IT之家 4 月 27 日消息，《生化危机 2》游戏制作人神谷英树今天在 X 平台表示，“里昂”这个名字源自电影《这个杀手不太冷》。 神谷英树透露，他当时就主角命名一事请教三上先生（三上真司）。经历几次否决后，他说：“那就从前几天看的电影里取个名字吧”，然后以“里昂”为提案。 三上真司最后回答：“好啊，这样不错” 。 IT之家注： 《这个杀手不太冷》在日本的片名为《Léon》 ，英语片名则为《Léon：The Professional》。该电影由吕克 · 布列松执导，主要讲述 职业杀手 莱昂 与家人遭黑警 史丹菲尔 灭门的少女玛蒂尔达在纽约贫民区相互扶持，共同对抗暴力的故事。 作为参考， 神谷英树曾在 1994 年进入卡普空，曾以企划身份参加开发《生化危机 1》，并以监督一职出现在《生化危机 2》游戏中，之后制作了《鬼泣》《红侠乔依》等游戏。 后来，他在白金工作室制作了《猎天使魔女》系列游戏，最后在 2023 年离职并转为担任四叶草公司董事。 神谷英树在社媒 X 平台（前 Twitter）上以毒舌闻名，经常会以“马鹿昆虫”（傻 *** 虫子）“Ask your mom”等言语问候网友。 之后在 2021 年因为一条 2016 年的骂人帖文而被官方封号后 ， 他表示自己会“适度骂人” 。
2026 年 4 月 17-18 日，由《中国企业家》杂志主办的 2026（第十八届）《中国企业家》商界木兰年会在浙江省湖州市安吉县召开，主题为“她创 · 无界”。谈及 AI 组织，钉钉创始人兼 CEO 陈航在演讲中表示， 如果公司里面还有人天天写文档，以写文档自居，这个公司一定是过去式 。 他提到，公司现在一千四五百人，严禁写文档。“ 只要被我看到这个文档是人写的，我肯定批评 。不准写文档现在我们的基本原则，开会不准做笔记，会议纪要、后续会议跟进，全是 AI。” “讨论问题只准用白板，在板上随便画，随便写，因为这是人类最自然的沟通方式。沟通完之后拍张照片全部结束，墙上照片和过程对话的语音，AI 全自动分析、自动总结，变成会议纪要，后续跟进。” 所以，陈航强调，“没有再写文档的时代了，用 Microsoft office 写文档很牛的时代都结束了。”
IT之家 4 月 17 日消息，大脑皮层，这个掌管感觉、运动和高级认知的“总指挥部”，它的起源究竟是哪里？ 学界长期存在两种截然不同的理论推测： 双重起源假说 认为皮层源于海马和梨状皮层两类古老的异皮层，通过渐进层状分化向外扩张。 锚点 / 系带等多种假说 认为，初级感觉皮层是皮层进化和发育的锚点。 这些假说在解释皮层扩张模式、区域特化及皮层等级上存在显著差异，而这些差异很大程度上源于既往研究多局限于单一物种或单一尺度，缺乏跨越微观基因程序与宏观脑网络架构的系统性证据。因此，亟需开展跨尺度、多模态的跨物种研究，在全脑尺度上揭示大脑复杂架构的演化规律。 据新华社今日报道，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心刘赐融研究组、孙怡迪研究组联合华大研究院等单位发现， 大脑皮层其实存在两个“源头” —— 分别以异皮层和初级感觉皮层为起点，形成两个起源相反、方向对立的分子梯度。 这两个梯度像两股力量相互作用，共同构建了大脑皮层的复杂蓝图。 刘赐融表示，这一发现将助力解析大脑功能网络的分布规律。未来在脑疾病诊断、脑机接口等相关临床与前沿研究中， 研究人员将能据此更精准地“定位”脑区 。 该研究揭示了“互斥分子梯度”是灵长类大脑皮层组织的根本原则， 统一了关于皮层扩张起源的长期争论 。该梯度轴连接了微观分子特征与宏观解剖功能架构，为精确界定皮层边界、解析皮层-皮层下关系、刻画功能网络以及识别物种特异性分子特征提供了坚实的生物学基础。 这项工作确立了该梯度轴作为灵长类大脑组织的“核心骨架”，为深入理解灵长类大脑的演化与组织规律奠定了理论基石。 相关成果 4 月 17 日发表在国际学术期刊《科学》。 IT之家附论文链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.aea2673
从国家能源局了解到，这个“五一”假期，高速公路新能源汽车充电次数共计397.84万次，充电量达到9493.14万千瓦时，日均充电量1898.63万千瓦时，同比增长52.8%。是今年平日的2.34倍。（央视新闻）
