线尚不满三年的红果短剧，日活跃用户高达1.68亿，同比增长107%，超过爱奇艺、腾讯视频、优酷、芒果TV四大长视频平台日活的总和。
手握红果这样的爆款，字节为什么还要打造短剧产品矩阵？
7大短剧App，几十款小程序短剧
在红果短剧已经稳居行业第一的态势下，字节仍未停下巩固领先优势的脚步。
公开信息显示，字节最新上线的“免费短剧”App面向泛短剧大众用户，Slogan为“免费短剧，好戏常在”，内容覆盖都市热血、甜宠言情、职场婚恋、逆袭反转、玄幻仙侠等题材。
字节试图在综合、垂类短剧App之外，争取更多泛娱乐用户。在筛选维度、主题分类、设定上与红果等应用有意做出一些区隔。
值得一提的是，打造短剧矩阵，无论是出于内部赛马机制，还是为了用户分层，这场声势浩大的产业布局，做成了是战略正确，但如果失败了，就会造成严重的资源浪费。
字节国内5款短剧产品，即便用户定位各有侧重，但其实对用户而言，这些独立App差异化并不明显，都只是一个免费观看短剧的入口。字节系产品众多，如果加上今日头条、抖音、TikTok、番茄小说等短剧入口，字节覆盖免费用户的入口已经足够多。
不止独立App，字节还大力推短剧小程序，今年初同时推出“剧燃空间”与“乐萌剧场”两款小程序。知情人士透露，字节推出的短剧小程序多达几十款。这几十款短剧里面，有巨量引擎主导做的，也有番茄小说主导推出的。
不过，所有产品中，只有现象级产品红果最能打。字节推出的7款独立短剧App中，“咸柠”短剧已经下架，公开资料称该产品升级成了红果免费漫剧。另一款产品“木叶”短剧，七麦数据显示，安卓累计下载量只有770万。对比来看，红果免费漫剧下载量近4.6亿。木叶短剧下载量少到几乎可以忽略不计。
国内其他短剧产品声量都不是很大，字节出海短剧应用反而发展势头不错，正在崛起。字节今年1月正式发布，主攻印尼、巴西、美国等市场的独立短剧应用PineDrama，据Sensor Tower数据，近期累计下载量突破1亿，日活跃用户约700万，月下载量超过1700万。该App在Sensor Tower，2026年第二季度中国非游戏应用出海下载榜中第7位，是榜单中唯一一款上线不足一年的新产品。
在短剧App产品之外，字节短剧小程序发展也不算太乐观。目前，“剧燃空间”与“乐萌剧场”两款小程序已经无法搜索到。
事实上，无论推出几款短剧产品，如果内容供给没有差异化、独特性，背后内容资源一样，只是将同一个短剧库内容分发到不同产品、渠道，那成功打造第二个红果的可能性将非常小。
增速放缓，流量通胀
短剧行业早已告别高速增长阶段。单一App到一定阶段之后，增长曲线逐渐趋于平缓。
红果作为行业第一，近两年与大盘一起进入“增速放缓”阶段。易观千帆数据显示，自2025年1月开始，国内微短剧行业的月活跃用户数量同比增速从314.23%逐步放缓，至2025年11月下滑至63.91%。红果免费短剧的月活跃用户数量的同比增速，也从2025年1月的365.78%逐步下滑至2025年11月的64.2%。
短剧行业整体渗透率已经很高，用户盘子接近天花板，新增用户只会越来越少，红果作为头部平台将最先触及增长瓶颈。
从红果平台短剧数据能够看出一些端倪。红果必看榜前三名，也是热度最高的前三名短剧，分别为《十八岁太奶奶3》《十八岁太奶奶4》《家里家外》，其中两部是2025年老剧，另一部短剧《十八岁太奶奶4》虽然是今年2月上线，但属于老IP系列剧。一定程度上代表着用户喜欢程度的短剧收藏人数，也在下滑。红果收藏榜前十名短剧，全部为去年老剧。也就是说，今年短剧无论是热度，还是收藏人数，都不及去年的水准。
