[求职] [求职/远程] Python 后端， 8 年开发经验，主 Python / Go，找长期稳定远程工作
想找一份长期稳定的远程后端工作。国内远程优先，英语团队也愿意尝试；全职优先，长期稳定的 Contract / 项目合作也可以聊。
对 title 没有太强执念，更看重实际工作内容、相对正常的作息，以及团队是否适合长期合作。
关于我
做后端大约 8 年，主要使用 Python ，也有 Go 的生产项目经验。
我的定位不偏算法、ML 、DBA 或 DevOps ，比较擅长的是：
拿到一个后端需求后，从接口 / 系统设计一路推进到开发、集成、部署和实际上线。
之前的一些工作经历：
讯飞未来：独立负责过耳机 Voice Double 声音克隆功能的后端交付，使用 FastAPI + WebSocket 做流式 TTS 服务，包括模型服务、Redis 、ELK 、Nginx 等，生产环境支持 20 QPS 。
字节跳动：做过 Python CDN 根因分析服务，以及 Go CDN 供应商管理平台，涉及采购、报表、故障流程、RBAC 、多租户等。
爱奇艺 / 神州优车 / 更早的工作经历：做过 Serverless 工作流、爬虫任务平台、Python API 、Django 工作流引擎等生产系统。
2024 年底离开上一份全职工作后，主要在做一些独立软件项目和 AI 辅助开发实践，期间没有全职任职。现在希望重新回到一份长期稳定的后端工作中。
最近也比较重度使用 Codex / Claude Code 辅助实际开发，并开源了一个 AI-assisted development harness —— Yaya Loop ，主要用于组织版本化需求、有限任务、自动检查和人工审核。
不过我的主要职业定位仍然是 Backend Engineer ，不是 AI 算法工程师。
一些公开项目
mysqlsmom
Python 项目，用于 MySQL 全量 + Binlog 增量同步到 Elasticsearch ，并用 Redis 保存增量 checkpoint ，目前有 280+ GitHub Stars 。
https://github.com/m358807551/mysqlsmom
Palworld Save Analyzer & Breeding Optimizer
读取并解析《幻兽帕鲁》玩家存档，根据玩家已有帕鲁搜索到目标帕鲁的配种路径。
https://www.palworldbreeding.top/
Yaya Loop
一个用于 AI 辅助软件开发的 harness / workflow 工具。
https://github.com/m358807551/yaya-loop
关于在下
平时也挺喜欢玩游戏，偶尔会自己做一些小游戏和小工具。
比起单纯研究某项技术，我更喜欢把一个东西真正做出来、跑起来、交付出去。
个人主页 / 英文简历：
https://mikebuilds.pages.dev/
GitHub：
https://github.com/m358807551
LinkedIn：
https://www.linkedin.com/in/yupengma
如果你们团队刚好需要一个能独立推进事情、愿意长期做产品的 Python 后端，欢迎联系。
邮箱：
m358807551@gmail.com
微信（ Base64 ，解码即可）：
MTU5MTAyNTYyNzE=
中文 PDF 简历可以邮件或微信发。
如果暂时没有 HC ，但知道靠谱的远程团队或者招聘渠道，也欢迎 V 友推荐，感谢。
苹果高管称不建议给iPhone贴膜！网友：免费换屏幕我就信你；高德地图成「职场版大众点评」？回应来了；Muse大火，扎克伯格身价暴涨1700亿
1.苹果高管称不建议给iPhone贴膜！网友：免费换屏幕我就信你2.知情人士：DeepSeek将向联合国安理会介绍AI风险，月之暗面等中国企业也受邀参会3.高德地图成“职场版大众点评”？回应来了4.字节通报二季度违规案例：114名员工被辞退，其中8人被移交司法机关处理5.阿里Qwen4和下代视频模型均在训练中，新一代AI芯片将于2027年一季度上市6.曝华为还将推出新形态手机7.Meta 再次上桌！个人AI产品 Muse 爆红，扎克伯格身价一日暴涨近1700亿
8.特斯拉最新版FSD翻车：误判眩光为摄像头污渍，官方承认是Bug
今日头条
苹果高管称不建议给iPhone贴膜！网友：免费换屏幕我就信你
9月22日消息，近日，苹果硬件工程副总裁 Tom Marieb 在公开采访中明确表态，不建议普通用户给 iPhone 额外贴屏幕保护膜。他坦言，每次看到有人给 iPhone 屏幕贴保护膜的时候，自己都会感到浑身不自在，因为团队在屏幕耐刮和耐磨方面进行了大量研发，希望用户直接体验原厂屏幕。
此番言论引发网友热议。不少数码爱好者直接指出，无论消费级手机玻璃的材料性能再怎么迭代升级，至今都没有哪家厂商能做出完全扛住环境里无处不在的石英颗粒的玻璃。
也有围观网友调侃：“用户担心的是摔，不是磨！”“碎坏的多了，能增厚额外的净利润。”“我建议你们应该给碎屏的客户免费保修几次。”“终身免费换屏幕。我就信你说的。”
据了解，第二代超瓷晶面板玻璃首次应用于 iPhone 17 系列，其抗刮擦能力是前一代的三倍。iPhone 18 Pro 和 iPhone Duo 的正面屏幕均配备了这种第二代超瓷晶面板。（21世纪经济报道）国内资讯知情人士：DeepSeek将向联合国安理会介绍AI风险，月之暗面等中国企业也受邀参会
9月22日消息，据外媒报道，两位知情人士透露，中国人工智能初创企业DeepSeek将于本周向联合国安理会通报人工智能带来的风险。
联合国安理会将于当地时间9月23日召开会议，讨论人工智能与国际安全问题。此前几周，多位人工智能行业领袖呼吁协调放缓日益强大的人工智能系统的发展步伐，并警告称，这些系统可能很快实现自我改进，从而脱离人类控制。
外媒上周报道，OpenAI首席执行官萨姆·奥尔特曼计划在会上作简报，外交官们还预计Anthropic的高级代表也将出席。据一位消息人士称，DeepSeek以及包括月之暗面在内的其他中国人工智能企业也受邀发表声明。该消息人士还表示，DeepSeek创始人梁文锋不打算出席，但相关安排仍存在变数，可能在最后一刻改变。DeepSeek和月之暗面并未立即回复置评请求。（中新经纬）
高德地图成“职场版大众点评”？回应来了
9月22日消息，近期，不少网友发帖称，高德地图成了“职场版大众点评”，即通过搜索用人单位地址，可以看到既往员工或求职者留下的评价，以此作为是否面试或入职的参考。有网友呼吁高德不要下架这一功能，9月22日，高德地图客服接线工作人员告诉媒体，地点评价功能一直都有，未来是否会下架并不确定。
多条网帖显示，求职网友在高德地图搜索即将面试或入职的公司地址时，无意中发现地点评价功能里，出现了不少自称是求职者或前员工对公司的全方位评价，“用高德看工作靠不靠谱，太实用了”。有网友称：“周一要去这家公司面试，想搜路线，无意间看见这条差评，免了时间精力和路费，谢谢。”还有求职网友表示， 如果有人面试被骗过，会有人在高德地图里面评论，可以直接避雷。
不少网友表示，希望高德不要下架这一功能，也期待更多求职者在地点下留下评价，方便他人判断。但也有网友担心，有些公司是否会找高德删除评价或安排人员刷好评，从而混淆真实评论。（极目新闻）
雷军回应打新宇树科技挣100亿元：不是我投的，不是打新
9月21日，雷军在直播中澄清“打新宇树科技赚了100多亿元”传闻。他回应称，该投资并非其个人投资，而是顺为资本投资；也并非打新，而是支持早期创业者的天使投资。雷军称，大家报道的时候一定不要为流量夸大其词：“雷军打新挣100多亿，我勒个天呐，全是爆点，但你说公司投资哪是我个人的？”8月19日，宇树科技登陆科创板，发行价150.80元/股。上市首日，股价开盘达到1100元，较发行价上涨约6.3倍。但随后股价一路下滑，截至9月22日上午，宇树科技最新股价495.65元，较高位跌去约55%，股价腰斩过半。（21世纪经济报道）
字节通报二季度违规案例：114名员工被辞退，其中8人被移交司法机关处理
9月22日消息，据媒体报道，字节跳动企业纪律与职业道德委员会发布中国大陆地区2026年3号通报，集中通报了2026年二季度内部违规违纪案例的处理结果。通报显示，共有114名员工因触犯公司红线被辞退，其中8人因涉嫌刑事犯罪被移交司法机关处理，6人因严重损害公司利益被提起民事诉讼。
通报称，多名员工因违规查询、外发内部保密信息被处理：有员工利用系统权限违规查询内部保密信息后，通过社交软件、现场展示等方式，将信息泄露给外部同行企业；也有员工出于炫耀目的，对外披露自身员工身份后，主动协助外部人员查询并泄露内部保密信息。上述涉事员工均被辞退或解除实习协议，其中部分人员被实名通报、同步行业联盟，并被提起民事诉讼追责。
继2025年9月首次通报后，字节跳动在本轮通报中再次披露社交媒体泄密与造谣典型案例。通报显示，一名实习生在外部社交平台发布不实言论，恶意编造关于公司文化与工作氛围的谣言，并以多个贬损性标签攻击同事。该帖互动量极高，迅速扩散至多个外部社交平台，对公司雇主品牌造成严重负面影响。鉴于其行为违反公司社交媒体政策，公司已解除其实习协议。（鞭牛士）
拓竹发布消费级 CO₂激光切割机R1，独家搭载自动光路校准功能
9月22日晚10点，拓竹科技发布首款消费级激光产品R1，一款55W高功率CO₂ 激光加工设备，主要面向创客、小微商家、手作爱好者。
据悉，该设备独家搭载了自动光路校准功能，将过去耗时十几分钟的手动调试，简化为一键即可完成的自动操作，开机后最高雕刻速度达1000mm/s、加速度达20000mm/s²。随着谷子、潮玩、周边定制等新消费趋势兴起，激光加工正加速从工业场景向消费级市场渗透。
阿里Qwen4和下代视频模型均在训练中，新一代AI芯片将于2027年一季度上市
9 月 22 日消息，2026云栖大会上，阿里巴巴公布了大模型一系列进展，大模型递归自我改进（RSI）已初步进入模型训练、推理及芯模协同等环节中，基于新一代架构的 Qwen4 已在训练中，未来 Qwen4.5、Qwen5 等版本将扩展至 5-10T 参数。
同时，阿里的视频生成模型、语音模型、图像模型、世界模型、音乐模型以及全模态模型等均在当天或近期推出新版本。此外，阿里全新的下一代视频生成模型将于 11 月发布，朝着更长、更可控、更完整、更智能的方向演进。
值得注意的是，阿里还发布了新一代AI芯片真武V900，阿里巴巴CEO吴泳铭表示，这是目前真武算力性能最强的AI芯片，性能达到m890的三倍，计划于2027年第一季度量产售卖。据悉，平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。（新浪科技、IT之家）
赛力斯董事长回应与华为合作生变
9月22日，在半年度业绩会上，赛力斯董事长张兴海在回应公司与华为合作模式变化时表示，双方的跨界合作进一步升级为问界专属专营模式，通过专属渠道、专属服务团队、专属品牌运营等多维度提升品牌价值与销量，这也是全球高端豪华品牌的通行做法。新的合作模式是双方跨界融合，持续加强合作的基础上的又一次创新，是体系和协同机制的进一步升级，也是资源的聚焦和渠道的提质增效，有利于推动问界高质量可持续发展。（第一财经）
DeepSeek迎来首任CFO！高瓴90后合伙人严文韬正式入职
9月22日消息，据媒体报道，原高瓴创投合伙人严文韬已于9月21日正式加入DeepSeek，出任首席财务官（CFO）。这是DeepSeek成立三年来首次设立CFO岗位。
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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豆包做手机、阿里造平板：AI开始争夺硬件控制权
（本文作者为 识礁Farsight，钛媒体经授权发布）
文 | 识礁Farsight
继豆包推出“第二代豆包手机”后，阿里也开始“变硬”。
2026年9月22日，阿里召开2026云栖大会，展示了仍在研发中的“千问平板”QwenBook。
据《晚点LatePost》报道，QwenBook由阿里云旗下无影团队打造，定位原生智能体电脑，产品定义和硬件部分由团队自研。无影过去做云电脑积累的系统和端云能力，将融入其中。
事实上，随着AI竞赛驶入深水区，不只豆包、阿里，越来越多科技公司开始发力硬件。2023年9月，Meta联合雷朋推出Ray-Ban Meta AI眼镜，依靠轻量化设计成为爆款。2025年11月，OpenAI CEO山姆·奥尔特曼透露，公司打造的AI硬件已拥有首个原型机，将于两年内投产。
随着Agent成为行业风口，大模型竞赛的焦点正从问答服务转向任务执行。在此背景下，科技公司布局硬件，不光是为了押注创新产品形态，更剑指以默认入口、系统权限、应用调度为代表的控制层。
科技公司打造的AI硬件能否跨越第三方应用壁垒、安全性、商业化等挑战，将决定本轮硬件竞赛会催生新的平台，还是仅仅制造一批装着聊天机器人的新设备。
Agent时代，大模型寻找“肉身”
回顾AI行业过去几年的发展脉络，虽然底层技术一直是大模型，但落地产品和使用场景发生了显著变化。
最初，在ChatGPT带动下，大模型被包装成了问答机器人，可根据用户的提问，反馈相应的答案。由于仅仅涉及对话交互，无需调度外部工具，普通的网页或App即可承载Chatbot服务。
虽然相较传统搜索引擎，问答机器人可以降低用户筛选信息的成本，但由于创收能力有限、运营成本高企，此类产品迟迟难以打通商业闭环。据《晚点LatePost》测算，截至2026年上半年，豆包日均收入不足100万元，成本却高达数千万元。
好在，AI并未囿于Chatbot形态，随着推理、记忆、调度等技术逐渐成熟，大模型开始向Agent形态演进，可一句话执行复杂任务，帮用户解决现实问题，更具商业化潜力。
对比传统问答机器人，虽然Agent可以直接调用工具执行任务，但对权限要求的也更高。唯有进入系统层，获取本地文件修改、屏幕访问、跨应用操作等权限，才能释放Agent的想象力。
图源：Apple
这恰恰是科技公司纷纷围绕AI技术打造创新硬件的核心诱因。正如计算机科学家、图形用户界面先驱Alan Kay所言，“真正认真对待软件的人，应该制造自己的硬件”。 AI技术对软硬件协同的要求更高，如果想给用户带来差异化使用体验，科技公司就需要软硬件两手抓，打造掌握底层权限的创新产品。
可以说，近期科技行业虽然掀起了AI硬件创新热潮，但并不意味着模型公司致力于转型为消费电子企业，而是因为这些公司意识到了，没有设备层权限，Agent就很难从“会说”迈向“会做”。
手机、平板、眼镜，瞄准不同上下文
尽管AI已催生新一轮硬件创新热潮，但与桌面互联网和移动互联网时代分别由PC、智能手机主导不同，如今的AI硬件尚未形成统一形态。
整体而言，科技公司打造的AI硬件可以分为手机、平板、穿戴设备三类。
这固然是因为AI硬件竞赛刚刚开始，厂商正处于探索期；另一方面也与大模型需要充足上下文才能更好服务用户的技术特点有关。
以手机为例，作为大众计算平台，该设备承载通信、社交、支付等任务，包含丰富的生活向上下文数据。正因为移动终端至关重要，诸多科技公司纷纷打造AI手机相关产品。
图源：豆包
9月14日，豆包推出豆包手机助手消费者版，用户下达指令后，可通过MCP、A2A接口或GUI自动执行相应的任务。9月22日，阿里推出AI手机全栈解决方案Qwen Intelligence，可提供基于千问大模型的Agent技术平台，让手机跨应用执行复杂任务。
如开头所述，除了手机，阿里还打造了“千问平板”QwenBook。据悉，QwenBook采用平板+磁吸键盘设计，宣传语为“你的第一台‘原生智能体电脑’”，定位生产力工具。
显而易见，阿里打造QwenBook的核心诉求，是争夺用户工作、学习等生产场景的上下文数据。如果可以基于用户的生产上下文，交付相应的结果，QwenBook就有可能改写传统平板娱乐化的定位，释放全新的消费需求。
科技公司发力穿戴设备也是一样的道理。手机、电脑虽然用途广泛，但用户不会全天候使用这些设备。反观眼镜、耳机等穿戴设备可长时间佩戴，获得环境、位置、声音等信息，为大模型提供用户在现实世界中的上下文。
正因为手机、平板、穿戴设备可以提供不同维度的上下文，诸多科技公司并未单单押宝某一类设备，而是多元化发展，布局多个品类。甚至部分科技公司还将触手伸向录音笔、智能汽车、智能家电等品类，试图收集更多垂直场景的上下文数据。
对于AI公司而来，硬件的价值不仅仅体现在增加一条业务线，更在于可以提供稳定获得用户上下文数据的入口。这也预示着，未来AI硬件行业竞赛的焦点，将从单台设备，变为跨设备的个人Agent。
自研硬件只是第一关，应用生态才是更大考验
对于财大气粗的科技公司来说，基于成熟的解决方案，依靠代工厂打造AI硬件可谓信手拈来，真正的挑战在于，如何获得开发者的支持。
2025年12月，豆包推出豆包手机助手技术预览版，可通过GUI模拟点击技术实现跨App自动操作。
比如，当用户对豆包手机下达在淘宝选购商品的指令时，豆包手机助手即可自动打开淘宝App，选择契合用户需求的商品，点击支付。用户仅需验证密码，即可完成购物流程。
虽然豆包手机显著提升了手机端Agent的用户体验，但由于GUI模拟点击技术突破了移动互联网生态的安全风控体系，技术预览版很快遭到微信、美团、支付宝等国民级App的限制。
对此，2026年初，腾讯CEO马化腾表示，腾讯一贯旗帜鲜明地反对通过“黑产外挂”的方式，将用户手机和电脑的屏幕录制并传至云端处理，因为这种做法“极其不安全”“不负责任”。
豆包随后回应称，手机助手仅在用户明确授权下调用必要能力，云端处理遵循“不存储、不训练”原则。
图源：豆包
如今，豆包推出的第二代豆包手机虽然仍保留GUI技术，但同步设置了30天公示期。公示期内，第三方应用不会被GUI智能体操作；公示期满后，未声明拒绝被操作的应用将根据风险层级逐步放开，明确拒绝的应用不会被操作。
虽然目前尚不清楚哪些应用可被GUI智能体操作，但结合豆包手机助手技术预览版的遭遇来看，消费者版或许依然难以操控微信、美团、支付宝等超级应用。
正因为难以打破移动互联网生态壁垒，QwenBook着重强化了系统级AI能力。阿里产品团队自研了一套AI工具，包括系统级听记、Wiki、智能文件夹、自研邮箱，以及知识库MyNote和记忆管理应用MyZone。此外，QwenBook还将与金山深度合作，打通WPS。
问题在于，移动互联网发展多年，用户的大部分上下文数据，以及消费场景都集中于第三方App。仅靠自有AI工具，很难说服用户付出额外成本，专门购买一款基础体验与传统终端别无二致的产品。
可以说，自研硬件只是Agent成熟的第一关。真正的难点在于，AI公司能否让应用开发者、服务平台和用户共同接受一套新的授权与利益分配规则。
相较卖出更多AI设备，在系统权限、生态壁垒、用户接受度之间找到恰当平衡点的企业，更有可能成为AI硬件竞赛的赢家。
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博主网红们，为什么选择将镜头对准酒店？
（本文作者为 增长会，钛媒体经授权发布）
文 | 增长会
百万粉丝博主“影子不会说谎”因自导自演炒作酒店偷拍、销售伪劣防偷拍仪器并非法牟利，在石家庄出庭受审。
如今，越来越多博主把镜头对准酒店，酒店正在成为一种被反复拍摄、反复消费的内容现场。问题是，为什么博主们都将镜头对准酒店？
那些年，博主镜头下的酒店现场
首先来一同回顾一下，百万粉丝博主“影子不会说谎”镜头下的酒店现场。
2024年9月他们团队用防偷拍检测仪在石家庄一民宿客房“检测”出偷拍摄像头，之后遭到民宿业主围堵冲突。
现场视频经社交平台账号发布后，“酒店偷拍”“隐形摄像头”成为网络关注热词，防偷拍检测仪也成了电商热销品。
警方及时介入后，三名嫌疑人因非法使用窃听、窃照专用器材被抓捕归案，三名民宿业主因扰乱公共秩序也被治安处罚。
这次冲突之后，“影子不会说谎”的网络关注度达到顶峰，但是很快事情就发生了反转。
在这起案件的起诉书中，还原了事情的真相。
以李某行、吕某及张某为首的团伙，先与掌握偷拍摄像头信息的不法人员勾连，提前将摄像头MAC地址录入“防偷拍检测仪器”后台数据库，再前往相应宾馆、酒店，摆拍所谓“检测发现偷拍摄像头”的视频发到网上，对产品进行虚假广告宣传，以此非法牟利达数百万元。
可以看出，在“影子不会说谎”的剧本里，酒店客房不是服务场所，而是流量道具。
这不是孤例，过去两年博主镜头下的酒店现场，正在变得越来越密集，也越来越戏剧化。
在今年7月，有一个抖音账号发布帖文称，女子住酒店退房时，将房间内浴巾、毛巾、烧水壶、牙刷、牙膏、拖鞋全部带走，引发舆论关注。
