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标签: 科技

首销破三万台,「卖爆」的小米眼镜给行业带来了什么?

小米 AI 眼镜毫不意外地「卖爆」了。

根据小米官方账号的设备激活数据显示,截止 2025 年 7 月 2 日,小米 AI 眼镜的实际用户激活数量已突破三万台。这个数字,区别于模糊的出货量或销量,它直接反映了已经拿到产品并开始使用的真实用户规模,是硬件销售中最重要的活跃用户指标之一。

这一成绩标志着,在经历了一众创业公司的前赴后继和市场摸索后,中国的 AI 眼镜赛道,终于迎来了一位重量级玩家的入场,并且通过强势的品牌效能,正在将 AI 眼镜这一概念普及给更多普通数码用户。

 

小米 AI 眼镜外观 | 图片来源:极客公园

 

这股强劲的势头,在中国 AI 眼镜行业引发了剧烈的涟漪。如果说此前的智能眼镜是少数极客和先行者的「浅滩游戏」,那么小米的入局,则是将整个行业带入了充满变数与机遇的「深水区」。

01

为何是小米?

 

小米的成功并非偶然,它的背后,是整个行业在过去一年多时间里的探索、试错与期待。

中国 AI 眼镜市场中,最典型的负面案例,是曾被寄予厚望的闪极。

作为一家在数码配件领域以设计和「反性价比」著称的新锐品牌,闪极曾抢占先机,试图打造国产版的 Ray-Ban Meta。闪极拍拍镜描绘的功能蓝图——AI、拍摄、记忆、回溯,以及 999 元的「共创价」,一度让市场为之振奋。

然而,理想与现实之间横亘着巨大的工程化鸿沟。从 2024 年 5 月预售到 2025 年 1 月才陆续发货,长达 7 个月的等待消磨了用户的首批热情。而真正到手的产品,更是暴露出一系列问题:有用户反映「新品到货双侧镜腿就不对称,而且镜腿掉漆」,更有甚者,在一个月内连续两次遭遇无法开机、充不进电的致命缺陷。

 

定价 999 元 的闪极眼镜产品在上市之后存在诸多品控问题 | 图片来源:小红书

 

作为一款拍照眼镜,其核心的拍摄功能也备受诟病,画质被用户形容为「千禧年的复古画风」,存在严重的彩噪、色偏和模糊问题。发布会上承诺的视频回溯、蓝牙通话等功能也未能如期上线。

一位阿里通义大模型团队的高管曾透露,闪极团队对 AI 的理解还停留在「接入个 API 就行了」的层面,严重低估了从模型到眼镜应用的整合难度。

硬件选型上的失误更让产品雪上加霜。闪极为拍拍镜搭载了紫光展锐 2020 年发布的智能手表芯片 W517,试图用一颗为手表设计的芯片,去支撑一款需要更长续航、更轻重量、并接入多种大模型的智能眼镜,其调教难度可想而知。

闪极的困境,是整个 AI 眼镜硬件行业从 0 到 1 所面对巨大挑战的缩影——它暴露了创业公司在供应链整合、品控、软件调优和工程化能力上的短板。

在这样的背景下,小米作为一家成熟的、年出货上亿台设备的硬件巨头,其优势被无限放大。强大的供应链议价能力、深厚的硬件工程经验、成熟的质量控制体系以及完善的软件开发团队,共同构成了小米 AI 眼镜成功的基石。

它不需要像创业公司那样在黑暗中摸索,而是在一条已经被验证的道路上,用硬件公司最擅长的方式,做出一款完成度更高、体验更稳定的产品。

02

产品的取舍与再中定义

 

小米 AI 眼镜虽被定调为「面向下一个时代的个人智能设备」,但其产品本身并不「未来」,甚至被不少 XR 媒体评价为「乏善可陈」。

小米 AI 眼镜重约 40g,采用了经典的 D 型方框设计,官方宣称「专为亚洲脸型优化」,佩戴时不易产生明显的压迫感。尽管有评测认为其镜框和镜腿相较于设计更为时尚的 Ray-Ban Meta 略显粗大呆板,但小米通过提供经典黑、半透明玳瑁棕、鹦鹉绿等多种配色,以及支持全渠道配镜服务,最大限度地满足了日常佩戴的时尚属性需求。

 

小米 AI 眼镜外观 | 图片来源:极客公园

 

其硬件设计部分的最大的设计亮点,无疑是「电致变色」版本的推出。用户通过双指划动镜腿,即可在 0.2 秒内实现镜片颜色的多档调节。尽管该功能有时需要多次调试才能成功,且需额外支付 700 至 1000 元的溢价(怒喵科技创始人李楠曾评价「这个技术如果真的想普及,不能这么收割消费者」),但它依然凭借炫酷的科技感吸引了大量订单,目前在多个电商平台均已显示「到货通知」。

第一人称视角(POV)拍摄是当前 AI 眼镜最核心的应用场景。小米选择以更高的分辨率作为突破口,其横屏视频在清晰度和画幅上超越了 Ray-Ban Meta 的竖屏格式,同时也更贴合主流平台的观看习惯。

然而,这种对画质的追求似乎牺牲了部分的稳定性。在运动场景中,小米眼镜的画面拖影相较于防抖性能卓越的 Ray-Ban Meta 更为明显。在交互层面,两者都提供了快捷的操控方式,但细节上的差异体现了不同的打磨思路。小米通过实体按键实现了迅捷的 0.8 秒快拍,但在语音控制上,却缺少了结束录制的指令,必须依赖手动操作。

相比之下,Ray-Ban Meta 的语音交互则更为完整,支持全程语音启停,提供了更沉浸的「解放双手」体验。

此外,作为产品体验的灵魂,AI 的实现路径也直接决定了用户体验的内核。小米与 Meta 选择了两条截然不同的技术路线。

Meta 选择将 AI 模型内置于设备端侧,实现了几乎零延迟的飞快响应。然而,对中国用户来讲,网络限制使其核心的多模态 Meta AI 功能在中国大陆地区无法使用。

目前,小米在 AI 眼镜上选择了一条更务实的「云端」路线,将其 AI 能力完全绑定于手机上的小爱同学。

这种做法的优势在于能够调用强大的云端算力,从而实现会议纪要转写、多语言同声传译等复杂且高度本土化的实用功能。但其代价是,每一次交互都依赖于手机的蓝牙连接,带来了大约两秒的延迟。

03

百镜大战与巨头的野心

 

