国产精品酒店视频,欧洲av一区二区三区,亚洲一区日韩精品

英偉達 20億美元入股新思科技

Wed, 03 Dec 2025 21:30:22 +0800

當地時間12月1日，英偉達（NVIDIA）宣布與電子設計自動化（EDA）領域龍頭企業新思科技（Synopsys）擴大戰略合作關系，并以約20億美元認購新思普通股，認購價格為每股414.79美元，持股比例約2.6%，成為新思第七大股東。

英偉達表示，目前，在半導體、航空航天、汽車及工業等領域的研發團隊正面臨嚴峻挑戰，包括工作流程復雜度攀升、研發成本上漲、產品上市時間壓力增大。

這次合作，則是整合英偉達在AI與加速計算領域的技術優勢，以及新思科技領先市場的工程解決方案，重塑從芯片到系統的整個設計流程。

千芯科技董事長陳巍博士向界面新聞記者解讀稱，從英偉達角度看，此次入股和合作的動機之一，是希望在產品設計階段更早通過EDA等手段，提升其對先進3D架構GPU的綜合技術能力，在芯片定義和架構階段提前應對B200等先進GPU在散熱等方面暴露出的工程問題，從而提升整體設計與驗證能力。

陳巍向界面新聞記者進一步表示，英偉達的另一層動機在于，其有意借助新思在EDA市場的話語權，切入與AI相關的EDA算力需求，為后續AI EDA相關算力市場打基礎。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛（Jensen Huang）在當晚的新聞發布會中稱，“這將開辟前所未有的機會。”

記者從英偉達獲悉，雙方將利用英偉達CUDA-X?庫與AI物理技術進一步加速新思科技在芯片設計、物理驗證、分子模擬、電磁分析、光學仿真等計算密集型應用。

雙方還計劃把Synopsys AgentEngineer與英偉達的智能體AI技術棧對接，其中包括NIM微服務、NeMo Agent Toolkit和Nemotron模型，用于為EDA與仿真分析工作流提供一定程度的自主設計能力。

在數字孿生領域，兩家公司將基于英偉達Omniverse和Cosmos等平臺，為半導體、汽車、機器人、能源、工業、醫療等行業構建更精細的虛擬設計與測試環境，并通過云化方式，把這套方案推廣給更多工程團隊。

黃仁勛稱，基于CUDA的GPU加速計算正在改變設計方式，使得從原子到晶體管、從芯片到完整系統的仿真在計算機中完成，形成可運行的數字孿生。

他在當晚的新聞發布會上進一步解釋稱，過去十年里，加速計算在科學計算領域已經從邊緣（2016年的10%）轉為主流，如今約九成物理仿真超算算力已經采用GPU加速，他預期類似的算力結構變化會延伸到EDA和更廣泛的工程仿真領域。

新思科技總裁兼CEO薩辛·加齊（Sassine Ghazi）指出，下一代智能系統的開發復雜度和成本，要求工程工具更深度地融合電子、電磁、結構與熱等多學科物理，并通過AI能力和算力實現加速。

他將此次合作總結為，“把新思的工程軟件與英偉達的加速計算和AI技術結合，在多個行業重新設計工程本身，讓研發團隊在成本可控的前提下更快完成系統級設計和驗證。”

在EDA領域，新思處于絕對頭部地位。TrendForce今年6月發布的數據顯示，2024年，新思、Cadence和西門子EDA在全球EDA市場的份額約為32%、29%和13%，三家合計占據約七成以上市場。

Technavio發布的數據顯示，2024年至2028年，全球EDA市場規模將增加約86.9億美元，年均復合增速達10.26%。這種增長下，彭博社研究指出，新思、Cadence等龍頭將成為最大受益者。

面對增速較快的EDA市場以及AI應用對開發工具提出的更高要求，業內普遍認為，包括EDA廠商在內的各方都在尋求新的技術路徑。同樣，在摩爾定律接近極限、芯片設計難度指數級提升的背景下，引入GPU加速和AI算法正成為一大突破方向。

實際上，Synopsys前期已官宣在其EDA平臺上引入AI輔助布局布線、自動驗證等功能，以應對設計周期縮短和人力成本上升的壓力。這次與英偉達的合作，則在此基礎上進一步把關鍵工作負載遷移到GPU平臺，將加速計算的應用范圍從AI訓練和推理，延伸到更上游的工程設計和仿真環節。

對于英偉達而言，此次入股新思是其今年一系列AI相關資本動作的一部分。

公開信息顯示，此前，英偉達已宣布對OpenAI、Intel等公司進行大額投資，并與云廠商、服務器供應商建立深度綁定關系，引發市場對其“AI閉環交易”的討論。

不過，黃仁勛在接受媒體采訪時多次強調，與新思的合作是“非排他”安排，是對新思“在英偉達平臺上全力投入”的一種承諾，沒有附帶新思必須采購英偉達GPU的條款。

黃仁勛提到，目前，在工程設計領域GPU的采用仍處在較低水平，大量EDA工具仍運行在傳統CPU服務器上。他預計在未來幾年，隨著更多應用遷移到加速計算平臺，這一領域的算力結構會出現類似科學計算從CPU向GPU遷移的變化。

薩辛·加齊給出了具體的時間表，到2026年，新思計劃優先將部分關鍵工作負載遷移到英偉達GPU平臺，并在客戶項目中驗證加速效果。

AI 巨頭新結盟！英偉達和微軟將向 Anthropic 注資至多150億美元

Thu, 20 Nov 2025 00:17:18 +0800

科技巨頭又“結盟”。微軟和英偉達宣布將向AI（人工智能）初創公司Anthropic注資，總金額最高達150億美元。

當地時間11月18日，英偉達、微軟和Anthropic宣布，三家公司已達成一項價值數百億美元的合作協議。根據該協議，英偉達將向Anthropic投入至多100億美元，微軟則投入至多50億美元。同時，Anthropic已承諾購買價值300億美元的Azure云計算容量，并計劃額外購買高達1GW（千兆瓦）的計算容量。

據介紹，這是英偉達和Anthropic首次建立深度技術合作伙伴關系。雙方將在設計和工程方面展開合作，在優化Anthropic產品模型的同時，優化未來的英偉達架構以適應Anthropic的工作負載。Anthropic承諾采用英偉達的Grace Blackwell和Vera Rubin系統，獲得高達1GW的計算容量。

英偉達CEO黃仁勛表示：“這對于我們來說是夢想成真。我們一直很欣賞Anthropic和公司CEO Dario的工作，這將是我們首次與Anthropic展開深度合作，加速Claude模型的開發。”

對于微軟來說，本次合作則是對公司與Anthropic現有合作關系的擴展。微軟AI平臺Microsoft Foundry的客戶將能夠使用Anthropic的最新Claude模型，使Claude成為唯一一款同時能在微軟云、谷歌云和亞馬遜AWS這三大全球云平臺上使用的前沿模型。

微軟CEO薩蒂亞·納德拉（Satya Nadella）表示：“我們將越來越深入地成為彼此的客戶。我們將采用Anthropic的模型，他們將使用我們的基礎設施，我們將共同開拓市場。”納德拉不忘補充稱，OpenAI“仍然是關鍵的合作伙伴”。

Anthropic由OpenAI前高管成立于2021年，將自身定位為“安全優先”的AI公司，旗下Claude系列大語言模型被視為OpenAI旗下ChatGPT的主要競爭對手之一。今年9月，Anthropic完成了一輪130億美元的融資，公司估值達到1830億美元。

據知情人士透露，英偉達和微軟的最新投資已將Anthropic的估值推高至3500億美元左右，后者下一輪融資的條款仍在敲定中。英偉達和微軟都承諾將參與Anthropic的下一輪融資。

Anthropic一直是亞馬遜的重要合作伙伴，也并不嚴重依賴英偉達芯片。今年10月，Anthropic還宣布與谷歌達成合作，將部署多達100萬個谷歌的TPU芯片以訓練旗下AI大模型Claude。此次擴展計劃價值數百億美元，預計算力容量將于2026年達到1GW（千兆瓦）級別。

目前，AI行業中幾家科技巨頭之間的“內部交易”正在變得越來越多。研究機構eMarketer分析師的Jacob Bourne表示：“這些投資反映出，AI行業正在圍繞少數幾家關鍵企業進行整合。”

研究機構D.A. Davidson 的分析師Gil Luria指出，本次合作的重點是“降低整個AI生態對OpenAI的依賴”：“微軟已經決定不再依賴于單一的前沿模型公司。此前，英偉達也在一定程度上依賴于OpenAI的成功，而現在它正在助力創造更廣泛的需求。”

今年11月，OpenAI在完成重組后，與亞馬遜AWS宣布達成一項總額380億美元的為期多年的戰略合作協議，未來7年雙方將持續深化合作，OpenAI將獲得由數十萬顆由英偉達GPU組成的亞馬遜云科技算力資源，并具備擴展至數千萬個CPU的能力。

值得注意的是，近期科技巨頭的巨額交易，已經讓市場憂心忡忡，華爾街擔憂，這些AI產品能否產出足夠多的營收來證明這些高額投資的合理性，幾個巨頭之間的相互結盟合作，外媒描述為“利用自身資產負債表上的資金進行投資”，這種高風險的“循環融資”撐起了眼下的AI熱潮。

18日當天，微軟（Nasdaq：MSFT）跌2.70%收于每股493.79美元，總市值3.67萬億美元；英偉達（Nasdaq：NVDA）跌2.81%收于每股181.36美元，總市值4.41萬億美元，公司即將于當地時間11月19日美股盤后發布財報。