文｜周鑫雨 编辑｜杨轩 规模化落地，今年的具身公司都在谈这个。 数字竞速，不约而同出现在具身公司的产线、招股书、出货量上——2026年4月以来，智元机器人宣布第1万台机器人量产下线，5000到10000，只用了三个多月；宇树科技的IPO招股书也摊开了激进商业化的一角：2025年营收17.07亿元，出货量超过5500台。 激进的数字背后，是“低价、高性能”的中国机器人在全球的扩张。宇树科技创始人王兴兴曾在2025年世界机器人大会上提到，过去几年，宇树的海外营收一直占总营收的50%以上。 在这些具身玩家中，魔法原子MagicLab近期提出了一个相当激进的营收目标： 2036年，要实现140亿美元的营收规模。 在全球范围内打响品牌，也让这家公司，将发布会开进了硅谷。美西时间2026年4月28日，在云集Adobe、TikTok、IBM等公司的圣何塞，魔法原子发起了全球具身智能创新大会（GEIS）。 魔法原子机器人MagicBot Z1现场给张艺兴表演。作者拍摄 在会上，魔法原子发布了从底层模型本体的一系列新产品： 世界模型Magic-Mix ：魔法原子自研的“自主进化模型”。Magix-Mix由两个引擎构成：让机器人学会理解真实世界的Magic-WAM，以及可以离线生成大批量许年数据的Magic-Creator——这意味着，Mix可以在“数据生成-模型训练-真实世界反馈-数据在生成”的闭环中持续自主迭代。 Magic-Mix架构。图源：魔法原子 灵巧手MagicHand H01 ：搭载了20 DOF（自由度，人手约24-27 DOF）和44个高分辨率三维触觉传感器，主打工业制造、服务护理等场景的精细操作。 MagicHand H01。图源：魔法原子 人形机器人MagicBot X1 ：一款身高180cm、体重70kg、全身搭载31个主动DOF、极限关节扭矩达450N·m的机器人。基于无限续航双电系统，X1可以7*24连续作业。产品分为标准版和科研版，前者商业部署效率高、开箱即用，后者则面向高校、实验室、开发者和产业伙伴，支持底层二次开发和外形定制。 MagicBot X1。图源：魔法原子 在会上，Openmind、PrismaX、Chestnut Roborics等来自硅谷的具身大脑和本体公司，也出现在现场。有关大脑、本体、数据的解决方案，这些公司给出了不同的解决思路。 以下是《智能涌现》关于现场讨论的整理： 用机器合成数据训练，效果会比真实世界数据更好吗？ 高质量数据的稀缺，一直是掣肘具身模型训练的瓶颈。当前真机数据采集一直存在成本高、周期长、场景覆盖等问题。 机器合成数据，就是解决方案之一。然而，合成数据的局限性在于真实信息的缺失，比如摩擦系数、延迟、触觉反馈等。这也造成业界对“sim-to-real-gap”的担忧。 混合数据训练，是当下中美具身智能企业提出的主流解决方案。比如，魔法原子总裁顾诗韬介绍，魔法原子日均采集约16000条数据，再通过数据合成实现1万倍的体量扩展。她提到，由于产品迭代快、60%-70%的工序依赖人工， 新能源汽车制造业，是数据采集的富矿 。 判断使用真实数据，还是机器合成数据，行业的共识是：基于具体训练目的和应用场景。 亚马逊前沿AI与机器人研究院科学家Haozhi Qi提到，合成数据适用于让机器学习单一的反应基本技能，但 难以让机器获得类似于做早餐之类的长程技能 。此时，引入真实数据训练是有必要的，因为构建一个足够丰富的模拟环境，成本很高。 英伟达GEAR Lab高级研究科学家Zhengyi Luo则透露，团队目前采用50%的模拟数据，用于基础训练；15%的动捕数据、25%的互联网视频数据，用于理解人类的动作；同时，训练还会添加10%的高质量真实世界数据。他还提到，有些公司甚至会使用社交媒体上的数据，来指导机器人的本体设计。 VLA（视觉-语言-行动）是具身“大脑”最好的解决方案吗？ 由于强大的任务泛化能力，当下VLA已经成为具身模型最主流的架构范式。 但事实上，当人类用手指旋转一个篮球时，只用依靠触觉和本体感知，并不需要视觉——这意味着，VLA在这两个感知系统上，存在短板。 在GEIS大会上，亚马逊前沿AI与机器人研究院科学家Haozhi Qi认为， VLA的流行，与硬件传感器的发展程度有关 ：当下，视觉传感器趋于成熟，但触觉传感器还在初级开发阶段。 因此，在他看来，具身系统需要通过其他感觉的输入，来补足不太成熟的传感系统，从而维持本体的操作。因此， 通过视觉和语言补足触觉缺陷的VLA，成了当下最好的解决方案之一 。不过，未来随着传感器和硬件层面的发展，算法也会随之迭代。 灵巧手的三大路线之争：连杆、腱绳与直驱 当下，有关灵巧手设计的核心迷思是：要不要像人手？围绕这一命题，诞生了连杆、腱绳、直驱三种设计方案。 其中，“连杆”最不像人手，但胜在成本低、易于控制；“腱绳”最像人手，可以做精细化操作，但成本高、控制难。“直驱”则是一种折中方案，将驱动单元直接集成在每个关节上，但成本不低，同时力传导效率和热管理上仍然面临工程层面的挑战。 