小米的入局,不仅是推出了一款产品,更是向整个行业发出了一个明确的信号:AI 眼镜的时代,真正开始了。

Ray-Ban Meta 的成功为所有后来者提供了范本和目标。其销量突破 200 万台,合作方依视路陆逊梯卡更是计划到 2026 年底将年产能提升至千万台。这一成功,源于 Meta 的技术与雷朋经典设计的完美结合,以及依视路陆逊梯卡遍布全球的强大线下渠道。

Meta 与依视路的合作证明了,只要解决了设计、佩戴和核心功能问题,消费者愿意为 AI 眼镜买单。

Meta 的野心不止于此。它计划推出更多基于 Oakley 等旗下品牌的联名款,并逐步将 Ray-Ban Meta 打造为一个开放平台,允许第三方开发者为其开发应用。

 

Meta Oakley 眼镜外观 | 图片来源:Meta

 

扎克伯格在内部会议上呼吁:「我们基本开创了这个品类,竞争对手尚未真正进场,但他们终将到来……眼下正是我们全速推进的绝佳时机。」

但在国内,小米面对的是一个蓄势待发、但用户接受程度相对更低的战场。除了前述的闪极,雷鸟创新推出的 V3 AI 眼镜主打 4K 拍摄和 39g 的超轻重量;Rokid Glasses 则凭借其显示功能,数次在社交媒体上「出圈」,在前期同样承担了不少教育市场的成本。

除了产品本身,一场围绕设计与渠道的合纵连横早已展开,博士眼镜、宝岛眼镜等传统眼镜巨头,纷纷与雷鸟、华为、魅族等科技品牌达成合作,试图抢占线下入口。

此外,作为事实上的普及者,小米 AI 眼镜仍然在很多地方起到了教育市场的作用:许多消费者在体验小米 AI 眼镜时都会问:「为什么不能直接在镜片上显示字幕?」

这背后,是 AI 眼镜行业在当前技术阶段产生分水岭的缩影:真正的 AR 眼镜,需要在轻薄的镜片上实现高亮度的信息显示,并由一颗低功耗芯片进行实时运算,即使是目前已经采用自研芯片的小米 AI 眼镜,也没有在当前的试水阶段采用这种设计。

Counterpoint Research 的副总裁 Neil Shah 指出,AR 眼镜最难的部分是占系统总功耗 60% 的显示模组和 30% 的运算芯片。今年六月底,罗永浩在投身 AR 领域、烧掉大量资金后也在极客公园举办的 AGI Playground 大会上坦言,十年内 AR 眼镜都不太可能实现理想的商业化。

因此,无论是小米还是 Meta,都务实地选择了「眼镜+相机+音频+AI」这一形态,作为通往终极 AR 眼镜的过渡阶段。这既是技术上的妥协,也是商业上的明智选择。

但凭借小米的品牌势能,AI 眼镜的概念迅速从科技圈渗透到大众消费市场。三万台的激活量,意味着有三万个活跃的种子用户正在通过社交分享、口碑传播,让更多人了解并对这一新品类产生兴趣。

一款来自巨头、且能够大规模出货的产品,为上游供应商提供了明确的需求和方向。无论是镜片电致变色技术、微型摄像头模组,还是特种转轴和低功耗芯片,都有了可以为之奋斗和迭代的量产目标。一个稳定、健康的产业链生态,正围绕着这些头部产品加速形成。

小米的成功入局,无疑会刺激更多科技和互联网大厂加速推出自己的产品。可以预见,接下来,来自百度、字节跳动等公司的竞品也将陆续登场。2025 年下半年的 AI 智能眼镜市场,将从创业公司零星点火的阶段,正式进入巨头们正面厮杀的激烈竞争格局。

04

通往「下一个 iPhone」的漫长征途

 

小米 AI 眼镜的表现,决定着它能否在中国市场抢占先机,至少从目前的首销销量来讲,小米 AI 眼镜作为大厂中入局最早、最受期待的选手之一,已经抢占了重要的先机。

 

小米 AI 眼镜外观 | 图片来源:极客公园

 

但它远非这场竞赛的终点:从长远看,AI 眼镜的终极目标,的确仍然是成为继智能手机之后的下一代个人计算平台。这条路道阻且长,需要攻克显示、功耗、交互、生态等无数技术难关。但小米 AI 眼镜的火爆销售证明,大门已经被推开,市场已经准备好迎接变革。

在这场没有人愿意错过的、通往「下一个 iPhone」的竞赛中,沿着 Meta 的路线,小米已经率先看见了第一个弯道。

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YU7 纸巾盒 169 元被骂太贵,雷军:成本很高;19.58 万,小鹏 G7 预定破万;充电宝冲击,罗马仕停工停产 | 极客早知道

员工曝罗马仕已通知全面停工停产,工资只发到 6 月份

受充电宝召回事件影响,罗马仕经营陷入困境。7 月 3 日,多名罗马仕员工向界面新闻记者证实,自 7 月 1 号开始,罗马仕内部已经陆续通知员工全面停工停产,正式公告还没出,员工工资只发到 6 月份。

7 月 2 日,罗马仕公司发生工商变更,雷社杏卸任法定代表人、董事、经理,由雷杏容接任,此次变更不足三个月。

针对法定代表人变更等事宜,罗马仕方面曾回应媒体称,目前公司正在安排整改,先梳理内部,公司全部精力都聚焦产业链自检,为新品做准备。(来源:界面新闻)

超越苹果:英伟达周四盘中一度突破 3.92 万亿美元,创史上最高市值纪录

7 月 4 日,据路透社报道,周四盘中交易,英伟达市值一度达到 3.92 万亿美元,短暂超过了苹果的创纪录收盘市值,成为史上最具价值的企业。

周四早盘交易,英伟达股价一度上涨 2.4% 至 160.98 美元,市值达到 3.92 万亿美元,超越了苹果在 2024 年 12 月 26 日创下的 3.915 万亿美元的收盘市值纪录。

然而,截至周四收盘,英伟达股价涨幅回落至 1.3%,最终报收于 159.34 美元,市值为 3.89 万亿美元,距离苹果的纪录还有一步之遥。

微软股价周四收盘上涨 1.58%,市值为 3.7 万亿美元,排在第二。苹果股价上涨 0.52%,市值为 3.19 万亿美元,排在第三。(来源:IT 之家)

 

