摘要：苹果罕见地打破了其标志性的神秘感，派出工程师深入美国中小工厂，免费提供 AI 和自动化技术支持。从帮助佛蒙特州的标签厂识别“培根色差”，到指导印第安纳州的医疗管材厂优化生产线，这项作为其 6000 亿美元美国投资一部分的“制造业学院”计划，既是技术普惠，也是应对新政府关税政策的政治智慧。 [图片] 在人们的印象中，苹果工程师通常忙于在库比蒂诺的飞船总部里研发下一代 iPhone 或 Vision Pro。但最近几个月，大约 10 名苹果工程师却出现在了佛蒙特州斯普林菲尔德一家名为 ImageTek 的小工厂里，即使那里距离硅谷有着数千英里的距离。 这是一家只有 54 名员工、主要业务是印刷食品标签的小企业。苹果工程师此行的目的，是帮他们定制一套开源 AI 工具，用来解决一个看似不起眼但至关重要的问题：识别培根标签的颜色。 🥓 培根标签与计算机视觉 ImageTek 的总裁 Marji Smith 透露，苹果工程师开发了一套计算机视觉系统，能够自动识别印刷过程中的颜色错误。在一次运行中，系统成功拦截了一批“米色过于偏粉红”的培根标签，避免了发货后的灾难。 对于年利润 1120 亿美元的苹果来说，这只是举手之劳；但对于 ImageTek 来说，这意味着挽救了一个关键客户。 “我们不是大公司，也没有 AI 或软件团队，”Smith 感叹道。虽然 ImageTek 甚至不是苹果的供应商，但苹果不仅提供了技术，还甚至没有谈论代码的许可权或费用。这属于苹果今年宣布的 6000 亿美元美国制造业投资计划中鲜为人知的一部分。 🏭 拒绝“试点炼狱”：5 万美元解决 50 万的问题 另一个受益者是位于印第安纳州的 Polygon 公司，这是一家生产工业管材（用于医疗导管）的企业。他们的老旧机器经常出现打孔位置错误或无法追踪产量的问题。 通常情况下，解决这类问题需要聘请昂贵的自动化顾问，费用高达 50 万美元。但通过苹果的“制造业学院（Apple Manufacturing Academy）”，Polygon 的高管与苹果的工程和运营总监进行了深入交流。 苹果专家运用工业工程中的“利特尔法则（Little's Law）”帮助 Polygon 分析了瓶颈，并制定了一套低成本的传感器和软件策略。结果是，Polygon 仅需花费不到 5 万美元就能实施这套系统。Polygon 的 CFO 表示：“他们以前走过这些路，没有他们的帮助，我们要花更长的时间。” 🤝 蒂姆·库克的“借花献佛” 苹果为什么要这么做？ 表面上看，这是一个名为“苹果制造业学院”的培训项目，由苹果与密歇根州立大学合作运营。但深层逻辑则充满了商业和政治的考量。 首先是政治善意。随着特朗普政府重新上台并专注于增加国内制造业，苹果通过这种“卷起袖子”帮助美国本土小企业的行为，可以向新政府展示其并未完全依赖海外供应链。正如行业观察家所言，这有助于苹果在关税和其他政策博弈中赢得筹码。 其次是罕见的透明度。为了建立信任，苹果员工甚至在培训中分享了公司内部的失败案例——比如 2014 年著名的 iPhone 6 “弯曲门（Bendgate）”，以此来教授质量控制和压力测试的重要性。 苹果产品运营总监 Jamie Herrera 表示，苹果并不寻求直接回报，而是希望“水涨船高”。 🔭 工业 AI 下一步 从“高精尖”下沉到“流水线” 苹果的这一举措揭示了 AI 技术在实体经济中落地的下一步趋势：技术下乡。 过去几年，AI 往往被视为高科技公司的专属玩具。但 ImageTek 和 Polygon 的故事证明，中小制造企业同样渴望 AI，只是缺乏实施能力。 工业 AI 的下一步，不再是比拼模型参数的大小，而是比拼**“场景化”**的能力。如何将计算机视觉、传感器数据分析以低成本、模块化的方式通过“技术扶贫”或“SaaS 化”输送给数以万计的传统工厂，将是重塑美国乃至全球制造业竞争力的关键。对于苹果而言，这既是建立生态护城河的手段，也是一种极其聪明的政治防御。

摘要： 2025 年，AI 巨头们将目光投向了太空。为了摆脱地球上的电力短缺和土地限制，Google、Nvidia 支持的 Starcloud 等公司提出了将数据中心发射到轨道的疯狂计划。仅今年一年就有 6 个吉瓦级太空数据中心提案，私人投资年化支出高达 410 亿美元。然而，太空碎片、散热难题以及天文学家的警告，让这场“星际算力竞赛”充满了不确定性。 [图片] 科技亿万富翁们对太空的迷恋，正在从“太空旅游”转向更务实的“太空基建”。 随着 AI 公司为了盈利而疯狂建设数据中心，地球上的资源——电力、土地、水——正变得捉襟见肘。于是，硅谷将目光投向了头顶：轨道数据中心（Space-Based Data Centers）。 在 2025 年，这一领域突然爆发。仅今年就有 6 个吉瓦（GW）级的太空数据中心提案被提出，而在此前这还只是传言。根据人口普查局数据，私人对数据中心建设的支出年化运行率已超过 410 亿美元，这一数字甚至追平了美国州和地方政府在交通建设上的支出。 🚀 巨头云集：谷歌 Suncatcher 与英伟达 Starcloud 这场竞赛的参与者名单星光熠熠：埃隆·马斯克、杰夫·贝佐斯、桑达尔·皮查伊以及前谷歌 CEO 埃里克·施密特。 * Google 的“追日者”计划 (Project Suncatcher)：Google 在 11 月公布了这一雄心勃勃的计划，预计于 2027 年初发射两颗原型卫星。最终目标是构建一个由 81 颗卫星组成的集群，每颗卫星搭载 TPU 芯片，通过星间激光互联。 这个集群将在 1 平方公里的区域内紧密编队飞行，卫星间距仅 100 到 200 米。这种密集度前所未有，旨在实现高速数据传输。 * Nvidia 支持的 Starcloud：作为挑战者，Starcloud 在 11 月的 SpaceX 任务中成功发射了一颗搭载 Nvidia H100 GPU 的卫星。为了适应太空环境，他们剥离了芯片的非必要部件，并使用钨和铅进行辐射屏蔽。 Starcloud 的野心更大，他们计划建设一个 5 吉瓦的太空数据中心，利用巨大的红外面板散热，并在 2026 年 10 月发射第二颗卫星。 * 初创公司 Aetherflux：这家专注于太空数据的初创公司也计划在 2027 年初发射卫星，并已制定了详细的部署路线图。 ⚠️ 致命伴侣：时速 1.7 万英里的碎片 太空数据中心的核心卖点是无限的太阳能。通过在 600 到 1000 英里的太阳同步轨道上运行，这些卫星可以全天候接收阳光。 然而，这一轨道也是最拥挤的“雷区”。 密歇根大学的空间科学副研究员 Mojtaba Akhavan-Tafti 指出，这些卫星必须在数百万个太空碎片中穿行，这些碎片的移动速度高达 17,000 英里/小时。 