今日凌晨，苹果正式发布了今年 WWDC 全球开发者大会的邀请函。

WWDC 26 将于北京时间 6 月 9 至 13 日举行。

今年的 WWDC，除了会正式公布「27」系列系统之外，开发侧重点仍将集中在 Apple Intelligence 后续进展、体验优化等等。

自然，其中也少不了一些苹果针对 AI 时代的软件生态的提前布局。

图｜MacRumors

爱范儿今年同样将前往 WWDC 现场，为大家带来 WWDC 系列活动的专题报道，届时请锁定爱范儿主站、微信公众号、小红书和微博上的系列内容。

iOS 27：玻璃、专业相机和 AI Siri

对于 iOS，我们首先需要明确的是：

液态玻璃（Liquid Glass）设计在 iOS 27 中不会退场，它就在那里，稳稳地接住你。

就像刚更新的 iOS 26.5，苹果对于液态玻璃效果的微调也将持续到 iOS 27 里，直到大家习惯或者接受它的视觉风格。

除了继续优化液态玻璃的视觉效果，iOS 27 也被很多媒体和开发者预测为是一次「雪豹」式的更新——

比起新功能，删除陈旧代码、优化性能表现、调整视觉效果和改善整体流畅度将成为这一代 iOS 的主要更新方向。

在支持范围方面，iOS 27「据称」将会支持到 iPhone 12 系列和 iPhone SE 3 为止。

换言之，iPhone 11 系列及更早的机型将无法更新 iOS 27。

而在继续优化液态玻璃的同时，iOS 27 还有可能会在一些小细节的层面，为我们「管中窥豹」一下今年 9 月份即将到来的折叠屏 iPhone。

图｜MacRumors

当然，苹果肯定不会在 WWDC 上直接展示有关大屏和横屏布局的优化措施。

但在后续的开发者课堂中，大概率会出现有关自适应 app 布局、不同长宽比 UI 设计规范之类的相关内容。

几乎可以肯定的是，今年 WWDC 上，苹果会在涉及到 iOS 的内容和课程里添加一些有关侧边栏和分屏（或者 Stage Manager）相关的内容，为横屏布局做出铺垫：

另外，本次 WWDC 上我们还可能会见到苹果开放一些更加深层的相机 API，或者一些全新的相机玩法。

这些本质上都是为 iPhone 18 Pro 上可能到来的相机「专业模式」做好准备。

根据计划，苹果会让 iOS 27 的相机 app 更具自定义性，用户可以调整相机界的功能开关布局，比如闪光灯、EV、模拟光圈、照片风格和长宽比等等。

图｜Shima Zamil

最后不得不提的还有 AI Siri ——

根据彭博社的预测，iOS 27 将会是 Apple Intelligence 官宣两年之后的「汇总落地」。

iOS 27 版本的 Siri 中，苹果预计会拓展跨 app 信息提取、屏幕内容识别、模拟连续操作、app 深层功能集成等等多方面的 AI 能力，努力追赶甚至看齐 Gemini 在 Pixel 上的功能范围。

图｜Google

更有甚者，传说中的「对话式」Siri 也有希望在今年 WWDC 上亮相，或者至少看到一些相关的底层功能。

相比以前那个问一句答一句的智能助手，Siri 将会获得类似 ChatGPT 那样的「人味」对话功能。

并且在 Siri 对话中也支持多模态内容，甚至可能会取代原本的「聚焦搜索」功能：

聚焦搜索（左）和 Siri 搜索（右）

至于那些 iOS 26 里面已经存在的 AI 功能，比如图乐园、Genmoji、写作工具之类的，它们在 iOS 27 中也主要将迎来性能优化，并且在新的 Siri app 里面获得单独的入口。

macOS 27：圆角、触屏和 Intel

对于那些熬夜观看 WWDC 的 Mac 用户来说，看苹果整活王 Craig Federighi 怎样宣布今年的 macOS 系统名称，始终是不可或缺的一环。

图｜MacRumors

继去年 Tahoe（太浩湖）之后，苹果的商标注册列表上还剩下很多加利福尼亚州的特色。你觉得 macOS 27 的系统代号会是什么？

和 iOS 27 一样，今年 macOS 27 的重点同样是继续打磨液态玻璃、优化系统性能，以及落地更多的 AI 功能。

不过就像爱范儿之前提到的：

macOS 26 的 UI 问题不止于液态玻璃，不统一的圆角、过于密集的小图标，以及辨识度过低的系统 app 图标，联手造成了 macOS 26 的可读性问题。

图｜Reddit

除了赶紧优化系统 UI 之外，macOS 27 的另一大潜在看点则是它对于触屏功能的支持。

彭博社苹果专家马克·古尔曼去年和今年都曾密集爆料过，苹果正在计划开发一款采用触控 OLED 屏幕的 MacBook Pro，上市时间可能在 2027 年内。

图｜9To5Mac

macOS 27 虽然不会在 WWDC 上就大张旗鼓地宣传「新增触控支持」，但大概率会按照苹果的风格，做出一些为触控功能铺路的举措——

比如新增多种尺寸的 UI 控件规范、优化 macOS 支持的缩放比例范围、新增一些看上去不太适合鼠标键盘的图标动画等等。

AI 方面，macOS 27、iOS 27 和 iPadOS 27 预计都将迎来一次「相册」更新，照片编辑器里的 AI 工具不再只有橡皮擦，大家习惯的 AI 扩图、自动优化、重构图甚至 3D 照片等等都有望加入。

图｜AppleInsider

至于 AI Siri 本身的功能，比如「对话式」沟通、屏幕内容识别、系统级自动化功能等等，macOS 27 能够得到的更新和 iOS 27 差不多。

这也是 iPhone、iPad 和 Mac 处理器同源带来的优势之一。

坏消息是：macOS 27 极有可能会排除所有使用 Intel 处理器的 Mac 产品，仅支持 Apple Silicon 型号的 Mac。

这就意味着 2019 款 16 寸 MacBook Pro、2023 款至强处理器 Mac Pro 等等顶级产品都将无缘 macOS 27，为苹果的英特尔时代画上第二个句号。

图｜MacWorld

另有开发者指出，苹果也在逐步停止 Rosetta 2（x86 到 ARM 转译）的更新。

macOS 27 预计将是最后一个完整支持 Rosetta 2 的版本，敦促第三方开发者及时更新 ARM 架构的 app。

稳扎稳打的 27 年

总的来说，和谷歌努力推荐的「Android 全形态化」不同，苹果今年 WWDC 的路线依然是以稳健为主。

iOS、iPadOS 和 macOS 各自的领域划分很明确，虽然产品形态更新，但系统短期内不会出现类似谷歌 Aluminum OS 那样的融合现象。

图｜Geeky Gadgets

对于「液态玻璃」来说，在缝缝补补一年多之后，苹果的确需要静下心来，先处理一些由于玻璃 UI 和 AI Siri 烂尾导致的系统基础体验问题了。

至少对于一些旧设备来说，优化后的 iOS 27 很可能会比 iOS 26 更值得更新。

附 WWDC 26 日程表，感兴趣的读者可以通过苹果开发者官网（https://developer.apple.com/cn）注册并参与在线课程：

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

在品尝过「会前甜点」Android Show 之后，真正的重头戏谷歌开发者大会 Google I/O 2026 正式揭开了帷幕。

不出所料，在时长接近两个小时的活动中，Gemini 占据了绝对的 C 位。

图｜Google

除了更新基础模型和周边能力之外，Gemini 也更加深入的集成到了谷歌 app 全家桶里面，甚至还给 iOS 和 macOS 带来了一些更新。

比较可惜的是，上周亮相的 Googlebook 和 Android 17，在本次 I/O 开场活动上都没有被提及。

我们唯一看到的硬件产品，是与三星联合开发的智能眼镜：

图｜Google

总之，谷歌借助本次 I/O 大会传达的信息已经很明确了：

Gemini 的能力将会越来越强、存在感将会越来越高，与全球十几亿谷歌产品用户的「物理生活」的集成也会越来越紧密。

从夸张的角度想—— Gemini 距离接管大部分人的日常工作，似乎就只差一个人形机器人了。

底层模型更新

整场活动里最重磅的，就是围绕着 Gemini 的几款底层模型的更新了。

首先是正式的 Gemini 3.5 版本发布，用户最先可以体验到的版本则是 Gemini 3.5 Flash。

它在多个维度上展现出媲美之前 2.5 Pro 的能力，并且保持了 Flash 系列的速度：

图｜Google

得益于速度和性能的平衡，Gemini 3.5 Flash 最擅长的场景之一就是处理长期、大规模的智能任务，同时还能省下大量 token 开销。

同时，最新的 Antigravity 集成也让 Gemini 3.5 Flash 拥有了更丰富的输出形式——

执行分类代码、根据论文编写游戏、转换上古代码库、构建 3D 场景、交互式 Web 界面等等。

将遗留代码库转换成 Next.js｜Google

此外还有规模最大的「世界模型」Gemini Omni，用谷歌的宏愿来描述 Gemini Omni 则是：

它可以根据任何输入内容，输出任何你想要的东西（Generate any output with any input）。

Omni 的首款模型产品则是 Gemini Omni Flash，除了 Gemini app，它也集成到了 Google Flow 和 YouTube Shorts 里面，支持用户使用自然语言生成「最像真的」的视频。

图｜Google

相对应的，谷歌也调整了自己的 Google One 订阅模式，在原本最高等级的 AI Ultra 方案里新增了一个 100 美元/月的分类。

这个新的订阅同属于 AI Ultra 级别，包含 Gemini 3.5 Flash、Antigravity 2.0 和其他新功能的优先访问权等等。

当然，传统的 20TB 云空间和 YouTube Premium 权限也同样包含，主要面向开发者和高级创作者之类的群体。

图｜Google

同时，原本 250 美元的最高等级 AI Ultra 订阅则迎来了降价，现在只需要 200 美元/月就能享受到包括最高 20 倍于 AI Pro 的使用额等等特权。

另一个重大的收费模式变革则是 Gemini app 本身。

图｜Google I/O

在新闻稿里，谷歌宣布将 Gemini 的每日限额从「提示词额度」改成了「使用量计算」。

这样算下来，图片、视频和代码的消耗变多、文本任务消耗量则变少，整体是一种更灵活的算力计费模式。

实际业务落地

与 OpenAI、Anthropic 之类的公司不同，谷歌最大的特点在于，它真的有一套能够直达全球十几亿用户的产品生态。

在上述基础模型之外，谷歌本次展示的策略，重点是将这些「抽象」的 AI 模型能力，整合进普罗大众每天都在使用的 app 里面。

图｜SlashGear

而这种整合大体上分成三步：传统搜索业务变革、手机系统智能化、视觉智能融合。

「搜索引擎」作为谷歌的起家业务，在今年的 I/O 上迎来了一次彻头彻尾的 AI 改造，谷歌称之为「AI 搜索的新时代」。

这种业务转变背后的逻辑很简单：相比 20 年前，人们只在搜索框里输入单词或短语，现在的人更习惯在里面输入复杂的复合指令。

图｜Google

换言之：谷歌把传统的搜索框（search box）变成了一个通用对话框（chatbox）。

除了搜索，用户可以在里面要求任何形式的内容。

这刚好也是本次 I/O 活动的重点更新内容——具有智能体能力的搜索。

首先，AI Mode 的基础模型会升级到 Gemini 3.5，你的搜索框会自动推荐和补全输入的内容，让你的关键词变得更详细或者更广泛。

图｜Google

此外还有全新的生成式 UI（Generative UI）回答，谷歌会根据你询问的东西智能生成最合适的回答形式。

比如搜索股票走势，回答里不仅有文本，还会生成折线图；问装修灵感，回答里就生成图片……

甚至你搜索物理问题，它还能调用 Antigravity 快速编写一个互动式的 Web 演示：

图｜Google

使用了这么多年的「多模态搜索」之后，我们终于进入了「多模态回答」的时代。

谷歌搜索结合 Antigravity 的能力不止于此，它还可以更进一步，根据你在搜索框里输入的内容实时生成 Web 形式的仪表盘或追踪器。

用人话来说，就是谷歌搜索框为你的需求直接编写了一个专门的 app。

这种多模态能力是非常恐怖的，甚至有可能彻底改变人们检索信息的方式——

毕竟我们搜东西，大多是为了将搜索结果用在别的任务里面，而新的谷歌搜索可以直接帮你做完下一步操作。

图｜Google

至于这种「代办」的具体方式，则是 Gemini Spark。

简单来说，Gemini Spark 本质上是类似 OpenClaw 的「语义理解-自动执行」功能，一个谷歌 Claw。

其中 Gemini Spark 基于最新的 Gemini 3.5 模型，支持 7 天 24 小时不间断运行。

并且由于运行载体是 Google Cloud，还可以执行跨端代理操作——在手机上布置任务，在电脑上查收结果。

图｜Google

Gemini Spark 目前支持所有谷歌套件 app，后续则会拓展 MCP 平台以兼容第三方 app 的内部功能，同时支持用户自己上传 Skill。

谷歌还宣布 Gemini Spark 后续会集成到 Chrome 和 Android Halo 中，为浏览器和手机带来智能体自动操作的功能。

Android Halo｜Google

最后一步棋，则是 Gemini 与视觉智能的融合。

在本次 I/O 活动上，谷歌发布了首个与三星联合开发的「纯音频智能眼镜」产品，分别使用 Gentle Monster 和 Warby Parker 镜架：

图｜Google

单纯从功能上讲，这个纯音频眼镜与市面上已经有的智能眼镜相差不大，主要优势是可以直接调用 Gemini 的多模态功能，用来调用前面提到的其他复杂能力。

另一方面，XREAL 与谷歌合作的那款带屏幕的智能眼镜 Project Aura 在本次活动上又有了更新。

根据介绍，Project Aura 搭载了 XREAL 自研的 X1S 空间计算芯片，并为了佩戴舒适采用了分体式的设计。

也就是说，Project Aura 的眼镜部分只负责显示，真正的处理芯片、电池包和触控板需要通过数据线连接到一个外置的随身单元上：

图｜TheVerge

至于实际的生活功能方面，Project Aura 将会支持 Google Maps 沉浸式导航、巨幕/窗口化视频播放、YouTube VR 视频、WebXR 三维绘画、DP 拓展笔记本屏幕等等用法。

图｜TECHEBLOG

总体来说，Android XR 是一套完全基于空间计算的视觉化的操作系统，与 Gemini 的能力搭配起来，为我们画出了一套未来智能眼镜的线路图。

更重要的是，虽然现在 Android XR 和 Android 17 是两个完全独立的系统，但就像 Android 和 ChromeOS 融合那样，它们未来大概率也会合二为一、变成一个「视觉智能系统」类似物。

Gemini 能接管一切吗

熬夜看完整场 Google I/O 之后，除了 Gemini 3.5 和它的小伙伴们带来的惊讶之外，我们难免也诧异于 AI 对于人类基础行为的革命。

无论是 Gemini 3.5 Flash、Antigravity、Gemini Spark，它们都隐藏在了一个简洁的「搜索对话框」背后，将搜索这一行为从「获取信息」进化成了「完成任务」。

图｜Google Search

我们很难说这种进化在长期来看会对我们使用网络和人工智能产生什么影响，但我们至少可以从里面看到谷歌的野心——

为一套强悍的 AI 模型赋予前所未有丰富的功能，并且将这些功能集成进自己覆盖全球几十亿用户的网络产品里，共同提升这几十亿人的效率。

Gemini 同时切进所有这些网络产品，副作用是「应用」这个概念正在变薄——

Agent 越能办事，应用内部和搜索结果页的存在价值就越被稀释。

至于这层智能会把多少旧规则一起重写，现在没人能答，谷歌自己也答不上来。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

5 月 25 日，由电气电子工程师学会（IEEE）举办的「国际电路系统研讨会」ISCAS 2026 在上海举行。

在会上，华为半导体业务部总裁何庭波进行了题为《半导体新路径探索与实践》的演讲，提出了一个全新的半导体发展定律：

应当以「时间缩微」替代「几何缩微」作为半导体与电子系统演进的新指导原则，通过逻辑折叠（LogicFolding）等创新技术，持续压缩信号传播时延、提升晶体管密度，从而实现半导体与电子系统的持续演进。