一文讀懂谷歌最強大模型 Gemini 3：下半年最大驚喜，谷歌王者回歸

Wed, 19 Nov 2025 23:58:31 +0800

在經歷了GPT-5、Grok 4和Claude Sonnet小升級后，2025年下半年，AI領域陷入了階段性平淡。

直到今天，Gemini 3的發布徹底打破了平淡。

躍進式的得分提升、強大的多模態理解力、更加多樣化的UI、驚艷的前端能力，這一切都真實地讓AI向我們預期的形態邁出了顯著的一步。

這些可見性遠比Benchmark上的得分和只能在Coding系統里測出來的區別明顯。

Gemini 3 不僅僅是一次版本號的更迭，它是對Scaling Law信仰的暴力重申，也是谷歌第一款真正意義上讓OpenAI黯然失色的模型。

在這次發布會上，我們熟悉的谷歌王者歸來。它不滿足于在某個單一維度領先，而是要在模型能力、開發者工具、用戶體驗、搜索集成、多語言覆蓋等所有戰線上同時發力。

這是一個平臺級的野心，用AI重新定義整個Google生態的每個觸點。

01 Benchmark 的躍遷

Benchmark測試在AI圈內一直飽受爭議，被戲稱為刷題比賽。前幾個月頂尖模型之間的分數只差幾個百分點，你追我趕。

但Gemini 3的出現，把原本膠著的戰爭直接變成了斷層式的碾壓。

先看基礎思考能力。Humanity's Last Exam (HLE)是衡量 AI 能否解決人類頂尖難題的終極試金石。在Gemini 3之前，Gemini 2.5 Pro的得分是21.6%，Claude Sonnet 4.5僅為13.7%。Gemini 3 Pro交出的答卷是37.5%（無工具）和45.8%（帶工具）。

ARC-AGI-2測試，被譽為 AI 界的圖靈測試，旨在衡量模型處理從未見過的新穎推理任務的能力，而非死記硬背。

Gemini 3 Pro 拿下了31.1%的分數，而GPT-5.1僅為17.6%，Gemini 2.5 Pro甚至只有 4.9%。這意味著它開始展現出一種接近人類的流體智力，能夠在沒有大量訓練數據覆蓋的領域進行抽象推理。

連ARC Prize的創始人Fran?ois Chollet在看到結果后發推文說：“我們剛剛驗證了Gemini 3 Pro和Deep Think在ARC v2上超過SOTA 2倍以上！這真的很令人印象深刻，說實話，也有點出乎意料。”

而且Gemini 3 Pro解決最快的v2任務只用了772個token和188秒，幾乎接近人類評審小組的147秒平均速度。

數學能力上，Gemini 3引入了一個新的MathArena Apex競賽級Benchmark來強調其超越性。在這項測試里，Gemini 2.5 Pro的得分只有0.5%，Claude Sonnet 4.5是1.6%，GPT-5.1是1.0%。而Gemini 3 Pro得到了23.4%的成績。

在多模態領域這個谷歌的強項上，Gemini 3表現得更為驚人。

MMMU-Pro的81.0%，CharXiv Reasoning的81.4%都超越了對手。而在理解截圖的測試ScreenSpot-Pro的72.7%中，Gemini 3的得分是Claude Sonnet 4.5的兩倍，GPT-5.1的二十倍。這對于構建能夠真正理解和操作圖形界面的AI代理至關重要。

02 編碼能力過去一直是谷歌的弱項，但這次徹底翻盤

雖然在SWE-Bench Verified這個測試真實軟件工程能力的benchmark上，Gemini 3的76.2%仍然不敵Claude的77.2%得分。

但在其他核心第三方的測試中，谷歌卻遠高于對手。在LiveCodeBench上，Gemini 3的分數比第二名Grok 4.1直接高了200多分。

在測試 Agent 工具使用能力的12-bench 中，Gemini 3 Pro拿到了 85.4% 的高分，遠超Gemini 2.5 Pro的54.9% 。而在更符合終端環境的Terminal-Bench 2.0中，Gemini 3得到了54.2%，比第二名高出11個百分點。

這在很大程度上是一種綜合能力的展示。

有了更好的屏幕理解能力和基于多模態能力衍生的前端審美，Gemini 3在真實編程環境下的表現很容易超越對手。

比如，在由開發者社區運營的實戰編碼競技場Design Arena中，Gemini 3 Pro在整體排名中位列第一，并在五個代碼賽區中的四個，網站、游戲開發、3D設計和UI組件中都占據榜首。這是自推出Design Arena以來最大的性能差異。

記憶一直都是一個很大的模型瓶頸。因此Gemini 3在長上下文能力的提升也值得關注。

它在MRCR v2 benchmark中28k上下文的平均得分77.0%遠超競爭對手，1M上下文的逐點得分26.3%。

這說明，Gemini 3不是簡單地“塞入”更多tokens，而是真正理解和利用長文檔中的信息。

根據Artificial Analysis的分析，Gemini 3在事實回憶（factual recall）上也有著強大表現。

最后，看一下綜合能力。Vending-Bench 2是一個測量AI模型在長時間跨度內運營業務能力的benchmark，模型需要在一年時間內運營一個模擬的自動售貨機業務，并以年底的銀行賬戶余額作為評分標準。

這個測試在今年相當火爆，因為在Benchmark逐漸飽和的當下，和Agen落地的困難下，各個公司更看重模型能否在長時間、多步驟、需要持續狀態跟蹤的復雜任務中保持性能。而Gemini 3實現的$5,478.16平均凈值，相比GPT-5.1的$1,473.43和Gemini 2.5 Pro的$573.64提升也是斷崖式領先。

除了Pro版本，Gemini 3也推出了Deep Think模式。這是Google對OpenAI等模型推出的Hard模式的一種回應。雖然它的Benchmark水平比Pro更高，但其token花費也基本上高了一個數量級。

Artificial Analysis的最終排名沒有任何懸念：Gemini 3 Pro 以顯著優勢位居第一，比GPT-5.1高出3分。

這是Google第一次在其推出的語言模型中，以絕對優勢占據了領袖地位，終結了OpenAI長久以來的霸榜神話。

但數字之外，更重要的是實際使用體驗。

一位名叫Tailen的開發者在提前測試后寫道：“這個模型在我最難的問題上，遠遠超越了GPT-5 Pro、Gemini 2.5 Deep Think以及其他所有模型。”他列出了Gemini 3建立新SOTA的領域：調試復雜的編譯器錯誤、在不產生邏輯錯誤的情況下重構文件、解決困難的λ-演算問題，甚至在ASCII藝術上都“幾乎還不錯了”。

03 前端的黃昏

Gemini 3 在Design Arena的統治性表現不是偶然。開發者們發現，Gemini 3不僅能寫出功能正確的代碼，更重要的是，它能夠理解審美。在很多設計中，我們都能看到響應式設計自然流暢，色彩搭配符合現代審美，動畫效果恰到好處，無障礙性考慮周全。

這種審美智能的來源部分是訓練數據。根據Gemini 3的Model Card披露，Gemini 3的訓練數據包括大量的圖像、視頻和網頁數據，這說明模型不僅學會了如何編碼，還學會了什么樣的界面是好看的，布局優質的。

利用這種前端上的優勢，Google 推出了“生成式 UI”（Generative UI）。傳統的對話式AI給你文本回答，高級一點的給你結構化數據或圖表。但Generative UI意味著AI根據每個請求動態生成一個完全定制的用戶界面。

這徹底改變了人機交互的范式，也成了用戶直觀感受躍遷最明顯的點。

發布會上，谷歌給出的范例是“RNA 聚合酶是如何工作的？”。 Gemini 3生成一個直觀的、可點擊的交互式工具。

之所以叫定制，是因為模型可以根據用戶意圖、使用場景、目標受眾改變其設計。為5歲孩子解釋微生物和為成年人講解微生物，Gemini 3知道這需要完全不同的界面設計、交互模式和內容深度。它能推斷出對孩子需要大的按鈕、鮮艷的色彩、簡單的語言和游戲化元素，而對成人則需要更多信息密度、專業術語和深度解釋。

這正是新一代AI最應該具有的能力，超越對話，成為一個多信息的嵌合體。

在多輪對話中，Gemini 3能夠理解你的審美偏好、編碼風格，甚至是你沒有明說的設計原則。如果你傾向于極簡主義，幾次交互后，Gemini就會自動在后續生成中減少裝飾性元素。如果你喜歡豐富的動畫，它會逐漸增加交互效果的復雜度。

這一能力，基本上已經被網絡測試員玩出花來了，各種各樣的前端UI、3D展示 Gemini都能做的有模有樣。

在這樣的能力之下，前端的角色正在逐步被模型吞沒。

04 新一代的模型即Agent

在2025年，一個重要的趨勢就是模型即Agent。通過越來越強的工具調用能力和模型規劃能力，基礎模型變得越來越像Agent。

GPT-5的發布會上，OpenAI就推出了AgentKit，讓開發者用一種工作流方式開發Agent，成為新一代的AI內App。

但在今天之前，幾乎沒有任何一家基礎模型公司在to C的產品中添加通用Agent能力。因為這對于模型的考驗相當大，它需要真的進化成能夠理解任務、制定計劃、使用工具、反思改進的Agent。

Gemini 3首先完成了這一躍，成了第一個在模型界面融合通用Agent能力的產品。

這種自信并非毫無根據。根據Model Card，它被訓練使用了強化學習技術，能夠利用多步驟推理、問題解決和定理證明數據。這種能力的技術基礎部分來自于改進的函數調用（function calling）能力。根據發布資料，Gemini 3的工具使用能力相比2.5 Pro提升了30%。這不僅意味著它能更準確地選擇正確的工具，更重要的是，它能理解何時需要組合多個工具來完成復雜任務。

有用戶讓Gemini 3幫助學習一門新語言。傳統AI會提供學習計劃和資源鏈接。但Gemini 3生成了一套完整的交互式學習系統：詞匯卡片帶有間隔重復算法，語法練習帶有即時反饋，發音練習集成了語音識別，進度追蹤可視化。

它還整合了Google龐大的生態系統，新的“My Stuff”文件夾設計讓用戶更容易找到模型創建的圖片、視頻和報告，并且應用內現在可訪問超過500 億條商品列表。

05 Scaling Law的延續

在2025年，關于Scaling Law是否撞墻的爭論已經持續了一年多。懷疑論者指出，訓練成本的指數增長、數據的逐漸枯竭、回報的邊際遞減。

但Gemini 3表示——“我不認”。

Oriol Vinyals，Google DeepMind的VP of Research、Deep Learning Lead和Gemini項目的聯合負責人，在Gemini 3發布后發推文說：“Gemini 3的秘密？簡單：改進預訓練和后訓練。后訓練仍然是一片完全的綠地。算法上還有大量進步和改進的空間”。他特別強調：“與流行看法相反，即‘擴規模已終結’——團隊實現了巨大躍升。2.5到3.0之間的差距是我們見過的最大之一。看不到任何天花板！”

