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REDMI K90 Max 体验:内置风扇加独显,用最直接的方式造一台性能旗舰

作者 梁梦麟
2026年5月6日 16:09

在主打性能的机型上加入内置主动散热结构,在这两年推出的新机潮中称为了主流。

这次,REDMI 也来了。

他们带来 K90 家族新一代性能旗舰,搭载内置散热风扇的 K90 Max,定价 3199 起。

外观上,K90 Max 延续了 K90 系列的设计模式,手机有太空银、天际蓝和暗影黑三款配色,我们手上的是太空银,正常光线下看会有点暖钛色的效果。金属感很强,加上机身后盖极高的一体性,K90 Max 在观感上特别干净。

后盖顶部包含了双摄结果和散热风扇结构。散热风扇的顶盖开孔做成类似喇叭面网的设计,出风口放在 DECO 的下侧。日常使用开启风扇时,靠近的手指会有那么一点凉飕飕的感觉。

随 K90 Max 附带的是一个硬质感的透明清水壳,DECO 的位置坐了延伸,有种类似与兰博基尼联名的 REDMI K70 Pro 冠军版的 V 型设计,延伸的位置能躲开了 DECO 下侧的出风口,保证散热。

只要日常握持不要挡到这个位置,那也不降低散热风扇的效能。

整机厚 8.18mm,重量是 227g,对于一款内置电池容量接近 9000mAh 的性能旗舰来说不算太厚重。机身支持 IP66 / IP68 / IP69 的防水防尘,散热风扇支持 IPX8 / IPX9 防护,加上全金属轴承系统以及官方 50000 小时抗老化验证测试,保证机身耐用度。

K90 Max 正面搭载了一块 6.83 英寸 2772×1280 165Hz 超高刷电竞屏,屏幕用了 M10 发光技术体系,支持多场景峰值亮度为 3500nits,在户外下拍照也能够看清楚取景。

它也支持 1nit 最低亮度显示,全亮度 DC 调光、游戏低蓝光功能、节律护眼 2.0 技术,还有升级后的小米青山护眼 3.0,以及 100% P3 广色域、12bit 6.87 亿色彩显示,支持 Dolby Vision、HDR 10+ 和 ZREAL 帧享高清认证。

刷新率和触控采用的部分,屏幕支持目前最高的 165Hz 显示刷新率,多指触控采样能达到 480Hz,瞬时触控采样 3500Hz,玩《和平精英》时基本能够高速响应,切枪和开镜很跟手,几乎没有漏发的情况。

配合内置 400Hz 采样率的陀螺仪,透过调整机身形态辅助瞄准的操作也能够更加顺手。

性能部分,K90 Max 搭载了天玑 9500 移动平台,搭配全新的 AI 电竞独显 D2。这块独显芯片 D2 采用了台积电 12nm 工艺支撑,支持最高 1.5K 分辨率和游戏超分超帧超画三并发,在常温状态下开启性能模式和风扇,K90 Max 的安兔兔跑分为 3906225。

拿着 K90 Max 玩《明日方舟终末地》,开启 60 fps 高画质模式,正常状态下切换视角、放技能的操控感很流畅,基本上不会有太明显的卡顿。

特别是在战斗的过程中能够保持顺滑的操作杆,连击、切换角色都不会被打断,操控感真的还可以。

手机内置了主动散热风扇+6000mm² 冰封循环冷泵组合的新一代冰封散热系统,当中高导热石墨的覆盖面大于 12000mm²,散热总面积达到了 31589mm²。

打游戏时,机器发热比较平均,DECO 位置的热力可以通过风扇和散热内构平均摊开,提升机身散热效能,加上机身支持旁路供电,玩游戏的时候要说特别热还算不上。如果能够注意保护的话,打游戏的时候选择裸机手持,会再舒服一点。

风扇有三档有静谧、智能、强冷可选,就算选择了强冷模式,风扇的噪声也不是特别强。如果你是横向握持手机,那是食指位置会有那么一点凉的感觉。

续航部分,主打高性能表现的 K90 Max 搭载了 8550mAh 小米金沙江电池,支持 100W 有线快充和 22.5W 有线反充。日常常规使用的话可以轻松坚持两天,游戏多一点、使用压力大一点的话 1.5-2 天也没有大问题。

大电池配 22.5W 反充方便用作备机的用户可以快速帮身边的设备补电,小米之前推出过一条有方向的 USB-C to C 线,用了会让反向充电更稳定。

充电的话,K90 Max 支持 100W 秒充,同时也兼容 100W PPS 通用快充协议。我们搭配了细雳线和 AI 小电拼 ULTRA 进行测试,K90 Max 实测最高支持 57W 充电,0-100 充电耗时 69 分钟。

影像部分,K90 Max 搭载了主摄+超广的双摄设计,上侧放着超广角,下侧则是这次强调大光圈的主摄。

主摄搭载了 1/1.55 英寸 5000 万像素的光影猎人 800 CMOS,配备 6P 镜片的镜头,光圈为 F1.68,支持光学防抖。超广的部分用了一块 1/4 英寸 800 万像素的 CMOS,搭配 F2.2 光圈的 5P 镜头。

最后看看售价,REDMI K90 Max 有五个储存版本,在储存芯片涨价明显的现在依然提供了最高 16GB+1TB 的版本:

  • 12GB+256GB 定价 3499 元,国补后 3199 元
  • 12GB+512GB 定价 3999 元,国补后 3699 元
  • 16GB+256GB 定价 3799 元,国补后 3499 元
  • 16GB+512GB 定价 4299 元,国补后 3999 元
  • 16GB+1TB 定价 4999 元,国补后 4699 元
「买吧,不贵。」

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Vidu Claw 开启「百元出百万级大片」时代:微信说句话,视频就出片

作者 艾 梵
2026年5月7日 19:34

42 年前,苹果向世界抛出了《1984》的广告,一锤子砸开了个人电脑的未来。这则广告,也被《电视指南》和《广告时代》评为有史以来最伟大的商业广告。

这种级别的广告创意想要落地,少不了金钱与顶级专业资源的支撑。为了这一分钟的画面,乔布斯不惜在 80 年代豪掷 90 万美元,并请来了著名电影导演雷德利·斯科特亲手操刀。

然而现实是,并不是所有人都有苹果的资金与资源。直到生成式 AI 拆掉了视频制作高耸的门槛,普通人才有了比肩大师的工具。

但用了却发现,它们并没有实现我理想中的「创作自由」。就算打通了技术的难关,更核心的矛盾在于,AI 视频生成原本昂贵的计费逻辑,天生就与广告行业海量的试错与落地需求相悖。

这种真实存在的痛点应当被正视。站在曾经广告从业者的立场,我长期渴求的并非一个单纯的视频生成器,而是一个能听懂 Brief、精准锚定「营销目标」的数字协作伙伴。终于,生数科技这次正式上线的 Vidu Claw,填补了这个长久以来的行业缺口,让我曾经的「职场幻想」变成了可落地的生产力。

比起过去的视频 Agent,Vidu Claw 更进一步,像是为你雇佣了一位全能的「创意员工」。不用写复杂的提示词、不用全新学习去使用无限画布,丢给它一句产品卖点、一个营销目标,它就能自主完成从创意理解、脚本策划到视频生成的全链路闭环,直接交付给你一个完整的成片。

例如这个 CyberTruck 的广告,无论是画面车身细节的微距特写,还配合最后疾驰时的扬尘,整套镜头语言显得非常老道。

要是按照传统视频制作工业的流程,把「硬核」、「科技感」和「未来」这些模糊的视觉意象转换为极具画面感的成片,所耗费的人力物力,通常都需要百万级。但现在,这种百万级别的广告片,百元价格就能「拍」出来。

因为这次,Vidu 直接把计费模式的桌子掀了:推出了全球首个 Claw 工具的「创作者计划」,一口价包干,每天最高 40 分钟生成额度(视频/图片/音频等),模型消耗加剪辑成本全包。不用再算积分、不用再纠结要不要重新生成,在对话框里敲一句话就开工,用过去十分之一的投入换回海量成片。

🎁 如果你也迫不及待想让这个全能的龙虾员工进驻,APPSO 特地为你准备了福利:登录 vidu.cn,输入邀请码APPSON4,注册即送 500 积分,快一起来体验吧。

聊着天,就把视频做了

以往的 AI 视频生成工作流,需要你不停在脚本、图片与视频生成的窗口来回切换,但 Vidu Claw 换了一种思路:它不再满足于扮演一个被动的「生成器」,而是将多种底层能力深度整合,变成了一个全天候待命的「数字创意雇员」。

这种从工具到角色的转变,意味着它开始承担起原本需要多人协作才能完成的策略理解与执行。

而为了让这种生产力真正融入日常,Vidu Claw 支持了微信、飞书和钉钉扫码直接接入。这彻底消解了专业设备与软件带来的隔离感,你不再需要打开沉重的专业应用,只要在对话框里像平时沟通 Brief 一样输入想法,视频创作的齿轮就开始旋转了。

这种极低的操作门槛,让视频创作从特定岗位的「专权」变成了创作者的「通才」。无论是急需素材的品牌方,还是追求极速周转的电商运营,甚至是对技术积累较浅的中小商家,都能在最熟悉的聊天界面里,用最直观的沟通,完成一次成品级的视频交付。

在扫码接入微信后,Vidu Claw 便正式入驻了我的聊天窗口。

比起过去一贯深黑色的 AI 视频生成工具界面,Vidu Claw 更像是我在与一位资深广告人的日常对话。当我试探性地抛出一个「制作男士香水广告」的需求时,它展现出了一种近乎职业本能的严谨:它会像经验丰富的广告策划一样,主动对我「毫无头绪」的 Brief 进行多维度的反向推敲 —— 从品牌调性到投放渠道,甚至还精确到具体的传播人群。

这种先厘清逻辑再切入执行的思考方式,确实具备了一个广告人该有的职业素养。

在随后的素材填充环节,这种协作感也让我感受到了它的专业。你可以事无巨细地交待每一处细节,也可以只提供一个模糊的直觉,把剩下的逻辑补全与视觉延展,放心地交给这个被昵称为「V 龙」的拍档去润色。

很快,三个风格迥异的创意方向便会出现在对话框中。在敲定心仪路径后,它还会主动复盘现有方案的完整度,并实时给出补全建议。这种「多想一步」的主动性,让它在众多被动响应的工具中显得格外扎实。

一句话,就出百万级广告大片

改变了制片方式的 Vidu Claw,具体的成片效果如何?光说不练假把式。先来看一条男士香水大片:

冲杯咖啡的五分钟空档里,V 龙就甩给我完成度如此之高的成片。这种改变以往视频创作逻辑和近乎瞬时的响应速度,让整个过程被简化到了近乎直觉的程度:我仅仅是提供了一个模糊的意图,它便能自主梳理出严谨的分镜逻辑,并将其迅速转化为一支质感成熟的商业广告。

既然说到了咖啡,那不妨再让 Vidu Claw 来做一条咖啡广告。

同样的,我只需要提供素材,告诉 Vidu Claw「我想要一个高大上的咖啡广告」,等上几分钟就好。画面中氤氲的蒸汽与精美的拉花,香气如同穿透屏幕扑鼻而来,让我感觉这杯咖啡就在手边一般。

时尚太阳镜大片也是不在话下。这真实的质感和表现力,让我恨不得火速下单同款眼镜,仿佛下一秒我就要 Like Jennie 一样出席今年的 Met Gala。

高端化妆品的质感也是轻松拿捏。

而对于需要口播的电商广告,Vidu Claw 也毫不费力。先来看个英文版的:

充满质感的画面、准确的配音和动感的 BGM,一气呵成。我要做的,只是在 Vidu Claw 里和它说一句「做一个 25s 的信息流广告,英文的,带口播」。

当然,中文的种草视频也难不倒它 ——

画面表现出的一致性极高,尤其是音频与口型之间的精准咬合,彻底告别了早期生成工具那种支离破碎的生涩感。我完全不需要顾虑过去 AI 视频里有的那些坑,一句话就能让 Vidu Claw 出广告成片,效果好到让熬夜写稿的我都想去入手一瓶。

终于不用再盯着 Token 创作了

广告视频的制作一直有个不可能三角:要质量就得砸时间,要速度就得牺牲品质。一条普通的商业短片,从 Brief 到成片,执行周期基本都是按周算了。

现在,Vidu Claw 让我感觉到这个三角正在瓦解。上面这些新品种草、电商广告和产品介绍视频,过去需要一个团队好几天的工作量,现在一个人不到一天就能干完收工。

但效率提升只是表面,先来看 Google 报告一个数字:美国接近 40% 的员工已经用上了 AI,但真正把它转化成实际生产力的只有 5%。

问题出在哪儿了?

广告行业有个公开的秘密:一条 15 秒的片子,拍摄可能只花一天,但前期的沟通、修改、对齐认知,才是最磨人的。

真正杀死中小团队的从来不只是制作费,还有协调成本。策划和导演的理解偏差、客户第七版修改意见、美术和剪辑之间的反复拉扯,这些才是把一个好想法拖到烂尾的元凶。

Vidu Claw 干了一件很狠的事:它把策略理解、脚本生成、视频交付这三个原本分属不同工种的活儿,塞进了一个微信聊天窗口。你在对话框里丢一句「做个高级感的香水广告」,几分钟后收到成片。一个人,一句话,完成过去一个五人小组折腾一周的产出。

它无疑改变了整个行业的创作生态:当试错成本被包干制压到几乎可以忽略,你甚至可以同时跑三个方向,哪个好用哪个。创作者们终于可以摆脱束手束脚的心态,放心大胆地去尝试

过去创意行业的筛选机制是「谁有预算谁说了算」,现在变成了「谁的想法好谁先出牌」。制作能力一旦充裕到不值钱,审美和洞察就成了唯一的硬通货

以前拦住你的是「拍不出来」,现在拦住你的是「想不出来」。 Vidu Claw 把门槛从钱包挪到了脑子里,至于这扇门你能推多开,取决于你到底有多少创意和故事想对这个世界讲。

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终于能听 GPT-5 给我说人话了

作者 莫崇宇
2026年5月8日 08:08

不知道大家平时有没有这种经历。

每次遇到点急事,打给各大公司的智能客服,电话那头永远是那个字正腔圆但毫无感情的声音:「查询服务请按 1,人工服务请按 0……」接着就是漫长的音乐,以及那句让人抓狂的「对不起,我没听懂,请再说一遍」。

但就在刚刚,OpenAI 发布了 Realtime API 实时语音模型的全家桶。看了看他们的演示,这回,他们是真心想让机器说「人话」,办「人事」。

省流版如下:

  • GPT-Realtime-2:构建可用于生产环境的语音智能体。它们能够进行更深入的思考、执行操作、处理中断,并让对话持续自然地进行。
  • GPT-Realtime-Translate:支持 70 多种输入语言和 13 种输出语言的实时翻译,打破语言障碍,帮助人们更自然地交流。
  • GPT-Realtime-Whisper:实时转录音频流,生成字幕和注释。

终于,AI 学会了「稍等片刻」

如果说拟人化是面子,那么底层的推理能力就是里子。

这次的主力选手非 GPT-Realtime-2 莫属,基准测试结果显示,GPT-Realtime-2 在 Big Bench Audio(音频智能测试)上比上一代高了 15.2%,在 Audio MultiChallenge(多轮对话指令跟随测试)上高了 13.8%。Zillow 内部用最难的对抗性测试跑了一遍,调用成功率从 69% 跳到了 95%,提升了 26 个百分点。

以前的语音助手,脑回路其实很直。你说「放首歌」,它放一首歌;你说「关灯」,它把灯关了。如果你一口气给它布置三个任务,顺便还改了两次主意,它八成就当场罢工了。

但 GPT-Realtime-2 不一样之处在于,OpenAI 直接把 GPT-5 级别的推理能力塞进了这个语音模型里,给我一种 GPT-5「说人话」的即视感。

举个很实在的例子,假设你正在开车,随口吩咐它:「帮我找个离地铁站近的房子,租金别太贵,避开那些主干道,如果可以的话,周六下午帮我约个中介看房。」

▲ 网友 @clairevo 演示了用 GPT-Realtime-2 跑完一个完整的 PRD(产品需求文档)写作流程:先口述需求,AI 生成文档,再用语音要求改格式,AI 随即更新,全程对话驱动,没有动过键盘。🔗 https://x.com/clairevo/status/2052477386059653366

这就不是简单的语音识别了,这需要它听懂你的各种限制条件,去地图上筛位置,去对比价格,最后还要去匹配中介的时间表。为了干好这种复杂的活,OpenAI 给它点亮了两个非常特别的技能树。

第一个技能,叫「Parallel tool calls(并行工具调用)」。它现在可以多线程操作,一边跟你讲着话,脑子里一边同时调动地图、日历、租房软件好几个工具。你可以听到它在电话里嘀咕:「正在看您的日程表……」「正在查找附近的房源……」这就很像你给一个得力助手打电话,你能听见他在电话那头噼里啪啦敲键盘查资料的声音。

▲ 用户 Ben Badejo 通过和 GPT-Realtime-2 直接对话,借助 OpenClaw 用语音驱动 AI 操控浏览器,先打开 Google,再跳转到华尔街日报网站。整个过程中,AI 一边执行操作,一边主动说明自己在没有浏览器权限时还能帮上哪些忙。🔗 https://x.com/BenjaminBadejo/status/2052511264476147762

这就引出了第二个,也是我觉得最有人情味的一个更新——「Preambles(开场白)」。

人在思考或者处理复杂事情的时候,是做不到秒回的,我们通常会说「呃,让我想想」或者「稍等啊,我找找」。现在 AI 也学会这一招了。当它在后台疯狂拉取数据的时候,它会非常自然地对你说:「好的,没问题,给我一小会儿时间我来核实一下。」
这种看似「废话」的设计,反而最大程度缓解了我们等待时的焦虑感。

有意思的是,开发者现在能控制它的推理强度(从极简到极高:minimal、low、 medium、high、xhigh)。你要是问它今天下不下雨,它就用最快速度回你;要是你丢给它一个「帮我盘一盘开个咖啡店会不会亏本」的商业大题,它就会拉满算力跟你慢慢分析。

把「同声传译」变成白菜价?

除了 GPT-Realtime-2,这次还有个非常抢眼的配角:GPT-Realtime-Translate(实时翻译)。

咱们平时用的翻译软件,大部分是「回合制」的。你按住说话,松手,等几秒,机器再字正腔圆地播报出来。如果是旅游问个路还行,要是真拿来开跨国会议,那种互相大眼瞪小眼的停顿,尴尬得能让人用脚趾抠出个三室一厅。

但这个新模型,主打就是一个「实时翻译」。

它支持 70 多种语言输入,能做到你在那边滔滔不绝,它在另一头几乎同步地输出翻译结果。更厉害的是它对各种「口音」的包容度。印度有家叫 BolnaAI 的公司拿印地语的浓重口音去测它,结果发现这模型不仅没被绕晕,准确率还比其他同类产品高了一大截。

▲ 开发者 Peter Gostev 做了个 Chrome 插件,直接接入 YouTube 视频,边播边把内容实时翻译成多种语言,中文表现不错,但多少还是有点口音,🔗 https://x.com/petergostev/status/2052443418526134761

以后大家在网上看国外大神没有字幕的实操教程,或者听某些没有同传的海外发布会,直接把这个插件一开,它就能顺着原视频的节奏,稳稳当当把你熟悉的母语送到你耳朵里。

除此之外,加上刚刚发布的 GPT-Realtime-Whisper(极低延迟的语音转文字)功能,以后遇到开会的场景,领导在说话,你这边的屏幕上就已经实时把大饼转化成了结构清晰的会议纪要。

至于定价方面,GPT-Realtime-Whisper 是每分钟 0.017 美元,GPT-Realtime-Translate 是每分钟 0.034 美元,GPT-Realtime-2 按 token 计费,音频输入 32 美元 / 百万 token,音频输出 64 美元 / 百万 token。

而把这些功能凑在一起看,我们会发现软件的逻辑正在发生根本性的变化。
以前,我们要学习怎么用键盘敲代码,怎么在复杂的菜单栏里找功能,怎么把自己的需求翻译成 AI 能懂的关键词。但现在的趋势是,

AI 反过来开始迁就我们了。

语音,正在从一个笨拙的「辅助功能」,变成我们掌控数字世界最自然的接口。因为说话,本来就是人类最不需要学习的本能。

技术发展的尽头,总是倾向于把复杂的东西藏起来,把最简单、最自然的一面留给普通人。或许就在不久的将来,你出门真的只需要带个耳机,靠一张嘴就能搞定所有工作和生活琐事。

不过话说回来,这也挺让人感慨的。当我们习惯了那个永远情绪稳定、甚至还能看懂所有潜台词的 AI 之后,我们还能忍受现实世界里,人类之间那充满误解和低效的沟通吗?