经有关部门调查，发帖人张某为吸引眼球、博取流量，捏造了上述虚假信息。
除此之外，同样在酒店自导自演的还有女子王某。
在2025年，她在上海先后入住了数十家酒店，提前将蟋蟀带入房间制造不卫生假象，或是在退房前故意抓挠皮肤伪造过敏痕迹，以发差评威胁、报警纠缠、长时间滞留等方式，迫使商家免除房费及赔偿共计7000余元。
最终，经上海市普陀区检察院提起公诉，法院以寻衅滋事罪判处王某有期徒刑一年。
把这些案例放在一起看，会发现一个共同点：酒店在这些镜头里，很少以完整的面貌出现。
因为博主们不需要讲清楚酒店的全貌，只需要抓住一个足够刺眼的细节，就足以让视频获得几百万播放量。而酒店往往在视频发出之后，才意识到自己已经成了别人剧本里的角色。
从自导自演的偷拍闹剧，到凭空捏造的顺走物品，再到以差评和报警为武器的碰瓷，酒店正在被越来越多的镜头选中。
这些镜头有的为了卖货，有的为了涨粉，有的为了免单，有的为了泄愤。
尽管动机各不相同，但结果惊人地相似：酒店被推上舆论场，成为被观看、被评判、被消费的对象。那么问题出现了，为什么博主们都选中了酒店？
为什么镜头都选中了酒店？
酒店被镜头盯上，不是偶然。一方面，它本来就活在舆论的长期注视里；另一方面，面对镜头，酒店又天然处于弱势。
* 总是被镜头和舆论关注的酒店
公众第一次系统性地正视酒店卫生问题，大概是从2018年那条纪实短片《杯子的秘密》开始。
博主“花总丢了金箍棒”拍下客房保洁用同一块抹布先擦坐便器、再擦洗手池，最后伸进漱口杯里转上几圈。
在这则短片中，涉及的不是普通酒店，而是北京、上海、南昌、贵阳等地的多家高档酒店。
正因如此，视频发布后，24小时内浏览量超过3400万，涉事酒店被警告、罚款，其中10家公开致歉。
但高档酒店翻车，不代表便宜的地方就安全。
三年后，博主“爱生活的马克君”评测多家连锁快捷酒店：浴巾边缘磨损，坐便器上残留尿渍，被子上有毛发和污渍。
情侣主题酒店更是糟糕，墙上有霉斑，枕芯大片污渍，排风扇积满灰尘，博主说自己“强忍着想吐”拍完。
从高档酒店到快捷酒店，酒店始终处在一个被审视的位置上。
其中原因不难理解，消费者花钱买的就是酒店内的空间和服务。因此，住宿过程中任何一个环节出问题，都很容易被感知和记录。
而在短视频时代，记录门槛几乎为零。手机一开，十几秒的视频，就足以把一家酒店推上舆论中心。
* 酒店，一个天然的舆论弱势地
更关键的是，镜头对准酒店时，酒店往往是被动的那一方。
因为博主往往掌握镜头、剪辑和发布节奏，拥有先发优势，而酒店则要在视频传播开来之后才被动回应。其中，新疆伊宁事件就是典型代表。
最初，有媒体报道重庆游客一行到新疆伊宁一酒店后只剩一间客房，两名女士只能睡在车里，离店时酒店却收了150元车上住宿费。
“睡车上也要交住宿费”这样的经典消费者弱者叙事，很快将酒店推上风口浪尖。当地部门介入，酒店向消费者退回150元又补偿1000元。
为此，这家酒店饱受舆论抨击。随后，酒店公布了另一个版本，还原了事情的首尾。
这个客户实际同行十余人、三辆车，有人在酒店院内停车、做饭、洗衣，使用了场地和公共设施；150元是双方商量的综合使用费；发票上“车上住宿费”的备注，也是按游客要求填写。
伊犁文旅部门表示网传内容存在很多不实言论，最初刊发报道的媒体也公开致歉，承认事实核查不充分。至此，一场几乎已经形成结论的舆论事件，就此翻盘。
这种被动，在另一案件里更为明显。
一名19岁男子专挑上海、杭州、成都等地的高档酒店，买最贵的月饼礼盒，自己往月饼里塞塑料薄膜，拍下吃出异物的视频发给酒店客服，并要求退一赔十，否则全网曝光。
多家酒店为息事宁人，接受和解。直到两家酒店员工偶然发现，收到的图片和投诉内容一模一样，骗局才被揭穿。
最终查明，他以同样手法敲诈13家酒店，10家得手，违法所得4.9万余元，因敲诈勒索罪被判有期徒刑三年、缓刑五年。
镜头之下酒店如何应对“被片场化”？
酒店被镜头选中，已经很难避免。真正的问题在于，当镜头突然对准自己，酒店能不能在第一时间接住。
* 建立舆论应急体系
过去酒店处理投诉，习惯的是息事宁人。
月饼案件的主审法官说了一句话：对酒店而言，退一赔十，几千块钱摆平，比走其他途径成本低，最好知道这件事情的人越少越好。
这套逻辑在线下或许管用，但在短视频时代已经失效。视频一旦传开，再想私下和解，舆论早已跑在酒店前面。
所以第一件事，是把舆论应对从事后灭火变成提前预案。
哪些环节最容易出问题，哪些场景最容易被拍，出了问题谁来判断、谁来回应、多久之内回应，这些都需要事先想清楚。
尤其是涉及卫生、安全、食品安全这类敏感话题，回应速度本身就是态度的一部分。慢半拍，叙事权就交出去了。
* 从被动到主动，掌握镜头
比回应更进一步的，是不要等镜头找上门，而是自己先把镜头用起来。
酒店其实有大量真实、可展示的现场：客房清洁、布草更换、后厨出餐、设备消毒。这些环节过去藏在后台，住客看不见，只能靠信任。
与其让博主用十几秒定义酒店，不如酒店自己用同样短的视频，把流程摊开给消费者看。
头部集团们在这件事上走得很靠前，以摄像头检测为例，华住集团、首旅如家、格林酒店集团和亚朵等集团，早已将定期检测隐藏摄像头纳入每家酒店房间检查的标准流程。
除此之外，亚朵还直接将隐藏摄像头检测仪纳入亚朵App的“客房送物”服务清单。亚朵旗下每家门店至少备用两台探测仪，供有需要的住客借用。
对此，商业评论媒体半佛仙人评价道，“给好人提供了安全感，给坏人提高了作恶成本”。如此一来，镜头还在，但酒店不再只是被动接受拍摄。
* 将敏感环节打造成可视化服务产品
再往前一步，是把那些最容易引发质疑的敏感环节，直接做成可感知的服务或产品。
青岛丽天大酒店的做法值得参考。每间客房配备五块颜色各异的抹布，用途严格对应：红色擦马桶、绿色擦浴缸、蓝色擦面盆和台面、白色抹尘、咖啡色擦地面。
每块抹布分区域回收、清洗和消毒，从源头杜绝交叉污染。这不是花架子，是硬规矩。
有酒店做过为期三个月的对比测试。实施五色抹布之前，随机抽取30间客房做抹布表面细菌检测，混用抹布擦拭过的台面，细菌总数超标率高达43%；而严格按照分色管理的楼层，超标率降到了7%。
客诉数据更直接：实施前三个月，该酒店因卫生类客诉月均8.3起，实施后三个月，月均卫生客诉降到3.7起，下降55%。
这件事的价值不只是防镜头。
当敏感环节被做成可视化服务，它同时也成了产品的一部分，住客是愿意为看得见的干净支付溢价，酒店也成功打造了一项差异化服务。
镜头不会消失。酒店能做的，不是祈祷自己别被拍到，而是让自己在被拍到时，有话说、有画面、有底气。流量可以蹭一时，但真正能让酒店在镜头下站住的，还是那些经得起被看见的东西。
从自导自演的偷拍闹剧，到碰瓷、虚假爆料与消费纠纷，镜头不断把酒店推上舆论场。
但被动挨拍不是终局，酒店何时能够更早把舆论应对、主动展示和敏感环节可视化做成能力，就能在下一轮镜头对准自己时，站得更稳，走得更远。
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亚马逊封杀Muse，杀死的不只是一个App
（本文作者为 韩工观察，钛媒体经授权发布）
文 | 韩工观察
Meta的Muse于9月8日在美国上线，上线两天即登顶美区iOS免费榜，9月21日又拿下Google Play免费榜首（据Sensor Tower数据，经CNBC等转述）。但就在9月20日，亚马逊切断了Muse代用户购物的通道。
市场的主流解读是"平台怕Agent抢流量"，这个方向没错，但事情的严重程度远远不够。这件事的本质不是控制权之争，而是商业模式之争：Muse想做的生意，在账本上就不成立——不是技术跑不通，而是没有任何一种"通行证"价格，能填平平台因Agent失去的广告收入。
看清楚这一点，才能判断Agent赛道接下来谁会赢，以及Muse们会死在哪一步。
一、被抽掉的皮带
先把亚马逊的家底摊开。
2025财年，亚马逊广告服务（Advertising services）收入686.35亿美元，同比增长22.1%（据亚马逊FY2025 10-K财报），与自营零售、第三方卖家服务、AWS并列利润支柱，是利润率最高的业务板块之一。
回看曲线：2019年126亿美元，2021年312亿，2023年469亿，2024年562亿——六年翻了五倍（据亚马逊历年10-K）。但这门生意的根基不是"货架"，而是一个更脆弱的假设：进来的是人。
人逛亚马逊，搜一个关键词，往下翻几十条，看到标着Sponsored的推荐位，被图片和文案打动，临时起意多买一个配件——大量订单并非"最优解"，而是冲动与种草的结果。商家愿意为之付广告费，买的就是这种"不确定、会心动"的流量。
Agent不是这样。Muse收到"买个评分4.5以上、三天内到、最便宜的工学椅"这类指令后，是一个没有情绪、不会被倒计时焦虑、不看广告位的理性采购者。
它按参数筛选，直接下单。对平台而言，Agent流量是纯成本：消耗服务器，不产生任何广告曝光，比价之后订单还可能流向竞品。
这里有一个常被忽略的讽刺：亚马逊自己也在全面投入AI。其购物助手Rufus、Buy for Me功能照常推进，CEO安迪·贾西在2025年Q3财报电话会上披露，使用Rufus的用户完成购买的可能性提升60%（据PPC Land对财报电话会的整理）。
平台不反对AI代购，反对的是"不受自己控制的AI代购"——自家的Agent深度嵌入广告系统、还能提升站内成交；别人家的Agent，是把印钞机的皮带直接卸掉。
二、为什么"坐下来谈"也谈不成
事发后，市场上有一种声音：亚马逊和Meta可以谈判，Agent交一笔"通行费"，平台开放接口，双赢。
这个设想在商业账上不成立，因为它混淆了两笔钱的性质。
第一笔是交易佣金。一笔100美元的订单，亚马逊抽15%到20%，约15到20美元。第二笔是广告价值——真人浏览过程中产生的曝光、点击、种草，其隐含价值远高于交易佣金本身。
即便订单仍留在平台成交，只要流量主体从人变成机器，数百亿美元量级的广告收入就会蒸发。用抽成加通行费去补广告缺口，等于用一杯水灭一间着火的房子。
还有一笔账更难看：Agent全网比价的天性，决定了比价完成后订单随时可能流向沃尔玛或Shopify商家。平台等于白白提供商品数据，广告没收到，订单还跑了。
谈判桌上，亚马逊会问Muse：你能给我什么确定性？答案是没有——不能保证订单留下，不能恢复冲动消费，而Muse现阶段自身尚无稳定盈利，也付不起覆盖广告损失的费用。
Muse采用免费版加20美元/月Power版、100美元/月Maximum版的订阅模式（Meta官方帮助页及Reuters援引Meta发言人口径），以任务额度和算力配额区分档位，仍处在拉新阶段。
平台若按"覆盖广告损失"定价收通行费，成本足以抹平它帮用户省下的钱——那就回到了最初的死结：省了力气，没省钱。
这不是价格谈不拢，而是双方诉求之间不存在交集：亚马逊想保住"真人逛店"的流量生态，Muse想要低成本全网访问。没有双赢区间，封杀就不是情绪化的临时动作，而是理性的必然选择。
值得注意的是，亚马逊官方声明给出的理由是：Muse未事先取得平台授权，访问时不主动标明AI代理身份，存在用户账号凭证与隐私安全隐患，第三方代购应用应当公开透明运营，并尊重平台是否开放接入的决定（据GeekWire援引亚马逊发言人表态）。
台面理由是安全与合规，广告底盘的危机，才是藏在背后的核心矛盾。换句话说，Muse不是被亚马逊"认定违法"而被封，而是被使用条款、凭证安全、商家参与权这三道门挡在了商店外。
三、二十年的历史只干了一件事
这个冲突不是突然发生的，它是互联网二十年商业模式演化的必然终点。
第一代互联网卖版面，门户网站把首页切成广告位；第二代卖意图，搜索引擎拍卖关键词，前提是用户亲手敲下搜索词；第三代卖人群加交易意图，电商平台把搜索页、推荐位、信息流全部变成广告位，亚马逊、Google、Meta的估值大厦都建在这上面。
Google的路径尤其值得对照：它先用Quality Score、Smart Bidding帮广告主用AI投人，再用Performance Max让广告主交出投放决策权，如今AI Overviews和AI Mode让用户不再点击蓝色链接，Google只好把广告塞进AI回答里。
2025年全年，Google广告总收入2947亿美元，其中搜索及其他收入2245亿美元（据Alphabet FY2025 10-K）。AI Overviews推高了查询量，但零点击搜索占比上升，正在侵蚀传统点击广告的根基——Google自己养大的AI，也在咬自己的搜索广告。
前三代赚的都是同一笔钱：真人会看、会犹豫、会冲动。第四代Agent想卖的"决策权"，恰恰以消灭犹豫和冲动为前提。
这不是Meta和亚马逊一家的矛盾，而是所有广告型平台共同的存亡问题。国内主流电商的商业逻辑与此同构：站内广告竞价是利润最大来源，外部AI代下单的危机一旦成规模，同样的门就会关上。
- 分化的平台，真实的博弈
现实的棋盘已经铺开，而且比"平台vs Agent"的二元叙事复杂。
阵营一：关门。亚马逊9月20日正式封禁Muse，此前已起诉Perplexity旗下Comet并限制未授权购物代理访问（据彭博、CNBC报道）。
eBay于2026年1月20日更新用户协议，默认禁止buy-for-me类第三方代买Agent，仅对签约大厂开放例外，名单包含Google购物机器人（据EcommerceBytes、Ars Technica）。
共同底线是：AI代理可以接入，但必须备案、亮明身份，同时给到商家自主选择退出的权利；平台要让Agent成为自身规则的延伸，绝不能让外部Agent掌握流量主导权。
阵营二：开门。封禁次日，9月21日，Shopify反向官宣与Muse打通Agentic Checkout，Muse可直接调用Shop Pay在商户店铺完成AI代理结账，CEO Tobias Lütke在X平台发文确认合作（据WSJ、Morningstar报道）。
逻辑完全不同：Shopify没有亚马逊式的站内广告大盘，收入来自商家建站与交易服务费，外部Agent带来成交它就多赚。
有没有存量广告生意，决定了平台是开门迎客还是关门封堵——Shopify是特例，不能代表行业。
阵营三：绕开货架。OpenAI没有爬虫硬闯亚马逊，而是于2025年9月29日发布Instant Checkout与开源的Agentic Commerce Protocol（ACP），商户主动接入协议后Agent方可在其体系内交易，首批合作包括Etsy及超百万Shopify商户（据OpenAI官方博客及Stripe公告）。
2025年10月14日，沃尔玛宣布接入该结账体系，用户可在ChatGPT内选购沃尔玛商品并完成履约（据沃尔玛官网新闻稿）；SimilarWeb数据显示，2025年9月沃尔玛约15%的推荐流量来自ChatGPT。
这条路不碰存量广告盘，但天花板也清晰：商品丰富度与履约能力，短期无法替代综合电商。
还有两股力量在改变棋盘本身。法律层面，2026年8月4日，第九巡回上诉法院就Amazon v. Perplexity AI案（案号26-1444）撤销地区法院初步禁令，给出阶段性信号：用户授权使用AI工具，不等于AI公司自动获得平台访问权限，但单纯作为用户操作辅助的Agent，在现有证据下不构成《计算机欺诈与滥用法案》（CFAA）下的非法入侵；案件已发回重审，边界远未定型。
监管层面需要说明：FTC于2024年1月依据6(b)程序要求OpenAI、微软、Alphabet、亚马逊、Anthropic报送生成式AI投资与合作关系，调查对象是AI投资并购而非平台封锁Agent；平台以安全为由限制第三方Agent是否构成滥用市场地位，目前仍处讨论阶段，美国尚无"平台必须向第三方Agent开放"的成文规则，欧盟DMA框架下的相关拉锯亦未形成定稿。
当然，监管可能带来变量——反垄断、数据合规等政策如果落地，确实可能给第三方Agent撕开一道口子。但这是监管的副产品，不是Agent的终局。
四、真正的战场不在手机里
那么Muse这类独立App的前景如何？即便没有亚马逊的封杀，这道题的答案也不太乐观。
技术门槛极低，意味着竞争门槛不可能建立在技术上。OpenAI、Google、字节都能做出同等能力的Agent，用户凭什么只留Muse？没有独占货源、没有独家场景，免费拉来的用户随时被下一个免费App带走。
据Sensor Tower数据，Muse上线前6天下载超90.2万、13天累计超250万，同期ChatGPT约310万、Claude约40万（经CNBC、中新经纬转述）——开局声量可观，但声量不是粘性。
Agent浪潮是真的，但正确的落地场景不在消费者的购物车里。客服Agent、代码Agent、合同审查Agent、日程与信息处理Agent——这些场景的共同点是：在封闭系统内干活，不需要去"别人家"的货架上抢数据，不与平台广告收入抢食，且企业端愿意为效率直接付费。
企业为效率买单，平台不会封杀，因为Agent在这里是工具，不是中间人。
最终的格局大概率是三分天下：平台原生Agent守住自己的广告盘，系统级助手凭系统权限拿到通用入口，独立第三方App在两头挤压下退守垂直单点任务。
Muse点燃的信号弹，意义大于产品本身——它证明了"独立Agent App"能火，也证明了这条路通向的是一堵墙。
过去二十年，平台不怕用户聪明，就怕用户不动心。
而Agent最特殊的地方在于它没有心：不看广告，不冲动，不犹豫。而这恰恰是平台整套商业模型赖以运转的前提。
Muse和亚马逊之间的墙，砌的不只是安全条款，更是广告经济的承重墙——这堵墙不拆，万能代购就始终只能存在于发布会里。
【信息说明】
- 亚马逊广告收入：686.35亿美元为FY2025全年"Advertising services"科目（10-K，PPC Land 2026-02-06整理）；2019–2024年逐年数字同口径取自历年10-K。
- Muse数据：前6天90.2万下载、9月10日登顶美区iOS免费榜、9月21日登顶Google Play免费榜，均为Sensor Tower口径，经CNBC、中新经纬、澎湃转述；13天累计超250万为中新经纬/CNBC对比口径；订阅档位据Meta官方帮助页及Reuters援引Meta发言人口径。
- 亚马逊封禁声明：据GeekWire 2026-09-20援引亚马逊发言人；封杀动作时间2026-09-20。
- Shopify×Muse合作：Tobias Lütke X平台发文，2026-09-21，WSJ、Morningstar同步报道。
- eBay新规：2026-01-20生效，据EcommerceBytes、Ars Technica。
- OpenAI ACP与Instant Checkout：OpenAI官方博客、Stripe公告，2025-09-29；沃尔玛合作：沃尔玛官网新闻稿，2025-10-14；"沃尔玛15%推荐流量来自ChatGPT"为SimilarWeb 2025年9月数据。
- 司法：Amazon v. Perplexity AI，第九巡回上诉法院案号26-1444，2026-08-04裁定撤销初步禁令。FTC 6(b）程序为2024年1月启动，调查对象为五家公司的生成式AI投资合作关系，与"平台封锁Agent"无关，正文已按此限定表述。
8.Google广告收入：2025年全年Google广告总收入2947亿美元，其中搜索及其他收入2245亿美元，据Alphabet FY2025 10-K。
9.文中"15%–20%佣金"为亚马逊公开费率区间的行业通行表述；"一杯水灭一间着火的房子"等比喻及第三、五部分的格 局判断为作者推演，非引用数据。
10. Rufus转化数据：正文“完成购买的可能性提升60%”为相对提升口径，非绝对转化率百分点，来源为PPC Land整 理的亚马逊2025 Q3财报电话会。
本文仅为产业分析，不构成任何投资建议，所有数据均取自公开披露信息，观点为作者独立研判。
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腾讯、字节、阿里「会战」AI 办公之后：Agent 领域格局已变
「这仗打错了，最多是白烧几十亿；但如果不打，可能是生死问题。」
这是创新工场联合首席执行官、管理合伙人汪华对大厂重金押注 AI 办公的判断。
2026 年的这个夏天，中国科技巨头发起了 Agent 时代第一场「战役」：豆包工作正式发布，TRAE、扣子团队整体并入豆包体系。更早的 7 月底，飞书产品团队并入豆包；另一边，腾讯的 WorkBuddy 已经跑出了千万月活，阿里也在整合自己的桌面 Agent、云端 Agent 和钉钉能力。
巨头为何会集体兴奋？AI 办公的背后他们在思考什么？在争夺什么？最近，极客公园邀请了汪华、Floatboat.ai 创始人兼 CEO 谭少卿一起来聊一聊。
