IT之家 5 月 6 日消息，彭博社记者马克 · 古尔曼今日报道称，苹果计划在今年秋季发布的 iOS 27、iPadOS 27 及 macOS 27 中，允许用户自行选择第三方 AI 模型，为设备上的各项 AI 功能提供支持，例如为文本生成与编辑、图像生成等任务中选用不同的第三方 AI 模型。 IT之家此前曾报道，苹果早在 2024 年推出了 Apple Intelligence 平台，目前仅在 Siri、写作工具和 Image Playground 等功能中提供 ChatGPT 作为唯一第三方选项。 古尔曼今年 3 月报道称，苹果正对 Siri 采取类似做法，允许用户将 ChatGPT 替换为其他外部聊天机器人，而此次系统更新将把这一选择范围进一步扩大。 知情人士表示，iOS 更新将允许用户从已通过其 App Store 应用添加支持的 AI 模型服务商中进行选择。截至目前，苹果已在内部与谷歌以及 Anthropic 进行集成测试。苹果公司发言人拒绝置评。 在 iOS 27 内部版本中，苹果将这一能力称为“Extensions”。用户可通过“设置”应用选择自己喜欢的 Apple Intelligence 底层 AI 模型。 开发人员已经在 iOS 27 测试版中发现了一条与此相关的提示：“Extensions 允许你通过 Siri、写作工具、Image Playground 等 Apple Intelligence 功能，按需访问已安装应用的生成式 AI 能力。” 苹果准备在 App Store 中设立专区展示兼容的第三方 AI 应用，但将继续提供自研模型。苹果还将在 iOS 27 正式版中提醒用户，该公司不对第三方模型生成的内容负责。 这一转变将为用户带来更大灵活性，同时也利好谷歌和 Anthropic 等合作伙伴，但将打破 OpenAI 的独占地位。 古尔曼提到，苹果在 2024 年时集成 ChatGPT 曾对其抱有极高期待，但后续发现其实际使用量低于两家公司预期。同时，两家公司的分歧也日益加剧，OpenAI 正积极从苹果挖角工程师以开发 AI 硬件。 除此之外，古尔曼还提到了另一项增强功能，该功能将允许用户为 Siri 选择不同的音色，从而更好地区分内外部模型，例如 ChatGPT、Gemini 或 Claude。 据彭博社此前报道，作为更新的一部分，苹果将推出全新的升级版 Siri，并配备独立 App；其他变更还包括相机应用中的 Siri 模式、照片应用的新 AI 编辑工具，以及在钱包应用中创建自定义凭证的方式。 相关阅读： 《 苹果 iOS 27 将支持创建自定义钱包通行证，电影票、健身卡都能添加 》 《 继“液态玻璃”之后：苹果 iOS 27 将重心转向 AI，Siri 迎来独立 App 并将深度整合到相机应用中 》 《 消息称苹果 iOS 27 版相机新增 Siri 模式，AI 记录食品标签、名片、活动门票等 》
IT之家 5 月 4 日消息，据《财富》4 日报道，员工已开始担心 AI 会取代自己的工作，而在求职过程中， AI 也正在让候选人感到反感 。虚拟化身和聊天机器人开始进入面试环节，一些求职者甚至因此直接退出招聘流程。 Greenhouse 最近发布的报告显示，约 63% 的美国求职者曾经历 AI 面试，比 6 个月前上升 13%。Greenhouse 首席人力官 Sharawn Tipton 告诉《财富》，在竞争激烈的就业市场中，申请量激增，招聘团队正使用 AI 面试官来“筛掉”海量申请。“招聘人员被大量申请淹没，也担心自己被取代。 双方都存在信任缺口 ，技术发展速度超过了变革管理。没有人向候选人解释，现在招聘流程已经变得不一样。所有这些成本，最终最沉重地落在候选人身上。” 对许多求职者来说， AI 面试已经成为明显的劝退因素 。