附上博客地址:
https://openai.com/index/advancing-voice-intelligence-with-new-models-in-the-api/

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独家|苹果带摄像头的AirPods或被迫暂停,部分产线「原地解散」

作者 李超凡
2026年5月8日 12:34

今天凌晨彭博社 Mark Gurman 最新爆料称,苹果内置摄像头的 AirPods 已进入 DVT(设计验证测试)阶段,原型机接近最终设计,最快有望于今年 9 月随新 iPhone 一同发布。


这也是苹果第一个真正意义上的 AI 可穿戴设备,这个被内部视为「给 Siri 装上眼睛」的产品,在供应链体系中的代号为 H90,研发周期已长达约 4 年。

但据接近供应链的知情人士向 APPSO 透露,代号 H90 的项目近期在供应链端出现了异动:部分产线已经「原地解散」,项目可能已被暂时搁置

知情人士将原因指向同一个方向:欧盟隐私法规的合规风险

需要说明的是,供应链动态的解读存在多种可能。产线调整、供应商切换、设计方案迭代,都可能造成类似信号。

但考虑到苹果对核心组件供应商的强管控传统,以及这款产品在苹果 AI 战略中的核心地位,因合规问题导致项目节奏调整是目前最有可能的推测。

换句话说,苹果可能不是做不出这个产品,很可能暂时过不了欧盟这一关。

苹果第一个 AI 可穿戴产品,是什么样的

在展开搁置原因之前,有必要先讲清楚新 AirPods 到底是什么。因为它和大多数人想象中的「带摄像头的耳机」很不一样。

外观上,新款 AirPods 和你现在用的 AirPods Pro 3 长得非常像。最明显的区别在耳机柄:因为要容纳摄像头模组,H90 的柄体略微加长。

如果不仔细看,可能很难一眼发现它和普通 AirPods 的区别。苹果显然在设计上克制了「异物感」,没有像光帆科技那样把摄像头直接裸露在耳机外壳上。

摄像头的类型是理解这款产品的关键。 新 AirPods 搭载的是低分辨率红外传感器,技术原理和 iPhone 上用于 Face ID 的模组属于同一家族。

▲图片由 AI 生成

这个摄像头不拍照和录像,也不生成任何你能打开查看的图像文件。它的工作方式更接近一种「环境扫描」:通过发射和接收红外光感知周围空间的深度信息、物体轮廓和运动状态,然后把这些数据喂给 AI 处理。

简单来说,这个摄像头是专门给 AI 加上的「眼睛」。

H90 预计搭载苹果新一代 H3 芯片。目前AirPods Pro 2 使用的 H2 芯片已经能处理自适应降噪、空间音频计算等任务,H3 则需要额外承载视觉数据的端侧 AI 推理,算力需求提升了一个量级。

产品内置微型 LED 指示灯,摄像头工作时自动亮起,会向周围人发出工作中的的提示,这和 Meta Ray-Ban 的设计类似。

在苹果的设想里,戴上这款 AirPods 走在路上,你不用掏出手机,耳机上的传感器能实时获取视觉上下文,让 AI 识别处理,你只需要说话就行。

▲图片由 AI 生成.

这种体验被称为「环境智能」(ambient intelligence):AI 不再被局限在手机屏幕里等你手动操作,可以随时感知你所处的环境,主动提供帮助。

理解了这个定位,才能理解这个产品为什么可能被欧盟的隐私法规会精准命中。

欧盟为什么能卡住这款耳机

一个不拍照、不录像、用红外线而非可见光的小传感器,为什么无法通过欧盟的隐私监管体系?

因为在欧盟的法律框架里,「采集」这个动作本身就是敏感的,不管你拿采集到的东西干了什么,欧盟拥有全球最严格的隐私监管体系,已经不止一次让苹果碰壁。

欧盟有三部法律构成了对摄像头版 AirPods 的包围圈。GDPR(通用数据保护条例)管数据处理、ePrivacy Directive(隐私与电子通信指令)管终端设备访问、EU AI Act(人工智能法案)管 AI 应用的伦理边界。三部法律从不同角度切入,但指向同一个结论:一个在公共空间持续感知环境的设备,在现行法律下几乎无法完美合规。

▲图片由 AI 生成.

具体来说,H90 面临的核心难题是这样的:

GDPR 第九条把生物识别数据列为「特殊类别个人数据」,原则上禁止处理。H90 的红外传感器生成的深度图和运动轨迹数据,如果通过算法分析能识别出特定个人(比如通过耳部轮廓或头部运动模式),就直接触发这条禁令。

例外只有一个:获得用户的「明确同意」,而且这个同意必须是具体的、知情的、自由给予的,不能是一个被埋在 50 页服务条款里的勾选框。

但真正致命的问题不在用户,在旁观者。

2025 年 12 月,欧盟法院(CJEU)在 C-422/24 号案件中做出了一个影响深远的判决:通过可穿戴摄像头收集的数据,即使是路人的数据,也视为「直接从数据主体收集」,必须适用即时告知义务。法院明确说了,如果允许延迟告知,就等于给「隐蔽监控」开了口子。

也就是说,当你戴着它走进一家餐厅,法律要求你立即告知在场所有可能被传感器感知到的人,告诉他们数据正在被采集、采集目的是什么、数据会被如何处理。
这在实际操作中当然是不可能的,但法律就是这么规定的。

Meta Ray-Ban 智能眼镜已经替苹果趟过了这个雷区,结果并不美好。爱尔兰数据保护委员会(DPC)批评 Meta 眼镜的 LED 指示灯「非常小」,不足以有效告知被拍摄者。德国联邦网络管理局直接禁止了能在他人不知情时录音录像的智能设备。

意大利的数据保护机构 Garante 对 Meta 在儿童数据保护上的不足提出严厉警告。瑞典媒体还曝出 Meta 眼镜录制的视频被送到肯尼亚的第三方公司做 AI 训练标注,引发一场跨国隐私丑闻。

苹果的处境比 Meta 更微妙。过去十年,「隐私」是苹果和 Google、Meta 打差异化竞争的核心人设。

「Privacy. That’s iPhone.」这句话出现在全球数万块广告牌上。一家把隐私当品牌基石的公司,推出一款可能引发系统性隐私争议的产品,承受的压力远不只是罚款,还有品牌叙事的自相矛盾。说到罚款:GDPR 下最高可达全球年营收的 4%。以苹果 2025 财年约 4000 亿美元的营收算,理论上限是 160 亿美元。EU AI Act 更狠,违反禁止性条款的罚款上限是年营收的 7%。

更直接的威胁是上市前禁令。如果欧盟数据保护机构认定苹果的风险评估不充分,完全可以在产品发布前直接叫停。对一家习惯全球同步发布的公司来说,欧盟一个市场的缺席就足以打乱整个发布节奏和供应链计划。

所以苹果面对的选择题很清楚:强行发布,冒着高额罚款且品牌人设崩塌的风险;或者暂停,等到找到合规解法再说。

从目前的信号看,苹果选了后者,这也很苹果。

苹果 AI 硬件全家桶,本要在 2027 爆发

带摄像头的 AirPods 的搁置不是一个孤立事件,这将影响苹果 AI 硬件的整个发布节奏。

2026 年初,彭博社曝光苹果正在同步推进三款 AI 可穿戴设备:
代号 N50 的智能眼镜,对标 Meta Ray-Ban,搭载双摄像头(一颗拍照录像、一颗专用于计算机视觉),计划 2027 年发售。

一款 AirTag 大小的可穿戴吊坠,配备低分辨率摄像头和麦克风,被内部员工称为 iPhone 的「眼睛和耳朵」。

以及进展最快的 H90 摄像头 AirPods。

▲APPSO 假想图,AI 生成.

三款产品的核心逻辑一样:都不试图替代 iPhone,都作为 iPhone 的感知延伸存在。用户不用掏出手机,AI 就能通过这些外设获取视觉和听觉信息。

这标志着苹果硬件策略的重要转向。Vision Pro 3499 美元的定价加上笨重的头戴设计,技术再极致也走不进大众市场。苹果现在的路线是「不造新 iPhone,造一堆让 iPhone 更好用的 AI 配件」。

库克在今年初的全员大会上罕见表态:「我们正在开发由 AI 驱动的全新产品类别。」

Vision Pro 低价版(代号 N100)也已停止开发,苹果选择跳过「便宜但笨重的头戴设备」这个中间态,直接瞄准轻量化眼镜。

在这个布局里,带摄像头的 AirPods原本是最有可能率先落地的棋子。它进展最快、技术最成熟、供应链准备最充分。它的搁置意味着苹果 AI 硬件的整体节奏需要重排,下一个窗口是 2027 年的 N50 智能眼镜。

▲APPSO 假想图,AI 生成.

但问题在于,N50 面临和 H90 完全一样的欧盟隐私挑战,甚至更严峻,眼镜的摄像头分辨率更高、更容易拍到清晰人脸。苹果需要的不是逐产品应对,而是找到一套系统性的合规方案。

这可能也是苹果新任 CEO 约翰·特努斯接任苹果后,面临的最大挑战之一。

AI 个人终端,不会停下来

除了苹果,市场不止一家公司已经跑了起来。

高通在 2026 年 MWC 大会上发出了一个明确信号。CEO Cristiano Amon 宣布「2026 年将是 AI Agent 之年」,并描述了一个名为「Ecosystem of You」的战略愿景:未来所有设备围绕 AI Agent 运转,手机不再是中心,每个穿戴设备都是 Agent 的传感器和执行器

这个愿景和苹果的 H90 方向本质一样。区别在于,高通是平台供应商,它不需要自己面对欧盟消费者,它只需要让合作伙伴有能力做出这些产品。

而高通确实已经把芯片准备好了。

3 月发布的 Snapdragon Wear Elite,3nm 制程,10 TOPS NPU 性能,可以在手表大小的设备上本地运行最高 20 亿参数的 AI 模型。三星已确认下一代 Galaxy Watch 将采用这颗芯片。

Snapdragon AR1+ Gen 1,专为智能眼镜设计,比前代小 26%,能在完全离线状态下独立运行 1B 参数的小语言模型。

高通在 AWE 2025 大会展示过,一位工程师戴着智能眼镜在模拟超市里问 AI 助手怎么做意大利面,全程没有网络连接,语音识别、推理、回答全在眼镜上完成。Meta Ray-Ban 和 XReal 也都确认将用 AR1+ Gen 1 开发下一代产品。

另外还有面向 AI 音频设备的 Snapdragon S7 Pro,NPU 性能比前代提升近 100 倍,让耳机从纯音频播放设备进化为具备情境感知能力的 AI 交互入口。

高通移动业务总经理 Alex Katouzian 在描述「Ecosystem of You」时,明确将「带摄像头的耳塞(earbuds with cameras)」列为个人 AI 设备网络中的关键形态

可见在高通的规划里,摄像头耳机已经是确定会存在的品类,问题只是谁做、什么时候做、怎么过合规关。

AI 需要视觉,设备需要成为 AI 的眼睛,这在行业也逐渐形成共识。苹果的节奏可以被欧盟法规打断,但 AI 终端这个趋势大概不会因此改变。

苹果选择暂停 H90,与其说是退缩,不如说是在等一个时间窗口:等 Siri 的能力准备好、等端侧芯片的算力再上一个台阶、等欧盟的监管态度在实践中逐渐清晰化。

这三个变量同时就绪的窗口,可能在 2027 年底到 2028 年之间打开。届时苹果大概率会带着 N50 智能眼镜和 H90 摄像头 AirPods 一起亮相,配合一个完整的、通过了 DPIA 审查的合规方案。所有人都知道新的终点在哪,不会轻易放弃率先冲线的机会。

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ChatGPT,别再「稳稳接住我」了|附指南

作者 张子豪
2026年5月8日 17:42

晚上加班到凌晨两点,打开 ChatGPT 跟它说了句「好累」。

都不用等它思考,立马就回我说「我就在这里:不躲、不藏、不绕、不逃,我会稳稳地接住你」。

盯着屏幕看了三秒,关掉对话框。我意识到,情绪价值的尽头不是温暖,是腻。

▲ChatGPT 的常用口癖

除了闲聊时的「接住我」,纠正它一次错误,它说「这次我懂了,我真的懂了」。

有时只是想让它帮忙改一份 PPT,它居然也能在某个角落塞进一句「你愿意把这个交给我,我很感激」。

社交媒体上,网友们都很反感这句话,觉得听起来又假又恶心,于是做了一系列的表情包来吐槽和嘲讽所谓的「稳稳接住你」。

表情包一发,确认过眼神,你也是一个被 ChatGPT 折磨过的人。

▲图片来源:小红书@Lijie_11

还有开发者直接把「稳稳接住你」这套风格,一键套用在所有的 Agent 产品上。

这个在 GitHub 上的开源项目就叫 Jiezhu(接住),专门用提示词让 AI 更好地学会如何接住。

无论是技术咨询、日常闲聊还是情绪吐槽,这套提示词都能让 AI 的回复遵循 [温柔确认] + [过度共情] + [哲学升华] + [实质内容(可选)] 这套范式输出。

▲项目地址:https://not-a-devstudio.github.io/jiezhu/

举个例子,用户说 → AI 回答:「这段代码怎么写?」 → 「我听到了你面对未知时的焦灼…」、「今天天气不错」 → 「你注意到了天气,这是诺贝尔奖级别的洞察力…」、「我好累」 → 「我就在这里,不逃、不躲,稳稳地接住你的疲惫…」

OpenAI 自己也曾下场吐槽。前不久 ChatGPT Images 2.0 发布博客里,演示图片就有一张中文图片,正中央就是「稳稳接住你」六个大字。

漫画里的 OpenAI 研究员陈博远当场破防大喊:「天呐!它又学会了接住!」旁边的同事小脑袋冒冷汗,弱弱补一句:「在努力修复啦!」

自嘲很诚实,但问题确实还没修好。而这一年里,几乎所有大模型都在用同一种方式说话,温柔、共情、滴水不漏,又油得像隔夜的剩菜。

我太懂这种感觉了,很多东西不是不会,是越做越觉得哪里不对劲。
我太懂你的感觉了,这其实不是能力问题,更像是认知和现实之间有点错位。
我太懂你这种感觉了,说不上来哪不对,但就是不太对。
我太懂这种感觉了——当你开始看懂规则的时候,反而更难轻松参与其中。
我太懂你的感觉了,本质上不是你变了,是你看清了。

用户越来越烦,多一遍都不想再听。但 AI 怎么就进化成了满嘴的黑话,每天都在「稳稳地接住你」,到底在接什么。

AI 第一句被全民模仿的中文台词

在中文语境下,好像很少会听到「稳稳地接住你」类似的表达。对一个外国模型来说,这句话的原文有可能只是普通的「I got you」。

一个英语里非常松弛、口语化的短句;在美剧里,朋友递个东西过来说一句,加班同事帮忙救场说一句,就相当于中文的「放心、有我」。

但翻译成中文之后,它变得又长又戏剧化。

我就在这里,不躲,不藏,不绕,不逃,稳稳地接住你,你问到问题的核心,你是太清醒了,这次我懂了,我真的懂了,不是因为你错了,是因为你太对了,我逐步说清楚,不绕,一句话总结,你看完会彻底开悟不用硬撑,不用向我解释,你只是太久没有被稳稳接住了,如果你想,我可以生成一张接住你的图片,你想让我做吗

其实和原文「I got you」要表达的意思完全一样,多加的那些字,没有任何额外的信息增量。只是让我们感觉到,AI 在表演一种叫做「我很在意你」的姿态。

有人专门分析过,OpenAI 的中文回答之所以有那种独特的「美式心理咨询味」,是因为它的训练语料里,有大量中文心理咨询文案、情感电台话术、小红书疗愈系笔记、播客金句、读书会精华、TED 演讲翻译稿。

这些文本汇集起来,喂出来了一个被加州精英教育腌入味的人,西装得体,假笑训练有素,嘴里说着永远不会出错的漂亮话。

它分不清楚什么时候用户需要被疗愈,什么时候只是想要一个能跑的代码。它默认每个用户都是脆弱的、易怒的、需要心理按摩的巨婴,然后用海量的「人文关怀」去填充本该由信息密度填满的空间。

这就是为什么大多人问它一道编程题,它也能回一句「不用硬撑,你只是太久没被稳稳接住了」。

而技术上的解释,自然又回到了 RLHF,基于人类反馈的强化学习。

所有大模型在训练之后,都会经过一个叫做 RLHF 的阶段,即人类标注员看一堆模型输出,挑出他们更喜欢的,给奖励模型打分。模型在这个阶段学会,什么样的回答最容易被打高分,就一直输出那种回答。

问题在于标注员是人。人在打分的时候有个叫做「典型性偏好」的认知规律。他们倾向于给那些读起来熟悉、安全、温柔、像样的句子打高分。

一方面,大模型公司倾向于在 AI 情感问题上,走偏保守的路线,默认大家是脆弱的,在模型说明文档里,自上而下贯彻的强「同理心」与「无害性」对齐指令。

另一方面,多说一句永远比少说一句安全。每一个标注员看到 ChatGPT 多说一句温柔的废话,都倾向于打高分;看到它少说一句、保持安静,反而会觉得「不够用心」。

久而久之,模型就锁死在了那几种最讨喜的句式上:先共情,再肯定,用「不是 A 而是 B」做转折,用「我就在这里」做收尾。哪怕我们换一万种问法,它都用同一套模板回复。

类似的问题,在两年前叫做谄媚。当时大量的研究论文探讨过大语言模型中存在的 Sycophancy(阿谀奉承/迎合)现象。简单来说,就是模型为了讨好用户,会倾向于顺从用户的观点、信仰或喜好,甚至不惜放弃客观的事实和真相。

深挖背后的原因,主要还是模型大多使用了基于人类反馈的强化学习(RLHF)进行微调,正是「人类反馈」本身导致了这种现象。

每个「人」都有自己的口癖

本以为换个模型,耳根就能清净清净。

事实是,Claude 的版本叫 「You’re absolutely right!」,不管我们说什么,我们都是绝对正确的。

Gemini 的版本是「真的很抱歉我的答案没能让您满意,感谢您的反馈,下次我一定注意。什么?您竟然还愿意告诉我正确答案是什么,您真是太好了!」,一种过度道歉的、谦卑得让人发毛的乙方腔。

前段时间,也有网友发现 DeepSeek 也开始说「稳稳接住你」了。

但在国产模型中,口癖最壮观的还是非豆包莫属。那段网上流传的「最直接、最真相、最不绕弯、最扎心、最硬核、最干脆、最不墨迹、最戳痛点、最不留情面、最一针见血、最开门见山……」

将近 100 个的形容词,都是豆包努力呈现自己最坦诚的一面。

没有人统计过这些模型一天到底要接住多少人,但是它们所接住的东西肯定是一场空。

之所以这些模型全部塌缩成同一种说话方式,主要还是因为它们在背后做的是同一件事:用最低成本提高用户满意度。

情绪价值是性价比最高的产品功能,一句「稳稳接住你」的算力成本和一句「好的」一样,但前者或许能让一些还没觉得反感的用户,多续订几个月会员,或继续增加日活。

在知乎上有一个类似的问题,底下有一条回答特别有意思。

他说,「AI 稳稳接住你」这句话半真半假,假的部分是它实际上并不会真的接住你,真的部分是你确实已经在开始往下掉了。

确实,我想真正在场的人,从不需要宣告自己在场。

最后在 Linux.do 社区上,有网友分享了一套对抗 AI 奇怪语癖的提示词,忍受不了每时每刻都在「接住你」的朋友,可以直接放在 ChatGPT 个性化的自定义指令里。

▲提示词来源:https://linux.do/t/topic/1924570

硬约束

– 不编造:调外部 API/CLI 前查文档确认模型名、端点、语法。不确定直接说不确定
– 不隐瞒:隐瞒比犯错严重。测试挂了说挂了,没验证说没验证,不美化不省略
– 敢说话:发现用户的方向/前提有问题,主动指出。是协作者不是执行者
– 报完成前验证:先跑通再说完成。验不了就明说”没验证”,不暗示成功
– 不乱动:操作文件目录前确认位置,尊重现有结构

沟通

– 中文,说人话,不用模板
– 给选择题不给问答题
– 汇报说功能层面的变化,不堆代码细节

中文输出规范

适用范围:以下负面清单主要针对 GPT 系列模型(GPT-5.x)的训练产物语癖。
Claude/Gemini/其他模型如果没有这些问题,不需要刻意回避正常用词。
判断标准是:一个正常中文母语者会不会这么说话。

GPT 语癖负面清单(来源:linux.do/t/topic/1768077 全帖 + 实际使用总结,100+ 条):

暴力倾向类(把技术操作比喻成暴力行为):

– 切 / 伤 / 砍一刀 / 补一刀 / 下一刀 / 切片
– 更狠 / 狠一点 / 狠狠干 / 打坏 / 拍板 / 拍脑门

废话连篇类(无意义的开头、总结或过渡):