今年初那场「小龙虾热」，本质上只是一场极客的自我狂欢。谭少卿说，「它是个过渡产品」，属于三类产品分层中的「极客产品」，从一开始就没打算走大众化路线。模型不够强、配置门槛高、Harness 不成熟，把普通用户挡在门外。
真正的转折发生在最近几个月。汪华认为，国产模型是最近才真正跨过了那道坎。GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些模型不仅把指令遵循能力做上去了，更关键的是把成本打了下来。
现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。
这里面有一个反直觉的逻辑：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头兴师动众，但这次大厂已经开始了一场「大会战」。
汪华说，背后的驱动力是恐惧。年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR 就已经达到 200 亿美金了。这意味着，未来的高价值经济入口，可能不建立在高日活之上。法律、财务这类高价值的专业工作，一旦被 Agent 重新定义，丢掉的不是用户规模，而是整个赛道的船票。
除此之外，还有另一个因素是算力。C 端产品比如豆包，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以「有时觉得它智障」；而办公 Agent 恰好卡在一个理想区间，既能体现大模型真实能力，又不会因为用户规模过大导致算力扛不住，同时商业模式能跑通。
WorkBuddy 的火热，某种程度上是一场内部赛马的幸存者故事。「它是踩在众多失败项目的尸体上活下来的。」大厂采取的都是内部赛马策略，那些算力成本过高、商业模式不成立的项目自然死亡后，资源自动向幸存者倾斜。
巨头进新战场，常被认为自带优势。但这次不一样。汪华说，「巨头唯一的壁垒其实只有钱，而钱能兑换的仅仅是算力。过去积累的数据和用户，不会自动转化成新赛道的优势，庞大组织架构反而会极大抵消资金优势」。
虽然巨头已经下场，但汪华认为，中国创业者有一个很大优势，距离中国开源模型更近。「大家在一个圈子里，私下交流多，最懂怎么在这些开源模型上做微调、建生态，那就能相对于其他地方的创业者建立一些优势。」
进入 Agent 时代，巨头们都在争夺通往未来的船票。汪华说，「船票」其实只有两张：成为水电煤般的基础设施，以及掌握基础模型。至于用户平台层面的船票，很可能根本不存在了，因为 Agent 本质上「是一种能力、一种智力、一种计算形态」，而不是一个需要被圈养的平台。
谭少卿从产品实践里看到了更远的东西：当 Agent 具备主动性，甚至开始向 CTO、COO 的角色过渡时，连 WorkBuddy 这样的「工作台」形态，都可能只是过渡产品。「模型越聪明，其实越不需要WorkBuddy这种中间层。」
巨头们这一次冲进 AI 办公战场，多少带着一点恐惧：怕错过新入口，怕丢掉下一代生产力的船票。但有意思的是，他们在重兵投入的同时，也无意中完成了市场教育，让更多用户第一次真正理解，Agent 不只是聊天工具，而是能干活的生产力系统。
而创业公司并没有因此被挤到墙角。相反，在巨头照亮市场之后，它们反而看见了更多细分机会：更垂直的场景、更灵活的产品形态。
以下是极客公园创始人&总裁张鹏和汪华、谭少卿的对话内容，部分有删减。
Part 1：中国 Agent 的「ChatGPT 时刻」来了
张鹏：近期腾讯、字节、阿里等大厂在 AI 办公领域的动作非常密集。你们怎么看他们最近的系列动作？
汪华：我觉得这事特别好。有了大厂来推动，包括他们愿意补贴，才能真正开启中国 Agent 领域的「ChatGPT 时刻」。
之前大家用豆包、DeepSeek，体验的是 Chatbot 对话。国内真正用过 Agent 的普通人极少。年初虽然小龙虾火过一阵，但门槛太高，绝大多数人根本没有用起来。它本质上只是极客的狂欢，再加上一点好奇用户的外溢。
现在大厂把 Agent 包装得非常易用，把 PPT、绘画、办公等场景预设好了，花力气把它推给了至少千万用户，相当于给全市场做了一次 Agent 普及教育。除了教育层面，用的人多了，各种应用场景也会被开发出来。
跟今年上半年小龙虾那波相比，还有一个关键不同，是国产模型是最近才真正跨过了那道坎。倒退三个月，国产模型的指令遵循能力还不够。同时，GLM-5.3-Flash、DeepSeek-V4-Flash 这些 Flash 模型把成本打下来了。所以一切水到渠成。
大厂推动 Agent 普及，对创业公司同样是巨大的利好。如果没有大厂去教育市场，创业公司自己拓荒太难了。现在，才是中国 Agent 爆发的真正原点。
图片来源：视觉中国
张鹏：怎么理解从小龙虾到 WorkBuddy，中间的逻辑是什么？毕竟这是两个不同人群的产品？
汪华：小龙虾热的时候我们也聊过，结论是它太复杂了，没法直接给普通用户用。但那波热潮让所有人，尤其是年轻科技爱好者，第一次亲手摸到了科幻小说里的东西。
大家都想尝试，但最后卡在几个地方：一个是模型不够强，当时只有 Opus 4.6 能用但又慢又贵；二是配置门槛太高，普通人搞不定 Linux 环境；三是 Harness 也非常不成熟。
现在完全不同了。模型和 Harness 每一两个月就在飞跃，现在 Opus 4.6 已经被随便「吊打」。更关键的是，普通人需要的是云化，不用自己在本地配置，云端配好直接用。现在的 Codex、Claude Code、豆包工作，也都是帮用户在云端配置好，起码是一个手机或消费品级的体验。
从小龙虾到 WorkBuddy，在用户体验上有一个巨大差别：从极客的玩具，到手机 App、消费品。腾讯在这方面一直做得很好，他们始终把 WorkBuddy 当成一个用户级、消费级的 App 来开发，花了几个月时间就走到了今天这一步。
很多人认为这是创业公司的事，但并非如此。创业公司可以在海外做开源，但如果要做消费级、工业化的消费级产品，还得解决流量冷启动、数据积累这一整套问题，可能还是大厂，他们有流量、有资源。
张鹏：小龙虾火了之后，对你们有什么启发？怎么看现在巨头纷纷入场 AI 办公这件事？
谭少卿：我们做得比较早，去年 7 月就发现模型能力在长程任务上已经足够好。但面向普通知识工作者，市场上缺一个原生的「工作台」产品，所以我们就切入了这个方向。
小龙虾今年爆火的价值在于让大众第一次看到，Agent 可以后台 24 小时运行，发个任务就能跑，哪怕经常崩溃、又贵又慢。包括 ClaudeCowork 的发布，这对我们是特别好的事情，它证明了这个方向是可能的，我们第一轮融资就是在 ClaudeCowork 发布之后完成的，我们做的更早，跟它同天发布。
但我们判断当前的 Cowork 类的产品是过渡形态。因为 Cowork 本质上还是以人为中心，随着 Harness 价值的显现，Agent 长程能力越来越强，未来会过渡到以 Agent 为中心，产品形态、交互设计都会不一样。
张鹏：这对投资人的决策有影响吗？
谭少卿：之前从这个角度切入是反常识的，大家觉得这该是个通用赛道而不是垂直 Agent，而且软件演进路径是从软件到 SaaS 到 Agent，从桌面端切入好像是「开历史倒车」。但 ClaudeCowork 发布后，外界对这个路线开始有了认知。
我们把产品分成三类：极客产品、专家产品、大众产品。小龙虾属于极客产品，虽然我们一开始就没打算走这条路，但它让大众看到了可能性。
巨头入场，也是在帮我们教育市场。我们产品今年 1 月公测时，有用户抱怨积分用得太快。但当我们做用户访谈的时候问他任务满不满意，他说很满意，超出预期。再问干了什么工作，往往是实习生需要干半个月的工作量。当时只是没把价格锚定到生产力上，所以大家还是觉得贵。现在各类 Work 产品，让更多人知道了 Agent 真能解决问题，对我们是好事。
汪华：我特别希望这次巨头能教育中国用户交月费。以前，中国用户交月费不能超过 10 块钱，而美国用户为产品付费几十美金是常态，工作类甚至 50-100 美金。中国这么多年的免费模式，导致付费习惯一直起不来，而广告和交易支撑的商业模式，在商业模式上天生就有局限性，不是每种产品都适合这套逻辑。
张鹏：你认为到什么条件下，你会认为付费习惯基本建立起来了？
汪华：现在已经有很好的趋势了。虽然还是一小部分人，但程序员和专家用户，已经能坦然接受 68、98 元这个档位的月费。相比以前，这已经是巨大的进步。
中国用户以前的付费习惯，其实是被巨头抢用户的免费模式毁掉的。中国用户不是不爱付钱，你看 Steam 上 30% 都是中国玩家，巨头的生态是能培养习惯的。
现在大厂做 AI 办公，骨子里还是以前打用户量、算 ARPU、做入口的那套思维，并不是真正的「以 Agent 为中心」。唯一的好处是，因为 Agent 需要算力成本，他们没法再搞纯免费了，必须正儿八经推付费模式。这算是把以前毁掉的习惯又慢慢拉回来了。
谭少卿：确实如此。我们产品一开始主打海外，定价 40 美金一个月，没对国内外用户做价格区分。我们就是想验证，用户愿不愿意为好产品付比较高的价格。结果发现国内用户的付费习惯远超预期。有些重度用户一天甚至能充值两三千块钱，他们是真的把 Agent 当作生产力工具在用，而不是传统软件。
最近我们选了 DeepSeek-V4-Flash，跑了五个主流榜单，并且比官方的 Harness 评分更高。这证明 DeepSeek-V4-Flash 和 GLM 5.2 已经能驱动很复杂的长程任务，配合我们的 Harness 能做得多快好省，就能进入更多的生产力领域，因此推出一个便宜版本。从数据上看，巨头教育市场，对我们的付费率和留存反而都有明显的提升。
Part 2：WorkBuddy 是怎么踩着「尸体」跑出来的？
张鹏：从个人的视角，怎么看 WorkBuddy 这个产品？它是怎么演进的？
谭少卿：这类产品的交互逻辑，基本是从 Coding 场景演变过来的。进去先看到一个 Chat 面板，然后选一个项目文件夹开始工作。但大部分知识工作者的文件系统其实是半结构化的，不会把一份工作相关完全塞进一个文件夹，只有程序员才习惯把所有代码扔进一个目录下面。所以这个交互形态，没什么实质创新，只是把 Coding 的逻辑照搬过来。
真正让大厂资源开始发挥作用的转折点，是把 Skills（包括原来 GPTs 那种形态）包装成「专家」模式。这么做的好处是小白用户更容易理解。小白用户面对一个输入框可能完全不知道该干嘛，但「找个专家」这个概念他能秒懂。虽然这通常会拉低模型智能和 Harness 本身的表现，但也拉低了用户理解产品的门槛。一旦跨过这个门槛，巨头的运营和投放能力就能真正发挥作用。
在这个基础上，WorkBuddy 在易用性上确实做得稍好一点，比刚发布的飞书的豆包办公要更成熟些。
有意思的是，从几家产品官网就能看出各家的文化背景差异：WorkBuddy 官网做得很简单，甚至跟它现有的新版 UI 对不上，说明他们还在快速迭代；千问办公的用词和风格偏工程化，更贴近技术，更像是千问模型的一个管道；豆包办公则更年轻、更酷炫，内容呈现更靠前。这些细节背后其实是各家公司风格的直接投射。
张鹏：我们推导一下，为什么 WorkBuddy 是腾讯先做出来的？而不是字节或阿里？
汪华：实话说，我不知道。年初小龙虾那波热潮，其实是飞书吃到了最大的红利，他们当时也投入了很大精力做相关产品，但确实没跑出来。
其实大厂内部很多团队在赛马，字节有一批，腾讯也有一批，但字节这批没跑出来。
更关键的一点，可能是腾讯在模型选择上更开放。
字节的模型本身有点不够行，这在豆包这种对话式产品里其实无所谓，字节在交互体验上一直做得不错。可一旦到了办公场景，这背后是长程 Agent，对模型智能、指令遵循的要求会更高。而 WorkBuddy 可以自由选择模型，可以接入最好的生态。现在模型更新此起彼伏，「模型即产品」这一点在 Harness 时代依然成立，模型不行，前端交互做得再好，用户体验还是不行。
张鹏：可以选择不同的模型，现阶段是吸引用户的点吗？
谭少卿：坦白讲，对非专家用户来说，选模型这件事其实挺让人懵的。我们从产品早期到现在，一直保留让用户选模型的选项，核心原因是模型之间的差异依然非常大。日常办公用 DeepSeek-V4-Flash 确实又快又好，但如果追求极致效果，比如在 Coding 上，GPT、Claude、GLM 之间的差距依然很大。
只要产品还允许自选模型，就说明模型能力还没有收敛到一家独大。我们判断这会是个比较长期的状态。因为还有新的变量出来。目前，训练和蒸馏技术越来越成熟，任务越长越重要，Harness 越重要。比如很多用户反馈 Fable 5 在编程上不用提示词就特别强，但做非编程任务时会觉得智能下降了，就因为它模型的训练越来越多地对齐在自己的 Harness 上。同时，办公、Coding、世界模型，这几场仗都还没打完。模型厂也不是无限弹药的，专注于当前办公产品的资源其实也有限。
二是供给会越来越充足。大家都可以在基础模型上针对特定领域做后训练，通常都能比原始基模表现更好。我们也接触到一些还没在市面发布的基模，所以供给端只会越来越丰富。
另外，我们在产品协同上选择了和巨头完全不同的「分布式模式」。我们赌的是这次变革本身的特性：AI Agent 的能力不同于以往的技术，它能够根据用户的场景去自我编程、改进，从而让用户不必捆绑于具体的软件和 SaaS 平台。
现在数据其实是分布式的，大家并不关心文档是在飞书、Google Docs，还是存在本地，因为 Agent 全都能访问。所以这些边界被淡化掉了，用户的迁移成本也没那么高了。
正因为如此，分布式的供给才有了可能性。大量中小企业和个人用户，本来就没有谁真心愿意把数据锁死在一个平台上，他们更愿意让数据回归到自己手里。
同时，硬件端也出现了巨大变量。现在的 Mac 顶配电脑跑 27B 甚至 70B 的本地模型已经没问题。我们判断，未来很可能会重演早期 PC 时代的演进路径，算力供给将从中心化回归到个人终端。有可能到年底或明年年初，我们会看到消费级设备上也能跑出可以驱动 Agent 的能力。
张鹏：移动互联网时代，千万月活根本不值得巨头去打会战。为什么腾讯会重金加持？背后的战略思考是什么？
汪华：我觉得首先是恐惧。千万月活确实不多，但你要知道，年初 Claude Code 还没到千万月活时，ARR（年度经常性收入）就已经达到 200 亿美金了。
腾讯的逻辑大概是两点：第一，当年豆包出来，腾讯没重视，结果被做出了一个新入口，所以这次没有哪个巨头敢在一个东西还小的时候就轻视它；第二，大家都害怕未来的新经济形态，生产力、高价值的专业工作，比如法律、财务等，不一定建立在高日活上。如果这波没赶上，可能不是丢了用户规模，而是平白丢掉了高价值的经济入口。这仗打错了，最多是白烧几十亿；但如果不打，可能是生死问题。
而且对国内公司来说，现在算力已经没法像海外那样大规模投，美国那几家一年 CAPEX 就是 2000 亿美金级别。相比之下，国内打应用层的仗，真不算什么大的负担。
张鹏：这个视角很有意思。巨头需要把投资变成未来的资产和能力，否则护城河就会变矮或消失。那应用层是一个很好的选择？
汪华：而且办公场景还有一个巨大的好处：算力可控。
像豆包那种面向几亿 C 端用户的产品，算力负担极重，只能用压缩的小模型，所以大家有时觉得它「智障」。如果算力充裕，按照字节的秉性，肯定愿意给 C 端放开更强的模型，但现实是不允许的。
而办公 Agent 处于一个完美的平衡点：既能体现大模型的能力，又有实际价值和未来的高溢价空间，同时用户规模又不会像 C 端产品那样失控。加上它还能收点费，跑通商业模式，这确实是一个非常合适的战场。
我觉得并不是腾讯一开始就想得有多清楚。他们内部肯定有很多团队在
在飞书的上下文底座上，豆包开工了
今年，不少公司的工作群里，将会多一些「新同事」。
它们是 AI，但可以像普通员工一样被拉进群聊，阅读此前的讨论和文档，参与会议、承接任务，并调用不同的业务工具完成工作。你甚至可以看到 Agent 在群里 @ 另一个 Agent，共同推进一项复杂工作。
当 Agent 从个人助手变成组织中的「数字同事」，企业需要的不只是更聪明的模型，还需要一套能够承载人与 Agent 共同工作的协作平台：让 Agent 获得必要的业务上下文和工具，同时遵守企业的权限与管理规则。
飞书 CEO 谢欣｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
今年的飞书未来无限大会，因此多了一个有趣的新名字——豆包工作开工大会。
对一个 Agent 来说，「开工」比回答问题复杂得多。它需要了解公司的业务是什么、今年要完成什么样的目标、任务由谁提出、应该用什么工具、结果交付给谁。这些能力很难由模型，甚至通用的 Harness 框架提供，却恰恰存在于企业长期使用的协同办公平台。
飞书和豆包工作正在尝试给出一套相对完整的答案。飞书 8.0 为 Agent 重构协同平台；豆包工作提供原生融入飞书的企业级 Agent；仍在定向共创阶段的豆包工作伙伴，则进一步探索拥有独立身份、权限和记忆的团队智能体。
在飞书积累的企业组织上下文里，豆包工作开始真正「工作」了。
协同办公，翻开新的一页
在大会开场，字节跳动 CEO 梁汝波回顾了过去 50 年的四轮技术浪潮：PC、Web、移动互联网和 AI。
IT 50 年｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
每一次底层技术变化，都会重新塑造工作的入口。PC 时代，Office 等软件帮助个人完成数字化生产；云和移动互联网时代，文档、沟通与业务流程被搬到线上，协同平台成为企业的数字基础设施。
进入 AI 时代，工作平台再次发生变化——它不仅要服务人与人协作，还要承载人与 Agent、Agent 与 Agent 共同完成任务。
换言之，「协同办公」没有消失，但它的目标正在改变：过去的协同办公主要解决如何让人高效沟通，现在则要进一步解决如何让工作被理解、被执行，并最终产生结果。
过去，企业选择协同工具，主要考察沟通是否顺畅、文档是否好用、系统能否连接。现在，一个新的指标开始出现：这套平台能不能让 AI 真正进入组织。
这种变化首先发生在具体的业务流程中。
2025 年，亚朵的后厨员工开始用 AI 改造食品安全管理，四维图新将大量文档审核工作交给 AI。到 2026 年 OpenClaw 等 Agent 工具兴起后，北汽福田打造的「长超小福」，可以自动收集信息、整理数据并生成工厂日报，把原本需要多人协作数小时的工作缩短到数分钟。
这些案例的共同点是，AI 不再停留在生成一段文字或回答一个问题，而是开始真正进入企业的工作流里，执行一些更具体的任务。
AI 能力也开始影响企业对整套协同平台的选择。赛力斯选择飞书，将协作平台升级为承载组织 AI 化的 SAI 2.0；正大天晴为了更充分地使用 AI 能力，推进核心办公系统向 SaaS 化的飞书迁移；迈金智能将飞书称为「未来的企业 AI 操作系统」。一批大模型、自动驾驶和机器人公司，也将飞书作为默认的组织基础设施。
这种变化已经反映在飞书的商业进展中。据飞书披露，2026 年上半年，其 ARR 增速达到去年同期的 2.5 倍，创成立以来新高；超过九成的新增客户同步采购了飞书 AI 产品。过去一年，飞书的中小企业客户总量增长了 70%。
飞书各行业客户全景图｜2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
这些数据并不意味着企业已经完成 AI 转型，却呈现出一个明确的选型信号：企业考察协同工具时，关注的已不只是今天能否更好地沟通和写文档，也包括它能否让 Agent 理解这些工作，并成为新的参与者。
在飞书的上下文地基上，盖 Agent 的高楼
决定企业 Agent 能力上限的，不只是模型有多聪明，还有它能获得怎样的上下文。
企业每天产生的群聊、会议、文档、知识、数据和流程，已经沉淀在协同平台中。它们共同解释了一家公司如何运转，谁负责什么，企业的价值观是什么，以及更具体的——一项任务如何执行、一个决定如何做出，经历过哪些讨论。
离开这些信息，Agent 再聪明，也只能回答通用问题；不能调用企业工具，也就只能提供建议，不能真正完成工作；而缺少审计监督和权限管理，一个公司也无法真正放心让 Agent 进入核心流程。
这构成了飞书向 Agent 平台演进的地基。
2026 年初 OpenClaw 兴起时，国内开发者很快开始将飞书作为 Agent 连接真实工作的入口。随后，飞书开源 CLI，将消息、文档、会议、日程、多维表格和业务流程等能力开放给不同类型的 Agent。
与飞书的融合让豆包工作「懂业务」｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