反映到创作者端的变化更直观。部分创作者在平台上的流量、热度、收益，逐渐变得起伏不定。
流量通胀很严重。社交媒体上，不少网友吐槽患上热度焦虑，当头部短剧热度达不到6000，就开始修改算法、规则，提升整体热度。短剧从业者小白透露，他有一部短剧，上线一个多月时间了，然后9月上旬的某一天，热度突然上涨了200，从4000涨至现在的4300多。在过去，几乎没有一部短剧上线一个月时间后，在其他维度数据都在下降的情况下，还能上涨热度200-300。遇到类似的情况不止小白一人，其他创作者也有类似经历。
短剧创作者林建焕透露，红果是其最看重的平台，流量相比其他平台要好，最近平台推出的“日收益”政策对创作者也更友好。但从收益来看，短剧有时候数据好看可实际转化并不好。今年他一共制作了6部短剧，其中5部已经成功上线红果。
在他看来，短剧收益下滑明显，单部短剧收益从过去的万播一两百元（一万播放一两百元收益）降至目前的万播几块钱。据他发来的一张截图显示，一部短剧9月15日收获21万播放，收益只有9块钱。“现在全面亏损，只有2%的人赚钱，密密麻麻都是AI剧，没有门槛，流量不够分”。
竞争对手环伺
字节发力短剧矩阵业务的同时，竞争对手们也没有闲着。
腾讯系正多线发力。微信生态中，视频号推出原生短剧激励计划，爆款剧目最高获得135%激励分成，最新升级激励中，缩短账单周期，增加创作者收益。腾讯视频上线竖屏短剧专区，对优质作品实行上不封顶激励，厂牌合作方最高可获500万元。
此外，腾讯视频推出的独立漫剧App火龙漫剧，也显现出追赶之势。QuestMobile数据显示，今年6月份，短剧月活用户规模前五名App分别为：红果、红果漫剧、河马剧场、火龙漫剧、喜番。火龙漫剧以1248万月活用户跻身漫剧第二名，短剧第四名。
一位知情人士向Tech星球透露，火龙漫剧还在重金投入，与中文在线等内容方签订数千万元大手笔合作，加大漫剧内容投入。
腾讯音乐也在2024年跨界推出了独立短剧App“全民短剧”。另一家腾讯系公司阅文，今年7月上线独立短剧App“起点剧场”。腾讯系短剧平台与入口叠加，成为目前最有可能与字节掰手腕的一支力量。
腾讯之外，B站、优酷、爱奇艺等平台集体瞄准了AI短剧和视频市场，每一家都推出了自己的扶持政策，AI视频工具，并且不约而同押注AI创作者大赛。
B站推出AI短剧创作扶持计划，AI视频工具updream，并在1月启动首场AI创作大赛，设置77个获奖席位、总奖金池超300万元，一等奖100万元，真金白银加码AI视频。
爱奇艺通过降低门槛、加码分账和现金激励、上线AI视频工具纳逗pro这套组合拳发力AI短剧。3月份，爱奇艺启动纳逗·AIGC创投大会（每年两期），9月又联手阿里万相Wan3.0推出全球AI创作者挑战赛。
优酷背后的虎鲸文娱，自研完成“虎鲸AI大模型”，AI视频内容创作工具“虎鲸AI”。9月17日推出AI人才孵化与培养项目“虎鲸AI人才计划”，并同步启动“鲸锐AI创作大赛”，设立1000万元总奖金、最高单项达200万元。
各家纷纷瞄准AI短剧和视频背后，是短剧下半场，AI成为内容增长引擎，平台竞争焦点开始转向争夺AI创作者，押注下一个内容周期的产能。
短剧市场仍在增长。《2026短剧行业趋势洞察》报告显示，2025年市场规模达到1000亿元，2026年预计增长至1210亿元。但对于平台而言，短剧红利窗口期越来越窄，规模叙事之外，还要讲好盈利故事。
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AI平板进入国标时代，联想抢先落子
平板这个品类沉寂了很长时间，最近又有了新的动静。