首款车尚未开售,索尼、本田合作电动汽车项目年亏损已超 3.6 亿美元

7 月 3 日消息,据彭博社 6 月 30 日报道,索尼、本田合作推出的电动车项目年度营业亏损扩大逾一倍,达到约 3.62 亿美元(注:现汇率约合 25.93 亿元人民币),而双方合作的首款车型 Afeela 的上市发布还要等一段时间。

索尼本田移动公司在周一发布的财报中披露,截至今年 3 月的财年亏损为 520 亿日元(现汇率约合 25.91 亿元人民币),较上一财年的 205 亿日元大幅增加。(来源:IT 之家)

 

特斯拉 6 月国内销量环比上涨 59%, 创二季度单月最高国内销量

7 月 3 日消息,2025 年 6 月特斯拉国内销量 6.1 万辆,环比上涨 59%,同比上涨 3.7%,创下二季度单月最高国内销量。据乘联会最新数据显示,特斯拉上海超级工厂第二季度交付量为 19.1 万辆,较一季度环比增长 10.98%。

乘联分会数据显示,6 月全国新能源乘用车厂商批发销量 126 万辆,同比增长 29%,环比增长 3%。其中,特斯拉中国 6 月新能源乘用车批发销量 71599 辆,排名第 4。

虽然国内迎喜报,但特斯拉二季度全球交付量创造史上最大跌幅,共交付 384122 辆,同比下降 13.5%,且低于分析师预期的 38.7 万辆。(来源:财联社)

小米 YU7「车规级」纸巾盒被骂卖太贵,雷军回应

小米 YU7 上周发布上市,起售价为 25.35 万元,在发布会当晚仅用 3 分钟就突破了 20 万台大定量,数据极为夸张,刷新了行业认知。

小米 YU7 是围绕小米人车家战略的产品,车上预留了多个 IoT 硬件适配口以及配件放置位,其中,光磁吸点位就多达 16 个,甚至在中控屏幕后面的仪表台上,都专门为纸巾盒做了一个磁吸点。

该点位配套的「车载磁吸纸巾盒」目前已经在小米汽车 App 商城上架,售价 169 元。

不过,大众普遍认为这个纸巾盒定价过于昂贵,并在网上开始热议起来,昨晚雷军在返场直播中回应了这个问题。他表示,这个纸巾盒在设计的时候,材质、制作工艺比较复杂,刚开始过不了车规的测试。后来又改材质和胶,弄得成本巨高无比。大家可能不知道,它放的那个位置,我们在吐鲁番的时候是 90℃,一般胶的盒子肯定给你晒化了。

最后,雷军还是觉得定价过于高昂,表示会逼内部进一步去降低成本。(来源:数字尾巴)

 

西门子称美国已取消对中国芯片设计软件的出口限制

7 月 3 日消息,德国西门子股份公司收到美国政府的通知称,美国已取消对中国芯片设计软件的出口限制。根据公司声明,这家德国供应商已恢复中国客户对其软件和技术的全面访问。

西门子公司就此回应称,近期获美国商务部工业与安全局(BIS)通知,该局于 5 月 23 日致函西门子所提出的对中国客户出口电子设计自动化(EDA)软件及技术的管制限制现已不再适用。据此,在遵守适用出口管制法律法规的前提下,西门子已恢复对出口管制分类编号(ECCNs)为 3D991 和 3E991 的软件与技术的完整访问权限,并已恢复对中国客户的销售和技术支持服务。

「175 余年来,西门子始终致力于为包含中美两国在内的全球客户提供支持。当今全球贸易环境快速变化,我们深知这些变化可能会为客户带来不便,并对客户给予的耐心和理解表示感谢。」该公司称。(来源:澎湃新闻)

 

制造问题搞不定,苹果可折叠 iPad 折戟:需求也不足

7 月 3 日消息,继 iPhone 之后,苹果可折叠产品系列的下一步无疑是 iPad,但遗憾的是,最新消息称苹果遇到了一系列问题,迫使其不得不为可折叠平板的开发进程踩刹车。

报道称,苹果公司也一直在探索在推出 iPhone 的同时推出可折叠 iPad,不过该公司已决定暂时停止这款最大的可折叠设备的研发。

业内专家将这一决定归因于制造困难、生产成本的增加,尤其是与柔性显示技术相关的成本增加,以及消费者对较大型可折叠设备的需求相对较小。(来源:快科技)

 

小红书辟谣被阿里收购:系谣言

7 月 3 日信息,今日在社交媒体上,有消息称,「内部消息称,小红书马上要被阿里收购了。」对此,新浪科技向阿里巴巴和小红书双方进行求证,小红书方面表示,「以上信息为谣言。」阿里方面截止发稿未回应。

早在 2019 年,就出现了针对阿里将收购小红书,且阿里系 HRG 已经进驻该公司的相关传言。对此,小红书高管曾公开表示,「是造谣,已发函至谣言的源头,将追责到底。」

公开信息显示,从 2013 年创立至今,小红书一共获得 7 轮融资,其历轮投资者包括腾讯、阿里巴巴、天图投资、真格基金和中信资本等,累计融资额超 9 亿美元。

近日,据外媒披露,金沙江创投一份标注为今年 3 月的内部文件显示,小红书估值已跃升至 260 亿美元,较 2023 年底的 170 亿美元增长超 50%,并超过其 2021 年创下的 200 亿美元历史峰值。(来源:新浪科技)

全球首款 L3 级算力 AI 汽车!小鹏 G7 上市,售价 19.58 万元起

7 月 3 日消息,今日晚间,小鹏汽车举行小鹏 G7 上市发布会,号称是全球首款 L3 级算力的超级 AI 汽车。

新车分为 602 长续航 Max 版、702 超长续航 Max 版、702 超长续航 Ultra 版三个版本车型,售价分别为 19.58 万元、20.58 万元、22.58 万元。小鹏 G7 此前已启动预售,预售价为 23.58 万元。

据介绍,小鹏 G7Max 版标配两颗 Orin-X 芯片,Ultra 版配备三颗图灵 AI 芯片,算力相当于 9 颗 Orin-X 芯片,有效算力大于 2200TOPS,是行业其他旗舰 3 倍以上。(来源:红星新闻)

 

LiblibAI 正式推出 Lovart 国内版本「星流 Agent」

7 月 3 日,LiblibAI 正式推出 Lovart 国内版本「星流 Agent」,定位为一款面向中文创作者的智能设计拍档。产品延续 Lovart 海外版本的核心能力,支持自然语言生成整套设计物料,包含主图、海报、社媒封面、视频动画及 3D 模型等。系统已接入十余个主流大模型,支持图像、视频、声音、3D 的一站式生成与导出。目前星流 Agent 已在 PC 端及移动端同步上线。(来源:36氪)