仅在 2025 年上半年，Starlink 的 8,300 颗卫星就进行了超过 140,000 次避让机动。 对于 Google 的 81 颗卫星集群来说，挑战是指数级的。天文学家 Jonathan McDowell 警告称，如此密集的编队（间距仅百米）如果遇到推进器故障，可能会像台球一样在集群内部引发连锁碰撞，造成灾难性后果。 此外，散热也是一大难题。在真空环境中，热量无法通过空气散发，必须依赖昂贵且巨大的红外辐射板。而这些反光面板又可能产生光污染，干扰天文学观测。 🌌 太空计算下一步 从“单点实验”到“在轨维护”的体系大考 尽管天文学家持怀疑态度，认为这又是“因为太空很酷所以我们要做”的硅谷式冲动，但资本的流向表明这一趋势不可逆转。 太空计算的下一步，将面临一个地球上不存在的终极瓶颈：维护（Maintenance）。 在地球上，坏掉的服务器可以随时更换；但在太空中，目前几乎没有修复卫星的能力。一旦搭载昂贵 H100 芯片的卫星出现故障，它就不仅是一笔巨额的资产损失，更可能变成一颗危险的太空垃圾。 除非 “在轨服务机器人”（负责加油、维修、调整姿态）的技术能与数据中心同步成熟，否则这些昂贵的太空机房很可能成为一次性的“抛弃式算力”，在商业可持续性上大打折扣。2027 年的原型机发射，将是验证这一模式是“未来金矿”还是“轨道坟场”的关键时刻。

摘要：2025 年本应是谷歌的“至暗时刻”，面临反垄断拆分和 AI 强敌环伺的双重危机。然而，剧情并未按剧本发展。谷歌不仅保住了 Chrome 和广告业务，还凭借 Gemini 3 和自研芯片 Ironwood 打了一场漂亮的翻身仗，创下季度营收破千亿美元的历史纪录。司法部的“拆分大棒”高高举起却轻轻落下，让这家巨头在动荡中毫发无损，甚至变得更强。 [图片] 12 个月前，谷歌看起来岌岌可危：被判定为垄断者、面临 Chrome 被强制出售的风险、还要应对特朗普政府的敌意以及 OpenAI 的疯狂进攻。 但在 2025 年结束时，我们看到的却是一个利润创纪录、法律危机缓解、并在 AI 领域重新确立领地的新谷歌。 🏛️ 司法风暴：雷声大，雨点小 谷歌今年最大的胜利，是成功躲过了被肢解的命运。 法官 Amit Mehta 虽然判定谷歌在搜索领域存在垄断，但拒绝了司法部关于“强制出售 Chrome 浏览器”的激进提议，理由是“极其混乱且高风险”。最终的补救措施被评论界称为“没牙的老虎”：谷歌只需出售部分搜索数据（且仅需出售一次），并可以继续向苹果支付费用以保持默认搜索引擎地位。 在另一场广告技术反垄断案中，法官 Leonie Brinkema 也暗示倾向于和解而非拆分。甚至在与 Epic Games 的安卓应用商店诉讼中，谷歌虽然输掉了官司，但通过谈判达成了一项全球和解协议，避免了核心商业模式的崩塌。 甚至连政治风向也变得有利。通过向特朗普相关的项目支付和解金（用于白宫新宴会厅），谷歌成功缓和了与新政府的关系。 🤖 AI 战场：从“追赶者”到“军火商” 在 AI 领域，谷歌从 2024 年的被动挨打，变成了 2025 年的全面反击。 * 模型逆袭：旗舰模型 Gemini 3 的发布非常成功，据称直接导致 OpenAI 陷入“红色代码”恐慌。图像生成模型 Nano Banana Pro 和视频模型 Veo 3 也分别确立了市场统治地位。 * 云业务爆发：AI 的投入开始转化为真金白银。谷歌云营收达到 150 亿美元，推动公司季度总营收首次突破 1000 亿美元。 * 芯片野心：最具战略意义的一步是，谷歌开始直接向外部公司出售其第七代 Ironwood TPU 芯片。Anthropic 计划购买一百万颗，Meta 也接近签署数十亿美元的订单。谷歌正在从单纯的 AI 服务商，转型为敢于挑战 Nvidia 地位的 AI 算力“军火商”。 📱 硬件铺路：为 2026 蓄力 虽然 Pixel 手机从未成为营收支柱，但今年的 Pixel 10 系列（首款支持 Qi2 充电的安卓旗舰）和 Pixel 10 Pro Fold（首款 IP68 折叠屏）证明了谷歌在硬件工艺上的进步。 更重要的是，这些硬件布局是在为更大的棋局做准备：谷歌计划在 2026 年推出全新的 Android PC 操作系统。通过在法庭上保住 Android 的控制权，谷歌为这一即将到来的桌面级系统扫清了障碍。 🛡️ 巨头生存下一步 从“大到不能倒”到“强到不能拆” 2025 年的谷歌给硅谷上了一课：只要你的基础设施足够核心，监管者就不敢轻易按下“删除键”。 谷歌的下一步，是利用其在芯片（TPU）和云端的优势，将自己从一个“搜索引擎公司”彻底重塑为“AI 基础设施公司”。 当谷歌开始向竞争对手（如 Anthropic）出售芯片时，它就从单纯的竞争者变成了生态系统的底层供水商。这种角色的转变，不仅能对冲搜索广告收入被 AI 蚕食的风险（即所谓的 Google Zero 现象），更为其构建了一道比 Chrome 浏览器更坚固的护城河——毕竟，你可以拆分一个浏览器，但你很难拆分整个 AI 时代的算力底座。

摘要： 谷歌官方终于承认，计划在 2026 年将 Android 和 ChromeOS 合并为一个全新的操作系统，内部代号为“Aluminium OS”。这一举措旨在打破谷歌在高端平板和笔记本市场的长期劣势，通过底层架构的统一和 AI 的深度植入，向苹果的 iPad 和 MacBook 发起终极挑战。 做了多年的“万年老二”后，谷歌终于要打出那张藏在袖子里已久的底牌了。据最新消息，谷歌已正式确认，其两大操作系统平台——Android 和 Chromebooks（ChromeOS）——即将迎来历史性的合并。坊间传闻，这个全新的操作系统代号为 Aluminium OS（铝系统），最早将于 2026 年与我们见面。🧬 “铝”计划曝光：Android 登陆 PC 关于谷歌要合并两大系统的传闻由来已久，但在今年的高通骁龙峰会上，谷歌硬件主管 Rick Osterloh 首次公开证实了这一方向。他将其描述为“将 Android 带入 PC 市场”，并确认了与高通的深度合作。而在最近的一份招聘启事中，更多细节被意外泄露：新名称： 内部代号为 Aluminium，与 Chrome 浏览器的 Chromium 代码库遥相呼应。 新定位： 这将被明确定义为“基于 Android”的操作系统，专注于高端设备和体验。 覆盖形态： 支持笔记本电脑、可拆卸设备、平板电脑甚至 Mini PC。 招聘信息甚至列出了“AL Entry（入门）”、“AL Mass Premium（大众高端）”和“AL Premium（超高端）”三个产品层级，显示出谷歌试图摆脱 Chromebook 长期以来“廉价教育设备”的标签，向高端市场发起全面冲击的野心。 