推动力来自两个方面：AI，以及一份刚刚落地的国家标准。
按照工信部人工智能终端智能化分级标准，L3是目前对外公布的最高测评等级。通过这一等级的平板，需要理解用户较复杂的意图，能够拆解任务并调度系统能力，还要具备多模态生成和长短期记忆能力。
过去，平板厂商习惯围绕屏幕尺寸做文章，屏幕越大，似乎就意味着性能越强。现在，问题变得更具体了。
通过新国家标准测试的产品中，有一位行业老朋友——联想。其拯救者Y900系列是唯一达到人工智能国标最高L3级平板产品。
认证本身只是一个切口。更深层的变化可能在于，平板正在从一块用来看视频和玩游戏的屏幕，转变为个人智能系统的一部分。它面对的用户身份往往是多重叠加的：学生、通勤路上的玩家，同时还需要与PC、手机等设备共享记忆和任务。
在最近的一场沟通会上，联想中国区多位高管同时列席，但各自谈论的侧重点有所不同。联想集团高级副总裁、全球创新中心负责人贾朝晖谈得最多的是标准和技术；联想集团高级副总裁、中国消费业务群总经理张华的话题更多落在天禧AI和多设备协同上；联想集团副总裁、平板电脑事业部总经理陈可讲的是产品如何从真实场景中生长出来；联想集团副总裁、中国消费个人计算与智能终端事业部总经理李伟昌则给出了几组经营数据，向市场说明用户已经做出了选择。
把这些内容合在一起，可以看出联想对AI平板的完整思路。
AI最容易被讲大，最难被做小。联想现在要回答的，正是那些具体的小事。
01、先把系统重做一遍
贾朝晖把L3国标看作AI终端从工具走向伙伴的一道分界线。这个判断并不抽象。测试中有一项任务，是让平板通过购物软件购买一张此前买过的电影票。
这听起来平常，对用户来说也只是一次复购。但对机器而言，却需要完成一连串动作：知道用户买过什么，找到对应应用，识别页面内容，完成选择，再把关键步骤交给用户确认。其中任何一个环节接不上，体验都会断开。
因此，联想没有只给平板增加几个AI入口。贾朝晖说，如果设备和应用各自为战，用户在不同软件之间来回切换，再强的模型也很难把一件事做完。联想的做法是把AI放进系统层，让它能理解当前场景，也能调用不同应用和设备。
支撑这套体验的是天禧AI的端边云架构。简单任务在端侧完成，用户的重要数据可以留在本地。家庭和办公环境中的边侧设备承接私属信息。更复杂的计算再交给云端。按照联想的设想，未来约80%的Token消耗会在端侧和边侧完成，使用成本因此继续下降。
成本问题在AI普及中很现实。用户每调用一次云端模型，背后都有计算开销。端侧和边侧承担更多任务后，许多高频需求可以本地完成。
这也是L3评级的分量所在。联想长期做技术，也一直围绕用户做产品。同时，手写笔协议和超级互联等基础能力会开放给开发者。张华介绍，天禧AI 4.3已经能自主执行任务。用户交代一件事，它会先拆解，再调用合适的能力推进。
按照几人的说法，10月发布的4.5版本可能还会集成AI编程能力。
张华自己试用了一个半月。他把天禧AI比作一个多才多艺的理科生，因为它调用的资料来自用户自己的知识库和记忆。相比泛泛而谈的回答，这种结果更贴近个人，也更可靠。
平板在这里有了新位置。它有比手机更大的屏幕，又比PC更容易移动，语音、手写和触控都能自然发生。张华把AI平板称为AI天生的容器。
02、一支笔所产生的差距
谈到AI平板，最容易被忽略的是交互。写字、圈选和擦除是平板用户熟悉的高频动作，也是联想改造交互的起点。
陈可表示，压感、延迟和笔尖精度只是手写笔的基础要求。Y900配套手写笔采用1.4毫米细笔尖，支持8192级压感，延迟为0.1毫秒。联想还自研了手写交互协议，覆盖笔尖触控、系统调度和算法预测。用户拿起笔可以直接书写，转动笔身可以擦除，书写过程中还有振动和声音反馈。