约 38% 的候选人曾因为招聘流程中包含 AI 面试而退出，另有 12% 表示，如果被要求参加 AI 面试，也会选择退出。 即便候选人完成 AI 面试，后续结果也常常不理想：约 51% 的人要么完全没有收到反馈，要么仍在等待回复。不过，这份报告没有提供真人面试官的对照数据，而真人面试官同样存在面试后不回复求职者的情况。 据IT之家了解，Tipton 认为，糟糕的 AI 面试体验 可能反过来伤害雇主品牌 。求职者会把负面经历告诉朋友，也可能发布到社交媒体上。“候选人并不是在远离 AI。他们是在远离糟糕 AI 造成的糟糕体验。他们感受到的是，自己像是在被流程处理，而不是被认真评估。我最近和一位刚收到拒信的人聊过，那封邮件的措辞让她觉得自己毫无价值。” Tipton 表示，AI 面试流程已经变成军备竞赛，而非招聘流程。 候选人觉得必须大量投递，才有机会被看到；招聘经理则依赖技术，更快筛选数千份申请 。 对于雇主接下来如何使用 AI 面试，Tipton 建议先退一步，重新审视招聘流程。招聘经理应明确告诉候选人，AI 评估结果会 由具备判断力的人审阅 ，同时也应提供真人面试选项。“现在外界非常关注 AI 的效率和生产率，但对谁受益、谁没有受益，关注还不够。” 此外，AI 面试可能进一步拉大求职者之间的差距：有些人接受过 AI 工具训练，另一些人则没有机会接触这类资源。“如果雇主现在不主动处理这个问题，AI 招聘只会把行业一直试图打破的不平等更快地放大。”
IT之家 5 月 3 日消息，今年 3 月，荣耀在 MWC 2026 现场举行全球发布会，宣布与顶级电影摄影机厂商 ARRI 阿莱达成战略技术合作。 IT之家从发布会现场了解到， 本次合作将率先在全球首款“手机机器人”Robot Phone 中落地 ，旨在融合荣耀的移动影像以及 ARRI 百年底蕴的电影摄影技术。 荣耀首席影像工程师罗巍昨日发文分享了本次合作背后的“小插曲”： 记得三月去德国和阿莱开 workshop 的时候，他们和我说， 同期有一家手机厂商也找他们 ，但是最后选择了荣耀，是因为实地到中国拜访后， 觉得荣耀技术能力更强 ，对于未来影像趋势的判断以及整体 pipeline 的控制力更强。当然萝卜手机也功不可没。 根据罗巍此前公布的信息来看，萝卜手机（即荣耀 Robot Phone）本来按照战略规划和研发进度是希望匹配今年 3 月开售。该机已确认延期发售（具体时间未知），罗巍表示， 延期数月可能让用户能体验到荣耀 Robot Phone 的影像智能体的完全版 。 相关阅读： 《 荣耀与电影摄影机厂商 ARRI 阿莱合作，Robot Phone 手机率先落地 》
IT之家 4 月 30 日消息，昨晚有消息称 OPPO 发布了一份“新成立子系列事业部”的公告。其中提到， 一加、realme 合并，OPPO 新成立子系列事业部 。 IT之家注意到，今日宜休科技公司创始人王腾（原小米中国区市场部总经理、REDMI 品牌总经理）今日发文谈起了一加真我合并。他表示， 这是市场下行情况合理的选择 ，优化资源配置。 王腾称，受上游成本涨价的影响，手机市场短期很难有增长， 今年各大手机厂基本都在做人员优化 。 真我官方还在 3 月 20 日发布公告，宣布其在中国大陆地区的售后服务逐步整合至 OPPO 服务体系。自 2026 年 4 月 1 日起，realme 在中国大陆（不含港澳台）的手机、平板、电脑及 IoT 等产品全面由 OPPO 服务网络提供售后服务。 相关阅读： 《 消息称一加、realme 合并，OPPO 新成立子系列事业部 》