图｜微博 @人民日报

这个足以与年过半百的「摩尔定律」并驾齐驱的新理论，被华为称为「韬定律」（Tau Scaling Law）。

什么是韬定律

对于韬定律，我们首先需要知道的是：

「韬定律」里的「韬」不像摩尔定律那样，代表某个人的名字，而是集成电路设计中的时间常数 τ（希腊字母 tau）。

τ 本身的概念非常简单，它代表了电路中信号电压发生转变（充电或放电）的快慢程度，可以用基本公式 τ = 电阻R × 电容C 来计算。

更笼统地说——虽然我们通常将芯片二进制信号 0 和 1 理解成「非此即彼」的状态，两者之间是瞬间切换的，但在现实世界中并非如此。

由于芯片和导线内部存在着各种形式的电阻和电容，表示 0 和 1 的电信号其实不是瞬间跳变的。

这种信号变化更像是电池一样：充电快满了才算「1」，几乎把电放空才算「0」。

而在「从空充满」和「从满放空」之间会有一个极为短暂的切换时间，这个时间就是 τ 。

因此，你可以把 τ 理解成和 GHz 类似的「频率参数」，两者是相辅相成的——

τ 值越低，芯片区分 0 和 1 的速度就越快，晶体管开关切换的频率就越快，芯片每秒钟执行指令的速度 GHz 自然也越高。

过去五十多年里，晶体管的体积占芯片大头，τ 延迟的主要来源是晶体管，摩尔定律指导下优化晶体管的体积对于频率提升的收益是显著的。

如今 3nm、2nm 晶体管自己的延迟极小，但周围导线被迫做得极细，反而导致内阻升高、τ 变大，宏观表现就是芯片提频越来越困难。

正是在这种背景下，华为的「韬定律」提出换个方向，不再以晶体管密度作为芯片未来发展的衡量标准——

晶体管密度本身已经不再是制约频率的主要因素了，未来如何通过其他综合手段降低 τ 值，才是提升芯片频率和效能的新追求。

立体堆叠将成为主流

再回看何庭波的那句话，就可以看到华为不仅提出了一个面向未来的定律，也给出了新定律之下芯片发展的具体方法之一：逻辑折叠（LogicFolding）。

这个词看上去非常高大上，但它代表的东西很简单——芯片立体堆叠。

换言之，既然如今导线成为了延迟的主要来源，那就将原本铺在平面的电路设计成 3D 结构，避免导线绕路、降低内阻，从而优化 τ 延迟。

这也正是全球主要芯片设计商和制造商们集体选择的道路。

英特尔的 Foveros、AMD 的 3D V-Cache 以及台积电的 SoIC，本质上都是芯片线路立体设计的不同方案。

这样一来，原本「绕几百微米的路」变成了「爬几十微米的楼」，导线的电阻和寄生电容都可以有效降低，优化 τ 延迟、提升宏观频率。

除了通过立体堆叠缩短线路长度之外，整个半导体行业也在不约而同地转向另一项技术：背面供电（Backside Power Delivery）。

根据计算，在 5nm 及以下节点，供电网络本身需要消耗晶圆表面近 40% 的面积资源。

这就导致信号线为了给供电线和其他结构让路，往往需要在布线上反复迂回：

图｜哔哩哔哩 @极客湾

再加上自己被晶体管挤压得越来越细，结果就是显著增加信号线的平均长度和寄生电容，导致 τ 延迟失控。

而英特尔的 PowerVia 搭配 RibbonFET 晶体管技术，在试验中可以实现超过 90% 的标准单元面积利用率，极大减少了芯片布线的压力。

目前虽然无从得知华为正在研发何种芯片背面供电网络（BSPDN）技术，但可以明确的是，逻辑折叠技术已经将供电性能考虑在内了：

……在电路层面：采用 LogicFolding 架构打破传统电路布局的物理限制，显著缩短关键路径布线，有效降低信号传播的电阻和电容负载，最终提升晶体管密度和电路性能。

麒麟何时归来

在看过上面一大堆技术术语之后，大家最想知道的肯定只有一件事：

我什么时候能买到？

然而 ISCAS 2026 只是一个技术论坛，何庭波在会上提出的也是一个「定律概念」，两者都更偏向理论指导领域。

而众所周知，理论转换成具有广泛影响力的产品还需要时间。

根据华为官方的介绍，在过去的六年里，华为已基于韬定律设计并量产了 381 款芯片，服务于众多行业、领域和市场客户。

而首款采用逻辑折叠技术的麒麟芯片将在今年秋季发布，大概率是 Mate 90 系列产品，可以看作是华为立体堆叠方案在大众市场的首秀。

而到 2031 年，华为基于韬定律设计的高端芯片晶体管密度将会达到等效 1.4nm（14Å）工艺的水平。

直到那时，我们才有机会看到一个「逻辑折叠+背面供电」的华为芯片的终极形态。

值得注意的是，韬定律、逻辑折叠等等技术并不只限于手机——

别忘了，如今的华为电脑、电视、平板等等所使用的芯片，本质上都是麒麟的同源产品。

而更重要的角色，比如未来华为昇腾计算（Ascend）系列的 AI 处理器、计算卡、服务器集群等等产品，无疑将会是韬定律的第一批受益者。

图｜华为

同样在 ISCAS 2026 上，何庭波还说道：

……未来一定属于开放合作。在半导体演进的路径上，没有一家企业可以独自完成所有答案。

在韬定律的路径下，我们期待与全球科学家、工程师和产业伙伴紧密合作，共同推动半导体与电子产业持续发展。

当经过反复更新的摩尔定律依然难以客观反映现实的时候，技术行业是时候探索一个新的指导理论了。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。

AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。

当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。

「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

这是「AI 器物志」的第 14 篇文章。

时至今日，已经没有人可以否认：手机正在成为我们生活中最重要的 AI 枢纽。

无论是给智能穿戴作数据中枢，还是作为独立智能终端，手机都承担着比以往任何时候都重的连接和处理任务。

而手机的操作系统，就是这些连接和处理的基础，是一切 AI 功能的舞台。

图｜OPPO

承认吧，无论你是否喜欢手机智能助手，手机系统的 AI 化都是不可避免的，连谷歌都在说要把 Android「操作系统」进化成「智能系统」了。

与其一股脑地反对手机 AI 化，我们面对这种变革的最好方式，莫过于秉承「拿来主义」的原则：

主动发掘那些最好用的手机 AI 功能，让它们成为日常使用中的润滑剂。

而口号「超流畅更 AI」的 OPPO ColorOS 16，就是这样一个难得的 AI 功能不喧宾夺主、反而让使用体验变得润滑的手机系统。

一键闪记：AI All in one

虽然记忆功能各个品牌都有，但小布记忆仍然是目前为止我们体验到功能最丰富、用法最直观、生态最完善的那个。

毕竟 OPPO 在开发这项功能的时候，背后的思路很清晰：

我要的不是截图本身，而是屏幕上的信息……灵魂抽走之后，那个枯萎的实体照片就不重要了，因为信息已经被提取了。

在最新版本的 ColorOS 16 里，「一键闪记」的能力进一步加强，开始和小布记忆里面的多模态功能、流体云等有机结合，变成了一个比截图更好用的超级记忆工具。

视频闪记

让一个 AI 工具好用的重点，从来都是「工具多走一步，让用户少走一步」。

「视频闪记」功能，正是在记录和理解屏幕信息的基础上主动多走一步，让用户不必额外操作一次的典型代表。

这个功能之所以好用，在于它解决了以前要总得复制链接发给 AI、或者在视频播放界面喊小布的「多步骤」操作。

相比之下，视频闪记只需要在播放的时候按一下快捷键，小布就会自动识别视频、自动执行总结，一下减少了 50% 的手动工作量。

尤其如今各种学习视频——网课、生活技巧、产品教程等等——大爆发，OPPO 的视频闪记可以起到非常好的内容整理作用：

而进入小布记忆里面还会预留带超链接的时间戳，跳转的视频甚至可以免开屏动画（和广告）：

此外，小布记忆还会根据总结出来的视频内容，主动关联之前记忆的其他视频，形成自动收藏夹的效果。

但它目前只支持国内主流视频平台、不支持 YouTube 和微信视频号，仅支持中英文、不支持小语种，以及部分竖屏视频无法触发总结等等。

但总的来说，「视频记忆」依然是 ColorOS 中体验最好的 AI 功能之一，就因为它把两个最常见的 AI 操作整合在一起、做出了 1+1>2 的体验。

快速记账

除了视频总结之外，另一个我们意料之外好用的「闪记类」功能，则是小布的自动记账。

当然，OPPO 这个自动记账并非百分百自动，而是与更常用的「闪记上岛」整合在了一起，严格来说依然是个需要手动执行的操作：

但「闪记上岛」本身足够优秀，几乎可以说是目前适配性最强大的「灵动岛」类功能。

将记账和这个高频功能组合在一起，应该就是目前最无感的方案了。

当然记账的方式很多，微信还是支付宝都有和账单相关的智能功能，ColorOS 最大的优势依然是前面提到的「流程顺畅，体验无感」。

小布记忆目前只支持导入微信和支付宝的 Excel/CSV 对账单，如果是云闪付或者其他平台的话，就要导出 Excel 之后修改排版才能导入了：

除了单纯记账之外，ColorOS 的账单分析功能也做得很不错。

在小布记忆首页就可以看到当月支出的柱状图，点进去还能看到流水明细和日周月平均：

单这些功能，基本上就可以满足 95% 的日常记账需求了，可以省下相当多付费记账 app 的开销。

更重要的是在「我的账单」页面，你还可以和小布讨论已有的收支数据——

不过 LLM 的数学推理能力都比较一般，小布给出的结果最好还是「仅供参考」。

系统功能：最爱抠细节的 AI

除了上面的「英雄场景」之外，ColorOS 很多 AI 功能也是整合进系统 app 里的，在使用过程中经常会有「原来这里也能用小布」的感叹。

并且 AI 功能集成在系统应用中，也变相提升了它们的留存度、让很多「到手就删」的 app 有了用武之地。

菜单翻译

作为 ColorOS 16 重点宣传的功能之一，智能翻译 + AI 菜单可以说是让我们印象最深刻的优秀 AI 整合案例了。

它为一个门槛颇高的问题，提供了一种极为接地气的解决方案——

把高大上的洋文菜单，直接 vibe coding 成微信点餐小程序。

和小布记忆不同，这个 AI 菜单翻译入口藏得比较深，需要在预装的翻译 app 里面的「拍照翻译」中激活：

在拍照翻译时，无论直接拍摄，还是导入相册图片，在读取到翻译内容是菜单之后，ColorOS 就会提示这个新的「AI 图文菜单」入口。

在 AI 图文菜单里面，系统会把所有识别到的菜品转换成我们最熟悉的点单小程序布局：

并且系统还会为每道菜配上一个 AI 预览图、原料和做法，甚至还有过敏原提示和价格换算。

我们只需要像小程序点菜一样选择，然后选择右下角的「向店员展示」，它就能提供文字和语音两种展示形式。

更细节的是，ColorOS 为一些主流外国菜系定制了不同风格的菜单界面，比如日料就是红底配富士山，泰国菜就是黄底配大象等等——

并且除了出国旅游，AI 菜单功能还有一个小众用法：去酒吧的时候用它翻译一下，就能清楚自己在喝什么东西了。

不少酒吧用的都是双语菜单，用 ColorOS 的 AI 菜单翻译一下，不仅能看到大概的样子，还能看到制作方法，准确度不错：

AI 帮写

ColorOS 的「AI 帮写」也是一个用之前没有感觉、一开始用就容易形成习惯的小功能。

和其他厂商喜欢把 AI 写作功能绑定进预装输入法不同，ColorOS 的 AI 帮写与输入法是独立的。

也就是说无论你用搜狗输入法、微信输入法还是 Gboard，AI 帮写都能正常使用：

而 ColorOS 实现 AI 帮写的方式也很有意思：

它的触发检测基于应用白名单，但提示词却是通过屏幕内容识别读取的。

换言之，AI 帮写只会在特定 app（美团大众、淘宝京东、小红书朋友圈等等）里弹出，在不支持的软件里面（比如酷安）只能手动呼出小布帮忙。

微信朋友圈（左）和酷安（右）

而 AI 帮写具体写什么东西，是根据它识别到的屏幕内容决定的，有时候会导致一些 bug——

比方说在小红书里面，只要屏幕上有缩略图，AI 就知道我想要的是和猫相关的内容：

但大众点评里，由于输入框上移会挡住照片，AI 帮写就不知道内容是什么了。

如果碰巧没显示关联话题，AI 帮写就会写出一些不知所云的东西：

但在不出 bug 的时候，ColorOS 的 AI 帮写功能都是相当好用的。

虽然它生成的东西很难说有什么个人特色，但用来应付那些「写 100 字点评领优惠券」的场景来说，简直就是解放生产力的终极工具。

需要改进的问题

除了上面的有趣用法以外，ColorOS 目前的 AI 功能也存在着一些问题和短板。

首先是普及性的问题——前面列举出的大部分功能，其算力重心都是云端服务器，手机本身只需要承担一小部分算法开销。

在这样的前提下，以云端功能为主的 AI 更新应该很容易下放到较老的机型上才对。

但事实上不是如此。

就拿我们手里的 Find N3 和 N5 为例：即使是最新版本的系统和 app，也没有更新前面提到的 AI 菜单功能——

其次，用小布记忆来记账的确很方便，但它的操作方式有些过于粗犷了。每次都得在订单界面闪记一下，自动化程度还是有些不足。

更要命的是，它作为一个记账功能，居然不支持外币或汇率转换。

哪怕 AI 识别到小票上的币种是泰铢（THB），数字也会按人民币入账：

在 OPPO 国际版逐渐打开销路、出国旅游愈发普遍的今天，这种基础功能的缺失是很难让人接受的。

并且相比友商的 AI 助理，小布能够支持的「代操作」功能还是比较原始——

用支付宝给谁发个红包可以，去淘宝再买一单上次的咖啡豆就不行了。

操作系统就该是智能系统

归根结底，我们还是要回到之前 Android Show 上谷歌对 Android 系统的新的定义：

Android 将会从一个操作系统（operating system, OS）转变成一个智能系统（intelligence system, IS）。

过去几年间，无论是华为鸿蒙、豆包手机，还是 OPPO 的小布身上，我们其实都看到了：

所有的手机 OS 都在变成 AI OS（或者 IS），这种趋势是无法反转的。

相比谷歌在 Android 里面到处推销 Gemini，OPPO 做 AI 的特点是很鲜明、也很不同的——

OPPO AI 的本质不是卖模型，而是卖装着 OPPO AI 的手机、卖一个有软件加持的硬件产品。

OPPO 设计这些功能的底层逻辑，不是希望用户去买「小布 Premium」，而是追求在很多实用场景里面「比别人多走一步」，把用户的体验给圆上。

这也是我们在使用 ColorOS 的 AI 功能时感受最深的一点：

与其削尖脑袋推销 AI 订阅，反而是把 AI 智能做得「无感」更容易让人接受。

毕竟真正优秀的 AI 技术，就应该像电力、自来水一样无感：用户只有在它不在的时候，才应该意识到它的存在。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

过去十年里，几乎没有一辆超跑可以像今天的法拉利 Luce 一样，激发出如此多的讨论。

不仅仅因为它是法拉利——一家将性能、设计和格调刻进 DNA 的超跑厂商——有史以来第一款纯电动车，更是因为它那让人一言难尽的外观：

图｜Ferrari

在意大利语中，luce 的意思是「光」，不仅寓意着这辆电动车照亮前路，更是为法拉利的首款纯电车加上了一层宗教的神圣性——

Dio disse: « Sia la luce! »（神说：要有光）

Luce 还是法拉利的首款 5 座车型，采用 4 轮电机驱动，122 千瓦时电池组可以提供约 530 公里的满电续航和 1050 马力的峰值功率。

即使车重来到了 2.2 吨（接近小米 SU7 Max），Luce 依然有着约 310 公里/时的极速，零百加速也在 2.5 秒左右。

教皇利奥十四世观赏法拉利 Luce｜TheVerge

价格方面，法拉利宣布 Luce 的起步价为 55 万欧元（约合人民币 432.9 万元），可以说无论性能还是价格，都很符合车头的跃马标。

然而也是这个跃马标，为 Luce 带来了正式亮相之后网络上铺天盖地的争论。

不纯血的马

比 KOL 和媒体试驾更早传出的，是网友们层不出穷的梗图创意。

菲亚特 Luce｜Threads

菲亚特 Multipla Luce｜Threads

纯粹「车」身攻击｜Threads

然而就在两个月前，法拉利刚刚公布 Luce 的内饰由前苹果设计主管乔尼·艾弗领衔 LoveFrom 设计时，大家对它的评价还是相当正面的：

图｜TopGear

但当人们看到这辆由乔尼·艾弗与马克·纽森（Marc Newson）两位传奇工业设计师设计出来的 Luce 全车的时候，评价来了个 180 度大转弯，似乎也情有可原——