🤖 AI 为核：对抗 iPad 的新武器 Aluminium OS 不仅仅是把 Android 放大或者把 ChromeOS 缩小。谷歌明确表示，新系统将“以人工智能为核心构建”。这意味着 Gemini 模型、Google Assistant 以及所有的 AI 开发者生态，将从一开始就被深度植入到底层架构中。这与微软将 Windows 全面转向 Copilot 的策略不谋而合。这种底层统一将解决谷歌长期的痛点：碎片化。过去，Android 平板生态贫瘠，而 ChromeOS 虽然适合办公但缺乏应用生态。合并后的 Aluminium OS 试图打造一个既有 Android 庞大应用库，又有桌面级多任务处理能力的“超级系统”。 🔄 现有设备何去何从？ 对于现有的 Chromebook 用户来说，好消息是该招聘启事暗示了“过渡”任务。媒体 Android Authority 推测，谷歌可能正在现有硬件上测试 Aluminium OS，这意味着目前的 Chromebook 未来或许有机会升级到这个新系统。尽管苹果一直否认合并 macOS 和 iPadOS，但 iPadOS 正变得越来越像电脑。谷歌此举显然是为了不再被动跟随，而是试图通过彻底的融合，创造出一个能同时在平板和笔记本形态下完美工作的操作系统。 💻 操作系统下一步 从“移动/桌面二元论”到“计算连续体”Aluminium OS 的出现，标志着操作系统领域长达十年的“移动 vs 桌面”二元对立即将终结。 操作系统的下一步，将不再区分你是用鼠标还是手指，而是在不同形态间提供连续一致的计算体验。对于谷歌而言，这是背水一战。如果 Aluminium OS 成功，它将利用 Android 在移动端的统治力反攻桌面市场，甚至重新定义“PC”的概念——一台时刻在线、AI 驱动、应用无处不在的计算终端。而如果失败，它可能只会制造出下一个“Windows 8”式的混乱。但无论如何，2026 年的科技界，将因为这场融合而变得格外有趣。

引言：你的窗户正在“漏掉”你的钱 你是否曾为冬季不断攀升的暖气费和夏季居高不下的空调账单而烦恼？这些高昂的能源开支背后，一个主要原因常常被忽视：建筑隔热性能差，导致热量和冷气通过墙壁，尤其是窗户，悄悄溜走。 那么，如果有一种像透明“气泡膜”一样的材料，既能高效隔热、又能防火，甚至可以直接贴在窗户上，会怎么样？这听起来像是科幻电影里的情节，但科罗拉多大学博尔德分校的科学家们已经将它变成了现实。他们开发的新型材料MOCHI，正以其几个令人惊讶的特点，预示着一场建筑节能的革命。 1. 核心亮点：将火焰托于掌心，却感受不到丝毫灼热 MOCHI，全称为“介孔光学透明隔热体”（Mesoporous Optically Clear Heat Insulator），是一种看似甜点、实则强大的高科技材料。它是一种近乎透明、持久耐用的硅凝胶，其隔热性能强大到令人难以置信。根据研究团队的展示，你可以将它放在手掌上，然后用火焰灼烧它，而你的手掌却不会被烧伤。 该材料的主要设想应用是制成薄片，直接贴在窗户上。通过这种简单的方式，可以大幅提升建筑的能源效率，减少热量流失。 2. 工作原理：比头发丝还细的微观“空气陷阱” MOCHI是如何实现如此优异的隔热效果，同时保持透明的呢？答案在于其独特的微观结构。 它的表面虽然看起来平整光滑，但在显微镜下，它是由无数比头发丝还细的微小孔隙构成的网络。这些微小的气泡网络像一个个“空气陷阱”，能够有效地“捕获”传入或传出的热量，从而实现卓越的隔热效果。事实上，这种材料中约90%的成分是空气。 这种机制与美国宇航局（NASA）在其火星车上使用的气凝胶相似。但不同的是，传统气凝胶中的气泡分布散乱，会反射光线，使其外观呈云雾状。而MOCHI的内部结构更有序，能引导光线平直穿过，而非随意散射，因此仅反射约0.2%的入射光。正是这种结构上的飞跃，解决了传统气凝胶无法用于窗户的根本性难题——在高效隔热的同时，保持了无可挑剔的透明度。 3. 应用价值：解决全球性的建筑能耗问题 这项发明的现实意义极为重大。关键数据显示，全球建筑能耗约占总能耗的40%，而不良的隔热措施是造成这种能源浪费的主要原因之一。 目前市面上的大多数隔热材料，如泡沫板或玻璃纤维，都是不透明的，如果用在窗户或建筑外墙上，会严重影响采光和美观。MOCHI的出现则完美地解决了隔热与美观这两大难题。在一项实验中，研究人员将MOCHI贴在一扇冰冷的窗户上，发现它阻止了大约95%的热量传递，效果堪比高性能的建筑墙体和屋顶——但它是透明的。这意味着，当初导致你钱包“漏钱”的窗户，在隔热性能上几乎可以媲美一堵墙。 正如该研究的高级研究员Ivan Smalyukh所说： “合适的建筑材料和技术可以在零或最低能耗的情况下实现舒适的室内环境……因此，窗户最终甚至可能获得新的功能，远远超出它们在几千年使用历史中所熟知的功能。” 4. 未来展望：从太空栖息地到“MOCHI烧烤” MOCHI的潜力远不止于建筑窗户。研究人员设想了其更广阔的应用前景，例如用于“外星栖息地”的隔热层，或是制造“轻质服装”，为人类在极端环境中提供保护。 MOCHI的商业化前景也备受关注。其生产所用的成分相对廉价，为未来推向市场带来了希望。不过，研究人员也承认，该材料仍处于开发阶段，其制造过程还相当耗时，距离大规模应用尚有一段距离。 在不断测试和改进产品的过程中，研究人员还进行了一些有趣的尝试。例如，他们曾用一小块MOCHI作为微型烤架来烤香肠，生动地展示了其强大的隔热性能和耐用性。此外，团队还在探索MOCHI在能源可持续性方面的其他潜力，比如在日照有限的地区，将其改造为建筑用的太阳能电池板。 结论：当“隐形”科技重塑未来 MOCHI作为一种集透明、防火、高效隔热于一身的革命性材料，展示了科技创新的巨大潜力。它不仅为解决全球建筑能耗问题提供了一个切实可行的方案，也为未来建筑的设计和功能开启了全新的想象空间。 当高效隔热可以变得完全“隐形”时，我们的城市、家庭乃至生活方式，还将迎来哪些超乎想象的变革？