IT之家 4 月 26 日消息，《生化危机：安魂曲》游戏角色里昂 ·S· 肯尼迪配音演员尼克 · 阿波斯托莱德斯（Nick Apostolides）最近表示，他曾对《生化危机》真人电影感到失望， 但这次选择相信重启作导演扎克 · 克雷格 。 尼克上周（IT之家注：4 月 18 日）接受 Radio Times Gaming 采访时表示，以前的《生化危机》真人版电影并未让他产生共鸣。然而，他选择对扎克 · 克雷格执导的全新改编作品重燃希望。 他对此解释道：“我非常谨慎地保持乐观，过去我曾失望过。我非常喜欢克雷格的作品， 相信他能把这部电影拍好 ，然后融入《生化危机》元素”。 目前，扎克 · 克雷格已经在 CinemaCon 2026 展会放出《生化危机》真人改编电影的首个片段。主要讲述一名浣熊市幸存的医疗快递员，与一群被 T 病毒感染的僵尸斗争。 此外，这部电影将保持《生化危机》的核心风格，剧情并非复述游戏而是原创。片名也简洁明了，就叫做《生化危机》（Resident Evil）。
IT之家 4 月 20 日消息，北京时间 4 月 20 日（今天），据《商业内幕》报道，福特 CEO 吉姆 · 法利解释称，他在评估竞争对手时选择试驾小米汽车，而没有选择特斯拉，是出于对行业格局的判断。 在被问及 2024 年为何选择驾驶小米 SU7，而非特斯拉车型来了解竞争情况时，法利回应称，如果要与中国车企竞争，关注点并不一定在特斯拉身上。“这并不是针对特斯拉，他们的表现很好， 只是目前缺乏更新的产品 。” 法利认为，比亚迪等中国车企在成本控制、供应链以及制造能力方面具备明显优势，可以说是“ 业界最强 ”。如果策略得当，福特可以 借鉴比亚迪的成本优势 ，并在自身更熟悉的细分市场展开竞争。 他进一步表示，美国下一阶段电动汽车市场的需求将发生变化，消费者仍然希望购买皮卡和 SUV 等车型，但价格需要更具吸引力。“大概是 30000 美元（IT之家注：现汇率约合 20.5 万元人民币），而不是早期阶段的 50000 美元（现汇率约合 34.1 万元人民币），核心在于可负担性。” 法利再次强调，中国汽车产业的发展 既值得警惕，也值得重视 ，而这正是他近年来多次提及的观点。 早 2024 年，他曾在播客中透露，自己连续驾驶小米 SU7 长达半年， 并不愿意更换车辆 。今年 4 月初，他在《Fox & Friends》节目中更是直接示警：中国汽车如果进入美国市场，将对美国制造业带来 “毁灭性”冲击 ，并称制造业是美国的“核心”。 相关阅读： 《 福特 CEO 法利：中国车企太强，不应允许他们进入美国市场 》 《 福特 CEO 法利：计划在美国以外市场与中国车企扩大合作 》
IT之家 4 月 17 日消息，微星 (MSI) 现已在官网上线 FORGE GM340 WIRELESS 鼠标。其采用对称模具，底部打孔，重 57g，支持三模连接，续航 82 小时。 IT之家了解到，FORGE GM340 WIRELESS 采用对称式设计，三维 122×61.5×38 (mm)，搭载原相 PAW3311 光学传感器和 50M 耐久微动，轮询率 1kHz，延迟 1ms， 提供 White、Pink、Sky、Navy、Black 五种配色选择 。
IT之家 4 月 16 日消息，格力市场总监朱磊 4 月 14 日晚发文， 直指海信空调“没有资格”在传播中自称“真铜实料” 。随后，海信空调品牌总监杨祥玺转发朱磊微博表示“又当又立”，并附上了一张《空调铝强化应用研究工作组成员申请表》的扫描件，该申请表的公司一栏为格力电器。对此，格力市场总监朱磊昨日晚间进行了回应。 朱磊表示，这是由中国家用电器研究院成立的工作小组， 这与 19 家企业联名发起、推动“铝代铜”的倡议 ，是两件完全不同的事情。作为行业企业，参与新材料研究是分内事。格力拥有 1411 个实验室、近两万名科研人员，这让格力更有能力对“铝替代铜”的可行性进行长期、系统的研究，相关探索也早已开展。正是基于这样的研究积累， 格力最终选择坚持用铜 ，而且是两器两机坚持用铜。 他进一步写道，格力坚持“真铜实料”，是为消费者守住底线。 如果格力不这么做，铝货遍地可能是分分钟的事 。真铜实料，意味着蒸发器用铜管、冷凝器用铜管，意味着风机电机绕组用铜、压缩机电机绕组也用铜。 朱磊提及海信发布的“含铜”证书表示：“（证书）清清楚楚地只注明两器使用了铜管，连接管使用了铜管， 压缩机电机、风机电机，却并未说明 ，那么究竟海信空调两机绕组用的是铜？是铝？还是部分用了铜，部分用了铝？那么哪部分用了铜，哪部分用了铝？” 朱磊写道：“如果并非都用了铜，杨总监又怎么好意思剽窃格力真铜实料的主张呢？一字可为师，一字可为贼。海信是令人尊重的经典国品，扛不住这手底下竟有人连一个字都要靠偷啊。”
