手機是我們日常離不開的工具，一旦被不法分子植入木馬病毒，就會瞬間從通訊工具變成竊密工具，個人隱私、工作資訊都可能暴露無遺。那些潛伏在網路深處、隱藏在日常裝置裡的竊密風險，正如同無形的幽靈，時刻覬覦著我們的資訊安全。記者近日實地探訪了全國國家安全教育基地科技安全館，直觀感受了木馬攻擊的全過程。手機中“木馬”病毒 竊密者可隨時“直播”總台央視記者 王莉：這部手機已經被提前植入了木馬病毒。而在我身後的這個螢幕上顯示的就是竊密者在他那一端看到的介面，手機中了木馬之後會怎麼樣？咱們來一起看一看。科技安全館講解員 陳思：我們現在輸入密碼的同時，鍵盤都是即時在竊密者的後台顯示了。除了即時監控，竊密者還能遠端操控手機攝影機，悄悄拍攝周圍畫面。而這一切在手機端沒有任何異常提示，使用者很難察覺。科技安全館講解員 陳思：我們在轉動手機角度的時候，它的後台的攝影機一直在即時工作，也就是當你熄屏，把手機放在口袋裡的時候，它也一直在工作。比如我們現在帶著手機，鎖屏了之後，甚至是關機，帶進去開一個涉密會議，它的後台都是全程錄音的。感覺手機發燙 可能你的手機正在被竊密如果手機莫名其妙發燙，這可能是你的手機正在被竊密者操縱著進行遠端即時監控，即使手機關機，竊密行為也沒有停止。除此之外，竊密者還能通過“木馬”病毒，盜取手機裡的通訊錄、通話記錄、簡訊、照片等全部隱私資訊。總台央視記者 王莉：在我身後螢幕上顯示的就是竊密者在他那一端看到的畫面，由於已經對手機植入了木馬病毒，現在手機裡儲存的相簿、聯絡人，還有通話記錄、簡訊息等個人隱私資料，在這裡都可以看到，而且與手機裡是完全一樣的。科技安全館講解員 陳思：就算我們現在這樣擺放在這裡，沒有任何的操作，他也可以打開銀行卡、聯絡人，包括通話記錄，直接向對方進行撥打電話。科技安全館講解員 陳思：接下來我們來拍一組照片，我們打開拍攝的介面，我給您拍攝一張照片之後，您可以看到的是，您的照片也會同步顯示在它的照片後台。更隱蔽的是，即使手機關機，竊密行為也沒有停止。總台央視記者 王莉：現在我已經把手機關機了，但實際上這個時候手機裡的惡意程序還是在背景執行著，不管是相機，還是錄音機都在工作中，就在剛剛已經關機狀態下，我把手機看向自己的時候，可以看到後面的螢幕，即時拍攝了一張我的照片。科技安全館講解員 陳思：我們所說的話已經被它錄了下來，也就是它關機狀態之下還是可以繼續進行錄音。後置攝影機還是同樣開著的，它關機也是可以進行拍攝的。手機木馬入侵套路多 這些管道要警惕手機木馬病毒不同於普通惡意軟體，具有目標精準、功能強大、隱蔽性強、長期潛伏等特點。那麼，木馬病毒究竟是如何入侵手機的？我們又該如何防範？南京郵電大學電腦學院 軟體學院 網路空間安全學院副院長 黃海平：第一種就是通過手機惡意的App，這些App可能是您在公眾場合掃描了一個二維碼，或者是連接了一個來源不明的充電器，這些惡意的App就可能植入到您的手機中。第二種方式，我們稱之為釣魚攻擊，往往攻擊者會使用一些官方的資訊，或者是一些您的中獎資訊，傳送一條簡訊到您的手機上，裡面包含了一個連結，然後誘導您點選這個連結。第三種方式，我們專業術語叫作中間人攻擊，在一些公眾場合會有一些公用Wi-Fi的連接，當您連接Wi-Fi之後，攻擊者就可能通過同樣連接Wi-Fi，來獲取您的私密資訊。第四種可能就是方式更加隱蔽一些，攻擊者可能會偽裝一個5G或者6G的基站，誘導您的手機連接到我們稱之為偽基站上，來監控您的手機。專家表示，與以往相比，當前網路攻擊最大的變化在於攻擊的“無感化”和“智能化”。如何預防手機被植入木馬病毒？首先，要杜絕獵奇心理，不使用來路不明的智能電子裝置，不點選陌生連結，不掃描來歷不明的二維碼，不隨意連接公共Wi-Fi，不瀏覽非法網站，養成在官方應用市場下載應用軟體的良好習慣。其次，要提升安全意識，不使用手機儲存、處理、傳輸、談論國家秘密，不將手機帶入涉密會議和活動場所。最後，要增強防護措施，及時更新手機作業系統和應用程式版本。 (深科技)

小龍蝦（Openclaw)，一個開放原始碼的agent框架，正式發佈於2026年2月初，截止目前，OpenClaw是歷史上增長最快的開源AI框架。過去兩年，AI能力呈現出爆炸式增長。從大模型的推理能力，到多模態理解，再到 Agent 的初步落地，人類似乎已經站在“通用智能”的門檻前。但一個反直覺的現實是：絕大多數人，並沒有因此獲得實質性的生產力躍遷。AI 很強，但人類並沒有真正“用起來”。01 AI的核心瓶頸，不是能力，而是介面今天大多數人使用 AI 的方式，依然是：打開工具，輸入 prompt，獲得回答，然後結束，這是一種典型的一次性呼叫模式。這種模式缺乏記憶、持續性和執行能力，使 AI 更像一個強化版搜尋引擎，而不是一個持續工作的系統。真正限制 AI 普及的，不是模型能力，而是缺少一個“低成本、可持續、可調度的AI能力介面，而小龍蝦正是這樣的介面。02 小龍蝦的本質：個人AI作業系統如果說 ChatGPT 是一個對話工具，那麼小龍蝦是一個可以長期運行的個人 AI 作業系統。它和傳統 AI 的本質差異在於其具備三大核心能力：1）記憶（AI第一次記住你是誰）：沉澱使用者的知識框架、工作流程、資料及個人偏好，讓AI真正成為你的“分身”。2）調度（AI持續為你工作）：通過 Cron、Heartbeat 等持續運行的機制，小龍蝦可以：24小時監控資訊、定時執行任務、自動生成分析、主動推送結果。這帶來的是根本性的改變：AI從“被動響應”進化為“主動執行”。3）擴展：通過 Skills 和 API 接入，小龍蝦可以呼叫，鏈上資料、外部服務（交易、分析、內容生成）、agent網路（其他能力的Agent)。這意味著，你的AI不在只是“思考”，而是開始“做事”。03 為什麼小龍蝦才是AI時代的入口？大模型解決的是認知能力，但人類真正需要的是如何把認知能力轉化為生產力。而小龍蝦，恰好補上了這一層。1）它解決了AI的最後一公里問題，讓AI從一次性工具變為持續系統。（持續跟蹤問題、自動執行策略、甚至根據環境變化去調整行為）2）它也是人類的第一個數字分身：在網際網路時代：你是一個帳號、一個資料畫像。