混合架构路线，则是近期兴起的灵巧手技术解决方案。 Chestnut Robotics创始人、前Tesla Optimus灵巧手核心成员Evan Tao介绍，当下团队已经选择了混合架构路线，以可以完成精细化操作的腱绳结构为主，辅以AI控制和自主学习系统。未来的方案，“都会在灵活度和工程可靠性之间寻求平衡。”他提到。 机器人如何真正规模化落地？ 在数据层，引入真实世界数据，依然被认为是让机器人真正理解应用场景、学习复杂任务操作的关键。 比如，XGSynBot CEO Zizheng Li提到，他们采取的混合数据策略，依然引入了少量高质真实世界数据，控制成本的同时，也能提升模型能力和泛化水平。 在系统层，XGSynBot CEO Zizheng Li认为，机器人需要从“单一功能设备”向“多任务通用平台”演进，比如XGSynBot的机械臂，带有6个Quick-chage的模块化系统，这样做的好处是，一台机器人可以在不同工序间灵活切换，提高落地场景的广泛性。 最后，OpenMind创始人、斯坦福大学生物工程副教授Jan Liphardt总结： 机器人进入真实世界，越早越好 。 他发现，实验室环境无法模拟所有复杂的现实场景，比如过亮的光线、泥泞潮湿的地面、生锈的门铰链、多个系统同时运行的负载——这些复杂的真实场景，往往导致机器人在离开实验室后，出现系统故障。 因此，机器人落地前，不应该仅仅待在实验室中。Jan Liphardt建议，尽早让机器人在家庭、学校、机场、幼儿园和其他公共场景的实际部署中，收集交互数据，持续迭代。
知情人士表示，城堡已获得监管部门批准，准备开始在迪拜这个新兴对冲基金中心开展业务。其中一位知情人士表示，此举将使该公司首批交易员能够开始在迪拜国际金融中心办公。知情人士透露，2023年加入城堡的投资组合经理Yash Gupta已经搬到了迪拜。截至4月1日，该公司资产管理规模达670亿美元。Gupta和迪拜金融服务管理局的代表也未能立即回应置评请求。（新浪财经）
文 | 钟艺璇 编辑 | 乔芊 没人能脱离AI这个浪潮，社区APP也不例外。 只是对比豆包、千问——它们背后往往站着有能力制造C端入口的大公司，社区似乎天然有短板，从过去的路径看，它似乎只能做到在内容上与科技无限靠近，成为一个极客范儿的存在，但终究面临垂类用户增长见顶的事实。 如果是一个综合类社区呢？在过去的垂类运营中，大规模引入KOL、KOC是迅速解决行业覆盖率的通用办法，但大水漫灌，或许会带来新老住民的气质冲突，尤其科技还是一个门槛较高的垂类，如果没有获得感，新用户的生命周期将会迅速缩短。 今天的小红书或许是一个不错的观察样本，它足够活跃，Tiktok难民事件某种程度上印证了这个社区面对跨种族、乃至跨文化的一定包容性。而从去年以来，小红书社区业务的核心命题一直是做兴趣社区，它有扩容的野心，科技也成为过去一年增长最快的内容垂类之一——小红书科技内容发布同比增长超过100%，创作者规模同比增长超200%。 更重要的是，中文世界还尚未诞生一个真正的大众科技社区，不是太硬核、就是被稀释。但在海外，X（原Twitter）证明了一个UGC平台有机会成长为全球科技内容最活跃、最实时的核心阵地之一。X甚至一度形成了马斯克效应，点赞谁，谁就火，今年3月，马斯克评价Kimi是 “Impressive work”，科技圈瞬间沸腾。 作为中国最活跃的社区平台，小红书有这个野心。小红书科技运营负责人散兵提到，小红书的一个广泛目标是想成为最好的科技社区。 但它还希望自己足够特别。散兵告诉36氪等媒体，在科技垂类的运营策略上，小红书不做资讯和教程，更愿意做“人之间的连接器”。 要看懂这个有些抽象的词汇，我们或许可以从小红书近期举办的一场黑客松巅峰赛去理解。在这场比赛里，我们在现场见到了许多年轻的科技创业者们——他们正是小红书做科技垂类过程中希望首先吸引的人，也和散兵聊了聊小红书过去一年科技垂类运营的策略与变化。 小红书黑客松巅峰赛现场 Build in public “在做一个产品之前，我们会把idea先发到小红书上，验证一下需求是否存在。” 在上海，黑客松巅峰赛现场，一位参赛同学说了这样一番话。黑客松是编程界的老传统了，对于小红书而言，却是第一次举办。这场小红书黑客松巅峰赛，要求参赛选手在48小时内，从创意到落地，封闭式协作组队完成产品，可以硬件，也可以软件。 同学的名字叫刘骁奔，很可惜，他们的项目并没有入围决赛。他告诉36氪，这次的参赛作品叫默造，是一个迎接vibe coding（人工智能辅助编程）时代的产品。因为语音输入vibe coding，会比键盘输入快三倍，他们干脆就为i人工程师设计了默造——它是一个黑色的面罩，通过降噪和麦克风通信，可以做到在公共场所自由语音，而不干扰他人。 