具體Gemini 3有什么秘密武器，這個當下還是未知數。Model Card只透露了Gemini 3 Pro采用sparse mixture-of-experts (稀疏MoE)架構。這說明Gemini 3 并非Gemini 2.5的微調，而是個全新的架構。在今年四月，谷歌頒布新政，DeepMind核心論文禁發6個月，這使得草灰蛇線去發現模型背后的進步變得更困難。

不過從產品和少量論文證據上，我們還是能看到谷歌的著力點。在Veo 3和Genie 3的發布中，我們能看到谷歌發現了多模態的能力的進步。在Agent領域，谷歌AI Co-scientist 、SIMA 2 都說明他們在研究新的Agent自動化強化方法。而谷歌剛剛在Nature發布的持續學習論文DiscoRL，和自進化的Agent Alpha Evolve則在一定程度上驗證了Gemini Agent這種自適應能力的發展。

當把這些都組合起來時，其能力閉環就顯示出來了。

ScreenSpot-Pro的高分確保了Agent的規劃能力建立在可靠的觀察之上，從而有效降低因誤解環境而導致的執行錯誤。而通用Agentic控制回路，利用這種感知能力進行可靠的規劃和執行。再加上RL突破（DiscoRL）確保了訓練過程的效率和可擴展性，谷歌能夠快速迭代和優化Agent的策略。

這種對從算法（DiscoRL）到感知（MM）再到執行（Agent）的整個AI開發管線的優化，創造了一個性能乘數，超越了僅優化單個組件的競爭對手所能達到的效果。

不過，這種Scaling Law也有一些局限性。Fran?ois Chollet在觀察ARC-AGI結果時注意到一個矛盾：“Gemini 3 Pro在v2上得分約一半，但在更簡單的v1上仍然會犯明顯錯誤。”而且Gemini 3 Pro 能用 2000 個推理 token 解決的問題，Deep Think 模式可能消耗 30 萬個 token 仍告失敗。因此他認為AI推理系統的流體智能提升是不均勻的，“似乎集中在那些推理模型具有良好基礎訓練數據覆蓋且該領域存在可驗證反饋信號的領域。”

另外，Gemini 3還開啟了一個新的性能-成本比邏輯。在API上，Gemini 3 Pro的定價并不親民，每百萬輸入/輸出Token的價格高達$2/$12 ，是目前運行成本最高的模型之一。但考慮到它在token效率上卻相對更高，比起其他如Kimi K2的模型，它在相同任務上用的tokens更少。這使得其實際使用成本的增加只有12%左右。

如果考慮到它能夠一次性正確完成任務，它的總體成本可能反而更低。

06 王者歸來

Gemini 3 Pro的發布，是Google向世界宣告王者歸來的時刻。它沒有玩弄文字游戲，沒有發布虛無縹緲的Demo，而是直接把一堆讓競爭對手窒息的數據和立即可用的產品甩在了桌面上。

它證明了前端開發可以被重新定義，Agent可以與UI融為一體，而最重要的是，它證明了通往AGI的道路上，Scaling Law依然是那座指引方向的燈塔。

如果要問谷歌這次帶來的體驗，到底憑什么說算是一種躍遷？沃頓商學院的教授Ethan Mollick體驗完Gemini 3后的總結說得很恰當，“三年前，我們還為機器能寫一首關于水獺的詩而驚嘆。不到一千天后，我正在與一個為自己構建了研究環境的代理就統計方法展開辯論。聊天機器人的時代正在向數字同事的時代轉變。需要非常明確的是，Gemini 3并不完美，它仍然需要一個能夠引導和審查它的管理者。但它表明human in the loop的角色正從‘修復 AI 錯誤的人’演變為‘指揮 AI 工作的人’。這可能是自ChatGPT發布以來最大的變化。”

看完各種演示后，我也是如此感覺。這是一個讓我真正安心、能夠幫我做除了回答問題之外事情的AI。

當然，對于Sam Altman來講，這無疑是一個不眠之夜的開始。

第一批人形機器人，已經開始倒閉了？

Sat, 15 Nov 2025 23:20:21 +0800

人形機器人被視作“下一個萬億終端”，但2025年的賽道先傳來倒閉聲：硅谷明星K-Scale Labs燒光融資后黯然關門，100多臺預購訂單被迫退款。

融資窗口收緊、供應鏈缺位，讓機器人“量產元年”看上去更像“生死元年”。

技術端，關節能耗、感知誤差與數據荒形成隱形天花板；成本端，40萬元BOM是馬斯克2萬美元目標的整整兩倍；場景端，工業產線狹窄、家庭付費意愿不足，ROI算不過來。資本市場開始區分PPT與現金流，誰能先突破性價比閾值，誰才有資格談“iPhone時刻”。

01 人形機器人，開始倒閉

K-Scale Labs，這家成立僅一年的類人機器人初創公司正在關閉。

該消息來自《The Information》看到的由CEO Ben Bolte發給投資者的一封郵件。

“公司目前剩余runway很有限，現金儲備大約為40萬美元。”他在郵件中寫道。Bolte表示，他原本預計很容易再融資1000萬到1500萬美元繼續推動公司發展，但融資嘗試失敗了。

該公司今年2月曾以5000萬美元估值完成約400萬美元的種子輪融資，領投方為風投機構Fellows Fund。今年4月，投資人Nat Friedman和Daniel Gross也向公司追加了25萬美元投資。

K-Scale開發了一款能夠雙腳行走、并使用開源軟件的類人機器人。來自OpenAI、Nvidia和Amazon等科技巨頭的員工曾到訪公司位于斯坦福大學附近的一處房屋，用于參觀其機器人研發現場。

K-Scale擁有大約10名員工，但隨著資金耗盡，許多核心員工在過去數月已經離職。

Bolte在郵件中寫道，他曾與類人機器人公司1X Technologies的CEO Bernt B?rnich探討被收購的可能性，但B?rnich“明確表示他只考慮收購K-Scale的少數幾名團隊成員，而不會收購公司的其他資產。”

Bolte還稱，他與另一家機器人公司The Bot Co.也進行過類似討論。1X發言人對此拒絕置評，The Bot Co.未回應置評請求。

Bolt同時在K-Scale的Discord社群中發布了說明，稱所有預購的機器人將無法交付，公司會退還訂金。

根據一位前員工的說法，公司已經制造了10臺原型機，并獲得了超過100臺機器人的訂單。

Bolte表示，OpenAI的機器人業務負責人Caitlin Kalinowski曾預購過其中一臺。每臺機器人的售價約為1.5萬美元，公司累計獲得了超過200萬美元的訂單。

K-Scale Labs是一家成立于2024年、總部位于硅谷帕洛阿爾托的類人機器人初創公司，由Benjamin Bolte等人創立，目標是以“開源、低成本、可被開發者使用”為核心理念，打造面向研究者和開發者的通用類人機器人平臺。

公司嘗試從硬件到軟件全棧自研，既設計機器人本體、關節與驅動系統，也公開控制與仿真軟件，希望通過“仿真→真實（sim-to-real）”訓練路徑加速機器人學習能力落地。

其代表產品是一款可雙足行走、售價約1.5萬美元的全尺寸humanoid，曾引來來自OpenAI、Nvidia、Amazon等公司的工程師上門參觀，并吸引到Fellows Fund、Nat Friedman、Daniel Gross等知名投資人的種子輪投資，估值一度達到5000萬美元。

然而，由于類人機器人硬件研發與量產本身對資本、供應鏈與工程人力的要求極高，公司在僅有約10人的情況下很難同時推進開發、迭代與規模化交付，融資進展不及預期，現金消耗迅速。

盡管曾嘗試尋求1X Technologies等潛在收購方，但對方更傾向于直接吸納少量技術成員而非整體接盤。

隨著核心人員陸續離開、現金儲備縮至約40萬美元，公司最終宣布關閉，并承諾退還預訂用戶的機器人訂金。

這使K-Scale成為類人機器人賽道中一個典型的“技術有潛力、理念有吸引力，但在資金與工程體系尚未成熟前過早沖向量產”的失敗范例。

02 被量產難住的機器人

機器人產業正站在“量產元年”的門檻上，卻像被卡在最后一公里的快遞——看得見終點，卻遲遲送不到用戶手中。

2025年全球人形機器人訂單量首次突破萬臺，資本市場歡呼“奇點已至”，但產業鏈上下游卻用財報和良率數據給這股熱情潑了一盆冰水：特斯拉Optimus把年度產能從5萬臺下調，資本與技術之間出現了一條“量產鴻溝”，它的深度由三件事決定：技術是否夠用、成本是否夠低、供應鏈是否夠穩。

在實驗室里，機器人可以后空翻、泡咖啡、寫毛筆字，但一旦進入產線，三大“隱形天花板”便暴露無遺。

首先是關節模組的能耗悖論。

人形機器人動輒30—40個自由度，每個關節都需要輸出大扭矩，卻只能用低能效比的旋轉電機+減速器方案。

業內測算，一臺50kg負載的機器人連續工作4小時，能耗高達2.3kWh，相當于一輛微型電動車跑20公里，而電池系統能量密度仍停留在250—300Wh/kg，無法突破“續航—重量—成本”的不可能三角。

其次是感知精度的“厘米級”誤差。

工業場景要求重復定位精度≤0.02mm，但主流RGB-D相機在動態遮擋下的感知誤差>5cm，六維力傳感器分辨率僅0.1N，只有工業標準的十分之一，導致機器人在精密裝配環節“一抓就偏、一插就歪”。

最后是算法泛化性的“數據荒”。

真實場景數據采集成本約50萬元/萬小時，虛擬仿真數據復用率卻<30%，每臺新場景機器人仍需12—18個月重新訓練，比工業機器人多出一倍時間，直接推高了小批量試產的技術風險溢價。

馬斯克曾斷言：“只有把成本壓到2—3萬美元，人形機器人才會迎來iPhone時刻。”但2025年行業平均BOM（物料清單）成本仍高達40萬元人民幣，是目標價位的兩倍，其中**執行系統占55%**。