摘要： 在开始 Robotaxi 测试仅六个月后，Tesla 已在奥斯汀获准进行“无安全员”的路测。这标志着马斯克向其承诺多年的全无人驾驶商业服务迈出了决定性的一步。然而，频发的事故记录、监管的不透明以及硬件升级的遗留问题，依然是其与 Waymo 竞争路上的巨大隐忧。 [图片] 就在 Tesla 开始在得克萨斯州奥斯汀测试其雏形中的 Robotaxi 服务仅六个月后，该公司现在已允许这些车辆在没有安全员的情况下在城市中行驶。 移除人类安全员使该公司离推出真正的商业 Robotaxi 服务的目标更近了一步，这一步已经酝酿多年。 ⚔️ 挑战 Waymo：马斯克的野心与现实 CEO 埃隆·马斯克花了近十年时间承诺 Tesla 的汽车只需一次软件更新就能完全无人驾驶。现在，他正处于推出一项旨在与 Waymo 竞争的服务的边缘，Alphabet 旗下的 Waymo 被他上周评价为“从来没有真正对 Tesla 构成过威胁（never really had a chance）”。 移除安全员极有可能加剧外界对 Tesla 在奥斯汀正在进行的测试的审查，尤其是当该公司开始在空车中提供乘车服务时。自 6 月以来，Tesla 的小型测试车队已卷入至少 7 起车祸；由于该公司在向国家公路交通安全管理局（NHTSA）提交的报告中积极删减细节，外界对这些事故知之甚少。 🚨 隐忧浮现：从“慢慢来”到“突然爆发” 周末，一段完全空置的 Tesla Model Y SUV 的视频开始在社交媒体上传播，周日，马斯克证实他的公司正在进行“无乘客”测试。 无论是马斯克还是 Tesla 都没有透露计划多快转向提供无安全员的客户乘车服务。该公司自己的 X 账户周日晚上发帖暗示：“先是慢慢来，然后突然全面铺开（Slowly, then all at once）。” Tesla 的 AI 负责人 Ashok Elluswamy 写道：“这就开始了！” Tesla 于 6 月开始在奥斯汀向精心挑选的网红和客户提供乘车服务，当时有一名员工坐在副驾驶座位上，以便在车辆做出任何不安全举动时接管。这些安全员在 9 月移到了驾驶座。此后，该公司取消了等待名单，并逐渐将其服务区域扩大到覆盖大奥斯汀都会区的很大一部分。但据大多数粉丝统计，其车队规模从未超过约 25 到 30 辆车。 📉 目标缩水与硬件旧账 马斯克曾声称 Tesla 将运营自己的 Robotaxi 车队，并在 7 月表示他相信该车队将在今年年底覆盖“美国一半的人口”。这个离谱的目标，像马斯克多年来设定的许多目标一样，已被下调。他在 11 月声称 Tesla 将大致将其现有的奥斯汀车队翻倍，即达到约 60 辆车。 此外，硬件问题也是绕不开的坎。马斯克在 2016 年曾承诺 Tesla 制造的每一辆车都拥有最终实现自动驾驶所需的所有硬件。事实证明这是错误的，该博客文章已从 Tesla 网站上删除。正如马斯克在 1 月承认的那样，这意味着道路上有数百万辆汽车将需要升级才能接入这一网络。 目前，Tesla 还在旧金山地区测试网约车服务，但使用的是配备驾驶员的辅助驾驶软件。加利福尼亚州严格的法规意味着如果 Tesla 想要在该州提供完全无人驾驶的乘车服务，就需要结合多个许可证。相比之下，得克萨斯州则宽松得多。 🤖 自动驾驶下一步 从“辅助驾驶”跨越到“责任承担” Tesla 拿掉安全员，不仅仅是技术自信的展示，更是商业模式的质变。 自动驾驶的下一步，是关于责任主体的彻底转移。 此前，无论 FSD 如何进化，只要有人坐在驾驶位，事故责任就在司机。一旦拿掉安全员，每一个路口的犹豫、每一次事故的赔偿，都将由 Tesla 直接买单。这不再是软件测试，而是一场关于现金流和法律底线的豪赌。马斯克是否准备好为数百万辆车的“行为”负责，将决定 Robotaxi 能否真正走出得州，走向全球。

摘要： 据彭博社报道，随着 AI 数据中心建设加速，道路桥梁等公共基础设施项目恐受严重冲击。数据显示，私人数据中心的年化建设支出已追平政府的交通建设支出。在劳动力短缺和移民政策收紧的双重夹击下，AI 正在从公共工程中“吸走”关键的建筑资源。 [图片] AI 繁荣不仅在抢夺电力和芯片，现在它开始抢夺混凝土和建筑工人了。 据彭博社报道，随着数据中心建设的疯狂加速，道路、桥梁和其他公共基础设施的改善项目可能会受到打击。这并非资金问题，而是资源和人力的零和博弈。 💰 410 亿美元的疯狂：私人支出追平公共预算 2025 年，美国州和地方政府连续第二年出售了创纪录的债务，策略师预测明年的销售额将再达 6000 亿美元，其中大部分资金原本计划用于资助基础设施项目。 然而，人口普查局的数据显示了一个惊人的趋势：私人对数据中心建设的支出年化运行率已超过 410 亿美元。这个数字几乎与州和地方政府在交通建设上的支出持平。 这意味着，科技巨头在盖机房这件事上砸的钱，已经和政府修路砸的钱一样多了。 👷‍♂️ 抢人大战：特朗普新政下的用工荒 所有这些项目——无论是存放 H100 显卡的机房，还是连接城市的桥梁——都需要同一批建筑工人。 然而，建筑行业正面临严峻的劳动力短缺。一方面是老龄化导致的退休潮，另一方面是当选总统唐纳德·特朗普即将实施的移民打击政策。这使得本来就紧缺的建筑劳动力变得更加抢手。 Autodesk（建筑和设计软件制造商）首席执行官 Andrew Anagnost 在接受采访时直言不讳：“毫无疑问，数据中心建设正在从其他项目中吸走资源。” 他断言：“我向你保证，很多那些（基础设施）项目的进展速度将不会像人们希望的那样快。” 🧱 实体基建下一步 从“算力竞争”到“水泥竞争” AI 行业通常被视为“比特（Bit）”的世界，但这则新闻提醒我们，它同样受制于“原子（Atom）”的世界。 实体基建的下一步，将是一场关于物理资源的残酷挤兑。 当亚马逊、微软和谷歌为了抢占 AI 霸权而不计成本地建设数据中心时，它们的高利润率允许它们支付比市政项目更高的工资来抢夺建筑工人和承包商。这可能导致一个讽刺的后果：我们的数字高速公路越来越宽（AI 算力暴涨），但现实中的高速公路却因为修路工人被挖角而变得坑坑洼洼。AI 的发展成本，最终可能以公共服务延期的方式由社会共同承担。

摘要： 尽管现代仿生手在机械性能上已接近人手，但高达 50% 的截肢者最终选择放弃使用，核心原因在于“难以控制”。犹他大学的研究团队开发了一种 AI“副驾驶”系统，通过引入触觉反馈和共享控制机制，让仿生手拥有了类似人类的抓握反射，将易碎物品的操作成功率从 20% 提升至 90%。 [图片] 现代仿生手在灵活性和自由度上已经非常先进，但一个尴尬的数据是：高达 50% 的上肢截肢者在尝试过这些昂贵的设备后，最终选择了将其束之高阁。 犹他大学的电气与计算机工程师 Jake George 指出，导致用户流失的主要原因是控制太难了。为了解决这个问题，他的团队并没有在机械结构上死磕，而是为仿生手开发了一套 AI“副驾驶”系统，旨在让操控变得直觉化。 🧠 为什么高科技假肢会被抛弃？ 仿生手的核心痛点在于缺乏“自主性”。 人类抓取纸杯或接球之所以看起来毫不费力，是因为我们拥有复杂的神经反射回路。当指尖的机械感受器察觉到物体滑落时，神经系统会在 60 到 80 毫秒内自动收紧肌肉——这一过程甚至快过意识。 