[程序员] win10 连小米音响蓝牙，一会就自动断
如题，怎么办啊
深度拆解 MiMo-V2.6：1M 上下文只是表面，2.5 万条轨迹才是底牌
代码、视觉、安全共用一套 RL，奖励机制也被重新设计。 作者丨郑佳美
编辑丨岑 峰
刚刚，小米正式发布并开源 MiMo-V2.6。Pro 拥有 1.02T 总参数、42B 激活参数，Flash 为 309B 总参数、15B 激活参数，两款模型支持 1M token 上下文，并覆盖文本、图像、视频和音频输入。如果只看这些数字，第一反应或许会觉得这又是一次模型规模升级。但这次小米投入更多篇幅讨论的，其实是模型完成预训练之后，能力还能怎样继续往上推。
这也是为什么后训练成了 MiMo-V2.6 的核心部分。小米把代码、通用 Agent、视觉和网络安全任务放进同一套强化学习系统，单次 RL 更新使用 1568 个 prompt，每个 prompt 生成 16 条 rollout。和普通问答不同，Agent 在这些任务里不是生成一段文本就结束，而是要不断读取环境、搜索信息、调用工具、执行操作，再根据返回结果调整下一步行动。训练对象因此不再只是最终答案，而是一整条包含状态、决策和反馈的行为轨迹。雷峰网
当强化学习开始围绕这种长轨迹展开，问题自然也变了。模型不仅要承担更长上下文和持续生成带来的计算开销，还要同时处理大量执行时间完全不同的任务，等轨迹数量真正上来以后，单纯依靠成功或失败这样的奖励，又很难判断两条都完成任务的路径，哪一条更值得模型学习。所以 MiMo-V2.6 后面的架构、异步训练和奖励设计，基本都是从这些实际问题里一步步长出来的。
01
1M 上下文背后
Agent 一旦开始长期停留在环境里，模型面对的计算形态就发生了变化。以软件工程任务为例，模型可能先读取大量代码，随后搜索文件、修改函数、运行测试，再根据 terminal 返回继续行动。早期读取的内容需要留在上下文里，但当前一次决策真正频繁使用的，往往只是正在处理的代码、最近几轮工具结果以及局部状态。MiMo-V2.6-Pro 的注意力结构正好利用了这种特征。70 层 Transformer 中，60 层采用 Sliding Window Attention，窗口只有 128 token，另外 10 层使用 Global Attention。也就是说，绝大多数层只处理附近信息，隔一段距离再由全局层完成长距离通信。
这样设计之后，1M 上下文并不意味着每一层、每一个 token 都要重新和完整上下文进行交互。当前操作需要的局部信息可以高频流动，远处的信息则通过少量全局层重新汇合。对于长时间运行的 Agent，这比把完整注意力铺满整个网络更符合实际工作负载。参数侧采用了类似思路。Pro 虽然拥有 1.02T 总参数，每个 token 实际只激活约 42B 参数，每个 MoE 层有 384 个 routed expert，其中只调用 8 个。模型因此可以维持较大的专家容量，又不需要让每个 token 穿过全部参数。这里的意义放到 RL 阶段会更明显。一次回答多算几个 token，成本差异有限，一次训练里同时生成数万条 rollou
派早报：小米召开秋季新品发布会、千问发布 Qwen-Audio-3.1系列模型等
智能体重写手机，高通骁龙换挡“双旗舰平台”
（本文作者为 志读科技，钛媒体经授权发布）
当智能手机的角色从信息终端向个人智能体中枢演进，上游芯片的设计逻辑也在被改写。过去十年，旗舰芯片的竞争围绕主频、制程、跑分等硬参数展开。而在智能体浪潮下，芯片设计的核心目标转向了端侧推理效率、多引擎协同能力、内存带宽瓶颈突破与全场景功耗控制，这对上游厂商的技术架构与产品战略都提出了全新要求。
“我认为我们终于步入了一个可以清晰看见AI智能手机形态的阶段。”高通公司总裁兼CEO安蒙在2026骁龙峰会上明确指出，智能体时代已经到来，推理成为关键，边缘侧将发挥重要作用，而骁龙正是面向智能体时代的处理器。
面向AI Agent时代的新竞争，高通改变了过往了产品策略，正式推出第六代骁龙8至尊版与第六代骁龙8超级至尊版两款旗舰移动平台。值得一提的是，这是高通首次在旗舰产品线采用双平台策略，背后既是对智能体时代终端分化的回应，也标志着骁龙旗舰芯片正式从“性能驱动”迈入“智能体原生”的全新阶段。
智能体时代，手机不会消失
相比较往年，今年的骁龙峰会AI味儿更浓。这点倒不是说全场AI出现的高频率，而是在确定的共识下，整个消费电子终端都在关心高通的落地答案。
过去很短一段时间里，AI领域发生了许多变化，发展速度前所未有，比如混合专家模型（Mixture of Experts）、规划器和全新模型架构的发展，MCP协议开始大规模普及，使智能体能够连接互联网中的各种服务。同时，智能体和各类Skills生态也在不断发展。
谷歌设备高级副总裁Rick Osterloh经历过很多计算技术的变革，但仍直言从来没有哪一次像AI计算变革这样。“目前，用户规模和增长速度迎来了爆发。变化之大令人难以置信，而且我认为这真的只是个开始。”
正是这些技术的共同发展，推动着智能手机向AI智能手机加速演进。峰会的一开始，高通也给出了一组数据：70%的受访者表示对个性化智能体感兴趣，66%的受访者表示对多台以个人智能体为核心打造的设备感兴趣。
在高通看来，智能体时代的到来并非一蹴而就，而是移动AI持续演进的必然结果。过去，AI进入智能手机，是以影像辅助的角色出现，本质上是对单一功能的效率提升。而今天，AI正在从根本上重塑智能手机的使用方式，正式迈入智能体的全新阶段。
这一阶段的核心范式转变，是体验的中心从手机转向智能体，交互的起点从App转向意图。安蒙指出，“我们正在从以App和助手为中心的时代，迈向智能体时代。未来体验的核心将不再只是手机，而是智能体，这也将改变智能手机在整个系统中的角色。”
值得一提的是，早在3年前，消费电子市场就在期待新的超级终端的诞生，但事实证明，手机的地位非常稳固。伴随着智能体时代的到来，安蒙也是再一次强调了智能手机不会被取代。
在他看来，手机不仅不会消失，反而会成为智能体时代的控制中枢。核心原因在于，智能手机是最贴近用户的个人终端：它全天候伴随用户，经过深度个性化定制，积累了最完整的用户使用习惯与情境数据。这些数据是智能体实现个性化体验的基础，而手机天然承担了情境汇集、体验融合的枢纽角色。
在交流中，高通高级副总裁兼手机业务总经理Chris Patrick同时指出，随身、情境感知、连接，这些是智能体AI的基础，而智能手机是唯一能够以如此大规模将这三个要素融为一体的终端。
只不过，过去二十多年的智能手机体验几乎一直围绕着App展开。而在智能体时代，体验的起点不再是App，而是意图本身。
移动芯片的新命题，高通用双旗舰回答
要让智能体从概念走向真正可用的体验，行业有着统一的价值标尺。
第一是可信，智能体代表用户行动，必须保障安全、保护隐私，且让用户始终掌握控制权；第二是毫不费力，智能体必须比用户手动操作更简单、更高效，否则就失去了存在的意义；第三是个性化与主动性，智能体需要理解用户所处的情境，主动提供服务而非打扰用户，在需要的时刻及时响应，并且能够跨不同终端持续运转。
这一切体验的落地，都对底层硬件体系提出了颠覆性的要求，需要重新思考如何设计计算引擎。智能体工作流具备多任务并发、异构核心频繁调度、模型参数量大、对内存带宽高度敏感的特点，它要求芯片从底层架构层面实现计算、内存、传感与连接的全系统协同。
这也正是高通新一代旗舰芯片的出发点：不再追求单点参数的极致，而是围绕智能体的真实工作流，做全链路的系统性优化。“单一标准，已经无法定义旗舰，保持领导力需要不止一条前进道路。”安蒙说道，因此今天，高通推出两款骁龙8至尊版平台。
其中，第六代骁龙8超级至尊版移动平台搭载全新Qualcomm® Oryon™ CPU、下一代Qualcomm® Adreno™ GPU和重新设计的Qualcomm® Hexagon™ NPU，并配备LPDDR6内存与高速存储通道。
定制Qualcomm Oryon CPU峰值频率高达5GHz，并引入全新的可扩展缓存架构Qualcomm Oryon FlexCache，实现更加强大的智能体多任务处理和系统规划能力；Adreno GPU引入针对AI负载打造的Adreno Matrix Cores，并支持全新Adreno Neural Fusion特性，将AI和图形处理更加紧密结合。
Hexagon NPU则面向智能体AI的Transformer工作负载引入全新的Element Accelerator，并将大容量共享内存扩容50%，实现端侧推理性能的进一步突破，可支持300亿参数级别的MoE混合专家模型。
在会后的交流中，谈及5GHz的高频，高通技术公司执行副总裁兼技术规划、边缘解决方案和数据中心业务总经理马德嘉表示，这是基于当前智能体AI任务特点而决定的，Agent AI工作负载必须确保编排过程非常快速地完成，这样的设计是为了满足Agent AI在设备和数据中心对CPU算力日益增长的需求。
第六代骁龙8至尊版同样采用2纳米制程工艺，搭载定制的Qualcomm Oryon™ CPU、全新架构的高通® Adreno™ GPU和高通® Hexagon™ NPU。谈及二者之间的差异，Chris Patrick表示，主要还是在封装上面。至尊版采用传统封装堆叠（PoP）方案，超级至尊版采用Offset PoP封装方案，可以更好的优化散热能力，带来更持久的峰值性能。
“随着智能体AI时代持续演进，我们的多旗舰策略有助于扩展移动体验的边界，同时将最新的AI创新技术引入更广泛的旗舰终端中。通过打造两款创新的平台，我们为OEM厂商提供更丰富的选择，并共同塑造下一代智能、个性化移动体验的能力上限。”
长跑才刚开始
在高通的战略路线中，智能体将成为体验的中心，用户的手机、PC、眼镜、可穿戴设备、以及汽车，都将成为智能体的终端入口。
除了手机旗舰新品，高通还推出了第二代骁龙音频平台至尊版，与前代平台相比，AI能力提升高达2倍，并支持多种智能体验同时运行，平台功耗降低高达40%、平台尺寸缩小达30%。
“AI要为你服务，并与你息息相关，否则你根本不会使用它。如果AI与你的需求和情境不相关，你就会选择自己完成这些事情。”安蒙说道。
只是，尽管智能体时代的技术蓝图已经清晰，但落地之路仍面临多重挑战。
从行业环境看，全球智能手机大盘增长趋缓，无形中成了智能体手机的阻碍；从技术落地看，端侧大模型的内存与功耗瓶颈仍存，智能体应用生态碎片化，消费者对AI 手机的感知仍停留在概念层面；从商业层面看，前沿技术的研发与制造成本高企，如何在高端突破的同时实现技术下沉，覆盖更广泛的用户群体，也是全行业的共同课题。
