2025年2月銷量榜一出，我算是看明白了：什麼特斯拉、BBA，在一線城市統統輸給了一台“Android之光”——小米SU7！今天咱們不聊虛的，直接按城市扒開資料，看看雷總到底給一線土豪們灌了什麼迷魂湯。01北京：嘴上說“支援國產”，身體卻很誠實小米戰績：826輛，硬剛比亞迪秦PLUS（891輛）惜敗北京老鐵表面端著“體制內”的架子：“新能源還得看比亞迪，刀片電池穩如老京爺遛彎兒！”實則偷偷下單SU7：“這車能邊開邊用WPS改PPT，後排放得下十斤糖炒栗子，香啊！”特斯拉Model 3車主哭暈：“去國貿開會，保安問我是不是小米生態鏈的送貨司機……”京城潛規則：你可以不買SU7，但不能否認它比二環房更保值。02上海：精緻魔都人，逃不過“米式真香”小米戰績：1334輛，踩著Model 3登頂上海人嘴上挑剔：“特斯拉才是科技標竿呀，小米這種跨界咖儂懂啥啦？”身體卻誠實地刷卡：“SU7自動泊車能擠進田子坊弄堂，車機刷小紅書比手機快10秒，伐要太靈哦！”榮威D7車主試圖挽尊：“阿拉這是支援本地企業……（小聲）其實是因為拍滬牌太貴了。”魔都真相：開SU7在外灘拍照，點贊量能秒殺開保時捷的假名媛。03廣州：廣式早茶可以慢，搶SU7必須快小米戰績：1158輛，把本土戰神AION S逼成老二老廣們一邊飲茶一邊吐槽：“雷軍系咪偷偷送咗SU7早茶優先取號券啊？”（翻譯：雷軍是不是偷偷送了早茶免排隊券？）轉頭怒提SU7：“這車後排能塞下整隻燒鵝，車機粵語導航比阿婆還准，抵買！”小鵬車主默默流淚：“說好的一起吃福建人，你卻偷偷當了米粉……”廣式哲學：你可以搶我銷冠，但不能說我的車裝不下一打煲仔飯。04深圳：沒SU7，都不好意思說自己是搞錢的小米戰績：1362輛，碾壓特斯拉+極氪全家桶華強北老闆們連夜提車：“SU7能邊開邊測晶片良率，後備箱裝得下200台華強北AirPods，生產力拉滿！”極氪7X車主掙扎：“我們這車能遙控大疆無人機……（小米車主：哦，我SU7能遙控無人機炸雞）”特斯拉車主破防：“開Model 3去騰訊大廈？別人以為你是被最佳化的！”深圳暗號：車機可以當機，但不能沒有“老闆鍵”一鍵轉發周報。為什麼一線城市全是“米孝子”？雷軍の陽謀：SU7根本不是車，而是“年輕人的第一台理財神器”——買完三個月，閒魚二手價比新車還貴！社畜救命稻草：SU7“帶薪如廁模式”（車內空調+隱私玻璃+馬桶圈加熱）專治職場PUA。一線特供虛榮心：開BBA像穿優衣庫，開SU7像穿“雷軍聯名款高定西裝”——雖然看不懂，但巨量資料說它很貴。資料來源: 易車榜(米鵬友)

“這種工作，AI完全可以取代。”阿錢還記得自己在銀行工作的最後幾天，掛斷電話，望著一排排忙碌的同事，她心裡閃過這個念頭。2017年，她通過校招進入了一家知名銀行，擔任理財經理，收入穩定，福利完善。但她一直想走，因為工作內容千篇一律，而且做出的成績，與金融政策、銀行福利等“外部因素”掛鉤，個人獲得的成長很有限。對於電話銷售，她不明白，“這種完全能由機器代替的活兒，為什麼要人來做？”2021年，元宇宙的概念正火熱。一家AI獨角獸公司闖入她的視線，其推廣的AI產品，恰好擊中阿錢。與其讓AI取代自己，不如自己先投身AI。投遞簡歷後，一切都極為順利：金融學背景，加上銀行從業經歷，讓阿錢順利入職，轉型為這家AI公司的B端銷售，服務的客戶依舊是金融行業。