而目前的商用仿生手缺乏这种自主反射。用户必须像操作起重机一样，通过肌电信号或 App 手动微调 27 个关节的位置和力度。正如研究主要作者 Marshall Trout 所描述的，用户必须时刻盯着物体，全神贯注地收缩肌肉并保持不动，这种极高的“微操”负担让简单的动作变成了精神折磨。 🤝 AI 副驾驶：从微操到直觉 为了重建这种“反射”，研究团队改造了商用仿生手，在指尖安装了硅胶包裹的压力和接近传感器。 团队开发了一个 AI 控制器，通过海量的抓握训练数据，让 AI 学会识别物体并自动调整每个手指的力度和姿态。更关键的是，这套系统采用了“共享控制”逻辑： 它不像自动驾驶汽车那样完全接管操作，也不像车道保持辅助那样强行修正用户的意图。相反，它在后台安静地工作。当用户想要抓起一个易碎的鸡蛋时，AI 会负责处理“不捏碎”和“不滑落”这些细节，而用户始终掌握着“抓起”或“放下”的主动权。 实验结果令人印象深刻：在没有 AI 辅助时，参与者抓取易碎物品的成功率仅为 10% 到 20%；而开启 AI 后，成功率飙升至 80% 到 90%，且用户的精神负担大幅降低。 🧬 义肢技术下一步 从“机械控制”到“神经融合” 犹他大学的这项研究揭示了义肢发展的关键分水岭：单纯堆砌机械自由度已遭遇边际效应递减，智能化才是破局点。 义肢技术的下一步，将是 AI 算法与神经接口技术的深度融合。 目前的皮肤表面肌电信号（EMG）仍然存在噪点多、精度低的问题。Marshall Trout 指出，真正的突破将来自于“体内肌电图”或直接的“神经植入物”。未来的仿生手将不再是一个需要用户费力操作的“工具”，而是一个拥有独立反射神经、能直接“读懂”大脑意图的身体延伸。当 AI 解决了底层的动作协调，神经接口解决了顶层的意图传输，赛博朋克中那种如原生肢体般灵活的义肢才会真正到来。

摘要： 谷歌周五宣布推出基于耳机的实时翻译 Beta版，不仅支持任意品牌耳机，还能保留说话者的语调和节奏。同时，Gemini 模型的注入让 Google 翻译终于能听懂“抢风头”等俚语，而新增的“打卡”功能则让它越来越像 Duolingo。 [图片] 谷歌正在试图打破语言障碍的最后一堵墙：让你的普通耳机瞬间变身“同声传译器”。 本周五，这家科技巨头宣布推出一项全新的 Beta 体验，允许用户通过任意一副耳机听到实时翻译。与此同时，谷歌还将 Gemini 的高级能力引入翻译服务，并大幅扩展了其语言学习工具。 🗣️ 耳机里的“同声传译” 这项新功能的核心在于**“普适性”和“自然感”**。 以前类似的实时翻译功能往往局限于谷歌自家的 Pixel Buds，但现在的 Beta 版适用于任何一对耳机。你只需要戴上耳机，打开谷歌翻译 App，点击“实时翻译（Live translate）”，就能听到目标语言的实时转述。 更重要的是，谷歌强调这项体验不再是冷冰冰的机器音。系统会尝试保留说话者的语调、重音和节奏，让你不仅听懂对方在说什么，还能感受到对方的情绪，更容易分清是谁在说话。 目前，该 Beta 版已在美国、墨西哥和印度的 Android 版翻译应用中上线，支持超过 70 种语言。iOS 用户和其他国家则需要等到 2026 年。 🧠 Gemini 加持：终于懂了“Stealing my thunder” 除了听觉体验，翻译的“脑子”也升级了。 谷歌宣布将 Gemini 的高级能力注入翻译服务，旨在解决机器翻译长期以来的痛点：语境理解。 Gemini 将帮助翻译器更准确地处理俚语、成语和通过语境表达的微妙含义。谷歌举了一个生动的例子：当翻译英语成语“stealing my thunder”（抢风头）时，Gemini 不会再给出令人啼笑皆非的字面翻译（比如“偷走我的雷声”），而是会解析上下文，捕捉其真正的含义。 这一更新目前正在美国和印度推出，涵盖英语与西班牙语、阿拉伯语、中文、日语、德语等近 20 种语言的互译。 [图片] 📚 越来越像 Duolingo 谷歌翻译不仅想帮你翻译，还想教你外语。 谷歌宣布将其语言学习工具扩展到德国、印度、瑞典和台湾等近 20 个新国家/地区。英语使用者现在可以练习德语，而孟加拉语、普通话、荷兰语、印地语等语言的使用者则可以练习英语。 为了让你坚持下去，谷歌还“借鉴”了 Duolingo 最让人上瘾的功能：连续打卡（Streaks）。新功能会追踪你连续学习的天数，通过可视化的进度条激励你保持一致。配合改进的口语练习反馈，谷歌翻译正在从一个工具 App 演变成一个学习平台。 🌍 跨语言交流下一步 从“文本转换”到“感知传递” 谷歌的这次更新标志着机器翻译进入了一个新阶段：不再仅仅是交换词汇，而是试图传递“感觉”。 过去的翻译工具追求“信达雅”中的“信”（准确），现在的 AI 翻译则开始追求“达”和“雅”（通顺与神韵）。保留语音语调的尝试，意味着 AI 开始理解人类交流中非语言信息的价值。 跨语言交流的下一步，可能是**“隐形化”**。当任意耳机都能低延迟、高保真地传达对方的语义和情绪时，语言可能不再是区隔人群的边界，而仅仅是设备设置里的一个选项。对于专门的翻译硬件公司和语言学习应用来说，来自谷歌的降维打击才刚刚开始。

摘要： 谷歌周四重磅发布基于 Gemini 3 Pro 的“深度研究智能体（Deep Research）”及全新的 Interactions API，旨在通过 AI 代理接管人类的复杂搜索任务。然而，戏剧性的一幕发生了：就在同一天，OpenAI 祭出了代号为“大蒜（Garlic）”的 GPT-5.2，瞬间让谷歌刚刚发布的跑分数据变成了“过去式”。 [图片] 硅谷的 AI 军备竞赛在周四上演了一场火星撞地球般的精彩对决。 谷歌正式发布了重构版的 Gemini Deep Research 智能体，其核心驱动力来自谷歌备受吹捧的最先进基础模型 Gemini 3 Pro。这不仅仅是一个能写报告的工具，更是谷歌试图将“搜索”进化为“研究”的战略级产品。 🕵️‍♂️ 从“搜索”到“深度研究” 这款新的 Deep Research 智能体被设计用来处理海量信息和超长上下文。谷歌表示，客户已经开始利用它处理从商业尽职调查到药物毒性安全研究等各类复杂任务。 为了证明其能力，谷歌甚至不得不“造”了一个新词——DeepSearchQA。这是一个全新的基准测试，专门用来考验 AI 在复杂、多步骤信息搜寻任务中的表现。此外，谷歌还在名为“人类最后的考试（Humanity’s Last Exam）”和 BrowserComp 等基准上进行了测试。 结果不出所料，谷歌的新智能体在这些测试中击败了竞争对手。它特别强调了 Gemini 3 Pro 作为“最符合事实”模型的地位，旨在最大限度地减少幻觉——这对于需要长时间自主运行的 AI 代理来说至关重要。 