 

iPhone 17 Pro 新 MagSafe 设计曝光:圆形底部开口,适应背板苹果 LOGO 下移调整

7 月 3 日消息,科技媒体 majinbuofficial 昨日发布博文,报道称苹果公司在调整 iPhone 17 Pro 机型背面的苹果 LOGO 位置之外,还因此调整了 MagSafe 系统磁圈布局。

据此前报道,苹果今年推出的 iPhone 17 Pro 机型由于横向矩阵设计,因此苹果会调整后盖 LOGO 位置,向下移至靠近底部中心的位置,这也带来了磁圈布局调整。

MagSafe 系统自 iPhone 12 起就依赖精确的磁铁阵列来实现对齐和配件兼容。随着 iPhone 17 Pro 上苹果标志的下移,磁铁阵列也相应地移向底部中心。(来源:IT 之家)

Grok 4 意外提前曝光,马斯克宣布「重写人类知识库」

7 月 3 日消息,马斯克旗下 xAI 的「重磅炸弹」Grok 4 提前泄露,有开发者在 xAI 控制台的源代码中意外发现了两个全新模型 Grok 4 和 Grok 4 Code。与此同时,xAI 刚刚完成了一轮 100 亿美元(约 716 亿人民币)的巨额融资。

Grok 4 被定位为「最新、最强大的旗舰模型」,官方宣称它在自然语言、数学和推理方面提供无与伦比的性能,堪称万能的完美之选。但马斯克的野心远不止于此,他提出了一个听起来就很「马斯克」的宏大目标:利用 Grok 4 的推理能力重写整个人类知识库,补充缺失的内容,纠正错误的知识,然后基于这个「纯净版」知识库重新训练 AI。

对此,Cohere 联合创始人 Nick Frosst 就担心 Grok 4 会不会变成「马斯克观点的放大器」。也有网友表示自己会通过收藏纸质书籍来保存人类知识的原貌,对抗 AI 的「修正」。(来源:量子位)

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小米YU7爆单29万辆后,19.58万的小鹏G7能否杀出血路?

在 MONA M03 成为爆款之后,小鹏能持续在 KTV 蹦迪吗?

7月3日,一款被称为「AI智能家庭SUV」的小鹏G7正式上市了。新车共推出三个版本,售价在19.58万元到22.58万元之间。这次新增了602长续航Max,最终售价比预售价直降4万元。

此前的6月11日,小鹏G7亮相并开始预售。作为2025年小鹏首款全新车型,G7预售两大版本:Max版 / Ultra版,预售价仅需23.58万元起。

就在小鹏G7上市前一周,小米YU7上市后爆单,1小时拿下28.9万辆订单。两款车发布时间这么近,定位也有些类似地方,小鹏G7会不会被小米「碾压」?小鹏能否延续此前的高速增长攻势吗?

2200 TOPS 的 AI汽车

当车企进入一个细分市场时,除了要明确产品定位,还要看玩家有谁?G7所在的20 万到30万细分市场,已经是一个竞争充分的红海市场,其中特斯拉Model Y是那个「学霸」。

「围攻」特斯拉,是过去几年中国新能源市场的常见戏码。去年,乐道 L60、智己 LS6、极氪 7X等,就上演了「六大门派」围攻Model Y的戏码。但最终效果有限,特斯拉依然是细分市场的冠军。

特斯拉Model Y作为一个绕不开的角色,不管是发布会PPT,还是用户选车时,小鹏要如何与Model Y竞争呢?

它没有硬碰硬,而是亮出了自己的两大「秘密武器」:硬核科技和空间舒适。

我们先来看一下硬核科技,这里不仅是科技平权,更要「硬核」。这次发布会上,小鹏带来了702km CLTC超长续航、全域800V高压SiC碳化硅平台、5C超充AI电池、追光全景抬头显示AR-HUD、天玑系统等。

小鹏汽车自研的图灵AI芯片 | 图片来源:小鹏汽车

其中,最受关注的是小鹏自研的图灵AI芯片。

据了解,小鹏G7的Ultra版本搭载了3颗小鹏自研的「图灵AI芯片」,总算力超过了 2200 TOPS,因此官方给 G7 的标签之一是第一款「具备 L3 级别算力」的 AI 汽车。G7的算力是行业主流旗舰的 3 倍到 28 倍,这让它能运行更复杂、更智能的AI程序。

不过,2200 TOPS的算力,并非全部用在辅助驾驶。具体是这么分配的:在辅助驾驶方面,用两块图灵AI芯片替代双英伟达Orin-X芯片;在座舱方面,小鹏采用图灵AI芯片+高通8295P,有效AI算力比行业旗舰大26倍。

小鹏用3颗自研芯片,释放出2200TOPS的算力,到底能否转化为用户体验呢?还是跟前几年类似又在「堆料」呢?对此,何小鹏表示,他们要做的是大模型的本地化部署。

在软件方面,小鹏采用了VLA-OL+VLM双架构,不依赖云端即可完成复杂场景决策。VLA (Vision-Language-Action) 模型,你可以把它理解成「行动决策大脑」。它不像只会背书的学生,而是像一个经验丰富的老司机。它通过摄像头看到世界,用AI去理解这个世界,然后做出最合理的行动。

而VLM (Vision-Language Model) 模型,则可以叫它「理解世界的大脑」。如果说VLA负责「怎么开」,VLM就负责「看懂了什么」以及「如何与你交流」。

简单来说,VLA掌管车的运动与行动决策,而VLM则负责理解与交流,是整车跟人交互OS的入口。

把家用SUV卷成「移动客厅」

在过去10年的发展过程中,小鹏汽车就经历了一次从「偏科生」到「全能选手」的转变。

几年前,当上百家新公司涌入新能源汽车这个赛道时,竞争异常激烈。当时的小鹏就像一个「偏科生」,它选择将自己最擅长的「智能化」这一科做到极致,希望靠着这个「独门绝技」脱颖而出。这在当时是聪明的策略,也确实让它活了下来。

但是,随着时间推移,大家发现,买车就像我们选择一个朋友或伙伴,不能只看他一方面。如果一辆车虽然很「聪明」,但在空间、舒适度这些日常最常用到的地方却表现平平,很多人可能还是会犹豫。

何小鹏也意识到了这一点,尤其是在经历了一些波折后。他开始明白,一辆好车,不能有明显的「偏科」或「短板」。于是,小鹏汽车开始「发奋图强」,力争成为一个各方面都优秀的「全能选手」。

这次全新的小鹏G7,就是他交出的一张「全能答卷」。它不仅保留了硬核科技这个「奇兵」,更在大家最关心的空间和舒适度上,下足了功夫。

小鹏G7实现88%超大得房率,整车空间达4.47m³ | 图片来源:小鹏汽车

对于一辆家用车来说,「大」就是硬道理。小鹏G7是怎么做的呢?