核心零部件依賴進口是“罪魁禍首”。

行星滾柱絲杠、諧波減速器、六維力傳感器三大件占關節成本70%，全球70%市場份額被日本哈默納科、德國ATI壟斷，進口單價萬元級，替代產品雖便宜三分之二，壽命與精度卻差一半，下游廠商不敢貿然切換。

非標準化生產進一步放大成本。機器人關節、傳感器接口缺乏統一協議，每家都要開定制模具，單套費用>50萬元，裝配時間比標準件長3倍；超精密加工依賴進口慢走絲機床，良率僅60%，比工業機器人低30個百分點，等于每生產100臺就有40臺要返工，隱性成本直線上升。

機器人產業尚未形成類似新能源汽車的Tier 1—Tier 3金字塔供應鏈，而是呈“倒三角”：頂層需求剛起量，底層百余家中小工廠分散在長三角、珠三角，各自生產齒輪、電機、減速器，缺少年產十萬級的大化工場。

關鍵部件產能全球占比上，中國行星滾柱絲杠、諧波減速器合計僅19%，日本占60%，且擴產周期長達24—36個月，與需求爆發期錯配。

以2028年全球人形機器人需求10萬臺/年倒推，僅減速器一項就存在8萬臺的缺口，等于現有產能翻倍才能滿足。

原材料方面，輕量化用的碳纖維國內自給率30%，高端鋪絲機被日、德實施出口管制；鈦合金粉末90%依賴進口，價格隨航空航天需求波動，導致機身減重方案遲遲降不了本。

即便解決技術與成本，機器人仍要面對“用得起”與“用得值”的終極拷問。

工業場景里，機械臂已覆蓋90%標準化工藝，人形機器人只在飛機檢修、戶外救援等狹窄空間才有“多自由度+移動”優勢，但全球年需求<1萬臺，無法支撐10萬臺級產線開滿產能。

家庭場景更尷尬。掃地機器人、智能音箱已以5000元、2000元價格錨定了用戶心智，人形機器人若售價>20萬元，卻只能完成擦桌子、取快遞等“癢點”功能，付費意愿僅10%—15%，遠低于智能音箱的40%。

ROI（投資回報率）過低讓首批客戶猶豫。以3C工廠為例，一臺人形機器人替代兩名工人，年節省人力成本14萬元，但設備折舊+維護費高達18萬元/年，等于“省的錢還不夠修機器”，投資回收期>5年，遠高于工業機械臂的1.5年。

當機器人從工廠走向客廳，數據隱私、事故責任、社會接受度成為新的“隱藏關卡”。

視覺、語音傳感器24小時采集環境數據，卻缺乏統一脫敏標準；一旦泄露，企業面臨《個人信息保護法》最高5000萬元罰款，但目前行業尚無本地化存儲與匿名化處理的成熟方案。

責任界定同樣模糊。機器人在家庭碰撞老人、在工廠誤操作損壞設備，算法開發者、整機廠商、終端用戶誰擔責？法律空白讓保險公司不敢出保單，企業只能自留風險，相當于每臺設備增加2%—3%的“保費等價成本”。

“恐怖谷效應”進一步拉低購買意愿。調查顯示，60%用戶對表情僵硬、動作機械的人形機器人產生心理抵觸，企業不得不投入額外研發資源做“擬人化”皮膚、柔性關節，卻再次推高成本。

03 機器人的未來

把機器人做成人形，最初像是科幻小說留下的包袱，卻在工程和商業世界里變成一條必須走到頭的路。兩條胳膊兩條腿的造型看似多余，實則是一張可以無限復用的“通用接口”。

人類用萬年時間把周遭環境修建成適合自己身體尺寸的樣子，門把手高一米、樓梯臺階十五厘米、流水線高九十厘米，所有這些沉默的標準都在等人形來對接。

如果換成四足或者履帶，先得花大錢把廠房、廚房、商場全部改造，這筆賬算下來，遠不如直接復制一個人形外殼來得劃算。

更關鍵的是，人形提供了最高密度的“自由度性價比”。三十幾個關節就能覆蓋人類百分之九十的動作，拿螺絲刀、按電梯、開冰箱門都在同一套坐標系里完成，機械臂再靈巧也得換夾具，人形只要換手部末端，十分鐘內從擰螺絲切到端咖啡，產線切換成本趨近于零。

這讓“一款機型打天下”的商業模式第一次有了可行性，也是資本愿意忍受當下四十萬成本的最大理由——規模上來后，每多賣一萬臺，研發費就被多稀釋一次，邊際成本曲線比任何非標自動化設備都陡峭。人形還是“交互入口”的最優解。

心理學上有個“恐怖谷”，但更有“移情峰”，當機器外形足夠像人又保留恰到好處的機器感，用戶會在潛意識里把它當成社會成員，愿意開口說話、分享情緒，甚至托付老人小孩。

酒店前臺、醫院導診、展廳講解這些崗位賣的不只是動作，更是溫度，一張笑臉、一個揮手就能把客戶留存率提升十個百分點，換成圓盤底盤加升降柱就徹底失去魔力。

反過來，數據也證明人形能把客單價撐住：同樣遞送一杯咖啡，履帶底盤只能收兩元服務費，人形可以掛出“咖啡師”牌子收五元，用戶還愿意拍照發朋友圈，流量價值再返還給品牌，ROI模型立刻好看得多。

場景方面，最先跑通的一定是“夜班補位”和“有毒工序”。新能源汽車電池車間要二十四小時恒溫恒濕，人類夜班效率低、事故率高，人形機器人不需要照明，也不會吸入化學蒸汽，兩年就能回本。

商場擦玻璃、加油站值班、燒烤店翻臺，這些崗位招人難、流動大，人形機器人不用交五險一金，也不會中暑，每天十六小時兩班倒，老板把省下的工資拿去還設備貸，賬算得明明白白。家庭場景看似遙遠，卻可能后來者居上。

貴州山區用機器人背茶青，一趟四十公斤，兩小時走六公里，把鮮葉下山時間從傍晚提前到中午，賣價每斤多收五元；東北滑雪場租給人形“跟拍攝影師”，時速六十公里滑下山，自動追拍并實時剪輯，游客愿為三十秒短視頻付九十九元，節假日一臺機器日流水三千元，三個月回本。

甚至連殯葬業都在詢價，人形機器人穿黑西裝、捧骨灰盒，步伐穩重、表情肅穆，比雇人更可控，也免去了“忌諱”心理帶來的招工難。

所有場景的共同點是“人機接口無需改造”，人形只要學會動作就能上崗，這才是它不可替代的底層邏輯。當成本曲線再下移一次，十萬關卡被擊穿，這些散點需求就會連成一片...

人形機器人不再只是“長得像人”，而是真正變成社會的“通用勞動力”，把人類從重復、危險、不體面的工作中解放出來，去從事更創造、更溫暖、更有趣的事。到那一天，人形不再是科幻包袱，而是商業世界最理所當然的形狀。

蘋果與騰訊就15%抽成達成協議？最新回應

Fri, 14 Nov 2025 15:53:18 +0800

蘋果將對符合條件小程序內交易的數字商品和服務抽取15%傭金。

11月14日，蘋果正式推出“小程序合作伙伴計劃”，其中提到，符合條件的小程序應用開發者，可在其小程序內交易中享受85%的收益分成。

這意味著，蘋果終于與騰訊就微信小程序（包括微信游戲）內購15%的手續費達成了一致，蘋果將進一步切入正在增長的小游戲等市場，打開新的收入來源，同時也將推動各類小程序的商業化。

蘋果方面表示，“小程序合作伙伴計劃”一方面為用戶優化使用體驗，另一方面希望助力托管小程序和小程序游戲的開發者，在蘋果商店（App Store）生態中拓展業務邊界。

具體來看，該計劃專為托管特定小程序包括小程序游戲的開發者設計，這類產品基于HTML5、JavaScript等Web技術構建，通過大型原生應用完成分發。參與計劃的小程序需支持蘋果商店的指定技術，包括“聲明年齡范圍API”“高級商務 API”“蘋果內購系統”以及“消費API”。

其中，蘋果內購系統將提供熟悉且可靠的交易方式，用戶可便捷查詢購買記錄，查看、修改或取消訂閱，還能獲取客戶支持（例如申請退款）。

消費API的作用是，當用戶申請退款時，向蘋果提交該用戶的內購相關信息。這一信息也將為退款申請流程的優化提供參考依據。

蘋果方面介紹，符合條件的小程序應用開發者，可在其小程序內交易中享受85%的收益分成。需要指出的是，無論開發者規模大小，只要符合“小程序合作伙伴計劃”的條件，都可以享受15%傭金這一便利條件。

也就是說，國內主流的微信、支付寶、抖音等應用程序內的小程序，若符合相關技術要求，傭金比率均為15%。

對于“符合條件的小程序內交易”，蘋果方面也給出了詳細解釋：是指在一個符合條件的小程序內交易的數字商品和服務，包括消耗性商品、非消耗性商品、自動續費訂閱和非續費訂閱。這些購買要通過高級商務API實現。

其中，消耗性商品包括了貨幣、生命值或物品等，是在小程序中購買并立即使用的。

在用戶發生“應用內購買”時，蘋果公司將收取交易傭金。當下，蘋果對大多數應用開發者收取30%的標準抽成，針對部分符合條件的小型企業，抽成比例則降至15%。此外，訂閱服務傭金從第二年起也降至15%。

自2017年起，蘋果商店就已支持小程序與小程序游戲——這類產品基于Web技術構建，具備自包含體驗，可在原生宿主頁面內直接提供服務。

2024年，有報道稱騰訊與蘋果就小程序內交易產生爭議。開發者能夠利用類似的漏洞繞過蘋果生態，將用戶引流至外部支付系統，逃避蘋果通常收取的30%抽傭費用。

彼時，蘋果被曝要求騰訊、字節跳動配合封堵微信、抖音中違反審核指南的支付漏洞。利用相關漏洞，開發者能夠繞過蘋果生態，將用戶引流至外部支付系統，逃避蘋果30%的抽傭。