刘骁奔与默造 原意想的是适用户外场景，但参赛中，他在小红书上传了产品视频后，却有了意外发现。有用户说，“我好想给我室友买一个啊，他打原神太吵了，影响我睡觉”。还有程序员评论，这个产品适合在工区使用，很多程序员习惯语音输入。 这就是刘骁奔所说的验证需求。某种程度上，他们都是符合小红书“Build in public”调性的那一类创业者，所谓“Build in public”，即产品的创造、验证与迭代，都和小红书用户共创参与。现实中，刘骁奔有自己的小红书IP，也会主动在小红书上抛出各种奇思妙想，好比“你愿意花多少钱让思想永存”，现在他有一家初创公司，研发意识上传技术，从创意到诞生，刘骁奔都在小红书完整分享过程。 这次大赛中，“Build in public”概念被小红书反复提及，这并非偶然，和举办黑客松巅峰赛本身一样，背后都与小红书科技类目运营策略的转变有关系。 去年下半年，一场AMA（Ask Me Anything，你可以问我任何问题）在小红书上自发走红，这个源于国外社交平台的活动，由于推崇真人问答，形式短平快，在海外声名响亮。在小红书上，清华大学交叉信息研究院的助理教授许华哲主动开启了它，中文世界的AMA风潮很快席卷到科技圈，李开复、印奇等AI领域名人纷纷下场，后来甚至吸引了莫言、李银河以及贝克汉姆等各界名人加入。 对小红书社区科技内容运营而言，这是一个非常重要的节点。在AMA走红早前，2025年上半年，小红书曾办过独立开发者大赛，但更多聚焦项目本身，也更极客味，旨在让独立开发者有机会展示自己的作品。对用户而言，如果不是从业者或技术爱好者，要发现、参与这些讨论并不容易。 但AMA是个巧妙的形式，你或许不懂AI，但你一定听过李开复，无论是真心想问答，还是外行看热闹，小红书上有科技大佬这一回事好歹传播了出去——它让更多普通人知道，小红书可以和科技有关联，从业者可以在这里发布内容，关注者也能在这里找到同好。 正如散兵所说，2025年小红书科技垂类运营的主要策略，就是“做科技人的朋友圈”，为此他们持续引入了许多在学术圈、商业圈有影响力的KOL。 但2026年，科技垂类的运营策略已经发生变化。“完成引入这一阶段后，我们发现小红书上有非常多人在Build in public，创业者在小红书发布产品，投资人在小红书上找项目，所以2026年我们定位‘做人的连接器’，把小圈子的需求和大众的需求做串联。”散兵说。 简而言之，小红书想让科技创业者从找需求、做产品、拿融资甚至到产品落地卖货，都能在社区上找到闭环的可能性。 这也是为什么去年是独立开发者大赛，今年是黑客松巅峰赛的原因，因为策略在变，人成了那个锚点。散兵提到，创业项目本身变化很快，一年时间过去，风格已经截然不同，如果再去追项目，已经来不及了。“相比去年聚焦项目，今年我们觉得更前沿的东西一定在于人本身，而黑客松本身就是一个充满不可控内容的比赛，创意和人的表现都能被最大化”。 基于今天的用户体量，小红书要发力科技内容，自然无法像即刻那样，做一个纯粹、小众的讨论场——这背后的逻辑也天然相悖，小圈层意味着精准与高效的互动，大圈层会带来更多的关注，但也会稀释内容的深度。更重要的是，人们也未必需要第二个即刻。 对于小红书而言，要留住这群科技人，它更要思考的是最大公约数，即如何将科技内容与大众社区的底盘彼此适配——让科技创业者在这里找到价值，让普通人觉得这些内容有用，飞轮才能最终运转。 小红书能做好那个“场”吗？ 一个很自然的逻辑是，要做对用户有用的东西，对于内容社区来说，资讯和教程是最快的捷径。但小红书一开始就否定了它们。 散兵说，在科技垂类的内容策略上，团队很早就做了明确取舍，不做资讯和教程。原因在于，资讯新闻性太强，而教程因为供给太多，最后动机往往会指向卖课，也会制造Fomo焦虑。 我们看到，小红书如今选择了这样一条缝隙，将科技创业者的创业过程与普通人结合起来，人的需求在前期被看到，人的意见在中期被采纳，人的购买力决定了商业是否能落地。人参与了全过程，创业者也因此获得了关注与商业价值。 36氪问刘骁奔，作为一个科技创业者，小红书对他的价值究竟在哪里？ “如果要说小红书做科技内容优势，我认为是活人感强”，他说。这是个老生常谈的观点，但这之外，刘骁奔抛出了一句很有意思的话，“商业的本质就是和真人做交互，最后服务于人，目前来看，所有真人交互环节都可以用小红书来做。” 此次黑客松参赛选手孙东来的创业经历，也是案例之一。起初孙东来只是在小红书发了一个调研贴，大意是“你会记录自己的梦吗”，没投流，却意外获得了二三十万的流量。有人评论，自己每天记梦800字，有人则因为找不到趁手工具，直接在番茄小说开作者号连载自己的梦。 