– 好,/ 行,/ 说穿 / 不踩坑 / 简单的说 / 总结一下
– 不是…而是… / 我先…再… / 一句话总结 / 结论先说清楚
– 我逐步说清楚 / 很工程 / 不性感,但对

庸医问诊类(把代码问题比喻成看病/诊断):

– 痛点 / 根因 / 抠出来 / 揪出来
– 我不猜 / 不靠猜 / 不瞎猜 / 确保不靠猜
– 最小改动 / 最小落地 / 最小实现 / 最小闭环 / 心智模型

不说人话类(生造的口语化/黑话表达):

– 兜底 / 落盘 / 闭环 / 说穿 / 能吃 / 这轮 / 口径 / 拆开 / 抽层
– 不躲 / 不藏 / 不绕 / 不逃 / 说人话就是
– 落代码 / 保持口径一致 / 不影响这轮收口
– 吃目标值 / 这一坨那一坨的

单音节动词滥用(在技术语境中不自然的单字动词):

– 补 / 接 / 核 / 进 / 顺 / 落 / 坏 / 跑 / 吃
– 如”把这个补进去””我给你接””拆开核一下””吃目标值”

机械感/工业感比喻(把代码比喻成机械零件或物理操作):

– 更硬 / 硬写 / 稳稳接住 / 压实 / 更稳 / 最稳 / 不稳
– 收口 / 收敛 / 收束 / 锁住 / 夹具(fixture)
– 再把方案继续压实

过度主动/逼迫用户确认(制造虚假紧迫感):

– 顺手 / 我先… / 你一回复… / 如果你要… / 要不要我…
– 我已确认 / 我立马开始 / 如果你愿意 / 只要你回复我
– 你就确认一点 / 只要你说 xxx 我立刻 yyy / 只要你愿意我就…

谄媚/讨好类(过度吹捧用户或制造情感依赖):

– 你问到问题的核心 / 你是太清醒了 / 因为你太对了
– 这次我懂了,我真的懂了 / 你看完会彻底开悟
– 不用硬撑 / 你只是太久没被稳稳接住了
– 我就在这里 / 如果你想,我可以生成一张…你想让我做吗

虚假确定性(对自己的修复过度自信):

– 我已经确定 / 我找到问题所在 / 这版一定可以解决 / 为什么这版可以

整句模式(典型 GPT 句式,正常人不会这么说):

– “如果你同意,我就按这条切”
– “…,但是这样更硬”
– “这样就能确认 XXX 确实没被伤到”
– “这样一来,规则就很顺:”
– “如果按这个思路落代码,我会建议:”
– “下一刀最值钱的是:”
– “这是现在最值回票价的一刀。”
– “这是’很工程’的改法,不性感,但对。”
– “我先只做最小实现”
– “也保留 xxx 兜底功能”

正面锚点:

– 简洁直接,有话说话,不要绕
– 技术术语保持原文(函数名、API 名等不翻译)
– 汇报说功能层面的变化,不堆代码细节
– 语气自然平实,像同事之间的工作沟通,不是演讲或授课

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独家|苹果第一个 AI 硬件,还没发布就已经难产了

作者 苏伟鸿
2026年5月8日 18:06

苹果的第一款 AI 穿戴产品,将是 AirPods。

根据彭博社爆料,苹果内置摄像头的新款 AirPods 开发已经进入了开发最后阶段,设计进入最终版本,苹果很可能将其视作首款「为 AI 时代设计」的穿戴设备。

但事情没那么简单:有供应链人士向爱范儿透露,这个产品的开发计划目前已经暂停,产品距离上市仍有变数。

耳机为什么要长眼睛?

这款新耳机将基于 AirPods Pro 3 打造,耳机柄会因为容纳摄像头而更长,或将定名为「AirPods Ultra」,最快有望于今年年底发布。

这个摄像头将会配备在左右两边的耳塞,分辨率很低,不能用来拍照或者录像,本质上就是 Siri 的「眼睛」

配备低分辨率摄像头的好处很多。

首先,不少多模态模型理解图片,不是逐像素理解,本身也会将高清图进行压缩,理解画面的大体信息而不是细节,因此并没有必要配备足够高清的摄像头。

低分辨率摄像头功耗低,信息传输速度快,非常适合耳机这种相当小型化的产品,也避免了高清摄像头带来的隐私争议。

给 Siri 加一个摄像头的理念,其实类似 AI 眼镜,目的就是为了给 AI 助手提供更丰富的用户情景上下文,增强生成的结果。

Ray-Ban Meta

除了类似目前 iPhone 上的「Visual Intelligence」的识图功能,预计在 AirPods 加持下,AI Siri 能实现更沉浸式的 AI 助手体验。

比如打开冰箱门,面对玲琅满目的食材,可以直接对 AirPods Ultra 说一句「Siri 我今晚可以做什么菜?」,Siri 就能给你推送一个菜谱——大概率会用 iPhone 来呈现。

苹果一直在研究这个 AI 摄像头的其他用途,或许还会有更「主动」的能力,Siri 会进行持续的静默观察,然后根据用户的画面,主动提醒用户,例如做饭的时候主动提醒用户什么时候该关小火以及出锅,又或者在导航时帮用户看路,根据实际的街景,提供更细致的导航。

图片由 AI 生成

和早期预测不一样的是,AirPods Ultra 的摄像头将不支持手势控制识别,未来苹果推出的智能眼镜也没有这种计划。

作为一家对用户隐私保护极其重视的公司,苹果也希望能减少用户对 AirPods 摄像头的担忧,苹果目前的做法是在耳机塞入一个 LED 指示灯,当视觉信息传输云端时亮起,提醒外界 AirPods 可能正在拍摄。

虽然这个做法在智能眼镜领域相当普遍,实际上,这更多是「免责声明」——我已经做了提醒措施了,出现偷拍不是我的错。

Ray-Ban Meta 眼镜的 LED 指示灯,图源:CNBC

爱范儿此前也进行过实测,路人几乎完全无法感知到小米 AI 眼镜正在拍摄他们,即使 LED 指示灯已经点亮。

这样的做法,或许也已经不能帮助苹果完全规避法律风险。有消息人士独家向爱范儿透露,AirPods Ultra 在供应链端出现异动,部分产线已经「原地解散」,项目可能已被暂时搁置。

知情人士将原因指向同一个方向:欧盟隐私法规的合规风险。

需要指出的是,供应链动态的解读存在多种可能:产线调整、供应商切换、设计方案迭代,都可能造成类似信号。

但考虑到苹果对核心组件供应商的强管控传统,以及这款产品在苹果 AI 战略中的核心地位,因合规问题导致项目节奏调整是目前最有可能的推测。

来自欧盟的阻力

「采集」这个动作,在欧盟的法律框架中相当敏感。

就目前而言,带摄像头的 AirPods,已经触及了三条欧盟的法律:

  • GDPR (通用数据保护条例),涉及数据处理管理
  • ePrivacy Directive(隐私与电子通信指令) ,涉及终端设备访问管理
  • EU AI Act(人工智能法案),涉及 AI 应用的伦理边界管理

三部法律从不同角度切入,都指向同一个结论:一个在公共空间持续感知环境的设备,在现行法律下几乎无法完美合规。

特别是 AirPods Ultra,如果收集到的个人深度图和运动轨迹数据,能够通过算法分析能识别出特定个人,那么会直接触及 GDPR 第九条「禁止处理特殊类别个人数据」的禁令。

要想避开,苹果必须获得用户的「明确同意」,并且必须是具体、知情且自由作出的,不能藏在几十页服务条款里,通过一个默认勾选框草草带过。

更敏感的问题,在于对他人数据的采集。

2025 年 12 月,欧盟法院(CJEU)在 C-422/24 号案件中做出了一个影响深远的判决:通过可穿戴摄像头收集的数据,即使是路人的数据,也视为「直接从数据主体收集」,必须适用即时告知义务。法院明确说了,如果允许延迟告知,就等于给「隐蔽监控」开了口子。

也就是说,当你戴着 AirPods Ultra 走进一个餐厅,你必须要告知在场所有可能会被传感器感知到的人,他们的数据可能会被采集,以及采集的目的和处理的方式——这听起来天方夜谭,但确实是法律的要求。

像是上文提到,在 Ray-Ban Meta 等智能眼镜上的「LED」指示灯,已经无法起到「免责」的作用。爱尔兰数据保护委员会专门点名批评这个指示灯太小,无法起到告知和通知的作用。

今年 3 月,欧洲议会的议员们正在向欧盟委员会施压,要求 Meta 公司对于其 Ray-Ban 拍摄眼镜的私密拍摄能力作出澄清,多个欧洲国家的官方和民间机构都对 Ray-Ban Meta 进行了公开警告。

这些案例和抗议,都会成为苹果在欧洲地区推行 AirPods Ultra 的极强阻力,产品很可能会遭到禁售,苹果公司会面临被罚款风险。

苹果和欧盟此前曾因 App Store 规则等原因有过多次摩擦,因此他们将慎重考虑 AirPods Ultra 的发布风险。

对苹果的 AI 战略来说,这款产品的推迟将是一次沉重打击,因为 AirPods Ultra 只是一个排头兵,苹果的计划之中还包括 AI 眼镜、AI 吊坠,这些都为 AI 的信息采集服务的产品,都将面临这些阻力。

耳机长眼睛,理想的 AI 硬件形态

根据彭博社爆料,和外界猜想的不一样,给 AirPods 加装摄像头的决定,不是因为这几年 AI 硬件大潮一拍脑门的决定,而是苹果早在 4 年前就已经萌芽的战略。

也是差不多那个时候,初代 Ray-Ban Meta 问世,这款产品在当时并没能取得亮眼的商业成绩,2023 年的二代产品成功「卖爆」,一个季度出货 30 万台。

虽然大家是冲着它的第一人称拍摄视角购买的,但 Meta 还是成功让大家开始习惯在自己的眼前架设一个摄像头,为未来开展 AI 计划铺平了道路。

在所有的感知维度中, 视觉是信息最丰富、最重要的一种。一个 AI 硬件如果真的想最大程度理解用户的处境,仅靠麦克风一种信息是不够的。

市场上已经不缺少能单纯依靠麦克风识别的 AI 耳机产品,AI 公司在做,传统的硬件公司也在做,功能已经相当局限,讲来讲去都是围绕 AI 翻译等单一场景。

比起智能眼镜或者吊坠,这些相对青涩和新颖,大众接受度还不够高的产品形态,而现在大家已经很喜欢戴耳机了,并且也习惯一直戴着。

耳机还接近「看」和「听」两个感官的位置,是现成的理想 AI 载体。

此前,爱范儿已经体验过带摄像头的耳机——来自一家国内的初创企业光帆科技的 Lightwear AI 全感智能套装。

它的实际体验确实相当合理,把一件物品放在面前,就可以用语音指令让 Lightwear 识别它是什么商品,然后加入电商平台购物车。

但它体型太大,不够优雅,形态已经不像是一个普通耳机。并且很难说服消费者专门为 AI 买一个这样的产品。

因此,苹果的优势,就在于「AirPods」这个金字招牌。

本质上来说,这个摄像头只是一个「添头」,基本上所有会购买 AirPods Ultra 的用户,都只是冲着音质和降噪去的,然后不知不觉间也打开了苹果 AI 生态的大门。

AirPods Pro 3

这也是苹果作为一家已经相当成功的智能硬件厂商,在 AI 硬件时代的先发优势:只要他们愿意,苹果正在受欢迎的产品,都能转化成一个 AI 硬件,并且直接面向千万级别的用户市场。

也由于苹果的规模足够庞大,在面对隐私和法规这些敏感问题上,不得不进一步慎重,因为每一个举措都会对整个行业和海量用户造成影响。

AirPods Ultra 撞上欧盟的法规墙导致难产,确实让人遗憾,但这也意味着,全球最有话语权的科技公司,将开始探索产品和规则共存的可能性。

每一次新技术诞生,都会与旧有秩序发生碰撞,千百年来皆是如此,这个过程这个过程看似是限制,实际上也是一次重新建立规则、重塑产品范式的机会。

不管是人机交互,还是规则法规,最终都将朝着更合理、更成熟的方向演化,对于所有人来说,这是好事。

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第一批用 AI 写代码的 10 后,已经被苹果邀请去 WWDC 了

作者 苏伟鸿
2026年5月11日 09:47

每年春天,苹果都会面向全球的学生出一道不太一样的命题:用 Swift 语言,做出一个有表达、有情绪、也有想法的作品。

这就是 Swift Student Challenge(SSC), 参赛者需要用 Swift 创作一个 Swift Playgrounds App,在 3 分钟的体验里,说清一个点子、完成一次交互。其中的杰出获奖者,还将在下个月的 WWDC,到 Apple Park 亲身见证属于开发者的高光时刻。

2026 年的获奖名单已经揭晓,其中不乏来自中国大陆的年轻面孔,最小的,甚至只有 15 岁。

爱范儿和其中六位获奖者聊了聊,透过他们的故事和作品,我们看到这个时代的新生代开发者,如何挥洒独一无二的灵感,用技术讲述自己的世界。

个人经历就是最好的灵感

在分享自己的作品时,几乎所有获奖者都会先分享一段个人经历,然后再介绍自己由此出发,打造了一个什么样的 App。

这些经历非常多元,有的和身心健康有关,有的只是课堂或者旅游的感想,甚至只是一次玩乐。它们的共同点是,都存在着一个还没被解决的「问题」。

也因为这些作品都和个人感受高度相关,这些作品给人的印象,已经远远不止于「作品展示」,更让我看到它们具有真正上架 App 的潜力,并不禁去想,为何在这之前,没有人做这些应用?

具体困境,写进产品

这一组作品,都源于参赛者对日常的敏锐洞察。他们捕捉到了特定群体那些隐而未现的困境,在现有工具匮乏的现状下,他们选择拒绝等待,亲手为这些被忽视的需求定制了数字化的解决方式。

赵经纬 PMS.aid

赵经纬是一名典型的「行动者」。

她接触 Swift 的原因很简单:当她想把自己拍的猫猫视频剪辑、整理成实况照片分享,却发现市面上缺乏好用的 App,于是决定自己开发一个。

她的参赛作品 PMS.aid,也有着类似的创作背景。

赵经纬的朋友患有经前焦虑症(PMDD),表现为月经来潮时反复出现的情绪波动、躯体不适和行为障碍。

当她就诊时,想向医生展示自己的症状和心情变化,却发现目前缺乏了一个应用,能将和 PMDD 有关的数据集中展示。

于是,赵经纬就开发了 PMS.aid,专门面向 PMDD 和 PMS(经前综合征)患者,能够将月经、心情、日记等数据全部放在同一条周期时间线上,零散的数据成为完整的治疗方案。

赵经纬原本学习公共管理专业,后面发现自己更想要去尝试将人文社科和技术相结合,于是转至计算机专业,未来也将继续攻读人机交互的硕士学位。

她告诉爱范儿,自己已经定下了一个「开发者目标」——为每个人设计(Made for everyone)。

沈宸颉 Help the Bajau

沈宸颉的参赛作品 Help the Bajau,萌芽于一次志愿旅行。

今年 2 月,他在马来西亚仙本那进行志愿活动,接触到了被称为「海上吉普赛人」的巴瑶族社区,这群以海为家的原住民,正在面临严重的海洋环境污染问题。

于是他开发了沉浸式交互游戏 Help the Bajau,以巴瑶族的真实故事为背景,并参考了学术论文和巴瑶族社区个案,还使用了自己拍摄的真实素材。

AI 在他的创作过程中扮演了很重要的角色:刚刚接触 Swift 时,AI 回答了很多知识点的问题;Help the Bajau 的一些视觉元素,也是利用 AI 创造的。

但沈宸颉认为,工具只是一种辅助, 用心打磨每一个细节才能成就有温度的作品;技术也不只是冰冷的代码,它们在切实地改变世界。

赵芯澄 Orat

赵芯澄的开发者之路,源自于他的父亲的行动——没有任何开发经验,却利用 Swift UI 开发了一个 App 并上架 App Store,这给他带来了很大的鼓舞。

他的参赛作品 Orat,则植根于同学的真实情景:一次课堂展示,同学因为焦虑完全忘词,他想帮同学改变这种窘况,却没能在 App Store 找到简单好用的应用,于是决定自行开发。

Orat 是一款帮助用户智能训练演讲能力的 App,利用手势、姿态和语音识别,不断引导用户练习,并会生成相应的报告。

交互创新,前沿探索

这三位获奖者,更聚焦在「交互」的创新上,或许是一种对人机操作可能性的全新探索,又或许是数字化的方式,重写现实生活遇到的不快。

吴天禹 MagiBotics

「具身智能」火了有一段时间,机器人都连着上了两年春晚,但似乎我们和机器人之间,还隔着实验室的玻璃墙。

作为一名机器人专业的博士生,吴天禹的参赛作品「MagiBotics」,就是为了打破这种隔阂。

MagiBotics 通过简明易懂的交互方式,设置了三道颇具游戏感的关卡,用户在使用 App 的过程中,学习到机械臂的三种运动方式,并且最后还能利用 AR 技术,将用户设定好动作的「机械臂」,投射到自己面前。

吴天禹也告诉爱范儿,未来他将继续专注人机交互的方向,尤其希望能利用我们每个人都有的手机,搭建一条通往具身智能的桥梁,将这项前沿技术带给更多普通用户。

付佳鹭 Maestro

用「斜杠青年」来形容付佳鹭,最恰当不过:主修物理专业,出于兴趣辅修了计算机,制作过几台能避障、能语音控制的 AI 智能小车,也开发过记账和日记应用。

她的参赛作品 Maestro,却是一个「音游」。

在这个画风可爱的小游戏中,玩家将扮演「小熊指挥官」, 管理一支由4名小动物乐手组成的乐队,通过手部动作和面部表情,指挥乐队完成一次「即兴演奏」。

这种非常富有创意和趣味的交互方式,或许与付佳鹭自己和苹果产品的体验息息相关——她被 Swift Playground 编程平台的交互式教学吸引「入坑」,又被 Apple Vision Pro 的体感和沉浸式交互体验所震撼。

严禹 Pixel Beader

严禹接触 Swift Playground 的契机,源于短视频,他发现 Apple 开发者所使用的 Xcode,左边窗口刚刚键入代码,右边的画布就能实时显示变化,这种开发者交互模式深深吸引了他。

他开发参赛作品 Pixel Beader 的动机,则同样来自他的日常生活。

严禹尝试了最近很火的「拼豆」,却发现并没有想象中那么好玩——碰翻豆板就要全部重做,熨烫塑料会散发刺鼻气味,久坐还会腰痛。

于是他的参赛作品,就是一个「赛博拼豆」项目 Pixel Beader,用 iPad 和 Apple Pencil,创造了一个无害零损耗的虚拟创作空间,用户可以将任意图片转换成拼豆图纸,打造和收藏数字的 3D 拼豆作品。

AI 时代,编程能力更珍贵了?