苹果公司将允许用户从一系列外部人工智能服务中进行选择，为其软件各项功能提供支持。此举旨在推进将旗下设备打造为综合性AI平台的战略。知情人士表示，用户将能够在多个第三方AI模型中进行选择，用于生成和编辑文本及图像等任务。这项变化预计将于今年秋季随iOS 27、iPadOS 27 和macOS 27上线。（新浪财经）
文｜肖漫 编辑｜李勤 当下的智能汽车领域，物理 AI 已成为高频词汇，绝大多数智能驾驶算法厂商都在往“物理AI”转型。 卓驭在北京车展上也发布了面向移动物理 AI 的原生多模态基础模型。在卓驭科技副总裁于贝贝看来，算法厂商向物理AI转型不是为了迎合资本市场而编织的想象空间，而是一条关乎厂商存亡的生存法则。 “如果不上这条技术路线，很可能今后就跑不出来了。”于贝贝说。 在新的竞争维度上，算法厂商的对手不再仅仅是曾经的同行，还包括那些从数字 AI 领域跨界而来的巨头、具身智能公司等。 这场全新的竞赛让算法厂商进入全新维度的淘汰赛中，而此次能真正跑出来的玩家，其商业空间也将随着打开。 基于移动基座模型，卓驭已经开始尝试打破传统Tier 1“卖硬件、收开发费”的单一逻辑。在第二增长曲线中，通过将乘用车技术拓展至 Robotaxi、RoboVan 等 L4 级领域，卓驭正在探索一种基于订阅、利润分成以及“动作令牌（Action Token）”的新商业形态。 近日，36氪汽车与卓驭科技副总裁于贝贝聊了聊物理AI的底层逻辑、商业化可能性，以及在这场即将开始的淘汰赛中，卓驭又该如何建立护城河。 以下是36氪汽车和卓驭科技副总裁于贝贝的交流内容，经编辑： 36氪：能否详细介绍一下原生多模态基础模型？ 于贝贝： 原生多模态这个概念的提出，可以追溯到去年我们开始做VLA 1.0，那时的做法比较接近视觉与动作对齐的模型，将大语言模型从后面附加上去的，因此存在很多问题，比如对语言和语义理解的局限性，以及响应延迟等。 我们认为把所有信息都转译到一个语言空间里去理解，然后再尝试通过这个语言转译的结果去理解物理世界，是一种反常识的做法。 真正合理的路径是，视觉、音频、动作都是一个模态、规则或推理也是一个模态，这些都应该在预训练阶段就一并加入，让模型能够天生地、在多种模态的共同空间里去理解物理世界，这才是更合适的做法。 36氪：现在有把语言模态拿掉吗？ 于贝贝： 当前我们车端模型确实还没有开放语言这一路输入。这和小鹏发布的VLA 2.0其实是类似的，我们做的是类似方向的东西，都在向这个范式切换，底层的骨干网络已经改变了。 36氪：卓驭也进入了VLA2.0的阶段？ 于贝贝： 是的。业界正处于一个范式切换的转折点，摆在我们面前的选择是：到底是沿着以前做专家模型这类小模型的范式继续做下去，还是果断切到大模型的范式上来。 我们比较看好大模型的范式。如果放在移动物理AI的语境下来看，希望移动能力能够在各种各样的载具上使用，这本质上就到达了规模化应用的阶段。 大语言模型的历史经验告诉我们，以前做视觉语言模型时，也有人做专家模型，有人做通用模型，也就是所谓的基座模型。 现在来看，最终跑出来的是做基座模型的这一批人。以前那些专注于看病的专家模型，其实都没有真正跑出来。在物理AI领域，我们相信演进的规律是一样的，因此我们也会坚定地走基础模型的范式。 