它通过缩短车头、拉长车尾的设计,让车子看起来很动感的同时,把内部空间压榨到了极致。后排乘客的腿部空间非常宽敞,远超同级别的车,跷二郎腿都绰绰有余。

它的后备厢有819升,比以「能装」著称的特斯拉Model Y还要大。如果把后排座椅放倒,更能扩展到一个惊人的2277升!这是什么概念?别说日常购物、放婴儿车了,就算是搬家拉个小冰箱,或者周末全家出游带上帐篷、烧烤架,都毫无压力。

除此之外,小鹏G7在空间上还有很多小巧思,全车有39处储物空间。最有趣的是一个电子密码手套箱。就像给你的储物格上了个保险箱,在中控屏幕上输入密码才能打开,放点隐私或贵重物品。

如果说空间是硬指标,那舒适度就是软实力。小鹏G7全车标配了通风、加热、按摩和电动调节功能。座椅坐上去非常柔软,据说比奔驰的座椅还要软50%。

小鹏G7还有一个聪明的「太极AI底盘」, 它能根据路况自动调节悬挂的软硬,过减速带时更柔和,高速转弯时支撑更有力,让开车坐车都更平稳舒适。

同时,小鹏G7全车配备了20个扬声器,最厉害的是,这个音响系统能「听懂」音乐。它会根据你放的歌曲是摇滚、古典还是流行,自动匹配最合适的音效,让你随时随地都能享受到「最佳听音位」的待遇。

00后看不上水桶车,想要有绝活的车

在小鹏G7上市前,汽车圈发生了一件大事:小米汽车YU7来了,而且一来就火得一塌糊涂,订单量像滚雪球一样疯涨。

这下,很多人都为一周后才登场的小鹏G7捏了一把汗。毕竟,凭借雷军的营销能力,小米YU7就像一个自带流量的「超级网红」,吸引了所有人的目光。G7作为后来者,会不会被抢了风头?

对此,小鹏汽车P/G系列产品负责人 Nick表示,小米YU7是一款长板非常长的车。小鹏G7和小米YU7是两个赛道、两个品类:G7主打硬核科技、舒适性,小米YU7的强项在颜值、操控。市场上之前产品更偏向是水桶车的车型,均衡,随着95后、00后的年轻人成为购车主力,他们不再只满足于一辆「没毛病」的车,他们需要的是一款长板非常长的车型。

2025年上半年小鹏汽车的销量,已经超过去年全年 | 图片来源:小鹏汽车

那小鹏G7,能否延续小鹏当前大热的势头?

7月1日,小鹏公布了6月份和整个上半年的成绩单,数据非常亮眼。6月交付新车34,611台,比去年同期暴涨了224%!这已经是小鹏连续8个月,月销量稳定在3万台以上。更厉害的是,今年上半年的销量(19.7万台),已经超过了2024年全年的总和。

截止发稿,小鹏并没有像往常一样,发布销量战报。答案或许已经不那么重要了。因为对于今天的小鹏来说,一时的销量爆款固然可喜,但更重要的是,在成为一家「全球领先的AI汽车公司」的漫长道路上,每一步都走得稳健而有力。

在他们看来,赢得一城一地的得失并非终极目标。他们真正在乎的,是「组织的复利」——打造一个强大的、能不断自我进化的团队和体系。

因为,在中国市场激烈竞争的下半场,组织力才是最需要经受考验的。

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AI 语音爆发的这半年,一位「局中人」看到的赛道爆发逻辑

 

过去半年,「AI 语音」赛道正密集地获得融资。尤其引人注目的是,这些融资多为大额,并且投向早期团队。

比如,前不久 AI 语音应用 Wispr Flow 靠「默念输入」,完成了 3000 万美元的 A 轮融资,累计融资额已达 5600 万美元;语音模型公司 Cartesia 在 3 月份完成了 6400 万美元的 A 轮融资,累计融资 9100 万美元;AI 语音合成公司 ElevenLabs 更是在 1 月份宣布完成 1.8 亿美元的 C 轮融资,估值超过 30 亿美元。

与此同时,无论是 Meta、OpenAI、Google 等科技巨头,还是 MiniMax 等创业公司,都在密集发布自己的语音模型或语音产品。Siri 也被曝出或将被 ChatGPT 或 Claude 等模型接管,来跟上语音交互的进展。

这些消息无一例外都指向了 AI 语音的火爆。

为什么过去半年多以来,AI 语音领域会如此集中地爆发?

声智副总裁黄赟贺认为,语音对话从一个 App 中的功能模块,迅速进化为 AI 时代入口级别的存在,与大模型的加持有极大关系。

在智能音箱红极一时的年代,大部分我们熟知的智能音箱品牌都搭载了声智的远场声学交互技术,比如小爱同学、天猫精灵、小度音箱等等。而「小爱小爱」的唤醒词,实际上也是来自于声智。

这家公司创办于 2016 年,一直在声学+ AI 交叉领域探索。然而,作为一家在幕后提供 AI 声学技术的公司,在大模型浪潮来临之后,果断选择下场投身开发自己的 C 端产品。毫无疑问,他们看到了这波「大模型+语音」浪潮里新的商业机会,其旗下的 AI 耳机目前出货量已接近 100 万套。

前不久,极客公园与声智副总裁黄赟贺聊了聊AI语音市场的爆发逻辑、语音交互的「卡点」,以及它将如何影响我们的未来。

 

以下内容根据黄赟贺的讲述和声智的论文整理而成:

AI 语音的想象力,已经远在 Siri 之上|图片来源:网络

 

AI 语音为何现在爆发了?