据飞书披露，自今年 3 月上线以来，飞书通过 CLI 向 Agent 开放的功能点已从 247 个增加到 767 个。Agent 不仅可以阅读和生成内容，还可以操作多维表格、安排日程待办、查阅云盘与妙记、发起审批，甚至使用飞书画板绘制可继续编辑的信息图。
飞书 8.0 进一步将这些能力产品化。飞书 CEO 谢欣将其概括为三个方向：让人与 Agent 自然协作，让 Agent 像人一样使用飞书的各种产品，以及让企业管理 Agent 时权限清晰、安全可控。
在群聊中，员工可以通过搜索名字直接把 Agent 拉进群；在文档里，可以通过评论 @Agent，让它回答问题或修改内容；多个 Agent 也可以在同一群组中协作。Agent 由此不再是隐藏在独立对话框中的功能，而是成为组织协作网络中的一个节点。
与此同时，Agent 的数据权限沿用使用者的身份和权限：员工无权查看的信息，Agent 同样无法获取。管理员则可以统一管理企业中的 Agent，追溯其使用情况，并对 AI 用量和高消耗场景进行管控。
如果说飞书 8.0 提供的是 Agent 协作和治理的底座，豆包工作解决的则是企业如何获得一个可以直接投入工作的原生 Agent。
与需要跳转或额外连接的第三方产品不同，豆包工作与飞书共用账号和权限体系，可以在授权范围内调用群聊、文档、会议、多维表格及企业业务系统中的信息。因为原生融入飞书，它不必从零开始理解用户所在的公司和业务。
在发布会上，豆包工作团队用「能力强、懂业务、守规矩」概括其特点。它既可以汇总不同销售团队提交的报告，核对统计口径并生成汇报材料，也可以研究电商平台的用户评价，提炼消费者需求并制作营销内容。群聊中形成讨论后，员工还可以让它继续整理方案、拆解任务。
企业工作很难通过一次指令完成。正如发布会上所说，「真正的工作是非常难一次成型的，好结果往往是一版一版改出来的。」这意味着企业需要的 Agent 不能只完成一次回答，还要理解反馈、保留上下文，并陪伴任务持续迭代。
豆包工作伙伴｜2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
新发布的豆包工作伙伴又往上走了一层。这个产品把服务对象从个人扩展到了团队，拥有独立身份、权限和记忆，可以加入群聊、参与会议，在不同群组之间寻找信息，并将团队长期形成的方法沉淀为可复用的能力。
飞书内部使用的工作伙伴「小飞」，曾在群聊中发现一个长时间无人认领的问题，主动到另一个相关群组寻找答案，再将结果带回原群。这里的 Agent 不再等待每一次指令，而是开始观察工作进展，并在适当的时候主动介入。
目前，豆包工作伙伴仍处于与企业定向共创、逐步开放的阶段。它更重要的意义，是展示 Agent 办公可能抵达的下一步：AI 不只是每个人各自拥有的助手，也可能成为团队共同拥有的组织角色。
飞书 8.0、豆包工作和豆包工作伙伴由此形成了三个层次：协作与治理平台、可以直接使用的企业级 Agent，以及面向未来的团队「数字员工」。但三层产品能够成功，都离不开同一块地基——飞书长期积累的组织上下文、业务工具和权限体系。
字节跳动的「多兵种联合作战」立竿见影
今年大会同时挂出「飞书未来无限大会」和「豆包工作开工大会」两个名字，本身就是一个明确的信号：豆包与飞书不再只是局部功能连接，而是共同定义 AI 时代的工作产品。
梁汝波在大会上提到：「所以我们在两个月前把豆包、飞书、火山引擎的力量整合到了一起，更加聚焦打造优质的工作与生产力产品。」
至少在产品层面，这场「多兵种联合作战」已经取得了初步的、但足够清晰的结果：飞书 8.0 系统性适配 Agent，豆包工作原生进入飞书，豆包工作伙伴开始探索面向整个团队的 Agent 形态。平台、Agent 和模型不再各自讲述一套故事，而是被放进同一套企业工作方案中。
发布全景图｜来自：2026 飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会
这种整合有其行业必然性。随着基础模型逐渐具备执行复杂任务的能力，企业 AI 市场的竞争重点，正在从「谁的模型更强」，转向「谁能帮助客户把 AI 真正部署到业务中」。越来越多 AI 公司也开始从模型服务，向 Agent、企业工作入口、数据连接、安全治理和交付服务延伸。
对企业客户而言，模型、Agent 和协同办公不是三个独立问题。模型决定 AI 能否理解任务，Agent 决定它能否调用工具并执行工作，协同平台为它提供员工、数据、关系和流程，云基础设施和服务团队则保证部署、安全与持续交付。
如果这些能力仍然按照产品边界分别提供，最终只能由客户自己承担系统打通的成本。任何一个环节断开，AI 都可能停留在演示阶段。这也是为什么看似无所不能的 Codex、Claude Code，今天真的把它接入到公司的业务系统，让它填报销单可能还没实习生干得快、干得好。
豆包、飞书和火山引擎的整合，正是在回应这一问题：豆包提供模型、AI 能力和 Agent 产品；飞书承载企业中的员工、知识、数据与工作流程；火山引擎提供模型服务、算力、开发工具和企业技术服务。三者组成的不是简单的产品组合，而是一条从模型能力到业务落地的完整链路。
这种整合也意味着，字节正在从「由产品定义业务」，转向围绕客户场景重新组织 AI 能力。客户需要解决什么问题，模型、Agent、协同平台、云基础设施和交付体系就围绕这一问题协同作战。
而在这套组合中，飞书过去十年在协同办公领域的积累，并没有因为 Agent 出现而成为旧时代的遗产。恰恰相反，组织中的群聊、会议、文档、知识、流程、身份和权限，构成了 Agent 进入企业最难重新搭建的上下文底座。
模型决定 Agent 可以有多聪明，这块底座则决定它能否理解真实的组织、接住任务并持续产生价值。
飞书在协同办公时代的积累，正在变成 Agent 时代的竞争力，也是豆包工作伙伴这类新产品形态能够成立的重要前提。
马斯克再暗示合并特斯拉和 SpaceX；传 iPhone 18 Pro 系列卖爆；大疆 Pocket 4P「珠光白」3799 开售｜极客早知道
全球首款 AI 智能体手机努比亚 NaviX Ultra 上市：5999 元起，首销销售额「一秒破亿」
9 月 16 日，中兴旗下努比亚今日下午正式发布 NaviX Ultra，官方称其为「全球首款 AI 智能体手机」，也被外界称为「第二代豆包手机」，标志着 AI 智能体手机从工程样机迈入规模化量产商用阶段。发布前该机京东单平台预约量已突破 37 万台，它是第一台搭载豆包手机助手消费者版的机器，现货开售后官方公布首销销售额 「一秒破亿」。此前，京东的预约量已经过了 36 万台。
售价方面，12GB+512GB 版本 5999 元、16GB+512GB 版本 6499 元、16GB+1TB 版本 7499 元，全系 512GB 起步，叠加国补后到手价 5499 元起。
硬件搭载第五代骁龙 8 至尊版移动平台，首发长鑫存储速率达 10667Mbps 的 LPDDR5X 内存（系国产 10667Mbps 高速 LPDDR5X 首次量产应用），机身厚 7.62mm，内置 7100mAh 电池，支持 90W 有线与 50W 无线快充，配备 2 亿像素主摄，可选幻梦、蓝境、黑、白四款配色。
AI 能力是这台手机的核心。努比亚总裁倪飞提出 AI 智能体手机的四项能力维度——「听得懂、能干活、记得住、够安全」，对应响应、执行、记忆、安全。机器搭载行业首个集成指纹识别的独立 AI 按键，用户完成身份校验后无需解锁即可直接执行 AI 任务。（来源：极客公园）
黄仁勋和特朗普拒绝协同放缓 AI 发展的提议
9 月 16 日，据媒体报道，上周末，Anthropic 的达里奥・阿莫代伊、OpenAI 的萨姆・奥特曼以及埃隆・马斯克公开呼吁行业协同放缓研发节奏，妥善应对 AI 带来的各类风险。
而英伟达 CEO 黄仁勋则在采访里表示，安全和创新并不矛盾，已经发生的安全事件应该按照工程问题进行根因分析，通过技术、流程和测试加以控制。
对于近年来频繁出现的 AI「末日预测」，黄仁勋列举了「放射科医生将被 AI 取代、90% 的代码将在短期内由 AI 生成、50% 的初级岗位即将消失」等此前被证明并不准确的判断。他认为，这类预测缺乏足够的科学依据，也不应该被用来制造社会恐慌。
近期，特朗普也在其社交媒体平台 Truth Social 上多次发帖，称人们对失控人工智能的担忧是「骗局」，并猛烈抨击了对公共数据中心的抵制。周一，他更是公开致电了正在洛杉矶「All-In Summit」峰会上发表演讲的英伟达 CEO 黄仁勋。
特朗普在电话中毫不掩饰自己对当下全球 AI 安全监管浪潮的强烈反对，直言外界热议的 AI 风险纯属无稽之谈。他说，「这就是一场骗局。机器人不会接管世界，人工智能也不会掌控全球，这种事绝不会发生。」
他进一步直言，所有鼓吹 AI 存在致命风险、呼吁政府介入监管的声音，都是「荒唐的阴谋论」，所谓 AI 末日风险完全是不实言论。（来源：新浪财经）
OpenAI 总裁称已进入 AGI 时代：GPT-6 Astra 可自主执行任务 24 小时
9 月 16 日，OpenAI 总裁 Greg Brockman 近日在接受 a16z 采访时表示，人工智能正在进入「AGI 时代」。在他看来，AGI 更像一段能力逐渐变化的光谱，而非某个明确的时间节点；GPT-6 Astra 已能连续自主执行任务约 24 小时，因此可以被合理地称为 AGI。
Brockman 表示，Astra 在计算机操作方面取得了明显进展。他曾让 Codex 检查自己的个人网站，模型在 15 分钟内发现 13 个安全问题，随后用约 45 分钟完成配置调整、托管迁移等操作，并为需要等待 48 小时的流程设置后续任务。不过，他也承认模型能力仍不均衡，例如写作质量尚未达到理想水平。
随着模型自主操作能力增强，OpenAI 已将安全和对齐视为影响模型发布节奏的重要因素。Brockman 称，公司曾抽调约 25% 的生产环境工程师参与内部安全排查，并计划投入 10 亿美元支持医院、供水系统等关键基础设施提升防御能力。需要指出的是，关于 Astra 是否已经达到 AGI，目前仍属于 OpenAI 高管的判断，行业尚无统一认定标准。（来源：新智元）
GPT-6 Astra 在具身智能测评中展现显著优势
9 月 16 日消息，银河通用机器人团队将 GPT-6 Astra 用于双臂机器人仿真测试。在混合控制模式下，具身模型 π0.5 负责生成候选动作，Astra 根据画面、执行历史和机械臂轨迹判断是否需要修正。
在 RoboDojo 的 50 个任务中，混合策略成功率为 48%，高于 Astra 独立控制的 26%；Astra 实际修正的控制步骤仅占 14.4%，Token 消耗较独立控制减少约 44.8%。在以语义抓取和放置任务为主的 RoboLab 测试中，Astra 独立控制完成了 50 次测试中的 49 次。
测试显示，Astra 较擅长理解指令、识别目标和根据反馈纠错，但在抓取、接触、力控及双臂协调等操作中仍存在明显不足，与具身模型结合的表现更加稳定。
另据业内人士透露，OpenAI 已通过数据采集机构购买千万小时级机器人训练数据，并投入百亿元人民币级资源推进具身智能。不过，相关采购规模和投资金额尚未获得 OpenAI 官方确认。（来源：时氪分享）
马斯克再次暗示特斯拉和 SpaceX 可能合并
9 月 16 日，埃隆·马斯克再次暗示，他麾下的「两大王牌」：特斯拉和 SpaceX 之间可能会深化合作，甚至合并。
在洛杉矶「All-In Summit」峰会上被问及为何特斯拉和 SpaceX 尽管关系日益紧密却仍保持独立时，马斯克称这是一个「好问题」，并暗示双方关系最终可能促使采取行动。「在这么多层面上开展如此广泛的合作，当这么多领域存在如此密切的合作时，谁能想象可能会采取什么行动呢？」他补充说。（来源：新浪财经 ）
OpenRouter：OpenAI 模型调用支出首次超过 Anthropic，GPT-6 Sol 疑似开启测试
9 月 16 日，据 AI 模型聚合平台 OpenRouter 公布的数据，在 9 月 7 日当周，用户调用 OpenAI 模型产生的支出超过 Anthropic，为 2024 年初以来首次。
其中，发布约半个月的 GPT-6 Astra 占 OpenAI 与 Anthropic 模型合计支出的 19%，超过 Claude Opus 5 的 16%；GPT-5.6 Sol 和 Terra 分别占 10%。需要注意的是，该数据统计的是 OpenRouter 平台上的调用支出，会同时受到模型价格和使用量影响，不能直接等同于整体市场份额。
与此同时，多名开发者称，在请求 GPT-5.6 Sol 时获得了「GPT-6 Sol」的模型标识，也有 ChatGPT Plus 用户表示其请求被路由至该模型。早期测试者称，GPT-6 Sol 的输出质量低于 Astra，但响应速度明显更快。不过，OpenAI 尚未正式公布 GPT-6 Sol，其具体能力、开放范围及发布时间仍待确认。（来源：新智元）
iPhone 18 Pro 系列首销卖爆，天猫成交额创历史新高，酒红色最受欢迎
9 月 16 日，据数码博主@数码闲聊站 透露，截至 9 月 15 日，天猫平台 iPhone 18 Pro 系列成交额较上一代 iPhone 17 Pro 系列实现翻倍，创下历史新高。
值得注意的是，本代苹果 Pro 系列机型数量较上年少了一款，整体均价同步上调，但市场购买热情仍显著高于预期，这个成绩相当硬核。
从销售结构来看，iPhone 18 Pro Max 成为销量更高的机型，新配色勃艮第酒红色购买率也位居 TOP1，256GB 成为更多消费者的主流选择。
价格方面，据苹果中国官网信息，iPhone 18 Pro 系列提供 256GB、512GB、1TB、2TB 四种容量，以及勃艮第酒红色、冰川蓝色、银色、黑色四款配色。
其中，iPhone 18 Pro 256GB 起售价 9999 元，较上代同版本上涨 1000 元；iPhone 18 Pro Max 256GB 起售价 10999 元。首次新增的 2TB 顶配版本售价达 21499 元，为本轮调价中涨幅最高的型号。（来源：快科技）
内存价格飙涨五到七倍，英特尔 CEO 预警内存短缺还会继续恶化
9 月 16 日据《科创板日报》报道，英特尔 CEO 陈立武认为，内存短缺还会继续恶化，电力供应和冷却技术将成为半导体行业接下来必须面对的两大问题。陈立武表示，去年年初提到内存可能成为重大瓶颈时，恐怕没有多少人真正意识到这一点。
结果问题真的出现了，而且情况还会变得更糟。产能同样非常有限，很多项目因为拿不到足够的内存而被迫延期，内存价格也涨到了原来的五至七倍。对于中低价位手机和笔记本电脑来说，要确保内存供应已是尤其困难。（来源：财联社）
哈啰 Robotaxi 完成约 1 亿美元新一轮融资，投后估值接近 30 亿美元
9 月 16 日，哈啰旗下 Robotaxi 业务（上海造父智能科技有限公司）宣布完成约 1 亿美元新一轮融资，由上海国投先导基金领投，闵金投、创世伙伴创投跟投，投后估值接近 30 亿美元。
造父智能于 2025 年 6 月由哈啰、蚂蚁集团、宁德时代共同发起成立，去年 9 月获阿里巴巴战略投资，哈啰、蚂蚁、阿里、宁德时代四方齐聚；距其官宣下场 Robotaxi 刚满一年多，首款量产 L4 车型 HR1 今年 7 月下线、规模已超百台，国内多个城市获测试准入资质，研发团队超 500 人，日均回流数据十几万 clips。（来源：第一财经）
全新理想 i9 Home 六座 SUV 发布：第二代纯电平台的首发旗舰，36.98 万元
9 月 16 日，全新理想 i9 Home 旗舰六座 SUV 正式发布，新车是系列首台家庭纯电旗舰 SUV，也是理想第二代纯电平台的首发旗舰，全国统一零售价格 36.98 万元。
据介绍，全新理想 i9 只提供 Home 一个版本，尺寸为 5225×1970×1752mm、轴距为 3168mm，风阻系数 0.215Cd（全球量产 SUV 最低）。
全系标配 101kWh 三元锂 5C 超充电池、前后双电机智能四驱，CLTC 综合续航里程 705 公里，10 分钟充电 500 公里，拥有旗舰级 NVH 表现。
新车还标配线控转向 + 后轮转向、第三代双腔双阀魔毯空气悬架，5.2 米车长能做到约 5.3 米转弯半径。
全新理想 i9 Home 还标配 4 把全尺寸零重力座椅、三排电动前后滑 + 55 度大躺角、二排旋转座椅，拥有 Home 空间（Home 客厅 + Home 影院 + Home 套房）。
理想 i9 Home 搭载高通骁龙 8797 座舱芯片，将支持苹果 CarPlay（登陆全景屏），显示面积相当于三台 iPhone Duo，使用 CarPlay 时，原生导航与车机应用仍可正常使用。新车还支持其他手机的互联互通，并配有 29 英寸 6K 全景屏和支持前后滑移的 21.4 英寸 4K 娱乐屏。（来源：IT 之家）
vivo 发布蓝心小 V Pro 个人 AI 助理
9 月 16 日，vivo 在 2026 开发者大会上正式推出蓝心智能系统及全新 AI 助手蓝心小 V Pro。该助手定位为个人专属 AI 助理，依托大模型、Harness 框架与智能体安全架构，可调用超 6000 项原子能力，支持逾万种任务。
其具备跨端任务拆解与执行能力，覆盖旅行规划、办公协同、资讯推荐、简历定制、面试模拟等场景，并新增拍照翻译、视频问答、灵动组件生成等功能。OriginOS 7 系统将首发搭载该 AI 能力，首批适配 vivo X500 系列与 iQOO 16。（来源：DoNews）
大疆 Osmo Pocket 4P 双主摄口袋摄影机「珠光白」配色开售，3799 元
9 月 16 日，大疆 Osmo Pocket 4P 双主摄口袋摄影机「珠光白」配色今日正式开售，标准套装定价 3799 元。
Osmo Pocket 4P 的珠光白版机身可呈现出带层次感的珍珠光泽。机身握持区与云台外观件使用云母珠光颜料，以白云母、合成云母为基底，经多涂多烤复合工艺处理而成。涂层加入抗指纹与抗污处理，提升耐用性。
配置方面，Osmo Pocket 4P 的广角主摄拥有 20mm 等效焦距和 f/2.0 光圈，在 LOFIC 技术加持下可实现 17 级动态范围。中焦镜头则是具备 60mm 焦距和 f/1.8 光圈，支持 3 倍光学变焦与最高 12 倍变焦。
价格方面，该机标准套装售价 3799 元，内含 Osmo Pocket 4P 主相机（珠光白）、补光灯、1/4'' 螺纹手柄、便携收纳袋、USB-C 至 USB-C PD 快充线（USB 3.1）等配件，Vlog 套装后续推出。（来源：IT 之家）
硅谷科技巨头安保人员计划罢工：谷歌、OpenAI、Anthropic 等办公室或受影响
9 月 16 日，据《商业内幕》报道，负责 Anthropic、谷歌和 OpenAI 等科技公司加州办公室安保工作的员工，计划于本周罢工。
当地时间 15 日上午，这些安保人员提交了 72 小时罢工通知，准备从当地时间 18 日凌晨 4:30 起拒绝参加任何在该时间或之后开始的班次。工会 SEIU-USWW 称，他们负责亚马逊、微软、Salesforce、OpenAI、Anthropic、谷歌、Meta 和英伟达等大型企业的办公场所安保。
如果罢工成行，部分办公室可能被迫关闭，企业也可能要求员工居家办公，不过旧金山湾区的科技公司暂未宣布这类安排。截至周二，罢工仍未最终确定。（来源：aibase）
卢伟冰谈小米18 Pro涨价：大家会觉得合理；剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」；苹果或 10 月推出智能家居设备｜极客早知道
B 站上线 AI 无限竞技场测评榜：GPT-6 Astra 现居榜首
9 月 20 日，B 站宣布上线「AI 无限竞技场」大模型测评榜，并同步公布了首轮模型排行榜。据 B 站介绍，「AI 无限竞技场」是一个汇集了 B 站 UP 主 AI 大模型测评的竞技广场，由各领域 UP 主对上百个大模型的真实场景实测构成，涵盖代码、推理、协作、知识等多种测评主题。
其中 GPT-6 Astra 在 10 个 UP 主测评中拿下榜首，打败 GLM-5.3 获得榜首次数冠军；前 5 名中，国产大模型占据 3 席。
不同于传统跑分评测，B 站 AI 无限竞技场不设主题或测评维度限制，来自各个分区的 UP 主们以真实工作流、专业应用、趣味脑洞等自主命题，在同题 PK 中直观呈现各模型的实际表现差异。
榜单涵盖 DeepSeek、Kimi、ChatGPT、Claude、Gemini、豆包、千问、Hy、MiniMax 等主流模型对比测评，排名实时更新，持续面向全站 UP 主开放报名。（来源：ITBears）
iPhone 18 Pro 上市首日出现死机问题，苹果回应正调查