只是這一次，她不再推銷理財產品，而是用AI賦能客戶的業務場景，為一整套方案的制定、落地、偵錯和驗收忙前忙後，有了更多作為空間。那一年，撬動行業變革的ChatGPT還沒問世，很多傳統行業還未意識到這場正在醞釀的科技風暴。但像阿錢這樣的人，已經看準機會，拿到了這輛時代高速列車的入場券。只是，這才是第一步。擠上AI浪潮的“快車”後，旅程並不輕鬆。01 跨界擁抱AI“在地產公司裡面跳來跳去，就像是在泰坦尼克號上選頭等艙還是選三等艙。”曉明說道。三年前，在地產行業待了一年半的曉明覺得，自己一個學建築的怎麼可能跳到AI這一行？2022年初，房地產行業寒潮持續，促使曉明做出了裸辭、轉型的決定。認為央企是“鐵飯碗”的父母，很長時間不待見他。架不住“一個大男生，天天待在家裡沒事幹”的嘮叨，曉明逃到離家約兩百公里的一座城市，到一家建築學作品集機構做輔導老師，一邊打工掙錢，一邊伺機轉行。2023年初，有關ChatGPT的消息火爆全網，曉明看到了機會。他注意到一家AI資料服務商正在招產品經理，雖然暫時未能搞清資料標註等術語，但梳理完崗位職責後，他發現，這“門檻”或許沒那麼難跨越。此前，曉明在地產行業做設計管理崗。拿到一塊住宅用地後，他通常需要先分析其他“競品”做了幾房、幾室、幾衛，分析這樣的空間結構有什麼亮點，思考怎樣才能在同類型中做出差異化，挖掘空白領域。完成前期的競品調研後，則要和設計院討論這塊地的結構安排、施工排期等。推進到住宅的銷售階段時，他又要關注房子賣得怎麼樣，復盤整個工作環節與銷量之間的關係。類似的思維模式，讓曉明對勝任AI產品經理這一崗位有了信心。他解釋道，如果把資料比作礦產，這家為演算法訓練提供資料服務的公司既有儲備的礦產，又有鏟子的儲備。“鏟子”是指標註資料所需的工具。而AI產品經理就是“設計鏟子”的人。在當時，業內幾乎沒有現成的“設計鏟子”人才。即便高薪聘請大廠人員，公司也需要從頭開始培訓。“便宜”且學習能力強的他對於這家初創公司而言，性價比很高。《勝券在握》劇照在這個基礎上，曉明面試中又著力“推銷”自己的相關技能：他在學建築時已經掌握3D建模和一些圖像繪製軟體，對於如何提升工具效率還算熟悉，能夠應用在資料標註的工具上；留學的經歷，則讓他具有不錯的英語能力，能夠幫助公司順利出海，拓展國際業務。回憶起這段面試，曉明將其形容為“撿漏”。他總結自己的轉行經驗，“底層能力可遷移”。AI行業並不神秘，需要的仍舊是在垂直領域積累的經驗和能力，以及將這份底層能力遷移至AI賽道的眼光和膽魄，幾位跨界AI行業的受訪者都如此告訴南風窗。導演專業出身的杜謙也是如此。他原本是一家廣告公司的創始人，但過去兩年，行業狀態讓他感到失望，“最好的辦法是早點去尋求新的出路。”去年，杜謙關注到與其合作的網際網路大廠推出的某AI硬體產品。作為潮玩行家，他察覺到，這款產品的功能仍侷限在較為單一的聽覺和視覺上，如果能與潮玩相結合，實現“玩具+AI智能硬體”的融合方向，產品應用空間更廣，也更有生命力。AI浪潮下，能與人互動的AI玩偶贏得市場關注有人建議他可以做這一行，但強技術壁壘讓他猶豫。一位經濟學專業的朋友告訴他，做這個行業不一定要多瞭解AI技術、自己下場做開發，更應該做的，是“像產品經理一樣，知道現有的技術基礎上能做什麼產品，同時被使用者喜歡”。他果斷“all in”。