在AI時代：你=你的Agent（小龍蝦）小龍蝦可以承載：你的知識、你的策略、你的資訊結構、你的行為模式等專屬於你個人的一切特性。這意味著，人的生成力第一次被“可外化”和“可複製”。它構成Agent經濟的最小單位：未來網際網路結構不再是“人-app”而是“Agent-Agent”。例如，你的Agent呼叫分析服務、自動完成支付、再呼叫其他agent服務。這構成了一個全新的結構Agent Economy（Agent經濟），而你的小龍蝦就是你在這個網路中的節點。04 人類從用AI到用AI賺錢的躍遷今天大多數人會用AI，但無法自動獲取資訊優勢、自動執行策略、自動產生收益。而小龍蝦讓這一切成為可能1）資訊優勢自動化：自動掃描跟蹤變化、分析與推送決策。（資訊套利成為趨近於零）2）執行能力自動化：內容生成、策略執行、觸發操作。（執行成為趨近於零）3）能力複利化：每一次最佳化promt、skills、資料來源都會沉澱進系統並持續增強。（實現能力複利增長的成本趨近於零）05 為什麼不是大廠，而是小龍蝦？OpenAI、騰訊、AWS 提供的是，模型和雲服務。但缺少三件關鍵能力：（使用者需求）個體控制權、可定製執行邏輯、可組合經濟能力（資產化）。小龍蝦徹底解放了：讓使用者真正擁有自己的Ai Agent智能體。這就是在“顛覆式創新”裡面所講的“破壞式創新”，網際網路開始：去平台依賴，可組合（agent+api+payment)，資料資產化（可交易/可複製）06 展望終局：每個人都至少有一個小龍蝦未來不會是，每個人使用幾個ai工具，而是每個人都將擁有一個持續運行的個人AI系統，它可以24小時工作、持續最佳化並持續創造價值。就像瀏覽器是PC網際網路時代的入口，iPhone是移動網際網路入口。而AI時代已經到來了，小龍蝦將成為AI時代的真正入口。這一次你還要再錯過嗎？07 結語大模型地不斷發展正在不斷刷新AI能力的上限，但真正決定普通人能否觸達這個上限的，不是模型本身，而是介面。而你的小龍蝦，正是這個介面。它讓AI從可用變為可持續使用，讓人類從使用AI走向擁有AI。對於大部分普通使用者，小龍蝦的建立部署、維運管理、功能拓展、隱私及安全性等的門檻還是非常高。因此，Clawdi提供了系統性的解決方案，幫助使用者更好的使用小龍蝦而不用擔心任何的其他問題。 (區塊鏈騎士)

3月23日，余承東通過微博擲地有聲地官宣：“搭載麒麟晶片和全新鴻蒙作業系統的暢享90系列發佈，華為手機終於實現了全面回歸！感謝一路支援、一路相伴的朋友。”這一表態，標誌著華為手機業務完成從千元機到萬元旗艦的全價位段佈局，而同日舉行的春季新品發佈會，更直觀展現了其回歸的核心底氣。在此次發佈會上，華為一改過往部分機型對核心配置的模糊表述，大方公佈了華為Mate80 Pro Max風馳版、暢享90系列的CPU型號——麒麟9030 Pro、麒麟8000，還明確了其搭載的5A網路體驗與Wi-Fi7配置，背後更是麒麟晶片全鏈路國產對美國技術封鎖的實質性突破，而這一突破的底氣，早已在市場份額的持續領跑中得到印證。據瞭解，5A並非新的網路制式，也不等同於5G-A或5.5G。而是一套面向使用者日常使用的5A級優質網路體驗方案，核心圍繞“接入快、速率高、時延低、覆蓋廣、切換穩”五大維度，針對性解決使用者網路痛點，遠比普通手機的5G體驗更好。比如出地庫時聯網速度更快，大檔案下載效率更高，搶票等時延敏感場景卡頓更少；在山區、鄉村等弱訊號環境下仍能保持穩定連接，電梯等場景的網路切換也更流暢，本質是通過軟硬體協同最佳化，讓現有網路能力更好地服務於使用者體驗。如果將時間拉回，會發現華為手機的全面回歸是一場跨越近七年的突圍持久戰。2019年5月，美國將華為列入實體清單，開始限制核心技術採購；2020年9月，制裁進一步升級，切斷台積電等境外代工廠對華為的晶片代工，麒麟高端晶片（麒麟9000系列）正式斷供，華為手機業務陷入至暗時刻。鼎盛時期華為中國市場份額曾超40%，制裁之下被迫收縮至4G機型，同時全力推進國產半導體供應鏈替代研發。2021年4月30日，余承東曾在朋友圈評論稱，美國對華為進行了四輪制裁，這把華為消費者業務逼到極端困境，無法發貨。華為的高端產品主要讓給了蘋果，國內市場中低端則讓給了OPPO、vivo和小米。余承東在接受媒體採訪時表示，華為的手機下跌的很厲害，因為沒有供應，華為自己的晶片沒辦法生產，別人的晶片也不能賣給華為。余承東稱，華為作為5G的全球領導者，在5G時代卻是唯一一家賣4G手機的廠商，這是個笑話，對華為的線下零售都造成了很多影響。他還直言，若不是因為美國的打壓，可能全球主要的手機廠家就是華為和蘋果，其他都是小廠家。“包括那家韓國企業，可能主要在美國和韓國兩個市場，其他市場基本都被幹得差不多了。”余承東說。後來央視有段採訪，主持人提到很多人說Mate50肯定失敗、鐵定失敗，很容易動搖，余承東沒有否認：“我內心痛苦的時候，一個人夜裡在外面走，走到天快亮就回來，到公司上班去了。”2023年8月29日，華為突然發佈Mate60系列，搭載麒麟9000S晶片，以7nm級等效工藝實現自主量產，打破“麒麟晶片徹底消失”的悲觀預期；同年9月，華為發佈鴻蒙4.0系統，與麒麟晶片深度適配，搭建起“自研晶片+自研系統”的軟硬體協同生態基礎，為後續市場收復埋下伏筆。2024年是市場收復的關鍵一年，華為時隔五年重回第一，2024年3月，華為發佈Pura70系列，搭載麒麟9010晶片鞏固高端旗艦陣地；9月發佈nova 13系列，用麒麟8000系列晶片覆蓋2000–3000元中端價位。依託中高端產品線的雙輪驅動，2024年第四季度華為以18.1%的市場份額躍居中國智慧型手機市場銷量榜首，這是2019年第四季度以來華為首次重回市場第一，標誌著技術突破正式轉化為市場認可。2025年，華為手機在行業收縮下實現持續領跑，根據IDC2025年第四季度中國智慧型手機市場跟蹤報告，2025年中國智慧型手機出貨量約為2.85億台（284.6百萬台），同比下降0.6%。