Luce 是一辆很好看的电车，但完全不是一辆好看的法拉利。

图｜Ferrari

简单来说，Luce 是一辆在电车设计上追求极致的车：一体化座舱、极致降低风阻、继承自纯血马（Purosangue）的对开式马车门等等。

然而 Luce 不仅与混动的纯血马，甚至与法拉利此前的所有设计语言都是不同的——

它既没有古典法拉利的圆润，也没有经典法拉利的方正，更没有现代法拉利的凌厉造型，反而像个消费电子产品。

Ferrari Purosangue 2026｜TopGear

雪上加霜的是，就在 Luce 正式公布之后，意媒 Askanews 在采访法拉利前主席 Luca Cordero di Montezemolo 时询问了他对 Luce 的看法。

这位担任法拉利公司主席长达 23 年，任期内经历过恩佐（Enzo）、458、拉法（LaFerrari）几代传奇车款的 78 岁老人的回答很无奈：

如果我把真实想法说出来，会伤害到法拉利，我们正在冒险毁掉一个神话，我感到非常遗憾……希望他们至少把跃马标从 Luce 上摘下来。

图｜Askanews

显然蒙特泽莫罗最后还是没憋住，在离开镜头之前补了一句：

……连中国车厂都不想借鉴它的设计。

如果冷静下来，去法拉利官网上看看 Luce 不太常规的法拉利 logo 选配位置，就能理解 Luce 得到这样的评价其实一点也不奇怪——

Luce 是一辆需要通过「在侧门上贴跃马标」来缓解自己的身份认同危机的法拉利。

图｜Ferrari

然而问题真的出在法拉利 Luce 的「法拉利」部分吗？其实不然。

就像蒙特泽莫罗说的，只需要把 Luce 车身上的跃马标换成一个更具有代表性的 logo，Luce 的设计瞬间就变得合理了起来。

图｜Threads

当然，对于那个电车最重要的问题，整活网友们当然也想到了解决方案：

图｜Threads

Luce 长得像 iCar

归根结底，让 Luce 的设计在整个法拉利家族里面格格不入的根本原因，还是因为它是法拉利的第一辆纯电。

对于这种产品线上「前所未有」的产品，法拉利极有可能从最开始就没有让 Luce 与传统动力车型外观相近的想法。

能够侧面印证这种观点的，是法拉利官网上对 Luce 的设计介绍：

「我们与 LoveFrom 共同研发的，远不止是一辆电动法拉利，」约翰·埃尔坎表示。「我们在此所做的，不仅在构思上极其困难，在实现上同样充满挑战。这将打造出独一无二的法拉利 Luce」

图｜Ferrari

这也就带来了一个问题：

由乔尼·艾弗、马克·纽森与 LoveFrom 工作室主导设计的法拉利 Luce，究竟是一辆更像消费品的未来法拉利，还是一辆更像未来法拉利的消费品？

可以看到的是，二月 Luce 内饰设计公布之后，大家都对它兼顾屏幕和实体按键的先锋式设计表示赞赏，却在看到它同样超脱的设计之后骂声一片。

图｜Ferrari

这种评价叠加在同一辆车上本身就是矛盾的：你不能同时要求 Luce 在设计理念上既先锋又保守。

就拿纯血马来说，虽然它是一辆混动车、保留着现代法拉利的凌厉设计风格，但把 Luce 的智能内饰平移到 Purosangue 上，依然会格格不入。

Ferrari Purosangue 内饰｜TopGear

与此同时，这种对于 Luce 产品性质的讨论也会触及到那个终极问题：

法拉利 Luce 究竟是给谁准备的？

55 万欧元、430 万人民币，这个数字本身就已经排除掉 99.9% 的地球居民了——

Luce 的目标客户，是那些车库里已经停满其他豪车的人：

图｜Rockstar Games

虽然法拉利还没有介绍 Luce 的购车模式，但从过往历史就能知道：法拉利是要对车主做背调之后才会提供购车资格的。

根据统计，在 2025 年全球购买法拉利的近 14000 人中，其中超过 80% 已经拥有一辆法拉利了。

在我们调侃 Luce 需要翻过来充电、承载力不如菲亚特的时候，那些已经有了一堆 V12 引擎的客户们，很有可能单纯因为「Luce 长得和传统法拉利不一样」而直接下单。

图｜Car Magazine

毕竟 Luce 作为一辆电车，外观设计主要追求低风阻系数，和传统跑车（以及 FUV）追求下压力的设计指标并不完全相同。

此外，电车的底盘结构与重心分布也决定了在去掉引擎和变速箱空间之后，座舱部位无论怎样设计，最终都会呈现出一个类似水滴形的轮廓。

图｜Ferrari

这也侧面解释了为什么 Luce 不像法拉利，反而长得像国产新能源：

在设计现实产品时，物理学决定的最优解有时候就是唯一解，追求极致的结果经常是趋同的。

还有别的方案吗

无论广大车迷们认为法拉利 Luce 怎样「数典忘祖」，无法改变事实就是：它的外观已经定型了，Luce 就在那里，稳稳的接住你。

图｜Threads

然而我们还是不禁想要问一句：哪怕是乔尼·艾弗亲自操刀，Luce 真的就是「法拉利电车」的最优解吗？

答案显然是否定的——你虽然不能要求一个产品的设计既先锋又保守，但却有办法通过设计，在先锋的同时保留那些标志性的品牌 DNA。

最优秀的「先锋派标志性设计」例子之一，就是现代 N Vision 74。

图｜Threads

虽然 N Vision 74 和 Luce 的定位非常不同，两者面临的设计挑战却是高度相似的：

怎样通过一个全新的设计，为品牌开发全新动力技术（氢燃料电池 vs 纯电）提供一个足够具有辨识度的新车型。

而选择从 1974 款现代 Pony 概念车上汲取灵感的 N Vision 74，在传达创新性和品牌风格方面，显然比 Luce 更被人们所广泛接受。

在接受科技博主 Cleo Abram 采访时，法拉利设计总监 Flavio Manzoni 在评价人们的反响时，提到了奥地利作曲家 Gustav Mahler 的一句话：

传统不是对灰烬的崇拜，而是对火种的传承。

换言之，Luce 在法拉利内部看来，即使不再继承现代法拉利的标志性设计，也依然传承着法拉利的创新和技术火种。

恩佐·法拉利｜Camisasca Automotive Manufacturing Inc.

然而「传承」从来都不是一个容易的事，把品牌基因继承得好才叫传承，继承不好变成了当年可口可乐的 New Coke，那叫翻车。

正因如此，Cleo Abram 在采访视频的最后做出了一个比较中肯的总结：

我们不知道 Luce 最终会成功还是失败，但不管是哪种结局，我们都能从里面学到东西——

如果 Luce 失败了，我们可以学习到怎么改良；如果 Luce 成功了，我们就能看到整个行业开始学习 Luce，以至于影响到我们未来十年能够买到的电车。

而对于国产新能源来说，还是蒙特泽莫罗那句话说得对——

外观就不用借鉴了，多学习一下 Luce 的内饰设计就行。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

爱范儿关注「明日产品」，硬哲学栏目试图剥离技术和参数的外衣，探求产品设计中人性的本源。

过去 48 小时，对于 Windows 电脑市场来说可谓地震不断——

不是微软要发 Win 12 了，也不是苹果重新内置 BootCamp 了，而是英伟达要造消费级 CPU 了。

图｜Microsoft

更重要的是，老黄插手 CPU（SoC）领域，可不是来和英特尔、AMD 和苹果分蛋糕的……

他是来掀桌子的。

图｜YouTube @Nvidia

在刚结束的微软 Build 与英伟达 GTC 显卡技术大会开幕式上，我们见到了来自英伟达的「终极 PC 解决方案」： RTX Spark N1X 处理器。

老黄期望通过 RTX Spark 打造的电脑很简单：

造出目前最全能、最智能、最面向未来十年甚至二十年 AI 潮流的终极 Windows 全能本。

支撑英伟达这一设计的根本逻辑，是老黄在 GTC 开幕演讲上的一个大胆判断——

面向人类用户设计计算产品的时代已经结束，未来我们应该面向智能体（intelligent agent）的需求设计计算硬件。

图｜YouTube @Nvidia

下一个 AI 时代属于智能体

开场不久，介绍过 AI 技术如何塑造了当下的产业经济之后，老黄就拿出了他本次演讲的核心观点：

相比单独使用某个 LLM（大语言模型），智能体将是下一个阶段我们使用算力的主要方式（a new kind of computing pattern）。

这个核心观点如此重要，以至于老黄在演讲的前中后期反反复复提起这一页 keynote，将它重复播放了很多遍。

整个演讲上公布的新硬件——比如正式投产的 Vera Rubin 计算平台、企业级 AI 工具包、底层模型等等，全都是围绕着这个核心理论而设计的。

图｜YouTube @Nvidia

根据老黄的介绍，智能体之所以能够成为下一阶段的核心算力使用方式，原因主要有 4 个——

1：解放用户生产力

过去几年里，单纯的生成式 AI（Generative AI）虽然能力得到了很大的提升，但并没有拓展出非常多的使用场景。

即使它可以画图、做视频、直接制作各种文件，但本质交互方式依然是用户问一句、AI 答一句。

智能体则不然——它的运作模式中包含「观察、推理、规划、使用工具」的闭环能力，这种模式让人类用户从工具操作者进化成了工具指挥者，可以被看作是一种形式的生产力解放。

2：减少隐性资源消耗

除了自身的运行模式之外，智能体还会彻底改变过去半个多世纪中，人类与计算机的核心人机交互模式。

换言之，智能体将曾经需要手动打开程序、点击工具和操作的流程后置了一步，让人的工作从「动手」变成了「动口」，用解释意图（intents）取代具体的操作。

这种变化的意义，在于它结束了「人学习和适应软件」的时代。而一个「软件学习和适应人」的阶段，将会节省大量人类学习和练习使用软件所需的时间资源。

3：无视物理数量限制

最「大力出奇迹」的优点是，智能体不会像人类一样，受到各种原因导致的数量限制。

在演讲中，老黄列举了几个例子：AI 编码智能体的出现，让 GitHub 上的代码提交量在 2026 年初同比近乎翻了三倍。

英伟达内部也计划通过部署「数十万个 Cadance 超级智能体」，将芯片设计验证的耗时从数周缩短到数小时。

换言之：只要算力资源允许，智能体就可以将单个人类的能力「超级加倍」，让生产力获得指数级放大。

4：比 LLM 更万能

相比传统 LLM，智能体还拥有一个非常具体的优势——普适性。

智能体的运作模式（模型 + 外壳 + 工具 + 运行环境）在所有应用场景中都是通配的，这种强大的通用性让它可以无孔不入。

比如大规模的云端 SaaS 服务、个人电脑部署、自动驾驶和人形机器人底层系统等等。

也就是说，智能体是 LLM 的一个「万能接口」，它自己就是完整的工具组件、可以直接嵌入具体的生产环节里，不需要人类在中间辛苦地做「回答搬运工」。

图｜YouTube @Nvidia

基于以上四点论据，老黄指出了一种「面向智能体」的算力设计思路：

过去四十多年，所有计算硬件都是围绕人类的需求设计的，但智能体的世界以纳秒计算、对于各种资源（比如内存和电力）的需求模式和人类截然不同。

在这样的大背景下，老黄宣布了新一代全栈 POD 超级计算平台「Vera Rubin」的正式投产：

图｜YouTube @Nvidia

相比年初在 CES 上首次介绍 Vera Rubin 平台，老黄在演讲中再次强调了这一代架构「专门为智能体设计」的属性。

尤其最新的 Vera CPU，就直接打上了「CPU for Agents」的标签——这颗 88 核心 176 线程的处理器的主要工作，用老黄的话说，是一位「指挥家」。

换言之，Vera CPU 主要控制智能体的调度、工具调用、内存和上下文管理，负责将 Rubin GPU 的巨量算力以最高效率、最低空置、最快速度的方式调度起来：

图｜YouTube @Nvidia

在此基础上，其他机柜组件—— BlueField-4 DPU、NVL72 交换机、ConnectX-9 SuperNIC 网卡、Spectrum-6 以太网交换机等等，才能和 Vera Rubin 共同构成这套「面向智能体」的算力解决方案。

图｜YouTube @Nvidia

但就像前面说的，老黄除了公布 Vera Rubin 投产之外，同时也将这个「AI 的未来属于智能体」的观点投向了一个更偏向消费电子的领域—— PC。

给智能体设计的电脑

之前提到，老黄今年 GTC 开幕演讲的主旨其实就一句话：

给人类用户设计硬件的时代结束了，我们下一步要面向智能体设计硬件。

但智能体的使用者不止 Oracle、OpenAI、Anthropic、AWS 这些企业巨头，个人 AI 用户的数量同样不可忽视。

为了占住极为分散但规模庞大的 C 端市场，老黄在今年的演讲中公布了英伟达首款面向个人消费市场的 CPU 产品—— RTX Spark 超级芯片。

图｜YouTube @Nvidia

老黄对 RTX Spark 首型号 N1X 的介绍相当动情：「它集合了我们 33 年来的全部技术经验，因为它支持所有英伟达已有的技术栈」。

与苹果的 Apple Silicon 思路类似，RTX Spark N1X 是一块集成 CPU、GPU 和统一内存的 ARM 架构 SoC，采用台积电 3nm 工艺制造，CPU 与联发科共同设计。

图｜Nvidia

尽管用着上一代 Grace Blackwell 平台，而非最新的 Vera Rubin，RTX Spark N1X 依然可以实现最高 1 PFLOPS（一千万亿次浮点）的 AI 算力。

根据英伟达工程师的介绍，N1X 的整体性能与 RTX 5070 笔记本接近，相比早期泄露的「与 M3 Max 跑分近似」又有了一些提升：

图｜YouTube @Nvidia

在产品形态方面，RTX Spark 最主要的平台将会是 14-16 寸的笔记本，合作方也是那几个熟悉的巨头——联想、微软、惠普、华硕等等。

其中当属英伟达与微软的合作最为密切，毕竟 RTX Spark 是要运行 Windows on ARM 的。

而老黄的 ARM 处理器能否追上苹果，微软是其中不可或缺的因素。

相应的，微软也在演讲后更新了搭载 RTX Spark 的 Surface Laptop Ultra 预告片：

图｜YouTube @Microsoft Surface

而相比高通的 ARM 架构笔记本，RTX Spark 还有一个得天独厚的优势：它支持所有英伟达已经有的技术，从光线追踪到 DLSS，再到 Cuda 加速和 TensorRT。