沒有相關技術背景的他選擇“換個打法”，從產品端發力，把重心放在AI角色玩具的設計上，例如為其設定獨立的聲線特徵和成長軌跡。他表示，過往在廣告行業歷練的經驗，能夠遷移到玩具的產品設計和創意構思上，形成一款有可能比智能音箱“更擬人化”的AI陪伴產品。使用者在與其進行語言互動時，既能瞭解到角色的“人生”，還能通過接入的大模型解答自己在日常生活中的疑惑。團隊把原本的業務線向AI產品遷移，編導轉向角色的故事線設計，製片轉戰銷售管道。在技術領域的空白，則有杜謙招引新團隊入局。他帶著新兵老將，把一個個構思逐漸落地。02 學一門技術語言在老本行裡修煉的基本功，僅僅是進入AI行業的“敲門磚”。入門後，來自傳統行業的跨界者還需要消融行業壁壘，這一歷程，宛如非母語者學習一門新的“語言”。曉明向南風窗透露，傳統的產品經理不太需要懂模型訓練，也無需深究資料和模型之間的關係。但他作為AI產品經理，不光對技術和演算法要有一定的瞭解，還要搞清模型表現優劣的原因。模型表現出色，曉明就得進一步挖掘如何讓模型發揮出更大的產品價值；模型表現欠佳，他還得思考如何避免使用者產生負面感受，以及琢磨使用那些提示詞，才能讓使用者更輕鬆地上手產品，提升使用者體驗。入職後，純建築出身的曉明開始自學AI專業知識。結合公司提供的學習資料，他優先瞭解與產品經理工作密切相關的內容，利用下班時間補齊行業知識。比起馬上給出一個完美的解決方案，曉明選擇循序漸進，先向做開發、測試的同事問出正確的問題。不過，由於不是科班出身，曉明也難免碰壁。當對接的程式設計師告訴他“不能做”時，他無法判斷是當前技術真的無法做到，還是對方嫌麻煩的託詞。被迫學習新知識的還有杜謙。真正涉水“攢局”後，他發現，自己也得產品、技術兩手抓。他帶上負責產品營運的同事，從成都飛到廣東，拜訪了玩具工業帶的多家工廠，大到瞭解產品是如何從設計到投產，小到摸清玩具使用什麼樣的材質、選擇什麼樣的供應商，逐漸建立起新的行業知識體系。發現自己和技術人員在溝通上有障礙後，杜謙給自己報了個講C語言程式碼邏輯的網課，試圖理解AI的底層邏輯。他直言，文科出身的自己學起來確實壓力有點大。不過，他知道自己的重點：相比成為一個精通AI技術的專業人才，他更迫切需要的，是清晰掌握AI技術具體能在他的產品裡發揮那些作用。《AI時代》劇照在銷售一線的阿錢，則面對更複雜的認知錯位。她要面向客戶的具體金融應用場景，推廣公司的AI產品。但是，大部分客戶也面臨來自AI行業的技術語言障礙，“既不是很能明確描繪出自己想要的東西的模樣，也不知道這樣的東西在AI行業裡叫作什麼”。DeepSeek爆火後，阿錢還需要面對越來越多超出理性的期待。“有時感覺客戶在和我講科幻電影，實際上我們只能完成他們想要的20%。”她覺得這樣的“客戶教育”還“挺好玩”，但對於失望的客戶，她得想辦法讓其願意花100萬買下公司的服務。畢竟，只給對方“建構專屬的內部知識庫”“讓員工迅速查到想要的資訊”“最佳化工作流程”的回答，很難應對 “這100萬花得值嗎”的思量。因此，阿錢往往只能在願意投資的大客戶處拿下單子。03 逃離“動物園”阿錢形容，銀行外的世界像叢林，想獲取什麼樣的地位皆有可能。但是，沒有人能給自己兜底，自己可能被餓死，甚至被咬死。為什麼還要往叢林猛扎呢？因為，她想要逃離一座安全的“動物園”。