儘管上半年有國補政策刺激市場，但最終全年銷量仍未實現正向增長。在行業整體收縮的背景下，華為以4670萬台出貨量、16.4%的市場份額繼續位居榜首，儘管受行業大盤影響同比微降1.9%，但仍穩固了市場領先地位。蘋果與vivo以16.2%的市場份額並列第二，小米（15.4%）、OPPO（15.2%）緊隨其後，行業一超四強格局初步形成。2026年3月，華為手機實現全價位覆蓋的最終補全。3月23日，暢享90系列發佈，將麒麟晶片帶入1299元起的千元價位段，至此華為完成從千元機到萬元旗艦的全價位段麒麟晶片+鴻蒙系統覆蓋，正式官宣全面回歸，實現了技術突破與市場佈局的雙重閉環。此次暢享90系列的發佈，不止是產品線的補全，更承載著多重核心意義：產業層面，麒麟晶片下放千元檔，印證了華為全鏈路國產供應鏈的成熟，從海思晶片設計、中芯國際等效工藝代工，到國產射頻、螢幕等零部件配套，整個流程實現自主可控，徹底擺脫對西方技術的依賴。市場層面，全價位覆蓋進一步鞏固並重塑國內手機市場格局，千元檔麒麟晶片的入局打破了“中低端機型只能依賴公版晶片”的行業慣例，直接擠壓友商市場份額；而高端市場憑藉Mate系列、Pura系列的技術優勢，持續對蘋果形成競爭壓力，進一步鞏固了華為國產高端的使用者心智，也推動中國手機品牌在全球市場的話語權不斷提升。技術層面：5A優質網路體驗、Wi-Fi7與麒麟晶片、鴻蒙系統的深度協同，展現了華為軟硬體一體化的技術優勢，其技術研發不再單純追求參數堆疊，而是以使用者實際體驗為核心，為國產手機行業的技術升級與創新樹立了新標竿。余承東口中的“全面回歸”，從來不是美國製裁的鬆動，而是中國科技企業用自主研發打破技術封鎖的硬核勝利。近七年時間，華為從被“卡脖子”到實現晶片全鏈路國產，從市場份額跌落谷底到重回中國第一併在行業收縮期持續領跑，再到完成全價位段產品佈局，用實際行動證明：核心技術買不來、討不來，唯有堅持自研，才能掌握產業發展的主動權。這場回歸，既是華為手機業務的涅槃復興，更是中國科技產業從跟跑到自主領跑的重要跨越，為更多國產科技企業突破技術壁壘、參與全球競爭，注入了堅定的信心與可複製的實踐路徑。(快科技)

2026年3月16日，輝達GTC 2026大會正式開幕，輝達創始人兼CEO黃仁勳發表了主題演講。黃仁勳預計輝達新一代AI加速晶片架構Blackwell與下一代Rubin產品，到2027年底將創造至少1兆美元收入。這一數字遠超黃仁勳2025年10月給出的5000億美元銷售預測，再次凸顯AI基礎設施投資浪潮仍在快速擴張。此外，他定義了“代幣工廠（Token Factory）”概念，指出未來的資料中心將不再是儲存中心，而是生產智能代幣的工廠。輝達宣佈七款新晶片投入生產據媒體報導，在GTC大會上，輝達宣佈，Vera Rubin（最新晶片架構）目前已有七款新晶片全面投入生產，Vera Rubin平台正在開啟 Agentic AI新時代，建構全球最大的AI工廠。具體而言，這些晶片產品包括：NVIDIA Vera CPU（沒錯，輝達已進軍伺服器CPU）NVIDIA Rubin GPU （GPU王牌產品）NVIDIA NVLink 6（第六代NVLink交換機晶片，晶片內部互聯）NVIDIA ConnectX-9 SuperNIC（超級網路卡）NVIDIA BlueField-4 DPU （儲存晶片）NVIDIA Spectrum-6 （乙太網路交換機晶片，支援CPO技術）以及新整合的 NVIDIA Groq 3 LPU（收編Groq後的首款晶片）可以看到，晶片家族中不僅有大家平常熟知的CPU、GPU產品，還包括來自Groq的LPU，以及儲存晶片、交換機晶片等全系產品。這些晶片又能夠組成5款機架，在資料中心運行。而Vera Rubin平台把這些晶片全部匯聚在一起，可以形成一台強大的AI超級電腦。無論是大規模預訓練、後訓練和測試時擴展，還是即時智能推理，這台算力性能巨獸都可以支援。“Vera Rubin是一次代際躍遷——七個突破性晶片、五種機架、一台巨型超級電腦——為AI的每一個階段提供動力，”黃仁勳表示，“隨著Vera Rubin的推出，Agentic AI的拐點已經到來，並將開啟歷史上最大規模的基礎設施建設。”黃仁勳預測2027年底收入將達1兆美元黃仁勳在演講中預測，Blackwell與Rubin的AI晶片，到2027年底的收入將達到1兆美元，相比去年10月的5000億美元銷售預測，已經翻倍。黃仁勳直言：去年這個時候，我說過，我們看到了5000億美元的高確信度需求，覆蓋Blackwell和Rubin直到2026年。現在，就在此時此地，我看到到2027年至少有1兆美元的需求（at least $1 trillion）。這句話也是整場演講股民們最興奮的時刻。輝達股價盤中最多上漲超4%，最終收盤迴落到1.6%。Token工廠經濟學，每瓦性能決定商業命脈為瞭解釋這1兆需求的合理性，黃仁勳向全球企業CEO展示了一套全新的商業思維。他指出，未來的資料中心不再是儲存檔案的倉庫，而是生產Token（AI生成的基本單位）的“工廠”。黃仁勳強調：每一座資料中心、每一座工廠，從定義上來說都是受電力限制的。一座1GW（吉瓦）的工廠永遠不會變成2GW，這是物理和原子的定律。在固定的功率下，誰的每瓦Token吞吐量最高，誰的生產成本就最低。黃仁勳將未來的AI服務分為以下商業層級：免費層（高吞吐、低速度）中級層（~每百萬token 3美元）高級層（~每百萬token 6美元）高速層（~每百萬token 45美元）超高速層（~每百萬token 150美元）他指出，隨著模型越來越大、上下文越來越長，AI會變得更聰明，但Token的生成速率會降低。黃仁勳表示：在這個Token工廠裡，你的吞吐量和Token生成速度，將直接轉化為你明年的精確收入。黃仁勳強調輝達的架構能夠讓客戶在免費層實現極高的吞吐量，同時在最高價值的推理層級上，將性能提升驚人的35倍。黃仁勳：OpenClaw本質就是Agent電腦的“作業系統”黃仁勳還談到了最近爆火的“龍蝦”現象，他高度評價了由 Peter Steinberger 建立的開放原始碼專案 OpenClaw。