当然，高通也认识到了这一点，个人计算的未来不是某个终端决定的，规模化有挑战，公司首席营销官莫珂东直言，“没有任何一家公司能够独自构建这样的未来。当企业各展所长，并在打造人们信赖且愿意使用的体验方面达成共识时，创新自然水到渠成。”
为此，在峰会现场，你会看到舞台上不单是高通的技术宣讲，还有合作伙伴的落地成果展示。从小米、荣耀到努比亚再到千问，中国公司几乎成了端侧智能体落地的航向标。与此同时，小米和摩托罗拉还来到现场站台。
其中，小米集团高级副总裁曾学忠宣布，小米将全球首发第六代骁龙8超级至尊版和第六代骁龙8至尊版处理器，并现场展示了小米18 Pro系列真机，将于年内登陆全球市场。目前，搭载这两款旗舰芯的手机也已经在国内发布。
摩托罗拉移动业务首次向全球展示最新一代AI旗舰智能手机产品，搭载骁龙8 Elite Extreme Gen 6移动平台，围绕端侧AI体验、移动影像品质和性能稳定性等方面进行了升级，并首次引入Bang & Olufsen音频技术，预计于2026年在全球市场上市。
从技术路演，到与合作伙伴一同定义未来，智能体时代的大幕才刚刚拉开，下一个落子也并非由一方独自打造。而唯一可以确定的一点是，移动芯片的竞争已经从参数比拼进入体验定义的新阶段。
高通此次的双旗舰布局，既是对当下行业变革的回应，也是对未来十年移动计算的押注。对于消费者来说，真正的AI手机或许还在路上，但底层的技术基石，已经在这一代芯片中悄然成型。（本文首发于钛媒体APP，文 | 志读科技，作者 | 杜志强，编辑 | 杨林）
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造车的人，造手机的人，和造机器人的人
（本文作者为 舒书，钛媒体经授权发布）
文 | 舒书
2026年9月，东风汽车智能化技术首席总工程师张振林透露，人形机器人“小东”将于10月进入工厂试生产，承担总装、分拣、搬运、上下料、质检等任务。到年底，将进行小批量、小点位试制，目标是在明年年底把能力拉到和真人持平。
张振林还给了另一个数字：类似的传感器、芯片和控制器，科技公司买要好几万，东风复用整车供应链，成本可能只要五分之一甚至更低。这说的是采购与BOM成本复用，不等于车规级安全、可靠性和耐久验证流程可以直接平移到机器人；降本优势真实，验证周期仍是另一套约束。
同一时间，小米汽车工厂里，另一台人形机器人已经“实习”了六个月。2026年3月，雷军发文宣布，小米人形机器人开始在汽车工厂实习，在自攻螺母上件工站完成双侧作业，连续自主运行3小时，安装成功率90.2%，同步满足76秒产线节拍。到7月，成功率提升到98%。但小米机器人团队负责人向迪昀透露了一个细节：人工在这一站的成功率约为99%，还差一个百分点。向迪昀还给出了另一组数据：3—5秒的短任务，机器人效率可达人工的70%—80%；30—60秒的中等任务，降至60%—70%；1分钟以上的长任务，降至30%左右。这组数据来自固定工位、任务边界清晰的场景，不代表开放环境下的通用作业能力。
一个百分点，听起来不多。但从90%到98%用了四个月，从98%到99%要用多久，没有人知道。而任务一长，效率断崖式下跌——机器人不是不会做，是干不完整。
更早几个月，荣耀的人形机器人“闪电”在亦庄机器人半程马拉松赛事中跑出50分26秒。该成绩受赛事规则、供能方式、补给与赛道条件影响，不能直接等同于超越人类男子半马世界纪录。荣耀具身智能首席战略官王皑说：“这个成绩背后是我们在手机制造业供应链上十年经验的积累。”在深圳坪山的智能制造产业园，荣耀的生产线能做到28.5秒下线一台手机，85%产线工序自动化。
而vivo的选择完全不同。2025年成立的vivo机器人Lab，明确以家庭场景作为切入点。胡柏山给出的判断是：人们理想中的机器人出现，“需要10年以上，甚至15年”。邵浩的解释更具体：真正的智能不是叠衣服这一个动作，而是从用户进门脱下外套开始，涵盖洗衣、烘干、收纳等上千个子流程的端到端闭环。
华为走的是第四条路——不造本体，做平台。华为云CloudRobo于2026年6月30日启动公测，华为称其为全球首个一站式全流程具身智能开发平台。它不参与本体量产竞赛，赌的是行业标准。
谁跑在了前面
本文区分以下口径：下线=生产完成；出货=离开工厂；销量=确认收入；交付=客户验收；订单=含可退定金，不等于收入。
2026上半年，全球人形机器人出货量约2.2万台。前五名全是专业机器人公司。
智元出货约9700台，占43%；宇树约7000台，占31%；银河通用约1100台，优必选约1000台，乐聚约650台。没有一家车企进入前五，也没有一家手机厂商进入前五。
但这个排名需要先看清起跑线。
智元2023年2月成立，宇树更早起量。小鹏机器人2024下半年才小批量试产，东风去年才启动人形机器人布局，荣耀机器人团队成立约一年。在同一时间截面上比出货量，比的不是组织能力，是入局时间。
另外，出货量口径本身也有差异。Counterpoint统计的上半年2.2万台，与第九届中国机器人峰会现场“中国出货超4万台、约占全球97%”的口径差了近一倍。该峰会口径很可能包含四足、小型、教育及非全尺寸产品，不能视为工业人形机器人的有效出货或有效需求。优必选财报口径上半年人形机器人总销量16123台（含非全尺寸15202台），与Counterpoint统计的约1000台相差16倍，同样源于统计口径——是否含小型、教育类机器人。
不过，入局时间差解释不了一件事：荣耀“闪电”研发仅半年，团队成立约一年，就拿下了半马冠军。如果制造业能力必须长期积累，这个速度说不通。
真正的解释是：消费电子供应链的响应速度极快。
一台荣耀机器人背后，是一条整建制平移的手机产业链。蓝思科技为荣耀“元气仔”提供132款核心金属结构件；领益智造为“闪电”提供159款核心金属结构件，支撑它跑完21公里；瑞声科技提供手臂、髋部、腿部的航空铝、轴承钢、碳纤维复合结构件；奥比中光提供Gemini 330系列双目3D相机。这些供应商此前都在手机产业链里和荣耀合作多年。
造手机的人的真正壁垒，不在荣耀自己，在它背后那条能在两周内交付千台级订单的产业链。但需要分清：零部件交付不等于整机量产。手机结构件是静态薄壁件，机器人关节要承受反复冲击、交变载荷和持续运动疲劳。供应商能快速加工金属件，不等于直接满足机器人动态可靠性、疲劳寿命和扭矩一致性要求。半马冠军证明的是供应链响应速度，不是量产能力。
何小鹏为什么亲自下场
6月10日，何小鹏发了一封内部信。除了集团CEO，他还要亲自兼任机器人业务CEO。
十六天后，小鹏机器人中心新设九个二级部门，其中两个为虚拟部门。何小鹏不仅兼任机器人中心负责人，还直接兼任产品部负责人，直接听取各组织负责人汇报。
如果只看这些动作，很容易得出车企在用组织能力碾压创业公司的结论。但同一时间段的另一组事实是：小鹏机器人“铁三角”已经拆散。
施晓鑫，小鹏机器人产品规划高级总监，在小鹏机器人工作了1675天，是人形产品体系从0到1搭建的核心人物，离职。更早之前，整机本体负责人郑存远已低调离职创业。等米良川也确认离职时，曾共同构成小鹏机器人核心班底的三人，已经全部离开。
另有未经多方确认的内部消息称，5月北京演示事故加速了团队重建；小鹏方面未公开证实该因果。团队此前经历三次重组，目前仍处于重建期。
何小鹏在内部信里说，集团将拉通所有资源，把汽车业务积累的供应链、制造、品质、全球化能力，毫无保留地复制到机器人业务上。
但需要看到两种可能的解读。一种是被动补救——原有组织失效，一号位下场救火。另一种是主动集权——集团战略从汽车跃迁到物理AI，需要打破原有事业部墙，拉通跨板块资源。科技公司新业务启动时，一号位亲自兼任是常见操作。铁三角的解散和何小鹏的下场，既有组织断层的信号，也有战略升级的逻辑，两者并行。但至少有一点是确定的：小鹏机器人目前仍处于重建期，组织远未稳定。
喻超的判断，和他自己公司的故事
鹿明机器人创始人喻超，曾在追觅负责人形及四足机器人的研发和量产。界面新闻问他：“到了今天这个阶段，你觉得还需要一个明星科学家或者天才博士吗？”
喻超的回答是：“没什么用。”然后他说了那句被反复引用的话：“已经过了需要明星科学家的阶段。”
喻超说的是量产阶段，组织需要的人变了。他现在找的是在自动驾驶、扫地机器人、无人机等行业经历过大规模工程化和量产的人。
但就在他说这句话的同一时间，他自己的公司刚失去一位明星科学家。丁琰，国内UMI数据采集技术最早的研究者之一，2025年11月带十余名骨干加入鹿明，任联席CTO。不到280天，又走了。公开信息只写技术路线分歧，具体成因无从确认。
喻超说明星科学家没什么用的时候，他自己的公司刚因路线之争失去了一位。这个细节比任何抽象论述都更有说服力：不是明星科学家没用，是当组织没有能力整合不同技术路线时，明星科学家反而会成为分裂的起点。
造机器人的人，换过三拨人
智元三年换了三拨人。
2023—2024年，创始团队以硬件工程师为主，闫维新负责核心硬件研发，产品从0到1。2025年4月，罗剑岚加盟，牵头组建具身智能研究中心，构建了超100万条真机操作数据的AgiBot World数据集，公司叙事转向AI和具身智能。2025年至今，产业老兵陆续进场——姜青松、姚卯青、王闯，重点转向量产、供应链和商业落地。
2026年7月智元启动港股IPO，8月罗剑岚不在官网更新的合伙人名单，官方称内部岗位调整。
界面新闻报道将其概括为按阶段匹配人才：公司在不同阶段引入最适配的人才，阶段性任务完成后更替。但报道也注明，被迭代掉的人，未必认同这个逻辑。换人可以是主动迭代升级，也可以是战略摇摆、路线反复。频繁核心层更迭本身也是风险，很多项目死在频繁换团队。
宇树从四足起家，2023—2025年四足累计销量超3.3万台，截至2026年7月双足人形累计下线约1.8万台（下线不等于对外出货）。优必选走得更早，2012年成立，2018年推出首款大型人形机器人Walker，2023年底成为“人形机器人第一股”。
专业机器人公司跑在前面，有入局早的原因，也有在每个阶段换上对的人的原因。但换人的速度，不总是正面的信号，它既可能是组织适应战略变化的速度，也可能是组织不稳定的表现。
优必选：走完了全程，还没冲过终点线
提到优必选，很多人的印象是起了个大早，赶了个晚集——2012年成立，做了十年人形机器人，至今还在亏损。
但另一组事实同样重要。优必选是目前财报可验证的工业交付数据最完整的机器人公司。