换言之，RTX Spark 笔记本不仅有 Win on ARM 上相对优秀的游戏体验，更是能够在本地 AI 工具加速之类的严肃场合提供「货真价实的生产力」。

图｜YouTube @Nvidia

更重要的是——按照老黄的说法—— RTX Spark 所驱动的笔记本、小型主机和台式机都是「为智能体操作而设计」的。

除了 Windows 本身和软件商之外，甚至连 Adobe 都宣布将会为 RTX Spark 彻底重构 Premiere 和 Photoshop：

图｜YouTube @Nvidia

就拿 Premiere 来说，Adobe 将会在 RTX Spark 电脑上带来一套全新的、以指挥智能体为主的交互模式，以及更多的 MCP 支持。

再大胆一点设想，所有剪辑师都熟悉的「时间轴式 UI」很有可能在智能体时代被一个多模态指令框所替代——

听起来很酷，也很可怕。

在 RTX Spark 笔电上运行 Premiere Pro｜Tom’s Guide

换言之，AI 不仅重塑了硬件的设计方式，也终于开始重塑一些已成定局十多年的软件 UI 交互规范了。

RTX Spark 的应用场景也不止笔电，在老黄的 GTC 开幕演讲与当天稍晚些的微软开发者 Build 大会上，我们看到了很多以此为基础的小型主机平台。

就比如这个长得神似 Xbox 的微软 RTX Spark Dev Box：

图｜Microsoft

AI 需求塑造物理世界

纵观老黄的整个 GTC 演讲，以及同期召开的 COMPUTEX 和微软 Build 大会，我们可以明显地感受到：

AI 从「生成式」向「智能体」的转变，将会重塑人们使用计算机的主要方式，并且这种重塑也反过来影响了计算硬件上下游的设计和形态。

换言之，英伟达不仅定义了下一个 AI 时代的核心问题：「什么是生产力 – 是智能体」，更是为自己的观点拿出了一套相当具有说服力的配套产品。

图｜YouTube @Nvidia

而 RTX Spark 的目标，是让新时代的全能本既要本地跑模型，又要兼顾生产力和娱乐——

毕竟支持 RTX 和 Cuda 对于 Windows on ARM 一直是个老大难问题，直到英伟达亲自下场。

只不过在为下一个 AI 时代催生新硬件感到兴奋的同时，我们也需要理性地看待 RTX Spark N1X 处理器：因为它并不是一个非常新鲜的东西。

还记得去年的 DGX Spark 吗？里面的「GB10 超级芯片」基本上就是 N1X 的先行版本。

从芯片刻字上看，老黄在 COMPUTEX 上展示的 N1X 生产周期甚至是 2024 年，早期泄露跑分接近 2023 年的 M3 Max 也就不意外了。

图｜YouTube @High Yield

虽然所有消费级产品都要等到今年秋天，但看到 RTX Spark N1X 的这些零星信息，也很难不让人微微担心——

一颗 CPU 两年前、GPU 一年前且不满血的 SoC，真能为未来 10 年 20 年的智能体需求准备好吗？

尽管 N1X 既没用上最新的 Vera Rubin 架构，也不如今年的骁龙 X2 Elite Extreme 甚至去年的 AMD Strix HALO，但它标志着一个开端：

一个芯片优先考虑智能体需求、并顺势开始影响操作系统、软件程序，直至硬件商品形态的时代的开端。

至于究竟谁能代表 AI 时代的操作系统，微软选择和英伟达联手，「再给 Win on ARM 一个机会」，明显是意识到了自己被 macOS 和 Linux 夹攻的困境。

图｜Microsoft

然而成也 Win on ARM，败也 Win on ARM —— RTX Spark 主动带来全套的英伟达技术适配，并不能解决 Win on ARM 在其他体验上的长期瘸腿。

毕竟一个足够好的面向 AI 的操作系统（比如 macOS），即使它自己不倾向于开放，也会有用户通过逆向工程的方式帮它开放。

而在这一层上，RTX Spark + Win on ARM 所以立足的基点，就显得不是那么稳固了。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

几经波折之后，我们终于将手里的几台 iPhone 都更新到了 iOS 27，体验到了五年以来最重大的一次 Siri 更新。

更新之后第一眼能看到的，也是最明显的升级，就是 iOS 27 全面焕新的 app 图标：

图｜YouTube @Apple

当然，说是完全焕新也不尽然——

相比 iOS 26，新版本的图标更像是从「强调玻璃光影」进化到了「添加玻璃材质」：

除此之外，iOS 27 的整体透明度也变得更加可控了。

iOS 27 中，原本只有两级可调的 Liquid Glass 模糊程度变成了一根无级滑杆，自定义范围更大：

根据会上介绍，iOS 27 的设备支持范围最低从 7 年前的 iPhone 11 开始。

新增的玻璃调整效果对于旧处理器的性能压力如何，还要看后续的更新情况如何——

图｜YouTube @Apple

幸好 WWDC 上宣称的流畅度优化确实有效。

iOS 27 是最近几代少有的，手机降温之后就基本不会掉帧的开发者测试版了，在 iPhone Air 上的表现也称得上稳定：

说到功能性方面，iOS 27 是一个非常两极分化的版本——

一方面，国际版 iPhone 迎来了堪称「量大管饱」的 Siri AI 更新。

全局检索、屏幕感知、连续对话等等功能给好给满，更不用提这个全新的 Siri UI 了：

另一方面，国行机型迎来了近年来字面意义上「最贫瘠」的一次更新。

除了新壁纸、透明度滑块、节假日闹钟之外，国行 iOS 27 几乎没迎来任何有实际意义的 Siri 更新。

除此之外，天气 app 在 iOS 27 中也迎来了一波卡片改版：

而在一嘴带过的 macOS 27 预览版中，我们还见到了可以随意调整比例的 iPhone 镜像：

图｜X @aaronp613

至于这个宽幅布局是给谁准备的，不言自明。

总之如果你恰好使用着外版 iPhone、拥有外区 Apple ID 的话，就可以享受到这套「中间下滑 Siri，左边下滑通知，继续下滑又是 Siri」的超绝连招了。

更重要的是，新版本的 Siri 也拥有了一个属于自己的 app。

它的主界面与我们熟悉的聊天式 AI 比如豆包、千问等等如出一辙，也可以切换成类似「小 X 记忆」的画廊模式：

比较可惜的是，由于今晚尝鲜的人很多，苹果的 AI 服务器不太稳定。

这导致 Siri AI 的一些深层功能（屏幕识别、总结文章、多模态生成）成功率不高，经常会出现连接报错的情况。

然而在正常运作的时候，新 Siri AI 的端侧指令处理速度是我们体验过的最快的——

可惜这个速度只有搭载了 A19 Pro 的 iPhone Air 与 iPhone 17 Pro 系列才能体验到。

图｜YouTube @Apple

说到 iOS 27 的改版，相机是不得不看看的应用。

非常遗憾的是，iOS 27 的相机并没有像部分爆料所说那样进行专业化升级，只是在 iOS 26 的基础上小修小改——

与拍摄相关的二级菜单收纳在快门右侧，成为一个单独的显眼图标。

顶部的常用参数则换成了居中摆放，视觉上更为平衡。

UI 设计方面的改变见仁见智，但在 iOS 27 上，UI 只是个引子——

在相机底部的模式栏滑动，我们会发现系统相机中赫然出现了一个名为「SIRI」的模式。

切换到 SIRI 模式，就可以像之前 Visual Intelligence 那样调用 AI 识别、分析、理解和搜索画面。

由相机出发，iOS 27 上还有不少 AI 方面的更新与影像有关——

随 iOS 26 发布的图乐园获得了更新的设计，并可借助 Private Cloud Compute 处理更复杂的生成请求。

同时，除了原有的卡通、可爱的风格外，这一代图乐园终于可以生成写实风格的图像了：

在更新到 iOS 27 后，我们第一时间上手了全新的图乐园，需要注意：它目前只能用英语描述想要生成的图片效果。

我们上传了一张实拍照片，并要求图乐园生成一张带有 90 年代胶片质感、颗粒和眩光效果的图片。

等待数十秒后，图乐园给出了一张高度贴合描述的结果：画面风格完整，质感也相当真实。

如果不是放大细看细节，甚至很难第一时间发现明显瑕疵——

但由于前面提到的问题，图乐园生图偶尔也会失败报错。

推测也是因为短时间测试的用户太多，后续正式版的表现应该会更为顺畅。

影像的另一个 AI 大更新藏在相册中——作为每次拍完照后调整图片的第一环，相册的重要性不必多言。

这一次，苹果将升级的消除、扩图与重构集成到了 Apple Intelligence Tools 中，与风格、裁切等功能并列在一级菜单里：

其中的重头戏，还是「重构」Reframe ——苹果称它来自 Vision Pro 相关技术的积累。

原理上讲，iOS 27 的「重构」很像是 iOS 26 中 3D 照片的进阶版。

当系统能够更清楚地区分照片中的前景、主体和背景后，用户就可以用手指拖动画面的视角和景别，照片的透视关系也会随之变化。

实际体验下来，重构功能的前后其实分成了两步。

第一步是预览。iPhone 会先用端侧的空间模型理解照片层级，并生成一个可以快速拖动视角的预览版本。

这一步速度很快，几乎可以实时响应手指操作：

但预览阶段的可调整角度比较有限，如果拖动幅度稍大，画面里的主体和背景偶尔就会出现一些滑稽的拉伸。

真正的生成发生在第二步——确认视角后，iOS 就会调用云端模型补全因视角变化产生的画面空缺。

这一步目前偶尔也会出现连接失败报错的情况，但只要顺利生成，用 20 秒左右就能得到一张相当不错的新照片：

哦对了，以上所有与 AI 有关的影像功能，都暂时与国行无缘。

只能说首发体验下来，iOS 27 不愧是近十年来国行和外版割裂程度最大的一代。

毕竟我们也极少见到国行 iPhone 17 Pro Max 安装更新不到 20 分钟、美版却足足安装了快一个小时的巨大差异。

至于什么时候我们能用上满血的 Siri AI 功能，还得是克雷格的那句话——

图｜YouTube @Apple

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

周四晚上，我在床上举着 iPhone Air，在 Siri 对话框里打下了一个从来没问过的问题：

Siri, what do you think of me?（Siri，你觉得我怎么样？）

iOS 27 的等待音响了几秒钟，Siri 就给出了回答：

I think you’re pretty great.（我觉得你很棒。）

通宵达旦的 WWDC 26 开幕式已经结束，蒂姆·库克主持的最后一场大型活动圆满落幕，留下了散落一地的大饼。

图｜Business Insider

与 WWDC 24 不同的是——

在体验过最新的开发者系统之后，这些留给新 CEO 特努斯的大饼似乎是真材实料的。

这其中不仅有视觉风格优化、稳定性和流畅度修补的 iOS 27，更有第一款真正落地的「AI 级 Siri」，主打一个压轴出场：

此外，作为 Siri AI 的地基，苹果也更新了第三代 Apple Foundation Model（AFM）家族，正式承认「与谷歌合作定制开发」。

其中，3b 参数的 AFM 3 Core 和 20b 参数的 AFM 3 Core Advanced 为端侧模型，目前只有搭载 A19 Pro 处理器的 iPhone 才能用上：

图｜YouTube @Apple

更大型的 AFM 3 Cloud、AFM 3 Cloud Pro 和负责生图的 ADM 3 Cloud 则部署在苹果的服务器上，收费模式已经内嵌在 iCloud+ 中了。

可惜受制于服务器容量和测试人数太多，Siri AI 很多在线功能目前还处在间歇宕机的状态。

但是不管怎么说，爱范儿编辑部里几位坚持购买外版 iPhone 的同事终于迎来了王朝。

毕竟 Siri AI 的端侧能力同样迎来了「史诗级进步」——

从 WWDC 开幕式结束到现在，我们狠狠「压力」了新 Siri 近 48 个小时，得出了一个令人满意的结论：

Siri AI 做到了像 2016 年巴西大奖赛的维斯塔潘一样，在最后 16 圈以无人料到之势，从队尾杀回了前三名。

图｜Red Bull

如何更新 iOS 27

在之前的上手体验中，很多读者在评论区询问如何更新 iOS 27，在这里我们为大家提供一个粗略的更新指南。

首先，也是最重要的：

测试版系统并不稳定，如果你只有一台 iPhone 作为主力机，爱范儿不建议你盲目更新尝鲜。

总之，如果你想更新普通测试版系统，需要先前往苹果 Beta 软件计划网站，登记注册 Apple ID，才能收到 Public Beta 推送：

网址：beta.apple.com/zh-CN

而要更新 iOS 27，还需要在 App Store 下载 Apple Developer 程序。

在「账户」页面完成「报名 Apple Developer Program」的前几步，才能收到开发者版本更新。

另外需要注意，想要用上 Apple Intelligence 和 Siri AI，你还是得有一台 iPhone 15 Pro 或更新的机器才行。

也不能忽略——新 Siri AI 依然有着非常明确的区域限制。

一台非国行 iPhone、外区 Apple ID 和英语（美国）系统语言，三者都是不可或缺的。

Siri AI 体验：小 Gemini

在 WWDC 结束至今的 48 个多小时里，我们尽量「压力」了一把 Siri。

就是想看看它和去年的半成品 Apple Intelligence，以及最普通的彩色泡泡版本有什么区别。

先说结论：iOS 27 中的 Siri AI 潜力非常大，但相辅相成的，亟需解决的问题也非常多。

就拿最简单的沟通能力来说，如果你成功激活了新 Siri，第一件事就会发现 Siri 比以往健谈了许多——

换句话说，Siri 在 iOS 27 中终于不再回复干巴巴的信息或者预设模板了，而是可以把零散的信息整理成连贯的自然语言：

此外，屏幕感知和文档分析功能也终于成为了 Siri 多模态能力的一部分。

在大部分系统 app 和少数第三方 app 里，Siri 可以识别屏幕上显示的内容以及页面信息，并做出针对性回答：

而在上述功能的基础上，Siri 也一并升级了执行复合指令的能力，这在以前 Siri「人工智障」时期简直是想都不敢想的。

比如我的朋友用 iMessage 给我发了一个地址，我实在懒得手动复制粘贴，就可以直接要求 Siri：

XXX 在短信里提到了一个聚会地址，从那里导航去广州大剧院，方式选择步行。

然后就能看到 Siri 缓慢（但准确）地从 iMessage 里面搜出地址、确认附近的出发点，最后导航到广州大剧院：

要知道，在不到一个月之前，Siri 还是那个连普通命令都不一定能操作明白的 Siri。

虽然「理解复合指令」和「跨 app 执行」已经是 2026 年手机助手的标配，但 Siri 仅靠一次更新就从吊车尾的水平追上了大部队，何尝不是一种进步呢？

除了这些，让 Siri 读电子邮件更是不在话下。

由于我订阅了非常多 Newsletter，整理起来非常头疼，让 Siri 帮我总结近期的邮件已经成为了我在 iOS 27 里用得最频繁的功能：

另外还记得爱范儿之前提到的微信 A2A 吗？虽然 Siri 之前就能操作发微信，但在新 UI 和语音引擎的加持下，整个操作感觉顺滑了许多。

根据我们目前的测试，绝大部分在 WWDC 26 开幕式上演示的 Siri AI 功能基本都已经实装。

除了偶尔会出现的界面 bug 之外，整个体验已经非常接近「丝滑」了。

然而，现阶段最大的问题既不是性能、也不是 bug，而是苹果的土豆服务器。

毕竟 Siri AI 还有很大一部分能力依赖云端模型，比如搜索在线信息、上传和识别资料、对比本地和线上资料等等。

图｜YouTube @Apple

然而自从 WWDC 开幕式以来，苹果的 Siri 服务器就处在间歇式上线的情况——

在测试过程中，经常出现首次操作一切正常，打开录屏准备重复的时候，Siri 就开始报错「Something went wrong」了。

这还只是 iOS 27 处在有限范围的开发者测试的情况下，等到 7 月公测上线、9 月全球上线之后，「Siri 排队要排多久」将会是个避不开的话题。

但尽管有些小坎坷，我们的结论依然是不变的——

苹果用一次更新，就让 Siri 从「人工智障」变成了「小 Gemini」，虽然测试版的体验不太稳定，但依然称得上是苹果在进入 AI 时代后最重大的一次进步。

图像 AI 体验：重定义真实

Siri AI 的另一面，落在了与影像有关的一切上——

多模态图像功能、相机里的 Siri 模式、图乐园，以及相册里的 AI 工具。

过去近十年里，苹果对影像的态度都相当克制：相机负责记录，照片负责保存，后期负责轻度修正。

哪怕 Apple Intelligence 开始进入系统，苹果也一直很小心地把 AI 生成图像放在偏插画、动画，而避免写实的「内容安全区」里。

图｜9to5Mac

显然，苹果不太愿意让用户轻易生成一张看起来像真实照片的东西，因为这会触碰苹果长期坚持的一条线：

照片应该和真实发生过的事保持某种关系。

我们与苹果的专访也多次印证过这个观点，但 iOS 27 的变化，显现出苹果的态度和观点都在悄然地转变——

第一个变化，是影像与 AI 的入口的合流。

在 iOS 27 相机的底栏中，新增了一个「SIRI」模式，里面容纳了从相机控制按钮中释放的视觉智能（Visual Intelligence）功能。

在苹果的安排下，这是影像和 AI 第一次在默认相机入口里并排出现。

只可惜现在相机 Siri 和前面提到的问题一样——连接不上服务器，有时还会回报「Google is unavailable」，稳定性不如直接使用 Google Lens。