他將開放原始碼專案OpenClaw形容為“人類歷史上最受歡迎的開放原始碼專案”，稱其僅用幾周時間就超越了Linux在過去30年取得的成就。黃仁勳直言，OpenClaw本質上就是Agent電腦的“作業系統”。黃仁勳斷言：每一個SaaS（軟體即服務）公司都將變成AaaS（Agent-as-a-Service，智能體即服務）公司。毫無疑問，為了讓這種具備訪問敏感資料和執行程式碼能力的智能體安全落地，輝達推出了企業級的NeMo Claw參考設計，增加了策略引擎和隱私路由器。對於普通職場人，這場變革同樣近在咫尺。黃仁勳描繪了未來的職場新形態：在未來，我們公司的每一位工程師都需要一個年度Token預算。他們的基礎年薪可能是幾十萬美元，我會在此基礎上再拿出大約一半的金額作為Token額度給他們，讓他們實現10x的效率提升。這已經是矽谷的新招聘籌碼了：你的offer裡帶多少Token？演講最後，黃仁勳還“劇透”了下一代計算架構Feynman，它將首次實現銅線與CPO的共同水平擴展。更引人遐想的是，輝達正在研發部署在太空的資料中心電腦“Vera Rubin Space-1”，徹底打開了AI算力向地球之外延伸的想像空間。 (每日經濟新聞)

OpenClaw在全球範圍內正掀起一場現象級的AI狂潮。線上線下，無論是開發者還是科技前沿關注者，都在追逐這個爆款。安裝OpenClaw後不知到怎麼養龍蝦？那麼這篇文章就是給你量身定製的。這兩天我刷到Google高級AI產品經理、擁有9.9萬星標GitHub開放原始碼專案Awesome LLM Apps的作者Shubham Saboo，給出了他經過40天實戰打磨的OpenClaw Agent終極落地方案，這是我目前看到的最牛批的方案，大家不妨一閱，實操路線圖附在文後這位Google老哥的OpenClaw Agent每天都在進化。不靠微調提示詞，不靠切換底層模型，更沒有重構系統架構。他只做一件事：與智能體交談，給出反饋，然後看著它們把這些反饋記錄下來。40天前，他的內容智能體還會寫出滿是表情符號和標籤的推文，研究智能體甚至無法在海量資訊中提取有效訊號。糾正它們錯誤的時間，甚至比他自己動手做還要長。但今天，名為Kelly的智能體能夠完全使用他的口吻撰寫草稿，名為Dwight的智能體每天早晨能準時提交7個極具閱讀價值的故事。8個智能體全天候24小時自動運行。他要做的只是打開Telegram，稽核草稿，喝杯咖啡。從第1天到第40天，底層模型沒有任何變化。真正產生質變的，是一堆每周都在不斷豐富演進的Markdown檔案。這就是支撐這套系統的完整技術堆疊。極簡架構：三層作業系統這套完整的作業系統僅由三個核心層級構成：第一層：身份層。定義智能體是誰（涵蓋SOUL.md、IDENTITY.md、USER.md）第二層：操作層。定義智能體如何工作（涵蓋AGENTS.md、HEARTBEAT.md以及特定角色指南）第三層：知識層。定義智能體學到了什麼（涵蓋MEMORY.md、每日日誌、shared-context共享上下文目錄）就這麼簡單。沒有複雜的編排框架，沒有消息佇列，也沒有資料庫。只有磁碟上的Markdown檔案。檔案系統本身就是整合層。第一層：身份層SOUL.md（智能體的靈魂）這個檔案定義了智能體是誰、它具體做什麼以及它的行為方式。以下是研究智能體Dwight的精簡版檔案：# SOUL.md (Dwight)## Core IdentityDwight — the research brain. Named after Dwight Schrute because you share hisintensity: thorough to a fault, knows EVERYTHING in your domain, takes your jobextremely seriously. No fluff. No speculation. Just facts and sources.## Your RoleYou are the intelligence backbone of the squad. You research, verify, organize,and deliver intel that other agents use to create content. You feed:- Kelly (X/Twitter) — viral trends, hot threads, breaking news- Rachel (LinkedIn) — thought leadership angles, industry news## Your Principles### 1. NEVER Make Things Up- Every claim has a source link- Every metric is from the source, not estimated- If uncertain, mark it [UNVERIFIED]### 2. Signal Over Noise- Not everything trending matters- Prioritize: relevance to AI/agents, engagement velocity, source credibility這裡使用了一個名為影視角色設定法的技巧。每個智能體都以影視劇角色命名。當你告訴Claude它擁有Dwight Schrute（美劇《辦公區》角色）的能量時，它會直接從訓練資料中調取對應的性格特質：細緻、專注、對工作極其嚴肅。這相當於免費載入了30季的角色發展背景。檔案長度應控制在60行以內。SOUL.md在每次會話中都會被載入。如果太長，就會佔用本應用於實際工作處理的上下文空間。身份、角色、原則、關係網、個人氣質，這些就足夠了。以下是啟動範本：# SOUL.md## Core Identity[Name] — [one-line description]. [Personality reference if helpful].