最近两年,越来越多的 AI 语音初创团队获得大额融资,集中爆发。

其中,一个很重要的推动因素是,大模型让声音这项基础能力首次实现了「可编程化」。

「可编程化」这个词,意味着将一种能力或者一个对象,通过清晰的接口和逻辑,变得可以被代码自由地调用、组合、修改和控制。过去,文字是可编程的,图像是可编程的,甚至视频也是可编程的(比如视频编辑软件)。

但声音更多的是一种「输入」或「输出」的介质,其内部的复杂结构和信息,很难被软件直接「编程」和「理解」。

传统的语音识别,更多是把声音转换成文字,然后对文字进行处理。

比如,之前在深圳、成都有很多做声音标注的团队,拿到语音之后,再人工转换成文字,打上不同的标签,比如各种特征、意向的标签。

大模型来了之后,打标签的这项工作可以交给大模型,它比大量的人工团队标得快和准。

以前做 NLP 的背后都是一堆苦逼的运营在那里打标签,让 AI 系统能够识别每个句子的意向。过去,语音的开发,每增加一个功能,都需要从头写代码,费时费力。比如,想让智能音箱支持「点外卖」,得单独开发一套语音识别和语义逻辑,成本高、周期长。

而现在 AI 大模型可以解决了。

更重要的,依靠大模型对多模态数据的深度理解能力,对声学信号的更细致解析,使得声音本身携带的除了文字信息之外的更多信息,开始被 AI 系统直接捕捉、理解和「编程」。

这种可编程化,意味着 AI 可以像处理数据一样处理声音。它可以分析声音的频率、振幅、波形,提取出情绪特征、识别不同的声源、声源距离、甚至预测你的意图。

这时,声音包含的不再仅仅是「你说了什么」,更是「你如何说」、「你在哪里说」、「谁在说」以及「你说了之后希望发生什么」。

由此,声音也成为了真正的交互引擎。

 

真正的语音交互,不是「Voice」而是「Sound」

其实,很多人以为,语音交互就是「Voice」(语音)。但其实 Voice 这个词是一个狭窄概念。真正的语音交互,核心不是「Voice」,而是「Sound」(声音)。Sound 里面包含了 Voice。

具体来说,「Sound」包含了更丰富的元素:语调、音色、节奏、情绪,更重要的是环境音。环境音里面可能包含了环境中的各种非语音信息,比如背景音乐、环境噪音(风声、雨声、车声)、物体发出的声音(开门声、打字声)、以及人类语音中包含的非语义信息(语调、语速、音色、语气词、叹息声、笑声、哭声等)。

比如说,你咳嗽的时候,跟 AI 说话,它可能会识别出咳嗽,然后跟你说多喝水;比如,你在咖啡馆说,「帮我找个安静的地方」,AI 不仅要理解你的指令,还要从背景音中判断出你当前的环境嘈杂,从而推荐附近的图书馆。

当我说「下一代对话交互的入口并非『Voice』,而是『Sound』」时,我指的是 AI 系统将不再仅仅依赖于识别你说的「词」,而是能够全面感知和理解你所处环境的「声学场景」中的所有关键元素。

只有当 AI 能够全面感知并解析「Sound」中包含的这些多维度信息时,它才能真正理解用户的深层需求,提供更精准、更个性化、更富有情感的交互。这才是真正的「语音交互」,它不仅仅是「听懂」字面意思,更是「听懂」你的「言外之意」和「心声」。

 

语音交互的「卡点」,大厂烧钱也没用

尽管大模型带来了语音交互的巨大飞跃,但语音交互当下依然存在一个核心的「卡点」,而这个卡点根植于物理学,具体来说,就是声学。

我们常说「听清、听懂、会说」。「听懂」和「会说」的能力,正在被大模型以前所未有的速度提升。但「听清」这个最基础的环节,却受到物理层面的制约。如果 AI 听不清你的指令,即便它能「听懂」再复杂的语义,能「会说」再动听的话语,那也都是空中楼阁。

比如说当下最热门的具身智能,现在很多机器人都是电驱动的,那么它带来几个大问题,一方面是电路的噪声本身就很大,另一方面是关节噪声,还有就是很多机器人是金属材质,厚厚的,声音在穿透时会大幅衰减。

所以,机器人动起来的时候,噪声很大,尤其在室外,更难听清楚人的指令。要么大声喊,或者拿麦克风喊。因此,现在很多机器人都要靠遥控器来控制。

当下最先进的具身智能机器人仍然依赖于遥控器来操控|图片来源:网络

这方面,其实就需要对声学层面的突破,比如说环境噪声的抑制,比如电路底噪的抑制,还有啸叫的抑制、混响回响的抑制等等。

而这些就是物理学科的逻辑,它需要数据样本,需要 know how 的壁垒,不仅是技术问题,而是时间的问题,需要时间去采集声音、做训练。

这不是烧钱能解决的。

让 AI 准确地「听清」用户的指令,依然是一个世界级的难题。而声学相关的人才很少,所以像谷歌、微软、苹果经常会收购声学技术的初创公司,几乎只要出来一家就会收购他们。

大家都明白,要构建真正的下一代人机交互系统,拥有核心的声学能力是基石。

 

语音交互的下一站,是实现「共情」

现在很多 AI 应用的日活、留存不高,有个很大的原因就是普通人本身是不会提问的,让人向大模型提问,这本身就是一个非常高的交互门槛。

好的提问还需要学识、表达等基础,所以停留在文字层面的问答,本身就是一种门槛限制。

而语音带来的一种可能性是,它正在开启一个全新的阶段——人机交互的「共情模式」。

如果把语音交互比作一个「UI 界面」,那这个界面会长什么样?我们可以做个推演,它的构成要素可能会有:

  • 情绪识别:AI 通过分析语调、音量、语速,判断用户的情感状态。比如,你的声音颤抖,AI 可能推测你在紧张或伤心。

  • 意图理解:不仅听懂你说了什么,还要明白你想做什么。比如,你说「播放音乐」,AI 会根据你的情绪,决定是放摇滚还是古典。

  • 声纹识别:通过独一无二的音声波特征,区分不同用户。比如,家里的智能音箱能自动切换到「孩子模式」模式,只为孩子的声音提供安全的回应。

  • 情绪生成:AI 的回应需要带有情感化的表达。比如,用温暖的语气说「别担心,我来帮你解决」,而不是机械的「好的,正在处理」。

这些要素的背后,是 AI 从「功能导向」到「情感导向」的转变,AI 会与人实现共情。这种交互,能显著提升长时间交互的质量和亲密感。

不仅如此,从狭义的「Voice」拓展到广义的「Sound」,当 AI 能接收到的不仅仅是用户的指令,而是整个物理世界的实时反馈时,我们可以去构建一个「声学世界模型」。

这个「声学世界模型」可以理解声音在物理世界中产生、传播和交互的根本规律,它不仅要「听清」和「听懂」,更要具备「声学常识」和「声学推理」的能力:它能从一声闷响中分辨出是书本落地还是箱子倒塌;能通过回声判断出房间的大小与空旷程度;更能理解「脚步声由远及近」背后所蕴含的物理运动逻辑。

未来,当这样一个声学世界模型与视觉、语言大模型深度融合时,具身智能机器人将不再「失聪」和冰冷。这也是我们正在做的。

 

 

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「赛博菩萨」发威!AI 巨头的「免费午餐」时代终结了!