36氪：厂商很多玩家都在这么干，但目前也还未能真正训练出一个可以让各种不同载体统一接入的模型，本质上大家仍然是在解决车上的问题。 于贝贝： 这是分阶段推进的。2025年，大家基本上都切换到了数据驱动，这意味着模型的基础能力已经达到了大概70分的水平。此时，想把它再提升到90分，那20分的差距仍然需要做后训练、采集数据和做泛化，但是其间的差距已经从当初的40分到80分，缩小为现在70分到90分的差距了。 后续，随着模型基础能力进一步提高，我们的目标肯定是做到零样本泛化，也就是所谓的“开箱即用”。 如果模型能力能够开箱就达到95分，那么后面的后训练、泛化、开城等工作几乎都可以忽略不计。虽然现在还没有到开箱95分的水平，但已经达到了开箱70分。 36氪：在现阶段，卓驭是否已经把各种场景都统一到同一个模型里实际运行过了，并认为它已经可以在各个领域都量产且实现泛化，还是说处于一个比较早期的阶段？ 于贝贝： 在这个时间点，还远不能说已经做到了开箱即用。什么才是物理AI最终的终极范式，什么样的架构才能真正理解物理世界，目前业界尚无定论。 36氪：您怎么看待当前大多数方案厂商都在向物理AI方向转型的现象？这是不是向资本市场讲一个更有想象空间的故事？ 于贝贝： 我们认为这已经不单单是商业或战略上的选择，最终应该会上升为一种生存法则层面的事情。如果不上这条技术路线，很可能今后就跑不出来了。 这和大语言模型爆发前夜一样，以前涌现出很多看病的专家模型，但通用大模型一出来，就把它们都替代掉了，以前的那些最终都没有跑出来。 36氪：在这个范式下做一个通用模型，但在其他场景下的数据，或者其他前期训练所需的条件，是不是还不够充分？ 于贝贝： 我们现在在训练自己的基础模型时，30%的数据来自于车辆采集的真实数据，30%来自于机器人，另外40%来自于互联网。 这种移动能力的数据，事实上在互联网上，只需要获取第一人称视角的、在移动中的视频即可，这不一定非得是乘用车或商用车，也可以人走路时拍摄的视频，这类数据的规模庞大，并且相对容易获取。 很多企业都宣称要做移动物理AI，模型能力固然是一方面，但更重要的，具身智能必须部署到一个具体的硬件上去，它的分发过程是很难的。它不像数字AI，可以通过手机实现一传十、十传百的病毒式传播，从一个用户迅速扩展到上亿用户，传播极快。 所以， 建立一个分发平台和分发网络，也是其中非常关键的一环，这关乎如何把这个能力具体地部署到移动载具、部署到物理实体上。 36氪：卓驭在分发上是怎么做的？ 于贝贝： 我们有自己的一套方法，比如与合作伙伴合作，定义硬件的标准，将这个硬件标准定义出来之后，通过合作伙伴进行硬件授权与分发，这属于硬件分发的部分。 在软件分发方面，比如我们的移动能力SDK，可以将模型能力封装成SDK，提供给那些不具备后训练模型能力的合作伙伴去使用。也可以将其包装成“移动AI”，也就是把模型做得足够好之后，将其开源，让其他方可以基于这个模型去做后训练，这又是一种分发方式。 还可以直接做成“移动智能体”，未来对于一些低安全、低实时性的应用，比如扫地机器人或割草机，只需要把视频流传输到云端，由云端计算好之后，直接下发一条轨迹给这个小机器，这或许就是另一种分发方式了。 36氪：这几种分发的方式，是否对应着卓驭的商业收费模式？ 于贝贝： 是的，而且它们面向的商业场景也都不太一样。 传统的方式，像做乘用车或商用车，就是销售硬件、销售软件许可，并收取开发费和非重复性工程费用，我们内部称作第一增长曲线的业务。 第二增长曲线，则是将乘用车上已经验证过的技术，拓展到Robotaxi、RoboVan等领域。虽然也卖硬件，也可能收取开发费，但一般不收取软件许可费。 软件部分是通过利润分成来获取收益的，比如L4级业务，作为服务提供方，需要持续参与软件的迭代，甚至要参与到运营中去，所以需要一个持续性的收入，这就演变成了订阅和分润的模式。 36氪：听起来第二增长曲线更挣钱。 