“社會對於每個人的容錯率非常低，恨不得你第一份工作就知道你自己要做什麼。”而她不願意給自己的人生設限，比起安穩，她更享受把一件件事談成、做成，帶給客戶價值的同時，自己能力也得到認可的滋味。往叢林去，義無反顧地離開父母眼中的“鐵飯碗”，也是曉明的選擇。在過去那家央企背景的地產公司，森嚴的等級結構，讓曉明覺得壓抑且心累，“要很小心翼翼去維護好同事和上下級之間的關係。必要的時候，領導講一個不好笑的笑話，你還得跟著笑一下。”《前途無量》劇照無效的加班也讓曉明不解。即便手頭的工作提前完成，他還是要繼續待在工位。如果提前下班，領導會覺得他的工作量不夠飽和，或者直接判定他最近不太積極。到了夜晚，“內卷”的同事還會發個諸如“星光不負趕路人”的圖片。在曉明眼中，“這很噁心”。上學時，曉明挺喜歡建築學專業。在這門專業裡，嚴謹邏輯搭建起的理性框架，交織著人們對空間的感性體驗，讓他覺得很有意思。“但是建築這個行業糟糕透了。”來到職場，曉明發現，空間設計往往讓步於資金的更大化流轉。同時，他還要忍受學校外的職場規則。讓他有落差感的是，面對初中肄業的工程部老闆，科班出身的自己只能乖乖叫聲“X總”，而對方往往趾高氣揚。“在這些人的手下工作，我不知道能學到什麼。”而現在，曉明不僅可以和同事、領導開開玩笑，休息時還能約著吃個飯、出去玩。他接觸的工作也很新鮮，每天工作完成後，能帶給他“明顯比昨天有長進”的感覺。行業的反饋周期也大大縮短——此前在地產行業，他負責的項目往往要兩三年才能建成，而AI項目每項功能的迭代，都要求兩三天實現，這帶給他滿足感。《平凡的榮耀》劇照在上一份工作中理想被碾碎的，還有杜謙。去年許多甲方的預算收縮，再加上新人湧入、AI衝擊，他們的營收比前年“至少縮水一半”。更“勸退”的是，做不了自己想要的作品，他們認為更好的表達、更藝術的表現，並不一定符合甲方的審美。妥協成為常態，“被消耗”的感受與日俱增。他告訴南風窗，“我不想做廣告行業的守墓人。”與其一輩子溫水煮青蛙，逐漸走向平庸，杜謙更願意去賭一把。對於這場all in AI的轉型，他開玩笑說是在“賭命”。目前，團隊已完成產品的技術鏈路部分，響應速度、角色故事等還在最佳化。“產品正式上線銷售之前，所有的東西只能來自我們的揣測和預期。”但杜謙確定的是，他久違的熱情正在這條新賽道上燃燒。04 登上諾亞方舟之後2022年以來，ChatGPT等相繼問世，“AI+”浪潮席捲至金融、醫療等多個行業，也催生了AI產品經理、AI訓練師、資料標註員等新興職業。年輕的AI行業如同一艘諾亞方舟，打撈起迷茫的職場人。但曠野生機的另一面，是混沌生態裡的不確定性。在成功幫助幾名建築專業學生轉行AI後，曉明發現，社交平台上詢問自己跨行經驗的人越來越多，很多人都想知道，AI產品經理能否成為一個好出口。但是，曉明忍不住吐槽，這更像是平台演算法和賣課機構人為製造的焦慮。《又是充滿希望的一天》劇照“說白了就是販賣焦慮，特別是針對建築生的轉行需求。最後搞得人會想，‘全世界都在轉AI產品經理，為什麼我還沒轉成？’本質上這是一種倖存者偏差。”他說，自己經歷了三個月的專業知識補課，才在新崗位上“不虛”。這時間並不算誇張，“如果你也在地產行業很痛苦，很焦慮，一年找不到工作，（轉行AI後）你感覺你抓住了一根救命稻草，求生的本能會激發出你的學習潛力。”