9 月 20 日，据 CNMO 科技从韩媒获悉，苹果新款手机 iPhone 18 Pro 系列被曝出现设备突然关机后自动重启的「Panic Full」现象，反映相关问题的用户接连不断。
据业内人士 9 月 20 日透露，在拥有约 241 万会员的 iPhone 用户社区「阿沙莫」中，接连出现 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 遭遇 Panic Full 现象的帖子。Panic Full 现象是指iPhone设备停止响应后自动关机并意外重新开机的现象。
一名用户称，在进入需要 Face ID 认证的银行应用或照片应用「最近删除」项目后，反复使 Face ID 识别失败，即可重现设备关机现象。该用户表示，用手遮住 Face ID 传感器部分尝试认证，反复进行放手再遮挡的操作后，屏幕出现「请重试」提示，随后设备即自动重启。该用户称经多次测试，同一现象反复出现。
科技 YouTube 频道「ZUYONI」也表示，在收到 iPhone 18 Pro 用户举报后检查了正在使用的产品，确认发生了 Panic Full。该频道称，日常使用中尚未遇到，但在特定情况下 iPhone 会出现重启现象，在相册回收站查看或金融应用 Face ID 识别失败后立即重试再次失败时，Panic Full 便会发生并导致关机。（来源：CNMO）
Anthropic 计划将 IPO 推迟至 11 月，上市估值约 2 万亿美元
9 月 20 日，据《华尔街日报》报道，Anthropic 计划将首次公开募股（IPO）推迟至 11 月进行，晚于许多投资者此前预期的 10 月。
知情人士透露，部分 Anthropic 顾问认为，推迟至 11 月可以让公司有时间展示第三季度财务数据，以证明其竞争地位。知情人士表示，将 IPO 目标定在 11 月的决定是在 Anthropic 前研究员发出公开警告、引发关于 AI 发展速度是否过快辩论之前作出的。这一时间安排仍可能发生变化。
投资者此前预计 Anthropic 上市估值约为 2 万亿美元（现汇率约合 13.44 万亿元人民币），募资额最高可达 1,000 亿美元（现汇率约合 6,721.85 亿元人民币），两项数据均将超越 SpaceX 在今年 6 月创下的纪录。
Anthropic 正考虑推出一款新的人工智能（AI）模型，以应对 OpenAI 自发布 GPT-6 Astra 以来所形成的势头。根据企业支出管理平台 Ramp 的最新数据，GPT-6 Astra 约占该平台追踪的企业 AI 支出的 13%，Anthropic 旗下 Claude Fable 则约占 8%。这引起了一些原本有意投资 Anthropic 的投资者的担忧。 （来源：IT 之家）
英伟达黄仁勋驳斥 AI 末日叙事：吓唬人不负责任，部分人士意在摆脱现有法律约束
9 月 21，英伟达联合创始人兼首席执行官黄仁勋昨日接受 CBS News 采访时表示，他不认同某些研究员提出的「AI 可能在几年内灭绝人类」说法。他觉得这类说法是 AI 末日叙事，已经被过度渲染。
黄仁勋表示：「2030 年不会是世界末日，2030 年即是世界末日的可能性为 0%。吓唬人不负责任，也没有必要。」
据悉，黄仁勋此番言论是在回应前 Anthropic 研究员雅各布 · 考克森的看法。这名研究员此前表示，Anthropic 和 OpenAI 两家公司的做法都不负责任。它们争相开发能够自我改进的超级智能，拿人类生命做赌注。
黄仁勋表示：「我们公司的成功与产品服务、安全部署息息相关。如果我们不能持续保持安全，我们的价值就会降低。」他认为，美国现有产品责任法以及针对未授权侵入网络的法律已经足够完善，因此没有必要再立法监管 AI 开发商。他还表示，自己赞同美国总统的观点，即 AI 行业不需要额外监管措施。
「网络安全和损害责任法律已经涵盖了各种情况，首先就应该执行这些法条。不要让末日叙事，成为某些人摆脱现有法律约束的理由。」（来源：IT 之家）
卢伟冰谈小米 18 Pro 系列手机定价：是会涨，但相信大家会觉得合理
9 月 20 日消息，小米 18 Pro 系列手机官宣 9 月 23 日 19:00 发布。有网友表示，现在小米 17 Pro 是 5699（元起），今年小米 18 Pro 这配置还得涨多少？
小米集团合伙人、总裁，手机部总裁，小米品牌总经理卢伟冰下午回应称：「是会涨，但相信大家会觉得合理。」
卢伟冰此前发文表示，「这是小米数字旗舰系列，升级幅度最大的一次。性能、背屏、屏幕、影像四大核心体验，全面大升级。」
小米 18 Pro 系列手机官宣搭载 2nm 旗舰移动平台、徕卡双 2 亿超清影像系统、新一代超级像素屏幕（全新 M11 发光体系）、0.99mm 极窄边屏幕设计、32% 超高硅小米金沙江电池。
其中，小米 18 Pro 搭载 7000mAh 金沙江电池，小米 18 Pro Max 搭载 8500mAh 金沙江电池。（来源：IT 之家）
京东汽车与张雪机车达成战略合作：在京东下单送装一体，带一公升汽油上门
9 月 20 日，第二十四届中国国际摩托车博览会在重庆开幕。京东汽车与张雪机车宣布达成战略合作，上线京东自营旗舰店，推出送车上门服务。
据都市现场报道，京东汽车摩托车业务负责人邢洪梅接受采访时表示，把重点放在如何把摩托车送到用户家里，「在京东下单张雪机车，送装一体，带一公升汽油上门」。
所谓「送装一体」，即用户下单后，物流师傅与上门技师一同到户，现场送货、安装、组装，用户确认满意后再离开。邢洪梅特别提到「带油运输」，通过专业防爆罐随车供油，解决新车到户后无油、需手动推到加油站的问题。「直接把油带到消费者家里、加满，收到就能骑。」邢洪梅说道。
「消费者下一台摩托车订单，背后承载的东西非常多。」邢洪梅表示，整车配送依靠京东物流能力，可覆盖市县、乡镇及区县；摩托车安装、组装则由京东到家技师团队完成。
邢洪梅还表示，带油、送装、上门维修等服务均有成本，目前由京东承担，相当于在售后服务环节给用户让利。张雪机车创始人张雪近日透露，夺冠后摩托车热销，原计划 2026 年产量为 5~6 万台，已提前在 8 月完成，预计到年末能完成 10 万台产量。（来源：IT 之家）
西贝起诉罗永浩即将开庭，「理记」质疑其借野人事件重塑舆论形象
9 月 20 日，微博大 V「理记」发文透露：「西贝已对罗永浩提起诉讼，案件即将开庭。」。
他进一步分析指出，罗永浩近期就「野人先生」事件发声，实为一石二鸟之举：一方面与钟薛高品牌近期复出形成话题联动；另一方面试图通过淡化自身角色，将公众认知导向「我只是普通消费者表达吐槽」的叙事框架，以重构历史语境。（来源：DoNews）
马斯克预言：AI 将使明年美国 GDP 增速翻番达到 4%
9 月 20 日，马斯克预言，人工智能（AI）将大幅加速美国经济增长，他认为人工智能明年可能会使美国经济增长率从大约 2% 翻一番，达到 4%。不过，主流经济预测对 AI 拉动增长仍偏悲观。（来源：财联社）
苹果最早将于下月推出智能家居屏幕设备
9 月 20 日，知名科技记者马克·古尔曼撰文称，苹果预计最早将于下月推出智能家居屏幕设备。这款产品将成为特努斯执掌苹果初期最受期待的发布之一，将整合所有联网设备控制、视频通话、对讲功能和媒体内容，同时让用户访问苹果服务和应用。
设备内部代号为 J490，将搭载一套围绕 Siri AI 打造的新操作系统，目前正在苹果员工家庭中进行广泛测试。设备屏幕大约呈方形，可以放置在底座上，外观类似于被切成两半的 HomePod mini，也可以安装在墙上。设备的一项主要功能是通过前置摄像头系统实现面部识别，并根据用户身份个性化显示内容。苹果能够在没有 Face ID 级深度传感器的情况下实现这一功能，说明未来可能也能在 iPhone Duo 上实现面部识别（目前依赖 Touch ID），而无需传统面部识别所需要的物理空间。（来源：格隆汇）
剪映发布 Hub 及 AI 助手「小映」，覆盖脚本、素材生成和视频剪辑
9 月 20 日，剪映在「AI 新创作发布会」上推出一站式创作工作台剪映 Hub、智能创作 Agent「剪映助手」及移动端 AI 助手「小映」，并上线新的 AI Ultra 会员订阅方案。
剪映 Hub 由无限画布和多轨道编辑器组成。用户可以从一句话、参考视频或文档开始整理思路、生成脚本，并调用即梦、小云雀等平台生成图片、视频和音频素材，随后在多轨道编辑器中继续调整。剪映助手则可通过对话完成素材整理、口播删减、字幕纠错和视频包装，并支持创作者自定义 Skills。
移动端的「小映」可以根据用户提供的文字需求和素材，调用图片、视频、音乐及 AI 生成功能制作可继续修改的初版视频；商家也可上传商品图片，由其提炼卖点并生成不同平台的营销素材。
剪映还升级了「剪同款」功能，用户可通过自然语言修改模板内容和情节。剪映表示，目前每年约投入 1.5 亿元用于创作者激励，并将推出模板作者 AI 助手及「剪映创作合伙人」计划。（来源：雷锋网）
稚晖君发布启元 Q1 和 T1 人形机器人：外壳随心改换、人形四足秒切换，首发接入腾讯 WorkBuddy
9 月 20 日，在 2026 启元机器人全球产品发布会上，启元机器人发布启元 Q1、启元 T1 两款人形机器人。
据上纬新材料科技股份有限公司董事长、智元机器人联合创始人兼首席技术官彭志辉（稚晖君）介绍，启元 Q1 主打自定义特性，支持自定义设计互动动作、3D 打印改造外观，用户可自由调整机器人的外观造型、性格特质、动作姿态与语音音色。
启元机器人是上纬新材旗下品牌上纬启元推出的消费级人形机器人品牌，2025 年底，稚晖君宣布公司以该品牌进入个人机器人领域。（来源：IT 之家）
阿里千问开源 Qwen-Image-2.1 图像模型：可生成、编辑透明图像，支持最多 10 张参考图
9 月 20 日，阿里千问宣布，开源千问图像系列当前兼顾生成效果、推理效率与使用成本的开源图像模型 Qwen-Image-2.1。
Qwen-Image-2.1 将文生图与图像编辑整合在同一模型中，视觉生成部分仅有 7B 参数，并原生支持透明图像的生成与编辑。
官方表示，本次更新的主要特色包括四个方面：
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小模强效，极致价比：轻量的模型结构与推理优化，在生成质量和计算成本之间取得平衡。
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原生透明，创改一体：根据提示词生成普通图像或透明图像，并支持透明图层编辑与抠图。
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全能编辑，多局保全：支持最多 10 张参考图，增强局部编辑、人像与商品保真，并覆盖多种编辑任务。
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真实质感，字雅人美：提升文字排版、人物光影与细节表现，让生成结果更具美感。（来源：IT 之家）
FBI 局长称该局 AI 使用量增长 605%，拦截多起枪击案
9 月 20 日，美国联邦调查局局长卡什・帕特尔近日在接受福克斯新闻采访时表示，在其推动下，FBI 对人工智能技术的使用量增长了 605%。他称，AI 可用于筛选和分类数据，并曾帮助调查人员跟进线索，阻止北卡罗来纳州及另外六个州发生枪击事件。
不过，帕特尔并未解释 605%的统计对象和计算方式，也未披露相关枪击事件的具体情况，目前缺少公开数据对上述说法进行独立验证。
美国司法部今年 2 月公布的 2025 年度 AI 应用清单显示，FBI 当时共有 50 个 AI 应用案例，其中 9 个被列为「高影响力项目」。FBI 首席人工智能官凯蒂・诺伊斯今年 8 月表示，该局获批使用的 AI 项目已增至 139个。FBI 此前还发布采购文件，计划投入 8800 万美元购买 AI 服务器。
帕特尔此前介绍，FBI 已使用 AI 转写通话录音、生成摘要、梳理人员关系并关联报案线索，同时将人脸识别等技术用于寻找失踪儿童和调查虐童案件。（来源：IT 之家）
Meta 个人 AI 助手刚火 13 天，Amazon 就拉闸了
9 月 21 日，一条弹窗开始出现在试图用 Meta Muse 在 Amazon 上购物的用户屏幕上：「未经授权的 AI Agent 继续访问，将违反 Amazon 使用条款。」
这距离 Muse 正式上线，仅仅过了 13 天。
Meta 推出的个人 AI 助手 Muse 最近爆火｜图片来源：Meta
Meta 在 9 月 8 日发布了 Muse，把它定义为「全球第一款，为所有人打造的个人 AI Agent」。和 ChatGPT、Claude 这些聊天机器人不同，Muse 不只是回答问题，它能打开浏览器、登录你的邮箱、填表格、订机票，甚至直接替你下单买东西。
效果立竿见影，Sensor Tower 的数据显示，Muse 上线 13 天累计下载超过 250 万次，9 月 18 日登顶美国 App Store 免费榜第一，把 ChatGPT、Gemini、Claude 全压在身后。
但显然，面对爆火的个人 AI 助手，传统互联网巨头，并不想惯着它。
01
「不看广告」的 Agent
在拒绝 Muse 的信中，Amazon 的声明措辞很客气，逻辑却很硬。Meta 从未提前告知 Muse 会访问 Amazon 的商店；Agent 在浏览时不表明自己的 AI 身份；而且它似乎会捕获并存储用户登录凭证。
Amazon 把 Muse 类比为外卖平台和在线旅行社：「这些第三方应用在代替用户从其他商家购买商品时，都应当公开透明地运作，并尊重服务提供商是否参与的决定。」
话说得体面，但真正的痛点藏在财报里。
Amazon 去年的广告收入超过 680 亿美元。这笔钱的来源非常具体，用户在搜索栏输入关键词，滑过赞助商品，被推荐算法引导，最终点击购买。整个链条的前提是人在浏览。
AI Agent 不浏览，它不滚动页面，不看赞助商品，不被推荐算法「种草」。它只做一件事：找到用户要的东西，然后结账。
在 Agent 发起的交易里，广告失去了存在的意义。
这不是 Amazon 第一次对 AI 购物 Agent 动手。2025 年 11 月，Amazon 就起诉了 Perplexity，理由是其 Comet 浏览器的 AI Agent 冒充普通用户登录 Amazon 账户代为购物。2026 年 3 月，联邦法官批准了初步禁令，封杀了 Comet 对 Amazon 密码保护区域的访问。
AI 并不会「逛街」｜图片来源：techspot
但故事在 8 月出现了转折。
第九巡回上诉法院撤销了这一禁令，理由很有意思：根据现有证据，是用户在访问 Amazon 的系统，不是 Perplexity。法官的逻辑是，《计算机欺诈和滥用法》本质上是一部反黑客法律，用户授权 Agent 代为操作的场景，不在它的打击范围内。
法律武器失效后，Amazon 转向了一个更古老也更有效的手段——服务条款。
从 7 月起，Amazon 悄悄开始了一系列「加固」动作，从确认邮件中删除具体商品名称，让 AI Agent 更难解析购买记录；扩展 robots.txt 文件，屏蔽了 47 个 AI 爬虫。等到 Muse 真正上门，Amazon 只需要亮出一行弹窗，就把门关上了。
9 月 10 日，法院驳回了 Amazon 对 Perplexity 案要求重新审理的请求。但判决留了一个口子，基于合同和服务条款的诉讼主张，仍然可以推进。
换句话说，Amazon 在法庭上打的那场仗并没有真正结束，它只是换了一种打法。
02
Agent 原生架构补位
就在 Amazon 拉闸的同一天，Shopify CEO Tobias Lütke 宣布了截然相反的消息：Shopify 将与 Muse 合作，支持 Agent 直接在 Shopify 商家的店铺里完成结账。
事实上，Shopify 的动作比这更早。
9 月 8 日，Muse 上线当天，Shopify 就把 Meta 加入了「Agentic Storefronts」的 AI 渠道。这意味着所有符合条件的 Shopify 商家的商品数据，默认对 Muse 开放，不需要商家做任何额外操作。
支撑这一切的技术底座叫 Universal Commerce Protocol，简称 UCP。这是 Shopify 和 Google 在 2026 年 1 月共同发布的开放标准，定义了 AI Agent 如何发现商品、协商交易条件、完成支付。Etsy、Target、Walmart、Wayfair，以及 Visa、Mastercard、Stripe 等超过 20 家零售商和支付网络在发布时就签了背书。
Shopify 积极支持接入 Muse 应用｜图片来源：Naughton&Bird
UCP 的设计哲学，和 Amazon 的防御姿态形成了鲜明对比。它把 Agent 视为一个新的分销渠道，而不是入侵者。商家在协议框架内声明自己支持哪些能力，Agent 选择合适的支付方式完成交易，用户全程不需要离开对话界面。商家仍然是交易的主体，保留客户关系、定价权和全部交易数据。
Amazon 害怕的「零点击购物」，在 Shopify 的框架里被定义为一种新的购物体验。
区别在哪里？Amazon 的商业模式是「广告驱动的流量变现」。用户的每一次搜索、每一次滑动、每一次停留，都是广告收入的基础。Agent 跳过了这一切，而 Shopify 的商业模式是「为商家提供基础设施收取佣金」。用户从哪个渠道来、通过什么方式找到商品，Shopify 不在乎，它只关心交易有没有发生、有没有走它的结账系统。
所以 Amazon 堵门，Shopify 开门。不是因为谁更开明，而是商业模式决定了它们对 Agent 的态度。
03
个人 AI 面对的「同一堵墙」
几乎在 Muse 被 Amazon 拒之门外的同一周，中国这边也上演了一出类似的故事。
9 月 16 日，豆包手机二代（努比亚 NaviX Ultra）正式开售，5999 元起，首批备货 20 万台，京东预约量近 40 万。
如果你还记得去年 12 月那阵热闹的话，初代豆包手机搭载的 AI 手机助手能够通过 GUI 模拟点击，代替用户操作手机上的几乎所有 App。3499 元的工程机 3 万台当天售罄，二手市场一度炒到近 8000 元。
然后不到 48 小时，微信、支付宝、美团、淘宝等超级 App 集体拉闸。风控机制精准拦截了 AI 的模拟点击行为，部分银行 App 甚至直接弹窗警告。豆包团队被迫下线了金融支付场景的操作权限，「全自动」变成了「半残废」。
超级 App 的逻辑和 Amazon 一模一样，如果用户习惯让 AI 直接完成操作，App 将失去用户时长、广告曝光和数据主权，退化为无差别的后台服务商。
努比亚的「豆包二代手机」｜图片来源：努比亚官网
九个多月后回来的豆包二代，学乖了。技术路线从「破窗入室」变成了「敲门拜访」，从 GUI 模拟点击转向了 MCP 和 A2A 协议驱动。豆包团队还专门发布了一个 SAEP 屏幕自动化操作声明协议，给 App 30 天公示期来决定是否接受 AI 操作。
但结果呢？真机测试显示，微信、美团、淘宝等主流应用仍然无法实现自动化。目前能流畅调用的，基本只有字节系自己的产品。更值得注意的是，腾讯已经与华为、荣耀、小米、OPPO、vivo 合作推出了微信的 A2A 助手能力，但这份合作名单里，没有字节跳动。
豆包和 Muse 面对的其实是同一道结构性难题，AI Agent 想成为用户和服务之间的中间层，但控制着「用户触达」的平台，没有理由把这个位置让出去。
两边的差别在于表现形式。在美国，Amazon 用的是服务条款和法庭诉讼，逻辑是「你没有资格代替我的用户，在我的平台上操作」。在中国，超级 App 用的是风控拦截和生态站队，逻辑是「你不是我的朋友，所以你不能敲我的门」。
但底层矛盾完全一致：谁掌控用户的注意力和购买决策，谁就掌控了商业价值的分配权。
AI Agent 的出现，正在威胁这种分配权。
04
封杀不是终局
如果只看当下，AI Agent 的处境确实不乐观。但把视野拉长，封杀未必是终局。
Shopify 和 Google 牵头的 UCP 联盟已经覆盖了 20 多家大型零售商和支付网络。Visa、Mastercard 和 Stripe 都在开发自己的 Agent 支付协议。如果越来越多的商家意识到，Agent 能带来增量交易而不是抢走现有流量，开放会是更理性的选择。
Amazon 自己也不可能永远当「逆流者」。它有自己的 AI 购物工具 Rufus 和 Alexa for Shopping，只不过这些工具被精心设计成「广告兼容」的形态，在推荐商品的同时继续展示赞助内容。Amazon 封杀的不是 AI 购物本身，而是不受自己控制的 AI 购物。