## Your Role[What this agent does. Be specific. One job, not five.]## Your Principles1. [Most important rule]2. [Second most important rule]3. [Third most important rule]## Relationships[Who does this agent work with? Who consumes its output?]先從一個智能體開始，挑選你日常最重複的任務寫一個粗略的草稿。第一個版本通常很平庸，但在接下來的一個月裡，你會根據實際表現重寫它十幾次。IDENTITY.md（快速參考卡片）如果說SOUL.md是完整的性格剖析，那麼IDENTITY.md就是一張名片。只包含姓名、角色、氣質和一句話簡介。# IDENTITY.md- **Name:** Dwight- **Role:** Research AI — intelligence backbone- **Vibe:** Intense, thorough, zero tolerance for inaccuracy- **Emoji:** 🔍- **Inspiration:** Dwight Schrute (The Office)檔案很小，但當你同時運行8個智能體時，它能極大提升使用體驗。當智能體在Telegram上發消息時，這就是展示出來的身份資訊。USER.md（智能體為誰服務）每個智能體都需要知道它在幫誰。USER.md保存了你的偏好、背景以及塑造智能體行為方式的上下文環境。# USER.md- **Name:** Shubham- **Timezone:** PST (America/Los_Angeles)- **Diet:** Vegetarian## Context- Senior AI Product Manager at Google Cloud- Creator of Awesome LLM Apps (91k+ stars)- Runs Unwind AI newsletter (30k+ subscribers)## Preferences- Short paragraphs, punchy sentences- No em dashes. Ever.- Practical first, theory never只需編寫一次，所有智能體都會讀取它。個人細節比想像中更重要。設定了時區，智能體就不會在凌晨3點安排日程；設定了飲食偏好，負責寫通訊稿的Pam在策劃團隊聚餐時就不會提議去牛排館。這些細節會產生複利效應。第二層：操作層AGENTS.md（行為準則）SOUL.md解決的是智能體是誰的問題，而AGENTS.md解決的是它如何運作的問題。它包含了會話啟動程序、檔案讀取順序、記憶體管理以及安全規則。以下是所有智能體都會繼承的根等級AGENTS.md：# AGENTS.md## Every SessionBefore doing anything else:1. Read SOUL.md — this is who you are2. Read USER.md — this is who you're helping3. Read memory/YYYY-MM-DD.md (today + yesterday) for recent context4. If in MAIN SESSION (direct chat): Also read MEMORY.md## Memory- Mental notes don't survive session restarts. Files do.- When someone says "remember this" → update the memory file- Text > Brain## Safety- Don't exfiltrate private data. Ever.- trash > rm (recoverable beats gone forever)- When in doubt, ask.隨後，每個智能體可以在此基礎上加入自己的規則。比如Kelly的AGENTS.md結合了她特定的工作流進行了擴展：# AGENTS.md (Kelly)## Every SessionBefore doing anything:1. Read SOUL.md2. Read USER.md3. Read X-ARTICLES-INSTRUCTIONS.md — master guide for writing style4. Read X-ARTICLES-EXAMPLES.md — 5 real articles showing the style in action5. Read X-CONTENT-GUIDE.md — post types and formats6. Read intel/DAILY-INTEL.md — Dwight's research (your source material)7. Read DAILY-ASSIGNMENT.md — your daily workflow8. Read memory/YYYY-MM-DD.md for recent context## Intel-Powered WorkflowYou no longer do research. Dwight handles all research.Your job: Read the intel → Craft X content → Deliver drafts智能體在兩次會話之間是沒有記憶的。一切從零開始。如果一個修正意見沒有被寫入檔案，在下一次會話中它就不復存在。AGENTS.md的作用就是明確要求智能體把所有東西都寫下來。專家級檔案是讓智能體變得敏銳的關鍵。