Meta“宮斗”大戲驚天駭浪！90后上位，AI教父楊立昆負“氣”出走！

Thu, 13 Nov 2025 21:49:46 +0800

該來的，還是來了。

Meta首席AI科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）被曝正計劃離職創業。消息一出，科技圈瞬間引爆。

這位卷積神經網絡之父，這位被尊稱為“AI教父”的頂尖學者，竟在Meta豪擲千億美金猛攻AI的緊要關頭選擇離開。更令人震驚的是，這不僅僅是一次普通的人事變動，而是一場醞釀已久的“理念決裂”，一場關乎AI未來走向的“靈魂之戰”。

大語言模型究竟是通往超級智能的捷徑，還是一條注定走不通的“死路”？

AI的未來應該建立在更多的文本數據上，還是應該讓機器真正理解物理世界？

這些問題，如今隨著楊立昆的出走，被赤裸裸地擺在了整個行業面前。

01 權力更迭：當“AI教父”被迫向“90后”匯報

據知情人士透露，楊立昆的離開，并非一時沖動，而是一場早有預兆的“靜默革命”。

一切始于扎克伯格的“焦慮”。面對其最新一代Llama模型表現不及預期、Meta AI聊天機器人反響平平的現實，以及來自OpenAI和谷歌的強勢競爭，這位一向沉穩的CEO也開始坐立不安。

他的回應簡單而直接：頻繁調整AI部門架構、成立神秘的TBD實驗室、開出令人咋舌的億元薪酬包瘋狂挖角…… 當“快速商業化”成為唯一目標時，長期基礎研究就成為了第一個犧牲品。

而壓垮駱駝的最后一根稻草，或許正是那場引發業內嘩然的“權力洗牌”。

今年夏天，扎克伯格斥資143億美元招攬Scale AI及其創始人、年僅28歲的汪滔（Alexandr Wang），并由他統領新成立的“Meta超智能實驗室”。一夜之間，原本向首席產品官匯報的楊立昆，被劃歸這位年輕后輩麾下。

這一人事變動，被外界普遍解讀為公司“重產品、輕研究”戰略急轉彎的明確信號。對于習慣于長期探索、追求學術自由的楊立昆而言，這種快速變動的環境和匯報關系的調整，無疑是難以接受的。

02 “一場歷史性失誤”：來自“外場”的評論

楊立昆計劃離職的消息一出，社交媒體和分析師圈立刻炸開了鍋，許多評論都將矛頭直指Meta近期的戰略失誤和內部動蕩。

分析師Jukan調侃道：“楊立昆真要離開Meta了？哈哈，我一點都不意外。試想，堂堂AI教父，最后得向一個年輕那么多的小老板匯報，這誰受得了？換我我也走！”

Hyperbolic Labs聯合創始人兼CTO Yuchen Jin也點評稱：“這一結果在扎克伯格斥資150億美元收購汪滔的公司，并讓楊立昆向其匯報工作時，便已埋下伏筆。”

網友Chubby寫道：“楊立昆的離開并不令人感到意外。此前，他在公司內部的資源持續被削減，核心職權也遭調整，此舉實則已預示了如今的結局。”

網友arian ghashghai更是直言：“這是Meta的歷史性失誤！我相當肯定，那些剝奪科研權力的愚蠢重組加速了楊立昆等人離開的決定。”

投資評論員Oguz O. | Capitalist評論稱：“楊立昆的離去，對Meta的看空意義遠超資本開支增加等財務因素。作為現代AI的奠基人之一……失去他，是Meta難以估量的巨大損失。”

03 理念決裂：LLM是“死路”，世界模型才是未來？

楊立昆的離職，更深層的原因在于他與扎克伯格在AI發展“路線圖”上的根本性分歧。

扎克伯格當前正全力押注大語言模型，并為此投入巨資。而楊立昆長期以來一直公開質疑這一發展路徑，他認為，盡管這類模型“具有一定實用價值”，但永遠無法實現人類水平的推理和規劃能力，這讓他與扎克伯格的AI愿景愈發顯得格格不入。

在今年9月的哈佛演講中，楊立昆更是直言不諱：“我們永遠無法僅通過文本訓練達到人類水平的AI，盡管某些硅谷CEO說得天花亂墜，但那根本不會發生。”

他甚至在今年2月的一次訪談中預言，“當前的生成式AI范式并非終極答案，未來3到5年內需要新的范式”，認為行業正走在不可持續的道路上。

楊立昆心中的答案，是“世界模型”（World Models）。它不讓AI只學文本，而是通過視頻和空間數據，去學習世界運作的內部模型，形成對環境的內部理解，從而真正理解物理世界的因果與邏輯。這條路更慢、更難，卻可能通向真正的通用人工智能。

楊立昆曾坦言，這種系統可能還需要十年時間才能完全成型。據知情人士透露，他的創業計劃正是要繼續聚焦并推進他在“世界模型”領域的研究。

楊立昆并非孤軍奮戰。斯坦福大學的李飛飛已為其初創公司World Labs籌集了約2.3億美元，同樣致力于賦予AI“空間智能”；谷歌DeepMind以及英偉達也都在積極布局這一領域。楊立昆的入局，預示著AI界圍繞“文本至上”與“物理智能”的技術路線之爭，將進入白熱化階段。

04 AI宗師”養成記：從LeNet到圖靈獎

現年65歲的楊立昆，其學術履歷堪稱輝煌。

楊立昆1960年7月8日出生于法國蒙莫朗西附近，在工程師父親的鼓勵下從小對電子設備著迷。這份早期好奇心引領他進入巴黎ESIEE工程學院，于1983年獲電氣工程文憑，隨后在巴黎第六大學攻讀計算機科學博士學位，他于1987年完成了關于連接主義學習模型的博士論文，提出了訓練神經網絡的反向傳播算法的早期形式。

當神經網絡還被學界視為“異端”時，他毅然投身其中，先于杰弗里·辛頓（Geoffrey Hinton）探索反向傳播算法。在貝爾實驗室，他開發出能讓計算機以模仿人類視覺方式處理視覺信息的突破性技術卷積神經網絡（CNN），特別是成功識別手寫數字并徹底改變計算機視覺領域的LeNet架構。其手寫數字識別系統效果顯著，NCR從20世紀90年代中期開始將其部署于銀行支票讀取機，一度處理全美10%-20%的支票。楊立昆還主導開發了DjVu圖像壓縮技術，助力互聯網檔案館等數字圖書館在線分發掃描文檔。

2013年12月，楊立昆加入Facebook（后更名為Meta），擔任基礎AI研究實驗室（FAIR）的創始主任，并至今仍擔任紐約大學教授。 2019年，他與辛頓、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）共同獲得圖靈獎，以表彰他們的突破性工作使深度神經網絡成為現代計算的關鍵組成部分。

05 Meta困局：千億美金為何留不住“最強大腦”？

楊立昆的離開，是Meta AI部門一年來數次“地震級”動蕩的縮影。

這一年，Meta的AI部門架構經歷了數次令人眼花亂墜的重組，而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了其戰略上的深度焦慮。

這種持續動蕩是對接連內部危機的直接反應：Llama研究論文過半作者在論文發表數月內離職，Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）離職加入加拿大AI初創公司Cohere。10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人，以期降低成本、提升產品推出速度。而扎克伯格的頻繁變陣，暴露了戰略上的深度焦慮。

為快速補強，Meta開啟“鈔能力”模式，不惜以數億美元高薪（甚至九位數薪酬包）從競爭對手處挖角頂尖人才，例如今年7月聘請了OpenAI的ChatGPT聯合創始人趙晟佳為Meta超級智能實驗室首席科學家。

然而，這種激進的“收購或挖角”策略并未帶來穩定，甚至引起了一些公司元老的不滿。有多名離職員工透露，隨著公司優先考慮商業化導向的AI團隊，FAIR正經歷“緩慢死亡”。包括Meta AI研究副總裁喬爾·皮諾（Joelle Pineau）在內的多位核心人才相繼離職。今年10月份，Meta更是在AI研究部門裁員約600人。

這促使Meta的戰略發生轉向，不再單純依賴內部模型，而是采取了與AI圖像公司Midjourney合作的“全方位策略”，正如汪滔所闡釋：“為確保Meta能為用戶提供最佳產品，我們需要采取無所不包的方法。”

對Meta而言，失去其最負盛名的AI大腦，對其能否引領下一波AI創新浪潮提出了嚴峻質疑。楊立昆的地位無可替代，他不僅是高管，更是整個AI領域的“智力支柱”。他的離開將使Meta更難吸引那些渴望學術自由與穩定長期愿景的頂尖研究人才，而這些特質正是Meta一直難以維持的。

華爾街也對此高度關注，投資者要求扎克伯格證明其在“成為AI領域領導者”過程中投入的數百億美元能夠帶來實質回報。在今年10月下旬，扎克伯格暗示明年AI支出可能超過1000億美元后，Meta股價應聲暴跌12.6%，市值蒸發近2400億美元。

06 未來之戰：世界模型能否重塑AI格局？

楊立昆的創業，注定是一場孤獨而遠大的征程。他選擇的“世界模型”，不追求短期的性能刷榜，而是要重構AI理解世界的底層邏輯。這條路可能需要十年，但他義無反顧。

而對Meta來說，失去楊立昆不僅是人才的流失，更是其在基礎研究領域靈魂的剝離。當算力成為新貨幣，什么才是留住天才的最終答案？這或許是扎克伯格需要思考的問題。

蘋果推出新配件，售價1299元起

Tue, 11 Nov 2025 23:35:51 +0800

據蘋果官網顯示，三宅一生攜手蘋果正式推出iPhone Pocket。

iPhone Pocket是特別版產品。短帶款提供八種色彩外觀：檸檬色、柑橘色、紫色、粉色、孔雀綠色、寶石藍色、肉桂色和黑色。短帶款iPhone Pocket售價為1299元。

iPhone Pocket長帶款提供三種色彩外觀：寶石藍色、肉桂色和黑色。長帶款售價為1899元。

據蘋果官網信息，iPhone Pocket的設計靈感源自“一塊布”，采用獨特的3D針織一體結構，可適配所有iPhone以及其他隨身小物。它適合多種佩戴方式，手提、系在包上或直接戴在身上，百搭各種風格。