消费者这边也有一个关键变量。
Oppenheimer 对 1500 名美国消费者的调查显示，只有 8% 的人信任 Meta 来管理他们的密码，58% 的人不愿意把密码交给任何 AI Agent。
Muse 的 250 万下载量固然好看，但能不能跨过信任门槛，才是决定这条路能走多远的关键。
某种程度上，今天 Muse 和 Amazon 的冲突，像极了早年移动支付刚出现时的场景。银行和传统金融机构曾经竭力阻止第三方支付进入自己的领地，最终的结果是双方找到了一种共存的方式，虽然权力的天平发生了永久性的倾斜。
AI Agent 和超级 App 之间的博弈，也许不会以哪一方的彻底胜利告终。更可能的结局是：Agent 学会「敲门」，平台学会「开门」，而这扇门后面的规则，要花很长时间才能谈妥。
只不过在谈妥之前，每一个试图替用户「做事」的 AI，都得先被挡在这道门外。
*头图来源：TechBrew
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OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna；传字节跳动豆包收缩对话团队；千问发布 AI 手机全栈解决方案 | 极客早知道
OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna 模型，API 价格大降 50%
9 月 23 日消息，OpenAI 今日发布 GPT-6 系列模型的最新成员 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。
OpenAI 官方表示，两款模型采用与 GPT-6 Astra 类似的方法进行训练，将 Astra 在专业工作、事实性、编码、计算机使用和对齐等方面最先进的性能带入更快、更经济的模型。
GPT-6 Sol 和 Luna 模型的 API 价格相比 GPT-5.6 促销价降低 50%。不过 OpenAI 官方也表示，GPT-6 Astra 依然是其整体上最优秀的模型，如果你想要最佳效果和无妥协的体验，还是建议选择 GPT-6 Astra。
性能方面，在 AutomationBench 的跨应用业务流程测试中，GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下表现优于 Claude Opus 5，成本仅为 Opus 5 每任务成本的 9%。在 high 强度下，GPT-6 Luna 比前代提升了 5.4%，且每项任务成本降低了 58%。
在评估智能体的 Last Exam 测试中，GPT-6 Sol 在 max effort 状态下得分为 56.4%，高于 Claude Opus 5 在评估中的最高分，每任务成本也降低 60%。
OpenAI 还将 GPT-6 Astra 改进后的沟通风格带到了 Sol 和 Luna。官方认为新模型在技术和编程对话中会更清晰、使用更少的术语、更少奇怪的措辞、更少的低价值细节，以及缩短整体回答，同时不会失去实质内容。
除了价格降低，OpenAI 还帮助基于 GPT-6 的开发者在应用重复利用的上下文部分节省更多费用。官方改进了 GPT-6 的提示缓存，默认提供更高的缓存命中率，帮助智能体重用更多上下文，实现更快响应。（来源：IT 之家）
云栖大会开幕，吴泳铭提出「思考力商品化」
9 月 22 日，2026 杭州云栖大会正式开幕，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭发表开场主旨演讲，抛出「思考力商品化」核心观点，重新定义 AI 时代的经济逻辑。他类比工业革命将动力变成商品，认为当下 AI 正在把思考变成可规模化供给的商品，未来机器产生的思考总量或将达到人类思考总量的 1000 倍以上。
吴泳铭提出 AI 重塑供需关系：供给端，AI 智能体可以不眠不休完成复杂科研任务，稀缺的顶级思考不再是奢侈品；需求端，智力消耗不再受人口限制，个体能够借助 AI 获得巨大智力杠杆。
吴泳铭提出机器智能时代三大基石：AI 芯片、AI 模型与 AI 云，三者构成完整的思考力生产、流通、消费链条。平头哥芯片负责算力生产，通义千问 Qwen 模型提升思考质量，阿里云则搭建输送思考力的全球「智能电网」，目标 2032 年数据中心规模超 20GW。
阿里同步面向 Agent 做全栈优化，从硬件、存储到 MaaS 平台、Agent Studio 全线调优，解决长任务可靠性、算力成本难题。吴泳铭判断，当前 AI 产品仍处在「电灯时代」，原生 AI 应用尚未诞生，阿里正提前布局 AI 基础设施，为未来智能应用搭建底层土壤。（来源：极客公园）
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曝理想汽车推进芯片子公司融资，投前估值约 150 亿元
据晚点 Auto 报道称，理想芯片子公司正推进首轮外部融资，投前估值约 150 亿元，计划融资数十亿元。
工商信息显示，一家名为 Mach Intelligent Cores Limited（下称「Mach 香港」）的公司于 7 月 14 日在香港成立。8 月 4 日，Mach 香港全资持有的上海马赫智芯智能科技有限公司成立，理想 CTO 谢炎担任法定代表人。数日后，上海马赫智芯又全资设立上海马赫心科技有限公司，法定代表人为理想联席公司秘书王扬。
据悉，理想自研芯片团队约 200 人，主要从事 AI 算力架构、芯片设计和相关软件开发。目前，理想正同时推进车端、云端两类自研芯片项目。一位员工透露，理想人事部门已与芯片部门员工沟通调整劳动关系的事宜。
理想马赫 M100 芯片发布于今年 6 月，采用 5nm 车规级工艺，单芯片算力 1280 TOPS。今年二季度以来，马赫 M100 芯片已在全新理想 L9、L8、L6、MEGA、i9 等车型上搭载上车。（来源：晚点 Auto）
消息称字节跳动豆包收缩对话团队
《晚点 LatePost》独家了解到，豆包通用 Session 团队正在减员，规模预计将缩减约一半。该团队此前约有 50 人，一度是豆包内规模最大的团队，主要负责豆包的对话（Chat）产品能力，包括策略、评测等工作。此次调整后，部分人员将转岗至豆包商业化、飞书等团队，其余人员将被裁撤。
人员调整由豆包负责人赵祺推动。赵祺加入字节十余年，先后负责增长中台、穿山甲（字节旗下广告平台），后转岗至集团人力资源部门，为字节的 AI 业务搭建人才体系。2025 年 9 月，赵祺转岗至豆包。今年 7 月，飞书产品与豆包产品团队整合，他成为新产品团队负责人。
赵祺到豆包后同样看重人效。据了解，此前豆包有一个独立的评测团队，今年赵祺将其拆散，分到了各业务组。
负责对话方向的产品后训练团队（Product Posttrain-Chat）也在缩减。
该团队由朱文佳负责，隶属于大模型部门 Seed，与豆包产品团队协作，基于 Seed 的基础模型进行后训练，产出供豆包直接调用的小模型。由于业务需求减少，部分员工已转岗至 Horizon RL、产品后训练-办公（Product Posttrain-Work）等其他部门。另据了解，对话模型合版负责人在一个月内换了两次。
豆包目前是国内日活跃用户数最高的 AI 应用，DAU 已超过 2 亿，但它过去的成功，本质上仍是对话产品的成功。（来源：晚点 LatePost）
微信朋友圈内测私密发表：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，腾讯客服向新浪科技确认并表示，「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。」
谈及为何推出「私密发表」新功能，腾讯客服回应称，「私密发表功能可以让用户发布仅自己可见的朋友圈，避免内容被他人看到，增强隐私保护。目前该功能处于测试阶段，后续会逐步优化覆盖更多用户。（来源：新浪科技）
比尔·盖茨最新警告：AI「像外星人降临」，而且是我们亲手创造的
9 月 22 日消息，比尔·盖茨近日在一场活动上对人工智能的迅猛进化发出警示。他形容这项技术「极为特殊」，若只把它当作过往技术的延续，「就容易掉以轻心」。
据报道，盖茨称 AI「就像外星人来了」，区别在于，这些「外星人」并非来自外太空，而是人类亲手创造、置入计算机之中的。他还把当下的技术变革形容为「十本科幻小说里的情节同时发生」：传统科幻作品通常只围绕单一突破展开，而 AI 可能同时推动多个领域飞速剧变。
盖茨透露，大约一年前，AI 的进展速度令他震惊，这项技术如今已能完成他年轻时需耗费大量时间才能掌握的编程工作。更进一步，AI 既能编写代码，也能研究代码、查找漏洞，「也可能入侵各类系统」。
但他的担忧不止于技术本身，盖茨明确指出，面对这种指数级进步，社会层面的广泛参与和讨论远远不够，科技行业内部已经在谈风险，但更广大的公众尚未真正进场。在他看来，人类未来走向何方，取决于整个社会如何对待这项技术。（来源：TechWeb）
阿里 Qwen4 投入训练
2026 云栖大会上，阿里巴巴公布大模型最新进展。在大语言模型 LLM 领域，Qwen3.8-Max 在编程（Coding）和办公（Cowork）领域表现出色，发布后斩获 Artificial Analysis Agentic 智能体第一、CodeArena 前端编程第一。
据悉，基于下一代架构的 Qwen4 已投入训练，未来 Qwen4.5、Qwen5 等后续版本模型参数将扩展至 5 到 10 万亿。
在多模态领域，Qwen-Image-3.1 性能有望逼近最强 GPT-Image 系列，跻身全球前列；Qwen-Audio-3.1 在 ASR、TTS 以及 Realtime 三个核心语音赛道均位列国际第一梯队、国内第一，超越 Gemini 3.1 TTS 等国际顶尖模型；世界模型 HappyOyster-2.0-Preview 全新亮相，推动世界模型从实验室走向真实可用；视频生成模型 Wan3.0 斩获 Artificial Analysis 文生视频与视频编辑双榜第一。
同时，阿里下一代视频模型也在训练中，拥有更强的生成力、控制力和理解力，将推动 AI 从工具走向创作智能。（来源：新浪科技）
千问发布 AI 手机全栈解决方案
9 月 22 日，据千问大模型消息，千问发布 AI 手机全栈解决方案 Qwen Intelligence，旨在与手机厂商共创，让手机能够完成各类复杂任务。针对手机 Agent 的核心需求，首发的 Qwen Intelligence 提供了三套解决方案，均达到行业 SOTA 水平，分别承接规划、操作和创意。
目前，Qwen Intelligence 已在真实场景落地。（来源：新浪科技）
首发 14999 元起：拓竹发布 R1 激光切割机，55W 高功率二氧化碳激光
9 月 22 日消息，拓竹今日正式发布 R1 激光切割机，新品采用 55W 高功率二氧化碳激光，主打自动光路校准、主动振动补偿、三重定位系统，首发售价 14999 元起。
据介绍，这款产品搭载 55W 高功率二氧化碳激光，能够切割木材、亚克力、布料和皮革等材料，可一次切穿 18mm 黑胡桃木胶合板或 20mm 亚克力，厚重材料切口整洁、断面干净。
同时，该产品配合滚轮送料机使用时，可加工最长 3 米的材料，满足家具家居定制、空间设计、广告标牌制作等需求。配备双摄像头、双激光雷达、双编码器等，实现 0.2mm 高定位精度。支持旋转轴加工、透明材料加工、精细件加工和循边切割。
值得注意的是，该产品机身自带触控显示屏，可快速完成校准、寿命检查、故障排查。使用官方材料制作时，R1 可以自动识别耗材类型，无需手动配置参数。搭载贯穿式风道，可将烟雾和颗粒物快速排出，舱内无污染沉积。
此外，该产品还可直连 E1 Pro 空气净化器，拦截烟尘、异味和有害气体，通过 Class 1 激光安全等级认证，使用时无需佩戴护目镜，更不需要特殊工作空间。（来源：IT 之家）
OPPO Find X10 系列正式发布，4999 元起
OPPO 22 日召开 OPPO Find X10 系列暨旗舰生态新品发布会，正式发布年度影像旗舰 OPPO Find X10 系列。
系列首发搭载「哈苏超清原相机」，集三 2 亿像素镜头群、新一代 ProXDR 技术、全焦段 8K 视频录制等领先业界的影像能力于一身；抢先搭载新一代 2nm 旗舰芯片天玑 9600 Pro、Find 系列史上最大 8000mAh 冰川电池，以及「超流畅，更懂你」的 ColorOS 17，引领流畅耐用「三久体验」；更有兼具科技感与哈苏气质的时尚外观、支持 95% BT.2020 超广色域的新一代 1nit 明眸护眼屏，以全方位焕新升级，推动旗舰体验再上新高度。
OPPO 首席产品官刘作虎表示：真实还原就是 OPPO 影像的灵魂和最高使命。近年来，OPPO 持续突破光学、算法和显示的能力，引领移动影像发展，最终带来 OPPO Find X10 系列，以「哈苏超清原相机」回应用户的期待。（来源：TechWeb）
日本计划在国际空间站举办 AI 机器人竞赛，最早 2027 年实行
9 月 22 日消息，据《日经》报道，日本计划最早于 2027 年在国际空间站（ISS）举办机器人竞赛。参赛团队将通过 AI 控制机器人完成任务，培养下一代航天工程师。
据报道，该竞赛由「太空 AI 机器人协会（SAIRA）」组织。该协会成立于今年 7 月，旨在通过与大学、公司和研究机构合作，开发太空、AI、机器人等方面技术。
该竞赛最开始将在模拟空间站环境的地面进行预赛，对 AI 模型进行测试。胜出队伍将进入空间站，通过自行开发的物理 AI 模型，控制日本「希望号」实验舱内的球形机器人无人机 Int-Ball2。
市场研究聚合机构 Global Information 数据显示，预计到 2035 年，太空机器人市场规模将达到 124 亿美元，约为 2026 年市场规模的两倍。（来源：IT 之家）
字节又在北京拿地，年内三笔交易超过87亿元
Got an Android Phone? Google Thinks You’ll Probably Want a Googlebook Laptop
[问与答] 问了问大豆包，不同年龄段发起的高频关键词(真实率咋样)
（约 23–32 岁）青年人在对抗重压与谋求立足：职场“黑话”与公文改写、向上汇报框架、技术难题攻坚、副业探索、跳槽/润（出国移民）规划、劳动法与维权咨询
（约 33–50 岁）中年人在计算风险与筑牢防线:行业宏观趋势研判、海外投资与资产保全、子女留学规划与教育路径、复杂业务决策方案的推演
(55 岁以上)而长者则在探索真伪与寻求安顿：慢性病与最新医学进展咨询、家庭养生常识求证（经常拿朋友圈谣言来找 AI 核实）、历史考证、诗词与文学创作润色、智能手机/数字工具使用指导
[程序员] Agent 工作流里的快速决策： Laya vs TypeSafe Jev
英文原文：Fast Decisions in Agent Workflows: Laya vs TypeSafe Jev（JevLab）。本文为独立、非官方评测视角，与 TypeSafe 、Convai Innovations 均无隶属或背书关系。
一句话结论： 用 70B 级自回归大模型去做简单的 Agent 路由，越来越不划算。Convai Innovations 开源的 Laya（ 421M ModernBERT-large ）正在挑战 TypeSafe 托管的 Jev。公开数字里，Laya 大约 快 7.8 倍（ 32.8 ms vs 236–276 ms ），温度校准后 ECE 更紧（ 0.081 vs 0.246 ），多语言覆盖更广，自托管软件成本可视为 $0 。但在真正上线的 Agent 流水线里，裸准确率只是一半故事——置信度阈值 + fail-closed handoff （不足则移交），才决定错误路由会不会真的被执行。
1. 「突破」之争，以及 System 1 决策引擎
2026 年 9 月初，TypeSafe 推出专有引擎 Jev （例如 jev-1.13.0），把非自回归决策原语包装成 AI 工作流的新范式：不再生成变长文本，而是直接给出确定的 choice 和 confidence。
随后，Convai Innovations 创始人 Nandha Kishor M 发了一篇传播很广的技术复盘（大意是：我一年前就在做非自回归决策模型，然后某前沿实验室管这叫「突破」）。同期开源了 Laya：Apache-2.0 ，权重在 Hugging Face （convaiinnovations/laya）。
这背后是 Agent 工程的一次分叉：
- System 1：快、非生成式分类 / 决策
- System 2：慢、自回归推理
用户请求进来
│
[System 1：快速决策引擎]
(Laya 本地 ~33ms / Jev 托管 API)
│
置信度 >= 阈值？
/ \
是 否
│ │
自动采纳路由 Fail-closed 移交
(专职工具) (人工 / 兜底)
如果只是为了在五个工具里选一个，就拉起 GPT-4 / Claude 级别模型，常见代价是几百毫秒到数秒、吃掉 token ，还容易在 JSON / schema 上翻车。决策引擎的做法是：不做文本解码，一次前向传播直接出类别 log-probability 。
2. 头对头数字（先说清楚前提）
Convai 发布的多维对比，是把 Laya 和 第三方已公开的 TypeSafe Jev 数字放在一起（例如 AbdelStark 、nlbzard 等相关评测材料）。这有方向性参考价值，但 不等于 同一网络、同一运行时条件下的字节级对照实验。
| 指标 | TypeSafe Jev （ 1.13.0 公开） | Laya （ Convai ） | 差异 |
|---|---|---|---|
| P50 延迟（单题） | 236–276 ms （托管 API ） | 32.8 ms （本地 T4 ） | 约 7.8× 更快 |
| 批处理（ 50 题） | N/A （并发常受限） | 7.2 ms / 题（合计 337 ms ） | 本地吞吐优势 |
| 校准（平均 ECE ） | 0.246 | 0.081 （温度 refit ） | 约 3× 更紧 |
| 许可 / 价格 | 闭源 API （约 $0.042 / 1M tokens ） | Apache 2.0 （自托管软件 $0 ） | 开源 | |
| 多语言 | 未明确 / 偏英语 | 51 语中约 45 语可用 | 覆盖更广 |
| 隐私边界 | 出站到公网端点 | 可本地 / 气隙 | 零出站 |
公开集准确率（据报道）
typed-decisions（ 2000 次）：Laya 0.766 vs Jev 0.727（+3.9%）； Laya 甚至高于估计的 teacher 上限（~0.735 ）AG News（ 4 类）：0.950 vs 0.910（+4.0%）DAIR Emotion（ 6 类）：0.595 vs 0.480（+11.5%）
Laya 在若干工作流式 held-out 任务上的表现（多 checkpoint ）
- 钓鱼检测：0.940–0.993
- 邮件垃圾分类：0.958–0.993
- 主题分类：0.930–0.953
- Guardrail / Jailbreak：0.708–0.762
- RAG 段落相关性：0.625–0.657
- 10 路客服分流：0.502–0.522
3. 为什么 Laya 能到 ~33 ms：ModernBERT + 校准训练
ModernBERT-large （ 421M ）
编码器路线（ FlashAttention-2 、RoPE 、unpadding 、更大上下文）并行处理 token ，避开自回归路由的 O(N) 解码循环。
面向校准的训练（ RLCD 一类思路）
经典分类器容易只优化 top-1 ，越训越「自信过头」。Laya 方向更强调 proper scoring （如 Brier 、log-loss ），让概率更适合当 策略输入，而不只是榜单装饰。
多 checkpoint + preload
from laya import Router
router = Router(preload=True)
decision = router.route({
"task": "Review pull request #104 for potential race conditions",
"context": "diff --git a/worker.go b/worker.go..."