孙东来很快注意到，这是个庞大的、且被忽视的需求。2025年1月21日，他创立的Dreamoo在Apple Store上线。一个月，3000用户，零投流，到现在稳定在4000多个用户。 对于早期创业者来说，这些流量和��户反馈，能让项目被看见，也能带来更低的试错成本，都非常珍贵。因此决赛当晚，评委席上，投资人曹曦也问了一个很有趣的问题，“所以现在的年轻人不用拿VC的钱了吗？”现场发出一阵轻笑。 能放进口袋的卡片吉他智能硬件，获得全场大奖 但如果从人货场的逻辑来看，小红书要搭建好这个“场”，或许还有两个需要迭代的地方。 第一，科技毕竟是高门槛类目，小红书的大多数用户无法进行严肃的科技讨论，一些过于专业、或者偏B端应用的讨论发酵难以在小红书上发生。 所以，创业者如果想在社区内高效找到对创业有用的信息反馈，需要自身拥有较强的表达能力，以及对用户情绪、内容推流逻辑的把控能力，甚至还得会制造人设IP。前述创业者，之所以能发帖引起大量用户反馈，并最后成功落地项目，本质还是踩中了社区推流机制和大众用户需求的切口。 第二，由于小红书的用户属性所致，目前一些泛科技、或娱乐性质的项目在小红书往往能获得高关注度。以本次黑客松巅峰赛为例，一段二次元头套+机械臂行走的视频，以吸睛的效果，成为本次比赛最出圈的热点之一。除此之外，本次赛事也聚焦在有话题度的新一代AI创造者，超过60%的入围选手为“00后”，最小的仅12岁，以及比赛主题定为“48小时，给世界造个大玩具”，背后的话题性质不少。 但一位投资人告诉36氪，小红书上的项目有一定参考价值，要目前要找到合适标的并不容易，筛选成本较高。“很多想法有意思，但是娱乐性强，也很难真正商业化”。 对于一个年轻社区而言，小红书的科技类目已经走的很快，它也很清楚自己的优势，今天vibe coding的浪潮更放大了这种优势，当技术走向平权，更多人有机会触摸到编程，它就存在用户泛化与大众讨论的可能性。 但正如散兵提到，小红书的一个广泛目标是想成为最好的科技社区，但是要实现这个愿景要花很长时间。给世界造个大玩具，还只是开始。 比赛最后刘骁奔说，默造虽然没进决赛，但在展示环节，有游客表达愿意出200元，买下他们的产品。 “没卖，只有两个模型，我们还得拿回去迭代。”刘骁奔说，那些评论和回馈已经给了他更重要的价值。
智界，这个华为与奇瑞联合打造的汽车品牌，将翻身的希望押注在了智界V9。 36氪获悉，智界V9给供应商下达了年均约12万辆的生产量纲，这一销量指引接近去年MPV市场“常青树”别克GL8全年的销量。 据36氪了解，目前宁德时代与中创新航两家电池供应商，共计为智界V9准备了过万套月产能，也有供应商按1.5万辆/月的峰值产能去备件。从供应链的备件情况来看，供应商初步认可了智界V9的销量指引。 另有接近智界的行业人士告诉36氪，智界正规划一款轿跑车型，计划达到一个较为极限的性能目标。这款车或将被送往纽北赛道，挑战一众国外豪华超跑车型。显然，智界此举与小米等主打性能的汽车品牌策略一致，意在通过纽北赛道的成绩，在消费者心中构建性能和高端的认知标签。 智界是华为与奇瑞通过智选车模式合作打造的整车品牌。智选车模式又称鸿蒙智行模式，在这种合作模式下，华为深度参与整车的产品定义、营销与渠道。 智界V9是智界品牌的第三款车型，也是鸿蒙智行品牌的首款MPV，搭载了华为乾崑 ADS 4高阶辅助驾驶系统，以及896线双光路激光雷达，将于今年5月正式发布。 在智界V9之前，智界品牌已有R7、S7两款车型。但根据奇瑞集团产销快报，2025年，智界品牌累计销量不到10万辆。因而智界V9无疑肩负着，带领智界销量突围、品牌向上的重任；但于鸿蒙智行体系而言，如何在最大程度上，避免智界V9与即将发布的尊界MPV之间的博弈，这考验着鸿蒙智行的产品节奏把控能力。 押注智界V9，智界寻觅销量支点 去年8月，华为与奇瑞在深圳举行签约仪式，宣布智界品牌进入2.0时代。根据协议，双方将在智界品牌投入超过100亿元资金，组建5000人规模的研发团队。 这场签约仪式的背景是，华为奇瑞联合打造的智界品牌，在销量上迟迟未有重大突破。相较尊界、问界等品牌，智界在它所处的生态位中，无疑还有较大的市场潜力待挖掘。2025年，奇瑞集团产销快报显示，智界品牌全年累计销量不到10万辆，因而智界品牌急需找到一个销量支点。 而智界V9正是智界进入2.0时代后的第一款全新车型，智界为了打赢V9这场翻身仗不可谓不煞费苦心。 首先是人事上的一系列调整。今年年初，智界品牌宣布，前腾势汽车总经理赵长江加入智界任执行董事，负责品牌、渠道等；今年4月，智界品牌又宣布前荣耀CMO郭锐担任智界CEO。