联想更关注的是圈选之后系统如何处理内容。普通电容笔完成圈选后，系统通常只识别出一个图形。联想的方案会结合页面内容继续判断。用户圈住英文资料，系统可以推荐翻译和解释。圈住图表，系统可以提取核心数据。圈选图片后，修图和保存功能会被调出。
手写笔只是多模态交互的一部分。联想还在平板上加入AI物理快捷键、眼动追踪、隔空手势、多麦克风拾音和空间音频。语音、视觉和触控共同工作，可以减少用户对菜单的依赖。
这类功能看似细小，实现难度却不低。贾朝晖介绍，联想当前的技术栈需要解决系统级交互、设备智能体、跨设备协同、异构计算和数据管理等问题。联想也将手写笔协议和超级互联能力通过SDK和API开放给开发者，让第三方应用可以接入这些基础能力。
类似改造还出现在会议和课堂中。AI妙记可以整理录音，提笔即写用于保留原始想法，屏幕内容也可以进入同一份笔记。用户无需在不同应用之间反复切换，系统会围绕当前任务组织信息。
张华在谈到硬件公司和软件公司的竞争时表示，随着大模型能力趋于接近，端侧能力的重要性会上升。硬件厂商直接掌握设备，能够持续获得用户使用数据，也有条件针对芯片、系统和应用做联合优化。
AI功能如果增加操作步骤，就很难形成高频使用，因此，联想把这些交互做进系统层，让AI真正“隐形于设备、无所不在，时刻主动理解用户需求”。
03、围绕年轻人真实场景做产品
大学生为什么值得单独拿出来说，几组数据可以先说明问题。
大学生正在成为联想平板重点关注的人群。GFK调研显示，33%的青年用户期待AI改善平板娱乐体验。京东消费研究院数据显示，30岁以下玩家的游戏平板渗透率达到52%至60%。艾瑞咨询的统计则显示，在使用生成式AI的成年学习者中，在校大学生占比为62.2%。
放在一起看，年轻人已经把平板当成正经工具。课堂记录、资料整理、游戏娱乐和内容创作，平板开始参与他们一天中的更多时间。产品只讲一个卖点，很难覆盖这样的生活。
联想的产品布局也围绕这些需求展开。
Y700无极的开发来自超核社区的用户反馈。较为集中的需求包括通勤时摆脱手机热点，在游戏中获得比手机更大的视野，以及拥有一台便于携带的第二设备。联想随后对十万粉丝进行调研，确定了小尺寸机身，5G网络和高性能的组合。考虑到5G流量成本，Y700无极每月提供1500G免费流量，一年合计1.8万G。产品首发15分钟全网售罄，工厂不得不在中秋和国庆假期加班生产。
张华表示，产品团队需要持续接触用户，超核社区预装进平板后，反馈可以直接进入产品流程。团队会整理共性需求，再将部分问题纳入后续版本。
陈可也透露，团队去校园观察学生后发现，学生并不排斥用平板学习。问题在于，手机拍照、平板记录、课件截图和课堂录音分散在不同地方。思路刚刚进入状态，就被一次切换打断了。
学生把这种状态称为“心流被打断”。
联想正在尝试把这一过程整合起来。学生带着平板进入教室后，系统可以根据课程表和时间准备相关内容。课堂上，手机拍摄的课件可以传到平板，录音、课件、截屏和手写批注会被整理成一份富文本笔记。课后，学生可以直接复习带有声音、图片和个人批注的内容。
Y900系列面向更大的学习和创作空间。13英寸屏幕适合分屏查看资料，也可以同时容纳手写笔记和思维导图。首销期购买Y900的大学生占比超过50%，返校季销量提升30.8%。
李伟昌认为，高端产品的核心在于提供其他厂商尚未解决的用户价值。Y700无极在定义阶段进行了约1000次调研，产品经理也进入大学课堂，以学生的身份观察平板使用情况。拯救者平板目前在联想整体平板结构中的占比超过50%。在李伟昌看来，这一比例说明用户已经认可了产品定位。