但这只是开始，图乐园 app 的更新，则让 AI 生成第一次更靠近苹果过去刻意避开的「写实影像」。

我上传了一张阴天风景照片，并用英语描述：

为这张照片添加蓝天与白云，保持真实照片风格。

图乐园生成结果的确符合要求——

蓝天、白云和原图环境融合得相当自然，整体观感也相当接近实拍照片。

但我们测试下来，目前版本的图乐园有一些算力限制：原图比例为 3:2，生成后变成了 16:9，分辨率也从 30MP 降到了约 3MP。

抛开算力的客观限制，图乐园定位的转变反而是更有意思的事——

之前，它就是个贴纸、Genmoji 和表情包生成器，使用场景主要发生在聊天软件的轻量互动里。

但到了 iOS 27，它开始支持更真实的图像生成，画质也明显提升，甚至提供了 ChatGPT 风格以及可供第三方 app 调用的 API：

也就是说，图乐园正从一个娱乐化的生成工具，变成苹果系统级的图像生成入口——

这个入口的意义，未必是让苹果去和 ChatGPT 或 Gemini 比谁生成得更好，而是让用户在需要一张图时，不必离开系统本身。

按图索骥，我们也能察觉到背后苹果对 AI 与影像态度的转变：

苹果开始接受「用户对影像的需求」不只来自镜头，也来自想象。

相册 AI 是第三个信号，也是最接近曾经苹果对于「影像边界」的部分。

在 iOS 27 的相册中，基于苹果智能的 AI 工具成为了编辑菜单的一个独立板块：

其中最有意思的，当属 Reframe，也就是「重构」功能。

点击 Reframe 后，iPhone 会先用端侧模型生成一张画质较低的预览图。我们可以调整构图、放大或缩小画面，甚至轻微改变机位视角：

确认角度后，照片才会上传云端完成最终重构——图中原有的细节会尽量保留，因视角或构图变化而产生的空缺，则由生成式 AI 补全。

从实际表现来看，重构后的图片像素依然会有一定下降，比如我们测试的 30MP 照片，重构后变成了 12MP。

难得的是，Reframe 保留了完整的生成路径，即使已经保存，仍然可以随时在相册中恢复原图。

这背后的动机很现实：

用户早就习惯了谷歌、三星以及第三方工具的 AI 修图能力，苹果如果继续止步于纯手工编辑，就会白白把用户拱手让人。

但苹果的路径不是把生成式编辑一股脑地放到 Siri 首页，而是收进了相册这个更熟悉、更日常的容器里。

这样的好处在于，用户不用理解「生成式填充」这样的术语，也不用把刚拍好的照片塞进一个理智又冰冷的 app，再借助一串复杂的描述词去复刻脑中想法。

图｜Imgflip

只需要知道：这张照片可以补一点边，可以换一个构图，可以让画面更接近自己当时想拍出来的样子。

苹果想打造什么样的 AI

虽然苹果已经念叨了两年多，但 iOS 27 中的 Siri，的确是我们第一次看到「接近苹果想象」的 AI 的样子。

对于 Siri 的图像能力来说，苹果当然记得「真实」，但同时也承认了一个不可回避的事实：

在 AI 大行其道下，影像的「真实」已经很难只由快门来定义。

照片可以是镜头捕捉到的现场，也可以包含用户对画面的记忆、意图和表达。

iPhone 5 宣传片《记录每一天》｜YouTube @Apple

一个人拍下建筑时没有拍全，后期用 AI 补出天空和屋顶，虽然不再是传统意义上的照片，但却能更接近用户当时想留下的画面。

所以我们看到，苹果一反「集成化」的思路，把 AI 放进了影像链路的不同位置——

优化现实，交给相册 AI。理解现实，交给 Siri 视觉。创造现实，就去图乐园。

把这件事放到整个行业里看，苹果并不孤立，甚至于整个科技行业对 AI 影像已经有了一个大致共识：

AI 不再只是提升画质的幕后算法，而是正在走到前台，成为影像创作本身的一部分。

这种操作就很苹果。

它不是第一个把 AI 修图、生图、视觉理解提供给用户的厂商，但它只要开始做，就会把这些能力变成系统默认体验的一部分。

图｜YouTube @Apple

类似的现象也体现在 Siri AI 本身。

虽然 Apple Intelligence 连续跳票了两年，但当我们真的看到一个接近成品的 Siri AI 之后，它的表现也符合大家积攒了两年的期待。

实际上，不止我们，绝大多数体验到了 Siri AI 的外媒都给出了相当正面的评价。TheVerge 这样描述道：

它（Siri）支持的功能相当基础……但它确实能做到宣传中承诺的一切。对于两年前曾对 Siri 做出巨大承诺却最终未能实现的苹果公司来说，这意义重大。

甚至连《经济学人》杂志都发表了看法，在标题中表示「苹果的新 Siri 是 AI 竞赛中的一匹黑马」：

据报道，苹果每年向谷歌支付约 10 亿美元的技术费用——但与自主研发大模型的成本相比，这简直是九牛一毛。

而一旦用户习惯了 Siri，苹果完全有可能更换底层模型，从而在谈判中占据绝对优势。

说人话就是，虽然 Siri AI 的底层技术来自谷歌，但与消费者的关系仍然牢牢握在苹果手里。

而这也是我们对于 Siri 未来最看好的一点——苹果和谷歌一样，是 AI 竞赛中少有的兼具软硬件业务的巨头。

而苹果的软硬件结合能力，依然是谷歌可望而不可及的程度。

比如 Google I/O 上剧透的 Gemini Spark 看着超强，却没有半点给 Pixel 手机测试的迹象。

更危险的是，Siri 已经凭借钞能力，慢慢追上总不放出测试版的 Gemini。

根据统计，目前全球有约 15.6 亿 iPhone 用户，虽然 Siri AI 只能覆盖其中一小部分，但最终数字依然是一个其他厂商可望而不可及的规模。

这几亿个真实用户产生的数据规模、购买力和传播效应，是很多 AI 厂商倒贴钱卖 token 都吸引不到的。

更有可能的是，补全了 AI 能力的 iPhone 会在国际市场上带动一波今年秋季的换机潮。

哪怕只能带动几亿用户，依然是一个非常恐怖的数字。

再回看 WWDC 里面的幻灯片，我们就能理解为什么苹果 AI 掉队了这么久，依然能拿 70 分的试卷、收获 150 分的喝彩——

图｜YouTube @Apple

因为苹果真正的护城河，从来都不是某项孤立的技术，而是最中心的那一层庞大的用户基数。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