于贝贝： 相比第一增长曲线的收入，其利润结构是要更好的。 我们可能会有不同的算法分发方式，以“移动智能体”为例，这种分发方式就有点像是在分发所谓的“动作令牌”。 相当于某个消费级电子设备将视频流传输给云端推理的模型，模型再下发一条轨迹，其收费模式可能就是按照该消费级设备的使用次数、行驶里程来收取类似“动作令牌”的费用，这又是另一种形式的订阅。 36氪：后续运维各方面的东西，都是卓驭来做吗？ 于贝贝： 对于L2的系统，本身不涉及到运维。只有到了L4级别才涉及运维，需要有一个所谓的远程监控系统，始终监控着车辆的运行过程，在必要时进行远程接管接入。 这有点像过去的安吉星服务，使用这个服务时是需要交费的。一旦车辆启用了L4功能，无论是干线物流还是乘用车，只要启用了L4，就需要额外交一部分费用。 甚至以后，乘用车的传感器配置、算力配置都能够支持L4级别时，平时车主可能还是用L2+系统，当他需要启用L4功能时，就需要为L4模式下每公里的行驶，额外再支付一点费用，因为始终会有一个系统在监控着它。 36氪：你认为L2和L4会是完全不一样的商业模式？ 于贝贝： 没错，L2和L4是完全不同的商业模式。从我们的观点来看，我们认为L4应该是先在城区落地，然后再拓展到高速场景。 从工程安全角度来看，同样性质的一个事故，在高速上产生的伤害程度，要远比在城区产生的伤害严重得多。 36氪：行业玩家都在往物理AI方向做，这是新一轮淘汰赛的开始吗？ 于贝贝： 新一轮的行业洗牌可能即将开始。所有做自动驾驶的公司，应该都会在不久的将来，转变为移动物理AI公司。 如果是在移动物理AI这个赛道上进行竞争，这本身就变成了一种跨界竞争，甚至可能都不是这个行业内既有玩家之间的竞争了，还需要和一些本来做数字AI，现在也想转型做具身智能、做物理AI的玩家去竞争。 36氪：那卓驭的护城河究竟是什么？ 于贝贝： 我们认为有两点。第一，是模型能力。现在大家的迭代范式，乃至最终采用什么样的模型架构，都还没有定论。也许我们认为以后特别高级的3D DiT或V-JEPA等全新架构会跑出来，但这些都是未知数。 第二，分发能力其实是一个非常高的门槛。如何建立一个分发平台和分发网络，创建一个生态，联合不同的合作伙伴共同进行分发，这一定是一个非常高的门槛。
作为居民稳健理财的选择之一，“固收+”基金市场持续扩容。Wind数据显示，截至4月26日，全市场“固收+”基金总规模达3.16万亿元（仅统计初始基金），较2025年末增加4806亿元，增幅达17.94%。其中，混合债券型二级基金规模为2.02万亿元，在“固收+”基金中占比超六成，年内为其贡献90%以上的规模增长，成为“固收+”市场扩容的核心引擎。（证券日报）
文｜张子怡 编辑｜袁斯来 在SaaS行业普遍面临增长瓶颈、寻求数智化转型的背景下，微盟于2026年4月22日在上海总部举办了城市峰会，正式对外呈现其“AI First”战略全景。 根据微盟2025年财报披露，其AI相关业务收入已首次突破亿元大关，且2025年下半年的环比增长率达到130%。在此财务数据基础上，微盟试图通过战略升维，将AI从原有的产品辅助插件地位提升至业务底座高度。 微盟此次提出的“AI First”战略，核心覆盖了AI+SaaS、AI+营销、AI+出海及AI To C等方向。 在技术架构层面，微盟将其升级为“Agent+Skills”。这一转变的底层逻辑在于：将原本复杂的SaaS系统功能（Skills）封装成更易交互的形态，由智能体（Agent）调用，从而降低商家操作复杂系统的门槛。 微盟集团执行董事兼集团总裁游凤椿表示，AI正在从简单的对话交互向自主执行演进。 目前，这一逻辑已在微盟的“小龙虾”生态等业务中尝试落地。例如，商家不再需要通过后台多级菜单查找数据，而是直接通过对话方式调取当日交易量。这种从“点状功能”到“系统性赋能”的跨越，是微盟试图重构生意底层逻辑的开始。 