作為過來人，曉明想勸後來者理智決策，“想清楚自己到底要做什麼”才是最重要的。“你不能因為說自己在這行幹得不爽就想轉，那你確定到另一個行業後，就能幹得舒服嗎？”這兩年，曉明手下的部門也陸陸續續招到一些來自各個專業的人。在確認新人基本的溝通、協調、表達、邏輯思維能力過關後，他最關心的，還是他們能否在三個月的培訓和學習裡迅速上手並有所產出。“這個行業日新月異，如果只是守著自己的那一畝三分地，很容易被淘汰。”他說。眼下，杜謙正處於“一念天堂，一念地獄”的狀態。他原計畫產品在元旦上線，但由於在技術路徑走了彎路，進度條無奈拉長。AI行業誕生過許多一鳴驚人的神話，也並不缺少粉身碎骨的人。眼下最讓他忐忑的，是產品上線後的反饋，畢竟這是全力傾注後，他們“進入這個行業的標誌”。不過即使失敗，杜謙也不願意重新回到自己的老本行。當下，他對AI硬體市場充滿信心，並不缺少從頭再來的勇氣，“至少，我要做一隻在風口裡的豬。”。他給南風窗發來一份標題為《32歲，我和理想簽了一份生死狀》的心路歷程，告訴記者，“我的人生理想，就是想做一些了不起的大事情。過了30歲，發現，其實（人生）真的在不斷地趨向於平凡普通，所以，轉行對我來說，也算是一次冒險嘗試。”現在，AI，就是杜謙認為的實現理想最好的機會。 (南風窗)

阿里今天發了Qwen2.5-VL的32B版本，達到同等規模的SOTA模型，堪稱開發者福音！千問接連兩三次的模型發佈時間都不太湊巧。今日與DeepSeek V3的更新撞車，而上次發的QwQ-32B以輕量推理模型擊敗了DeepSeek R1,但風頭完全被Manus搶走了！連網友都直呼阿里是AI屆汪峰。不過話說回來，Qwen2.5-VL-32B這個模型還是很值得關注，作為阿里放出的第二大視覺模型，性能甚至超過了更大規模的 Qwen2-VL-72B-Instruct！主要有以下三方面優勢：回覆更符合人類主觀偏好：調整了輸出風格，使回答更加詳細、格式更規範，並更符合人類偏好。數學推理能力：複雜數學問題求解的精準性顯著提升。圖像細粒度理解與推理：在圖像解析、內容識別以及視覺邏輯推導等任務中表現出更強的精準性和細粒度分析能力。從性能上看，Qwen2.5-VL-32B不僅在專長的視覺能力上一騎絕塵：連純文字能力，都達到了同規模模型的SOTA等級：無論是從開發者的本地部署需求出發，還是32B所做的架構更新，都有可圈可點之處。阿里大佬Binyuan Hui表示這個模型尺寸就是為開發人員準備的。在X上找資料的時候，我們甚至發現網友曾向千問團隊大佬隔空喊話。千問的反饋速度可以啊，網友這波許願成功！海外網友也是對該模型讚美有加，經過實測，該模型在識別物體、分析視覺效果、掃描等方面令人印象深刻！甚至能理解一小時的視訊！現在，Qwen2.5-VL-32B已經開源，大家可以在Qwen網頁版快速試用：網頁版：https://chat.qwen.ai/HF：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct加上DeepSeek的更新，今天可以說是中國開源模型的Big Day。一位網友在Hacker News上留言說：很快我就不會再使用任何美國模型了，而是 100% 採用中國的開源模型。（美）基礎模型公司完了，只有賣鏟子的（如 Nvidia、基礎設施公司）和產品公司會贏。