🛠️ Interactions API：把 AI 塞进你的 App 除了产品本身，谷歌还向开发者递出了一把新武器：Interactions API。 这不仅仅是一个接口，它是谷歌为即将到来的“代理 AI（Agentic AI）”时代准备的基础设施。通过这个 API，开发者可以将谷歌 SOTA（State-of-the-Art）级别的研究能力直接嵌入到自己的应用程序中。 谷歌还透露，这款深度研究智能体很快将整合进谷歌搜索、Google Finance、Gemini App 以及大受欢迎的 NotebookLM 中。这标志着谷歌正在加速推进一个**“人类不再亲自搜索，而是派 AI 代理去搜索”**的新世界。 🧄 尴尬的撞车：OpenAI “大蒜” 压境 然而，科技圈的残酷在于，你的“遥遥领先”可能只能维持几个小时。 就在谷歌发布这些令人印象深刻的基准测试数据的同一天，OpenAI 突然发布了备受期待的 GPT-5.2，代号 “大蒜（Garlic）”。 OpenAI 宣称，这款代号“大蒜”的新模型在一系列典型基准测试中全面超越了竞争对手——尤其是谷歌。这意味着，谷歌刚刚在新闻稿里吹嘘的“战胜 ChatGPT 5 Pro”的成绩单，在发布的瞬间可能就已经过时了。 这种“针尖对麦芒”的发布时机显然不是巧合。OpenAI 选择在此时亮剑，无疑是为了在谷歌试图抢占“深度研究”话语权的关键时刻，通过更高维度的模型能力进行降维打击。 🔭 搜索下一步 从“即时答案”到“异步研究” 谷歌与 OpenAI 的这次交锋，揭示了搜索领域正在发生的质变。 过去的搜索是同步的：你提问，搜索引擎（或 AI）立刻给你一个答案。 而搜索的下一步，是异步的深度研究。 Gemini Deep Research 的出现意味着，未来的“搜索”可能是一个耗时几分钟甚至几小时的过程。你不再是问“苹果股价是多少”，而是对你的 AI 代理说：“帮我分析苹果未来五年的供应链风险”，然后你去喝杯咖啡，回来时 AI 已经替你阅读了上千页的财报和新闻，并写好了一份深度研报。 在这个新战场上，谁能让 AI 拥有更强的 “长时间推理能力” 和 “抗幻觉能力”，谁就能定义下一代互联网的入口。

摘要： 亚马逊宣布自 2026 年 1 月 20 日起，通过 Kindle Direct Publishing (KDP) 发布的无 DRM 电子书将向读者提供 EPUB 和 PDF 格式下载。这一看似“开放”的举措在作者群体中引发了关于盗版的担忧，同时也与亚马逊近期在硬件端收紧 DRM 的策略形成了鲜明对比。 [图片] 亚马逊正在对其电子书生态系统进行一项罕见的“开放化”调整。 这家科技巨头宣布，从 2026 年 1 月 20 日开始，通过其自助出版平台 Kindle Direct Publishing (KDP) 发布的电子书，如果作者选择不启用数字版权管理（DRM），读者将能够直接下载该书的 EPUB 和 PDF格式文件。 这意味着，Kindle 不再只是一个封闭的围墙花园，至少对于那些选择“裸奔”（无 DRM）的书籍来说，它们将更容易在非 Kindle 设备上阅读。 🔓 告别专有格式？亚马逊拥抱 EPUB 长期以来，亚马逊的 Kindle 生态一直由其专有的电子书格式主导。此次向 EPUB 和 PDF 格式的开放，被官方定位为“让读者更容易享受已购买的内容”。 对于新发布的书籍，这一选项将取决于作者在发布时的 DRM 设置。而对于已出版的旧书，这一变化不会自动生效。如果作者希望开放旧书的格式下载，需要登录 KDP 后台手动更改设置，并在复选框中确认：“我理解，通过不应用 DRM，购买和已经购买此书的客户将能够将其下载为 PDF 或 EPUB 文件。” 更改生效大约需要 72 小时。 🛡️ 作者的纠结：便利还是盗版？ 这一变化在 KDP 作者社区中引发了复杂的反应，甚至可能产生意想不到的副作用：反向激励作者启用 DRM。 虽然无 DRM 的初衷是方便读者跨设备阅读，但 PDF 格式的易传播性让许多作者感到恐慌。一位名为 Leslie Anne Perry 的作者在论坛上表示，她以前从未启用过 DRM，以便家庭成员间分享书籍，但现在她打算改变策略：“我不确定我是否希望人们能够将它们下载为 PDF。” 另一派观点则认为这种担忧是多余的。因为对于有心盗版的人来说，将现有的无 DRM Kindle 文件转换为 EPUB 或 PDF 本来就不是难事。亚马逊此举只是将这一过程官方化和简化了。 🧱 硬件收紧，软件开放的矛盾策略 值得玩味的是，亚马逊在软件端“开放”的同时，却在硬件端疯狂“筑墙”。 最近几个月，亚马逊对 Kindle 设备实施了更严格的 DRM 控制。针对第 11 代和第 12 代设备的软件更新引入了新的 DRM 系统，使得用户在不越狱的情况下几乎无法备份自己的电子书。此外，亚马逊此前还取消了通过 USB 下载和传输文件的选项，激怒了大量希望本地备份图书的 Kindle 忠实用户。 这种“左手开放，右手封锁”的策略表明，亚马逊可能试图在安抚追求开放格式的硬核读者与维护其生态系统控制权之间寻找某种微妙的平衡。 📚 数字阅读下一步 从“平台租赁”向“资产所有权”的回归 亚马逊此举虽然有争议，但它触及了数字内容消费的核心痛点：我们到底是在买书，还是在租书？ 在 DRM 盛行的时代，读者购买的实际上只是一个“阅读许可证”。一旦平台关闭或账号被封，书架就会清空。数字阅读的下一步，可能是用户对“资产所有权”意识的觉醒。 EPUB 和 PDF 格式的回归，让电子书重新具有了“文件”的属性，而不仅仅是云端的数据流。对于作者而言，未来的博弈将不再是“是否防盗版”，而是如何通过提供无 DRM 的优质格式（如精排版 PDF），建立与读者之间更深层的信任契约