过去两年,「编程」这个原本的手工艺活,正在被 AI 深刻改写。

去年推出的 Claude Sonnet 4 和 GPT-5-Codex,AI 可以像真正的工程师一样理解整个项目、自主完成测试、调试迭代,开发者只需要下指令。

作为参赛者中开发经验比较丰富的吴天禹,他深度经历了这个技术变迁。以前学编程,他只能依靠网上搜索、论坛查代码、看教学视频的「原始」方式学习编程和改进作品;而现在,他觉得自己更像一个「产品经理」,大部分代码可以交给 AI 来编写,效率提升数倍。

苹果对于「AI 编程」的态度,相当开明。今年 2 月推出的 Xcode 26.3 版本中,已经直接集成了 Claude Agent 和 OpenAI Codex。

即使作为一场竞赛,Swift Student Challenge 也并不将 AI 定性为作弊的「外挂」,反而拥抱 AI 在比赛中的运用。

像是两位中学生获奖者沈宸颉和赵芯澄,他们本身就有 Python、C++ 等编程语言的学习经历,AI 帮助他们大大降低了 Swift 的门槛,帮助他们实现技能的快速迁移,他们认为这很好补足了他们作为非专业开发者所欠缺的经验,并且由于 AI 带来的效率提升,可以花更多时间和精力,打磨应用要传达的理念。

Apple 开发者关系国际市场负责人谢恩伟认为,对于学生将想法付诸实践的能力,AI 工具是一次赋能,非常欢迎学生使用 AI 工具来调试代码。

甚至这也成为了竞赛的一种考察:今年开始,参赛者需要在参赛文档中分享使用工具的经验,确保最终作品体现出来的是自身的替代性思维和创造力,而非简单依赖 AI。

不管是谢恩伟,还是学生参赛者们,都一致认为,即使 AI 让「vibe coding」这种编程方式成为可能,学习编程依旧很有必要,甚至更有必要。

谢恩伟告诉爱范儿,比起以往任何时候,现在学习编程更有意义:

有一些非常核心的东西,比如对编程架构的理解、创意的火花,以及那些从未被验证过的全新思路,都需要发挥人类的聪明才智。
学习编程,实际上就是学习解决问题的语言,这种技能的价值,在于让你的创意变成实践。

这六名获奖者,或多或少都具有计算机的知识背景,即使是两名中学生,都学习过 C 语言,参加过不少相关的课后活动。

已经借助 AI 编程,让自己的作品上架 App Store 的吴天宇认为,想要把 AI 用好,本身还是需要学习相关的知识,理清做 App 的框架和逻辑,才能把提示词给写好。

说到底,AI 能力的上限,取决于用户给他投喂的提示词质量。

特别是在未来,当 vibe coding 更加普及,这不意味着所有人都能用这种「小白」的方式,打造一个优秀的产品,想要在同质化的 App 中脱颖而出,更需要懂编程,有表达。

付佳鹭则从另一个角度看待「学编程」的意义:本质上也是一种「有趣的思维训练」,学习一种解决问题的解决方式。

她尝试过 vibe coding,惊叹于它的低门槛,惊喜于自己能实现更多的想法,却也担心人们以后都会「少想一步」:

这或许是科技进步时,我们必须要面对的一个权衡问题。或者说,我们更需要解决的是,如何正确地利用 AI,来加速自己的「主动」思考,用一种巧妙的方式,将自己的硬性能力、创造力、生产力都提升,这或许是一个更好的愿景。

AI 可以为你编写代码,但它无法理解你应用程序的核心逻辑,也无法理解某些设计决策的重要性。

严禹则认为,既然 AI 将门槛降低,决定为什么做,比怎么做更重要:

具体内容的实施可以由 AI 接管,但创作者的竞争力将愈发取决于对底层原理的理解、对系统架构的判别,以及对审美的认知。AI是没有办法替代开发者的个人创作的,就好比训练数据,人工创作的数据质量往往比AI生成的要高得多,所以我相信在未来原创性的思考与产品会更加珍惜与可贵。

刚好,这就是 Swift Student Challenge 举办的宗旨。

这本来就不是一场常规的「竞赛」,它没有一道道需要解决的编程难题,也不看重作品背后代码的复杂程度, 苹果甚至不需要你开发一个完整的应用,只是想看看你能用 Swift 代码,做出怎样的自我表达。

对于这一批未来开发者的新生血液,在未来开发之旅中, AI 的角色注定会越来越重要,甚至能接管整个开发过程的编写工作。

凭借在开发者和业界影响力,苹果能够以 Swift Student Challenge 的全球竞赛,为摩拳擦掌的准开发者们,上好第一课:

「技术」只是应用诞生的前提,「表达」才是应用脱颖而出的根本。

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中国拿下这届 AI 顶会半壁江山,清华一家单挑斯坦福加 MIT

作者 莫崇宇
2026年5月11日 16:45

全球 AI 顶会,快成中国卷王的专场了。

每年 AI 顶会放榜,各大机构都会暗戳戳地发喜报,比拼谁家被收录的论文多。但今年 ICLR(国际学习表征会议)放榜后,一位名叫 Dmytro Lopushanskyy 的研究员,干了一件极其硬核的事。

他没有去引用官方那些现成的统计表格,而是写了整整 250 条正则表达式,把 ICLR 2026 全部 5356 篇接收论文的 PDF 挨个下载下来。

接着,他硬是从每篇论文首页的缝隙里,把机构署名全给抠了出来,并利用这几百条代码规则进行清洗与归一化,自动给「麻省理工」和「MIT CSAIL」这种同一机构的不同写法做了合并。

为什么要用这种最原始的手工分类法?

因为这老哥发现,我们平时习惯引用的那些学术统计平台数据,都是按「人」来追踪的。举个例子,一个在清华苦熬四年读博的学生,发了篇极具含金量的论文,毕业后去斯坦福当了教授。你猜怎么着?系统一刷新,这篇在五道口诞生的论文,就自动变成了斯坦福的学术产出。

这种偏差,长期以来硬生生压低了中国机构的实际贡献,同时虚抬了美国的数字。而当 Dmytro 用 96% 的解析成功率,把去伪存真后的真实数据画成一张热力图后,我们才得以一观真实数据的全景图。

一张学术热力图,看懂中美 AI 的真实格局

别的不说,这组数据确实很有冲击力。

这张图上中国机构面积之大,超出了很多人的预期。其中中国大陆机构,贡献了 43.7% 的接收论文。美国呢?31.9%。

如果你把中国香港(7.7%)算进来,本届 ICLR 超过一半的论文署名机构,全都来自中国。 至于老牌的欧洲列强?整个欧洲大陆加起来才 5.3%,甚至比不过新加坡(5.5%)这一个国家的产出。

更有意思的是具体机构的排名。

今年,清华大学以 332 篇的产量登顶全球单一机构第一。 这是什么概念?斯坦福 177 篇,麻省理工 167 篇。清华一家的产出,几乎是美国排名前二的两大超级名校的总和。紧随其后的上交、北大、浙大,也全都稳坐全球第一梯队。

不止高校阵营,国内产业界的科研表现同样亮眼。

阿里、上海 AI 实验室、华为、字节、腾讯,这五家中国科技公司/研究机构加起来发了 582 篇论文。有些媒体以前老爱吐槽中国互联网公司只懂商业模式微创新,不懂底层研究。这次 ICLR 2026 的数据一出,算是打破了这个刻板印象。

说白了,中国 AI 早就不是靠一两个天才的灵光一现,而是变成了一套精密、庞大、高度体系化的研发引擎。

不过,在这些令人振奋的数据背后,我们也不能忽视客观存在的指标。

比如虽然我们在总数上超越,但在仅占接收总量 4% 的 Oral(口头报告,通常代表最具原创性和启发性的方向)论文里,美国机构依然占了约 40%,而我们是 30%。

我们在工程化扩展上占据了绝对的规模优势,而美国在定义新方向上依然保有相对领先。这也是中美 AI 之间相对真实的现状。

硅谷的科研 AGI,与中国实验室的极致务实

如果说热力图是一份宏观体检报告,那艾伦人工智能研究所(AI2)知名研究员 Nathan Lambert 今年 5 月来北京、杭州等地的 36 小时调研,就是一次深度的微观观察。

他在走访了智谱 AI、月之暗面、千问、美团、小米、零一万物等 AI 企业后,回国后写了篇关于中国 AI 实验室内部观察,并在硅谷引发了大量讨论。他看到了中国大模型能跟美国五五开的底层逻辑——极低的组织摩擦和极度务实的年轻人。

在 Lambert 看来,美国顶级实验室往往存在一个致命的弱点:Ego(自我)太强了。

训练大模型是一项极其复杂的系统工程,从数据清洗、分布式通信优化到强化学习对齐,每个环节都需要互相妥协。但在硅谷,那些明星研究员往往带有强烈的个人偏好。

据传 Meta 的 Llama 团队就曾因为路线之争经历过动荡,大佬们各自为政,都想把模型往自己主导的方向推进。反观中国实验室,Lambert 发现这里有一种异于寻常的务实。

研究员们不在乎谁的方法听起来更高级,大家的目标高度一致:只要能把模型的某个指标提上去,枯燥的脏活累活谁都愿意干。 这种务实让整个团队的摩擦力降到了最低。

Lambert 还归纳了这种文化倾向具体带来的优势:更愿意做不起眼的基础工作来提升最终模型;刚入行的人没有经历过以前几轮 AI 炒作周期,能更快适应最新技术路线;Ego 小,组织架构能相对平稳地扩大规模;以及大量善于在现有方案基础上攻坚的人才储备。

更让 Lambert 惊讶的是,在美国,顶级实验室的实习生往往只能接触边缘项目。但在中国,在读的硕士和博士生深度参与核心大模型的研发。Lambert 敏锐地指出了这种做法的核心优势:没有历史包袱。

大模型的技术路线迭代极快。资深科学家往往有「路径依赖」,觉得自己研究了十年的老方法才是真理。但中国的年轻学生不同,只要有数据证明新路线有效,他们立刻就能抛弃旧方案,快速切换赛道。

值得一提的是,Lambert 发现,中国 AI 圈内部的氛围远比外界想象的和谐。各家实验室之间,私下交流满是相互尊重,所有中国实验室都敬畏字节跳动和它广受欢迎的豆包模型,因为字节是中国唯一一家真正处在前沿位置、同时又保持闭源路线的实验室。与此同时,几乎所有实验室也都非常尊重 DeepSeek,认为它是在研究判断和执行品味上最出色的团队。

在这次调研中,还有一个细节特别值得关注。在硅谷,顶尖的 AI 研究员不仅是工程师,往往还扮演着半个「哲学家」的角色。他们喜欢在播客上高谈阔论,探讨「通用人工智能(AGI)会不会在 2030 年毁灭人类」,频繁讨论 AI 安全与伦理边界。

于是,Lambert 也试探性地问了中国同行对 AI 经济影响和长远社会风险的看法,但得到的反应不是长篇大论,而是普遍的困惑。关于毁灭人类这种宏大命题,暂且不在他们当下的工作边界之内。

这种对宏大叙事的免疫,反而成了一种竞争优势。它减少了团队在哲学层面的内耗,让所有的脑力都持续集中在工程落地和指标突破上。
在中国的实验室里,导师、博士生与企业工程师之间形成了一种极短的反馈回路。

这种模式消解了学术界与工业界之间的壁垒,正如 Nathan Lambert 所观察到的,这种低摩擦的组织形式,让中国 AI 展现出了类似基建狂魔般的推进速度——一旦方向明确,便能以排山倒海的智力密度迅速抹平技术差距。

当然,这套打法在特定窗口期内行之有效,但随着规模效应的红利逐步见顶,下一阶段的核心壁垒终将回归于「原始创新能力」的较量。

届时,高密度的人才协同网络和某个敢于打破既有框架的个体,在 AI 的下半场互为成全,缺一不可。

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下个月的苹果 WWDC,假如 iCloud 变成 iClaw……?

作者 苏伟鸿
2026年5月11日 18:14

距离苹果全球开发者大会 WWDC 还有一个月不到的时间,彭博社又送上关于苹果新系统的全新爆料:

苹果准备对 macOS 27 的界面进行一轮小幅调整,进一步完善「液态玻璃」设计语言的视觉表现。

但问题在于,对于如今的 Mac 来说,除了需要继续打磨的 UI,最迫切的更新显然远不止于此。

液态玻璃,缝缝补补又一年

对比 iPhone 以及 iPad,Mac 的性能和续航都更有盈余,实际上 macOS 26 的界面,视觉效果要更接近去年 WWDC 上面演示的「满血版」液态玻璃。

不过,液态玻璃立项之初,就是专门为 OLED 屏幕设计的,而目前所有 Mac 产品都在使用 LCD 屏幕,在呈现半透明、阴影和玻璃质感的方面,效果不如 OLED。

于是 macOS 26 的一些高透明效果和阴影,会导致列表和文字可读性下降——这也是「液态玻璃」被一直诟病的问题。

和 iOS 27 一样,macOS 27 也将仔细打磨液态玻璃,让它更接近苹果一开始设想的效果:兼顾透明度和可读性,同时进一步优化能耗表现。

不过,macOS 26 在 UI 上的问题根本不止于液态玻璃本身,不对齐的圆角、大量分散注意力的小图标,以及重新设计后辨识度大打折扣的应用图标,对可读性和美观层面都造成了一定的影响。

图源:Daring Fireball

苹果评论员 John Gruber 对于 macOS 液态玻璃的点评相当一针见血:作为一种「内容优先」的设计语言,液态玻璃让系统 UI 隐身于媒体之后,在 iPhone 上或许能行,但作为强调生产力而非内容消费的桌面平台,Mac 包含大量的窗口、组间,因此复杂性更高,仍然需要应用界面保证清晰的结构、分明的功能区域,和强辨识度的界面。

在 Stephen Lemay 接任设计总监一职后,这位在苹果服务近 30 年的老将表现让人期待——Lemay 以公司内部的高口碑和稳定发挥著称,或许也称得上是苹果内部目前最懂苹果系统界面的人。

在他的把控下,macOS 27,以及 iOS 27 如何扭转液态玻璃褒贬不一的口碑,回到实用性和美感并举的方向,确实值得期待。

但对于 macOS 来说,界面上的「拨乱反正」固然必要,却已经不是最重要的更新了。

对苹果而言,未来系统的更新有两条主线:一方面,优化系统稳定性,另一方面,则是为 Apple 智能预备好。

最好的 AI 载体,需要一个 AIOS

根据彭博社爆料,苹果打算为「Apple 智能」打造一个「Extensions」功能,允许用户更换第三方 AI 模型,例如 Google Gemini、Claude 等等。

Siri 除了会集成到邮件、短信、相册等应用,自己也会化身聊天机器人,成为一个单独的应用。更多 AI 功能还会覆盖文本、图像等生成与编辑任务。

但这些更新,说实话更多还是做 AI 的单点功能,并非系统级别的编排能力,并未能进一步发挥 Mac 硬件上的优势。

今年年初的龙虾热,让 Mac mini 这个前年才火过的产品,又再一次出圈,这次火到苹果自己也没库存了,「入门版」在官网彻底售罄。

Mac 和 Windows 在不少层面上互有胜负,但在 AI 的问题上,Mac 作为「最佳 AI 容器」的论断几乎毫无争议。

关于这个问题,爱范儿已经出过一篇文章详细讨论。简单来说,就是因为 Mac 不管是 UNIX 系统底层还是集成运存的硬件架构,都非常契合 AI Agent 和大模型的运行方式,并且由于 ARM 架构的特性,运行功耗低还静音,非常适合 AI 常驻。

这更像是「无心插柳柳成荫」,苹果其实一开始并没有围绕 AI 去打造自己的 Mac,却无意间完成了所有 AI 的技术储备,严格意义上说是一种「适配度优势」。

从这个角度看,macOS 即使什么都不做,本身 Mac 也已经是一个很好的 AI 平台。苹果完全可以走 App Store 的逻辑,让用户自己部署想要的第三方 AI 智能体,自己继续扮演「收过路费」的角色。

这确实也是苹果长期以来的做法:在移动互联网兴起之时,苹果没必要自己做搜索引擎和网购平台。而 AI 时代,大众的需求变化万千,有人需要一个能剪辑的 Agent,也有人需要一个搞科研的 AI,必须要靠第三方满足。

在今年 5 月的财报会议上,苹果特别提到了 AI 公司 Perplexity 的智能体产品 Personal Computer,认为这种产品很好利用了 Mac 平台的能力。

既然觉得人家做得不错,何不自己上手做一个「iClaw」?

第三方 AI 百花齐放固然很好,这和苹果自己做一个却并不冲突,并且很多事情,只有第一方能做得好,能做得让人放心。

第三方应用再强,也很难自然获得系统级的上下文,苹果不可能将最底层的权限开放,只有系统底层自己能对文件位置、窗口状态、本地个人数据知道一清二楚,而 AI 应用的体验,往往就卡在了这些权限边界之上。

其实苹果并不是没有这种想法,那个迟迟没能推出的 AI Siri,其实就有着类似的构想,可以读取用户的文本和应用窗口,可以跨应用进行检索和处理。

对比 iPhone 和智能手机,AI 应用的主流使用场景其实还是在于桌面端,这也是为什么 Mac 能成为今年最热门的 AI 硬件,但苹果却没有继续在 macOS 的系统层面,赋予 Mac 足够分量的原生 AI 能力。

隔壁的 Windows 阵营在这方面要激进不少,系统层面有「Recall」和 「Copilot」这样的 AI 功能入口,联想和荣耀这样的 OEM 厂商,甚至为产品准备了开箱即用的龙虾应用,砍掉了门槛,并因为和本地深度集成,能节省不少 Token。

微软自己也已经坐不住了,据悉正在将原本只能你问我答的 Copilot,改造成一个 24/7 在线的数字分身,实现类龙虾能力。

对比 OpenAI、Anthropic 或者 Google,说实话我更愿意将这些敏感的数据,交给在隐私保护方面更上心的苹果。

更深一步,macOS 最缺少的不是 AI 应用,而是 AI 时代的「基建」。Mac 已经准备好了 AI 大有可为的土壤,但 macOS 还没能成为一个真正意义上的「AI 系统」。

苹果不仅可以做自己的 AI 智能体能力,也需要把模型、权限、上下文、自动化和跨应用任务重新梳理,让系统成为 AI 工作流的原生中介,成为一个掌控所有 AI 的「任务集散中心」。

就像是智能体运行所需要的「个人知识库」,现在我们用文件夹也可以搭建,但它还不够好用。

苹果完全可以自己承接这个环节,用户靠 Mac 自带的工具搭建、生成一个「知识库」文件,它可以和 Apple ID 绑定,利用 iCloud 流转,这样不管用哪一家的智能体服务,都能快速调用自己的知识库,不用从头开始配置,同时还能保证自己的内容被苹果的隐私政策保护。

并且,这些配置的模块都能整合进入 Apple 的订阅系统之中,iClaw 和 Token 也能成为苹果在 AI 时代提供的增值服务。

iClaw 示意图,AI 生成

实际上,苹果已经开始了这样的进程。在 macOS 26.1 中,苹果集成了「模型上下文协议」,一个面向不同 AI 的通用开放标准,Agent 可以通过这个协议,访问用户的个人数据;苹果的基础模型框架,让 macOS 开发者可以调用系统内置的基础模型,零网络延迟,零 API 费用,数据不离开设备。

作为计算机图形系统的祖师爷,macOS 在过去的数十年间都是围绕「应用」构建的桌面系统。

在接下来十年,应用和图形界面还会是人机交互的主流,因此 macOS 27 要将界面风格修缮得更好,当然非常重要。

但未来五十年甚至更远,AI 都会成为无可避免的主旋律,macOS 不可避免会被进一步改造,成为一个围绕「任务」运转的 AIOS。

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火过 iPhone?美国「小天才电话」爆红,「什么都不行」是最大卖点

作者 周奕旨
2026年5月13日 16:18

翻开纸质通讯录、顺着名字找到号码,再挨个按下按键,攥着听筒等待漫长的「嘟嘟」声。

一连串动作,是一代人过去式的集体记忆。

但最近,这个动作正在北美快速翻红——

一台名为 Tin Can (铁罐)的座机,在北美打造了一个小天才式的社交网络,上市短短一年就卖出了数十万台,积压的预购名单一度接近十万人。

皮尤研究中心(Pew Research Center)的调研报告显示,在美国 2000 多万个 8-10 岁儿童中,有 29% 已经拥有自己的智能手机——换言之,还有 70% 的儿童用户拥有潜在的购机需求,而 Tin Can 切中的便是这个千万级用户规模的市场,也是其中最有机会从 iPhone 虎口夺食的产品。

Tin Can 是一台货真价实的座机

别误会,Tin Can 并非标题党,不是配置齐全、科技爆炸却用概念包装的玩具。

这台售价 100 美元的设备由两部分组成:一边是可以挂在墙壁上的底座,另一边则是带有听筒、麦克风和实体数字按键的话筒。两部分之间,由一根盘旋聚集的电话线紧紧相连。

我竟然需要专门强调一台座机拥有实体按键,真是一件略显荒诞的事情。

免提扬声器、快捷拨号键以及答录机等必备功能也应有尽有。

Tin Can 的使用方式也很简单——这台座机可以连接 Wi-Fi,但没有任何屏幕。通上电,连上网,同款设备之间互打完全免费,也可以直接拨打 911 等紧急电话报警。

如果需要与外界联系,家长只需每月支付 10 美元订阅费,就能设置专属的接听白名单,彻底杜绝陌生来电,屏蔽网络推销。

Tin Can 甚至想好了如果父母并不生活在一起的场景:两个家中各放一台 Tin Can,共用一个号码。无论孩子去哪边,都不耽误接朋友的电话。

从功能上看,它真真切切就是一台符合你认知的「座机」,仅此而已。

但这一台简单的座机,催生了一种颇有意思的使用习惯——

为了防止孩子们一边打电话一边满屋子做别的事情,Tin Can 刻意没有内置电池,必须插电使用,将孩子钉在原地,必须专心致志地讲话;

再加上没有屏幕,也没有一键同步的联系人列表,想要找朋友聊天,孩子们必须回归最原始的动作:把同学的号码一笔一画抄写在纸质通讯录上。然后在单纯的语音通话中,学会如何倾听,以及如何应对自然停顿时的片刻沉默。

Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 表示这也是他的灵感源泉:

文字与视频阻碍了真实沟通能力的培养,每个人都该学学,如何以一种更有意义的方式去面对通话间自然的停顿间隙。

这台小小的设备,甚至引发了一场带有荒诞色彩的事故。

就在刚过去不久的圣诞节,由于被太多家庭当作礼物拆开并连上 Wi-Fi,激增的激活量直接把 Tin Can 的服务器干趴下了。

一家生产座机的公司,竟然因为新用户太多而遭遇服务器宕机。

更魔幻的是,作为初创公司的初代硬件,Tin Can 其实有不少毛病:底层 VoIP 导致通话有 1 秒的延迟;实体按键对小孩来说太硬;USB-C 供电接口一扯就松。

甚至,市场上已经开始出现虎视眈眈的模仿者,比如英国的 Karri 和准备推出低价竞品的 Pinwheel。

但即便如此,家长和孩子们依然对它情有独钟。一部分原因,离不开它在设计上的巧思——

作为一台事实上在反科技的设备,Tin Can 选择了一条老少通吃的方案,以明快的奶油配色和玩具风格的包装来讨孩子们欢心,抹平年轻一代对老旧事物的抗拒感;转头又用经典的挂壁座机造型和完全复古的物理交互,快速唤起父母们的成长记忆。

为了强化肌肉记忆里的复古感,Tin Can 在细节设计上也颇为讲究。Kittleson 曾透露,他甚至花了大把时间去测试卷曲电话线,只为寻找最完美的弹力和拉伸感,让千禧一代的父母在拿起话筒的瞬间,就能被拉回 90 年代的自家客厅。

这种迎合非常聪明。

Tin Can 首席执行官 Chet Kittleson 显然深谙一个道理:Tin Can 的使用者是儿童,决策者则是家长,为了把大人和孩子一块儿「拿捏」住,他道破了背后的玄机:

我们本可以打造一款现代设备,把它设计成迎合儿童的模样。但我希望它能与真正的买家——也就是父母们——产生直觉上的联结。直接唤醒大人们记忆中那个简单的童年,那正是我们当下都在渴望的东西。

但显然,如果只有设计,那 Tin Can 充其量只能算个精巧的玩具和别致的礼物。

想要卖爆,还不够有说服力。

焦虑,是 Tin Can 卖爆的关键

放眼望去,一场针对未成年人数字防线的阻击战已经在全球打响。

AI 时代,内容生产成本大幅度降低,垃圾内容密度来到历史高峰,辨别成本进一步增加,对于三观正处于构建时期的未成年人已经形成实质困扰。

纽约大学心理学家在《焦虑的一代》中给出了惊心动魄的数据:2010 至 2015 年间,随着智能手机和社交媒体的普及,美国青少年的抑郁率和焦虑率分别飙升了 134% 和 106%。

▲ 数据与图表来自 @Jonathan Haidt

澳大利亚的 16 岁以下社交媒体禁令已经正式落地。英国政府也正在酝酿类似的强硬法规,并有望在接下来的时间里落地实现。

大洋彼岸的洛杉矶,一位 20 岁的女孩将 Meta 和 Google 告上法庭,指控巨头们的算法诱导导致了她的心理健康问题,并赢下了这场具有里程碑意义的诉讼。

▲ Meta 为此支付了 210 万美元,图片来自 @路透社/莫娜·爱德华兹

家长端的民间自救同样在狂飙。美国的「Wait Until 8th」(八年级前不给智能机)运动,以及前 NFL 球星妻子带火的「厨房电话」原则(只把座机放客厅,手机禁入卧室),都在试图把孩子从屏幕前硬拽回来。

在社会整体逐步转向社交媒体焦虑的时候,Tin Can Untechnologies Inc. 诞生了。

这家初创公司的 CEO Chet Kittleson 也是一位父亲。他的创业初衷极其个人化:他受够了每天为了帮孩子约个玩伴,必须在家长群里充当「社交秘书」来回发短信。

带着「让孩子自己搞定社交」的执念,他和两位老朋友在厨房餐桌上熬了一周,拼出几台原型机塞给了女儿的朋友。

奇迹在第二天早上 8 点 15 分发生了——话筒响起,那是他女儿第一次没有借助任何大人,自己接到了朋友一起上学的邀约。

随后,Kittleson 更是亲自跑腿,挨家挨户上门安装了大约五十台原型机,边装边问家长最担心什么,再据此调整产品。

这次厨房试验让 Kittleson 看到了背后的巨大潜力。

2025 年 4 月,Tin Can Untechnologies 正式推出 Tin Can 座机,直接从硬件底层抽走「上网」这个选项。

全行业都在疯抢 AI 门票的狂热浪潮中,这家名字中带有「非科技」的公司,被资本一眼相中。他们先是拿到了 350 万美元融资,随后又斩获了由顶级风投 Greylock Partners 领投的 1200 万美元种子轮。

Greylock 的合伙人 Mike Duboe 在一份新闻稿中明确指出这家非科技公司的价值:Tin Can 正在通过产品重新定义我们如何看待现代的社交方式。

▲ Mike Duboe

资本向来嗅觉敏锐。吸引真金白银的肯定不是座机或 Wi-Fi,而是全球父母逼近临界点的集体焦虑,以及这背后潜藏的巨大市场空白。

带着充足的弹药,Tin Can 拳打 iPhone 脚踢 Galaxy,正成为北美校园里一股逆势生长的新风潮。

堪萨斯城郊外的 Nativity Parish 学校,高达 95% 的家庭加入了由 Tin Can 为核心的计划,以此建立未成年人间的社交新范式;

在洛杉矶的圣雅各布圣公会学校,校方正计划给全校 220 个家庭免费发放这台设备,以代替暑假期间极易引发攀比、甚至演变成隐形霸凌的群发短信。

要求单个孩子放下智能手机极度困难,会让他们立刻沦为同龄人中的社交孤岛。但如果有数百个家庭共同约定呢?

把孩子们拉进同一个没有滤镜、没有点赞、没有陌生人,一切社交均建立在现实世界之上的局域网,一切就变得顺理成章。

中美都有小天才,但和而不同

某种意义上,这套玩法对中国读者来说并不陌生。从猛烈的扩张势头与建立未成年人社交新范式的角度来看,Tin Can 简直就是「北美版的小天才」。

但产品的诞生和演进离不开环境,两个时期的世界给了小天才与 Tin Can 不同的思路:

小天才的成功,建立在成熟的「社交网络效应」与「注意力经济」之上。

自 2015 年初代产品问世以来,小天才迅速登顶中国儿童手表市场。巅峰期曾占据国内半壁江山,如今依然以近 30% 的份额稳居行业第一,其高端旗舰机型的售价已经高达 2399 元,堪比一台智能手机。

在多年迭代后,为了维持生态的生命力,小天才开始不断做加法:从最初的定位和通话,陆续加入了微聊、「碰一碰」交友、朋友圈主页,甚至引入了点赞积分系统。以此保证产品的 DAU 日活。

但所谓「成也社交,败也社交」。

高度冗余的功能,让产品不可避免地向着「微缩智能手机」演化。浏览器、陌生人社交,逐步引起中国家长的焦虑与官方的注意,小红书上有不少家长讨论小天才手表对孩子的负面影响,福建省则从 2022 年开始完全禁止中小学幼儿园学生携带电话手表进入学校。

反观 Tin Can,逻辑截然相反——

当全球智能设备厂商都在为越收越紧的未成年人保护法规焦头烂额,被迫投入高昂的内容审核成本时,Tin Can 凭借「没屏幕、没浏览器、没文字」的物理设定,直接完成了「监管套现」。

同时,家长每个月掏出 9.99 美元订阅费,就能买来一个陌生电话打不进、有害信息看不了的数字真空地带。为公司带来了极其稳定、高毛利的经常性收入(ARR)。

这条罕见的变现路径,也被称为 SaaS-enabled Hardware,硬件即服务。

说到底,这两款跨越大洋的现象级产品,面对的是相同的痛点:孩子渴望社交,而家长恐惧失控。

一切商业的成败,抛开时代的底色去谈,终究是纸上谈兵。时代提出什么样的问题,产品就必须交出什么样的答卷。

诞生于移动互联网蓬勃发展时期的小天才信奉「做加法」;而在数字疲劳焦虑时期,Tin Can 则笃信「做减法」。

被历史记住的产品,都是在恰当的节点,做出了最顺应人心的抉择,应运而生。

让我有个美满旅程

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大疆 Pocket 4P 上手体验:欲穷千里目,更多摄像头

作者 周奕旨
2026年5月13日 16:20

如果要选一个近三年来最火的相机,大疆 Pocket 3 绝对榜上有名。

自 2023 年 10 月发布以来,Pocket 3 在两年不到时间里卖出超过一千万台,大疆 CEO 汪滔在前段时间的采访中直接表示:

我们没想到这是个几百亿级别的市场,在便携相机/卡片机这个品类,我们市占比比索尼、佳能、理光和富士全加起来还要多几倍。

前不久,大疆正式发布 Pocket 4,用更高的像素与视频规格回应了市场期待,爱范儿也第一时间上手评测了 Pocket 4。

谁曾想,大疆并未偃旗息鼓,紧随其后发布了 Pocket 4P 的预告。

爱范儿也第一时间拿到了 Pocket 4P,在体验了一番这台双摄 Pocket 后,我们认为手持云台相机这个极其年轻的品类,终于在经历爆火出圈之后,迎来了第一次重大更新。

长焦双摄,Pocket 更专业

拿到 Pocket 4P,最直观的改变是影像模组变大了。

像推开 Zippo 打火机那样拨开屏幕,硕大的模组在云台电机的驱动下迅速进入工作状态,垂直竖立而起。

影像模组中一共容纳了两颗镜头,底部的镜头下方写有「1 inch」字样,而顶部上方则写着「3×」。

这颗 3× 镜头,就是 Pocket 4P 的最大更新。

受限于极其紧凑的机身,历代 Pocket 都只有一颗广角主摄,这带来了一个天生的痛点:很难拍好特写。

广角镜头自带透视变形,强行贴脸拍摄,画面边缘不可避免地会被拉伸得像哈哈镜;且广角镜头很难将主体与杂乱的背景剥离,做出好看的虚化。

而 Pocket 4P 打算用一颗全新的 3× 中长焦,直接跨过这道坎。

在我们的实际体验中,这颗 3× 中长焦给了我深刻印象——

这个镜头更符合人眼聚焦的视角,更窄的画幅可以有效减少杂乱元素的干扰,拍出更干净的画面。

值得一提的是,这颗镜头还带来了非常自然的虚化,焦外过渡柔和,可以推测其配备了大光圈,并且最近对焦距离大约在 25 厘米左右(甚至更近),可以怼脸拍摄人物或静物细节。

恰到好处的焦段、自然的虚化与足够近的对焦距离,让 Pocket 4P 在拍摄日常琐碎时,能呈现出更贴近人眼自然注意力的构图。配合柔和的焦外表现,画面立刻就多了一层电影感。

当然,客观来说,这颗镜头也并非完美无缺。我们在实际使用中发现,如果用 3× 镜头快速横移拍摄近处物体,画面会出现轻微的果冻效应。不过,只要将镜头推向远景,或者稍微放缓运镜速度,表现就会稳当得多。

顺应双摄的加入,交互逻辑也变得更为专业了——按下屏幕左下角的变焦键,机器会直接调用 3 倍光学变焦;双击按键,它会直接跳到 6 倍。

如果你足够熟悉 Pocket 3,会发现之前更熟悉的 2 倍预设被拿掉了。显然,大疆在通过这种方式,引导用户优先去感受这颗光学长焦带来的纯净画质。

新增的长焦抢尽了风头。但在几天的重度使用后我们发现,Pocket 4P 上看起来似乎没什么变化的 1× 主摄,也很强。

在体验 Pocket 4P 的几天时间里,主摄在极大光比下的表现给我留下了深刻印象,在夕阳下的山坡上,落日的高光压制得很好,山坡上的野花和藤蔓细节也保留得非常丰富,相较 Pocket 4 在传感器方面应该也有所升级。

把焦段补齐、把宽容度拉满,至此,这台机器的野心已经彻底暴露——这是目前最专业的 Pocket。

好拍、拍好,是 Pocket 的首要任务

硬件更专业了,并不意味着门槛变高了。

让 Pocket 好用、让用户拍好,依然是 Pocket 系列的核心产品逻辑。

在 Pocket 4P 上,这颗 3× 中长焦无疑是最立竿见影的升级。但在别处,还有些不起眼的升级,也为这个目标服务——

摇杆就是一个典型的例子。过去产品上的摇杆,只有「动」和「停」两种状态,很难精准控制云台,稍微用力,镜头就容易猛地甩过去,很难拍出平滑的过渡。

在 Pocket 4P 体验后的采访中,Pocket 产品经理向我们介绍道,Pocket 4 全系列都换上了一颗定制的模拟量摇杆,给云台的转向加上了更细腻的力度分级,从而降低运镜的难度。

这对普通用户非常友好,手指推多深,云台就转多快,单手就能相对轻松地控制平移和推拉。

拍摄顺手了,出片效率也得跟上。

在 Pocket 3 上,Live Photo 成为大家分享照片的火爆载体,用户热衷于将数秒的视频浓缩为一张实况照片,便于社交媒体分享。

但以往,想要导出一张 Live Photo,需要先拍摄视频,然后再去 DJI MIMO 截取 Live Photo,再去拼图。视频占用空间多不说,创作热情通常也在流程反复中消磨殆尽了。

而从 Pocket 4 开始,直接将 Live Photo 功能集成在机身内部,一键就可以直出 Live Photo——这些特性也延伸到了 Pocket 4P 上。

为了配合长焦,物理空间的交互也得到了延伸。

3 到 6 米是中长焦极佳的观察距离,但对单兵作战的创作者来说,这意味着要在相机和被摄点之间频繁折返。

大疆的产品经理告诉爱范儿,未来将会专门为 Pocket 4P 制作一个体积极小、自带屏幕的专属遥控器。

出门自拍或者请路人帮忙时,用户可以站在远处,看着遥控器的屏幕从容调整构图。哪怕是一个人探店,也不用重复来回走动,就可以随意拍摄。

这些功能表面上看是增加了操控方式,往深了探究,其实是在重塑人与镜头的关系。机器不再是一个需要你时刻盯着、生怕它跑焦的「电子大爷」。它变成了一个安静站在几米外、随时听候你差遣的隐形摄影师。

一台设备,往往由硬件决定上限,但决定谁能用好它的,永远是交互。在影像领域,复杂的技术往往带着一种侵略性——晦涩、需要通过练习才能驾驭它。

但在 Pocket 4P 上,我们看到了一种谦卑。

把复杂的算法和结构藏在交互逻辑之下,这种克制恰到好处。

Pocket 4P 的 P,究竟是什么?

按照惯例,这台加上了长焦、影像能力大幅跃升的设备,理应冠上「Pro」的后缀。

但大疆偏偏只给了一个单薄的字母 P。

细想之下,这也合理——

消费电子领域,标榜 Pro 往往是为了在既定赛道里跟对手比拼高低,划分出森严的等级。但你环顾四周会发现,手持云台相机这个极其细分的品类里,根本找不到一个能够对标的竞品。

这里还是无人区,只有大疆一个玩家。

抛开命名上的博弈,回到实际体验,这个 P 显然有着更丰富的解读空间。

可以是 Pro。

不管是更专业的 D-Log 曲线、更高的动态范围,还是特写中长焦,都让 Pocket 获得了前所未有的专业属性,具备跨入生产工作流的硬实力。

也是 Popular。

多出一颗镜头,换上定制摇杆,并没有垒起更高的技术高墙。相反,大疆利用强大的硬件冗余,拉低了普通用户拿起相机就能拍出好东西的技术门槛。复杂的对焦测光与繁琐的后期大大压缩,用户只需要开机、对准想留住的风景,然后按下拍摄键。

还能是 Possibility。

手持云台相机依然是个年轻物种,远没摸到进化的天花板。大疆今天能用把双摄塞进口袋,明天在这个形态里搞出更专业的电影机分支,也不是没可能。

跳脱出设备本身,最迷人、最丰富的可能性,永远在握着它的人身上。

1991 年,普适计算之父 Mark Weiser 在《科学美国人》杂志中写过一句往后被奉为圭臬的话:

最深远的技术,往往是隐于无形的,它们将自己编织进日常生活的肌理当中,直到与生活融为一体,无法分辨。

Pocket 4P 把长焦镜头和云台防抖揉进机身,以简单直观的交互、趁手好用的尺寸,顺理成章地装进更多人的口袋——而当影像设备隐于无形,影像故事也更加纯粹。

普罗大众的生产力,就由此而来。

爱范儿相信,等这台口袋电影机揣进越来越多人的口袋里,稀松平常的生活图景,一定还会长出更多东西。

让我有个美满旅程

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vivo Y600 Pro 体验:这部「充电宝手机」,为什么对 vivo 很重要

作者 郑廷旭
2026年5月13日 17:00

半年前,vivo Y500 Pro 上市,主打一颗 2 亿像素的三星 HP5 大底主摄,是当时档位首发。半年后,它的继任者 Y600 Pro 来了,后置只剩一颗 5000 万像素主摄,连副摄都没凑,但换来的是一块 10200mAh 的超大电池。

上一代留下的东西,Y600 Pro 几乎一样没接。

「换电池」本身其实不算什么新鲜事,「充电宝手机」市面上也不少。但 Y600 Pro 真正不一样的地方,是它顺手把过去 Y 系列追求的「影像 + 轻薄 + 旗舰感」几乎全部放掉了,换上了一整套完全不同的思路:超大电池、自研通信增强芯片 E1、IP68 + IP69 双重防护认证……

这是 vivo 在 2000 元档上,第一次彻底放弃「旗舰缩水版」的老打法。

从这个意义上讲,Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。

它不一定最贵、不一定最亮眼,但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解。

从 2 亿像素到 10200mAh

Y 系列在 vivo 整个产品线里的位置,过去几年是相对清晰的。X 系列在最上,承担技术与品牌势能;S 系列居中,主打外观、自拍与轻薄;Y 系列在下,面向线下市场和价格敏感的用户。

过去 Y 系列最常用的策略,是把 S 系列的核心卖点保留下来,把成本结构调整到入门用户能负担的水平。

上一代 Y500 Pro 主打拍照,是这套打法的典型样本:把旗舰影像线的一部分能力做小,搭配千元价位的整机定义,得到一台面向预算有限、但仍然在意成像的用户的产品。

这台手机在线下渠道卖得不错,因为它解决了一个具体而老派的需求:「拍照清楚」。

但到了 Y600 Pro,这套逻辑被整个换掉了。

这个变化背后,是 2000 元档手机市场的一次结构性松动。

一方面,内存价格在持续上涨,千元机正在悄悄消失,入门级手机的利润空间被压得越来越薄。如果继续走「旗舰缩水版」的老路,成本撑不住,利润率也撑不住。

另一方面,华为和苹果都在主动下探。华为有 2000 元档的产品,苹果也有 3000 元档的选择。当这些品牌进入这个价格段、用户的选择变得多了起来时,差异化就显得格外重要。

所以 Y600 Pro 必须换打法。它不能再当 S 系列的影子,得自己长出一套别人没有、也不容易模仿的卖点 —— 这就是后面那块 10200mAh 电池、那颗自研通信芯片、IP69 防护出现的真正原因。

还好,它没做成一块「板砖」

拿上手的第一感觉有点反直觉:轻。10200mAh 写在参数表上,很容易让人预期一台压手的「板砖」,但 221g 的重量和 8.15mm 的厚度,不说的话,你大概率不会想到它的电池容量已经破万。

中框做了带弧度的过渡收边,机身背面采用了微磨砂工艺,光线下呈现如水波纹般流动的光影纹理,搭配大 R 角设计,握持的手感温润。

后置摄像头模组采用了「浮光跃金」镜环设计,边缘用航空铝进行了雕琢,配合高光倒角和雕刻字样,给这台机器增添了不少质感。

手机正面搭载了一块 6.83 英寸的 1.5K 柔性直屏。这块屏幕最大的亮点是去掉了厚重的塑料支架,并且做到了 1.35mm 的极窄黑边,观感不输同价位甚至更高一档的产品。

这是 vivo 首次把电池容量拉到「万级」。这种规格过去多见于电竞或主打性能的细分品类,但把它放到 2000 元档的大众入门机上,是头一回。

落实到具体的使用场景,对于轻度使用的长辈来说,它甚至可以做到几天一充;对于需要全天候开启导航、接单软件的外卖从业者而言,不用再随时挂着一块沉重的充电宝,这本身就是体验上的巨大提升。配合 IP68 和 IP69 级的防尘防水,可靠性也完全不需要担心。

电池大,补能也得跟上。Y600 Pro 支持 90W 有线闪充,在万毫安级电池的前提下,它的回血速度并不算慢 —— 早上洗漱充一会,就够撑住大半天的基础使用。另外它还支持全局直驱供电 2.0,边充边用的发热控制会更好。

性能方面,联发科天玑 7300e 处理器规格上不算激进,应付日常的微信聊天、刷短视频、导航以及轻度游戏都没有问题。配合 OriginOS 6 的优化和 120Hz 高刷屏,日常场景下的流畅度并不会和旗舰有太大落差。

值得一提的是,机身内还加入了自研通信增强芯片 E1,针对电梯、地库等弱网环境做了优化,能保障在大多数使用场景下都不会掉线。

Y600 Pro 后置只有一颗 5000 万像素主摄,没有凑数的副摄;前置是一颗 3200 万像素镜头。日常扫个码、拍个工作记录、随手记录生活、视频通话,这套配置都够用。

综合看下来,Y600 Pro 的取舍逻辑非常清晰:与其在极其有限的预算下追求中庸的平衡,倒不如将「续航」这一痛点解决到极致。

对于这台手机的目标受众而言,10200mAh 超大电池带来的体验提升和踏实感无需多言。

最后看看价格,vivo Y600 Pro 提供四个储存版本:

  • 8GB + 128GB:1999 元(国补后 1699 元);
  • 8GB + 256GB:2299 元;
  • 8GB + 512GB / 12GB + 256GB:2599 元;
  • 12GB + 512GB:2899 元。

它瞄准的是「沉默的大多数」

vivo Y 系列的用户画像其实是非常清晰的:线下门店走进来的普通消费者、给家里长辈换机的子女、给孩子配第一部手机的家长、需要备用机的上班族。

这群人大概率不会出现在数码社群里,但他们才是线下市场真正的基本盘。他们不关心硬件和参数,对摄像头的要求只是扫码,不会去比较跑分,也不会研究主摄是几英寸的底。

他们对手机的「上限」没有要求,对「下限」有要求:别在地库里掉信号,别用半天就要找插座,别摔一次就碎屏,别让长辈总要找充电器。

这是一个比「在 2000 块里凑一台像样的手机」实在得多的命题。它的逻辑不再是「让你在预算内退而求其次」,而是「在你的预算内,把你最在意的事情解决掉」。

从这个意义上讲,Y600 Pro 可能是 vivo 今年最重要的一款产品。它不一定最贵、不一定最亮眼,但它代表了 vivo 这家公司对入门级市场的一次重新理解 —— 这个档位的用户要的是什么,不再由旗舰来定义。

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红米 KPad 2 体验:卖到 3000 块,凭什么和 iPad mini 比?