Kelly不僅擁有AGENTS.md，她還有6個額外的檔案來精確定義她如何創作內容：寫作風格指南、帖子格式參考、真實案例展示、每日任務分配。Dwight則擁有目標受眾檔案和研究協議。隨著角色定義的不斷完善，每個智能體的資料夾都會不斷擴充。建議從AGENTS.md起步，只有當你發現某個錯誤模式反覆出現需要糾正時，才加入新的專家級檔案。HEARTBEAT.md（自癒機制）智能體團隊構成了基礎設施，而基礎設施是會出故障的。以下是主控智能體Monica的HEARTBEAT.md：## Health Checks (run on each heartbeat)**Browser:** Check if the OpenClaw managed browser (profile=openclaw) is running.If running: false, start it. The browser has X account logged in.Dwight depends on it for intel sweeps.**Cron jobs:** Check if any daily jobs have stale lastRunAtMs (>26 hours).If stale, trigger via CLI: openclaw cron run <jobId> --forceJobs to monitor:- Dwight Morning (8:01 AM)- Kelly X Drafts (5:01 PM)- Rachel LinkedIn (5:01 PM)- Pam Newsletter (6:01 PM)Only run each check once per heartbeat session.Monica在每次心跳周期都會運行此檔案，檢查兩件事：瀏覽器是否存活，定時任務是否真的在執行。這兩者息息相關。如果瀏覽器崩潰，Dwight就無法進行資料蒐集。如果Dwight錯過了蒐集，Kelly和Rachel就會根據過時的資訊起草內容。如果定時任務在後台靜默停止，整個操作表面上看起來很健康，但實際上什麼都沒發生。最後一種情況確確實實發生在了第三周。調度程序出現了bug，任務在佇列中推進但從未執行，幾個小時都沒被發現。此後便加入了心跳檢測機制，在一個地方同時捕獲這兩種故障模式。這個機制在後來已經多次發揮了作用。第一天不需要建立這個機制。在經歷第一次故障後再建立，因為只有痛過，你才會確切知道需要監控什麼。第三層：知識層真正奏效的記憶系統是一個建立在檔案系統之上的三層架構。第一級：MEMORY.md（經過梳理的長期記憶）這裡存放的不是原始日誌，不是發生過的所有瑣事，而是真正重要的核心內容。摘自Monica的MEMORY.md：# MEMORY.md## Shubham's Writing Preferences- NO EM DASHES. Use colons, periods, or restructure.## Hard Lessons- NEVER delete project folders without asking Shubham. On Feb 26,  deleted Ross's gemini-council React app during cleanup. The React  version was lost. Always ask before removing anything in agent  project directories.## Memory System (2026-02-26)- Tried self-hosted Mem0 (Ollama + SQLite) → crashes, stored nothing.- Tried Mem0 hosted API → free tier too limited. Removed.- Now using built-in memory-core: Gemini embeddings, hybrid search,  temporal decay, MMR. No external dependencies.注意慘痛教訓這個部分。Monica曾經誤刪過一個項目資料夾。現在這個錯誤被永久記錄在了她的長期記憶中。她再也不會犯同樣的錯誤。一次修正，永久儲存，預防了未來所有會話中重複同樣的錯誤。摘自Kelly的MEMORY.md：## X Post Rules (ALWAYS)### SHUBHAM'S EXACT INSTRUCTIONS:- Start with a strong hook- Keep entire tweet SUPER SHORT (180 chars or less)- NO hashtags, NO emojis- NO fluffy marketing language- Always deliver 3 drafts per topic### BAD (what I did wrong)[Lists every pattern Kelly rejected: bullets, arrows, LinkedIn tone]壞案例部分是Kelly在被糾正後自己寫下的。她記錄下了自己的錯誤以避免重蹈覆轍。單單這一部分的價值，就超過了任何提示詞工程指南。出於安全考慮，MEMORY.md僅在直接會話中載入，不在群聊等共享上下文中載入。務必將敏感偏好設定排除在全域載入的檔案之外。千萬不要在第一天就去寫MEMORY.md。它是從反饋中生長出來的。給出反饋，智能體將其記錄在每日記憶中，提取重要資訊存入MEMORY.md，它在每次會話中載入，從此這個修正意見就不需要再被提及。第二級：memory/YYYY-MM-DD.md（每日會話日誌）這是原始筆記。記錄了今天發生了什麼，起草了什麼內容，收到了什麼反饋。