马斯克和特朗普,这对白宫二人转最近「嘴炮大战」进入到 2.0 时期。和这对欢喜冤家类似的,是国外出版商集团和 AI 巨头之间的相爱相杀——一方面有大出版商要和 AI 公司合作,另一方面也有出版商誓死要把 AI 巨头告破产。

根据数据,AI 搜索和 ChatGPT 出现后,全球网站流量都在下降;另一方面,AI 巨头的「AI 爬虫」却不顾爬虫协议,以数万次的爬取不断侵蚀所有网站的数据。

这时候,终于有一家基建公司站了出来,挽着内容创作者的手说:「我们可以对 AI 巨头说不!」

Cloudflare,这家掌控全球约 20% 网络流量的互联网基础设施巨头,被网民誉为「赛博菩萨」的公司,在 2025 年 7 月上线了一个实验性产品和交易市场:「Pay Per Crawl」——给 AI 爬虫立下了新规矩:

要么获得许可,要么付费 。

简单来说,这个功能的本质是给网站内容创作者一个选项「开关」:可以选择允许 AI 爬虫自由访问,按次爬取收费,抑或者直接封锁访问。

按照 Cloudflare 创始人的说法,「内容是驱动 AI 引擎的燃料,因此,内容创作者直接获得报酬才是公平的。」

对 AI 公司来说, 想继续抓取全网内容来训练模型,不能再像以前那样「免费吃大餐」 。但也不是没有好处,因为根据明码标价付费,可以避免版权争议问题。

Cloudflare 这次的「防虫」举措,能缓解 AI 爬虫的肆意攻击吗?更重要的是, 这家公司能否利用自己独特的地位,建立起一个全新的 AI 时代内容分发和变现模式 ?

 

01

AI巨头的「免费午餐」

 

过去几十年,大多数网页默认是公开「可爬」的。谷歌、Bing 这类搜索引擎为网站带来流量,有了流量,网站再通过广告或销售订阅变现——这是搜索时代的隐形契约。

可 AI 时代,传统搜索流量骤降,这笔账越算越亏。

AI 公司把全网内容当作训练燃料,却几乎不用给大部分创作者回报。当用户直接在 AI 聊天机器人里提问,答案往往来源于总结好的内容,而不是数十个蓝色链接,不会给网站带来更多流量。

甚至于谷歌这样的搜索巨头本身也在变化,以前他们提供网站链接列表,如今他们在搜索页面推出了「人工智能概述」,据他们的报告,75% 的查询用户无需点击任何链接就得到了解答。

Cloudflare 2025 年 7 月的最新数据显示: 谷歌的爬虫大约每 6 至 7 次抓取给网站带回 1 次点击,而 OpenAI 则是 1500 次才换来 1 次跳转,Anthropic 的比例甚至更夸张,高达 73300 次换 1 次 。

各大公司 AI 爬虫每次抓取为网站带来的点击比例|图片来源: Cloudflare  

 

这意味着,传统的「内容换流量」模式失效了。相比传统搜索引擎,AI 巨头们吃掉了海量网站内容,却不给「导流」,这种失衡让一些内容生产者愈发难以为继。

「有了 OpenAI,网站流量获取难度比谷歌时代高出 750 倍,而有了 Anthropic,难度更是高达 3 万倍。原因很简单: 我们越来越不再消费原创内容,而是消费它们的衍生品 。」Cloudflare CEO Matthew Prince 在一篇博文中称,「这不是一个公平的交易」。

AI 公司爬数据也不是没有代价的,这两年 AI 巨头一直被指控「偷内容」来训练大模型,引发全球范围的版权诉讼潮,尤其是纽约时报等新闻机构和 OpenAI 诉讼不断。

活跃的大厂 AI 爬虫机器人|图片来源: Cloudflare  

 

因此,Cloudflare 推出「Pay Per Crawl」,建立一个「按次付费爬取」的市场,想要解决的正是这个问题。

该公司设计了一个权限和支付系统,网站可以在后台选择对 AI 爬虫「允许、封锁或收费」,AI 爬虫如果想抓取该网站内容,必须注册、验证身份,并在每次访问时完成支付。

如果顺利, 这一模式能让网络内容从「广告变现」走向「内容授权变现」,开拓全新的收入来源 。无论是大媒体,还是冷门小博客,都能在 AI 时代拥有议价权,被 AI 付费使用。

为了强调其意义,Cloudflare CEO 还将「Pay Per Crawl」推出的这一天称为:

「内容的独立日」 。

 

02

AI 「过路费」怎么收?

 

当然,设想很美,但技术怎么落地?

Cloudflare 这家公司起家靠的是提供 CDN、DDoS 防护、DNS、零信任安全等服务,它在全球 300 多个城市部署了节点,承载约 20% 的 Web 流量,给它当「中介」提供了方便。

「Pay Per Crawl」建立在它全球 CDN 网络的中间层:它能在访问请求进到源站前就识别和处理 AI 爬虫。站长可以在 Cloudflare 后台设定三种模式:允许、收费、封锁。

站长可以在后台设定允许、收费或封锁|图片来源: Cloudflare  

 

所有新加入 Cloudflare 的网站默认封锁 AI 爬虫,除非站长主动允许。只有与 Cloudflare 建立合作关系的 AI 公司才能参与支付机制,否则将被封锁。

如果 AI 爬虫向付费 URL 发起请求,尚未付费,Cloudflare 就会返回 HTTP 402 Payment Required 状态码——一个过去几乎没人用的、专门为「网络支付」预留的状态码。AI 爬虫可以在请求里带上支付信息,以表示同意支付配置的价格,一旦匹配价格就放行返回 200 OK,并自动结算。

Cloudflare 本身则是这个交易的「收银台」,负责聚合账单和分发收益 。

Cloudflare 会返回 HTTP 402 Payment Required 状态码|图片来源:Cloudflare  

 