赵长江曾操盘过同为MPV车型的腾势D9，2025年腾势D9累计销量约10万辆，仅次于别克GL8；而郭锐曾在荣耀主导构建了，覆盖全球100多个国家和地区的品牌营销体系。 与人事变动相伴随的，是智界在渠道和产线上的投入。赵长江曾告诉36氪，今年智界计划建成超200家专属智界的销售网络；郭锐也曾在接受媒体采访时表示：“为了确保V9的品质达到旗舰‘9系’的标准，智界投入10亿元，专门建造了一条全新的焊装生产线”。 除了带动品牌销量，智界V9还肩负着引领智界品牌向上的使命。华为常务董事长余承东曾公开表示：“V9将定位30万级市场，但配置水平超越百万级豪车”。 智界的前两款车型R7与S7，均定位30万元以下市场。但无论从华为造手机的过往，还是高端汽车品牌问界、豪华汽车品牌尊界的市场表现来看，高端市场才是华为的舒适区。靠着科技内核与奢华外壳，华为能够轻松获取品牌溢价和高端市场份额。 因而当智界寻求销量突破，仰攻华为更熟悉的高端市场似乎是理所必然。 此外，36氪还从接近智界的行业人士处了解到，智界正规划一款轿跑车型，并有想法将这款车送往纽北赛道。这款轿跑的推出或将加速智界品牌的高端化。 智界V9想成为MPV界黑马，优势与挑战并存 智界V9给供应商下达了年均约12万辆的量纲，这意味着这款车平均每月要实现约1万辆的交付。若再考虑到V9刚上市时的新车效应，智界给V9定下的峰值销量目标约1.5万辆。 宁德时代与中创新航两家电池供应商，共计为智界V9准备了过万套月产能，部分供应商为智界V9准备了1.5万套/月的产能。 就供应链备件情况来看，智界V9的供应商初步认可了智界下达的销量指引。 若智界V9真的实现了年均12万辆的销量，这是什么概念？ 去年，MPV市场的标杆车型别克GL8，全年销量约为12.24万辆，月均约1万辆。 从智界给供应商的销量指引来看，智界V9显然有撼动MPV市场现有格局的野心，余承东也曾在去年广州车展期间公开称，这款车会“超越市面上所有旗舰MPV”。 要想成为MPV界的黑马，拥有华为深度赋能的智界V9固然有其优势。但值得注意的是，在车市竞争更为残酷的2026年，智界V9也处在与一系列MPV车型激烈角逐的状态。 2026年，别克MPV家族迎来全产品线焕新。其中，按上汽通用官方数据，今年4月初，别克GL8陆尊燃油版上市第一周，大定已突破8200台。 在中国市场暂时沉寂的上汽通用，不会让别克GL8轻易折戟。有公开信息显示，今年年初，上汽通用总经理卢晓曾在内部表示，要“保持GL8在MPV市场的销量总量第一。MPV作为上汽通用的立身之本，公司必将持续投入，不遗余力”。 除了别克GL8，同在鸿蒙智行体系的多款MPV如何定位，也是企业需要思考的问题。今年尊界将推出标轴版和长轴版两款MPV，其中标轴版MPV侧重侧重家用取向，长轴版MPV侧重商用旗舰取向。目前来看，在华为与江淮的初步规划中，这两版MPV的市场价格，将大幅高于家用及商用MPV市场现有的代表车型。 同为鸿蒙智行品牌旗下车型，同样定位MPV这一细分市场，智界V9和尊界MPV这两款车，难免会被市场拿来比较。而一年发布两款MPV的鸿蒙智行，如何做好这两款车的区隔，使它们能合力收割更多MPV市场的份额，这对鸿蒙智行提出了考验。 可尽管MPV赛道竞品林立，优质产品的供给依然稀缺。而且在豪华新能源MPV市场，集齐科技、智能和空间场景体验的产品确实不多，而这或许正是智界V9试图改写MPV市场格局的底气。 4月21日，赵长江在社交媒体平台发文暗示，智界V9将弥补苹果汽车的遗憾。对于这款新车的市场表现，智界似乎已信心十足。 作者微信：luckg17305264638
长江证券电子行业资深分析师蔡少东表示：“HBM （高带宽内存）这个新的产品在过去三年其实完成了10倍以上的增长，我们可以看到2025年整个市场规模是在350亿美元，预计2027到2028年整个市场应该会突破1000亿美元。”“我们自己的判断是，在二季度合约的价格，有希望环比上涨30%到50%，有一些部分可能会比这更高。在下半年三四季度，整个存储的合约价涨幅会趋于收敛。” （央视财经）