财报可核验的数据：2026上半年，全尺寸人形机器人销量921台、收入5.9亿元，占总收入46.5%，是第一大收入来源；存货9.85亿元，较2025年底的5.77亿元增长70.9%；上半年仍亏3.39亿元，过去六年累计亏损超50亿元；应收账款账面余额22.25亿元，坏账准备5.46亿元，一年以上账龄7.67亿元、占34.45%；货币资金从49.19亿元降至23.81亿元，降幅51.6%。
公司口径的数据：2025年12月第1000台Walker S2下线；BOM从约35万元降至约18万元，平均售价从70—80万元降至60万元；全尺寸人形机器人业务毛利率66.8%，周剑在业绩会上说Walker S2达70%以上；部分工业客户已重复下单，核心客户单厂部署达数十台，成熟场景部署周期缩短至3—7天，部分场景效率达人工的60%—80%。
券商/研报口径的数据：大和研报称上半年交付约600台Walker S2，财通证券称出货已达700台。两个口径不可互比。
客户端，比亚迪、一汽-大众、奥迪一汽、极氪、北汽、东风柳汽、富士康、顺丰，据优必选公开披露，空客采购首批100台——全部是外部客户，不是内部试点。
它过了前两关：第1000台能稳定干活（工业产线连续作业），客户愿意让机器人进厂并复购。
但第三关没过。
上半年销量年化约1842台，不到万台产能规划的两成。界面新闻的标题就是答案：《优必选造机器人的速度，超过了卖机器人的速度》。报道明确判断：“全尺寸工业人形机器人目前还没有被验证有万台级的需求”“订单量跟不上产能规划”“万台产线大概率跑不满”。
优必选卖的不是单台机器人，是RaaS（机器人即服务）——技术验证的风险由优必选自己承担。RaaS模式会压低当期收入确认、拉长回收期，这也是高毛利与现金流紧张并存的解释之一。
客户愿意用，但还没证明愿意在合理账期内付。这正是优必选卡在第三关的核心——它证明了机器人能进厂，还没证明这门生意能自己养活自己。
而它也是全行业最慢的那一类——2012年成立，14年，创始人卖房发工资。慢，让它熬到了前两关；但慢本身，也不构成第三关的通行证。
至于U1的缩水，截至6月30日全渠道订单累计13361台——但这是3000元定金、7月15日前可无条件退款的预售订单，优必选未公布尾款支付比例。据媒体报道，周剑说今年实际交付1500—2000台，仅占订单量的11%—15%。这说明的是消费级场景未验证跑通，和工业线Walker S2的进展是两条线。
内测和交付，是两回事
东风“小东”10月进厂试生产，年底小批量试制。这是内部场景试点——客户是东风自己，容错空间大，验收标准低，没有回款压力。
小米机器人在汽车工厂实习，成功率从90%到98%。这也是内部场景——客户是小米自己。
松延动力的“小布米”在春晚亮相后，面对的是外部客户订单。姜哲源复盘时说，第一次做规模化量产，做到一半做不动了，原因很简单：有一个物料没到。截至目前，松延尚未实现大规模量产交付，仍处于机身迭代、良率爬坡、供应链打磨的阶段。
小鹏IRON年底的规模量产，落地场景是小鹏门店和园区，也是内部场景。据《财经》报道，截至2026年9月，IRON仅完成约250台小批量试产，尚无外部客户订单。2026年四季度量产爬坡规划从每月200台起步，后续才增加到500—1000台。小鹏的目标是2030年前年产100万台——从250台到100万台，中间隔着的不只是产能，是整个组织体系的质变。
拿内部试点来论证量产更强，是前置预判，不是已验证的事实。真正同量级的对照是：若小鹏IRON年底达到月产千台，年化约1.2万台；松延动力2026年目标万台规模交付。两者都在冲万台，谁先扛住，才是真正的答案。
资本和成本，两个硬约束
创业公司供应链卡壳，不只是组织能力问题，还和现金流有关。
备货、建库存、产线投入都要烧钱。车企自带资金池，可以承担前置囤货成本。创业公司现金流紧张，备货不敢重投入。姜哲源说松延动力专门投入资金建立前置、后置库存，关键零部件在价格上涨前提前囤货——这笔钱对车企不算什么，对创业公司是生死线。
手机厂商同样有资金优势。荣耀2025年3月发布阿尔法战略，计划五年投入100亿美元转型AI终端生态公司，覆盖手机、PC、穿戴、机器人等全部赛道——不是机器人专项投入。2025年4月设立新产业孵化部，下设具身智能、具身数据、交互安全、动力总成、仿生本体五大实验室。
但资本也在向专业机器人公司倾斜。宇树8月登陆科创板，智元7月启动港股IPO。小鹏机器人8月完成首轮超9亿美元独立融资，投后估值430亿元。该轮融资虽为独立融资，但市场给予的信用明显包含小鹏汽车母体的制造与现金流背书。
还有一个更根本的约束：成本。就算机器人稳定干完整件事，如果综合使用成本显著低于同岗位人工，且失败、停线、安全与接管成本可控，客户才会采购。优必选副总裁焦继超说过，优必选卖的不是单台机器人，是包含定制软件和交付服务的整套解决方案，单价可控制在50万元以内——而这50万元，相当于德国、日本等发达经济体制造业工人两年的年薪。正因如此，优必选才采用RaaS模式，让客户按时间或任务量付费、不买断。
而东风张振林那句复用整车供应链，成本只要五分之一甚至更低，恰好说明了车企在成本端的结构性优势。
结尾
2026年，人形机器人从实验室走进工厂。
车企、手机厂商、专业机器人公司，带着三种不同的初始能力禀赋，走进了同一个赛道。
智元三年换三拨人，优必选14年熬到工业场景跑通。一个快，一个慢。但快和慢，不是分水岭。真正的变量是组织在不同阶段能否匹配对的能力。
华为走的是另一条路——不做本体做平台，赌的是行业标准。它不参与本体量产竞赛，但可能定义竞赛规则。
第1000台和第1台是不是一样的，只是第一关。第1000台能不能干完一整件事，是第二关——向迪昀那组数据就是实证：任务一长，效率从70%跌到30%。客户愿不愿意为它买单，前提是它的综合使用成本显著低于同岗位人工，且失败、停线、安全与接管成本可控，才是终局。
一致性是入场券，干完整件事是能力证明，成本低于人工才是商业闭环。
四个信号同时亮起，中国汽车工业站在新一轮出清前夜
（本文作者为 锦缎，钛媒体经授权发布）
文 | 锦缎
九月的车圈好不热闹，小米推出增程新车、车企先后宣布展开与二线电池厂的定向合作、吉利换帅、赛力斯华为调整合作模式。商业层面的解读已经很多，抛开那些噪音，其实广汽一汽发布的一纸重大资产重组的公告，可能对行业的长期影响更深。
汽车工业一直以来都被称作制造业的皇冠，是沃麦克笔下“工业中的工业”，汽车工业对于制造业的价值不言而喻。但是花无百日红，汽车工业的百年历史经验告诉我们，总是有辉煌的过往，也总会经历波峰波谷。
从1920、1982年的底特律到1991年的名古屋，再到2008年的斯图加特，无一不是如此。
自汽车产业链的话语权移交到中国以来，供给出清这四个字，几乎每年都要被拿出来讲一遍。狼来了的故事听了好几年，但站在2026年的当下，我们认为有四个相对明显的信号，能够证明这一次，中国汽车工业行业即将迈入新一轮出清期。
01 信号一：稼动率现阶段明显触达不到盈亏平衡线
抛开所有杂音，从经济学本源出发，决定产业潮起潮落的唯一刚性指标，实际上只有一个：供需两侧的关系。自新能源车转型以来，国内的汽车消费市场，尤其是新能源车，供需两侧都相对繁荣，整体来看需求略大于供给。
而现如今，中国汽车产业整体来看，供需关系正在发生一些不可逆的、微妙的变化：
（1）现阶段新能源车渗透率超过65%，增速必然长期放缓
众所周知的是，上半年新能源车整体的增速快速回落至7.3%，从市场的角度讲，确实存在很多客观原因，比如说去年年末补贴退坡，部分地区以旧换新政策调整等等。
但一个不容忽视事实是，现阶段需求侧的增长空间本就有限。
创新扩散理论中，有一条经典的S-Curve，描述渗透率与增速之间的关系：新产品的扩散通常遵循一条S形曲线：初期增长缓慢，突破临界点后进入加速爆发期，而当渗透率超过50%后，曲线斜率开始变缓，增速回落。
而截至2026年8月，以wind的数据口径来看，新能源车已经连续两个月站在了65%以上的高位，豪无疑为现阶段新能源车正处于“成熟成长期”。
正因如此，如果只看国内市场，即便没有外部客观因素的影响，需求侧能带动的增量，也十分有限。
（2）预期产能口径计算下，稼动率可能会被明显拉低
再来看看供给侧，最直观的数据就是稼动率（假设劳动时间产出的产成品价值相同，我们可以将稼动率平替为产能利用率），美国汽车行业1982年产能出清，1991年日本汽车的产能出清，指引指标都是稼动率跌穿一定的阈值。
尽管美国汽车工业在两次石油危机后，一直处于相对萧条的状态，但真正前瞻性指标还是设备稼动率，1982年该指标跌到50%前后，通用汽车录得1920年以来首次年度亏损。
而根据日本法政大学研究报告《日本自動車産業の変貌》的回溯研究来看，日本汽车行业出清的前奏曲，亦是稼动率。1990年国内生产达到1349万台的峰值后，随后十年一路降到990万台，降幅接近三分之一，但产能削减的推进极其缓慢，而稼动率很快跌破了80%，到1999年，日本11家汽车制造商合计的过剩产能仍相当于当年产量的28%以上，出清同步加速。
图：日本汽车1988-1998年产能数据，来源：《日本自動車産業の変貌》
欧洲的情况大体也是如此，根据《Auto Motor und Sport》的报道，2008年德国工厂的平均产能利用率为64%，而根据《Just Auto》的报道，2009年，欧洲整体产能利用率进一步跌至约60%。
其实早在2008年秋季危机全面爆发前，欧洲汽车制造商们就已认为欧洲汽车总产能过剩约20%。这意味着产能过剩在金融危机之前就已经是结构性问题，金融危机只是加速了出清进程。
而根据国家统计局最新公布的数据，国内汽车制造业截至今年6月整体的产能利用率为70.8%，相较17年83%的相对高位，已经下滑了13个百分点。
并且，更关键的是，整个汽车产业链受到过去五年需求侧的强刺激，在建产能的增长并未放缓，从财报视角来看：
·A股汽车零配件与设备，行业今年中报期在建工程余额676亿元，较去年年末增长19.2%。
·A股汽车制造行业，今年中报期在建工程余额841亿元，较去年年末增长28.1%。
·港股汽车制造行业（新能源车为主），今年中报期在建工程余额746亿元，较去年年末增长38%。
尽管车企没有明晰在产工程中有多少和实际产能有关，但仅看蔚小理零+小米、赛力斯等新势力，其中小米、小鹏、零跑都有即将投产的新产线。
如果把这些可预见预期内的产能都计算在内，叠加需求侧的增速放缓，可预见的是未来产能利用率可能会更低。
（3）不应只盯着新能源车稼动率，车企整体的产能有相关性
当然，现阶段市场针对产能出清的主要看法在于，燃油车可能产能过剩，但是新能源车的产能利用率依然很高，谈出清尚早。按照中国汽车流通协会专家委员会委员章弘的估算是，新能源汽车产能利用率约83%。