伴随着 Android Show 与 Google I/O 开幕式的结束，我们总算见到了谷歌对于自家软件生态在未来的规划——

用 Gemini 武装一切，其中就包括我们都熟悉的 Android。

但「把 Android 从操作系统升格为智能系统」只是一个抽象的描述，这个 Gemini 风味的智能系统用起来究竟怎么样呢？

为了尝鲜，我们把手里这台 Pixel 9 Pro 刷上了最新版本的 Android 17。

带你看看谷歌画了多少大饼、落地了多少大饼，以及有什么值得我们期待的地方。

如何尝鲜 Android 17

谷歌和苹果一样，近几年都将系统测试权限扩大了很多，几乎可以说没有门槛了。

想要体验测试版 Android 系统，你不需要抽卡、不需要抢名额，更不需要参加「谷歌高考」，有一台 Pixel 手机就行。

更新测试版系统存在风险，不要在没有备份的情况下盲目尝鲜

只需要动动小手，在 Android Beta Program 网站上点击「选择加入」，就能直接收到测试版更新：

不过这样收到的更新，是「相对稳定」的 Android Beta QPR 版本，要求不高的话可以拿来当主力机使用。

如果想在第一时间体验到「最接近发布会」的版本，则需要在 Android Canary 网站，用浏览器线刷更新：

好在目前「相对稳定」的 QPR Beta 3 和「不太稳定」的 Canary 版本，都已经推送了 Android 17 的部分新 UI 和新功能。

而我们的后续体验，则以最新的 Canary 版本（ZP11.260417.009）为准。

新设计：总算不像玻璃

毫不意外地，Android 17 Canary 版本上手的第一观感，就是谷歌怎么叒开始乱改设计风格了？

对 UI 设计感兴趣的读者或许还记得：

去年的 Google I/O 上，谷歌发布了一款名为 Material 3 Expressive（M3E）的新设计语言。

和更早的 Material You 类似，M3E 以超高对比度的色彩、大量的图形化控件，以及彻底扁平化「完全不 Material」而著称：

图｜Google Blog

结果在过去一年多的更新里，M3E 大部分的风格都没有上线，真正落地的只有新版侧边栏和悬浮按钮（FAB）等等细节元素。

到了 Android 17，哪怕整个行业的风潮都在向苹果带起的「液态玻璃」倾斜， 谷歌依然觉得：

玻璃还是太「材质」（material）了，谁规定 Material Design 一定要有 material？

正因如此，我们在 Android Show 上见到了谷歌的「又一代」新设计风格——

由虚化、波浪、粒子效果和高斯模糊所构成的 Neural Expressive：

图｜Google

只可惜目前 Neural Expressive 设计还没有加入那些让人眼花缭乱的失焦、渐显和内发光特效。

如往年一样，这些需要等后续逐渐 OTA 出来。

因此眼下 Canary 系统里除了更明显的高斯模糊，Neural Expressive 的主要舞台是在 Gemini app 内部。

在 I/O 活动当晚，Gemini app 就上线了粒子效果和全新的字体，只需要更新一下 app 就能体验到：

Android（左）和 iOS（右）

不得不说，看过了国产系统对液态玻璃的「群起而抄之」之后，谷歌这样抛弃材质模拟、只使用光照和虚化来构建层级的设计是相当让人耳目一新的。

Neural Expressive 目前面临的最大挑战，就是不要像 M3E 那样烂尾。

只要能在 Android 17 正式版中上线，那在我看来就是一个比液态玻璃更优秀的视觉方案。

图｜Google

新模型：潜力不可估量

不过当然，参与 Android 版本测试别说在国内，哪怕在国外也是非常小众的行为爱好了。

好在最新版本的模型不需要非得 Android 17 才能享受。

Gemini 3.5 Flash 目前已经通过 Gemini app 和其他内嵌了 AI 的谷歌全家桶全球上线，直接就能用：

除了界面改版、更换新字体之外，Gemini 3.5 Flash 给人的第一印象就是「快」。

比如面对同一个开放性答案的问题「为什么苏联偏偏在 1991 年解体」，选择标准思考模式，3.5 Flash 从思考到显示首个回答字符的时间不到 10 秒：

而 Gemini 3.1 Pro 从开始思考到显示首个回答字符，花了近 22 秒——并且回答质量也没有和 3.5 Flash 拉开明显差距。

这种保证质量的同时大幅提速的升级模式，对于 Gemini 3.5 所规划的使用场景无疑是大有裨益的。

图｜Google Blog

毕竟无论「谷歌 Claw」自动执行任务，还是调用 Antigravity 去 vide coding，语言模型的速度都很容易成为时间瓶颈。

可惜，目前 Gemini Spark 和调用 Antigravity 2.0 的功能（比如生成式小组件、新版 AI 搜索等等）都还没上线，要等到今年夏天。

我们当下能在 Android 17 里面体验到的 AI 功能和使用场景，和 Android 16 以及 iOS 26 上能够用到的都几乎一样。

不过现在能体验到什么呢？包含最新 Omni 特性的视频生成——

全生态 Gemini 最让人期待

其实单从 Google I/O 之后更新的这一版 Android 17 来看，我们能够体验到的都是非常零星的功能，并没有什么真正「人无我有」的新东西。

目前的测试版系统，距离谷歌画饼的「全生态链 Gemini 化」还有相当长的一段路要走。

图｜Google

然而真正让 Gemini 脱颖而出、和 ChatGPT 与 Claude 拉开明显差距的，恰恰就是谷歌的软硬件生态链——

谷歌根本不需要像 OpenAI 那样挖空心思去设计全新形态的 AI 硬件，它已经接入了全球近 50 亿人的电脑和手机。

只要运营得当，Gemini 完全可以变成 Chrome 那样「大到不能倒」的全球性产品，从 AI 竞赛的参赛者直接变成「场地供应商」。

图｜ProAndroidDev

谷歌事实上也是这么做的：给生活中每个不可或缺的环节——手机系统、电脑浏览器、智能家具、网络服务——都加上 Gemini，自然会有用户去使用。

等到各处的 Gemini 都部署好，谷歌只需要一套最简单的互联机制，就可以串起个生态链的 AI 能力，把手机、电脑、浏览器和 app 全部收入囊中。

图｜Google

到时候，哪怕你 Claude 的代码写得再好，在最终的用户环节，不还是得展示在 Android 或者 Chromium 里面？

并且在最新的 Google AI Studio 中，谷歌已经打通了从「网页 vibe coding」到「apk 导入手机」的整个链路：

图｜MakeUseOf

这相当于在未来理想条件下，你的每一个个性化需求都可以通过 Gemini 找到解决方案：无论是文字回答，还是编写一个小 app 或者 widget。

正因如此，Gemini 的潜力才会显得如此之大——

它既不像 OpenClaw 那需要一定的技术水平才能用，又不像 ChatGPT 和 Claude 那样依赖别人的软件平台扩展自己的生态系统。

Gemini 不一定每项指标上都是世界第一，但互联网、智能手机、乃至现在的 LLM 都在反复证明一件事：

只要某个厂商或者技术可以提供一种尽可能「All in one」的服务模式，就能凭借人们追求省事的习惯，塑造大多数消费者的习惯。

而谷歌眼下在做的，就是 All in Gemini。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

智能手机统治了过去十几年的数字生态，它是注意力的黑洞，是我们最私密的随身之物。但手机从设计之初就是为「人盯着它」而生的——它的全部逻辑，都止于屏幕。

AI 的需求却恰恰相反：它需要持续感知物理世界——见你所见，听你所闻，随时在场，而非等你解锁屏幕才醒来。

当 AI 真正成为一种基础能力，它迟早要从屏幕里破壳而出，寻找属于它自己的形状。这将是一个漫长的探索和演化过程。

「AI 器物志」栏目由此而来，爱范儿想和你一起持续观察：AI 如何改变硬件设计，如何重塑人机交互，以及更重要的——AI 将以怎样的形态进入我们的日常生活？

这是「AI 器物志」的第 15 篇文章。

要论手机的「AI OS」，除了 All in Gemini 的谷歌和上期提到的 OPPO 小布之外，还有一个非常特殊的参赛者——华为。

过去几年里，有关华为的讨论大多被硬件和鸿蒙生态夺走了话题，作为系统级 AI 助手的小艺受到的关注非常有限。

然而智能助手谁家都有，单论执行力，甚至连三星 Bixby 也不弱。

真正能让某家 AI 出类拔萃的，要么是「人无我有，人有我优」的独特功能，要么就是非常强大的软硬件结合能力、让人觉得自己手里拿着的就是未来的「AI 硬件」。

前者我们已经见到了，就是被 OPPO 玩出花来的小布记忆，而后者则是今天的主角——华为小艺。

小艺帮帮忙：手机自己干活

如果要选出一个小艺的「绝活」，那一定是伴随 Pura 80 系列上线的「小艺帮帮忙」功能。

凭借着鸿蒙系统和自己是一家人的优势，小艺有着和其他家 AI 助手截然不同的高等级权限，天生就可以在手机内部来去自如。

另一方面，鸿蒙的生态规范也为小艺提供了一套 SOP（标准作业流程），让小艺在面对第三方 app 时有了一套基本的应对方案。

两者相结合，就促成了那个可以帮我们点外卖、叫滴滴、订座订票的「小艺帮帮忙」。

在持续更新大半年之后，鸿蒙 6.1 中的小艺帮帮忙虽然还是众测状态，但便利性、功能性和普适性都得到了相当的提升。

其中感知最明显的升级，是小艺帮帮忙支持了「后台操作」：

评测 Mate X7 时，我们感受到的最大的问题就是小艺帮帮忙需要读取屏幕内容，必须占用整个屏幕来操作，期间用户什么也做不了。

而到了鸿蒙 6.1，对于大部分原生鸿蒙 app，小艺都可以将执行过程隐藏到后台，完全不干扰使用，想要查看进度点一下导航条即可：

对于非鸿蒙原生 app，比如网易云音乐、Chrome 等等，小艺依然可以通过前台读屏的方式代理操作，不会出现束手无策的情况。

此外，现在的小艺帮帮忙在面对多步骤的复合指令时，效果也比去年刚刚上线的时候好了不少。

比如一个经典的多步骤指令：把刚刚拍的照片裁成正方形、分享到微博、再配一小段生成的文字，小艺依然可以一口气操作下来（也支持全程在后台操作）：

但小艺帮帮忙现在的问题和大半年前一样：触发词不明确。

一旦指令格式比较复杂，小艺就很容易开始联网回答，而不是帮忙操作。

这样一来，想要让小艺稳定帮忙的方式只有两种——

在每次说命令之前都加一句「小艺帮帮忙」，或者去小艺 app 里的「小艺帮帮忙」对话框里找它：

尽管用官方推荐的句式「去 XX 帮我做 XX」成功率相对高一些，但在口述一些多步骤的指令的时候还是比较容易混淆。

此外，小艺帮帮忙那个历史遗留问题在 2026 年的鸿蒙 6.1 中依然没有解决：

Mate 和 Pura 系列的直板机、大折叠和阔折叠都有小艺帮帮忙，但三折叠 Mate XTs 却没有。

软硬件结合：小艺七十二变

除了「小艺帮帮忙」之类的多模态功能之外，华为小艺的另一个主要优点是丰富的形态随动方式。

换言之，在各种形态的华为设备上，小艺都不只是独立的智能助手 app，而是根据硬件形态改变自己的呈现方式，让软件具有很强的「量身定制」感。

落实到设备上，就是去年在 Mate X7 上首秀的「分屏问小艺」和今年 Pura X Max 的「伴随式小艺」了。

在其他折叠屏上，呼出 AI 助手往往是一个全屏操作，使用智能助手就不能操作下面的 app 了。即使将两者分屏显示，挪动内容的方式也离不开手动复制粘贴：

这种情况就是我们常说的：屏幕面积变大、内容密度和使用效率却没有变高的典型。

而在去年的 Mate XTs 和 Mate X7 上，华为根据折叠屏内屏的显示逻辑，在 app 分屏的基础上更进一步，带来了这个新的「分屏问小艺」模式：

「分屏问小艺」模式最强悍的地方，就在于它既不依赖第三方 app 的主动适配，也不依赖什么预设的 API 接口，而是通过快速 OCR 的方式提取信息。

这种方案的好处就是不仅可以提取图片里面的文字信息，在面对某些禁止文字复制或提取的 app 中也同样有效。

至于功能性方面，「分屏问小艺」如今更多承担的是一个文本助手的功能——

它最好用的场景，是用来问询文章内容和查询技术名词，或者对选段进行分析总结。

换言之，「分屏问小艺」不需要什么高深的技术，而是将识别、复制、输入提示词这些操作自动化了，主要提升的还是使用效率。

而伴随着今年 Pura X Max 一起上线的「伴随式小艺」功能，则是在分屏问小艺的基础上，将 AI 自动化带到了一个全新的高度。

在启动方式上，伴随式小艺的打开方式为「点击两下导航条」，比分屏问小艺需要先喊小艺再按开关要快不少：

相比前面还需要你手动复制 app 里的内容，伴随式小艺的工作风格更像是连续翻译——

只要屏幕静止，小艺就会开始识别内容，并根据识别到的信息主动给出「总结」、「收藏」、「梳理脑图」、「生成待办」、「导航」等等多模态操作。

这种「AI 主动给我反馈」的感觉，要比分屏时我复制东西喂给小艺的体验智能许多，也更接近人们传统想象中人工智能的能力了。

除了小艺根据内容生成的问题，你也可以语音或者打字询问别的东西，但有时候小艺就是能想到一些未曾设想的提问方向：

「伴随式小艺」最好的使用场景和分屏问小艺与普通的小艺对话一样，合适阅读总结、提取信息、生成关联操作之类的场景。

换个角度，它并不能真的用来在微信聊天的时候提示信息。

不过伴随式小艺也有一些不如分屏问小艺的地方——分屏支持卓易通和出境易内的 app，但伴随式小艺只能在支持的鸿蒙 app 中启动：

需要改进的问题

非常可惜的是，华为小艺优秀的软硬件结合形式从另一个角度来说，就是漫长的「机型独占期」。

而华为最近几代复杂的处理器情况和参差不齐的端侧 AI 能力，也让小艺功能的普及性面临着巨大的挑战。

比如前面提到的，小艺帮帮忙只支持近几代的直板机和大折叠、却不支持最新的 Mate XTs 三折叠。

此外，尽管 Mate XTs 和 Pura X Max 的内屏长宽比几乎完全相同，屏幕面积也更加充足，但目前没有任何「伴随式小艺」适配的消息——

Pura X Max 的截图放在 Mate XTs 上完美契合

AI 性能方面，无论是小艺帮帮忙、分屏问小艺还是伴随式小艺，都需要持续的屏幕 OCR 和端侧 AI 性能。

也是因为这个原因，这些场景都只能作为短期工具，一旦运行时间超过十分钟，机器的发热情况还是很明显的：

与此同时，小艺在分屏问期间的回复质量也有不太稳定的现象——

在 Mate XTs 上，小艺经常会出现丢失上下文的问题，回答也变得不知所云：

此外，小艺的记忆功能目前还有一些最基本的速度问题需要解决。

比如我在爱范儿网站上看到了一篇文章，感觉里面的观点不错，想让小艺帮我记住，以后和人辩经用。

如果使用「小艺记忆」，在最好的情况下，它生成一篇不到一千字的总结也需要花两到三分钟。

运气不好的话，一篇纯文字的网页总结卡住 10 分钟也不是不可能：

相比上期提到的 OPPO，小艺记忆的表现就更难让人接受了，效率甚至不如直接把网址复制给小艺对话。

独一份的软硬件结合

尽管有一些不足，小艺依然是目前市面上能找到的，将软硬件功能结合的最好的手机 AI 助手之一。

凭借着鸿蒙和麒麟全生态都在自己手里的优势，华为用不占优势的硬件参数，做到了现阶段国产手机里「AI 功能最广」和「形态结合最好」两个顶级体验。

图｜华为

如果说小布的强项是信息收集、整理和归纳，那华为小艺的强项就是代理执行、场景和硬件适配，以及隐藏在系统各个小角落里面的功能。

最重要的是，在所有手机 AI 功能高度同质化的今天，华为这套根据硬件形态定制 AI 形态的策略，不一定总是功能最强或者速度最快的，但一定是最让人感觉厂商对细节上心的。

需要注意——上述小艺 AI 功能，主要是基于五月下旬的鸿蒙 6.1 各版本进行测试的。

图｜华为官网

而今年的华为开发者大会（HDC）将于 6 月 12-14 日召开，届时我们将会看到更多鸿蒙 AI 方面的更新。

爱范儿今年也会前往 HDC 现场，为大家带来第一手的资讯和体验。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

虽然 iOS 27 还处在第一个开发者预览，但它已经是爱范儿编辑部公认的「五年来最让人兴奋的 iOS」了。

相比 Siri AI，无疑还是 9 月的秋季 iPhone 发布会对我们的影响更大一些。

根据最广泛的爆料，iPhone 18 系列的发布节奏将和往年大不相同。

更具体地说，是拆分成了秋春两场：

• 2026 年 9 月：发布 iPhone 18 Pro/Pro Max 和折叠屏 iPhone Ultra
• 2027 年 3/4 月：发布 iPhone 18 标准版和 iPhone 18e

图｜9to5Mac

毋庸置疑，其中最让人兴奋，也最值得期待的产品更新，当属折叠屏 iPhone Ultra 了——

毕竟 Siri 迟到两年，边缘发光 UI 照样变成了行业规范。

折叠屏哪怕迟到 7 年，指不定又能带领其他厂商「重新发明折叠屏」呢？

目前所有已知信息，都指出 iPhone Ultra 将会是一台展开后为横屏的「阔折叠」形态产品。

它大概率会采用类似 Pixel Fold 的直角 + 圆角机身，以及主摄 + 超广的双摄搭配：

但除此之外，关于 iPhone Ultra 的软件方面则众说纷纭，展开变 macOS、照搬 iPadOS 或者弄个 iOS 双开之类的猜测满天飞。

直到 WWDC 26，iOS 27 的种种细节才真正向我们揭露了折叠 iPhone 的存在。

宽屏的回归

过去数个大版本的 iOS 中，虽然苹果极少明说，但你一定感觉到了一种变化：

iPhone 的横屏模式越来越不好用了。

这种变化从 2020 年 iOS 14 就开始了，那时苹果移除了「主屏幕旋转」，将全面屏和非全面屏机型都锁死在了「竖着用」的世界里。

图｜PhoneArena

往后苹果更是删删改改，陆陆续续移除了很多系统界面和 app 的横屏模式，这种趋势一直持续到了 iOS 26。

然而到了 iOS 27 Developer Beta 1，你会发现非常多原本不（再）支持横屏的系统 app，突然又添加了横版界面——

以上均为 iOS 26 不支持横屏、iOS 27 支持横屏的 app

其中尤以天气和音乐的改版最为明显。

前者不仅重新支持横屏模式，更是针对横版布局专门设计了信息板块的排版：

而呼声极高的音乐播放界面横屏模式，也从 StandBy 独占变成了随时能用的横版播放器：

考虑到各种流出物料和传闻中，iPhone Ultra 的内屏长宽比为约 1:1.41 的长方形，各种系统 app 提前适配横屏界面也就不奇怪了。

与之相互印证的是，在 macOS 27 的 iPhone 镜像中，我们不仅可以调整窗口大小，还可以调整长宽比。

这时，一些在 iPhone 上不支持宽比例的 app，也展现出了对于横屏的适配：

更好玩的是，天气 app 镜像的时候宽屏布局和 iPhone 横屏还不一样。

这个比例别说阔折叠，都快接近三折叠了：

此外，伴随着 Xcode 27 的更新，也有开发者从 iOS 27 的代码库中发掘到了一些关于折叠屏的新参数。

根据开发者 Sam Henri Gold 的发现，iOS 27 系统中新增了几个名为 foldState（折叠状态）和 angleDegrees（折角度数）的参数：

图｜X @samhenrigold

用于 iOS 内部查询设备信息的私有 API MobileGestalt，也在 iOS 27 中新增了一个非常特殊的参数：

_MGGetLogicalDeviceDisplayCount（获取设备逻辑屏幕数量）

这个新参数的特殊之处，和 UIScreen.screens.count 之类表示「可用显示器数量」参数不同，它的命名更偏向于设备自身的显示配置——

很显然，这里指的就是 iPhone Ultra 的内屏和外屏。

图｜YouTube @fpt.

官方认证：PSotU

不管怎么说，上述都只是 iOS 27 Developer Beta 中的一些细节，严格意义上并不算是苹果官方对于折叠屏的承认。

那 WWDC 中有没有更具权威性的宣告呢？答案是有的。

图｜YouTube @Apple

大家通常只关注 WWDC 的开幕式，但很多人不知道的是：WWDC 开幕当天的演讲不是一场，而是两场。

除了 CEO 上台的主题演讲（Keynote）之外，还有一场面向开发者的演讲——

WWDC 平台咨文（Platform State of the Union, PSotU）。

图｜Youtube @Apple Developer

其中，「State of the Union」是一个美国宪法中的术语，指总统向国会提交的「国情咨文」。

相比之下，苹果的平台咨文 PSotU 实际上是一个密度很高的概述。

旨在集中介绍主题演讲上来不及展开的功能和技术细节，并为 WWDC 期间的 session（小讲座）提供引导。

而在 PSotU 和 session 中出现的各种新规范和 API，才是「苹果官方背书」的、为折叠屏 iPhone 预备好的真家伙。

图｜Apple Developer

其中第一点，是苹果明确表示了对于 iOS app 的动态尺寸调整支持：

今年，我们将支持在 Mac 上使用 iPhone 镜像、和在 iPad 上运行 iOS app 时，对 app 窗口进行尺寸调整的支持。

也就是说在最新 SDK 中，只要基于 SwiftUI，app 就能自动适配不同比例的显示布局：

图｜Apple Developer

更重要的是，今年的 PSotU 中，苹果正式对开发者发出了呼吁：

相比专门为机型和机器方向设计布局，你应该面向一系列不同的尺寸和长宽比来设计 app 布局。

这其中最明显的变动就是 iOS app 中的工具栏（toolbar）——

由于 app 窗口的尺寸不再是固定值，开发者也不再应该限定工具栏的展示数量和宽度。

而是要为按钮设置层级和顺序，以及允许哪些按钮始终显示：

图｜Apple Developer

这项变动乍一看是针对 macOS 27 和 iPadOS 27 的，但仔细想想就会发现，它同时是在为折叠屏多窗口模式以及内外屏显示规范做出铺垫。

在 macOS 27 和 iPadOS 27 中，苹果还优化了侧边栏（sidebar）的设计和渲染效果。

这项改动主要是针对 macOS 26 中侧边栏的液态玻璃效果与底色融合太好，以至于难以分辨层级的问题：

macOS 26（左）和 macOS 27（右）

重点在于，这个新的侧边栏规范同样来到了 iOS 27 上。

除了横屏，iOS 27 很多系统 app 也新增了对于多层展开侧边栏的支持，效果与 iPadOS 非常接近：

可以想象的是，新的侧边栏设计规范在某种程度上也是在为 iPhone Ultra 的宽比例窗口提前做出优化——

或者说是为 macOS、iPadOS 和 iOS 同时改善。

实际上，今年的 PSotU 中除了这些提前为折叠屏、动态布局打下基础的规范之外，我们还感受到了一个问题的回归：

当 iOS 的形态不再局限于直板机，且要承担更多多窗口/多任务功能之后，iOS 与 iPadOS 甚至 macOS 的融合，是否会重新成为可能？

我们期待什么样的折叠 iPhone

作为一个长期折叠屏用户，我是无比期待 iPhone Ultra 的。

这背后的原因很残酷：Android 做动态布局这么多年，各个软件巨头依然爱答不理，折叠屏的体验经常不如两台直板机粘在一起。

浏览效率提升为负

尤其对于阔折叠这样「宽屏」设备来说，各种 Android app 明里暗里歧视横屏模式甚至不是一天两天了。

哪怕是比较守规矩的国外 app，在适配宽屏比例这件事上也是良莠不齐，比如很多压根不适配、很多 app 不修改 DPI 的「假适配」等等。

至于国内那些垄断型 app 就更不必说，删除 web 端、删除横屏模式甚至已经成为了常态。

正是在这样的背景下，有 iOS 和 App Store 的强势规范下场，我们至少可以期待 iPhone Ultra 为我们带来一套足够优秀的横屏软件生态。

而过往的例子告诉我们，iOS app 适配新标准的影响，是可以正向波及到 Android 折叠屏生态里的——

成长 6 年的安卓折叠生态等来了苹果折叠，相当于鹅城终于迎来了张麻子。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

大折叠手机市场进入 2025-2026 时间段之后，它的市场格局基本上定型了。

此时如果一家新品牌想要进入，知名折叠屏评测博主 MrMobile 提出了一段很精辟的理论：

2026 年的安卓大折叠想要成功，要么比竞品更好用、要么比竞品更便宜，要么就得比竞品更早——但至少得符合其中的两项。

这正是摩托罗拉 Razr Fold 面临的问题。

5 月 19 日，在 CES 官宣过去四个月之后，Razr Fold 迎来了国行发布，三种存储规格的售价分别为 9999 元、10999 元和 14999 元——

这个数字虽然比欧版动辄 2000 欧元的雷霆定价合理，但无论如何，跟竞品相比也称不上便宜，更称不上早。

但即便如此，Razr Fold 依然是一台摩托罗拉味十足的大折叠手机。

影像：折叠领先，赶英超美

虽然影像不是折叠屏的核心卖点，但作为一台售价过万的大旗舰，我们还是要重点考量一下 Razr Fold 的影像能力。

或许是为了给定价正名，摩托罗拉在 Razr Fold 上堆砌了很多相机硬件，想要复刻旗舰系列 Signature 的配置逻辑。

这样的做的结果，先不论成片如何，就是一个放在折叠屏上相当「硕大」的镜头模组：

硬件规格上，Razr Fold 延续了一套常见的三摄 5000 万像素组合：

1/1.28 英寸、23mm 的主摄，1/1.95 英寸、71mm 的 3× 潜望长焦，以及 1/2.76 英寸的超广角，支持微距。

拆开三颗镜头来看，Razr Fold 的主摄无疑是优势最明显的那个——

1/1.28 英寸、f1.6 的规格，在今年的大折叠里属于第一梯队靠前，甚至已经能够和一些次旗舰掰掰手腕了。

这个传感器面积不仅超过了 vivo X Fold5、荣耀 Magic V6 和 Pixel 10 Pro Fold，和同样堆料影像的华为 Mate X7 基本同级。