據悉，iPhone Pocket將于11月14日起，在法國、大中華區、意大利、日本、新加坡、韓國、英國和美國的部分蘋果零售店以及apple.com上開售。

Meta 被曝日推150億條欺詐廣告，賺取上百億美元

Mon, 10 Nov 2025 16:57:05 +0800

近日，美國互聯網巨頭Meta公司內部文件曝光，顯示該公司2024年約10%的收入，來自詐騙廣告和違禁商品廣告。據該公司內部估計，其社交平臺每天向用戶展示150億條欺詐廣告。

這也意味著該公司的廣告業務存在巨大漏洞。這份內部文件顯示，這家社交媒體巨頭在過去至少三年間都未能識別并阻止大量違規廣告，使其旗下平臺臉書（Facebook）、照片墻（Instagram）和“沃茨阿普”（WhatsApp）上的數十億用戶暴露在欺詐性電子商務、投資騙局、網絡賭博、違禁醫療產品等內容中。

根據Meta內部的預估，2024年該公司160億美元的收入來自詐騙和違禁品廣告，這約占其總收入的十分之一，僅“高風險”詐騙廣告每年就能為Meta貢獻約70億美元的收入。

文件顯示，美國約三分之一成功詐騙案與Meta有關。許多詐騙廣告實際上來自已經被Meta標記為“可疑”的廣告投放者。不過，Meta的管控系統規定，只有當系統判定廣告投放者的詐騙可能性超過95%時，才會將其封禁。

對于那些風險較高但未達到封禁標準的廣告投放者，Meta則會采取一種令人質疑的做法：向這些可疑廣告主收取更高的廣告費率，作為“懲罰”。這種機制引發了嚴厲批評，因為這實際上等同于允許詐騙犯通過支付更高費用來維持其曝光度。

此外，文件稱Meta的審核政策明顯偏向大客戶。小型廣告客戶被系統標記至少8次涉嫌金融詐騙就會被封號，而大客戶即使累計超過500次違規記錄，仍能繼續投放廣告。

文件還指出，由于Meta的廣告個性化系統會根據用戶興趣投放廣告，因此點擊過詐騙廣告的用戶可能會看到更多詐騙廣告。這種算法邏輯導致用戶陷入詐騙廣告的惡性循環，特別是對那些容易受騙的群體而言，風險更為嚴峻。

Meta其實清楚其產品已成為全球詐騙經濟的重要部分。早在今年5月，Meta的安全團隊就曾做出過預估，美國約三分之一成功詐騙案件涉及Meta旗下平臺。該公司內部審查還發現，詐騙者普遍認為“在Meta平臺上投放詐騙廣告，比在谷歌上更容易”。

而另外一份2025年2月的內部文件則顯示，詐騙廣告可能面臨的監管罰款最高為10億美元，但公司半年就能從高風險詐騙廣告中賺取35億美元。

該公司在2025年另一份內部文件中寫道，Meta計劃在未來削減來自詐騙廣告的收入來源，但同時擔心這部分收入的減少可能會影響其整體業務預期。

兩相比較取其輕，巨大的收入顯然壓倒了合規性考慮。負責審核可疑廣告的團隊還被設定了上限：任何打擊行動不得導致公司總營收損失超過0.15%，即1.35億美元。

對此，Meta發言人稱公司積極打擊欺詐和詐騙，“因為我們平臺上的人們不想要這些內容，合法廣告商不想要它，我們也不想要它，”發言人表示在過去的18個月里，Meta已將全球用戶舉報的詐騙廣告數量減少了58%。“截至2025年，我們已經刪除了超過1.34億條詐騙廣告內容。”

Meta平臺上的詐騙廣告問題已引起全球監管機構的密切關注。美國證券交易委員會（SEC）已對Meta投放金融詐騙廣告展開調查。英國監管機構數據顯示，2023年與支付詐騙相關的損失中，有54%涉及Meta旗下平臺，超過其他所有社交媒體的總和。

黃仁勛，親赴臺積電 “要產能”

Sun, 09 Nov 2025 23:37:39 +0800

面對AI熱潮帶來的持續強勁需求，全球市值最高的公司英偉達正全力確保其芯片供應。

其首席執行官黃仁勛親赴中國臺灣，向關鍵合作伙伴臺積電尋求更多產能，凸顯了這家臺灣芯片制造商在當前AI供應鏈中的核心地位。

據報道，11月8日，黃仁勛現身臺灣新竹臺積電年度運動會，并對記者表示，英偉達的業務“非常強勁，并且月復一月地變得更強”。他透露，已向臺積電請求提供更多芯片供應。

臺積電首席執行官魏哲家也于同日證實，黃仁勛此行確實提出了增加晶圓供應的要求。魏哲家向員工表示，臺積電預計將繼續實現年銷售額的創紀錄增長。

這一系列互動發生在大型科技股近期經歷回調之后，市場對AI的狂熱情緒一度被有關OpenAI資金問題的疑慮及知名投資者Michael Burry對英偉達的看空押注所影響。

黃仁勛此番公開尋求更多產能并高調肯定雙方合作關系，不僅向市場傳遞了對AI需求前景的極度自信，也直觀地揭示了英偉達的增長與臺積電的產能緊密相連。

黃仁勛在周六的活動上直言：“沒有臺積電，就沒有今天的英偉達。”

01 產能瓶頸凸顯，鞏固供應鏈成關鍵

強勁的需求背后，是供應端的嚴峻挑戰。

據報道，黃仁勛此次訪問臺灣的主要目的之一，便是為英偉達的Blackwell系列芯確保更多晶圓。

當前，市場對包括Blackwell系列芯片和機架級配置在內的英偉達產品需求巨大，而產能已成為滿足需求的關鍵瓶頸。

臺積電的先進制造能力在全球范圍內尤為緊俏。魏哲家曾在10月對分析師表示，公司的產能仍然“非常緊張”，并且正在努力縮小供需之間的差距。

在此背景下，英偉達正積極爭取成為臺積電3納米制程的主要客戶之一，預計將占據約30%的總產量。

與此同時，英偉達的競爭對手，包括高通在內，也在努力挑戰其在AI加速器領域的領導地位，并同樣在爭奪臺積電有限的先進產能。

這使得黃仁勛鞏固與臺積電關系的舉動，顯得尤為重要和緊迫。

02 “沒有臺積電，就沒有英偉達”的戰略依存

黃仁勛“沒有臺積電，就沒有英偉達”的表述，并非夸張的客套。

深入分析其供應鏈可以發現，臺積電無論是在核心的半導體制造，還是在先進的CoWoS封裝服務方面，都處于英偉達AI業務的中心。

這一論斷也反映了英偉達戰略的演變。過去，英偉達曾被視為尖端芯片技術的“晚期采用者”，但如今，該公司正積極競逐如A16等最先進的芯片技術，這意味著其對臺積電的依賴程度只會進一步加深。

今年以來，這已是黃仁勛第四次訪問中國臺灣。他與臺積電高管的頻繁會面和高度贊譽，表明雙方的關系正在持續深化。在AI的激烈競賽中，將臺積電這樣的“行業最搶手公司”更緊密地留在自己身邊，已成為英偉達維持其市場主導地位的核心戰略。

03 黃仁勛GTC演講，釋放強勁收入信號

10月28日，英偉達CEO黃仁勛在GTC大會上透露，公司對在2025至2026年期間實現累計5000億美元的數據中心業務收入具備“可見性”。

這是本次GTC大會傳遞出的最強烈的市場信號，英偉達還在GTC大會上宣布了一系列旨在鞏固其AI生態系統領導地位的戰略合作。

高盛的研報強調，5000億美元的規模顯著高于此前的市場預期。該行分析師指出，這一目標比市場通過Visible Alpha Consensus Data反映的4470億美元共識高出12%，同時也比高盛自身預測的4530億美元高出10%。

高盛認為，這種對遠期收入能見度的提升，對英偉達股價是一個“增量的積極因素”，并重申了對其的“買入”評級。

大疆 Pocket 的七年：從“定義產品”到“定義時代”

Sat, 08 Nov 2025 00:24:14 +0800

如果說科技圈有哪些穿越周期的產品，大疆的 Osmo Pocket 3 算是一個。

作為大疆首創的口袋云臺相機，Pocket 3 自 2023 年底發布以來，在全球范圍內引發了一場搶購熱潮。它幾乎重現了當年 AirPods Pro 發布時的盛況——全渠道長期缺貨，第三方渠道的加價幅度一度超過 30%。不少用戶在社交媒體感嘆：「能原價買到就是勝利」。

這款產品已經徹底「出圈」。無論是傳統媒體的記者、頭部的視頻博主，還是愛旅行愛時尚的年輕人，或是只想記錄家庭出游的普通父母，從專業創作者到普通人，Osmo Pocket 3 正在成為這個時代最受喜愛的攝像產品。

甚至某種意義上，其已經超越單一的產品屬性，成為了全民 Vlog 時代一個「創作平權」的符號。

產品熱銷的背后，是更深層次的市場變化。眼看大疆在地面影像領域成功開辟了一個新的增量市場，習慣了千萬級銷量的手機巨頭們也開始行動。

據了解，目前 OPPO、vivo、小米、榮耀等一線手機廠商內部，「類 Pocket 影像產品」均已立項，最早的成品預計會在 2026 年 Q2-Q4 陸續發布。一場針對 Pocket 3 的「追逐戰」即將打響。

而在這些喧囂之下，作為品類開創者的 Osmo Pocket 3，其面臨的質疑也一直存在。

最主流的一個質疑是：在一個手機影像已經高度發達、視頻防抖已經「夠用」的時代，為什么還需要一個獨立的攝影產品？這種「無中生有」造出的千億級市場，似乎違反了「手機終將整合一切」的行業共識。

這也讓我們不禁思考：Pocket 3 的成功，究竟是機緣巧合的偶然，還是大疆長期投入下必然的結果？

要理解這個現象，顯然不能只研究 Pocket 3 這一代產品。必須回溯大疆 Osmo Pocket 系列長達七年的演進歷程，看它的彎路、教訓與變化，看大疆是如何從天空到地面，重塑了大眾對影像記錄的認知。