案例實測：Qwen2.5-VL-32B可以做什麼雖然Qwen2.5-VL-32B並沒有類似R1的長推理能力，但是其視覺推理仍然表現出色！先來看一個阿里blog裡的demo案例：使用者將高速的限速牌拍給了AI，並問到：我駕駛一輛大卡車行駛在這條路上，現在是 12 點鐘。我能在 13 點之前到達 110 公里多遠的地方嗎？這個案例很有生活感了。就是咱們平時需要用的AI能力。然後AI就開始提取圖片的資訊，開始幫人吭哧吭哧地計算了。最後表示：目標是 13:00 之前到達。然而，根據計算，你將在 13:06 抵達，已經超過了 13:00。知乎網友@北方的郎，以超市的智能預警系統為例，對Qwen2.5-VL-32B進行了一把實測。感覺攝影機配個模型就可以出去打工了。先是測試了一個形跡可疑的男人：模型給出了通知安保的建議。然後又用了一張正常的超市圖進行測試，還是做出了正確識別！再來看一下Qwen2.5-VL-32B理解視訊的能力，據網友實測，本地部署後能做長達一小時的視訊理解。不過在網頁端，則支援10分鐘以內的短影片。小編使用之前看華為Pura的發佈會錄屏片段，詢問下智能助手小藝是如何在使用者的語音指令下，為觀看的B站視訊一鍵三連的：Qwen2.5-VL-32B的響應非常絲滑，而且主要的內容都get到了。不過很可惜的是，我希望AI識別出來這是目前AI大熱的智能體方向，並基於此出發談談技術實現，這一點AI稍弱一些。既要又要：更聰明、更輕量的模型是怎樣煉成的？那麼阿里是怎麼做到讓32B模型如此優秀的呢？HF中給出了一些Qwen2.5-VL的技術細節，可以猜測這仍然是32B模型進化的方面。讓 AI 更懂視訊：動態解析度與影格率訓練為了讓 AI 更好地理解視訊，Qwen2.5-VL 不僅能調整解析度，還在時間維度上引入了動態影格率（FPS）採樣。這樣一來，模型可以在不同的採樣速率下分析視訊，適應各種播放速度和場景。與此同時，mRoPE 也在時間維度上進行了升級——通過IDs（識別碼）和絕對時間對齊，模型學會了理解時間序列和速度變化，甚至能精準定位關鍵時刻，讓視訊分析更智能。高效精簡的視覺編碼器，讓推理更快在視覺處理方面，這一版本的 Qwen2.5-VL 也進行了最佳化。它在 ViT（視覺變換器） 中巧妙地加入了窗口注意力機制，顯著提升了訓練和推理的效率。One More Thing：千問即將支援MCP今天打開Qwen的網頁版，還發現千問已經計畫支援MCP！給不太熟悉MCP的朋友科普一句，這個開源協議由Anthropic去年年底提出，旨在統一大型語言模型（LLM）與外部資料來源和工具之間的通訊方式。簡單來說，MCP就像AI界的USB-C介面，讓AI系統能更方便地連接各種資料來源和功能模組，實現即插即用。對於千問來說，接入MCP意味著它們可以更高效地獲取和處理外部資訊，提升理解和決策能力。看來，阿里在智能體方向有了清晰的藍圖！希望阿里下次發重磅更新的時候，能有運氣選到一個好時機，有實力的同時，也能獲得值得的口碑和聲量。 (51CTO技術堆疊)