但是，整车制造环节中，很多环节的产能是燃油车和新能源车“柔性通用”的，比如此前上汽在投资者互动中提到，其699万辆设计产能中，除上汽大众MEB工厂的24万辆纯电专属产能外，其余675万辆产能均为“油车和新能源共享”。
一汽、吉利等车厂，也都有相关共线生产的产能。根据此前中国能源网的报道，目前燃油车至少有3000万辆产能，油电转换消化了200万-300万辆燃油车产能（主要是增程），即便比例不高，但平摊到2000万量新能源总产能的分母上，也能影响大约7%-10%的稼动率。
在刚刚公布的智能网联新能源汽车产业规划中，首次把产能预警调控写进五年规划，列为十七项重点任务之一。因为即便是83%的稼动率，也远非完全无忧。
从制造业的稼动率横向对比来看，汽车行业普遍将 80% 视为传统盈亏平衡点，75% 被视为行业整体健康的警戒线。从国内汽车行业整体来看，已经跌破了健康线，而新能源车现如今也接近了盈亏平衡点。
02 信号二：退出方式从“经营不善”改为“资产处置”
如果说稼动率是大出清时代数字层面的序曲，那么围绕资产处置的模式变迁，是更微观、更具体的信号：玩家退出这个行业的方式，发生了扭转。
从历史来看，1908年美国有253家活跃的汽车制造商，到1920年降至108家，1929年只剩44家。在集体出清前期，对于破产清算的制造商，市场的主要论调是偏负面的，认为是亨利·福特的公司生产了美国所有汽车的60%，而中小制造商能力偏弱，经营不善。
而到了集体出清期，”老牌和受尊敬的名字正在从名录中消失，看起来不可避免地会有更多公司退出”，最体面的是在还有部分资产可以挽回时主动清算。
图：美国车企出清节奏相关报道，来源：《The Industrial Revolution in America: Automobiles, Vol. 4》
而这一阶段，最典型的特征就是并购数量下降（金融资本活跃度下降），但是并购质量和单笔金额上升（纯资产处置）。原因也很好理解，资产相对较少的投机者率先因为“经营不善”出局，而真正拥有资产价值的企业，在大出清前期，会倾向以合理对价去实打实卖出资产，因此呈现数量下降，单笔交易金额上升的趋势。
而将视角移回至国内的车企中，其实退出路径的变化大抵也是如此。在2025年以前，包括未量产的拜腾、高光时冲击新势力销冠的威马、最具“设计感”的合众和极越，绝大多数汽车企业都熬到了现金流断裂的最后一夜。
而到了2025年以后，大多数车企，尤其是燃油时代饱受盛名的车企，都将手中的资产出售变现。而且，根据普华永道的研究报告显示，2025年中国汽车行业并购的最大趋势，就是数量下降，单笔金额上升。
图：2025年汽车行业并购单价及变动幅度，来源：普华永道，财报纪整理
相较于待价而沽，现阶段产品力和品牌力相对落后的产业链企业，更愿意在合适的价格出售手中的资产，某种意义上讲，这是行业共识的主动形成——此前坚定的玩家们，开始主动认输。
03 信号三：价格体系从“保利润”切换为“保现金流”
三年前，还酷爱出现在社交媒体的李想，针对汽车行业整体亏损卖车发过一条长微博：“一个有基本常识的汽车企业，在产品立项的时候普遍会把产品的稳定毛利率设定在15%-25%之间，最差也不会低于15%的毛利率。”
站在当时当下的视角，似乎鲜有整车厂，再去提利润率的问题，最核心的原因在于，在供给侧成本和需求侧竞争的双重挤压下，几乎没有车企还能够做到保利润。
而从美国到日本，再到德国，汽车产业链都经历过打折扣，清库存，放利润，保现金流的过程，而从中报的数据来看，国内的整车厂也在经历这样的过程。
虽然净利率下滑的相对明显，但是车企对于现金流的重视程度明显有所提升。2026年中报期，港股A股上市车企累计来看，经营性现金流量净额明显提升，并且收益质量（经营性现金流量净额/营收）的比例也明显提升。
这背后，是车企对于经营周期更精细化的管理。最新的中报显示，港股汽车制造行业整体的应收账款周转天数约为33.8天，较五年前下降了20.5天。A股汽车制造行业应收账款天数约为43.4天，较五年前下降了12.6天。
与此同时，尽管车企去年集体承诺缩短账期，但是从今年中报期的数据来看，效果并不明显。港股汽车制造行业整体的应付账款周转天数为165.4天，较五年前增长26.9天；A股汽车制造行业整体的应付账款周转天数为173天，较五年前增长了15.7天。
收款快一点，付款慢一点，一来一回现金流就出来了，结合利润表来看，车企宁愿多点折扣，少点利润，压榨一下渠道商和供应商，也要保证自身充分的弹药供给。
利润表让位于现金流量表的背后，藏着的其实是车企对不确定性的焦虑，是行业从扩张期切换到出清期的标志之一。毕竟纵观商业史，企业走向没落的最后一步，往往不是找不到业务，找不到客户，而是一分钱难倒英雄汉。
04 信号四：产能逐渐向海外转移
产能出海，也是出清阶段前期另一个相对明显的信号。
美国汽车产能的海外转移，核心驱动力是规避高额关税和降低运输成本。早在1905年，福特就为了避开加拿大35%的整车关税，在当地开始了组装业务。
到1920年代，这种“海外组装”的模式已扩张至全球。福特在曼彻斯特（1911年）、波尔多（1913年）等地设立工厂，并于1920年代在澳大利亚、德国、日本、墨西哥、南非等地新增了业务，到1929年已在20个国家拥有28个组装厂。
日本90年代的处理方式提供了一个更清晰的参照。国内生产从1990年的1349万台降到1999年的990万台，同期海外现地生产持续扩大。看起来像是“把过剩产能输出去了”，但实质上，海外产能扩张替代了国内产能的必要性，国内工厂的关闭和整合才是真正的出清动作。
图：日本汽车1988-1998年产能数据，来源：《日本自動車産業の変貌》
而近两年，也是国内车企海外产能释放的强周期。据南方产业智库不完全统计，中国乘用车品牌的海外生产及组装基地已超过130个，2026年进入密集投产期：
·比亚迪印尼工厂年产能15万辆，已投产，匈牙利工厂40亿欧元投资、30万辆产能四季度投产。
·长安巴西基地3月投产，首期9万辆。
·小鹏马来西亚工厂6月投产
·零跑西班牙工厂10月投产，与Stellantis共线生产
·奇瑞接手日产巴塞罗那旧厂之后，又与日产签署英国桑德兰工厂代工备忘录，日系主流车企第一次在欧洲核心市场为中国品牌代工
·吉利2.21亿欧元拿下瓦伦西亚福特工厂34%股权；
·上汽宣布投资2亿欧元在西班牙建设欧洲首个整车基地。
图：2023-2026汽车产能出海趋势，来源：盖世汽车研究院
根据盖世汽车研究院数据库，到2026年底，中国车企海外全工艺工厂规划总产能接近700万辆。产能出海，是出清的另一种完成式。毕竟同样的焊装线，在国内叫过剩产能，搬到海外叫全球化布局。
四季有兴替，行业有周期，任何人都拦不住。
小米 18 Pro Max 首发评测：最好的小米手机，也是最好玩的小米手机
如果现在回头看 2025 年的直板机市场，小米 17 Pro Max 无疑是其中最特立独行的一个。
彼时可以看作全行业相机军备竞赛的最后一段时间，小米除了将自家数字旗舰命名方式改了之外，还做出了一个在当时让很多人不太理解的操作：
放弃在所有机型上无限制地追求影像能力，转而开发除了相机之外的其他独特玩法。
这个「急转弯」般的战略无疑是成功的——小米 17 Pro 系列凭借着独树一帜的「背屏」获得了声量和销量的双丰收。
根据统计，小米 17 系列累计销售量（Sell-out）约为 613 万台，近八成都是 Pro 机型、小米 17 Pro Max 单款贡献了总销量的超过 40%。
也是在这样的背景与期待中，我们迎来了它的续作——妙享背屏将会在小米 18 Pro Max 中回归。
背屏，越来越好玩
回看小米 17 Pro Max，除了首次证明「小米能卖好六七千价位的高端机」，也不得不承认它作为初代产品，对于背屏玩法的开拓远没有如今这么深。
幸运的是，去年出现的绝大多数痛点和问题，在小米 18 Pro Max 上都得到了针对性解决。
爱范儿这次拿到的机器，是小米 18 Pro Max 在黑白粉蓝之外的第五款配色：透明特别版。
机背钢化玻璃下方大面积的线圈装饰板和部分裸露的尾板，很好地诠释出了一种「性能美学」：
不止手机，盒内附赠的快充头也使用了红色透明阻燃塑料，尽管还是 USB-A 接口，我依然愿意称之为小米迄今为止最帅的充电头：
除了极为吸睛的外观，小米 18 Pro Max 在延续上一代设计语言的基础上，对两个很重要的细节进行了优化：屏幕边框和背板过渡。
小米 18 Pro Max 通过精进 LIPO 封装工艺，实现了屏幕四边 0.99mm 的极窄边框，也优化了 R 角曲率过渡，衔接处也不显突兀了：
同时，小米还将中框反包背板的弧度从去年的 1.4mm 增加到了 1.9mm，极大优化了背面的过渡手感，相比小米 15 Pro 时的手感巅峰期也不遑多让：
在去年的评测中，我们评价小米 17 Pro Max 减少包边弧度是「牺牲手感换取视觉上的利落」，很高兴看到小米今年回到了手感优先的方案上。
说到小米 18 Pro Max 的硬件，更是绕不开这块全面升级的背屏：
首先也是最重要的：在小米 18 Pro 系列中，小米成功将背屏与镜头玻璃做到了完全水平，彻底解决了之前镜头周围积灰和跷跷板现象：
并且今年背屏使用的是与主屏一样的 M11 发光基材，屏幕 PPI 达到了 400，黑边也显著缩减至 1.22mm，完全是把这块背屏当作主屏一样严肃对待。
与之相对应的，就是小米依然没有将背屏粗暴地做成一个「app 启动器」，而是花了很多心思在「百变卡片」的功能和玩法上面，首批就支持 100 多种内置卡片：
更好玩的是，你还可以写要求让小米 18 Pro Max 帮你 vibe coding 一个专属卡片，不管是记录心情、小游戏还是答案之书，都可以一一复刻：
当然，小米 18 Pro Max 深度利用 AI 的地方不止背屏，也包括中框上这颗新增的 AI 按键。
就像我们在之前的文章中提到的那样：AI 手机必须要有一个 AI 按键，不管连接的是语言、语音还是视觉功能，手机 AI 都要有个物理的 0 级入口。
而小米 18 Pro Max 的 AI 键，补齐的正是这一处短板。
可惜的是，在现版本的澎湃 4 里，小米将 AI 键的短按锁定为了超级小爱记忆，仅允许用户自定义长按功能：
在评测过这么多手机 AI 之后，我觉得「短按呼出助手、长按添加记忆」是更舒服的组合，希望小米日后能 OTA 开放其他选项。
尽管如此，能够看到一颗真正的「实体 AI 入口」出现在小米 18 Pro Max 上，依然是一件好事。
因为哪怕你不用 AI，它的长按选项里也连接着另一个功能——
没错，小米 18 Pro Max 这次搭载了一块硬件级的防窥屏：