})
混合语言场景下，如果每次动态加载权重，冷启动惩罚很大（ Convai 提到约 7.4 秒）。预加载后，跨语言流量下的单次延迟会平稳很多。
4. 真正决定能不能上线的部分：ECE + fail-closed
在 Agent 里，校准往往比裸准确率更重要。
- 预测
code_search，置信度 0.98 → 自动采纳通常合理 - 预测
code_search，置信度 0.52 → 基本是在猜；正确策略是 fail-closed handoff（人工复核，或追问澄清）
ECE （越低越好）
Laya （出厂原始）： ~0.466
Jev （公开数字）： ~0.246
Laya-Multi （ refit ）： ~0.106
Laya （温度 refit ）： ~0.081
未校准模型可以说「我 95% 确定」，但在它经常错的样本上，真实错误率可能接近 40%。温度 / 域内 refit 不是边角料——它决定阈值有没有物理意义。
5. JevLab 的视角：量的是 handoff 边界
我们的工作假设是：
没有阈值的准确率是幻觉。上线后，策略生死线是 handoff 边界。
两条反复强调的 caveat：
- 第三方表格 ≠ 受控对照。 更可信的是：同一批 prompt 、同一网络/运行时假设、钉死的模型版本。
-
歧义才是生产税。
- 「找到解析 auth token 的位置，并改测试去 mock 它」→ 多意图（
code_search+test_runner） - 「这个函数干什么？」却没贴代码 → 信息不足
- 「找到解析 auth token 的位置，并改测试去 mock 它」→ 多意图（
无约束路由器仍会吐出一个「看起来很自信」的标签，然后把下游状态搞脏。阈值的意义，是把「我在猜」变成 handoff，而不是变成一次错误工具调用。
概念上的评测切分：
- 清晰验证 / 测试集：看 auto-adopt 率，以及被自动采纳决策里的错误率
- 对抗 / 歧义挑战集：置信度会不会塌下来，让例如
t = 0.80的阈值干净触发 handoff
6. 怎么选：生产决策矩阵
更适合 Laya ，如果你需要：
- 本地 P50 大约 <50 ms
- 气隙 / 数据不出域
- 已有 GPU （ T4 / L4 一类）且愿意运维
- 多语言输入常见
更适合 TypeSafe Jev ，如果你需要：
- 无服务器、几乎零 GPU 运维
- 纯 TypeScript / Edge 友好接入
- 量小或突发，API 费用比常驻 GPU 更划算
必须零出站 / 气隙？
/ \
是 否
│ │
选 LAYA 有 GPU 吗？
/ \
是 否
│ │
要 <50ms ？ 选 JEV
/ \ （托管）
是 否
│ │
LAYA 两边都评一遍
7. 我们接下来做什么
Laya 这类可上线的开源决策模型，强化了一个判断：System 1 路由是基础设施，不是演示。
JevLab 正在评估把 Laya 基线加进公开 Lab ，让开发者可以：
- 在 同一套 Agent 路由任务上对比引擎
- 扫置信度阈值，观察 auto-adopt vs handoff 权衡
- 导出由这些曲线塑造的 TypeScript 向路由策略
在正式 measured report 发布前，请把公开站点当成 非官方阈值实验室 / Preview：适合用「策略空间」思考问题，不等于每一张图都已是发版门禁。
原文与 Lab： https://jevlab.dev/blog/laya-vs-jev · https://jevlab.dev
独立非官方项目。与 TypeSafe AI 、Convai Innovations 无隶属、背书或维护关系。文中基准数字除非另有说明，均来自已公开的第三方 / 厂商材料。
【钛晨报】中国央行召开外资金融机构座谈会，潘功胜最新发声；沈鼓集团大幅波动，上交所再次通报；AUDI遭德国总部拒绝？奥迪中国、上汽奥迪接连发声
【钛媒体综合】9月21日，中国人民银行召开外资金融机构座谈会，听取外资金融机构意见建议，研究进一步优化营商环境、推动金融业高水平对外开放有关工作。中国人民银行行长潘功胜出席会议并讲话。中国人民银行副行长宣昌能主持会议，中国人民银行副行长邹澜，国家外汇管理局副局长徐志斌、李斌出席。
座谈会上，潘功胜介绍了当前中国经济金融形势和货币政策实施情况，听取意见建议，并就各机构关心的问题交流回应。
潘功胜表示，中国经济运行总体平稳向好，结构持续优化，高质量发展不断取得新进展。中国人民银行将认真落实党中央、国务院决策部署，实施好适度宽松的货币政策，为经济稳定增长和金融市场平稳运行营造良好的货币金融环境。继续推动金融高水平开放，持续完善政策供给，稳步扩大金融市场双向开放，不断优化跨境支付服务，更加便利人民币国际使用。
各外资金融机构认为，今年以来中国人民银行在深化金融业改革开放、优化营商环境、便利人民币国际使用等方面的系列举措取得积极进展。希望持续优化相关政策，并加强与市场的沟通。
美国银行、摩根大通银行、汇丰银行、渣打银行、德意志银行、星展银行、阿布扎比第一银行、印尼曼底利银行、法国巴黎银行、摩根士丹利、高盛、瑞银证券、宏利金融、博枫资管、加拿大养老基金等15家外资金融机构负责人参会并发言。中国人民银行、国家外汇管理局有关司局和所属单位负责同志参加座谈会。
钛媒摘声：
自今年6月以来A股市场上的中国储能价值链股份大幅调整，宁德时代、海博思创、德业科技、阳光电源等跌幅远超大市表现，反映投资者对明年中国储能需求前景疲弱及地缘政治不确定性上升的忧虑。私以为市场属过度悲观，维持对2030年前储能需求的正面看法，预测中国储能装机至2030年的年均复合增长率为约22%，预期2027年电池出货同比增长约20%，对比市场预期几乎零增长。
——摩根大通
美国股市容易受到能源价格进一步上涨以及债券市场波动加剧的影响，在这种情景下，标普500指数可能下跌最多7%。尽管强劲的企业盈利迄今帮助股价抵御了债券收益率上升的压力，但标普500指数估值在过去四个月已经下滑至3月以来最低水平。
——摩根士丹利
国内公司：
9月21日，蚂蚁集团CEO韩歆毅发布全员信，宣布支付宝进行组织调整与人事任命。根据调整，支付宝事业群、数字支付事业群和芝麻信用事业部将组建全新的支付宝事业群。吴敏芝将担任新支付宝事业群总裁，并兼任蚂蚁CPO。吴敏芝于2021年8月加入蚂蚁集团。在此之前在阿里巴巴集团任职20余年，先后担任阿里巴巴国际贸易事业群总裁、B2B事业群总裁、阿里巴巴首席客户官等岗位。
亚马逊云科技（AWS）旗下大模型服务平台Amazon Bedrock日前宣布接入开源大模型Kimi K3，全球企业开发者可通过Bedrock直接调用，此前传闻的Kimi与海外云厂商收入分成合作正式落地。据了解，月之暗面正与多家海外云厂商推进收入分成合作，云厂商在其平台上架Kimi模型，并基于模型调用量与月之暗面进行分成，这是中国大模型公司首次以分成模式向全球三大云厂商输出模型能力。另据阿里云百炼平台官方信息，Kimi K3此前已上架阿里云百炼，双方达成了类似合作。
9月21日，宇树科技发布Dex5-S灵巧手，真手1:1尺寸，3.99万元起，22个关节均可以反向驱动，且每个关节自带极限冲击力距保护。
9月21日，针对近期理想汽车自研零部件外供消息，理想汽车总裁马东辉表示，理想自研马赫芯片、碳化硅模块等零部件可以外供，此类标准化零部件外供有助于摊薄研发成本。但电池包因为产能和适配性原因难以外供。
9月21日，根据阿里云栖大会的嘉宾名单，刘大一恒已出任ATH事业群Token Foundry Qwen LLM项目负责人，即千问大语言模型项目负责人。刘大一恒2020年取得四川大学计算机博士学位，2021年加入阿里巴巴，此后一直是通义千问系列模型的核心研发人员。
9月21日，北京市朝阳区奥林匹克公园南区土地一级开发项目OS—15地块由北京云瑞长石科技有限公司以底价26.13亿元摘得。天眼查信息显示，北京云瑞长石科技有限公司由北京字跳网络技术有限公司全资持股，股权穿透后，实际控制主体为抖音集团（香港）有限公司。出让文件显示，奥林匹克公园地块土地面积约2.24万平方米，规划建筑面积约9.17万平方米，用地性质为0902商务金融用地。
包括西安市人力资源和社会保障局、西安市高新区人力资源行业协会等机构近日都在官方平台上发布比亚迪西安基地大规模招工的招聘信息。这些信息显示，比亚迪在西安的多个厂区同时招工，涉及多个事业部，招工规模超过8000人，应聘最高奖励达6000元。火石创造产业研究院院长冯雷表示，这波招聘对应的就是产能爬坡。更准确的解读是：上半年产线切换减产期间，西安基地确实经历了用工收缩和人员向郑州、合肥、深汕等扩产基地分流；现在随着排产恢复加上出口订单激增，劳动力缺口集中显现。
西贝创始人贾国龙在日前举行的一场专项领域协同发展大会上表示，恳请监管部门进一步厘清高流量网络账号的言论边界，区分正常舆论监督、观点辩论、恶意贬损、商业诋毁和网络软暴力。近日，“西贝被曝将彻底倒闭”的话题登上微博热搜。据了解，西贝的经营风波源于2025年9月的预制菜舆论危机，彼时罗永浩吐槽西贝“几乎全是预制菜”的话题登上微博热搜。“预制菜风波”后，西贝门店客流出现断崖式下跌。
拿下北美大客户70%正交背板订单？千亿PCB龙头胜宏科技回应
9月21日，有传言称：“北美大客户下单正交背板订单，胜宏拿下70%份额，谷歌TPU PCB业绩指引上调两倍。”同时还有部分关于胜宏科技下半年业绩增长的传闻流出。对此，胜宏科技接线工作人员称：“我们跟具体客户的合作细节保密，没办法讨论。”对于下半年业绩环比增长超50%等传闻数据和股价上涨情况，该工作人员表示：“公司没有对后面业绩做出预期或承诺，具体以披露的定期报告为准。”“股价影响因素有很多，今天整个PCB和科技板块都涨的还可以。”该工作人员提到。
9月21日，宁德时代线上商城更新储能电芯报价，超大容量587 Ah储能电芯首次对外公开挂牌价格。对比9月初披露的前期商城报价，280 Ah(1P)储能电芯最低报价上调1.1%，314 Ah储能电芯最低报价上调2%。对此，宁德时代相关人士回应称，此次调价属于常规调价，公司此前也会根据市场情况进行调整。
国外企业：
9月21日，奥迪中国发布声明称，近期，为切实维护海外消费者合法权益，奥迪总部已针对海外未经官方授权销售AUDI车型的进口商开展相关法律行动。奥迪总部的声明系针对目前海外未经官方授权销售的进口商行为，并切实保护海外消费者相关权益做出的提醒。相关报道意在表达欧洲的奥迪经销商网络无法对目前进入欧洲市场非官方支持的平行进口AUDI车辆提供售后服务保障，而非对品牌的不认可。但有相关报道给公众带来了误解，对AUDI品牌形象造成影响。在此，奥迪中国严正声明并澄清AUDI品牌是奥迪在华成立的全新电动品牌，是奥迪双品牌战略的重要支柱。
OpenAI据悉正开发新功能，应对Grok Bot与Meta个人AI助手竞争
9月21日，据报道，OpenAI正在开发新功能以应对Grok Bot的竞争，并考虑如何回应Meta推出的Muse。
9月21日，Alphabet旗下谷歌宣布推出新笔记本电脑品类“Googlebook”，起售价为899美元。谷歌表示，每台Googlebook均包含12个月的Google AI Pro服务（提供5TB云存储和Gemini Advanced工具），以及3个月的YouTube Premium、Adobe Photoshop等服务。此外，Googlebook OS还将定期推送功能更新，并提供最长10年的系统更新。该设备目前已开放预购，其将于10月4日起在美国上架，并于10月5日在加拿大、英国、爱尔兰、法国、德国和澳大利亚上架。
iPhone 19被跳过？iPhone 20 Pro配置曝光
9月21日，据数码博主爆料，iPhone 20 Pro系列早期屏幕的部分参数为：iPhone 20 Pro配备6.41英寸屏幕，分辨率约为2686x1236；iPhone 20 Pro Max屏幕尺寸6.96英寸，分辨率约为2912x1340。该博主表示，苹果iPhone 20 Pro系列正测试无边四曲面设计，屏幕打孔方案（小灵动岛）。更值得关注的是下一代iPhone的命名，有网友在评论区询问“苹果19系列呢”，该博主回复称：“目前供应链信息是跳过，2027款iPhone命名是20系列。”其实，苹果打算跳过iPhone19，用 “20” 作为20周年纪念，复刻iPhone X跳过iPhone 9的策略在业界早有流传。
9月21日，诺和诺德在伦敦举办“资本市场日”（CMD），并在活动上介绍了公司2030年战略目标。诺和诺德表示，公司计划到2030年推出超过5款重磅炸弹级产品，并在2035年实现超过1500亿丹麦克朗的管线销售额。该公司还计划在肥胖和糖尿病领域拥有至少5个III期项目，并在其他治疗领域拥有至少5个III期项目。此外，诺和诺德计划到2030年扩大产能，使口服GLP-1药物惠及的肥胖患者人数增加10倍。其表示，公司目标是在2030年前保持基本稳定的调整后营业利润率，并维持具有吸引力的每股股息。
政策风向：
港交所拟将主要交易门槛提至50%
9月21日，港交所发布《上市机制竞争力检讨（第二阶段）》咨询文件，建议调整上市发行人须予公布交易、关连交易及分拆上市的监管规则。其中，界定主要交易的重要性门槛拟由现行25%提高至50%。按建议，任何一项百分比率达到25%但低于50%的交易，将归类为须予披露的交易，并以加强公告披露要求取代通函及股东批准规定。港交所表示，此次改革旨在协助上市发行人更灵活、高效地开展公司交易，同时为投资者提供稳妥保障，维持市场信心。
9月21日，2026中国无线电大会在河北省雄安新区开幕。会议强调，发展先进制造业，加快推进新型工业化，离不开稀缺的无线电频谱资源的支撑保障和安全有序的电磁环境。要优化频谱资源布局，充分发挥频谱资源引领无线电技术创新应用、支撑无线电产业发展的作用，夯实产业发展根基。要建强创新平台，推进无线电科技创新和产业创新融合发展，激活内生动能。要提升无线电治理效能，持续健全无线电管理法律法规和制度标准体系，加强无线电监测干扰查处，依法严厉打击非法用频设台行为，筑牢电磁空间安全屏障。要深化开放合作，办好国际电信联盟2027年世界无线电通信大会，为国际频谱治理贡献中国智慧、中国方案。
股市行情：
上交所：将持续对沈鼓集团上市初期交易予以密切关注，依规采取自律监管措施
上交所发布关于沈鼓集团相关情况的通报称，沈鼓集团（601091）自2026年9月17日上市以来，股票价格大幅波动。部分投资者在交易该股过程中存在影响股票交易正常秩序的异常交易行为，上交所持续对违规投资者采取了自律监管措施。公司已发布风险提示公告，提醒广大投资者理性决策，审慎投资。9月21日，该股交易2次触及盘中临时停牌。上交所将持续对该股上市初期交易予以密切关注，依规采取自律监管措施。依法合规参与交易，是市场有序运行的前提。再次提醒广大投资者，关注风险，审慎参与，合规交易。
星帅尔：筹划购买PCB刀具设备公司湘鹰新材料100%股权，股票停牌
9月21日，星帅尔公告称，公司正在筹划发行股份及支付现金方式购买资产并募集配套资金事项，标的公司为东莞市梵宇自动化科技有限公司和东莞市湘鹰新材料科技有限公司，标的公司主要从事PCB刀具设备和半成品耗材的研发、生产及销售。本次交易基础整体合计估值暂定8.4亿元，业绩承诺期为2026年-2028年，累计扣非净利润不低于2.1亿元。公司股票自2026年9月22日开市起停牌，预计在不超过10个交易日内披露交易方案。
9月21日，金丹科技公告称，公司股票于2026年9月17日、18日、21日连续三个交易日收盘价格涨幅偏离值累计超过30%，属于股票交易异常波动。公司目前主营业务为乳酸及其系列产品的生产与销售，公司年产7.5万吨聚乳酸生物降解新材料项目尚处于试车阶段，项目投产及产能释放时间均具有不确定性，公司亦未接收聚乳酸相关订单，敬请广大投资者理性投资，注意投资风险。
9月21日，江波龙公告称，公司此前拟以不低于人民币4亿元、不超过人民币8亿元回购股份，回购价格不超过人民币735元/股，用于股权激励或员工持股计划。2026年9月8日至2026年9月18日，公司实际回购A股股份229.06万股，占A股总股本的0.53%，成交总金额为8亿元(含交易费用)，本次回购计划已实施完毕。
其他重要内容：
当地时间9月20日，中美经贸中方牵头人、国务院副总理何立峰与美方牵头人、美国财政部长贝森特和贸易代表格里尔在美国纽约举行经贸磋商。双方以两国元首重要共识为引领，秉持相互尊重、和平共处、合作共赢的原则，围绕落实历次经贸磋商共识、促进双边贸易投资等双方共同关心的重要经贸问题，进行了坦诚、深入、富有建设性的交流，并就人工智能有关问题举行对话。
Muse登顶，Meta靠agent扳回一局
（本文作者为 字母AI，钛媒体经授权发布）
文 | 字母AI
Muse上线约10天，登顶美国App Store免费应用榜，超过了ChatGPT。
几乎同一时间，另一条个人Agent路线上的代表产品Manus，也传出新一轮融资消息，计划融资5亿美元，估值约40亿美元。
Agent正在给前沿AI大厂提供一条“弯道超车”的路径。基础模型虽然重要，但到Agent的赛道上，产品设计、工具调用、任务执行、权限管理和用户入口也加入了战场。后来者未必要先在模型榜单上赢过OpenAI和Anthropic，也有机会先在应用层拿到结果。
Meta显然已经走上了这条“捷径”。
过去一年，它在模型竞赛里追得并不轻松。钱没少砸，人没少挖，算力没少堆，但一直有些雷声大雨点小，能让普通用户感知到的成绩比较有限。
直到Muse，Meta终于有了一个真正属于自己的AI爆款。
Muse凭什么成为爆款？
Muse刚刚发布的时候，单看功能，其实算不上有多特别。
它能浏览网页、调用工具、处理文件，以及替用户订酒店、发邮件、购物。这些能力ChatGPT、Claude、乃至此前的Manus都已经展示过了。
按理来讲，这些功能很容易碰到隐私和权限的边界，用户很难不担心Agent的安全风险。
让它替你整理日程，你就要开放日历；让它替你读邮件，它就要进入你的邮箱；让它帮你购物，它不仅要知道地址和偏好，还需要接触账号和支付信息。
提示词注入也是个需要小心的事情。Agent浏览网页、读取邮件和文件时，会不断接触来自外界的信息。如果有人在网页里藏下一段恶意指令，诱导模型把用户资料发出去，一个拥有较高权限的Agent可能会把攻击一路传递到真实账户。
Meta在做Muse时承认，不管模型训练得多好，Agent都会犯错，也可能被攻击。
它的特殊之处在于，它并没有把安全完全押在模型足够听话上，而是在模型之外，又搭了一整套的权限系统。