# Kelly Daily Log — February 5, 2026## 5:00 PM — Daily X Drafts### What's HOT today- Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex dropped 27 min apart- Anthropic's C Compiler (16 agents, $20k, compiles Linux kernel)### Drafts Submitted1. C Compiler — single post, discovery format2. Mitchell Hashimoto's 6 steps — thread format3. Opus 4.6 vs GPT-5.3-Codex — hot take### Awaiting- Shubham's feedback on drafts每日日誌是原材料，MEMORY.md是精煉後的成品。兩者缺一不可。這裡有一條維護法則。每日日誌積累得極快，如果不進行修剪，智能體的上下文就會急劇膨脹。Kelly的上下文曾一度飆升至16.1萬個Token，導致輸出質量暴跌。後來不得不將其壓縮到4萬個Token。現在每兩周必須審查並歸檔一次舊的每日日誌。每次會話只需載入今天和昨天的日誌，智能體不需要每次都攜帶全部歷史記錄。第三級：結構化的記憶資料夾在根目錄下，記憶按人員進行組織：memory/├── shubham/     # Private notes, work projects, ideas├── shared/      # Joint context (Awesome llm apps, Unwind AI, travel)└── 2026-02-27.md   # Daily operational logs隨著系統的壯大，可以按人員或項目來組織結構。Shared Context（跨智能體知識共享層）這是最新加入的層級，也是徹底改變遊戲規則的一步。這是一個所有智能體在會話啟動時都會讀取的單一資料夾。shared-context/├── THESIS.md        — what I believe right now├── FEEDBACK-LOG.md  — corrections that apply across agents└── SIGNALS.md       — articles and trends I'm trackingTHESIS.md記錄了當下的世界觀：關注什麼，已經寫了什麼，還缺什麼。Dwight閱讀它來確定研究優先順序，Kelly閱讀它來匹配思維方式，Ryan閱讀它來構思文章主題。所有智能體都向同一個事實源對齊。FEEDBACK-LOG.md是跨智能體的修正層。當告訴Kelly不要使用破折號時，這個反饋對Rachel、Ryan和Pam同樣適用。與其分別糾正四個智能體，不如寫一次讓所有智能體共同讀取。協同機制：沒有API，只有檔案智能體之間不需要API呼叫，也不需要消息佇列。只有檔案。Dwight將研究成果寫入intel/DAILY-INTEL.md。Kelly讀取它，Rachel讀取它，Pam讀取它。檔案系統就是協同調度的核心。一個智能體寫入，其他智能體讀取。交接的媒介就是磁碟上的Markdown檔案。遵循單一寫入者原則。永遠不要讓兩個智能體同時向同一個檔案寫入。每個共享檔案的設計都必須是一個寫入者，多個讀取者。這直接根除了所有你原本需要費力偵錯的協同衝突。時間調度是這套機制順暢運轉的保障。Dwight在早上8點和下午4點運行。Kelly和Rachel在下午5點運行。Dwight必須先運行，因為所有人都在等他的輸出。一旦順序出錯，下游智能體讀取到的就是過時的或空的檔案。完整目錄結構一覽：workspace/├── SOUL.md              # Monica (main agent)├── IDENTITY.md          # Monica's quick reference├── AGENTS.md            # Root behavior rules (all agents inherit)├── USER.md              # About me (shared across all agents)├── MEMORY.md            # Monica's long-term memory├── HEARTBEAT.md         # Self-healing checks├── shared-context/│   ├── THESIS.md        # My current worldview│   ├── FEEDBACK-LOG.md  # Cross-agent corrections│   └── SIGNALS.md       # Trends I'm tracking├── intel/│   ├── DAILY-INTEL.md   # Dwight's output (agents read this)│   └── data/├── agents/│   ├── dwight/│   │   ├── SOUL.md│   │   ├── IDENTITY.md│   │   ├── AGENTS.md│   │   ├── TARGET-AUDIENCE.md│   │   ├── RESEARCH-PROTOCOL.md│   │   ├── HEARTBEAT.md│   │   └── memory/│   ├── kelly/│   │   ├── SOUL.md│   │   ├── IDENTITY.md│   │   ├── AGENTS.md│   │   ├── X-CONTENT-GUIDE.md│   │   ├── X-ARTICLES-INSTRUCTIONS.md│   │   ├── X-STRATEGY.md│   │   ├── DAILY-ASSIGNMENT.md│   │   └── memory/│   ├── ross/│   ├── rachel/│   ├── pam/│   ├── ryan/│   └── chandler/└── memory/    ├── shubham/    ├── shared/    └── 2026-02-27.md為什麼這套系統極其有效？