根据介绍，小米 18 Pro 系列使用的 M11 发光基材借助新的绿色发光材料，局部峰值亮度可以突破 4000 尼特，且升级到了无折损的完整 RGB 超级像素 2.0 排列。
这样一来，小米 18 Pro Max 在关闭普通像素、仅打开防窥像素的时候依然拥有完整的 RGB 单元，将开启防窥的分辨率损失控制在了一个极小的范围内。
防窥像素正面效果｜小米
并且由于是像素级限光，小米 18 Pro Max 可以做到诸如「仅通知弹窗防窥」、「分屏与小窗防窥」等进阶玩法，基本提供了一块防窥屏能实现的全部功能：
除了硬件级防窥，小米 18 Pro Max 也没有忘记给它搭配一套足够智能的软件体验。
在手动的全局防窥、指定 app 防窥、通知小窗分屏防窥之外，你还可以命令小爱「到达公司打开社交 app 防窥」「到家之后关闭所有防窥」，实现具有场景判断能力的高级自动化玩法：
不过需要注意：防窥智能化启用需要在超级小爱的「专家模式」中设置规则。
小爱专家模式目前用户每个月有 1000 积分免费额度，再往上则是 19/39/99 元三档付费订阅套餐，但小米 18 Pro 系列有专属的首销期免费体验：
配置，越来越完善
实际上，小米 18 Pro Max 除了将镜头与背屏「拍平」，还在相机软硬件上作出了不小的提升。
其中感知最明显的莫过于传感器，毕竟小米 17 Pro Max 虽然相机玩法很丰富，但仍然不算是传统定义上的「影像旗舰」。
而在小米 18 Pro Max 上，我们迎来了一套主摄与长焦「双两亿」的组合：
主摄为一块 1/1.28 寸的光影猎人 960L 传感器，长焦则是 1/1.56 寸的三星 HP5。
图｜微博 @卢伟冰
至少从光学素质上讲，小米 18 Pro Max 是「看齐影像旗舰」的——
再搭配两亿像素传感器强大的 ISZ 裁切能力，小米 18 Pro Max 做到了从 17mm 到 200mm 的「全核心焦段无损变焦覆盖」：
更大的惊喜则是算法。小米针对 HDR 屏幕的特点重构了图像管线，推出了一版全新的「徕卡经典」风格，曾经容易丢失暗部细节的问题得到了显著改善：
小米还在「徕卡经典」和「徕卡生动」之外，新增了一个「原色」色彩风格，为那些不希望照片过艳和高对比的用户留出了一个选择。
更妙的是，小米 18 Pro 系列还继承了来自小米 17 Ultra 的端到端影像大模型。
只需要在相机中选择新增的「传奇一瞬」模式，就可以获得经过数百万张照片学习之后的胶片颗粒、CCD 发色或者现代影调。
正巧，我们带着这台小米 18 Pro Max 跑了一趟香港，用它拍下了这些传奇一瞬：
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小米 18 Pro 系列发布，平板、穿戴与三筒洗衣机同场上新
小米昨晚发布 18 Pro、18 Pro Max 两款手机，并带来平板 9 系列、Watch S5 41mm 和 Watch S5 透明版。主要产品与版本信息如下：
- 小米 18 Pro：12GB + 256GB 版 5999 元起，配备第六代骁龙 8 至尊版、6.4 英寸屏幕、7000mAh 电池；后置 2 亿像素主摄、2 亿像素潜望长焦与 5000 万像素超广角。
- 小米 18 Pro Max：12GB + 256GB 版 6999 元起，采用第六代骁龙 8 超级至尊版、8500mAh 电池，影像组合同样为双 2 亿像素加 5000 万像素超广角。两款手机均配有一体式纯平背屏、硬件级智能防窥和澎湃 OS 4，发布后开售。
- 透明特别版：18 Pro 的 16GB + 1TB 版定价 9999 元，18 Pro Max 同配置定价 10999 元；两款采用红色透明视觉设计。
- 平板与手表：平板 9 / 9 Pro 分别搭载第四代骁龙 8s、第五代骁龙 8，起售价分别为 2999 元、3799 元。Watch S5 41mm 起售价 1299 元，支持与小米汽车、智能门锁联动；Watch S5 透明版限量 5000 台，售价 2499 元。
- 手环与家电：手环 11 三彩釉陶瓷版采用景德镇工艺制作，支持睡眠 HRV 监测；米家三筒洗衣机健康洗 Pro 14kg 系列采用一个大筒、两个小筒的分洗结构，同场推出滚筒单洗与洗烘版本。
小米称，18 Pro 系列的「传奇一瞬」影像功能提供端侧相机风格和云端处理，背屏首批有超过 100 款应用卡。
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小米米家智能插座 4 今日发售：老式家电轻松接入、Wi-Fi6 远程控制，59 元
IT之家 9 月 24 日消息，小米米家智能插座 4 今日发售，支持 Wi-Fi6 远程控制，售价 59 元。
据介绍，这款新品拥有更强发射性能与接收灵敏度，MU-MIMO+OFDMA 双技术合力，让多设备同时在线不再卡顿，多任务指令齐发也无需轮流排队。智能插座让老式家电轻松接入手机 App，无需弯腰寻找开关。
IT之家注意到，该产品接入小米澎湃智联，通过米家 App 即可统一管控全屋设备，同时支持按个人习惯自由定制智能联动。图表展示电量统计 + 功率统计，采用高精度计量芯片，可以精准识别电量，通过米家 App 查看每日 / 周 / 月电量使用情况。
此外，该产品还支持定时 / 倒计时为本地运行功能，断网也能持续执行任务，时间一到自动切断电源。在 App 设置双击插座本体按键，无需掏手机，快速启动倒计时断电。
京东小米米家智能插座 459 元直达链接
2026 骁龙峰会高通高管群访：双旗舰策略、行业首超 5GHz、和小米合作关系、AI 手机未来...
IT之家 9 月 24 日消息，夏威夷时间 9 月 22 日 9 点（北京时间 9 月 23 日 3 点）召开的 2026 骁龙峰会主题演讲结束后，高通公司高级副总裁兼手机业务总经理克里斯 · 帕特里克（Chris Patrick）在内的诸多高通高管接受了IT之家等媒体采访。
在本次媒体群访中，出席的高通高管有以下几位：
高通技术公司高级副总裁兼手机业务总经理 Chris Patrick
高通技术公司产品管理副总裁 Judd Heape
高通技术公司产品管理副总裁 Vinesh Sukumar
高通技术公司产品管理总监 Amandeep Dhaliwa
高通技术公司 CPU 产品管理高级总监 Manju Varma
高通技术公司高级副总裁兼旗舰移动平台总经理 Dino Bekis
问：第一个问题，第六代骁龙 8 至尊版和超级至尊版的 GPU，在硬件上有什么具体区别？能详细讲讲吗？另外，频率是否一致？第二个问题，这一代 8 Elite 有两款，还会有非 Elite 的第六代骁龙 8 吗？还是以后都会走双 Elite 路线？是否依旧会有非 Elite 的 8 系列？
答：
今年，我们首次对骁龙 8 至尊版产品组合进行了进一步细分，推出两个不同的 SKU，也就是两款骁龙 8 至尊版平台。
其中，定位更高的第六代骁龙 8 超级至尊版，重点引入了一系列新兴能力。例如，它支持 VVC 编解码技术，稍后还会进一步谈到。它还支持 LPDDR6。
此外，第六代骁龙 8 超级至尊版还支持更多 AI 能力。并且采用了一种全新的、针对散热进行优化的 Offset PoP 封装，这也是第六代骁龙 8 超级至尊版所独有的。
我们的初衷，是先打造一款出色的平台，作为第五代骁龙 8 至尊版真正的继任者，也就是第六代骁龙 8 至尊版。
在此基础上，我们打造了第六代骁龙 8 超级至尊版，通过加入更多全新的前沿能力，以全新方式引领行业发展。
从影像角度，我简单介绍一下第六代骁龙 8 至尊版和第六代骁龙 8 超级至尊版之间的区别。只有超级至尊版支持用于专业视频拍摄的 APV 专业视频编解码器；同时，8K 60fps 视频拍摄和 4K 240fps 超级慢动作视频拍摄也只有超级至尊版支持。
正如 Chris 提到的，也只有超级至尊版支持 VVC 解码。除此之外，两款平台在影像方面的能力基本相同。
刚才还有一个关于频率的问题。实际上，这两款平台的共同点多于差异。比如，两者采用相同的 CPU 架构、实现方式和频率；两者也采用相同的 GPU 架构和实现方式，仅在部分规格上有所差异。
接下来的问题是，第六代骁龙 8 系未来是否还会推出非至尊版的产品，我们始终会从整个行业发展和需求出发，评估需要重点投入哪些产品层级，以及哪些产品层级能够带来最大的影响，希望大家可以持续关注。
问：我有两个问题。第一个问题是，第六代骁龙 8 超级至尊版的 CPU 主频首次达到 5GHz。不过，目前许多 AI 工作负载对时延的敏感度正在降低，对吞吐量则更为敏感。您认为 CPU 时延目前仍是主要瓶颈吗？哪些具体用例能够真正受益于 5GHz 的 CPU 主频？第二个问题是，安蒙今天上午提到了 HBC 没有展开介绍。我们是否可以将其理解为一种近存计算架构，类似于英伟达 GPU 所采用的 HBM 理念？
答：
好的，我先回答第一个关于 CPU 的问题。我们的 Qualcomm Oryon CPU 是首个最高主频达到 5GHz 的移动 CPU。
不过，在设计 CPU 时，我们关注的不只是时钟频率，还包括 CPU 在实际工作负载下的 IPC 表现。我们的缓存层级设计也着重提升实际工作负载下的响应速度。
因此，在设计 CPU 时，我们也充分考虑了智能体 AI 工作负载的需求。时钟频率是提升响应速度的关键因素之一，因为智能体 AI 工作负载需要快速完成任务规划，同时还要确保任务能够在 CPU、NPU 和 GPU 之间高效切换与协同。
我们的 CPU 正是基于这些需求进行设计，以更好地应对如今的智能体 AI 工作负载。
第二个问题是关于 HBC。我们介绍了这个产品概念，但目前还没有具体的产品发布。正如你所说，如果能扩大处理器可用的带宽，我们就有机会在边缘侧 AI 上实现一些非常重要的突破。
因为，许多 AI 工作负载都受限于带宽和数据传输。因此，目前分享的概念是：如果能够让内存与处理器进行协同设计，就可能为 AI 带来一些非常特别的能力。但现阶段仍只是一个概念，更多细节将于后续公布。
再补充一点。我们与生态合作伙伴以及全球多个地区的前沿 AI 实验室保持着良好合作，他们一直在向我们提出新的挑战，例如如何进一步降低端到端时延，以及如何更好地支持多模态上下文生成。
面对这些越来越复杂的需求，关键在于如何跳出既有思路，在边缘侧解决这些挑战。目前 HBC 还只是一个概念方向。我们只是提前分享了一些思考。而正如 Cristiano 提到的，预计到 MWC，大家还会看到更多消息。