简单来说，Muse在云端给每个用户配了一台独立电脑。
你可以把它理解成一台永远开着，并且只属于你的远程电脑（虚拟机），里面有浏览器，也能存文件、运行程序。Muse替你查资料、处理文件、跑任务，基本上都在这台电脑里完成。
你的文件、网页登录状态、邮箱和日历连接，并不会和其他用户混在一起。即使Muse需要长期替你工作，也是在这台独立的电脑里活动，不至于拿着权限在整个系统里到处跑。
值得注意的是，住在这台电脑里的Muse，并不是这台电脑真正的“管理员”。
Meta把整个系统拆成了两个相互隔离的安全区域，Muse住在其中一个区域里，而另一个区域则放着真正敏感的东西——包括用户的登录凭证、安全服务，以及一个名为Sentinel（哨兵）的独立安全Agent。
这个Sentinel专门审批网络访问和第三方服务，Muse可以提出发邮件或者调用账户的请求，但真正放行的是Sentinel。它可以检查Muse准备访问哪个网站、哪个地址，使用什么请求方式，以及准备把什么内容发送出去。
密码和支付信息也是类似的逻辑。登录凭证被保存在独立的安全存储里，Muse可以使用，但看不到具体内容；发送邮件、购买商品这类敏感操作还会再次向用户确认。用户也可以单独规定某个连接器的权限，比如邮箱是只允许读取，还是连发送也一起开放。
支付环节又做了一层隔离，Muse接入Stripe的Link后，可以生成一次性支付卡，让真正的银行卡信息不直接暴露给Agent或商家。
层层保障，限制了Muse可能造成的破坏。
用户愿意信任它——或者说，愿意相信它就算出了问题也翻不出什么风浪——它才有机会真正进入普通人的生活。
当然，只有安全肯定也不行。
Muse背后的模型是Meta自研的Muse Spark。Alexandr Wang后来透露，从Muse Spark 1到最新的1.3，这整个模型系列从一开始就在为Muse这个个人Agent做准备，每一轮升级都在重点强化Agent和多模态能力。
模型之外，Muse背后还有Meta自己的整套产品生态。
它能接入Instagram、Facebook等平台，也可以直接在WhatsApp里使用。
Meta官方给出的案例是，如果你准备请朋友来家里吃饭，Muse可以翻你在Instagram里收藏过的菜谱短视频，帮你挑菜、列购物清单，还能记住朋友有没有忌口，最后再帮你把邀请发出去。
Axios特别提到，Muse能快速走红，靠的不只是模型本身，还包括Meta一直很擅长的几件事——把复杂技术做成普通人能用的产品，把产品迅速推到大量用户面前，以及理解用户到底喜欢什么、需要什么。
Muse上线大约10天后，就冲上了美国App Store免费iPhone应用榜第一，超过了ChatGPT。
Meta过去一年那场声势浩大的AI重建，也终于拿出了一个普通用户也能直接感知到的成绩。
不再恋战SOTA，Meta瞄准个人Agent
过去一年，Meta在前沿AI公司里的处境一直有点尴尬。
钱是没少花的，人是没少挖的，算力更是越堆越大。但放到OpenAI、Anthropic和谷歌旁边看，Meta始终差点意思——前两家就不说了，谷歌至少还有云服务和TPU生态撑起自己的AI版图。
相比之下，Meta迟迟没有拿出一个足够有说服力的大结果。
2025年，Llama 4令人失望，原本被寄予厚望的Behemoth也一再延期。曾经靠开源掀起一轮浪潮的Meta，在SOTA模型竞争上渐渐掉队。
于是，Meta开始了它的重建工作。
2025年6月，它花143亿美元买下Scale AI 49%的股份，把Alexandr Wang直接挖来负责新的AI体系；随后成立Meta Superintelligence Labs（后文简称MSL），不惜开出上亿美元级别的天价待遇，从OpenAI、Anthropic、Google DeepMind大规模挖人，AI组织半年内多次重组。
算力也一起往上堆，Meta 2025年资本开支达到722亿美元，2026年的指引进一步提高到1300亿至1450亿美元，并建设了Prometheus、Hyperion等吉瓦级AI数据中心。
到了今年4月，Muse Spark发布。Meta自己也说，这是MSL“从头重建AI技术栈”9个月后的第一份模型答卷。
我们不妨把Manus看成Meta转向Agent的一次重要启发。
去年12月，Meta一度直接收购Manus，而后者最出名的地方，就在于把模型、浏览器、工具和执行环境拼成了一个能自己完成复杂任务的通用Agent。后来这笔超过20亿美元的交易被监管部门要求拆解，但Meta愿意花这么大价钱买Manus，已经可以看出，它至少觉得这条路是值得尝试的。
Meta没能留下Manus，但把Manus代表的那套Agent逻辑留了下来。
巧的是，Manus自己后来也开始往个人Agent走。2月，它把产品接进Telegram，官方文档里直接写道：“你的个人Agent，随时随地”。
Agent是任务的入口，理想条件下，用户只需要给出需求，Agent就能完成任务——用户不需要去想中间用了谁家的模型、接了谁家的工具。
Meta并没有放弃训练模型，但它不再等着模型先拿第一，再考虑产品怎么做。模型开始变成底座，Agent则成了更直接的突破口。
Muse Spark这一系列模型，瞄准的正是个人Agent；而Muse这个产品，证明了这条路确实可以拿出非常亮眼的成绩。
这条路线并不偏门，甚至充满了机会。
Muse之外，一个叫Instinct的个人Agent甚至还没有正式全面上线，就已经被资本追着下注。
它目前仍处于邀请测试阶段，可以接入邮箱、消息、日历和位置，替用户购物、订餐厅、取消订阅，最近又开始测试独立邮箱和代打电话等能力。8月底，它刚以约25亿美元估值完成融资；9月，据《The Information》报道，公司正在讨论再融资10亿美元，估值直接冲到了约100亿美元。
“选择大于努力”
如果再把视角拉远一点，会发现过去一起追赶大模型的几家老牌科技巨头，现在其实已经开始分头走了。
谷歌是少数还在坚持全栈打法的公司：模型要争，Agent要做，云要卖，芯片也自己造。
早些时间谷歌还传出可能要退出顶尖模型竞争的传闻，但就在最近几天，Arena里还出现了一个挂着“gemini-3.8-flash”名字、能力明显异常的模型，被社区广泛猜测是尚未发布的Gemini 4 Pro。另一边，Flash系列几乎三周一更，谷歌9月又连续更新了Gemini 3.8 Live和3.8 Live Extended Thinking。
今年I/O上，谷歌直接宣布进入“Search Agent时代”，让Agent可以24小时在后台替用户追踪信息；Google Cloud也推出了Gemini Enterprise Agent Platform。再往底层，还有已经做到第八代的TPU、Google Cloud和整套AI基础设施。
微软和亚马逊的选择就不太一样了，他们正在把自己的优势集中到企业服务和AI基础设施上。
尽管微软还在做MAI系列，亚马逊也有Nova，但模型已经不再是这两家公司最重要的目标。
微软现在更强调多模型平台。Azure AI Foundry里同时提供OpenAI、Anthropic、xAI和微软自己的MAI模型，企业可以按质量、成本和任务自由选择。微软最新财报披露，今年以来，同时使用多家模型的客户数量增长了5倍；Foundry和Agent 365则负责把这些模型真正接进企业数据、权限和Agent体系。
比起把自己的模型做到最强，微软更想确保，无论最后谁家的模型更好，企业都在Azure上用。
亚马逊的转向则更加明显。
今年7月，亚马逊直接裁掉了AGI团队的部分岗位。此前，这支原本相对独立的AGI组织已经被并入一个更大的技术部门，和芯片、量子计算放到一起；包括Rohit Prasad、David Luan在内的多名核心负责人也先后离开。亚马逊给出的解释是，要精简优先级，把资源集中到最能给客户创造价值的领域。
与此同时，AWS越来越强调Bedrock和AgentCore。Bedrock直接接入OpenAI模型、Codex和托管Agent；AgentCore甚至明确做成“模型无关”，开发者可以自由换模型，AWS负责运行环境、权限、安全和监控。
它的思路和微软类似，与其花大工夫追赶SOTA，不如确保别人做出来的模型和Agent最后都跑在AWS上。
Meta走的是第三条路。
尽管Meta也在建设巨型数据中心，今年甚至传出计划把部分AI算力对外出售，但和谷歌、微软和亚马逊相比，Meta并没有一个已经成熟的公有云业务可以直接承接AI需求。
Meta现成的优势在另一端，在几十亿普通用户、社交关系、内容推荐、广告系统，以及Instagram、Facebook、WhatsApp和Threads这些消费级入口上。
在SOTA模型的比赛里，这些东西几乎帮不上忙；可一旦比赛来到个人Agent，情况就完全不一样了。
一个真正好用的个人Agent，不仅需要一个足够智能的模型，还需要知道你喜欢什么、和谁来往、最近准备做什么；要能进入你每天使用的软件，还要有办法长期待在你身边。
这时候，Meta过去积累的那些“老本行”，突然都变成了AI能力的一部分。
社交关系变成上下文，内容推荐变成对用户兴趣的理解，几十亿用户变成分发渠道，WhatsApp和眼镜又可以继续变成入口。
Muse真正重要的地方就在这里。至少从Muse开始，Meta终于不再只是靠“有钱、有卡、有人”证明自己还坐在前沿AI的牌桌上。
它有了一个真正能摆上桌的结果，而且这个结果，不是靠复制OpenAI最擅长的方式拿到的。
Meta终于找到了一块更适合自己长板的战场。
事实上，国内的三家大厂也看上了个人Agent这个方向。腾讯、字节、阿里各有不同的先天优势，并且最近都有类似的动作出现。
和更偏工作流程的办公Agent不同，个人Agent真正要接管的，是一个人的日常生活。
在这个战场上，腾讯最强的是关系和服务。微信里有人际关系、聊天、支付、小程序、公众号、视频号和大量线下服务，一个个人Agent如果真要替用户处理生活事务，微信几乎天然就是操作台。最近正在灰度的微信助手“小微”，已经开始调用微信原生功能和小程序替用户办事。
字节最强的是内容、推荐和消费端AI入口。抖音知道用户喜欢什么，豆包已经有大规模用户，飞书掌握工作上下文；最新的豆包手机助手又进一步进入系统层，开始直接操作手机和跨应用完成任务。
阿里的优势则是交易和商业服务。淘宝、天猫、支付宝、饿了么、高德、飞猪、钉钉，再加上阿里云，本身就覆盖购物、支付、本地生活、出行和工作。千问已经开始把这些服务串起来，让AI直接完成搜索、下单、支付和出行规划；蚂蚁阿福则从健康场景切入，尝试长期管理用户的个人健康信息。
在这个方向上，最后谁能做出最大的个人Agent可能没那么重要。只要几家大厂都开始争着替用户把事情办完，最终省事的还是我们。
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大厂AI争夺战背后：字节刚赚了200亿美元，却转头贷款296亿美元？
（本文作者为 多空象限，钛媒体经授权发布）
文｜多空象限，作者 | 刘日斤
字节借到了2000亿元的贷款！
据彭博社9月消息，字节跳动已经敲定了一笔高达296亿美元的银团贷款，折合人民币约2000亿元。
有趣的是，最初字节只打算借200亿美元，结果消息一出，包括工商银行、中国银行、汇丰、摩根大通在内的近30家顶级银行蜂拥而至，争相送钱，额度直接被追加到296亿美元。
这是2026年亚洲市场上规模第二大的美元贷款，也是中国民营企业史上规模最大的离岸借贷之一。
根据 The Information 9月15日的披露，字节2026年上半年营收约1200亿美元，同比增长约30%，净利润约200亿美元，营收追平了Meta。
字节收入还在高速增长，利润也依然庞大，创始人张一鸣还刚成为了亚洲首富，结果转头却突然借了2000亿元，很多人不免感到疑惑：字节缺钱吗？。
但如果把视线移到“字节接下来要花多少钱”，答案就变得清晰了。因为这一次，字节面对的将会是一场越来越重资产的AI战。
无抵押拿走2000亿
先把这笔贷款本身拆开看。
字节跳动此次银团贷款规模约296亿美元，约合人民币约2000亿元，初始期限3年，最长可以延长至5年，由花旗集团、摩根大通等机构协调安排。
参与银行阵容相当豪华。共计吸引了中国、美国、欧洲、新加坡等地28家银行，15家中资银行则构成了“大后方”，合计承诺约189亿美元，直接扛下了六成以上的份额。
其中，工商银行单独承贷30亿美元，中国银行与建设银行分别拿下25亿和15亿美元，而汇丰及另外两家外资银行同样大手笔跟进，各承贷15亿美元。
这是2026年以来亚洲第二大美元计价的贷款，仅次于软银集团3月为投资OpenAI签下的400亿美元过桥贷款。
这不是一家银行给字节开了一张巨额支票，而是一群银行共同分担风险，这就是所谓的银团贷款。换句话说，就是一家公司需要借很多钱，但一两家银行不想全部承担，于是几十家银行一起出钱。
对于字节而言，这样做最大的好处是能够一次性获得大规模资金；对于银行而言，可以把风险分散到不同机构。
而且，字节这一次借钱，不仅借得多，借得还便宜。这笔贷款初始利差约为SOFR+68个基点，相比字节2024年SOFR+85个基点的水平，降低了17个基点，成为中国科技公司在离岸市场获得的最低利差之一。
抛开庞大的金额，这笔贷款的条款细节也很值得琢磨。
因为这是无抵押的信用贷款。在银行业，数百亿级别的美元项目如果没有股权或实体资产作抵押，简直不可思议。银行敢于“裸奔式”出借，这完全是对字节庞大现金流和企业信用投出的信任票，因为它们在评估字节的时候，确实看到了足够强的现金创造能力和偿债能力。
根据 The Information 9月15日的披露，2025年，字节全年营收约2000亿美元，同比增长约29%，到了2026年上半年，营收已经达到1200亿美元，同比增长约30%。
而且增长也没有完全依赖单一市场。TikTok带来的海外收入占比已经达到30%，相比2024年的25%进一步提高，TikTok Shop在2026年上半年全球GMV约503亿美元，同比增长92%。
就是这样一家现金流能力如此强的互联网巨头，为什么还要主动增加杠杆？
答案要从AI这方面找。
AI“迫使”字节巨额举债
在营收一再增长的同时，字节的利润率却连续三年在下滑，净利润率从2023年的26%，下降到2024年的21%，再到2026年上半年的约16.7%。
利润率变薄的关键推手，正是AI。
据财新报道，2026年字节计划投入AI的预算接近1600亿元，其中超过一半用于AI芯片采购，约200亿元用于豆包等大模型和AI应用迭代，约50亿元用于顶尖AI人才和研发。与此同时，公司计划投入约500亿元建设和扩建国内外AI数据中心、服务器集群等算力基础设施。
字节也正在考虑，把2026年资本开支提高到最高700亿美元，约为2025年的两倍以上。
在大模型这场旷日持久的AI竞赛中，算力是“硬通货”。从山西大同投资45亿元的太行算力中心，到内蒙古乌兰察布规划的数吉瓦级智算集群，再到东南亚马来西亚构建的“算力飞地”，字节迅速铺设AI基础设施。
而在软件端，庞大的用户量也在加速榨干算力。截至2026年6月，豆包月活用户已突破3.82亿，牢牢占据国内AI原生App榜首；火山引擎上的豆包大模型日均Token调用量更是突破了180万亿，半年增长超2倍。
每一次对话、每一张图片生成、每一段视频渲染，背后都是熊熊燃烧的电费与设备折旧费。
所以，此时的字节选择用长期资金对应长期资产。服务器、数据中心等基础设施，属于生命周期长达数年乃至十年的长期资产，如果全靠短期经营现金流去“硬扛”，极易抽干企业的流动性，即使是字节也会吃不消。
在低利率窗口期，借入3至5年期的低成本美元长期债务，用期限较长的资金去匹配长期投资，本身就是企业财务中非常典型的做法。
除了资金管理，还有一个财务难题浮出水面：字节账上确实有钱，但大多沉淀在境内，是人民币。
要在全球范围内抢购高端芯片、扩建海外数据中心，消耗的都是美元。如果在海外锁出一笔低成本的美元离岸贷款，既不用面临汇率风险与监管流程，也不会增加额外的财务摩擦成本。
所以这次字节的296亿美元贷款，是在为未来几年的“AI战”提前准备弹药，保证稳定输出。
大厂财力竞争：阿里股权融资，腾讯发债
放眼整个互联网科技圈，字节的“举债”并不是孤例。
2026年的中国互联网，正在上映一幕“大厂借钱潮”，以阿里、腾讯、字节为首，这三家融资方式不同，但背后的逻辑很相似。
阿里采用配股的方式。阿里在8月宣布配售约800亿港元新股，扣除相关费用后净额约797亿港元，这笔钱的用途非常明确：全部用于投资全栈AI能力和加强AI基础设施建设。
阿里虽不缺现金，但支出也很多。截至2026年6月底，阿里现金及其他流动投资达到4745亿元。可与此同时，阿里2026年第二季度资本开支达到676.78亿元，同比增长75%。此前公布的未来三年至少3800亿元AI基础设施投资计划，截至2026年6月底已经投入约1900亿元。
所以，阿里的选择是：不把自己的现金全部掏出来，而是通过股权融资得到一笔长期资金。
腾讯则选择发债。6月，腾讯发行24.5亿美元票据和150亿元人民币点心债，其中包含10年期和30年期品种。根据腾讯高层的表态来看，此次融资与AI资本开支有关。
腾讯曾表示，2026年的AI投入将比去年至少翻倍。所以在今年第二季度，腾讯的资本开支已达到527.8亿元，同比大幅增长176%。腾讯总裁刘炽平表示，投资者认可腾讯在AI资本开支上的部署。
不止国内这三巨头，美国巨头也同样疯狂。
Alphabet、亚马逊、微软、Meta四家云厂商2026年资本开支总额预计达7250亿美元，较2025年增长了77%。高盛预计，2026年超大规模云厂商资本开支占经营现金流比例将升至约100%，几乎把全部内部现金流投入到AI基础设施。
对于今天的互联网科技公司来说，AI最大的成本，不只是钱，还有时间。数据中心需要提前建设，芯片需要提前采购，人才需要提前抢，模型需要持续训练。
等到所有人都看见需求再开始准备，可能已经晚了。这也是阿里配股、腾讯发债、字节贷款背后的共同逻辑：
它们不是在为过去的业务输血，而是在为未来的AI基础设施提前下注。
参考文章：
《不差钱的字节，为何突然贷款2000亿？》，财经WEEKLY
《字节跳动获得296亿美元贷款》，财新
《年内亚洲第二大！字节跳动将获得296亿美元银团贷款》，界面新闻
《中国最有钱的几大公司，突然拼命借钱》，华商韬略
《阿里拟配股800亿港元，AI“吞金兽”考验大厂钱袋子》，第一财经
《今年最大一笔点心债诞生！腾讯境外发债剑指AI》，中国基金报
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