文｜Lambda 编辑｜晓静 4月初，Hermes Agent 火了。这个名字直接让人联想到奢侈品牌爱马仕，所以也被戏称为“爱马仕Agent”。 它由 Nous Research 在 2 月发布，定位是「The agent that grows with you」。核心卖点是一个闭环学习系统：Agent 完成复杂任务后，自动把经验固化成 Skill，下次遇到类似任务直接复用，还能在使用过程中持续改进。Skill 自动生成、越用越强——这是 Agent 领域目前最有吸引力的叙事之一。 但这个叙事遮蔽了一个更基本的问题： Skill 真的是当前 Agent 落地的主要瓶颈吗？ 图片由AI生成 01 Skill 很性感，但它可能不是最重要的问题 一个容易被忽略的事实是：目前公认体验最好的编程 Agent 产品之一——Claude Code，它好用的基石并不是 Skill 的自动进化，而是背后大量扎实的 CLI 工具支撑。 用 GlobTool 找候选文件，用 GrepTool 定位相关代码片段，用 FileReadTool 查看实现细节，用 LSPTool 做代码符号跳转和引用分析。每一个都是确定性的、零 token 消耗的原子操作。 但人们很少为这些工具写故事。只要一提到 Agent 能自动生成 Skill、还能持续进化，整个行业立刻就兴奋起来。 这个反差说明了一件事： CLI （命令行界面）不性感，不好讲故事，但它才是 Agent 能力的真正地基。 地基不牢，Skill 再会长，也只是长在沙地上。 02 龙虾最被人诟病的地方，Skill 自主进化解决不了 这件事放到 OpenClaw（俗称‘龙虾”） 身上会看得更清楚。 OpenClaw 最被人诟病的两点，一是 token 消耗大、账单吃不消，二是长时间工作稳定性差、经常失联。乍一看是两个问题；往下拆，会发现它们经常来自同一个源头： Agent 在用劣质工具——比如脆弱的浏览器自动化——去完成本该由确定性工具完成的任务。 这类成本在社区里并非抽象的抱怨，而有大量具体案例。 Reddit 上有 OpenClaw 用户提到，自己只是想自动化 X 账号发帖，三次尝试就花掉了 10 美元，任务还没真正跑通。还有人在 r/automation 里直言，现在很多所谓的 AI Agent 浏览器控制，本质上只是「披着智能外衣的脆弱自动化」——问题不在模型有多笨，而在底层工具本身就不可靠。页面一变、DOM 一改、按钮状态一抖，Agent 就只能一遍遍观察、一遍遍重试、一遍遍重新规划。 而这些「失败但不致命」的试错过程，并不会因为任务没完成就免费——每一次观察页面、分析状态、决定下一步，都在继续消耗 token。 于是，稳定性问题和成本问题，其实是同一个问题的两面：工具越脆弱，试错越多；试错越多，token 烧得越快；任务链越长，失联和中断的概率也越高。 从这个角度看，Skill 自主进化解决的是「 怎么更聪明地使用一个工具 」，但并没有解决「 好工具本身稀缺 」的问题。 Skill 可以让 Agent 更熟练地驾驭一匹跛脚马，但并不能把跛脚马变成千里马。 这才是今天很多 Agent 系统真正卡住的地方：不是 Skill 不够强，而是底下能调度的高质量原子工具太少。 03 Skill 是对模型能力的补丁 Hermes 做的事情，本质上是把 Skill 的生成和优化自动化——让 Agent 从经验中蒸馏知识，不再需要人手写。这确实解决了一个真实痛点。 但 Skill 本身有一个更深层的问题：它是自然语言驱动的，本质上是模型能力的延伸，或者说，是一种对模型能力的借贷。 现状是，大量 Agent 在用 Skill 加上自主解题能力，完成本该由 CLI 完成的事情——比如以效率低下的浏览器自动化方案查一个股票价格、下载一张图片、提交一个表单。代价很清楚： 贵、慢、不稳定、调试难。 这里还有一个常见的认知误区，可以叫做「Skill 可迁移幻觉」：很多人以为，用强模型写出来的 Skill，可以无缝迁移给弱模型用。实际上不能。Skill 是自然语言指令，它对模型能力有隐性依赖；模型一换，行为就可能变。 CLI 则不同——它是代码：同样的输入，永远给你同样的输出，不管底下跑的是什么模型。 二者的区别非常鲜明： Skill 调试难，CLI 调试容易； Skill 烧 token，CLI 近乎零消耗； Skill 吃模型版本，CLI 不吃； Skill 是语义层资产，CLI 是执行层资产。 如果把 Skill 当成核心积累方向，本质上是把赌注压在模型能力的稳定性上。至少在当前阶段，更值得积累的是高质量 CLI。 04 当工具和上下文足够好时，Skill 的优先级会自然下降 上面的分析也能从 Anthropic 自己的产品经验里得到印证。 Anthropic 的设计负责人、Cowork 产品的设计主导者 Jenny Wen 在近期访谈中提到一个细节：她个人其实不怎么用 Cowork 的 Skills 功能。原因不是她否定 Skill，而是她在 Cowork 里挂载了一个文件夹，里面有自己长期积累的个人笔记、一对一会议记录、随手想法和工作观察。对她来说，Cowork 从这些材料里已经学到了足够的信息，以至于她对 Skill 和 Memory 的需求都被显著削弱了。 这并不是说 Skill 没有价值，而是说： 当上下文管理足够好、底层工具足够强时，Skill 的优先级会自然下降。 