爬虫可以在请求里带上支付信息|图片来源: Cloudflare  

 

HTTP 200 OK 响应确认收费|图片来源: Cloudflare  

 

更重要的是,这并不是靠简单的 User-Agent 欺骗就能绕过的。Cloudflare 要求 AI 公司注册密钥,用数字签名保证身份。这也是为了防止「山寨爬虫」冒充合规者逃避支付。

过去,robots.txt 是一个放在网站根目录下的纯文本文件,用来告诉搜索引擎的爬虫哪些页面可以抓取,哪些不可以,但它只是网站的「礼貌建议」,很多 AI 爬虫根本不理会。Cloudflare 的方案改变了这一点,把现有的、靠 robots.txt 的「软约束」变成了「硬闸门」。

不过,据 Cloudflare 称, 目前排名前 10000 的域名中,只有约 37% 拥有 robots.txt 文件 。

给 AI 爬虫设置关卡|图片来源: Cloudflare  

 

如果要参与 Cloudflare 的爬取付费市场,爬取方、被爬取方都必须开设 Cloudflare 账户。截至目前,「Pay Per Crawl」仍处于内测阶段,仅部分大型出版商参与,如 BuzzFeed、《大西洋月刊》和《财富》等,Cloudflare 还在持续公开征集有意向的内容创作者和抓取者。

「我们预计按次付费模式将迎来显著发展。」Cloudflare 官方称。

虽然目前仍处于初期阶段,但该公司对未来还有很多设想。比如,出版商或其他机构可以针对不同内容类型收取不同费用,或者根据 AI 应用的用户数量进行动态定价,或者根据训练、推理、搜索等不同领域引入更细粒度的定价策略。

他们还认为, 按次付费爬虫的真正潜力或许会在 Agent 智能代理的世界中显现 。

「如果智能代理付费墙能够完全以程序化的方式运作,会怎样?想象一下,你可以请你的深度研究助手帮你整理最新的癌症研究、法律简报,或者帮你找最好的餐厅——然后给这位智能代理一笔预算,用于获取最有用、最相关的内容。」

「以 HTTP 402 响应代码为基石的首个解决方案,将开启一个智能代理能够以程序化方式协商访问数字资源的未来。」Cloudflare 称。

 

03

Internet 的十字路口

 

从经济层面来说,这可能是 AI 和广大内容创作者「重新谈判分账」的开端。

现在,只有头部大媒体能和 AI 公司谈授权(比如 纽约时报告了 OpenAI 后才谈成和解),绝大多数中小网站、论坛甚至个人作者都被「默默爬走」,毫无反抗的能力,或者说意识。Cloudflare 的方案,实际上可以把这种议价能力普及到更广泛的网站。

据 Cloudflare 团队称,他们与新闻机构、出版商和大型社交媒体平台进行了数百次对话,他们一致「希望允许 AI 爬虫访问其内容,但希望获得报酬。」

对于支持者来说,「Pay Per Crawl」模式在理念上很「公平」:创作者有了收入,AI 公司也避免了法律风险,长远看能推动整个产业走向更合规的内容许可。

图片来源: Cloudflare  

 

当然,AI 公司未必开心,互联网数据不再免费,要抓新内容,就得花钱,这意味着算力之外的成本要素。

但另一方面,这也或许会抑制滥抓取,也迫使 AI 模型开发者在数据上更有选择性——比如针对性购买高价值的内容,而不是一股脑地把各种网站内容都喂进模型里。

Matthew Prince 称,「 AI 引擎就像一块瑞士奶酪,真正能够填补这块奶酪孔洞的全新原创内容 ,比如今占据网络大部分版面的重复性、低价值内容更有价值。」

在他看来,流量一直以来都无法准确衡量内容的价值,「如果我们能够开始对内容进行评分和评估,不是根据它产生了多少流量,而是根据它对知识的促进程度(以它填补了多少 AI 引擎「瑞士奶酪」中的现有孔洞来衡量)——我们不仅可以帮助 AI 引擎更快地进步,而且有可能促进高价值内容创作的新黄金时代。」

不过,数字权利倡导者可能会提出:小型 AI 创业团队、研究者、开源社区,能否承担这样的数据成本?学术研究、公益存档这些「良性爬虫」会不会寸步难行,只能访问有限、低价值的数据源?

在一个广告收益下滑、流量成本高涨的现实里,会有多少网站愿意无偿开放给 AI 爬虫吸血?这会不会成为「封闭化」的开始,让互联网失去它的自由与共享精神?

如果全网都默认封锁收费,这会不会无意中加剧「大厂垄断」 ?毕竟,大厂比较有钱。

「Pay Per Crawl」模式,一方面试图解决 AI 吸血内容却不反哺的问题,另一方面,也有可能在无意中加高 AI 创新的门槛,回到版权保护与知识开放的老命题。

当然,Cloudflare 只是给网站更多自主权。网站所有者完全可以选择对公益、非营利项目继续免费开放。权力仍然在创作者手里。不管怎么说,他们值得获得「补偿」。

在 Cloudflare CEO 的话里,这场变革的目标是「构建更美好的互联网」。「我们尚不知道所有答案,但我们正在与一些顶尖的经济学家和计算机科学家合作寻找答案。」

目前,其他其他 CDN 和安全提供商(比如 Akamai、Fastly、Amazon CloudFront)尚未宣布类似的功能。

把 AI 爬虫机器人挡在门外|图片来源: Cloudflare  

 

虽然 Cloudflare 的「Pay Per Crawl」看起来只是一个 CDN 产品的新功能,但从某种意义上说:

它可能成为互联网走到一个分岔口的信号 。

在搜索时代,内容的价值是通过用户访问转化为广告收益。但 AI 时代,用户可能根本不会再点进网站——所有答案都在聊天机器人里总结生成。是继续让 AI 大模型免费挖掘网络内容,还是在数据获取上回归「互惠」原则,让创作者获得应有的补偿?补偿又能有多少?

这个早期实验可能在为一个新的 AI 时代数据经济形态铺路,无论成败如何,它的立场很明显:AI 不能无限透支创作者的耐心,并在「开放」的名义下把人的劳动变成免费的燃料。

「网络正在发生变革,它的商业模式也将随之改变。在这个过程中,我们有机会从过去的 30 年里学到好的地方,让它在未来变得更好。」

至于,事情是不是能真的变好,像 Cloudflare 自己承认的那样:

「 这仅仅是个开始 。」

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