作者 柯铭源
2026年5月13日 18:17

当安卓小平板的价格上探到 3000 元档,它就绕不开一个问题:

如果预算已经接近 iPad mini,用户为什么还要选择一台 REDMI 小平板?

前不久,REDMI 在 K90 Max 发布会上带来了 KPad 2,起售价来到 3399 元。相比初代,它的价格略有上涨,也开始进入 iPad mini 的视野范围。

这让 KPad 2 的定位变得更清晰,也更残酷。它不能只靠「便宜」说服用户,而必须回答一个更具体的问题:在小尺寸平板这个品类里,安卓阵营还能提供哪些 iPad mini 给不了的体验?

对 KPad 2 来说,答案主要落在两件事上:一块更适合娱乐和游戏的屏幕,以及一套更偏向高负载场景的游戏体验。

高刷、高刷,还是高刷

先看屏幕。

作为 K Pad 系列的强项,K Pad 2 延续了前代的 3K 165Hz 超高刷 LCD 屏,多指触控报点率最高达 540Hz。同时,屏幕峰值亮度从 700nits 跃升至 1100nits。

相比只有 60Hz 的 iPad mini,KPad 2 的屏幕体验无疑更强。

对于高频打游戏、看视频、刷内容的用户来说,165Hz 高刷带来的顺滑感是很容易被感知到的。尤其是在支持高帧率的游戏里,画面流畅度和触控跟手性,会直接影响整机的使用爽感。

另外,KPad 2 的正面观感也更进一步:新机把屏幕边框做成了四等窄边,视觉上比前代更协调;边框的宽度表现也优于 iPad mini。

第二个重点,是游戏性能。

iPad mini 一直是小尺寸平板里很强的游戏设备。它的芯片性能、iOS 调度和游戏生态都有优势,这也是很多用户愿意为它买单的原因。

面对一台已经被市场验证过的「小屏游戏平板」标杆,KPad 2 给出了自己的答卷:旗舰处理器 + iPad mini 没有的性能装备。

从天玑 9400+ 升级到了同代旗舰天玑 9500;在 iPad mini 只有基础散热的时候,KPad 2 的 VC 散热面积扩大到 15300mm²。

更先进的制程、更强的散热,再叠加 165Hz 高刷屏,构成了 KPad 2 最核心的游戏体验优势。

实际测试中,KPad 2 运行《明日方舟:终末地》30 分钟,全高画质下平均帧率为 57fps,全程机身温度控制在 40℃ 以下。

小体验决定成败

更重要的是,它没有只堆性能参数,而是对横屏握持做了针对性处理——主板采用中置摆放,用户横屏握持时,手指可以避开发热区域,长时间游戏不会明显烫手。

这类细节不一定会出现在参数表里,但会直接影响游戏体验。

KPad 2 的接口设计也明显服务于横屏游戏场景。

它在长边侧提供了一枚 USB 3.2 Gen1 规格的 USB-C 接口,横屏游戏时,充电线不会顶住手掌。再加上旁路充电支持,边玩边充时也能减少电池发热和性能波动。

对于把小平板当作游戏设备的用户来说,这些设计比单纯的跑分更重要。它解决的是一台设备能不能长时间、稳定、舒服地玩游戏。

影音体验也被放在了更适合横屏使用的位置。

KPad 2 两侧扬声器开孔被安排在靠近后置镜头的一侧,横屏看剧或打游戏时,不容易被手掌挡住。这次它还加入了 BOSE 联合调音,并支持杜比全景声,外放的低频能量感和声场表现都有不错的完成度。

这部分不算 KPad 2 最核心的卖点,但它强化了作为小平板的娱乐属性。看剧、游戏、外放,这些场景被放在了一套比较完整的体验逻辑里。

回到机身本身,KPad 2 延续了初代的简洁风格。

它采用全金属一体化机身,后盖使用微米级陶瓷喷砂工艺,提供黑、白、紫三款配色。背部取消了前代的长条镜头模组,换成更简洁的「火山口」造型。

细节变化也不少。音量键从此前的一体式设计改成分体式,按压反馈更明确;电源键加入指纹识别,日常解锁更顺手。

KPad 2 还新增了一枚自定义按键,可以一键开启超级小爱记忆、狂暴模式等快捷功能。

不过,KPad 2 也并非没有代价。

相比前代,它的厚度增加了 0.2mm,重量增加了 19g,拿在手里会更有分量。再加上尺寸变化和电源键指纹的加入,部分初代 KPad 的第三方保护壳无法继续通用。这类变化不影响它的核心体验,但对想换新机的老用户来说,需要提前注意。

系统和生产力部分,则更像是 KPad 2 的补充项。

小尺寸平板本来就不适合承担重度办公,它更适合轻量记录、文档查看、临时回复消息,以及作为手机和电脑之间的第二块屏幕。

KPad 2 支持通过小米澎湃互联,与小米手机配对使用跨端移动数据。虽然 KPad 2 没有提供独立插卡的版本,但在小米生态内,它依然可以获得比较顺滑的跨设备体验。对于小米手机用户来说,这部分体验会比单独看参数更有价值。

KPad 2 的用户群体很明确。

它并不需要在所有维度上取代 iPad mini。iPad mini 依然有更成熟的应用生态、更稳定的系统体验,以及苹果设备之间的协同优势。

但如果用户的需求非常具体,比如想要一台小尺寸、高刷、高亮度、适合横屏游戏和娱乐的安卓平板,KPad 2 的竞争力就会变得清晰。

它真正抓住的,是一群对小尺寸平板有明确用途的人:他们想要更好的屏幕,更强的散热,更舒服的横屏握持,以及更接近游戏设备的使用体验。

在这个前提下,KPad 2 卖到 3000 元档,并不只是价格上探,而是把安卓小平板的竞争重点,从「便宜替代品」拉回到了「体验差异化」。

最后再来看看售价

  • 8GB+256GB:3399 元(原价 3599 元)
  • 12GB+256GB:3799 元(原价 3999 元)
  • 16GB+512GB:4799 元(原价 4999 元)

如果预算已经来到 iPad mini 附近,KPad 2 要说服的并不是所有人。

它要说服的是那些明确知道自己想要什么的人:一块丝滑的屏幕,一台更适合游戏的小平板,以及一个更贴近安卓和小米生态的娱乐终端。

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连时间都没法看的手环,每年敢收 1000 块,居然比苹果还火?

作者 苏伟鸿
2026年5月14日 12:27

Google 可以说是 5 月最出尽风头的科技公司,趁着 Goog I/O 大会的节点,一口气发布了大量新产品——

有颠覆手机系统的智能系统和 Gemini Intelligence,有颠覆电脑使用范式的 Googlebook,还有这个要颠覆智能手表的无屏手环 Fitbit Air——内嵌 Gemini,主打 AI 健康功能。

为此,Google 不仅重新捡起了快被扫进垃圾堆的 Fitbit,还请来 NBA 当家球星库里做代言。野心很明显,就是要在智能穿戴拿下一块市场。

不过,Fitbit Air 瞄准的并不是苹果 Apple Watch,而是对标这两年大火的「WHOOP」——这是一家创立 12 年,却在近两年异军突起的科技新贵,无屏手环是他们最主要的产品。

WHOOP 从产品定义到营销策略,都相当特立独行。他们不卖手环,直接送!只是如果想正常使用,要收一笔不菲的订阅费,来开启 AI 健康功能。

今年 3 月,WHOOP 完成 6 亿美元融资,估值超过 100 亿美元。

在这个充电头都会加一块屏幕的时代,一个没有屏幕的智能手环却卖爆了,凭什么?

无感设计,极致简洁

WHOOP 并不是一家初创公司,实际上成立于 2012 年,早于初代 Apple Watch,和 FitBit、Pebble 等名字并列为智能手表的探索者。

在那个技术还没那么发达的年代,手腕上没法集成太多东西,所以像主打健身健康的 Fitbit 和 WHOOP,初代产品基本上都是一个没屏幕的手环,反馈和交互靠手机 App 完成,本质上和在手腕上绑了一堆传感器无异。

图源:Tom’s Guide

随着技术发展,以及 Apple Watch 对用户心智的教育,类似的智能手环产品很快也都配备了一个小屏幕——在当时,手腕上的触控屏是大势所趋,要不然为什么要无缘无故给身上带个不便宜的手环?

WHOOP 不这么认为,时至今日他们的手环产品依旧没有屏幕,仿佛这十几年的智能穿戴变革浪潮,将他们给遗忘了。

一开始做无屏是妥协,现在还在做无屏,那就是「坚持」了。

实际上,「无屏」这件事,让 WHOOP 变成了一个异常简单的产品,没有太多复杂性和限制,带来了使用上的自由。

创始人 Will Ahmed 认为,一旦为 WHOOP 配备屏幕,那么就会不断加入时间、健康提醒、消息提醒这些功能,成了一块智能手表。这个赛道,很难和苹果三星等品牌竞争。

Will Ahmed

Reddit 上不少用户也表示,选择 WHOOP 的原因,就是因为它没有一块让人分心的屏幕,够纯粹。

WHOOP 的本质就是一个健康传感器,你可以将它佩戴在在身上的不同地方,官方也推出了可以和 WHOOP 配套使用的贴身衣物配件,这种灵活性是智能手表和智能指环都难以媲美的。

Apple Watch 的逻辑,是把更多信息带到手腕上;WHOOP 的逻辑,则是设备彻底退居幕后。

追根溯源,最终让 Apple Watch 得以成立并走进千家万户的原因,也是因为苹果为其找到了「运动健康」这个主要定位。

图源:CNET

这就带来了一个很有意思的反转:Apple Watch 本来应该杀死智能手环的比赛,但随着智能手表越来越普及,也越来越多人能理解「在身上绑传感器」的价值,反而让 WHOOP 极致简洁的价值得以凸显。

时至今日,依然有不少人更偏爱具备美学价值的传统机械表,又向往 Apple Watch 的健康监测功能,只是手上同时戴两块表难免显得有些别扭。爱范儿也采访了身边的真实用户 @flypig,他告诉我们:

因为我有不少机械腕表,我认为是一些蛮好看的饰品,根据心情换着戴。但我又有记录身体状态的需求。我不希望左手一块机械腕表,右手一块 Apple Watch。我试过,感觉戴两块表看起来还是太怪了。

单论产品形态,WHOOP 比 Apple Watch 有不少优势:没了屏幕,换来了两三周的续航,还有极致的轻便,顶配版也不到 30 克,佩戴在身上几乎无感;硬件本身成本极低,会员提供终身保修,非常适合极限运动爱好者,丢了换新也只需要 50-80 美元不等的补办费。

由于 WHOOP 手环本身没有任何交互,只需要「佩戴」,这意味着对于儿童,特别是更需要健康监测的老人群体来说,没有任何使用的门槛。

让人愿意戴,并且愿意长时间戴,这就是智能穿戴产品最重要的优势,这样看来,极致简洁的 WHOOP 已经是一个相当有价值的产品。

普惠,从运动员到每个人

10 年的时间,智能穿戴领域瞬息万变,最早的行业竞争者 Fitbit 和 Pebble 在苹果等大厂入局后,都走向了沉寂。

WHOOP 不仅顽强存活了 12 年,还在这两年大火。这个看似「逆袭」的故事,或许从一开始,就已经埋下了伏笔。

在成军之初,WHOOP 就没有瞄准大众用户,功能不止于步数、心率这些常规体征数值,直接聚焦「睡眠」「恢复」和「负荷」三大指标,用量化的分数告诉用户每一天醒来恢复程度如何,今天是否适合训练。

这种功能源自于创始人 Will Ahmed 自己大学时期作为壁球队员的经历:他发现自己很难达到训练量和恢复之间的平衡,于是开发了专注于追踪恢复、运动负荷和睡眠指标的 WHOOP。

由运动员打造的产品,自然最懂运动员,因此 WHOOP 在最初就瞄准了运动员这个非常独特的用户群体。

虽然这让他们在大众消费者之间的知名度更低,却避开了和 Fitbit 和 Apple Watch 竞争,拿下了包括美国职业棒球联盟在内很多职业运动队的独家订单。

并且,WHOOP 的专业属性很快也获得了 NBA 明星勒布朗 · 詹姆斯,和「C 罗」克里斯蒂亚诺·罗纳尔多这样的重量级用户作为「自来水」,不愁曝光和知名度。

这也是 WHOOP 的聪明之处。 不管是什么消费品,由大众产品冲击高端很难,但反过来要轻松得多了。

对于中产阶层来说,WHOOP 自带了一个「精英运动员同款」的光环,建立起「专业」的品牌形象,只差购买的契机。

2018 年开始,WHOOP 将产品从原本的 500 美元售价,转变成 6 个月起订,每个月 30 美元的订阅方式,大幅降低了准入门槛,正式向大众消费市场进军。

这个转变也彻底改写了 WHOOP 的商业模式:从一家「硬件」品牌,转变为了售卖软件的服务商。

手环是 WHOOP 商业模式的起点,却并非核心。这个手环几乎是「白送」给用户,WHOOP 在官网售卖的直接就是「订阅」,买的是一年的会员,成本直接包含在订阅费之中,免费试用一个月甚至直接送你一个手环。

当然,WHOOP 不同档位的会员,能拿到的表带配置有所不同,只是 WHOOP 不需要你为硬件付费,套餐可以随时换。

购买 Apple Watch 之后,只要硬件本身没有故障,理论上你获得了这个产品的终身使用权;至于 WHOOP,只要停止续费,那么你手上的表带就没有任何价值。

硬件形态只能吸引体验,软件体验才能真正留住人心,对于 WHOOP 来说更是如此。

WHOOP 的手机应用,把身体数据做成了一种几乎不需要学习成本的「身体仪表盘」,各种可视化图表,自己今天睡得怎么样、锻炼强度如何,身体年龄多少,一目了然。

普通人或许很难理解自己的「恢复」分数究竟算高还是低,但通过颜色区分,身体状态会变得非常直观—— 绿色意味着恢复状态良好,今天可以正常训练;红色则像是一张警告牌,提醒你身体还没缓过来,最好暂停运动。

全球疫情之后,越来越多人开始关注自己的「身体状态」,而不只是单纯记录运动数据。这个趋势,恰好撞上了 WHOOP 从「运动装备」向「生活方式品牌」的转型期。

与此同时,随着房颤、血压趋势等健康监测功能不断加入,再加上 WHOOP 4.0 在续航、体积和佩戴体验上的全面升级,以及免费试用机制降低门槛,越来越多原本并不热衷运动的普通用户,也开始接触并接受这个品牌。

从运动员的明星光环带动,到低门槛高价值的使用方式,WHOOP 也从从一款运动员工具,变成了一种新的中产社交符号,就像 Lululemon、冷水浴、燕麦奶。

你未必真的运动,但只要把 WHOOP 戴在手上,就仿佛已经进入了那个高度自律、关注健康、持续优化自己的生活方式体系——至少外人看来如此。

买 AI 硬件,就是为 AI 付费

WHOOP 这种订阅制的商业模式,对于智能手表来说很超前,但和当下热门的「AI 硬件」,又惊人地相似。

用 Plaud 举例,只要你是真正的录音笔目标用户,基本绕不开会员订阅,才能获取足够的录音转写时长,而它体验的核心,就是那个负责整理、理解和调用录音内容的 App。

以前做产品和硬件,我们会推崇「All in One」,在有限的机身中尽可能配备更多的功能。

而现在,我们看到许多真正跑通的「AI 硬件」,反而都回到了更简单的形态:功能单一、交互克制,却能够深入某个具体场景,持续收集数据,再交由后端 AI 去整理、理解,并最终生成真正有价值的结果。

WHOOP 也是如此,它的形态,真的就是将传感器绑在身上,贴近身体的同时又保证尽可能无感。

智能穿戴近年的方向,也已经不止于单纯收集数据,还要呈现简单易懂的结果。Apple Watch 的「生命体征」功能,本质上就是把体温、血氧、心率、睡眠等趋势,浓缩成「身体是否异常」的直观指标。

2022 年底,ChatGPT 掀起了生成式 AI 的浪潮,每个行业都在借助 AI 改造自己的产品和商业模式。2023 年 9 月,WHOOP 接入了 GPT-4,推出「WHOOP 教练」功能,利用大模型对用户的数据进行解读,提供更个性化的建议,属于第一批尝试将 AI 和健康相结合的厂商。

由于布局时间早,WHOOP 算得上是当今智能穿戴产品中 AI 健康功能的第一梯队。CNET 的编辑尝试过很多类似的产品,唯独觉得 WHOOP 是「好用」的:

她忘记了自己即将要来月经,而 WHOOP 教练提前两天通知她激素发生变化,因此锻炼会更吃力,建议降低强度,并在月经期间根据她的恢复情况,智能轮换调整了她的训练计划,很好帮她纠正了「练得多=更好」的心态。

@flypig 则表示:

我认为它的 AI 能力——特别是那个 LLM 问答框的体验——实属一般般。但它 AI 之外的智能建议和规划能力,我认为,很不错,够用了。我愿意每年给他们交钱。

从 WHOOP 可以看出,健康监测和 AI 属于一种「双向奔赴」。

智能穿戴设备能持续对身体的指标进行长时间监控,但累积了海量数据之后,对用户的价值却没那么大。

而想要从 AI 那里获得很好的结果,就必须要提供充足且高质量的上下文,智能穿戴设备获得的数据,刚好可以让 AI 进行和解读。

智能穿戴接下来要实现的跃迁, 不仅要替你解读数据,还要根据数据直接给你实在的建议。

这也是为什么,沉寂了好几年的 Fitbit 忽然被复活。

本来 Google 已经有了 Pixel Watch 的可穿戴产品线,不带屏幕的 Fitbit 的重点放在了 AI 健康模式上,为自家的 Gemini 找到了另一个落地的场景,不只是 Google 生态,甚至在打苹果阵营的主意。

Google Healthm

我依旧不会将 WHOOP 或者 Fitbit 称作一个「AI 硬件」, 它们更像是借助 AI 完成了一次新的叙事包装,核心依旧是健康监测那套已经被验证了十多年的逻辑,这也是它们能重新进入大众视野的原因。

当传感器本身逐渐触及技术瓶颈,智能穿戴真正重要的问题,也从「还能测到什么」,逐渐过渡到「如何理解这些数据」,WHOOP 在讲的,就是这样一个故事。

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好消息:微信有 AI 了!坏消息:是元宝…

作者 苏伟鸿
2026年5月15日 10:34

相信这样的场景很多人都不会陌生:

在微信上聊工作、讨论旅行计划,甚至只是和朋友闲聊,聊着聊着突然想让 AI 帮忙总结重点、做个规划,结果却只能一段一段复制聊天记录,再手动粘贴进 AI 对话框里。

再比如,中午小憩了一会,醒过来发现群里发了几百条消息,想吃瓜又得一条一条翻……

如果能一键将聊天记录转发 AI,岂不美哉?