换言之，Hermes 所强调的 Skill 自主进化并不是错，而是它解决的问题很可能没有想象中那么基础。 05 有一件事正在悄悄发生：CLI 的使用者，从人变成了 Agent 如果说 Skill 解决的是应用层的编排问题，那么更底层的变化发生在 CLI 上。 过去，CLI 是为人设计的。给人用的 CLI 可以有交互提示，可以容忍模糊输出，也可以在文档不全的时候靠用户自己猜——因为人会停下来，会理解歧义，会重试，会去查文档。 Agent 不一样。 Agent 不睡觉，不容忍歧义，会并发，会在没有预料到的时机无限重试。一个对人类来说「勉强能用」的 CLI，对 Agent 来说可能就是高频事故源。 给 Agent 用的 CLI 必须满足一组完全不同的要求： 一条命令只产出一个明确结果； 输出是结构化的 JSON； 错误信息不仅告诉你哪里错了，还要告诉 Agent 下一步该怎么办； 长任务必须支持异步，不能让 Agent 傻等； 接口天然支持幂等、重试和并发。 背后只有一句话： 以前的软件默认使用者要睡觉、会分心、有耐心；现在 Agent 不满足这些前提。 一旦使用者从人变成 Agent，CLI 的设计哲学就需要从头重写。Agent 真正在乎的是 token 消耗、缓存命中率、幻觉控制、长程稳定性，而不是「这个命令看起来是否优雅」。 06 浏览器里能看到的，都值得被 CLI 化 有一个实验很能说明问题：把 ChatGPT 的网页版变成一个可以被 Agent 调用的 CLI。 做法并不神秘——通过 Chrome CDP 协议直接驱动浏览器，操作 DOM，填输入框，点发送，等待文字出现，再把结果抓下来。因为复用了已有登录态，行为上和人在浏览器里操作没有本质区别。 这个实验背后更大的洞察是： 浏览器里能看到的，原则上都可以被 CLI 化。 不只是 ChatGPT——Gemini、音乐生成、视频生成、股票图表，只要能在浏览器里完成的流程，都可以被代码重复执行，最后收敛成一条 Agent 可调用的命令。 一旦一个 Web 流程被 CLI 化，它就会从「需要 Agent 一步步盯着网页试错」的流程，变成「可并发、可异步、可幂等的原子操作」。原来要靠浏览器自动化消耗大量 token 才能完成的事，被压缩成了一条命令、一个结构化结果。 某种意义上，这是一条很反直觉但非常现实的优化路径： 节省 token 的方法，不是少让 Agent 干活，而是先烧一点 token，把高频流程预制成 CLI。 磨刀不误砍柴工。 这个逻辑也不只适用于 Web。桌面应用和手机 App，本质上都可以被逐步 CLI 化，what you see is what can cli。目前已有不少开源项目在分别推进这三个方向，只是三者之间还没有形成统一的设计语言和引起大家足够的重视。 07 分层才是终态 Agent 的未来，除了模型本身的提升，更取决于如何处理好两种逻辑： 确定性逻辑 和 语义逻辑 。 前者靠 CLI，后者靠 Skill 的自适应和进化。Hermes 解决的是后者，但前者才是今天很多系统真正缺的底座。 如果把 CLI 化推到极致，会出现一件很反直觉的事：一类流程完全固定的任务，Agent 只需要判断任务类型、路由到对应 CLI、拿结果回来——这个过程理论上甚至不需要 LLM，几个 if-else 就够了。你甚至可以用代码去模拟 LLM 的输入输出接口，零 token、零延迟，继续复用现有的 Agent 调度机制，只在真正需要判断的地方才调用真实模型。 这有点像 2026 年的一场「代码的文艺复兴」——人们开始重新发现，不是所有「看起来像智能」的问题都应该交给模型来解决。 终态的分工应该是三层： CLI 层：确定性执行，零 token，可并发，易测试，不依赖任何模型； Skill 层：上下文编排和经验蒸馏，越用越强； LLM 层：提供智能，做真正需要语义判断的部分。 三层不是竞争关系，而是依赖关系。 今天很多系统的问题在于，它们跳过了 CLI 层，直接让 Skill 和 LLM 去兜底。结果就是：系统又贵又慢，稳定性也差。正确的路径应该是——开发者预制 CLI，上层应用自动管理 Skill，LLM 在 Skill 的辅助下使用 CLI 解决问题。 Hermes 的出现不是终点，而是一个信号： Skill 层的问题可能正在被解决，但下一个真正的战场，在 CLI 层。 Web 端、PC 端、移动端，三大平台系统性的 CLI 改造才刚刚开始。这可能才是今天 Agent 领域最值得做、也最不性感，但最关键的事情。 本文来自微信公众号 “腾讯科技” ，作者：Lambda，36氪经授权发布。