04、产品线持续深耕各类人群
游戏玩家是现有优势人群，大学生、年轻职场新人与K12家庭是持续深耕方向。
陈可介绍，小新平板面向K12用户已有多年积累，产品覆盖11英寸至13英寸。接下来，联想还会结合公益项目推进儿童AI教育，让更多学生有机会接触AI工具。
另外，下一季度小新平板将推出一款支持普通屏、黑白墨水屏和彩色墨水屏切换的产品。孩子上网课时使用普通屏，阅读时可以切换到墨水屏。
创作场景也是下一阶段重点。李伟昌表示，10月发布的新品将提供软硬一体的短视频创作方案，部分能力可以在本地完成，降低对云端Token的依赖。张华补充，文本创作已经较为成熟，图片和音视频能力仍在完善，天禧AI后续会整合这些能力。
产品交付后，联想仍通过社区和系统更新维持用户连接。超核社区预装在平板中，用户可以直接提交意见。联想还设置了月月新机制，每月根据反馈调整天禧AI体验。陈可介绍，团队会跟踪功能使用率和用户评价，据此决定优化方向。
已有多个细节通过这一机制得到调整。用户反映横竖屏切换不够自然后，Y700无极完成了升级。AI修图功能因入口不够明显被集中反馈，调整后使用率显著提升。部分用户持续要求保留TF卡槽，Y700和Y900最终在有限的机身空间中保留了这一设计。包装贴纸不易撕开这类小问题，也会被产品团队记录并处理。
从更长的时间跨度看，联想平板在中国市场的增长并非只来自最近一个季度。2023年至2025年，中国平板电脑市场整体出货量的复合增长率为14.7%，联想平板同期销量复合增长率为36.2%。按累计销量计算，联想2025年较2023年增长85.6%，同期市场整体增幅为31.7%。也就是说，联想吃到了大盘增长的一部分，但更多的增量来自自身份额提升。
这种变化在最近一个财季表现得更明显。联想中国区平板销量同比增长70%，营业额同比增长165%，进入中国市场前三。IDC数据还显示，2026年二季度联想平板市场份额同比提升6.2个百分点，在安卓平板阵营中排名第一。销量和营业额的统计口径并不相同，不过两者之间的增幅差，仍能说明联想平板的产品结构正在上移，价格更高的拯救者系列正在承担更多贡献。
事实上，AI功能也确实在影响购买决策。L3认证和阶段性销量都只能说明开局，联想的下一步，是让AI平板成为更多人的首选，“如果把平板市场比作一个班级，联想要成为班级的第一名”。
平板市场过去几年缺少明确的增长逻辑。AI提供了新的技术变量，也抬高了终端厂商的门槛。对联想而言，达到国标最高L3级只是一个阶段结果。接下来更关键的是，这些能力能否在学习、娱乐和创作中形成稳定使用，并进一步转化为用户换机和购买的理由。
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蚂蚁密算韦韬：企业AI进不了生产，卡点不在模型
企业AI的下一道门槛，落在了一个比模型能力更难工程化的问题上。
9月22日下午，杭州云栖大会期间，蚂蚁密算首次系统对外介绍公司的可信智能战略。蚂蚁密算董事长韦韬表示，企业应用AI仍面临明显障碍，敏感数据限制了外部算力的使用，通用模型与专业领域的实际要求存在差距，深入业务后的AI应用还需要更多跨机构数据。
“企业需要的不只是更聪明的模型，而是一套可信的生产能力。”他说。蚂蚁密算的企业级可信智能云服务平台密算一号，在大会上正式发布，并启动首批定向开放。
图片来自AI生成
卡住企业AI的，不只是算力
目前大部分企业的AI仍停在试点阶段，障碍并不集中在模型本身，算力、数据、专业知识和智能体的可控性各有各的问题。