近日，隨著小米汽車首款中大型純電SUV，YU7自工信部申報以來持續引爆市場關注。其原廠性能參數已足夠搶眼，而近期曝光的“原廠輪轂改裝生態”及虛擬改裝技術，更將個性化體驗推向新高度。本文將從改裝創新與性能核心兩大維度，解析YU7如何重新定義新能源SUV的“玩車邏輯”。無論是原廠輪轂改裝革命與虛擬體驗創新，都讓這輛性能怪獸再進化，車友們都等不及提車了。正式亮相會在4月份上海車展，正式上市會在6月份。最恐怖的一點是輪轂改裝：原廠生態顛覆後市場，原廠都選配這麼豐富還有後市場什麼事嗎？“240種組合”的官方改裝矩陣，小米YU7申報的輪轂改裝方案堪稱行業標竿，多樣形態：五輻花瓣形、米字型、六輻低風阻等6種基礎造型，覆蓋運動、科技、復古風格；20色輪輞蓋：通過磁吸式快拆設計，使用者可自由更換紫色、螢光綠、啞光黑等配色，單輪轂即衍生出120種視覺組合。這個真的是給後市場改裝帶來個不少的震撼。最關鍵是原廠出品，合法改裝。（素材來源/@狂野彪車）性能適配：19/20/21英吋輪轂匹配不同續航版本，如21英吋低風阻輪轂可將續航提升至770km（CLTC工況），這一設計巧妙平衡美學與功能，既滿足“顏值黨”的個性化需求，又以原廠認證規避非法改裝風險，被網友稱為“官方外掛”。（素材來源/@小米YU7探索日記）除了原廠的選配包，還有很多網友打造了虛擬改裝工具：雲端試裝的未來體驗，小米同步推出“YU7虛擬改裝實驗室”，使用者可通過小米汽車APP實現：即時渲染預覽：上傳車身顏色照片後，AI自動生成不同輪轂搭配效果圖，支援360°動態展示；小米YU7可不只有顏值，還有性能核心：原廠即巔峰的硬核實力，雙電機版：3.2秒破百的賽道基因。YU7四驅版搭載前220kW+後288kW雙電機，綜合功率508kW（691馬力），零百加速僅需3.2秒，這一資料已超越保時捷Macan Turbo等燃油性能SUV。配合Brembo定製卡鉗（可選紅/黃配色）與米其林PS4S高性能輪胎，其賽道模式下的操控極限令人期待。（素材來源/@1087設計師）續航與能效：長途穿越無焦慮，單電機後驅版：235kW電機+101.7kWh電池，CLTC續航最高820km，實測滿電續航可支援北京至青島單程（約660km），超低風阻：0.23Cd風阻係數（較Model Y低6%），結合智能熱管理系統，高速工況能耗最佳化15%。雷軍親自實測的“15小時1310km跨省續航挑戰”，更驗證了YU7“性能與效率兼得”的工程哲學。（素材來源/@ReJArry）底盤與智能化協同，前雙叉臂+後五連桿懸架：標配空氣彈簧與CDC電磁阻尼，支援10檔軟硬調節，Xiaomi Pilot 4.0：依託雷射雷達與200TOPS算力，實現高速NOA與自動泊車聯動，讓性能釋放更安全。（素材來源/@電車記錄儀）還有博主@Mo- Power小莫畫車 出品的地表最強SUV? 小米YU7 Ultra Mototype 小莫是一個喜歡小鋼炮的人，感覺這次小米YU7大機率是不會出原型車賽車了，所以我嘗試做一個自己想像中的YU7 Ultra Mototype。我覺得鋼炮的樣子比轎車有感覺，你們覺得呢？正如網友所言：“以前買車後改裝是怕交警查，現在買YU7不改裝是怕朋友圈沒人讚。”小米YU7以原廠性能為基底，通過輪轂改裝生態與虛擬體驗創新，重新劃定了新能源SUV的競爭維度。當友商仍在卷參數時，小米已用“可玩性”開闢新戰場。這款預計6月上市的車型，或將掀起一場從產品到商業模式的全面革命。有沒有提前預定小米YU7的朋友集合下？ (改裝車)（素材來源/@小米YU7探索日記）