问：我想问一个关于旗舰级 SoC 竞争态势的问题。今年整个旗舰级 SoC 的进步都非常大，尤其是你们最关键的竞争对手。目前双方产品的差异化主要体现在哪里？对于消费者体验更关键的因素，高通在哪些方面更占优势？
答：
对于友商的产品我们不便进行评论。我们对自己在高通所做的工作感到自豪。我认为，高通在研发深度以及内部自主设计的技术数量方面，在行业中具有独特性。
我们拥有定制的 CPU，针对消费者需要的应用和使用场景打造；我们的 GPU 技术也是自主设计的，完全定制。AI 技术同样基于数十年的研发和积淀。
例如，今天我们介绍了 Adreno Neural Fusion 架构和系统，这里面的各个组件经过协同设计，最终实现了出色的游戏画质、保真度、分辨率和帧率，同时借助 AI 能力与图形管线的融合，在低功耗下实现这些效果。这种能力只有在各项技术协同设计的前提下才能实现，而这正是高通的核心优势。
问：我这边会有一个问题是关于小米与高通关系。我们都知道，小米自己也有在研发自己的芯片，那同时它的旗舰产品也有在用高通的芯片。那我们会想知道，小米玄戒 O3 的进步，会不会影响到它与高通之间的关系？现在小米与高通的关系是类似于是竞争呢，还是说双方之间会分享一些芯片开发中的经验？
答：
高通与小米之间保持着紧密的合作关系，我们的合作覆盖多个产品领域，包括平板、手机和汽车等，并且还在持续深化。客户拥有自研 SoC 的情况并不罕见。
回顾高通的发展历史，很多与我们合作的公司同时也拥有自己的自研 SoC。这更多是出于技术战略和技术能力展示的考虑，同时也希望针对一部分特定应用进行更深度的定制。
总体而言，我们非常高兴能够与小米保持深度合作，也很高兴今天能够与小米同台；对于未来的合作，我们同样期待。
问：今天这一代的超级至尊版，它堆叠了很多技术，但我们也了解，它其实推高了整个晶圆的成本。那我想知道的就是说在这个整个手机市场大盘比较趋缓的时候，你怎么去游说你的这些利润变薄的手机厂商去采购这个高溢价的 AI 芯片，这是第一个问题。
答：
如果看任何一家 OEM 厂商的产品组合，通常都会有标准版、Pro 和 Ultra ；在整个产品线中，不同机型对应不同价位，也具备不同的性能配置。
以影像为例。定位最高的机型通常会配备极其精密的变焦和高分辨率镜头，以及协同工作的多传感器阵列。
而在入门级或标准机型上，厂商可能会更侧重于打造差异化的用户体验。毕竟，手机产品本身就涵盖非常丰富的层级。
例如，有的客户希望终端针对 4K 30 帧进行优化，按相应方式控制成本；另一些客户则愿意增加投入，支持 4K 60 帧，获得完整的最高规格能力。
我们提供多个层级，就是为了支持 OEM 定制产品能力和成本结构，匹配自身需求，从而为终端用户带来真正有价值的体验。
问：今天上午的演讲可以看到，无论是 CPU、GPU 还是 NPU，都有了更大的内存。系统级内存是不是也同时增大了？有了更强的 CPU、GPU 和 NPU 的 AI 性能之后，如何从系统层面把它们更好地协同起来，让整个 SoC 的性能更好？这包括硬件之间的调度，以及软件层面的工作。
答：
正如之前提到的，手机 AI 经历了从感知、生成式到智能体 AI 工作负载的演进。而智能体 AI 工作负载本身，也在发生从基于指令的模型到基于推理的模型的转变。
当转向基于推理的模型后，模型本身的规模本身非常大，比较典型的就是混合专家（MoE）模型。
MoE 模型的计算开销较高，需要把激活值保存在本地。如果把它们放在 SDRAM 中，再从 SDRAM 搬运到本地计算资源，会导致功耗提升。
正因如此，我们显著增加了与 Hexagon NPU 紧密耦合的 SRAM 本地内存容量，以支持更高的激活值存储，并暂存这些数学运算过程中的中间数据。
关于第二个问题，按我的理解，在设计这类系统时，我们始终会从端到端的软件赋能去考量，寻找提升服务质量、提升效率，并支持更大规模的模型的机会。
基于这个思路，我们对内存模块做了分区设计；软件层面也会做适配，以此实现最优的每瓦性能（或者说每焦耳输出的词元数），在 HDP 上尤其如此。
我就 GPU 这部分再补充一点。大家应该还记得，此前我们引入了 Adreno 独立高速显存（HPM），今年，我们又在 GPU 中加入了 Matrix Cores。
对于神经网络渲染、超级分辨率、帧生成这类先进工作负载，渲染管线必须与 GPU 紧密结合，因此内存就成为其中的关键一环。
以 Adreno Neural Fusion 为例，它是一个多卷积模型，卷积运算的输出会存储在 HPM 中，完全无需访问 DDR，从而在游戏过程中进一步提升能效。
所以，回到 Vinesh 刚才谈到的内容：从内存的角度看，一方面是平台层面的整体考量，另一方面是面向具体用例的优化,HPM 就是这类针对用例优化的好例子。
问：今天骁龙发布的全新平台在底层架构上实现了诸多创新，为终端厂商和软件生态提供了强大的底层能力。请问高通在生态方面会增加哪些投入？在软件栈方面是否会提供更多工具？针对中国市场，在模型和应用开发者支持方面又会有哪些投入？
答：
举个例子，借助 Matrix Cores，开发者可以通过 llama.cpp 这类标准框架来调用它们，运行常规的 AI 工作负载；此外还有通过 Vulkan 提供的扩展，开发者也可以借此进行调用。
另外，在性能分析工具方面，我们也在持续增强 Snapdragon Profiler 的相关能力。因此从工具的角度看，开发者可以使用 Snapdragon Profiler，查看开启与未开启 Adreno Neural Fusion 时不同的渲染帧，并在此基础上开展大量的工作与开发。
我也从 AI 的角度补充几点。在 AI 领域，我们与中国合作伙伴的关系逐年深化。起初，我们与大多数独立软件供应商（ISV）建立了深度合作；在此基础上，我们也开始与阿里等这些前沿的 AI 实验室紧密协作。
我们与他们保持合作，能够较早接触到 Qwen 3、Qwen 3.5 和 Qwen 3.8 等模型，并努力推动这些模型在高通芯片上实现完整的 Day 0 支持，尤其是在阿里生态相关模型方面。
同样，随着向智能体工作流演进，我们也需要支持 MoE 模型。Chris 今天在交流中提到了那个推理演示。
我们与一家中国生态合作伙伴建立了非常紧密的合作，对方得以展示自身的能力，我们也很快完成了集成。
这样的合作也在随着时间不断扩展。而且，合作对象已不只是传统的 ISV。我们此前聚焦于检测、分类和分割，这些固然很重要，但我们也开始与一批伙伴展开合作，他们高度专注于智能体方向，以及用生成式 AI 生成合成数据。
最后同样重要的一点是，我们也在扩展工具和性能分析子系统，让许多生态合作伙伴能够独立开展工作，自行查找瓶颈所在，尤其是在带宽优化和算力优化方面。
这方面的能力同样通过高通 AI 软件栈得到了增强，所有人都完全可以使用，通过高通开发者网站下载即可。
我再补充一点。在考虑开发者、考虑如何让这个平台的能力真正被调动起来时，我们主要从两个方面来看。
一方面，我们希望确保平台确实是为终端用户和那些将为平台增值的人而设计的。举个例子，刚才有一个问题问到，我们如何协调 CPU、GPU 和 NPU 之间的工作。答案其实是, 我们之所以有多个 AI 引擎，一定程度上正是因为存在多个不同的开发者生态。
比如，以游戏为核心的开发者，希望 AI 能力内嵌在 GPU 之中；一些基于 CPU 的开发者，希望 AI 与 CPU 深度绑定；还有一些开发者，希望使用大规模、高性能的中央 NPU 能力。因此，面向这些不同的开发者，我们尽可能让各类软件生态都能便捷地使用我们的平台。
另一方面，无论在中国还是在全球，我们都开展了非常活跃的合作伙伴项目，与关键技术厂商合作，把他们的技术引入我们的平台，并提供给 OEM 厂商使用。影像技术尤其如此，在这一领域，我们与整个生态建立了非常深入的合作。
我认为在任何技术生态系统中，影像领域的 ISV（独立软件开发商）合作关系可能是最丰富的，尤其是在中国。
我们已经加大了相关支持力度，不仅帮助 OEM 厂商，也帮助当地的 ISV，而且成效已经显现。如果大家今天晚些时候或者本周去演示区看看，就会看到大量来自中国的 ISV 和合作伙伴带来的影像和视频方面的技术演示。
问：大家好，我有两个问题，过去的计算产业的价值是围绕着设备和芯片分布的，但是现在 Agent 成为计算主体了，计算也开始围绕着 Agent 动态的调整分布式的计算资源。那我的问题是，您觉得未来的异构计算还是应该以 SoC 为边界吗，还是说这种 agentic 的方式会催生出一种新的算法和计算架构或者去改变我们现在理解的一种计算形式？
答：
本质上来说，你是对的 —— 智能体可能确实属于更上层的架构，不管是从行业标准层面看，还是从 OEM 厂商层面看。但在我看来，SoC 之所以仍然是整个解决方案的核心，有一个非常突出的原因：我们必须解决一系列非常基础的问题。
比如，计算到底在哪里运行？如何路由选中模型？传感器中枢如何协同所有这些不同的传感器输入？内存和情景信息如何管理？功耗如何优化？如何实现安全的跨设备通信？以及最终如何决策 —— 哪些数据留在端侧处理，哪些需要上传到云端？所以我认为，在智能体时代，SoC 的价值和重要性，它的架构, 我们做出的这些选择反而变得更加关键了。
问：第二个问题就是，我们今天已经可以在端侧上跑很大的后端模型了，然后也有了 Agent，也有了持续性理解用户的能力。那为什么现在我们理想中的 AI phone 还没有出现？你觉得当前的一些技术瓶颈在哪里？然后到了 2026 年，你觉得像 AI phone 这样的形态产品应该真正向消费者传递的一些核心的变化和体验应该是什么？谢谢。
答：
我认为，当我们讨论 AI 手机时，核心问题始终是：你到底想解决什么样的问题？你是想解决某个特定的时延挑战？还是想确保有一组合适的模型能够部署在边缘侧，从而真正带来你所期望的体验？
我认为，过去几个月 —— 或者说过去一年 —— 小模型领域取得了巨大进步。我们已经从 30 亿参数的稠密模型，发展到能够支持 300 亿参数级的 MoE 模型。
在此之前，并没有成熟的技术能够支持这类 MoE 模型在终端侧运行，而现在我们已经具备了这样的能力。
智能体体验还需要一类能够快速判断、即时响应并采取行动的模型。这类能力在过去是不具备的。
所以我认为，纵观模型能力的演进、系统概念能力的演进、算法的演进，现在我们已经拥有了大量的基础构建模块。我相信我们的大多数生态合作伙伴将会利用这些基础能力，催生出大量创新应用 —— 而这在过去是无法实现的。
此前行业虽然大力推动，但最终落地效果并不理想。我期待随着高通在生态系统中赋能这些重大创新，未来我们将看到更多智能体形态涌现。
[程序员] 你们能登录小米这个桌面客户端么?