只是体验下来，摩托罗拉在高像素裁切上，还是不如三星 Z Fold7 和 OPPO Find N6 之类的 2 亿像素选手的。

长焦同样是 Razr Fold 的亮点——毕竟想要在折叠屏里找到一个「够用」的长焦，还真不是个容易的事。

这颗潜望长焦虽然原生倍率只有 3× ，但也足以甩开 Z Fold7 和 Pixel 10 Pro Fold 的 1000 万像素小底了，整体表现比较接近 vivo X Fold5。

不过，这个 3× 的原生倍率的覆盖依然不如 Mate X7 的 3.5×，更比不上部分 5× 长焦机型，优势场景肯定不如直板机那么突出。

当然，Razr Fold 也为主摄与长焦准备了 ISZ，支持「类光学变焦」至 2× 与 6×（等效 48 与 142mm）。

美中不足是，摩托罗拉只设计了 ISZ，却没对其他常用焦段进行优化，比如 1.2×、1.5×（等效 28 和 35mm）这样的习惯焦段，只能手动拖拽。

值得一提的是，Razr Fold 的主摄和长焦反而有着不错的微距能力，下午茶拍吃的出片成功率很高：

但手机焦段并没有绝对的高下之分，更多还是取决于使用习惯和个人偏好——在这个维度上，Razr Fold 交出了一份「及格」的答卷。

客观上讲，Razr Fold 的主要对手其实不在国内，而是国际市场上的三星 Z Fold 7 和谷歌 Pixel 10 Pro Fold。

从硬件配置来说，它已经算是「赶英超美」了——如无意外的话，这套配置也会比折叠屏的 iPhone 更好一些。

不过摄像头参数优势并不等于领先，算法质量、影调调校、成像风格，都会显著影响最终观感。

Razr Fold 的最终成像画质还算扎实，但画面调校上与这两年国内「以影调和质感为主」的风潮不太一样，它的数码感比较强、锐化痕迹更容易被察觉。

同时，Razr Fold 的色彩系统相对主流机型来说比较匮乏，只有预设的滤镜库，不支持导入或者微调。

Razr Fold 相机甚至不支持调整滤镜强度，也没有其他手动调节画面风格的入口，偶尔会出现用力过猛但无可奈何的情况：

在拍摄样片的过程中，我们发现了一个值得夸奖的小细节——

Razr Fold（包括其他 moto 机型）是国内为数不多的，保留了 Android 原生规范中「双击电源键启动相机」的品牌，并在此基础上构建了其他丰富的快捷功能。

系统：原生 AI，细中有粗

除了放在万元档大折叠中「很有个性」的影像能力之外，Razr Fold 最大的特点——或者说卖点，就是它的系统了。

作为国内市场中硕果仅存的类原生选项，我们过去对摩托罗拉/联想的 MyUI 给予了相当高的评价。

相比 Pixel 的「Gemini 风味」系统，摩托罗拉其实更接近传统意义上的「原生安卓」一些，至今仍然坚持着以 Material You 设计为主的 2D 风格：

与此同时，摩托罗拉作为联想旗下的品牌，在类原生的基础上又提供了一套基本全面的本地化功能：钱包卡包、红外遥控、云服务、跨品牌互联等等。

因此对想要尝试「纯净」的类原生系统的用户来说，摩托罗拉的确可以作为 Pixel 在国内最好的平替——

至少选择摩托罗拉，不会因为类原生而损失基本功能。

然而，类原生也意味着它继承了很多原生安卓的毛病，比如繁杂的菜单、不直观的引导和不搭配的 UI 风格等等。

以上种种优势和问题，放在 2000 元左右的 moto X70 Air 上，不仅不是缺点，甚至是它的独特卖点。

然而对于一台 10000 元起步的大折叠来说，这套主打轻快的「类原生」方案就显得有些不够用了。

而这也是我们在评测期间对于 Razr Fold 感到最遗憾的地方。

就拿系统动画来说：

在折叠屏的大屏幕上，如何设计系统动画让各种内容有序移动、通过巧妙的过渡来弱化等待时间、用底层动画衔接不同功能的展示，都是优秀的「折叠屏系统」必须照顾到的。

然而上述那些需要抠细节的东西，Razr Fold 全都没有。

打个比方，Razr Fold 就像一辆外部选配到极致的劳斯莱斯，激光大灯、镀银格栅、手工腰线统统都有。

但打开车门却发现，里面只有个纯碳板的赛道桶椅，方向盘还得自己装。

使用 AI 生成

这种组合放在赛道车上没什么问题，但不能放在一辆劳斯莱斯上，尤其劳斯莱斯的价格还摆在那。

甚至相比同为类原生的 Pixel 10 Pro Fold，你会发现 Pixel 上细腻的回弹动画、分层图标、渐变光效、缩放遮罩等等，在 MyUI 中要么被改成硬邦邦非线性动画，要么直接消失不见了。

作为折叠屏最常用的功能，dock 栏没有动画是最无法接受的

但如果把体验上的细节放到一边，单纯从 Razr Fold 的使用角度去看的话，那它还是足够有特色的。

比如摩托的标志性功能应用多开，在 Razr Fold 大屏幕上不仅有了更多用武之地，更是可以把 6 开的应用全部陈列在一起，日理万机：

Razr Fold 还是 2026 年硕果仅存的支持手写笔的折叠屏手机之一。

这支「联想 moto AI 手写笔」虽然单买要 599 块钱，但附赠一个质感优秀的织物充电盒，蓝牙快门、敲击截屏、笔记绘画之类的功能统统都支持：

说到 AI，联想的 AI 助手小天依然是我们熟悉的那个多模态助手，搭配大屏和分屏让各种并行工作更有效率了。

而爱范儿之前评测过的天禧 Claw，也在 Razr Fold 上正式上线，可以远程执行自动化任务、操作同账户下的联想电脑和手机等等：

可惜作为一台 14999 元的手机，这类服务没有开箱即用的免费体验，未免显得有些不够「尊贵」。

在 Razr Fold 上我们明显感觉到，摩托罗拉搭上了联想 AI 的便车，最主要的优势是获得了一套足够强大的电脑端生态，成为了目前手机上可用度最高的类 OpenClaw 服务。

在手机厂商笔记本线逐渐沉寂、电脑厂商苦于微软 Copilot 捆绑的当下，联想和摩托或许真就是目前「手机-平板-电脑 AI」联合最好的厂商之一。

摩托罗拉风味的大折叠

在下半年整个折叠市场都将「迎来阔变」的节骨眼上，Razr Fold 作为品牌第一款大折叠旗舰手机，多少有些姗姗来迟。

但对于摩托罗拉和联想自己来说，Razr Fold 虽然是个迟到的答卷，但整体水平是不差的。

只是对于有意向的消费者来说，豪掷万金选择 Razr Fold，就必须要接受它是个细节欠打磨的小众品牌的事实。

Razr Fold 依然是一台标志性的摩托罗拉手机——

它的气质独树一帜，它的体验也独此一家，但最重要的是，它的主战场不在国内，而是要去国际市场上，掀三星和谷歌大折叠的桌子。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

热闹的 WWDC 26 已经结束，我们是时候把目光转向真正的「科技春晚」了——

9 月份的三台 iPhone，可以说是近年来期待程度最高、信息最密集、争议也最大的一代了。

图｜9to5Mac

更重要的是，无论苹果新 CEO 约翰·特努斯能够拿出什么样的产品，都无法避开一个残酷的现实：

今年的 iPhone 无疑是最强的一代，同时也是最贵的一代。苹果真正的挑战不一定来自供应链，也可能来自消费者的钱包。

昨天《华尔街日报》对蒂姆·库克进行了一次专访。库克这样对记者 Rolf Winkler 表示：

我们一直努力消化（供应链）传导过来的涨价，也尽量避免波及到消费者，但形势正在变得不可持续。

We’re doing our best to mitigate the huge increases that are being passed to us, and we’ve been trying to shield our customers from the increases, but the situation has become unsustainable.

库克的表态总结起来，其实就是一句话：

…不幸的是，价格上涨是无法避免的。

The main point is unfortunately price increases are unavoidable.

图｜华尔街日报

9 月：最强的 Pro，最贵的折叠

如果 WWDC 前后的几轮最新爆料属实，那么今年 9 月的 iPhone 18 Pro 系列与折叠屏 iPhone Ultra，将会是一次非常激进的更新。

对于直板 Pro 来说，我们可以用一句话描述今年产品策略：

在安卓影像旗舰的高售价难以为继的时候，抛出一套来自苹果的影像解决方案，进一步封锁安卓的高端空间。

图｜Macworld

换言之，今年 iPhone 18 Pro 和 iPhone 18 Pro Max 的升级重点仍然落在影像系统上。

根据多方爆料，苹果有望给 iPhone 18 Pro 系列的主摄引入可变光圈。

与之相辅相成的，就是专业相机模式虽然没在 iOS 27 首版上线，但根据预测仍然有希望在正式版中加入。

图｜彭博社

另一方面，这也意味着 iPhone Pro 不只是延续曾经「让普通人拍好」的逻辑了。

而是终于开始尝试在专业控制和创作自由度上，进一步向专业相机靠拢。

考虑到 App Store 里面数不胜数的专业相机 app，我们必须给出一个很残酷的评价：

iOS 相机如果新增了专业模式，比任何安卓影像 Ultra 都更能吸引普通用户尝试专业摄影。

至于外观方面，从一些工厂和 CAD 泄露来看，iPhone 18 Pro 系列的整体外观变化不大。

由于依然是铝合金包裹玻璃背板的设计，iPhone 17 Pro 系列易磕碰的缺点可能也会继承下去：

图｜YouTube @fpt.

有意思的是，一些爆料指出 iPhone 18 Pro 系列的相机平台（plateau）会变得更厚，甚至镜头本身也更突出，可能代表着传感器面积的升级。

不过整体来看，苹果今年的硬件资源还是集中在相机系统上，完全重做机身恐怕要等到二十周年的 iPhone 20 了：

图｜X @Saurav_DJ47

续航方面，则没有什么值得惊喜的消息。

iPhone 18 Pro 预计仍为 eSIM 与实体 SIM 版本共存，国行大概率会保持双实体卡的配置，两个版本电池容量增幅都不会超过 10%。

如果发布会上宣传了续航提升，更多肯定还是靠 2nm 制程以及 iOS 27 优化，而不是更大的电池。

图｜YouTube @fpt.

而 9 月最大的变数，则是 iPhone Ultra。

对于这台全世界等待了六七年的苹果折叠屏，现在的问题并不是信息太少，而是信息太多——

各种预测都有各自的口径，从「遥遥落后」到「外星科技」都有，让人很难理性地考虑是否购买。

图｜YouTube @fpt.

目前能够交叉印证的是，折叠屏 iPhone Ultra 肯定是一台「横向折叠」手机，内屏长宽比约为 1:1.41 的横向宽屏：

图｜YouTube @fpt.

同时从 iOS 27 新增的「左上角飞入」通知动画猜测，iPhone Ultra 有可能会采用内屏左上角挖孔的方案：

图｜Macworld

屏幕尺寸方面，目前的主流预测集中在 7.8 英寸内屏和 5.5 英寸外屏，展开尺寸略小于 iPad mini 7。

此外，A20 Pro 处理器、C2 基带、新工艺的 VC 均热板等等都是爆料中的常客。

陪伴 iPhone 快十年的 Face ID 则会让位于 Touch ID 的文艺复兴，并且和相机控制按钮整合在一起：

图｜Notebookcheck

单侧机身厚度薄至 5mm 以下的另一个结果，就是 iPhone Ultra 完全不是一个主打影像的产品。

和 iPhone Air 的取舍相同，iPhone Ultra 大概率会是个「Pro 级主摄」加「标准版超广角」的组合：

图｜YouTube @fpt.

目前唯一可以确定的是，iPhone Ultra 未必是「功能最全」的 iPhone，但大概率是形态最激进、价格最高、也最能重塑产品线定位的一款。

4 月：升级的 Air ，不变的 18

如果说 9 月的 Pro 系列和 Ultra 代表苹果最昂贵、最激进的旗舰方向，那么预计 2027 Q1 登场的 iPhone Air 2、iPhone 18 标准版与 iPhone 18e，就是苹果重整主流市场的一次关键调整。

按照目前多方爆料，苹果未来几年会延续这种将 Pro 和标准版拆开发布的节奏——

也就是将秋季发布会留给 Pro、Pro Max 与折叠屏 Ultra，标准版、e 系列和其他机型则转向次年春季。

图｜PhoneArena

这也意味着 iPhone 延续了十多年「秋季大戏」模式，正在被更清晰的「高端与主流双周期」所取代。

其中比较值得关注的，是高开低走的 iPhone Air 2。

根据彭博社最新报道称，第二代 iPhone Air 内部代号 V62，已进入了后期测试阶段，发布时间将从原本的秋季调整到明年春天。

图｜X @AppleTrack

iPhone Air 2 不会有非常激进的外观调整，而是在现有超薄设计的基础上填补上一代的核心短板：影像和续航。

目前 iPhone Air 的主要争议之一，就是标价八千多，却只有单颗后镜头，在影像能力上显著弱于标准版。

传闻中 iPhone Air 2 考虑加入超广角镜头，就是直对「轻薄有余、功能不足」的正面回应。

同时，双摄至少能让 Air 系列更像是个能日用的主力机，而非单纯展示工业设计的概念产品。

图｜zeera wireless

续航则是另一道难题。

由于机身厚度限制，双摄会进一步挤占主板空间，iPhone Air 2 肯定不会简单粗暴地扩大电池，而是从芯片和系统优化两方面入手。

有信源称 iPhone Air 2 将使用特殊调优过的 A20 Pro 处理器，与 Pro 系列的差别不只是砍掉核心，而是在芯片设计初期就针对能耗比做针对性调整。

图｜iFixit

虽然从成本角度考虑，这样的操作不是很苹果，但如果传闻属实，那 iPhone Air 2 无疑是个比初代 Air「更香」的选择。

相比之下，iPhone 18 标准版和 iPhone 18e 无疑是苹果 2027 年的「基本盘」，在硬件设计和规格参数上和前代几乎不会有明显差别。

总之，iPhone 18 标准版就是苹果在面对无法避免的涨价潮时，用于稳定主要换机群体的那块压舱石。

而 iPhone 18e 则继续承担入门机型，最大的升级点除了 A20 处理器之外，还可能是灵动岛。

图｜AppleMagazine

一句话概括——未来两三年，苹果的 iPhone 产品线会形成一个更加明确的分层：

秋季展示技术高度，春季承接主流销量；Ultra 负责展示技术，Pro 负责专业影像，Air 负责轻薄时尚，标准版负责均衡体验，e 系列继续在价格入口「稳稳接住你」。

同时有观点指出：iPhone Ultra 与 iPhone 18 Pro 系列将通过自身涨价的方式，以换取明年初的标准版和 18e 价格不变。

这个论断虽然缺乏依据，但强势如苹果，在内存涨价的潮水中被迫退让也同样是事实——

图｜YouTube @WSJ News

除了蒂姆·库克在接受《华尔街日报》专访时指出的「涨价无可避免」之外，知名半导体行业分析师 Jukan 也发推表示：

连英伟达都因为缺货将（Vera Rubin 用的）SOCAMM2 内存砍半，我不认为苹果也能弄到足够的内存，苹果未来可能会直接动用账上现金、以预付款的方式向供应商锁定产能，维持零部件供应和 iPhone 出货量。

在这种背景下，明年的 iPhone Air 2、iPhone 18 和 iPhone 18e 未必是最强的一代 iPhone，却可能是最能决定苹果销量结构的一代。