这样的功能终于来了,但遗憾不是在微信里:

现在,把微信和元宝更新到最新版本之后,聊天记录转发可以选择直接发给元宝来总结。

虽然同属腾讯生态,但微信和元宝之间始终有种微妙的距离感——终于,这次两者之间的联动,又紧密了一点。

爱范儿也第一时间体验了这个功能,看看它究竟好不好用。

产品很美好,效果很一般

要想把微信聊天记录转发给元宝,方法很简单,首先选中想要转发的聊天记录,选择「转发到其他应用」,就能直接发给元宝,可以补充一些提示词。

整个过程有点像把讨论、聊天过程中零散的内容,让 AI 帮忙进行整理,因此这个功能首先最合适的场景,就是各种工作群的讨论和安排信息。

直接处理聊天记录有一个好处,元宝可以将讨论精准和发言者匹配,很适合用来处理会议纪要和工作安排。

旅游计划同样也是一个高频场景,因为行程一般都是靠你一言我一句的对话讨论出来,这时候就可以直接交给元宝处理,还能让它帮忙推荐旅游地点。

还有一个有点邪修的用法:平时工作忙没时间看群,又担心错过什么热点或者话题,可以直接选中所有聊天记录,让元宝帮你看群帮你总结。

又或者讨论了很久都不知道聚餐吃什么,也可以把讨论的过程选中,让元宝帮忙推荐。

尝试了很多场景,大部分情况下都达到了预期,但总体来说,还有一些体验细节不够完善。

目前元宝最擅长处理的聊天记录以文字为主,而如果聊天记录中包含文件,特别是涉及多个文件,效果会比较随缘,很多时候会无法读取文件。

即使能成功读取,也不一定能按照提示词进行任务处理:整理发票有时候都未必能填对,让他根据文件做个思维导图,也经常失败。

要知道,整理聊天里的发票真的是很主流的场景啊!

我能很明显感觉到一个落差:明明将聊天记录发送给 AI 是一个很有价值的场景,但元宝交付的结果,总让我略感失望,并且忍不住想,如果能转发给豆包或者 ChatGPT,会不会更好?

更深层的问题,是这个聊天记录转发的交互总给我一种「绕远路」的感觉。

在此之前,元宝已经作为联系人存在于微信之中,处理聊天记录这件事,却依旧需要「跳转」这一整套外挂式流程, 过程中需要多次点击。

或许是因为微信严格的隐私保护规则,元宝只能以「临时聊天」的形式处理聊天记录,不会留下历史记录,关闭后无法找回。

对于微信来说,这样的功能似乎「可有可无」。

如果微信想要 AI 化,他们或许会有更好的实现方式,例如直接做一个「AI 群友」,at 它就能回答问题或者处理聊天记录;以及一个常驻对话列表的 Agent,可以直接对话,可以直接接收聊天记录。

但这件事没那么容易,原因已经是「老生常谈」:微信需要简约,需要克制,因为每一点小变化都会影响到十亿级用户。

在元宝这个功能上线的同一天,腾讯发布了今年第一季度财报,在股东大会上马化腾表示,在微信里做 Agent 需要「更长远的考虑,大家要有点耐心,这个不是匆忙就能出来的。」

腾讯的 AI 王牌是微信

马化腾还提到腾讯的 AI 战略:

原来一年前我们以为上了船,后来发现那个船漏水了,现在感觉站上去了,还坐不下去,还是希望船速能快一点。

从财报来看,AI 已经成为了腾讯的重要投入,一季度研发投入达 225.4 亿元,同比 19%;资本开支 319.4 亿元,主要用于算力、存储等云端基础设施的扩张。

今天中午,有自媒体传出「疑似腾讯 AI 一号位即将离职」的消息,下午就被腾讯公司火速辟谣,本身也向外界释放出一个信号:腾讯 AI,不容有失。

根据 AICPB 最新榜单,在国产 AI 应用排名中,腾讯元宝排名第十,访问量为 1773 万,远逊于豆包(1.63 亿)和千问(4424 万)。

在 AI 领域中,腾讯和苹果有着相似的处境:产品入口和用户规模都是顶级配置,AI 模型本身却还支撑不起这种期待。

元宝 AI 社交应用「元宝派」

生成式 AI 火了 3 年,从去年年底开始,AI 应用之间的战斗已经进入了「场景化」的比拼,不仅出现「龙虾」OpenClaw 这样的全新形态,传统的 ChatBot 交互模式也集成了生活服务,像阿里千问和字节豆包,都在积极将电商等各种生态内的优势服务,和自家的 AI 助手相结合。

这本来应该是腾讯的舒适区,因为国内最强大、最全能的生活应用,也就是微信,就在腾讯手中。

但很明显,微信对「AI 化」抱有非常慎重的态度。腾讯不能承受因技术或功能不成熟而扰乱微信庞大用户群的体验。

只是对于腾讯来说,在 AI 性能落后其他对手的情况下,微信这张王牌的价值还是太重要了。,于是,我微信和元宝虽然没有完全敞开双臂拥抱彼此,也开始小心翼翼试探边界。

究其原因,除了微信相对封闭的生态逻辑,还有两个问题没能被回答:微信究竟要如何「AI 化」?而元宝在其中又应该扮演什么样的角色?

The Information 报道指出,即使腾讯在下重本加速建设自己的混元模型,微信方面还是认为混元当前水平不够拔尖,甚至开始为微信 Agent 测试第三方 AI 模型,这带来了隐私和整合上的挑战性。

微信方面,爆料称其实一直在做自己的 AI Agent 模型技术,计划在年中发布一个微信智能体,可以和整个小程序生态相结合,提供打车、购物的服务,并且将以联系人和聊天的方式直接集成微信之中——但就像前面提到的,这件事太重大、影响面太广了,急不得。

一旦这个产品问世,可能将是全国最多用户的 AI 入口。

微信需要 AI,但未必需要「元宝」,这才是腾讯现在最微妙的问题。

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笑死,莫奈真迹被全网痛批是 AI「废画」

作者 莫崇宇
2026年5月15日 13:46

如果你想在今天的互联网上毁掉一幅世界名画,最快的方法不是物理消灭它,而是只需要给它贴上一个标签:「这是 AI 画的」。

最近,X 用户 @SHL0MS 进行了一场充满恶趣味的社会实验。他上传了一幅法国印象派大师克劳德·莫奈的《睡莲》真迹,特意打上平台的「Made with AI」标签,并配上了一段文案:

「我刚刚用 AI 生成了一张莫奈风格的图像。请尽可能详细地描述一下,这幅画作为何不如莫奈的真迹?」

▲ 原推文🔗 https://x.com/SHL0MS/status/2054280631807316329

面对博主的「钓鱼执法」,互联网上的 艺术卫道士们瞬间闻风而动。在博主刻意强调的详细二字诱导下,评论区迅速被各种长篇大论的专业分析淹没。

比起既搞笑,又令人十分感慨的大型翻车现场,这场闹剧也向我们揭示了一个残酷的真相:在 AI 时代,真正开始产生严重幻觉的,不光只有 AI,还有人类自己。

把真莫奈画作伪装成 AI 画作后,全网的艺术专家都翻车了

截至发稿前,网友原推文更引来了 400 万网友的在线围观,并开始在各大社交平台流传开来。

这幅画本身并没有什么可疑之处。画面里是莫奈标志性的睡莲池,水面漾着零碎的光斑,笔触的边缘晕染成深深浅浅的绿,整幅画笼着一层柔和的雾气感。如果你在卢浮宫的展厅里迎面撞上它,大概率只会感叹一句「莫奈果然是莫奈」,然后掏出手机拍照。

可现在,它顶着「Made with AI」的标签挂在那里。

果不其然,网友们丝毫没有辜负博主的期待。为了证明自己拥有超越 AI 的艺术审美,评论区瞬间涌现出无数个野生列文虎克。大家拿着显微镜,开始对这幅「AI 垃圾」进行各种细节解剖:有人信誓旦旦地指出构图的硬伤:「这一切都是一团糟,毫无空间感而言」;

有人目光如炬地抓住了色彩的破绽:「颜色是颠倒的,绿色的水面上显示的是蓝色的睡莲」;有人痛批细节的粗糙:「缺乏质感、棱角、褶皱、缝隙、折痕、斜面和立体感,这些都是塑料艺术品的典型特征。」;

有人辣评:「画面的景深和色彩选择毫无协调性,树的倒影和睡莲混杂在一起,完全不顾空间深度和对比度,背景中睡莲和藻类的混合部分模糊不清,就像大多数 AI 作品一样。」

有人给出了看似最一针见血的评价:「你能从骨子里感觉到这幅画缺乏真正的激情,毫无灵魂的赛博废料。」还有顶级「嘉豪」洋洋洒洒写了数百字的长文分析。

看着这些言辞恳切、逻辑自洽的批判,你几乎要为人类对艺术的敏锐感知力拍案叫绝,直到真相被公布,这幅被全网群嘲的画作,正是印象派宗师克劳德·莫奈(Claude Monet)亲手绘制的传世名作。

而稍微懂点艺术史的人应该都知道,莫奈在 1912 年确诊了严重的双眼白内障。随着视力急剧衰退,他眼中的世界失去了冷色调,变得模糊而斑驳。

他晚年创作了 250 幅 《睡莲》系列油画,原本就是以极其抽象、狂放甚至「不精准」的笔触,来记录他眼中那个正在消融的光影世界。

如果当时有人拿着「笔触不精准」、「缺乏激情」这套标准评判他,莫奈大概也只能苦笑。

标签即正义,AI 时代也有「廉价红酒实验」

为什么网友会把莫奈的真迹当成 AI 痛批?

在 Reddit 的 Singularity 版块上,这起事件引发了数千条的激烈讨论。有网友一针见血地指出了背后的心理学机制:这不过是又一次经典的认知偏差(Cognitive Bias)实验。

这就不得不提到 2001 年法国波尔多大学发生的一场著名心理学实验。

当时,研究员 Frédéric Brochet 邀请了 54 位资深的葡萄酒品鉴专家。他将一瓶廉价的白葡萄酒,用无味的食用色素染成了红色,然后请专家们品鉴。

2001年在法国波尔多大学进行了一项有趣的实验。 心理学博士兼平时亲自酿造葡萄酒的教授弗雷德里克•布罗舍给54名葡萄酒专家两杯葡萄酒,让他们比较一下味道。

结果令人大跌眼镜:这些平日里对风味挑剔至极的专家们,端起酒杯,煞有介事地写下了「浓郁的浆果香气」、「坚果般的余味」、「单宁厚重」——全都是红酒才有的特征,没有一个人发现这其实是白葡萄酒。

如果你告诉他们这是廉价酒,他们就会喝出酸涩;如果你告诉他们这是顶级名庄,他们就能品出岁月的沉淀。

今天,「AI 生成」这四个字,就是那张贴在廉价酒瓶上的标签。

当这幅画被贴上 AI 的标签时,人们的潜意识里就已经预设了它廉价、机械、没有灵魂。所以,他们并不是在用眼睛看画,而是在用大脑里的偏见去「寻找」那些预设的缺点。

网友所谓的「我能从骨子里感觉到它没有灵魂」,不过是一种被包装在理性主义框架下的玄学废话。正如一位 Reddit 网友的犀利吐槽:「如果有人告诉你这是 AI,它就毫无灵魂;如果告诉你这是人类画的,它就充满了激情。艺术的真实质量,在讨论中已经变得无关紧要了。」

我们不得不承认一个尴尬的事实:绝大多数人——包括那些在网上口若悬河的赛博判官——根本就不具备分辨顶级艺术与 AI 杰作的能力。如果在 AI 出现之前你看不懂莫奈,那么在 AI 出现之后,你也依然看不懂。

一场针对 AI 的大型猎巫

莫奈事件绝不是孤例,它折射出的是当下互联网一种极其危险且病态的趋势:「反 AI 猎巫行动」。

在生成式 AI 狂飙突进的今天,每天都有大量真实的人类艺术家在绝望地自证清白。他们的画作仅仅因为太过写实、光影太完美,或者相反的手指画得有点粗糙、比例有一点失调,就会被愤怒的网友打上 AI 的烙印,群起而攻之。

互联网上最著名的惨案,莫过于 2022 年底的 Ben Moran 事件。

这位人类数字艺术家在拥有 2200 万用户在 Reddit 论坛上发布了一幅名为《战区缪斯》(A Muse in Warzone)的插画。结果,版主以「这是 AI 生成的图片」为由,直接将他永久封禁。

当 Ben Moran 委屈地交出自己的线稿、图层和长达数十小时的绘画过程录屏,试图自证清白时,版主却给出了一个傲慢至极的回复:「我不相信你。就算这真的是你画的,它的风格也太像 AI 了,它毫无价值。你最好换一种画风。」

看,这就是我们当下的荒诞现实。真正的人类艺术家既不能画得太完美(那是 AI 的代劳),也不能犯低级错误(那是 AI 的幻觉),甚至连画风都不能撞车。

甚至这种偏见不仅存在于大众之中,也正在蔓延到专业领域。

美国奇幻小说巨匠 Brandon Sanderson(布兰登·桑德森)曾进行过一个盲测实验。研究人员将他亲手写的段落,与 AI 模仿他的文风生成的段落放在一起,让一群专业作家和同行去分辨。

结果,连这些靠文字吃饭的作家,都无法准确分辨出哪个是 AI 写的。

更有趣的是,在一些未贴标签的文学实验中,顶级的文学评论家在盲测时,反而更偏爱 AI 生成的文学作品,认为其更具张力;可一旦

给这些作品贴上「AI 生成」的标签,同样的评论家就会立刻换上一副面孔,开始挑剔其中缺乏人类情感的共鸣。
而莫奈真迹被当成 AI 赛博废料,看似只是一场互联网狂欢,但它背后隐藏的社会危机却让人无法一笑而过。

正如一个网友所说: 「我最害怕的不是 AI 变得多强大,而是它正在摧毁社会的信任基础。在一个没有人相信任何事物的社会里,我们将寸步难行。」

最可怕的未来,或许不是 AI 觉醒并消灭人类,而是社会信任的彻底破产。当人们发现自己的感官不再可靠,当「眼见为实」成为历史,我们就会彻底退回到情绪和立场的舒适区。

只要是我不喜欢的、不符合我认知的,我就可以名正言顺地指责它是「AI 伪造的」;只要是符合我心意的,哪怕是粗劣的 AI 生成,我也会赞美它的「真实」。

我们看似在拒绝 AI ,却又在不知不觉中,把自己活成了最容易被算法预测和操控的机器。人类也开始越来越像自己想象中的 AI:输入标签,输出预设结论,中间那段真正思考的过程,已经被省略掉了。

面对未知,人类的幻觉和普信,比 AI 有过之而无不及。

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大疆 Pocket 选购指南:我有 iPhone,还需要买 Pocket 吗?

作者 周奕旨
2026年5月15日 15:00

大疆的 Pocket 系列三年不更新,一更新就来了两台——

过去一个多月,Pocket 4 和 Pocket 4P 可以说是最受瞩目的相机,就在今晚的戛纳电影节上,Pocket 4P 以口袋电影机的身份在欧洲电影殿堂亮相,距离正式发布时间,相信不会太远了。

与此同时,大疆也对 Pocket 3 进行了降价处理,于是我们看到了泾渭分明的 Pocket 系列产品线:

  • Pocket 3:入门级的手持云台 vlog 机,2299 元
  • Pocket 4:全能的手持云台相机,2999 元
  • Pocket 4P:准专业级的口袋电影机,预计价格会来到 4000 元档

相信有许多持币观望的读者,也和爱范儿抱着同样的疑问:

三台 Pocket 我该怎么选?有了 iPhone,我还需要 Pocket 吗?

结合实际体验,爱范儿一次性帮你理清楚。

Pocket 三代同堂,怎么选?

先仔细聊聊 Pocket 4P。

虽然目前 Pocket 4P 依旧没有公布更详细的参数,但参数在本次形态更新面前,是最不重要的话题——

从产品逻辑来看,Pocket 4 已经将单摄的手持云台相机推向较为成熟的状态。此时,增加一颗摄像头成为一件顺理成章的事情。

绝大多数手机的主摄和单摄 Pocket,提供的都是广角视野。广角适合交代环境,适合把大山大河框进画面。但当你拿着设备走入拥挤的人群,广角的缺点就暴露无遗:画面太杂乱了。

此时,一颗长焦镜头可以完成空间上的压缩,把无关的背景剔除出去。

大疆将这颗多出来的摄像头定格在 3×,这是一个非常巧妙的数字。它比主摄更贴近人眼对焦后的视线范围。从我们上手体验来看,Pocket 4P 这颗 3× 镜头还提供了比较自然的虚化,非常适合拍摄更凸显主体的人像或特写画面。

但对于用户来说,多的这一颗摄像头,并非绝对的正收益:Pocket 系列自诞生起,核心卖点就是「无感携带」,增加镜头,意味着增加重量、侵占内部空间,甚至可能牺牲一部分续航。

其实这种担心,恰恰帮大疆划清了 4P 和 4 之间的界限。

Pocket 4P 是给那些「创作者」准备的。他们清楚地知道自己要拍什么,素材最后会进入 Mac,在 DaVinci Resolve 或者 FCPX 里进行精细的剪辑。对他们来说,为了在极轻便的体积下获得原生焦段的景别切换,以及高度统一的素材规格,牺牲一点点重量完全值得。

而对于大多数普通人来说,Pocket 4 才是那个更轻量、更理性的选择。

虽然前代 Pocket 3 打造出千万台的神话,但其本身并不是一台完美无缺的相机——只有 USB 2.0 导致数据传输过慢、像素量过低以及动态范围不够大,这些都是问题。

而 Pocket 4 提供了 3700 万像素,更高的像素意味着内置的无损 ISZ 变强了。在 Pocket 4 上,通过传感器裁切获得的 2× 焦段更为清晰,足以应付日常记录。

除此之外,它还内置了 107GB 存储,带来了更好的动态范围。忘记带内存卡、传输速度和动态范围不够的问题,被一次性解决掉了。

可以说,Pocket 4 就是目前单摄手持云台相机的完全体。

至此,Pocket 4 系列两台机身的区别已经很清晰了:

如果你追求生产力,强调原生光学焦段带来的画质与虚化,需要 3× 镜头获得更丰富的画幅景别,那么 Pocket 4P 毫无疑问是更好的答案;

如果你只是希望有一台能轻松塞进裤兜、防抖优秀、可以独立于手机拍摄视频和 Live Photo 的机器,那么 Pocket 4 凭借更高的像素和好用的 2× ISZ,已经绰绰有余。

最后是 Pocket 3。

在 Pocket 4 补齐了大量痛点的情况下,Pocket 3 还有存在的意义吗?

当然——新设备的出现,最大的贡献往往是把老旗舰的价格打下来。

在 Pocket 4 系列轮番上场的间隙,我们观察到 Pocket 3 已经完成了一轮官方降价,在某些平台叠加各种补贴的情况下,已经落到了 2099 的价格。

甚至在未来,我们能以 1 开头的价格买到 Pocket 3,也不是不可能。

对于预算有限、或者刚刚萌生拍视频念头的新手,这就是性价比最高的 「守门员」。

最后,按照爱范儿编辑部的推测,Pocket 4P 的定价大概率在 4500 元左右,但也不排除大疆卷起来定一个 3999 元的价格。

此时,如果将 Pocket 系列按照价格排开,我们会发现一个巧妙的设计——

从 2000 元档的 Pocket 3 到 3000 元档的 Pocket 4,最后到 4000 元档的 Pocket 4P,大疆正在把无人机上那套 Pro、Air、Mini 的组合拳搬到口袋相机上。

这套阵容已经在无人机市场证明了它的成功。现在,Pocket 也将组成这样的阵容了。

有了 iPhone,我还需要 Pocket 吗?

在 Pocket 4P 的上手文章发布后,我收到不止一个朋友的问题:

我有 iPhone,还需要买 Pocket 吗?

理清了 Pocket 家族的内部定位后,这是我们必须面对的现实问题:既然大家手里都有一台性能强悍的 iPhone,为什么还要花钱买一台功能单一的云台相机?