摘要： Google Photos 推出重大更新，引入 AI 驱动的视频预设模板、全新的通用时间轴编辑界面以及自适应画布。此次更新旨在让普通用户也能秒出“大片”，特别是安卓用户将率先体验一键生成卡点视频的便捷，标志着移动端视频剪辑正式从“工具化”迈向“智能化”服务。 [图片] 谷歌相册（Google Photos）不再甘心只做一个云端相册了，它正在向专业的视频剪辑工具发起冲击。 本周二，谷歌宣布了一系列旨在简化视频编辑和“高光时刻（Highlight Reel）”制作的新功能。此次更新的核心在于降低普通用户的创作门槛，通过预设模板和重构的编辑器，让每个人都能在几秒钟内制作出专业级的视频回忆录。 🎬 安卓首发：不懂剪辑？AI 模板帮你“踩点” 对于大多数人来说，面对一堆旅游照片和视频素材，最头疼的就是“怎么剪”。 谷歌此次率先在 Android 平台上推出的**“预设模板”**功能，正是为了解决这一痛点。用户只需在“创建”选项卡中选择“高光视频（Highlight Video）”，然后挑选喜欢的模板和素材。 接下来的工作全部交给 AI：Google Photos 会自动将你选中的照片和视频片段进行拼接，并根据预设音乐的节奏进行自动卡点（Beat-matching）。你不需要懂转场，不需要懂乐理，AI 会帮你完成“踩点”剪辑。 ✂️ 编辑器重构：通用时间轴与自适应画布 除了傻瓜式的模板，Google Photos 还为那些想要精细调整的用户准备了全新的编辑器。 这款重新设计的视频编辑器现已登录 Android 和 iOS 双平台。它引入了两个关键特性： * 通用时间轴（Universal Timeline）： 允许用户在一个界面中查看所有视频片段，轻松进行多片段剪辑和重新排序。 * 自适应画布（Adaptive Canvas）： 编辑界面会根据用户的操作需求或特定项目自动调整布局，让剪辑过程更加流畅。 谷歌表示，这一经过重新设计的编辑器将成为 Android 上的默认视频编辑工具，取代以往简陋的功能。 🎵 影音合一：更丰富的素材库与自定义文本 为了让视频更具感染力，谷歌还打通了音乐库。Android 和 iOS 用户现在都可以直接在应用内探索和添加 Google Photos 提供的配乐，为自己的高光时刻寻找完美的背景音乐（BGM）。 此外，Android 用户还获得了额外的文本自定义权限。现在，你可以为高光视频添加个性化的文本覆盖层（Text Overlays），并自由调整字体、颜色和背景。这意味着你不再需要依赖 Instagram 或 TikTok，直接在相册里就能完成加字幕和标题的工作。 📱 移动剪辑下一步 从“剪辑工具”到“回忆导演” Google Photos 的这次更新，释放了一个明确的信号：相册应用正在吞噬剪辑工具的生存空间。 过去，我们习惯于“在相册里找图，去剪映里剪辑”。但随着 移动剪辑的下一步——即 AI 自动化剪辑的普及，这种割裂的工作流将被打破。 当相册不仅拥有你的素材，还拥有理解素材（通过 AI 识别）和处理素材（通过 AI 剪辑）的能力时，它就从一个仓库变成了你的**“私人导演”**。未来，用户可能不再需要学习如何使用时间轴，他们只需要告诉 AI：“帮我把这次日本旅行做成一个 30 秒的视频，配一首欢快的歌”，剩下的，就是等待“成片”的时刻。

摘要： 随着浏览器开始集成能“替你办事”的 AI 智能体（Agent），数据泄露和资金风险也随之而来。谷歌近日详细披露了 Chrome 浏览器的 AI 安全架构，通过引入“批评家模型”、严格的读写权限隔离以及强制的用户确认机制，试图为这些拥有强大执行力的 AI 戴上“紧箍咒”。[图片] 越来越多的浏览器正在尝试引入“代理功能（Agentic features）”，让 AI 不仅仅是回答问题，还能代表用户采取行动，比如自动订票或在线购物。 然而，赋予 AI“行动权”也带来了巨大的安全隐患——如果 AI 被诱导去访问恶意网站，或者在未经允许的情况下支付了账单，后果不堪设想。 为了解决这个问题，谷歌在 Chrome 浏览器上构建了一套复杂的多层防御体系，旨在确保 AI 既能干活，又不会“造反”。 🤖 引入“批评家模型”来监督 AI 谷歌并没有完全信任执行任务的 AI 模型，而是专门为它配了一名“监督员”。 谷歌构建了一个基于 Gemini 的“用户对齐批评家（User Alignment Critic）”模型。它的工作是审查由规划模型（Planner Model）制定的行动方案。如果“批评家”认为某个计划偏离了用户的目标，它会要求规划模型重新思考策略。 为了保护隐私，这个“批评家”模型只能看到拟定行动的元数据（Metadata），而无法看到具体的网页内容。这相当于在 AI 内部建立了一个“制衡机制”。 🛡️ 严格的“读写隔离”与导航审查 为了防止 AI 智能体访问不该看的数据或网站，谷歌引入了“智能体来源集（Agent Origin Sets）”的概念。 这一机制将 AI 的权限严格划分为“只读”和“读写”两类： * 只读来源： AI 可以从中获取信息（例如购物网站的商品列表），但无法进行操作。 * 读写来源： AI 可以进行点击或输入操作的特定区域。 谷歌通过这种隔离，确保 AI 只能获取有限来源的数据，并且只能将数据传递给合法的写入目标，从而切断了跨站数据泄露的风险。此外，谷歌还部署了另一个观察者模型来专门检查 URL，防止 AI 导航到模型生成的恶意网址。 👤 敏感操作：必须把“钥匙”交还给用户 对于涉及金钱和隐私的高风险操作，谷歌坚持“人在回路（Human-in-the-loop）”的原则。 * 敏感网站访问： 当 AI 试图访问银行或医疗等敏感网站时，必须先询问用户。 * 密码使用： 对于需要登录的网站，AI 会请求用户授权使用 Chrome 密码管理器，但 AI 模型本身永远无法接触到密码数据。 * 最终确认： 在执行“购买”或“发送消息”等关键动作前，AI 必须获得用户的明确批准。 此外，谷歌还引入了“提示注入分类器（Prompt-injection classifier）”，以防止 AI 被恶意的指令攻击所操控。 🔒 浏览器下一步 安全是 AI 从“玩具”走向“工具”的入场券 谷歌对 Chrome AI 安全架构的详细披露，以及 Perplexity 等公司发布开源防御模型，共同揭示了一个行业共识：没有安全，就没有 Agent 的未来。 目前的 AI 聊天机器人犯错，最多是说两句胡话；但拥有执行力的 AI Agent 犯错，可能意味着存款消失或隐私裸奔。 浏览器的下一步，将不仅仅是比拼谁的 AI 更聪明，而是比拼谁的“安全沙箱”更严密。只有当用户确信把信用卡交给 AI 是 100% 安全的时候，真正的“AI 代办时代”才会到来。在此之前，所有的 Agent 功能都只能是展示柜里的实验品。 I 认识我 I 听播客时间太长？请关注微信公众号：科技下一步 3分钟精简文字稿，跟上科技的步骤，了解下一步的科技。 音频由AI制作。投放了资料给它后，它做了一些深入的探讨。比我厉害！