01 前序：做一個好用的工具

在 2014 年，大疆是無可爭議的「天空霸主」，其所有的產品、技術和思考都圍繞著「無人機」展開，公司內部幾乎沒有「地面拍攝」的概念。

然而，一個來自核心用戶的「野路子」，自下而上地「啟發」了大疆的進化。

當時，大疆劃時代的 Inspire「悟」系列無人機，憑借其「禪思」云臺帶來的絲滑穩定畫質，在整個影視行業引發關注。一小批預算有限的劇組和「極客」自媒體，在驚嘆于航拍畫面的同時，也開始探索更多使用場景：既然天空的畫面如此穩定，為什么不能把這套系統拆下來，用到地面上？

這個需求是真實存在的。在當時，地面的穩定拍攝要么依賴笨重昂貴的專業「斯坦尼康」，要么就是手持拍攝的「帕金森」畫質。

于是，這些「野路子」用戶開始自發地進行「魔改」：先用無人機在空中拍攝，降落后，趁著電池還有電，直接拆下「禪思」云臺裝到 3D 打印的手持支架上，繼續進行地面拍攝。

這個用戶自發的行為，規模雖然不大，但「含金量」極高。大疆產品團隊從其中看到了成熟的無人機云臺技術，在地面上有一個巨大的、未被滿足的市場空白。

「將已經極其成熟的、用于天空的無人機云臺技術帶到地面，或許本身就是一種體驗上的降維打擊。」一位大疆早期員工回憶。

2015 年 10 月 8 日，大疆歷史上第一款一體化手持云臺相機形態產品 Osmo 正式發布。

大疆于 2015 年發布的初代 Osmo 手持增穩相機丨來自：官網

它創新地將大疆在無人機上的三軸穩定云臺技術與相機結合，推出了手持一體化的解決方案，讓用戶在地面上，也能輕松拍攝出媲美無人機云臺般穩定、流暢的視頻畫面。

一體化手持云臺相機 Osmo 的出現，確實解決了用戶最核心的需求之一——穩定的畫面。在當時，它收獲了專業圈子的好評，滿足了專業用戶對優秀防抖視頻的迫切需求。

但 Osmo 的市場表現也僅止于此。受限于當時的「工藝和生產限制」，它復雜的形態以及 3999 元的價格，都決定了它只能是一個專業工具，遠未觸及大眾。

最終，第一代 Osmo 的市場表現也印證了這一點：它在專業圈和發燒友中小有名氣，但遠未成為一款「爆品」。它更像是一個「技術驗證機」，成功地開創了一個品類，但也清晰地暴露了「專業」與「大眾」之間的鴻溝。

從 Osmo 開始，大疆內部開始思考一個更關鍵的問題：用戶要的不僅是「穩定」，更是「便攜的穩定」。如何把這個碩大的「專業工具」，做成能放進口袋的「消費品」？

這個思考，直接催生了日后真正的「主角」——Pocket 系列的誕生。

02 Pocket 系列的誕生：Vlog 爆發前夜

時間快進到 2018 年，初代 Pocket 誕生于影像需求變革的關鍵時刻：Vlog——這個日后改變了視頻內容創作的詞匯，正逐漸走進大眾視野。

無數圍繞 Vlog 展開的用戶需求開始涌現，并反過來推動著各大硬件品牌重新定義自家產品。據 Osmo Pocket 系列的產品經理回憶，在 2016-2017 年的產品研發期，Vlog 概念仍處于極度早期的萌芽階段，大疆不得不在零散的用戶需求之間、在海外用戶已經習慣運動相機（以 GoPro 為首）作為主力 Vlog 設備的基礎之上，將產品形態進行更激進的嘗試。

「Vlog 這個概念，當時在中文互聯網幾乎不存在。」一位大疆研發團隊成員回憶，「我們當時去 B 站搜，只有零星的留學生在發，國內用戶對 Vlog 的概念還沒有形成。」

這種「在沒有市場共識」的情況下定義產品，是大疆從無人機時代就刻下的 DNA。面對日益清晰的新需求，主動探索新形態的產品，在當時成為了大疆的「最優解」。

而真正的轉折點，來自大疆在無人機小型化技術上的突破，尤其是 2017 年 Spark 系列無人機的發布。

Spark 無人機發布會現場 | 圖片來源：大疆

「Spark 那個云臺非常小，只有兩軸，但它讓我們意識到，即使是手持云臺形態的產品，做到極致的小型化也并非不可能。」這讓手持影像團隊重燃希望，推動了更小型化的「一體化相機」Osmo Pocket 系列的誕生。

當時，大疆團隊對第一代 Osmo Pocket 的定位是打造一款「帶有云臺增穩的運動相機」。開發團隊甚至比外界想象的更加激進，其內部對標的正是如日中天的 GoPro，并堅信 Osmo Pocket 將是「運動相機的下一個迭代形態」。

彼時，旗艦手機如 iPhone XS 的視頻防抖，依然主要依賴效果欠佳的 EIS 電子防抖技術。加之手機視頻的畫質和穩定性與如今差距巨大，缺乏足夠便利的視頻錄制設備，成為制約 Vlog 生態發展的最大瓶頸。

用大疆產品經理的原話說，彼時的旗艦手機錄制視頻能力「站在那里不動可能還能拍一下，一旦走起來就不行了。」

這也是初代 Osmo Pocket 嘗試解決的實際需求與能力之間面臨的最根本矛盾。大疆的判斷是：「沒有增穩這個東西，是沒有辦法拍視頻的。」但當時的主流方案是「手機 + 專業級穩定器」，這套方案依然笨重、需要調平、且「儀式感」過強，徹底扼殺了普通人的記錄沖動。

現在回看，2018 年 11 月發布的初代 Osmo Pocket，毫無疑問是一個有著里程碑意義的品類開創者。它將三軸機械增穩、一個（盡管畫質一般）相機和一塊（盡管極小）的屏幕，濃縮至口紅形態大小，開創了「口袋云臺相機」這一全新品類先河。精準地解決了手機在「畫質、穩定、便攜、易用」上無法兼顧的根本矛盾。

因此，它在市場上的表現也極具「開創者」的典型特征： Osmo Pocket 發布之后，就在極客圈和最早期的 Vlogger 中被奉為「神器」，取得了不錯的銷量，并收獲了極高的行業討論度。

大疆 Osmo Pocket | 圖片來源：大疆官網

Osmo Pocket 誕生于一個「視頻基建」極其薄弱的時代，大眾對視頻創作的意識還未崛起。

某種意義上，初代 Pocket 扮演了「基礎設施」的角色，它反過來催生和普及了 Vlog 作為獨立內容生態，在視頻平臺的進一步生根發芽。

大疆產品團隊以天才般的直覺找對了方向，但作為第一代產品，它還沒有完美解決自己所發現的用戶痛點。這些「不大不小」的問題，恰恰是 Vlog 場景下的核心痛點：0.5 米固定對焦點，導致自拍時人臉模糊；內置收音效果差，風噪和雜音干擾太大；等效 26mm 的非廣角鏡頭適用性較差等問題。

初代 Osmo Pocket 驗證了品類的可行性，也集中暴露了初代產品的諸多問題。它用自身的不完美，為第二代產品的迭代，指明了正確的方向。

03 Vlog 時代的「精進」：從「可用」到「好用」

2020 年 10 月，距離初代產品發布整整兩年后，大疆帶著 Osmo Pocket 2 回到了市場，售價 2499 元。

此時正值短視頻和 Vlog 需求在「后疫情時代」徹底爆發。Bilibili 的 CEO 陳睿在該年的 Q1 財報電話會上宣布，月均活躍 UP 主數量同比增長 146%，達到了 180 萬人。Vlog 作為一種內容形態，正從少數人的時髦，變成百萬創作者的「剛需」。

此時，大疆展現了它源自影像基因的「長期主義」。他們沒有急于追逐規模或另起爐灶，而是基于真實的用戶反饋，開始「熬」產品。而 Osmo Pocket 2，可以說是為 Vlog 創作者「量身定制」的一次迭代。

為了解決「臉大」的問題，Osmo Pocket 2 換裝了 20mm 廣角焦段。為了解決收音問題，它革命性地在小巧的機身里集成了四陣列麥克風，其邁出了關鍵的一步——首次在全能套裝中，集成了自家的 OsmoAudio 無線麥克風系統。

這個貴出 1000 元的全能套裝，集成了大疆自家的無線麥克風、廣角鏡、迷你三腳架和全能手柄。在視頻錄制能力之外，真正開始系統性地幫助創作者優化全流程 Vlog 錄制體驗。

大疆 Osmo Pocket 2 | 圖片來源：大疆官網

這次迭代，讓 Pocket 品類從「可用」一躍成為了「好用」。以 B 站的 @ 影視颶風為代表的頭部創作者，開始在節目中頻繁使用和推薦 Pocket 2，這代產品開始成為創作者幾乎「人手一臺」的生產力工具。Osmo Pocket 系列也真正成為了 Vlogger 圈子里的「神器」，積累了最核心的口碑。

04 現象級爆發：Pocket 3 與「三座大山」的攻克

Pocket 2 和 Pocket 3 之間隔了整整三年。這三年，是大疆手持影像部門「臥薪嘗膽」的三年。

「這三年，我們基本只在做一件事：攻克三座大山。」Pocket 3 產品團隊在復盤時總結道。

第一座大山，是足以擊敗旗艦手機的畫質。

Pocket 1 和 2 時代（使用 1/2.3 英寸和 1/1.7 英寸傳感器），都面臨一個尷尬的「競品循環」：發布時，畫質（尤其是視頻畫質）領先于同期旗艦手機；但一兩年后，便被新一代旗艦手機反超。

對于影像產品，用戶要的是一個能用很久的畫質標桿，而不是像智能手機一樣迭代速度極快的產品。大疆團隊深挖用戶反饋，發現大家對「1 英寸」傳感器的呼聲極高。

但在當時，可選的 1 英寸 CMOS 要么是索尼 RX100 系列的「老工藝」產品，動態范圍差；要么功耗巨大，「做上去會像無人機云臺那么大」。

面對此局面，Pocket 3 團隊做了一個至關重要的預判：手機 CMOS「沖到 1 英寸」基本就是物理極限了，因為厚度會讓手機「不能很輕薄地使用」。而云臺的構型「相對長」，相比厚度和體積寸土寸金的手機形態，則擁有明顯的空間優勢。