我关了 VPN 也不行, 离谱
雷军回应“武汉街头吃热干面”争议：帮助宣传家乡美食
近日小米创办人、董事长兼CEO雷军开启直播，回应了诸多网友关心的话题，包括此前曾引发热议的“武汉街头吃热干面”事件。雷军解释称，当时小米汽车副总裁李肖爽要回湖北参与活动，武汉文旅方面希望他借机到场，推广武汉本土美食。
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6天烧光2000多万，拿下开源第一！小米史无前例「炼丹直播」收官
2026 中国民营企业500强发布，华为、腾讯研发投入前二
全国工商联 9月22日发布“2026中国民营企业500强”榜单和《2026中国民营企业500强调研分析报告》。京东集团、阿里巴巴（中国）有限公司、恒力集团有限公司、华为投资控股有限公司、比亚迪股份有限公司、腾讯控股有限公司位居榜单前六位。在研发投入方面，华为、腾讯排名前二，保持领跑地位。
500 强榜单及报告基于全国工商联今年组织开展的第 28 次上规模民营企业调研，共 6350 家 2025 年营业收入 10 亿元以上的企业参加，其中营业收入前 500 位的企业为 2026 中国民营企业 500 强。
今年民营企业500强榜单的入围门槛为 255.99亿元。报告显示，2025 年，民营企业整体规模平稳增长，500 强营业收入总额达到44.93万亿元， 较上年增长 4.35%。其中，营收总额超过1000亿元的企业有110家，超过5000亿元的企业有12家。此外，共有29家民营企业500强入围今年的《财富》世界500强榜单。
民企研发总投入达1.26万亿，华为、腾讯位列前二
民营企业是我国科技创新的重要力量。过去一年，民营企业整体研发费用与研发投入强度双双增长。其中，民营企业500强中实际填报企业的研发费用总额1.26万亿元，研发人员总数134.49万人，平均研发经费投入强度2.95%。其中，研发投入排名前十的企业分别为：华为、腾讯、阿里巴巴、比亚迪、小米、吉利控股、蚂蚁科技、美团、京东、宁德时代。互联网公司占据其中半壁江山，腾讯蝉联互联网行业研发投入第一。
高强度的研发投入有利于提高科研成果转化，当前500强企业拥有84.87万件有效专利，其中国内有效专利 73.35 万件。据全国工商联稍早前发布的“2026 民营企业发明专利 500 家”榜单，发明专利排名前十的企业分别为：华为、腾讯、格力、TCL、美的、蚂蚁科技、百度、阿里巴巴、奇虎科技、小米。
华为和腾讯近年来一直保持民企科技研发及创新的领跑角色。2025年，华为研发投入达到 1923 亿元，占全年收入的 21.8%，过去十年累计研发投入超过 1.38 万亿元。截至 2025 年底，华为在全球共持有有效授权专利超过16.5万件，是目前累计获得中国授权专利最多的企业。
腾讯紧随其后，2025 年研发投入857.5亿元，资本开支达792亿元，双双创历史新高。近年来，腾讯持续加码AI投入，今年二季度单季资本开支达 528 亿元，同比增长 176%，用于提供基础设施以支持混元模型升级、WorkBuddy及CodeBuddy推理的需求，以及各项产品与服务的AI能力建设，从智能、应用与基础设施三个层面，构建一个全新的、AI 赋能的腾讯，并已取得显著进展。截至今年 6 月底，腾讯在全球主要国家和地区专利申请公开总数超过9.8万件，专利授权数量超过5.5万件，主要集中在人工智能、云技术、即时通讯等前沿领域。
此外，研发费用超百亿元的 500 强企业分布在互联网和相关服务，计算机、通信和其他电子设备制造业，汽车制造业，电气机械和器材制造业，软件和信息技术服务业等5个行业，体现了民营企业创新活力持续迸发。
基础研究是科技创新的源头活水，加强基础研究，民营企业大有可为。9月9日，宁德时代、吉利、正泰、小米、腾讯等民营企业共同发起《民营企业加强基础研究温州倡议》，提出将基础研究纳入企业战略规划，持续优化研发投入结构。
税收与就业拉动显著，社会贡献充分彰显
从社会贡献看，民营企业在纳税、促进就业、参与乡村振兴、参与社会慈善捐赠等方面的作用充分彰显。报告显示，2025年民营企业500强纳税总额达1.30万亿元，纳税超过100亿元的企业有27家，占500强比例为5.40%。
从吸纳就业看，2025 年，民营企业500强吸纳就业总人数达到1196.33万人，就业人数超5万人的企业有48家。吸纳就业人数前五大行业分别为计算机、通信和其他电子设备制造业，汽车制造业，互联网和相关服务，电气机械和器材制造业，黑色金属冶炼和压延加工业，就业人数合计为 600.84 万人，占500 强就业总人数的 50.22%。
报告显示，在民营企业500强中，有66.40%的企业积极投身乡村振兴，壮大富民产业，带动农民增收。59%的企业参与“万企兴万村”行动，助力乡村建设和治理水平提升、巩固拓展脱贫攻坚成果。69.40 % 的企业参与社会慈善捐赠活动，捐款总额为 99.39 亿元，17 家公司捐款额超 1 亿元。其中腾讯财报显示，2025 年度公司捐款额达 22.6 亿元。
支持基础科研与青年人才，是民营企业社会捐赠流向的重要领域。就在榜单发布前的 9 月 20 日，第八届“科学探索奖”在深圳颁奖，50位青年科学家获奖，每位获奖人将在5年内获得总计300万元、可自由支配的奖金。“科学探索奖”由14位知名科学家与腾讯公司创始人马化腾共同发起，是由腾讯出资100亿元设立的新基石科学基金会运营的公益奖项。奖项关注基础科学和前沿技术，旨在通过长期、稳定的支持，鼓励处于创造力高峰期的青年科学家潜心投身原创工作，8年来已累计资助397位青年科学家。
此外，民营企业公司治理不断加强。500强企业中有113 家企业引入战略投资者、75 家企业引入财务投资者、69 家企业引入产业投资者。在信用建设方面，94.60% 的企业建立完善内部信用管理制度，49.40% 的企业委托信用服务机构出具信用评级报告，55.40% 的企业规范披露 ESG 信息。
报告表示，随着《民营经济促进法》及各项政策措施持续落地见效，必将为民营经济发展壮大营造更好发展环境、提供更多发展空间。
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《AGI市场观察》发布：四款国产模型周用量破10万亿tokens，DeepSeek与混元占比近半
日前，智能经济30人论坛AGI测评中心发布最新一期《AGI市场观察》（2026年9月12日-18日）。报告以OpenRouter词元消耗数据、各厂商官方披露价格及Arena基准测评为基础，对国产大语言模型做周度量化追踪，本期围绕用量、份额、集中度、价格与性价比等方面给出观察。
数据显示，深度求索于9月10日下调DeepSeek V4 Flash及V4.1 Flash定价，后者周用量随之增长483.62%，位次由第9升至第2；腾讯Hy4 preview以12.01万亿tokens位列第三、份额15.54%，性价比位次与上期持平。
词元用量方面，周期内词元用量超过10万亿tokens的均为轻量级（Flash/类Flash），包括DeepSeek V4 Flash（14.59万亿）、DeepSeek V4.1 Flash（12.93万亿）、腾讯Hy4 preview（12.01万亿）、智谱AI GLM 5.3 Flash（11.62万亿）。而上海创智学院Nex-N2.5 Pro、阿里巴巴Qwen3.8 Flash则首次跻身Top 15。
市场份额方面，DeepSeek V4 Flash（18.88%）及V4.1 Flash（16.73%）、腾讯Hy4 preview（15.54%）、智谱AI GLM 5.3 Flash（15.04%）四款模型份额在中国大模型中的词元用量份额同处 “第一梯队”，四强合计约占66%。头部集聚态势不变，前三位模型贡献了近一半的用量份额，前五位更是占比超过四分之三。
价格与性价比方面，当期Top15大模型每百万tokens最高价与最低价相差38.75元，与上期持平，其中最低为小米MiMo-V2.5（1.25元），最高为月之暗面Kimi K3（40元）。在基准任务成本中，腾讯Hy3最低，低至0.308元/基准任务，其次分别为DeepSeek V4.1 Flash、MiniMax M3和GLM 5.3 Flash，同处于“经济好用”区间。
据悉，智能经济30人论坛是由中国（深圳）综合开发研究院等机构联合发起，汇聚全国人工智能、数字经济领域的专家学者与企业家，共同推动智库交流与合作。
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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。
4 款车、3 颗芯片、15999 的折叠屏手机，小米的「疯狂一夜」
9 月 7 日晚上，雷军站在国家会议中心的舞台中央，讲了整整两个半小时。这不是一场普通的秋季发布会，而是小米的一份阶段性答卷。
车、芯片、手机，这三张牌，小米憋了很久。造车、造芯、造高端旗舰，每一件单拎出来都很重磅，而雷军选择把它们同时摊在同一张桌子上。四款澎程新车、三颗自研玄戒芯片、史上第一款破万的小米 18 Fold 折叠屏，再加上一块想要正面掀翻 iPad 的小米平板 9 Pro Max。
值得注意的是时间分配：两个半小时里，光澎程系列的四款车，雷军就讲了一个半小时。重头戏是谁，答案不言而喻。发布会后，小米披露，4 分钟澎程锁单突破 10000 台。
而当那块能在车顶升起一整间「移动小屋」的电动顶舱亮相时，现场响起了热烈的掌声。