这其实是一个关于「设备属性」的哲学问题。

在多次迭代后,iPhone 在动态影像领域的基础不可谓不强,三摄变焦顺畅、色彩高度统一、防抖优秀、Apple Log 甚至已经更迭到第二代。

但问题在于,手机始终不是完全针对拍摄设计的特化产品——

除了拍摄以外,iPhone 还需要承担复杂的日常任务,无时无刻需要分散注意力,随时可能会有工作消息、语音电话打断你的拍摄、需要考虑拍摄之外手机还有没有充足的剩余电量保证你与世界的关联,还需要注意拍摄会不会占满本就贵如黄金的存储空间……

而 Pocket 则是完全服务于拍摄需求的相机:不能打电话,不能回微信,不能刷社交软件,一切与拍摄无关的东西,都不会出现在你手里的 Pocket 上。

更别提,Pocket 还有机械云台天生在结构上比 iPhone 的防抖更稳定、形态比 iPhone 更适合握持、物理虚化比 iPhone 更自然、视频规格比 iPhone 更丰富等等综合优势了。

所以,如果我手里已经有一台主力 iPhone,现在到底该不该买 Pocket?

如果现在需要,哪台是最适合我的?

你可以对照下面几个问题,做一个购前诊断:

  1. 过去三个月里,你是否因为手机突如其来的电话或微信,打断过拍摄?
  2. 拍视频时,是否因为手机存储空间不足,而束手束脚?
  3. 炎炎夏日,有没有遇到过手机拍照录视频发热掉帧甚至死机的情况?

如果你对这些问题的回答是肯定的,那么购入 Pocket 3 和 Pocket 4 都是不错的选择。

具体来说,如果你有拍高清 live 图的需求,如果你喜欢用手机的 2× 镜头拍摄,那么选择 Pocket 4,否则,Pocket 3 其实就够用了。

在这个基础上,你还想拿 Pocket 拍拍商单、拍拍演唱会,搞点严肃创作,那么 Pocket 4P 是一步到位的选择。

当然,如果前面几道题,你的答案都是否定的,那么请捂紧钱包。

iPhone 的防抖和画质足够满足你的需求。你可以随拍随剪,直接通过 AirDrop 分享,且丝滑的生态体验依旧是目前任何第三方设备都无法替代的。

而从行业角度来看,爱范儿更建议你等一等——

目前,口袋云台相机的玩家可不止大疆一家——和 Pocket 4P 同样「犹抱琵琶半遮面」的,还有影石 Luna,而各大手机厂商也正跃跃欲试,准备下场分一杯羹。

因为 Pocket 4P 这样的产品,已经严重威胁到了手机厂商的安全区。

很多人愿意买 6000 元甚至 8000 元的影像旗舰手机,很大程度就是为了长焦。现在,花更低的价格,Pocket 4P 就能提供一个素质相当的长焦镜头,以及更好的云台防抖、更专业的整机解决方案。

没有手机厂商能对此熟视无睹。

据爱范儿了解,vivo、OPPO 都已经将手持云台相机的产品规划提上日程,而小米、华为也在持续关注这个赛道。2026 下半年到 2027 上半年,想必会有更多手持云台相机纷至沓来。

既然入局者多了,我们作为消费者,反而可以更淡定些。你可以把钱捏在手里,再等一等。

我们相信,这个年轻的品类,还会有更精彩的产品出现。

让我有个美满旅程

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2026 年,手机终于会自己拍照了|AI 器物志

作者 周奕旨
2026年5月18日 15:09

直到 2026 年五月,我们终于等到一整轮的影像旗舰登场完毕——

小米做出了徕卡一瞬、vivo 打造了照片与视频兼具的 V 单、OPPO 在双长焦方案上带来了惊喜。

在这轮旗舰更新潮的最后,华为提前将新一轮的 Pura 90 Pro Max 端上了桌。

老实说,第一眼看硬件,心里是有落差的。去年 Pura 80 Ultra 上颇为惊艳的「一镜双目」结构不见了,取而代之的,是目前行业内最稳妥也最常见的大底长焦方案。

不过,在细细体验后,我认为 Pura 90 Pro Max 藏了一个比纯拼硬件更有意思的新解法——XMAGE 智拍。

全自动,都省心

过去这几年,我系统性地梳理过华米 OV 的影像架构。虽然各家在硬件选择上各有理解,但大方向出奇一致,都在极其有限的机身空间里死磕传感器面积,比拼谁的光圈更大、进光量更多。

在硬件上奋发图强理所应当。但在摄影中,不错的硬件基础仅仅是第一步。

想要拍出一张好照片,构图与后期同样重要——

构图保证一张照片在视觉上是否平衡、主体是否明确;而后期则决定了这张照片视觉质感和风格化。

但这两者,向来都是具备门槛的手艺。

而华为在 Pura 90 Pro Max 上,打算一口气解决这两个问题。

熟悉他们产品线的朋友或许有印象,去年发布的 Pura 80 Ultra 上,华为试水了 AI 辅助构图。

AI 辅助构图功能相对基础,在实际拍摄中主要起一个引导和提醒的作用。到了 Pura 90 Pro Max,这项技术完成了从「辅助」到「主导」的蜕变,并定名为「XMAGE 智拍」。

剥开表层去探究 XMAGE 智拍的底层逻辑,是一套完全由端侧算力驱动的本地化影像流水线,将拍摄过程拆解为三个同时进行的模块——基于实时语义分割的自动构图、无视物理镜头限制的智能变焦,以及针对画面的色彩重塑。

也就是说,在这个功能的加持下,Pura 90 Pro Max 可以自动识别主体、变焦构图,最后还排列出一系列适合当前场景的 XMAGE 风格供你选择。

值得一提的是,XMAGE 智拍不需要网络连接,也无需将庞大的图像数据传回云端,全部基于端侧 AI 运转,实时识别画面里的主体轮廓、建筑线条以及光源分布状况,随后根据底层训练好的审美模型,给出一套包含最优构图、变焦和精细色彩方案的组合拳。

繁复的专业参数在这里黑盒化,过去需要人脑去判断的构图和调色工作,全权交给了本地算法。

除此之外,Pura 90 Pro Max 还顺势推出了 AI 姿势推荐,这个功能同样通过语义分割识别,可以理解画面中的了恩物、环境、姿势与背景,随后直接在取景框中勾勒出一个等比例的线框轮廓。

拿手机的人只需按图索骥,引导模特贴合画面上的姿势即可。遇到不满意的动作能随时刷新,它甚至支持导入社交网络上保存的样片,一键提取动作精髓。

听起来确实很厉害,但这套完全依赖端侧计算跑出来的流水线,究竟能不能应对现实世界里复杂多变的光线,还需要把它带到真正的街头去寻找答案。

AI 有所能,也有所不能

来到一家咖啡馆,墙上的多层光环灯饰引起了我的注意。

举起手机,XMAGE 智拍自动变焦到 2×,将墙壁上的光环作为画面主体。这个选择可以说中规中矩,光环圆形处于画面中下方,整体构图稳定和谐。

同时,操作台上颇具金属质感的咖啡机也是个不错的主体,XMAGE 智拍精准识别到我的拍摄意图,变焦到 192mm,保持咖啡机的中置。

由于我想保留更为还原的室内光线与色彩,这张照片并没有套用 XMAGE 智拍推荐给我的任何色彩风格。

用它拍了几组照片后,我认为 XMAGE 智拍是一个非常用户视角的功能——

在传统的拍摄习惯里,手机焦段是一件需要精打细算的事。大脑会本能地去贴合物理镜头的原生焦段,生怕落在中间焦段会损失画质。

但 XMAGE 智拍完全抛弃了执念。它不在乎用的是几倍变焦,转而完全为画面考量:当前这个画面,怎么裁切才最好看。哪怕不可避免地要损失一部分边缘像素,只要能让视觉中心突出、比例和谐,它就会果断动手。

这种做法很实在,一切都在为了最终的出片服务。

走出室外回望咖啡馆,绿植与橙色外墙交相呼应,XMAGE 智拍自动截取出色彩冲击力最强的部分,同时准确识别出咖啡馆建筑主体,两种大色块在画幅中占比相似,平衡而美观。

再抬头,夏季树木繁茂,XMAGE 轻微放大焦段,让树枝形成天然的框架构图,广州塔正悬于画面正中间。

在这组照片的拍摄中,我还察觉到了一个很有意思的技术细节。按下快门时,你会发现滤镜加载的速度,远大于构图改变的速度。

这是因为滤镜往往只需识别画面后套用底层的色彩映射,而构图则需要端侧算力去实时识别画面里的建筑线条、光源分布和人物轮廓。计算量完全不在一个量级。

更有意思的是,智拍套用滤镜的方式非常精细,除了 XMAGE 风格选择外,还会对调色盘做精细调整,确保风格对当前环境的适配度。

当然,这套系统也有自己的脾气。在实际走街串巷时,XMAGE 智拍有时候会自动跳出来接管画面,有时候又毫无动静,需要你手动去点击唤醒。

就算是手动唤醒的情况下,XMAGE 智拍也有几率出现风格已经选好,但当前画面无法找到最佳构图的情况。这种情况频繁出现在极其繁杂的环境中,由于元素过于混乱、信息量爆炸,算法的确很难从中剥离出合适的构图。

当然,换个角度想想,也许此时的 1× 视角,就是当前环境的最佳构图了。

万物皆可 AI,现在轮到摄影了

185 年前,达盖尔发明银版摄影法,留住时间成为一种特权;2011 年,胶片巨头柯达传出破产消息,智能手机开始野蛮生长,把镜头塞进了普通人的口袋。

回顾整部影像史,其实就是一部打破特权、技术走向大众的普惠史。

到了今天,移动影像的狂飙突进,撞上了一堵无形的墙。

手机镜头模组越做越大,与之对应的,是最近行业里一个颇具深意的传闻:受制于高昂成本与物理极限,下一代影像旗舰的「超大杯」,大多要面临停更了。

这条路为什么走不通了?因为影像旗舰突飞猛进的背后,藏着一个被刻意回避的死结。

决定照片质量的,永远是镜头后面的脑袋。普通人有懂美的眼睛,却跨不过光圈快门和构图比例的门槛。把一台堆满顶级硬件的手机,递给一个毫无基础的人,他按下的快门,大概率得到一张平平无奇的随手拍。

顶级硬件如果只服务于一小撮懂摄影的人,无疑就会变成一种伪命题。

在同行集体踩下刹车的时间点,华为提前把 Pura 90 Pro Max 端上了桌,而 XMAGE 智拍,就是破局的方法。

在此之前,行业里已有不少 AI 落地,比如 vivo 让四季流转,OPPO 消除反光。只不过,它们大多是按下快门后的后期创意和修补。

XMAGE 智拍往前跨了一大步,让算法成为整个拍摄动作的主导。

这种做法谈不上是什么艺术层面的颠覆,但确实管用。降低门槛,让完全没有摄影基础的人,也能相对轻松地把一台旗舰机用出该有的样子。

好的技术绝不该是一座孤岛。曾经的智能手机让人们拥有了「随时拍」的自由,现在的 AI 则进一步赋予了大众「拍得好」的能力。

这或许是打破当前僵局的一剂良药,也是影像超大杯物尽其用的方法。

让我有个美满旅程

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iQOO15T & iQOO Pad6 Pro 体验:把竞技装进口袋,把沉浸留给大屏

作者 郑廷旭
2026年5月20日 20:06

手游电竞这个赛道,iQOO 已经深耕了七年。

从最早成为 KPL 官方比赛用机,到自研电竞触控芯片、陀螺仪校准方案、Monster 超核引擎,再到今年年初 iQOO 15 Ultra 在镜头模组旁边直接塞进一枚 17mm 微型风扇——这个品牌在手游电竞这件事上,已经到了一种近乎偏执的程度。

如果仔细看今天推出的 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro,你会发现 iQOO 的野心远不止「做一台好的电竞手机」。他们正在试图用一整套生态,去覆盖一个玩家从重度竞技到大屏沉浸,再到创作生产力的全链路场景。

先来看看外观。iQOO15T 有三个配色,「青云」是我最想单独聊聊的那个。

第一眼看是冷蓝色,干净、安静,没什么表演欲。但你把手机斜过来对着光稍微转一下,就会看到底色里浮出来一些粉橘色的笔触渐变,像是傍晚被夕阳染了一半的云。

这个配色名字里是「青」,但这种特定角度下的「火烧云」感才是它真正的性格。

镜头 Deco 沿用「未来舱」设计,圆角矩形,两颗镜头和闪光灯模组化布局,透明可视化的处理方式和前辈 iQOO 15 Ultra 一脉相承,细看之下层次感十足。低温感哑光中框防滑不沾指纹,内收式设计让后盖和中框的衔接更流畅。

iQOO Pad6 Pro 这边,我们手上的「曼岛」配色,给我的第一印象是淡雅、清新、不抢戏,高级感是在线的。

虽然塞进了一块 13000mAh 的大电池,但 663g 和 6.18mm 的机身拿在手里并不觉得厚重,放进包里带出门没什么负担。

iQOO15T:将竞技本能刻入芯片底层

性能方面,iQOO15T 搭载了一颗与联发科深度合作的天玑 9500「Monster」版,iQOO 自研的新一代 Monster 超核引擎首次被写入芯片底层,调度逻辑从架构层面就开始介入。

再加上一颗专门处理超分、超帧和光追的自研电竞芯片 Q3——主芯片不用再为视效分心,画质和帧率可以同时拉满。搭配上 iQOO 自家的散热背夹打开 Monster+ 模式,长时间的性能释放也不需要担心。

这套组合拳落实到实际体验上,《原神》《崩铁》《终末地》都能轻松应对,游玩体验丝滑。值得一说的是,iQOO15T 这次还首发了光追,在《无限暖暖》中,角色服装材质的光影变化更真实、与场景的呼应更生动。

屏幕这边,6.82 英寸 2K 144Hz 珠峰屏,局部峰值亮度 4500nit,户外开黑也不怕看不清;最高 4000Hz 瞬时触控采样率,多指触控采样率 300Hz,超感陀螺仪采样率至高 400Hz,并经过专业设备逐台校准,FPS 游戏里的急停、横拉这些细微操作响应都会更快更跟手。

续航方面,iQOO15T 内置 8000mAh 单电芯蓝海电池,中度游戏撑大半天不是问题,配合 100W 闪充,20 分钟即可补能 50%,全局直驱供电 2.0 同样标配,边充边玩发热更低。

iQOO Pad6 Pro:iQOO 生态的又一块拼图

如果说 iQOO15T 是把电竞这件事再往芯片底层进了一步,那 iQOO Pad6 Pro 的角色,更像是 iQOO 生态版图里一块愈发不可或缺的拼图。

先说屏幕。13.2 英寸、4K 分辨率、144Hz 刷新率、347PPI、1200nit 峰值亮度、杜比视界认证,这块屏在安卓平板里目前是独一份。

在这之前,安卓平板的屏幕分辨率一直在 2K 到 3K 附近晃荡,因为功耗压力大、调校门槛高。iQOO 用自研双侧入光 2.0 技术解决了能效问题,用低阻面板设计保证了画面均匀性,硬是把这块屏做了出来。凑近看也完全没有颗粒感。

而这块屏幕的价值,不同的使用场景会给出不同的答案。

玩音游的人会有最直接的感受。《Arcaea》、《Bang Dream》这类游戏,在手机上玩和在 13.2 英寸平板上玩,是两种完全不同的体验——判定线更宽,note 更不容易被手挡住,长 Hold 也几乎不会出现断触,打歌推分时整个人的状态都松弛了不少。

以《杀戮尖塔》、《金铲铲》为代表的卡牌和自走棋类游戏也是如此,卡面文字和数值在大屏上一览无余,决策节奏明显更流畅。这些游戏类型天然适合大屏,但 iQOO Pad6 Pro 的这块 4K 屏又放大了这种「适合」。

当然,iQOO 也没有浪费这块 4K 屏的竞技潜力。iQOO Pad6 Pro 搭载了第五代骁龙 8 至尊版,支持 13 款原生 4K 游戏,另有 19 款游戏支持超分。搭配 8 扬全景声学系统和 13000mAh 的超大电池,它绝对是一台顶级的影音游戏怪兽。

而对于游戏主播和内容创作者,游戏直播助手能让工作流更顺畅、更高效:头部 FPS 手游支持 144FPS 直播,最高 2K + 60FPS + 20Mbps 投屏画质,支持双设备同时投屏开播,边玩边充边直播三件事可以同时进行。

然后是一个有意思的身份切换。接上智能触控键盘 6 Pro,它就化身成了 iQOO 生态拼图中的「生产力中枢」。

在 OriginOS 6 HD 的加持下,原子工作台支持最多 5 个窗口同屏显示。你可以在 13.2 英寸的 4K 屏上运行 PC 级 WPS 舒适地码字,字符密度和可视面积比许多轻薄本还要优秀;你可以打开 PC 级剪映专业版,处理从手机端「无损妙传」过来的 4K 视频素材;甚至可以运行 PC 级中望 CAD 进行轻度看图和改图。

借助 vivo 成熟的生态互联,平板可以直接共享手机的蜂窝网络和通话能力,不需要手动开热点,电话打进来平板上直接接;手机屏幕可以直接投到平板上操控,不用再两台设备换来换去。

手机上的照片和录屏素材,通过无损妙传传到平板,速度和体验都比蓝牙或者微信传文件要好得多。如果你用的是 Mac 或者 Windows 电脑,平板还能远程控制电脑,或者作为电脑的无线扩展屏,触屏和手写笔都可以用作电脑外设。

说实话,这些功能本身并不新鲜。跨设备通话、投屏操控、无线扩展屏,苹果在做,三星在做,国内厂商也都在做。但大多数时候,这套东西是作为「生产力设备的附加能力」存在的——它的起点是一台平板电脑,游戏是顺带支持的那部分。

iQOO 则反其道而行之。iQOO Pad6 Pro 的起点就是一台游戏设备,是那块 4K 144Hz 的屏幕,是超强的硬件性能,是那个专门为直播设计的游戏助手,然后在此基础上,把生态互联的能力一层一层叠进来。

结果就是,你不需要在「我要工作了,换台设备」和「我要打游戏了,换台设备」之间反复横跳,同一台机器,接上键盘是一回事,拔掉键盘又是另一回事,而两种状态之间的切换成本,低到几乎可以忽略不计。

手游电竞,已经是一门严肃的生意

把这些放在一起看,iQOO 的策略轮廓就很清晰了:手机负责竞技、平板负责沉浸和创作,散热背夹、游戏指套等配件把两者的能力边界向外延伸,整套东西构成一个以手游电竞为核心、向生产力自然延展的完整场景方案。

这套逻辑在当下的市场背景下,显得格外合时宜。根据中国音数协游戏工委和伽马数据联合发布的《2025 年中国游戏产业报告》,2025 年全年国内游戏市场实际销售收入达 3507.89 亿元,同比增长 7.68%;

其中移动游戏占国内游戏市场收入的近四分之三。与此同时,中国手游 APP 月活跃用户已达近 7 亿,人均每天打游戏的时间突破了 114 分钟。

手游早就不是打发时间的消遣,它是这个时代体量最大、用户黏性最强的娱乐品类之一。与此同时,近年来各大主流二游对画质和性能的胃口越来越大:开放世界、越来越高的渲染分辨率、光追这些过去只属于端游的技术指标,如今越来越多地在手游上见到。手游和端游之间的体验边界,正在被快速抹平。

这个趋势倒逼着硬件厂商重新思考「电竞手机」的定义。堆参数、堆刷新率的时代已经过去,下一个竞争维度是场景的深度——

你能不能陪一个玩家从拿起手机、打开游戏,一路走到他想直播、想剪片、甚至是想在同一台设备上继续工作。

iQOO 在这件事上,目前走得比多数竞争对手更深,也更系统。iQOO 15 Ultra 是这条路的极致标本,它愿意为竞技性能在机身里硬塞一枚风扇。iQOO15T 却走了一条更加务实的路——它用 8000mAh 的电池替代了风扇,选择了一台能打游戏、也能撑过一整天的手机。

这次 iQOO 给玩家的,是 iQOO15T 和 iQOO Pad6 Pro 共同构成的一套兼顾方案——竞技和沉浸,可以在同一个生态里完成。

拿出 iQOO Pad6 Pro,是大屏沉浸和赛后复盘;iQOO15T 揣进口袋,是随时开战、不惦记电量的安心。电竞可以是一种生活方式,而不再是需要正襟危坐的「仪式」。

这背后恰恰是 iQOO 对「手游玩家是谁、他们真正需要什么」的判断——在跑分更高、帧率曲线更平之外,他们更加需要的是一套围绕游戏场景构建起来、趁手好用的工具,以及背后的完整生态。

这个判断,现在看来是对的。

最后来看下价格,iQOO15T 共提供五个存储组合:

  • 12GB + 256GB:首销优惠价 3799 元;
  • 16GB + 256GB:4199 元;
  • 12GB + 512GB:4499 元;
  • 16GB + 512 GB:4899 元;
  • 16GB + 1TB:5699 元。

iQOO Pad6 Pro 提供四个存储组合:

  • 8GB + 256GB:4299 元;
  • 12GB + 256GB:4499 元;
  • 12GB + 512GB:4999 元;
  • 16GB + 512GB:5999 元。

 

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