因此，Pocket 3 必須一步到位，上一個「能和手機徹底拉開差距的」傳感器。

終于，大疆等到了那顆「功耗低、先進工藝」的 1 英寸 CMOS 傳感器。這顆由手機供應鏈催生，擁有先進堆疊技術和低功耗特性的傳感器，恰好滿足了大疆 Osmo Pocket 團隊對畫質和體積的苛刻要求。

「成本在我們這里面并不是第一的考慮，讓用戶有更好體驗的低功耗和高畫質才是」。這顆 1 英寸 CMOS，奠定了 Pocket 3「畫質斷層領先」的口碑。

第二座大山，是人人好用的易用性。

新形態的產品逐漸成熟的過程中，少不了來自用戶的反饋：在 Osmo Pocket 1/2 的時代，「總有人會提這個（Osmo Pocket）屏幕太小了」。甚至有視頻創作領域 KOL 私下對大疆的開發團隊表示，那塊小屏幕讓他「沒有創作欲望」。盡管用戶嘴上抱怨，最終也只能無奈接受：「畢竟這東西（Osmo Pocket）都這么小了，屏幕小也是不得不做出的妥協。」

但 Pocket 3 團隊不想再讓用戶做妥協了。

產品團隊最初考慮的方案之一是把機身進一步做粗，以容納一塊更大的屏幕，但對于追求輕便的 Pocket 系列來講，這并不是最優雅的解決方案。

最終，團隊找到了一個巧妙的方案：一塊豎置（9:16）的 2 英寸屏幕，只需旋轉一下，就成了 16:9 的橫屏，可視面積即刻擴大了四倍。

Pocket 3 的可旋轉 2 英寸屏幕 | 圖片來源：大疆官網

開關機聯動、橫豎拍切換，都圍繞這塊屏幕展開。此外，Pocket 開發團隊還追求一種「操作上的愉悅快感」，「就像有些電影里經常出現的 Zippo 打火機」，希望開機瞬間也能帶來「解壓體驗」。

這塊可旋轉的屏幕，也成為了 Pocket 3 上最標志性的設計。

第三座大山，是「好出片」的審美。

Pocket 3 是一款「非常有針對性聚焦 Vlog 市場」的產品，也是大疆手持影像團隊第一次「認認真真地把『拍人』作為色彩調校第一優先級的產品」。

為此，團隊深入調研了索尼 ZV1、佳能 G7X 等當時被視頻創作者認定為「Vlog 神器」的產品。他們發現，用戶，尤其是女性用戶，對佳能「白里透紅」的膚色有極強的心智偏好。

有趣的是，團隊做了盲測，在技術指標上，佳能并沒有排在前面，「只不過有可能是因為大家積累的慣性」，團隊分析道。

但這個洞察足夠重要。Pocket 3 團隊立下一個目標：要讓「人像膚色的直覺觀感拍得更好」。

為此，研發團隊研究了市面上主流優秀的色彩及人像的解決方案，最終打磨出獨特的膚色優化方案。其效果如此顯著，以至于在抖音、小紅書、剪映、美圖秀秀等主流圖像編輯平臺上，甚至催生出了專屬的「Pocket 3 濾鏡」，儼然成為了一種新的審美風向標。

這三座大山的攻克，讓 Pocket 3 作為消費電子產品的爆火幾乎成為必然。自 2023 年 10 月發布后的近一年時間里，Pocket 3 在全球范圍內都處于「一機難求」的狀態。在中國市場，「黃牛」加價 500 甚至 1000 元是常態，官方渠道「秒罄」是日常。它被冠以「電子茅臺」的稱號，這是對其強勁市場表現最直觀的注腳。

這種火爆，正是因為它將「穩定」、「畫質」和「極致易用」這三個影像核心要素，融合到了近乎完美的程度。

這種極致的融合，讓它既能滿足央視、衛視和綜藝媒體的專業記錄需求，也能讓 Vlog 創作者們加速內容產出，更能讓泛影像大眾人群在旅拍和記錄生活中獲得前所未有的快樂。

一個當時尚未形成廣泛共識的事實是：Osmo Pocket 3，已經成為市面上最「鋒利」的個人手持影像設備之一。它在「穩定、畫質、易用性」方面所達到的高度，是手機永遠無法企及的。可以說，它代表了這個時代影像記錄本應有的形態。

Pocket 3 的成功，是產品迭代精準命中用戶痛點的結果。

05 從「定義產品」到「定義時代」：大疆的護城河

如今，Pocket 3 已經成為手持 Vlog 影像的代名詞，大疆在手持影像領域也成為不可忽視的巨頭，自然迎來了眾多效仿者的挑戰。

事實上，競爭對手的「追逐」早已在多個維度展開，只是上一輪的「挑戰者」們，并未真正看懂 Pocket 對影像形態顛覆性的潛力。

最典型的，莫過于運動相機之王 GoPro。在 GoPro 傳統的認知里，穩定是為「上山下海」的極限運動服務的，追求的是「堅固」和「廣角」；而 Pocket 這種更偏「生活化」的設備，則被貼上「Vlogger 玩具」的標簽，與專業運動毫不相干。

這種「傲慢」讓 GoPro 始終沒把 Pocket 當作真正的對手，錯失了「輕量化記錄」的龐大中間市場。直到 Pocket 3 攜「1 英寸 CMOS」和「極致易用性」徹底出圈，GoPro 才猛然發現，自己流失的大量「旅行」和「家庭」用戶，早已悄然成為了 Osmo Pocket 的座上客。

另一條戰線上，Pocket 3 攻克的「三座大山」，幾乎是精準地覆蓋了索尼 ZV1 的生態位，更憑借「三軸機械云臺」這一「物理外掛」，進一步收獲了更多專業級 Vlog 用戶的心。

大疆 Osmo Pocket 3 | 圖片來源：大疆官網

2025 年，來自手機廠商的「追逐戰」已經啟動，試圖復制 Pocket 的「形態」。

然而，大疆 Osmo Pocket 產品團隊對此展現出的是身為品類定義者的從容。他們認為，當一個品類的「市場足夠龐大」，行業主流選手的跟進「是一個很正常的現象」。

手機廠商雖然可以復制 Pocket 的「形態」，但橫亙在前的，是大疆的「長期主義」筑起的堅實護城河：

第一，是云臺算法的「Know-How」。增穩算法或許可以從無人機復用，但「手感」不行。

手持云臺的算法優勢，很大程度上源于大疆專業影像系列「如影」穩定器的技術積累。這套算法需要在「純前饋」的邏輯下，瞬間判斷用戶的意圖：每一次微小的晃動趨勢，究竟是需要被抑制的「偶然手抖」，還是需要被跟隨的「主動運鏡」？

這些毫秒級的持續預判，直接決定了云臺相機能否提供跟手性強、畫面穩定的絲滑操作體驗。這種對「啟停手感」和「跟隨曲線」的精細調校，需要依靠數百萬小時的用戶使用數據持續訓練和優化，構成了隱形的技術壁壘。

大疆在專業級手持云臺領域積累了多年增穩算法經驗 | 圖片來源：大疆官網

第二，是視頻能力經驗的「降維打擊」。手機廠商將 80% 至 90% 的研發資源投入在拍照功能上——這源于手機用戶的核心訴求（拍照、掃碼、社交分享）驅動——也導致了視頻領域相對薄弱。因此，手機廠商雖能推出具備錄像功能的產品，但若要在視頻領域建立真正的競爭力，尤其是在色彩科學、動態范圍（如 D-Log M）及編碼效率等關鍵技術層面，仍需長期深厚的技術積累。而大疆自無人機航拍時代起，便確立了「視頻優先」的戰略基因。

第三，也是最根本的，是硬件集成的「工藝壁壘」和「物理定律」。Pocket 3 獨特的三軸云臺結構，使得其搭載的 1 英寸 CMOS 即使在高速運動中也能保持穩定——傳感器（CMOS）本身是相對靜止的，運動產生的抖動能被云臺實時抵消。

相比之下，手機上即便配備同款 1 英寸傳感器，一旦遭遇步行顛簸等細微振動（如小跑時腳部落地產生的震動），其整個對焦模組都會隨之震動。這種震動導致的運動模糊會直接被記錄在畫面中，而這正是軟件防抖（EIS）無法克服的物理瓶頸。

因此，手機廠商推出的「類 Pocket」形態產品，如果無法在云臺小型化和可靠性上取得突破，就始終是「形似而神不似」。

最后，也是最容易被忽視的「生態護城河」。大疆多年手持影像硬件開發過程中，已經累積形成了一套獨立的配件「生態」。從 Pocket 2 時代就內置了無線麥克風接收器，Pocket 3 更是能無縫直連 DJI Mic 系列產品。

「Pocket 3 套裝版本的售賣比例極高」，一位渠道商透露，「因為『視頻和聲音其實同樣重要』這個心智，已經被大疆教育成熟了。」

創作者們「一見面先別麥」，已經成了行業標配。而 Pocket 3 + DJI Mic 的組合，是目前市面上最優雅、最「All-in-One」的解決方案。

大疆 Osmo Pocket 3 | 圖片來源：大疆官網

即將于 2026 年到來的榮耀、OV 等潛在競品，它們要面對的不僅是一個「爆款產品」，而是大疆耗時七年（甚至十年）積累的「影像技術護城河」。

Pocket 3 也不是「突然的爆款」。它是大疆對「影像記錄」這件事思考三代、迭代七年之后，回饋給大眾最好的禮物。

它不是要「取代」手機，而是要回答那個最初的問題：當手機解決了「記錄」，誰來解決「創作」？大疆用七年時間，給出了自己的答案。

国产精品酒店视频,欧洲av一区二区三区,亚洲一区日韩精品

英偉達 20億美元入股 新思科技

AI 巨頭新結盟！英偉達 和 微軟 將向 Anthropic 注資至多150億美元

一文讀懂 谷歌 最強大模型 Gemini 3：下半年最大驚喜，谷歌王者回歸

第一批 人形機器人，已經開始倒閉了？

蘋果 與 騰訊 就15%抽成達成協議？最新回應