最先拦住企业的是算力，金融和医疗这类合规要求极高的行业，以及大量国央企，因数据敏感无法直接使用公有云算力。韦韬提到，模型被大规模调用之后，数据泄露的后果比过去严重得多，聊天记录和商业机密都可能被提取和滥用，很多机构对云端算力始终犹豫。
IBM在2026年7月发布的《数据泄露成本报告》显示，全球数据泄露的平均成本升至499万美元，同比上涨12%，其中由AI参与的攻击平均损失约600万美元；影子AI出现在43%的泄露事件中，比上一年翻了一倍，而被泄露的企业里有68%没有建立AI治理政策。
另一重落差在专业能力，韦韬直言，大模型的能力和真正专业领域的差距非常大。基座模型在专业领域的水平大致相当于一名优秀本科生，掌握的是通用知识；而处理一笔理赔、核验一项交易，需要的是具体合同、最新记录和适用规则。
数据的麻烦出在融合环节，企业自身的数据往往不足以支撑智能体业务转型，需要引入外部数据，但真到要合的时候，谁也不愿先把数据交出去。韦韬认为，企业今天面对的不只是数据孤岛，还有更严重的治理孤岛，缺少一个合适的载体。
回到智能体本身，当智能体开始自主规划、调用工具、操作系统，企业会面临三类失控风险，人的授权与意图没有被准确执行，复杂任务中出现循环或偏离目标，数据和知识在调用传递过程中泄露。
韦韬提到，用自然语言描述不许做什么这类红线时，大语言模型的违背率超过80%。从行业视角看，有智能体因误操作在数秒内删除生产环境数据库，造成业务长时间瘫痪，智能体拥有真实环境权限，能够调用工具访问真实业务，仅靠提示词这类软约束无法杜绝越狱行为。
生产能力
蚂蚁密算给出的解法分三层，底层是密态算力与HOP可信原生智能体两个底座，中间层是可信智能Fabric架构，上层是密算一号平台。
算力这一侧靠密态计算，它把密码学、可信硬件与系统安全组合起来，让企业在不交出数据控制权的前提下使用外部算力、模型和智能体服务，保护范围也从数据延伸到提示词、知识库以及智能体运行中的上下文、记忆和中间结果。
韦韬概括为四纵两横，可信密钥、可信账号、可信应用、可信日志四条纵向能力，加上硬件密态与数据链路层两条横向支撑。数据上传时与可信密钥管控系统协商密钥，全程以密态进入数据安全域；结果通过密态数据网关析出，系统会校验数据源方的密钥授权，管理员和开发者都无法绕过。
他提到，该体系已通过等保四级合规性检验，在完成TPC-DS标准测试集1TB复杂分析任务时，密态计算的端到端耗时约为明文计算的1.21倍，整体成本可控制在明文的1.5倍以内。
智能体这一侧靠HOP，即高阶程序。韦韬认为，目前智能体的载体是自然语言，而自然语言不精确，难以描述复合逻辑和逻辑边界。
HOP把任务目标、探索、检查和提交结构化为人和智能体都容易理解的规约，并在语言层面把探索与提交分开：探索可以在沙盒中做可逆的操作，经过生产级核验之后才可以提交。
中间层的可信智能Fabric架构，把HOP智能体与知识库、能力库、数据和安全基础设施组织成一个整体。上层的密算一号覆盖治数、问数、分析建模三类Data+AI场景，并承载行业智能体应用。
与一次性项目交付不同，它要把已验证的数据、知识、规则和流程沉淀为可反复调用的智能服务，企业的AI建设也就从做项目变成运营一种能力。业内人士表示，就密态计算的规模化问题来看，国家数标委的标准建设决定它能否被大规模应用，关键技术的突破决定成本能否产业化。
目前，蚂蚁密算围绕医疗健康、民生就业、车生态、征信和小微金融推进商业化，已布局医保问数、团险理赔、医保智审等可信智能行业产品。（本文首发于钛媒体APP，文 | TechPulse，作者 | 张帅，编辑 | 杨林）
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