只是当 Ultra 与 Pro 推高旗舰价格后，这些春季发布的「相对主流」iPhone，还能继续便宜到哪里呢？

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

如果你经常用手机的 AI 助手的话，一定碰到过这个问题：

原本点外卖、写评论、自动修图干得好好的 AI 助手，一碰到最简单的「用微信给 XX 发个消息」，就集体束手无策了。

这个在 AI 自主能力越来越强时代的「异象」，总算迎来了改观。根据腾讯客服表示：

微信正在与华为、小米、荣耀、OPPO 等手机厂商合作推出 A2A 助手能力……可以通过对应手机系统 AI 助手发起微信音视频通话或向指定好友发送消息。

而在荣耀 500 Pro 上，我们借助最新版本的 YOYO 智能体，体验了一把微信的 A2A（Agent to Agent）代理功能。

不得不说，动动嘴就能发消息的感觉确实很丝滑：

根据测试，在目前 YOYO 版本 90.10.30.067、微信版本 8.0.72 中，微信 A2A 支持这些功能：

• 发送文字消息
• 拨打语音/视频电话
• 打开扫一扫、收付款码

与此同时，发送图片或表情、发红包与转账、打开公众号页面等等操作则暂时无法实现：

话说回来，用语音助手操作微信这件事情并不稀奇——九年前的三星 Bixby 就能做到（后来被砍了），如今的 Siri 也一直都支持：

但能够在安卓和鸿蒙上——尤其是经历过年初豆包手机的「围追堵截」之后——实现对大厂 app 的代理操作，的确是个意义非凡的里程碑。

虽然「智能体」（agent）的概念前几年就已出现，但整体还是靠 OpenClaw 的爆火，才逐渐成为了 AI 对接硬件的主流代理方案。

而相比豆包手机或者早期的小艺帮帮忙，我们需要明确一点：

A2A 的实现形式与 OCR 读屏 + 模拟点击完全不同，仅仅在结果上（帮用户操作手机）殊途同归。

小艺操作非鸿蒙 app 时就需要 OCR + 模拟点击

回想更早几年，行业普遍想象的「每个 app 都为手机厂商的 AI 助手开放 API 接口」，A2A 也走出了一条完全不同的路。

为什么 A2A 能够成为手机厂商 + app 大厂选中的那条路呢？原因很简单：

A2A 的操作模式，是现阶段能够最大化兼顾数据安全性、保证用户留存、均摊 token 开销的模式，能够比较好的兼顾各方的利益。

虽然微信开放测试的智能体能力非常有限，连发照片这种基础的操作都还没有上线，但是我们不难猜测后续适配好的样子——

仅就微信内部来说，除了最简单的「手机智能体 – 微信智能体」模式之外，小程序生态也有很大概率会逐步覆盖到这个生态中。

毕竟很多第三方程序（比如美团、携程、京东之类的）原本就有各自的智能体服务，将智能体功能移植到微信小程序里并不复杂。

美团智能体「小团」

微信可以向外适配系统智能体，也没有理由会放弃向内适配小程序智能体生态。

而在微信之外，A2A 作为一种通用的实现方案，自然也可以和其他 app 的智能体对接——

今天可以喊 YOYO 用微信发消息，明天就能喊小布用携程总结去年的旅行报告。

到那个时候，距离所谓「OpenAI」智能体手机也就不远了：

一个「神圣的 A2A 连接着每一个 app」、所有操作都可以由智能体转达和代劳的世界。

图｜Blizzard Entertainment

有意让 A2A 生态连接每一个人的不止微信和国产手机厂商，谷歌、苹果、微软之类的国际大厂同样在研究这条路。

比如前两周的 Google I/O 上演示的 Gemini Spark。

它在 Android 移动端的执行模式同时支持 OCR 模拟点击、合作软件 API 接入和 A2A 三种方案，可谓「我全都要」的典型。

图｜Google

苹果这边同样很积极。

虽然 iOS 26 既没有合用的系统 AI，也没有什么智能体能力，但今年 WWDC 上苹果对于 AI Siri 的重构中，肯定会包含一些针对智能体的支持。

根据行业消息，我们也将有望在今年年末看到字节跳动与中兴再次合作的「豆包手机完全体」。

新的豆包手机据信会放弃纯 OCR 模拟点击方案，而是选择和 Gemini 类似的 OCR + API + A2A 的结合模式，以规避此前的安全风险和利益冲突。

初代豆包手机

毫无疑问，A2A 之所以成为大厂的共同选择、而没有被「围剿」，正因为它是最能兼顾各方利益的方案。

同时也是目前能够看到的，智能体 AI 让生活变得便利的最直观表现之一。

然而 A2A 的模式听起来很美好，但其中的一些商业模式还需要再考量——比如最重要的算力成本。

毕竟手机端无论是 YOYO 还是小艺，微信里是元宝还是张小龙.skill，这些智能体本身的运行始终都是服务提供商的一项开销：

图｜PE Collective

而未来如何在用户、手机厂商、软件开发商、服务提供商之间分摊这些 A2A 操作产生的「token 费」，将会是对于所有服务提供方的考验。

更坏的情况是，「手机 OS – 微信 OS – 小程序生态」的嵌套本身已经足够繁琐了。

如果全部使用智能体代理操作，A2A2A2A 过程中导致的算力浪费也是一个必须要面对的问题。

除此之外，一个过于 A2A 的技术模式也会引起另一个方面的担忧：智能体对于人类使用习惯的影响。

在爱范儿之前的文章中，我们提到了在设想 OpenAI 手机时，一种纯粹由智能体代理人类操作的后果：

为了让 Agent 更好地工作，你会下意识地让自己的需求变得更明确、更单一、更具逻辑性，相当于人类主动将自己异化（alienation）成了机器。这就是我们在现代技术中，最需要警惕的一点：人的机器化。

当然，以上种种情况在短期内并不会发生——

毕竟微信更新 A2A 功能的速度肯定没有那么快，要完整覆盖基础日常功能至少也得大半年，更不用说小程序 A2A 了。

但总目前我们能够体验到的 A2A 能力来说，这的确是让我们在享受到未来科技的同时，还不用担心被超级 app 生态围追堵截的最好方式了。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。

折叠屏手机进化了这么久，那个折磨了 iPad 一辈子的「灵魂拷问」，终于也落到了手机上：

除了刷视频之外，你的生产力在哪里？

毕竟现在的生产生活方式，都不是单纯的依赖手机、而是直接「围绕手机为中心」了。

往前数二十年，手机能从一个打电话发短信的玩意儿，变成今天揣在兜里的「第一响应设备」，靠的其实是三样东西凑齐了：4G、App，还有大屏。

高速网络让人随时在线，App 第一次把工作流从电脑搬到手机上。而一块更大的屏幕，则让我们能在高铁、机场，乃至工位以外的任何地方，更从容地处理工作。

——在这种背景下，折叠屏从单纯的消费设备变成一个广义的生产力工具，的确只是时间问题。

比如爱范儿拿到的这台 vivo X Fold6，就对手机在 AI 时代能够实现的「新生产力」提出了一个新的思路——

用一套原子工作台做出「并行」和「串行」两种多任务模式，将提升生产力的重点放在连贯性，而非绝对功能性上。

而在深度使用两周多之后，用爱范儿编辑部一位小伙伴的话来说，vivo X Fold6 的体验可以浓缩成一句话：

我 X，从没用过这么好用的多任务。

原子工作台终极进化

vivo X Fold6 与 OriginOS 6 Fold 的生产力，依然是围绕着去年推出的「原子工作台」所展开的。

在今年的系统中，vivo 在原子工作台原本的一大四小悬浮窗口的基础上，新增了一个更接近传统分屏的「并行」模式：

虽然看上去和传统的左右分屏没什么区别，但原子工作台并行模式最大的特点，就在于它可以自由的调整窗口比例：

这样一来，传统分屏的「窗口比例自由度有限」和「三分屏无法调整比例」之类的问题，就得到了很好的解决。

我们终于可以在超过两个窗口的时候手动定义哪个窗口更重要、想看得更多了。

在此基础上，vivo 还添加了一个全尺寸窗口的「焦点模式」——

只需要手动拖拽或者四指外滑，就可以激活四个等尺寸的全屏窗口：

这样一来，屏幕的使用方法就从刚才的「四个窗口对比信息」转变成了「单个窗口操作 app」，相当于直接切换了用户的使用模式。

这种无缝的快速切换，可谓将手机「看一会点一会再看一会」的碎片化使用模式优化到了极致。

至少对日常使用折叠屏的用户来说，这种变化很关键：

折叠屏的生产力从来不只是「能开 N 个窗口」，而是窗口跳转之间能不能少打断、少切换、少重新找状态。

而配合 OriginOS 6 Fold 的折叠屏便利功能，诸如组合保存、多模态拖拽、窗口轮转之类的「润滑剂」，在实际使用中会比一块单纯的大屏更有意义。

说到底，原子工作台真正动的，是手机里那套 App 各自为政的老规矩。

我们的手机里住着五花八门的 App，一个格子一个 App，每个格子上还顶着一堆小红点——可没有一个真正关心你「此刻到底想做什么」。

这种时候，普通手机像一本不停翻页的册子，你的活儿散在几十页里，翻来翻去就很容易找不着上一页。

折叠屏一展开，更像摊开一幅活的《清明上河图》——不只是移步换景，画里的人能从这家铺子走进那家铺子，船上的货能直接搬上岸边的马车。

别忘了，在上述分屏操作的同时，你还有一个随时在手边的 AI 助手蓝心小 v ——

内外配合之下，我们在两周的时间里发掘到了这些非常强势的使用场景。

首先是旅游规划，这几乎是最符合前面提到的需要快速切换「浏览」和「输入」的并行场景了。

这种时候，窗口切换的「无缝感」非常有助于保持清晰的思路：

另一个则是信息收集。

由于编辑的工作经常要检索和对比多平台的信息源，并进行粗略整理，能够在几个自由窗口之间来回切换和对比就非常高效了：

当然在极端情况下，用 vivo X Fold6 同时看四个视频也不是不行：

只不过在目前版本的系统里，「AI 跨窗拖放」偶尔还是有一些无能为力的时候，长按会被 app 菜单屏蔽，比如 Chrome 里就什么也拖动不了：

此外，天玑 9500 Super 搭配不到 5mm 的机身，vivo X Fold6 在多开窗口时的热感还是比较明显的，在当前版本系统中偶尔也会出现细微的动画掉帧。

熟悉的 vivo 大折叠

在新版超级进化的原子工作台之外，vivo X Fold6 身上仍然是熟悉的 X Fold 系列的味道。

不过折叠屏走到今天，在大屏生产力之外，同样逃不开安卓市场的「相机化」叙事——

这不，作为手机长焦增距镜的开创者，vivo 今年再次突破自我，居然给折叠屏也加上了增距镜。

作为首个支持增距镜的大折叠，vivo X Fold6 可以转接 G2 200mm 增距镜，在原本的 70mm 三倍潜望的基础上来个超级加倍。

只不过 vivo X Fold6 虽然拥有新版本的「鲜明」和「原色」滤镜，以及原生光影功能，但滤镜调色盘依然是缺失的：

更新：在最新版系统 PD2545D_A_16.0.14.7.W10.V000L1 中已增加滤镜调色盘。

这对于相机素质先天受限、需要风格化弥补不足的折叠屏来说还是比较可惜的，希望后续可以抓紧 OTA 加上调色盘。

至于实际成片，vivo X Fold6 搭配增距镜的确可以拍到一些比较具有冲击力的画面，这也是增距镜最有实际意义的作用：

但如果你的主要追求是影像，那它作为一台折叠屏，相机整体素质比起大底 CMOS 满载的影像旗舰机还是有差距的。

这种时候，选择为影像特化的 X300 Ultra 或者 X300 Pro 无疑更合适一些。

除了依靠增距镜「一枝独秀」的相机之外，vivo X Fold6 的系统与直板机相差并没有那么大，整体观感依然是那个熟悉的 OriginOS 风格。

但即使是在熟悉的形态与内核里，vivo 仍然在 X Fold6 上做出了一些新玩意——比如 vivo 自己的首个「电脑模式」。

从现阶段的体验看，vivo X Fold6 的电脑模式可以说「相对完整」。

轻度办公需要的 PC WPS、键鼠支持、窗口吸附等等基础功能都有，可以满足一部分应急需求。

但和存在了快十年的三星 DeX 相比，vivo 还是有一些基础功能的缺失——

比如最高分辨率只有 2559×1439，还不支持调整显示比例、在 4K 显示器上看着有点「愣」。

vivo X Fold6 在电脑模式中完全没有显示设置

另外不得不提的，还有 OriginOS 本身。

OriginOS 6 Fold 最大的问题，在于它还是五六年前的「Ocean」风格，然后嫁接一些「玻璃类似物」上去，观感既不利落也不丰富：

曾经 OriginOS 是国产系统「设计感」的标杆，但逆水行舟，不进则退。

在 ColorOS、HyperOS 甚至鸿蒙都在不断焕新视觉的时候，vivo 得赶紧在系统审美方面加把劲了。

折叠屏不能止步于折叠

在拿到 vivo X Fold6 的第一时间，我们可以感觉到「这不是一台只顾堆料的大折叠」，而是它把折叠屏最该解决的问题摆到了台面上：

大屏到底除了看视频、看文档、分屏社交之外，能不能真正改变手机上的任务流？

至少过去相当长一段时间，大多数折叠屏手机始终像是一台「被迫塞进手机里的小平板」。

打开以后屏幕变大了，但使用效率并没有显著改变：

但在 vivo X Fold6 上，它重点明显不是「展开更大」，而是试图让多个应用、文件、会议、AI 和跨设备能力形成一个连续的工作场景。

这也是折叠屏在新的 AI 工作方式时代应该起到的作用：

让多任务更顺，而不是让多任务更多。

这里其实藏着一个容易被忽略的问题：要是重活都甩给后端的电脑和大模型了，那这块展开的大屏，还有什么用？

我们的答案是，恰恰因为活儿不在手机上干，屏幕才更重要。把一件要紧事交给 AI，最后那道坎是信任，它会出错，会自作主张，会把你的意图理解偏。你敢放手，是因为你能随时看见它在干什么，哪怕它出错也逃不过你的眼睛。

主流的 Coding Agent 都有「计划模式」，让你看到它的思路、它每一步调了什么改了什么，而不是从黑箱里直接掉出个结果。 这就像早年的电梯，一开始里头得站个电梯员替你开门、按楼层；后来我们敢走进无人电梯，靠的是按钮、楼层显示、急停和报警这一整套看得见、叫得停的机制。

当然，vivo X Fold6 仍然无法脱离形态的桎梏，重量、厚度、耐用、适配、续航都要为折叠机身做出妥协。

在元器件成本导致产品价格失控的今天，用户愿不愿意为这些复杂能力付更高价格，也是每个折叠屏厂商都需要考虑的问题。

换句话说，vivo X Fold6 不是一台「人人都需要」的手机，但是一台「越重度越离不开」的手机。

从长期折叠屏用户角度看，vivo X Fold6 最值得肯定的，是它没有停留在「折起来是手机，展开是平板」的初级叙事里，而是对折叠屏进入 AI 时代后的存在本质做出了回答。

我们花了十几年，想让手机长得越来越像电脑：更大的屏、更全的 App、外接键盘，总觉得手机办公的尽头，就是把一台电脑塞进口袋。可麦克卢汉早说过，人总爱盯着后视镜往前开：第一辆汽车被叫「无马马车」，最早的电影被当成「被拍下来的舞台剧」，手机，也一直被我们当成「一台更小的电脑」。

但在 Agent 时代，最稀缺的能力其实叫「在场」。算力可以外包，在场不能。论强，电脑当然强，可它总在你需要的时候躺在包里；手机不一定最强，却永远在线，还揣着你最完整的位置、日程、文件和生活轨迹。折叠屏的意义，正是把这份「在场」放大——折起来是随身的感知入口，展开是盯着全局的仪表盘。

所以 vivo X Fold6 最值得肯定的地方，是它没停在「折起来是手机，展开是平板」的初级叙事里，而是对折叠屏进入 AI 时代后的存在本质，给了一个像样的回答。

我们追了十几年的问题，是怎么让手机像电脑一样干活；vivo 给的答案是反过来的：让电脑，听手机的。

#欢迎关注爱范儿官方微信公众号：爱范儿（微信号：ifanr），更多精彩内容第一时间为您奉上。