不过，将这一宏大战略推向实际商业场景时，SaaS厂商必须面对一个残酷的现实：To B业务对技术的确定性要求远高于To C。 尽管消费端人人都会用AI，但在实际运用层面B端客户远比C端要求与需求都更严格。 微盟技术副总裁肖锋肖锋指出，C端用户对AI的幻觉具有较高的心理容忍度。如果一个AI工具在回答常识性问题时出错，C端用户通常只会认为产品“不够聪明”，并尝试调整提问方式。但B端客户是付费用户，AI的每一个动作都与经营场景、财务结果直接挂钩。 “只要出现一个坏案例（bad case），B端客户就会认为整个AI模块都是不可用的。”肖锋举例说明了这种差异：在AI试衣场景中，如果模特照片中存在靠墙或手拿重物的情况，识别效果会受到干扰。对于C端用户，客服解释后用户通常愿意配合换个姿势；但B端商家则会直接质疑技术效能并拒绝买单。这种对稳定性的近乎“零容错”的要求，决定了微盟在推行AI First战略时，必须在安全性检查和场景适配上投入更多研发资源，而非盲目追求技术指标的华丽。 基于这种审慎的考量，微盟在推出面向龙虾生态的Weimob Admin Skill等功能时，首先聚焦于安全Check机制。其目的并非急于变现，而是通过对原有API的封装，先解决商家在经营场景下的操作稳定性问题，通过“顺畅感”逐步建立B端用户对AI的信任。 这种对“确定性”和“稳定性”的追求，也直接影响了微盟在新兴业务领域的扩张节奏。 以近期推出的GEO（生成式引擎优化）解决方案“星启”为例，随着AI搜索逐渐重构用户获取信息的路径，如何让品牌信息在AI的回答中获得更高的可见度，成为了营销业务的新机会。 但在肖锋看来，GEO技术本身并不难，难点在于如何在快速变化的流量红利中保持合规。他透露，微盟在内部为GEO业务设立了极其严密的审核机制：每一笔订单都需要经过三道审核，最后一关由法务部门把控。 肖锋明确表示，微盟曾拒绝过预算很高但涉及传销或存在合规风险的产品。这种在商机面前的“克制”，反映出B端AI服务商的底层逻辑——在技术转型期，保护业务的健康和可持续性远比短期的营收爆发更重要。 目前，包括GEO及AI Work365在内的多款产品，均源自微盟内部的创新中心机制，这套机制鼓励员工孵化具备市场前景的AI原生应用，同时在制度框架内进行小步快跑的尝试。 在业务向外探索的同时，微盟内部的研发管理模式也在适配AI First战略。在代码编写环节，微盟已经引入AI辅助编程，但肖锋强调，目前的AI仍无法独立承担大规模、跨模块的开发任务。 为了确保底层业务的稳定性，微盟会选择选择采取片段式生成的渐进路线，确保技术底座在转型过程中不受冲击。 从财务表现来看，微盟AI收入的破亿意味着AI在SaaS业务中的融合已初步获得市场验证。然而，从“辅助工具”到“业务引擎”的跃迁，意味着微盟需要处理更复杂的B端交付关系。 未来，微盟在AI First战略下的表现，将很大程度上取决于其能否在B端客户极高的质量要求与AI技术的边界之间找到最优的平衡点。
法国健康数据中心23日发布公报，宣布将选择法国本土云企业斯凯尔韦公司托管医保报销数据及其他具有重要价值的健康数据。此前该数据中心的数据托管服务由美国微软公司提供。（新华社）
根据英国国家统计局（ONS）的最新调查数据，近三成英国年轻人现在选择同自己的父母居住，经济压力是“回巢”的重要驱动因素。ONS数据表明，2000年时，20至35岁的年轻男性中仅有26%选择和父母共同居住，截至2025年，这一数据增长到了35%。同样的事情也发生在年轻女性身上，尽管选择“回巢”的比例仍低于男性，但也出现了明显增长。到2025年，20至35岁的女性中有22%选择和父母同住。（环球网）
据教育部最新统计，1978年至2025年，我国各类出国留学人员累计达946万人。801万人完成学业，其中，698万人学成归国，超87%的留学人员选择回国发展。