摘要： 科技出行的两极分化正在加剧：一边是 Waymo 因非法超越校车和碾压宠物猫事件陷入舆论风暴，暴露出 Robotaxi 在长尾场景下的致命短板；另一边是特朗普政府大幅降低燃油车能耗标准，试图通过政策回撤来为传统车企松绑。 本周的出行领域充满了戏剧性的冲突。自动驾驶技术（AV）虽然在加速扩张，但也狠狠地撞上了现实的“路障”。 Waymo 宣布在费城开始测试，并将在巴尔的摩、圣路易斯和匹兹堡进行人工驾驶数据采集；Uber 和 Avride 也在达拉斯推出了 Robotaxi 服务。然而，这些扩张的步伐被几起令人不安的安全事件蒙上了阴影。 🛑 Waymo 的“校车门”与“猫咪惨案” 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）已要求 Waymo 提供更多关于其系统的详细信息，起因是奥斯汀学区报告称，今年 Waymo 的 Robotaxi 已经 19 次非法超越停靠的校车。监管机构此前已就此展开调查，这次更是加大了审查力度。 更令公众愤怒的是发生在 10 月 27 日的“KitKat 事件”。一只名叫 KitKat 的社区宠物猫被 Waymo 车辆碾压致死。最新曝光的监控视频显示，当时一名女子正蹲在车旁试图将猫引诱到安全地带，但车辆突然启动并开走，酿成悲剧。 这两起事件不仅引发了舆论讨伐，更暴露了现有自动驾驶算法在处理“非标准、高情感价值”场景（如校车上下客、宠物互动）时的严重缺陷。 📉 Lucid 高层震荡与 Beta 的十亿大单 电动汽车新势力 Lucid Motors 正经历一场人事地震。 继前 CEO 兼 CTO Peter Rawlinson 离职后，首席设计师 Eric Bach 最近也已离开。消息人士透露，本周又有数名软件和电气团队的高级管理人员被解雇，其中包括两名在公司工作了十年的高级总监。对于正处于 Gravity SUV 产能爬坡关键期的 Lucid 来说，这无疑是雪上加霜。 相比之下，电动飞机制造商 Beta Technologies 则传来了好消息。这家刚上市一个月的公司与 Eve Air Mobility 签署了一项价值可能高达 10 亿美元的电机供应协议。虽然“潜在”价值不代表最终收入，但这让 Beta 在获得 FAA 认证之前找到了清晰的造血路径。 ⛽️ 特朗普给燃油车“加油” 在政策层面，特朗普政府宣布将降低汽车和轻型卡车的燃油经济性标准，理由是让汽车更实惠。 新提案将 2031 年车型的平均燃油经济性标准设定为 34.5 MPG（英里/加仑），远低于拜登政府此前设定的 50.4 MPG。这意味着汽车制造商不再需要为了合规而激进地推行电动化，甚至可以降低现有的燃油效率表现（2024 年车企已达到 35.4 MPG）。 这一政策虽然可能降低购车门槛，但消费者将在加油站付出更多代价。 🚗 出行下一步 自动驾驶的“道德补课”与燃油车的“回光返照” 本周的新闻揭示了出行行业两个截然不同的未来走向。 对于自动驾驶而言，下一步的核心不再是“扩大规模”，而是“通过图灵测试的道德版”。 公众可以容忍人类司机偶尔犯错，但绝不容忍机器“冷血”地无视校车红灯或碾压宠物。Waymo 必须证明其系统不仅懂交通规则，更懂人类社会的潜规则和同理心，否则大规模落地的“临界点”将永远是海市蜃楼（正如读者投票所示，近半数人认为普及要等到 2030 年代）。 对于传统车企而言，特朗普的新政提供了短暂的“喘息窗口”。 但这可能只是燃油车的“回光返照”。车企如果不利用这段时间完成技术转型，而是选择躺在宽松政策上睡大觉，那么当下一个政策周期到来，或者当中国车企的电动化浪潮席卷全球时，它们将发现自己彻底失去了竞争力。 I 认识我 I 听播客时间太长？请关注微信公众号：科技下一步 3分钟精简文字稿，跟上科技的步骤，了解下一步的科技。 音频由AI制作。投放了资料给它后，它做了一些深入的探讨。比我厉害！

摘要： 据 Business Insider 报道，Meta 正在开发的代号为“凤凰”的新型混合现实眼镜，发布时间已从 2026 年下半年推迟至 2027 年上半年。此次推迟伴随着扎克伯格对业务可持续性的新要求，以及 Meta 计划削减元宇宙部门预算的传闻，显示出该公司在 XR 硬件策略上正从激进扩张转向精细打磨。 [图片] Meta 的下一代重磅硬件产品可能要让我们多等一阵子了。 据 Business Insider 报道，Meta 内部正在开发一款代号为 Phoenix（凤凰） 的新型混合现实（MR）眼镜。然而，最新的内部备忘录显示，该产品的预定发布日期已发生变更，从原定的 2026 年下半年推迟到了 2027 年上半年。 👓 对标 Vision Pro 的新形态 Meta 目前的产品线已经涵盖了 Quest 系列 VR 头显和与雷朋合作的智能眼镜，但“凤凰”似乎旨在填补这两者之间的空白，或者说探索一种全新的形态。 据报道，这款新设备的形态将更接近苹果的 Apple Vision Pro，特别是它将采用类似的“计算单元与电池分离”的设计（即类似 Vision Pro 的外挂电池 Puck），而不是像 Quest 那样将所有部件集成在头显内。这种设计通常是为了减轻头部负担，提供更轻便的佩戴体验。 📉 扎克伯格的“可持续”指令 此次推迟并非由于技术故障，而是来自最高层的战略调整。 BI 看到的备忘录显示，这一决定是在 Meta 首席执行官马克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）召开会议后做出的。扎克伯格在会上明确要求团队花更多时间，以确保业务的“可持续性”并提供更高质量的用户体验。 Meta 元宇宙业务的高管 Gabriel Aul 和 Ryan Cairns 在备忘录中写道，这次推迟将“给我们更多的喘息空间，把细节做对”。 这一决策的背景是 Meta 正在对其元宇宙战略进行更广泛的财务审视。彭博社本周早些时候报道称，Meta 计划削减其元宇宙部门高达 30% 的预算。这表明，那个“不计成本投入元宇宙”的时代已经结束，Meta 正进入一个更务实、更看重投入产出比的新阶段。 🔭 XR 硬件下一步 从“抢占滩头”到“长期主义”的节奏变换 Meta 将代号“凤凰”的产品推迟，释放了一个强烈的信号：XR 行业的竞争逻辑变了。 在前几年，科技巨头们的策略是“速度至上”，急于推出硬件以抢占生态位，哪怕产品并不完美，哪怕亏损严重。但随着苹果 Vision Pro 的入场以及市场反馈的冷淡，巨头们意识到，仅仅“有”产品是不够的。 XR 硬件的下一步，是打磨“可用性”和“商业闭环”。 推迟发布并削减预算，并不代表 Meta 放弃了元宇宙，反而是为了活得更久。扎克伯格现在的目标不再是制造噱头，而是要确保当产品在 2027 年问世时，它不仅在技术上能与苹果抗衡，而且在商业模式上是可持续的，不再是一个无底洞般的烧钱项目。对于消费者来说，这意味着下一代产品可能会更加成熟，而不是半成品。 I 认识我 I 听播客时间太长？请关注微信公众号：科技下一步 3分钟精简文字稿，跟上科技的步骤，了解下一步的科技。 音频由AI制作。投放了资料给它后，它做了一些深入的探讨。比我厉害！