今晚的小米，想讲的不是参数，而是一个关于「下一个十年靠什么活」的故事。
一、一个半小时、四款车
这次发布会的重头戏是小米澎程系列。当雷军讲到这部分的时候，现场掌声最大。
此前 7 月底的技术发布会上，7 月 30 日，小米汽车举办造车五年来的第二次技术发布会，系统分享了小米昆仑技术架构，并发布小米澎程首款车型 N90 Max，两排五座的 N70 系列只用了不到 3 分钟快速带过。
而今晚，主角调了个个儿，雷军重点介绍了 N70 系列的两款新车，并带来搭载原生设计电动升降顶舱的 N90 Max 探索版。
不同于 SU7、YU7 追求极致性能，澎程系列是要把车内空间做大、做平，还要丰富可变。这次同步上市的 4 款车里，N70 Pro 和 N70 Max、N90 Max 露营版是大五座，N90 Max 是三排六座。
它们共享同一套设计语言：全平地板、可移动中岛、前排座椅 180°旋转，一键切换会客厅、大床、办公等超过 13 种场景。
几台车的价格也一次性亮明：
N70 Pro 起售 20.99 万、
N70 Max 23.99 万、
N90 Max 26.99 万、
N90 Max 探索版 29.99 万，9 月 7 日晚 22 点正式开售。
小米澎程 N70 是一款「大小合适、驾驶轻松、乘坐也舒适」的主流 SUV，车长 4960mm、车宽 1998mm、轴距 2950mm，拥有和 N90 系列一样的智能可变大空间，支持对坐模式等多种可变场景。
N70 全系长续航，Pro 版搭载 52 度磷酸铁锂电池，CLTC 纯电续航 351km、综合续航 1351km，Max 版搭载 76 度三元锂电池，CLTC 纯电续航 505km，是目前市面上纯电续航最长的增程车型。全系搭载小米 1.5T 增程器，Pro 版亏电油耗仅 5.7L/100km，Max 版亏电油耗 6.1L/100km，不挑桩、不挑油，支持 92 号、95 号、98 号汽油。
此外，N70 Max 还新增了高性能四驱、空簧、连续阻尼可变减振器、HUD 和 25 扬声器豪华音响等配置。
智能方面，N70 全系智能满配，智能基座采用小米四合一域控制模块，全系标配高通 4nm 旗舰 SoC 芯片、4nm 英伟达 Thor-U 辅助驾驶芯片、激光雷达、4D 毫米波雷达和终身免费的 HAD 辅助驾驶。小米澎湃智能座舱支持五屏联动，全新超级小爱已覆盖 95%的车控功能。
图片来源：小米汽车
除此之外，雷军还带来了全新探索版车型：N90 Max 探索版，也就是坊间口中的 N90「露营版」，以 29.99 万元的售价，把一件过去属于极客玩家的小众爱好，直接推到了大众消费的门口。
N90 Max 探索版采用全新大五座布局，拥有目前国内 SUV 唯一的原生设计电动升降顶舱，顶舱升起后，车内空间化身上下两层 LOFT，二层活动空间达到 2110mm×985mm，最大承重 200kg。升顶后可在车内直立活动，车内挑高达到 2.29 米，「就像一个真正可移动的房子」。
它甚至还配了木纹地板和地暖，这已经不是「帐篷」这个词能装得下的东西了，本质上，小米是在你的车顶上，塞进了一间会移动的小房子。
与此同时，小米还展示了它多变的使用场景：婚纱摄影团队在荒郊野外拍外景，客户换衣化妆终于有了体面的私密空间；钓鱼的人则多了一个随时能躺下休息、避雨取暖的据点……
过去玩车顶帐篷的人都懂那种拧巴：加装要打孔、要配横杆、要考虑风阻和油耗，用一次搭一次、拆一次，光是折腾装备就能劝退大半热情。小米这次干脆把这套逻辑推翻，做成了原厂原生的电动升降顶舱——车辆静止时，车顶匀速自动升起，几乎不需要人动手，停车即可露营。
二、三颗芯片打通端侧 AI
再来说说发布会最先亮相的自研芯片玄戒 O3。当晚，小米一口气亮出三颗自研玄戒芯片，均已完成研发和测试验证。
作为小米第二代 AI 旗舰 SoC，玄戒 O3 在 8 月 24 日正式发布，安兔兔跑分成为业界首个突破 500 万分的 SoC。
有意思的是它的技术选择。O3 用了十核全大核架构（6 超大核+4 大核），最高主频 4.35GHz。一般来说，主流手机 SoC 讲究的是「大中小核」三档搭配，用小核去省电、大核去干活。而小米直接砍掉了小核，全上大核。它的底气来自 3nm 制程：只有工艺足够先进，全大核才可能在拉满性能的同时把功耗压住。
图片来源：小米
存储层面，玄戒 O3 行业首发支持 LPDDR6 内存，带宽对比上一代 LPDDR5x 直接拔高近一半。再配上专为大语言模型深度优化的 NPU、200 TOPS 的张量算力。这不是一颗为「打游戏」设计的芯片，而是一颗为「端侧 AI」重新排布晶体管的芯片。
如果说 O3 是给消费者看的「面子」，那 O100 和 D100，才是给整个行业看的「里子」。
玄戒 O100 是一颗高带宽 AI 加速芯片，专攻端侧大模型推理。它最惊人的地方在封装——全球首款 6nm 3D 晶圆级堆叠先进封装，用上了先进混合键合工艺，键合间距逼近物理极限。这套工艺带来的结果是 1.22TB/s 的恐怖带宽，达到传统手机内存带宽的 16 倍，端侧推理速度冲到 330 TPS。简单说，这是在解决 AI 落地端侧最卡脖子的内存带宽。
玄戒 D100 则是国内首款 3nm 智驾高算力 AI 芯片。 20 核高性能 CPU 加 16 核高算力 NPU，最高 160GB 统一内存，可以在车上本地部署 200B 参数的大模型。 更值得注意的是那个「三芯协同计算」的 Xiaomi AI Cube 原型，以及端侧部署 120B 和 3B 双模型、支持快慢系统切换的设计。这是把人脑「直觉反应」和「深度思考」两套系统，搬到了硅片上。
O3 管手机，O100 管端侧 AI 加速，D100 管汽车智驾，这是小米手机到汽车的算力链。 而且它们共享同一套思路：All in AI，一切为大模型的端侧运行服务。
三、首款「破万」手机
除此之外，发布会的另一个重点是小米 18 Fold，这是小米首款「中折叠」形态旗舰，也是小米历史上第一款起售价破万的手机，10999 元起，最高配 14999 元，陶瓷版 15999 元，9 月 10 日 10 点开售。
单看万元起售会觉得贵，但把它扔进 2026 年的行业坐标系，结论可能会有所不同。苹果首款折叠屏 iPhone Fold 正被密集曝光，供应链预估国行起售价在 1.4 万至 1.5 万元人民币之间，顶配甚至可能突破 2 万元。
图片来源：小米
过去六年，折叠屏一直活在一个尴尬的悖论里。
横向大折看着气派，本质却是两台直板机拼在一起。 你得到了大屏，代价是笨重的机身，以及被折叠系统吃掉的续航。更讽刺的是，多数用户 80%到 90%的时间只用外屏，那块贵得离谱的内屏，大部分时候是折着的、睡着的、被闲置的——你花大价钱买了它，却几乎不用它。
竖向小折则走向另一个极端。 轻巧、能塞进任何口袋，但续航、性能、散热，样样都得给那个小字让路。它好看、好携带，却撑不起一台真正的旗舰。
一个太重，一个太弱。这就是折叠屏六年来没能真正走进主流的根本原因。
小米 18 Fold 给出的答案，是第三条路——中折叠：合上是一台 5.38 英寸的小旗舰，握感接近正常直板机；展开是 7.58 英寸的大屏，视野足够铺开一份文档、一本书。 这个尺寸区间，恰恰卡在了大折和小折之间那块无人认领的空白地带。
而最见功力的细节，是内外屏都用了√2:1 的标准纸张比例。这个比例听起来像个冷知识，它正是 A4 纸的比例。看书、看文档时不用缩放、不用裁切，App 从外屏切到内屏也不用重新适配。它让折叠屏第一次真正贴合了「纸」的使用直觉。
性能上，小米 18 Fold 首发玄戒 O3 芯片及长鑫 LPDDR6 内存，内置澎湃 OS 4 及 Xiaomi MiMo 端侧大模型。影像搭载徕卡 Summilux 三摄系统（2 亿像素主摄+5000 万超广角+5000 万潜望长焦），内置 6000mAh 金沙江叠片电池，支持 67W 有线及 50W 无线秒充。
四、平板的生产力野心
除了手机，发布会上还推出了小米平板 9 Pro Max。该机配备 13.3 英寸大屏，同样首发搭载玄戒 O3 芯片，机身厚度仅 5.67mm，内置 12000mAh 大容量电池。它号称是「小米最强专业生产力平板」，主打桌面级性能与 PC 级应用适配。
过去十年，安卓平板和 iPad 之间隔着一道叫性能天堑的鸿沟。苹果用 M 系列桌面级芯片把 iPad Pro 抬进了生产力的殿堂，而安卓阵营的平板，本质上还是被放大的手机。玄戒 O3 的意义，是小米第一次用自研芯片，把这道天堑填平了。
图片来源：小米
它用了一块 13.3 英寸的大屏，并把重量控制在 650 克左右，主打「适配各类 PC 级应用」。更关键的是屏幕比例——小米没有沿用平板惯用的 16:10，而是选了 3:2 这个比例。相比传统 16:10 屏幕，3:2 的纵向显示面积更大，浏览文档、表格、网页时一屏能展示更多内容，减少频繁上下滑动。
3:2 是微软 Surface、是笔记本电脑的比例。当一台平板刻意向笔记本的屏幕比例靠拢，它想说的话已经很清楚了：我不是来陪你追剧的，我是来替你办公的。
定价 4799 元起、国补后 4299 元，这个价位段能拿到桌面级性能加 PC 级形态，性价比的杀伤力是显性的。
发布会散场，人们讨论最多的往往是价格、参数、谁性价比更高。
小米今晚摆上桌的四件东西：车、芯、机、平板，表面上分散在四个完全不同的赛道，内核却指向同一个词：All in AI。
从手机，到汽车，再到平板，小米依旧希望自己，成为消费者下一代智能生活的入口。