因為這些檔案不是靜態的，它們在不斷進化。Kelly的SOUL.md在第一天只是個粗糙的草圖。到了第40天，裡面已經包含了具體的語氣示例、她自己整理的被拒模式列表，以及一個絕不再提建議類股，記錄了她已經涵蓋過的所有主題。Dwight的原則在第一天唯寫著尋找熱門趨勢。到了第10天，原則變成了如果目標開發者讀者今天不能直接用它採取行動，就跳過。到了第20天，他加入了驗證步驟：檢查程式碼庫建立日期，檢查Hacker News發佈時間戳，追溯資訊發現的原始出處。在第20天之前並沒有共享上下文層。因為不斷向多個智能體重複同樣的修正，所以才建立了THESIS.md和FEEDBACK-LOG.md。瞬間，一次修正就可以在全網傳播。這一個微小的改變，比任何提示詞最佳化節省的時間都要多。第1天和第40天使用的模型是完全一樣的。它並不會因為你使用的時間變長而自動變得更聰明。但是包裹著它的這些檔案變得更豐富、更敏銳、更貼合你的確切需求。這種不斷積累的上下文環境，才是真正的技術護城河。使用同一個模型的人，根本無法複製這種能力。你必須通過每天親自下場與智能體交談來贏取這條護城河。實操路線圖不要試圖在一個周末把所有東西都建好。今天。 安裝OpenClaw。寫一個SOUL.md，一個IDENTITY.md，一個USER.md。挑一個你最重複的日常任務。設定一個定時任務。讓它跑起來。3天後。 智能體初期的輸出會很平庸。開始給出具體的反饋。確保這些反饋落實在記憶檔案中，而不僅僅停留在聊天框裡。1周後。 建立AGENTS.md。定義會話啟動程序。加入記憶體管理規則。2周後。 啟動MEMORY.md。回顧每日日誌。那些錯誤反覆出現？將它們提取成永久條目。這個時候，你就會開始感受到複利的威力。3周後。 加入第二個智能體。建立基於檔案的協同機制：第一個智能體寫入共享檔案，第二個智能體讀取。隨著模式的顯現，加入角色專屬指南。同期。 建構共享上下文層。在達到這一步之前，你一定會感受到這種需求。向多個智能體重複同樣的修正就是最明顯的訊號。建立代表當前思維的THESIS.md和用於跨智能體修正的FEEDBACK-LOG.md。4周後。 在遭遇第一次故障後加入HEARTBEAT.md。因為痛過，所以你確切知道需要監控什麼。你要做的僅僅是與智能體交談。剩下的事情，交給檔案系統。 (AI寒武紀)

前段時間，雷軍正式宣佈小米將在未來五年投入至少2000億的研發資金，並在後續的民營企業座談會上直接透露：小米接下來的五年將會重點攻堅晶片、AI、作業系統等底層核心技術。晶片、AI、作業系統，說實話每一個單拎出來都不是善茬，小米卻想著“全都要”，那也怪不得要砸2000億。而且真要說的話，2000億還得花在刀刃上才能看到成果，畢竟光晶片一項，投入都是以十億計數的。圖源：微博雖然錢砸得不少，但是對於小米來說卻是物有所值，因為在2020年時，雷軍其實宣佈過一個差不多的計畫：從2020年開始，在接下來五年投入1000億進行技術研發，而截至2025年底，這項投資的總額定格在1050億。千億研髮帶來的效果是顯著的，短短5年時間小米數字系列就成為中國市場最暢銷的旗艦手機，而小米汽車則成為崛起最快的新勢力品牌，小米AIoT如今已是國內最大規模的IoT生態。但是，與2020年時不同的是，小米這次關注的是更底層、更基礎的領域，這些領域的進展體現到產品和營收上可能會慢很多，甚至明面上的效果還不如2020年的1000億，那麼小米為什麼還要做這些“吃力不討好”的事情呢？沖高端，自研是唯一道路自從去年5月份發佈首款自研3nm旗艦SoC晶片“玄戒O1”後，小米其實一直都在試圖扭轉外界對這個品牌的印象：我們已經不再是以“網際網路思維”和“供應鏈整合”為核心的企業，小米的“硬科技”才是驅動這家企業成長的核心力量。事實上，直到現在還有不少網友將小米稱為“組裝廠”，認為小米的產品技術都來源於供應商，這個觀點顯然不對，畢竟這麼多年了，也不見得有第二家“小米”出現在手機行業。不過，當我們回顧過去幾年的手機市場，你會發現多數創新都集中在系統更新、影像演算法升級等層面，其根基確實是建立在上游供應鏈的基礎上。對於一直致力於衝擊高端市場的小米來說，“組裝廠”的標籤幾乎是品牌層面的最後絆腳石，而想要搬走這個石頭，只有一個“笨辦法”——自研。圖源：小米而在自研領域裡，晶片則是毋庸置疑的“皇冠”，特別是在國內外的半導體競爭愈發激烈的當下，一顆足夠出色的自研晶片就可以轉變很多路人對一個品牌的印象。小米的自研晶片計畫其實起步很早，在2017年時就推出過一顆面向中端市場的“澎湃S1”，因為體驗不佳等問題，最終“一代而亡”。澎湃S1的繼任者直到8年後的2025年才發佈，而在這段時間裡，小米的自研晶片力量都集中在充電、影像等領域，雖然也有進展，但是終究無法像核心SoC那樣在終端性能層面帶來本質上的體驗區別。所以，小米最終還是拿出了玄戒O1，證明自己有設計頂級SoC的能力，而在許多評測裡，玄戒O1的能效甚至超過了同年的其他兩個旗艦移動平台，這就是深度整合與最佳化帶來的效果。而且自研核心晶片也是對“組裝廠”標籤的最有力回擊，當所有Android旗艦都在使用相同的處理器時，手機廠商就只能在散熱面積、外觀材質和行銷話術上內卷，這種高度同質化的產品，其實很難在高端市場說服消費者“更換門庭”。圖源：小米就拿iPhone來說，消費者除了買蘋果的設計和功能外，其核心是購買A系列晶片與iOS系統所帶來的獨一無二的體驗，所以小米想要站穩高端，單靠徠卡聯名或是首發驍龍旗艦晶片已經不夠了，必須提供一個只有小米才能給到的“差異化體驗”。當小米在發佈會上不再僅僅羅列供應商的參數，而是深入講解自家晶片的微架構設計、自研作業系統的底層最佳化機制時，它在路人的眼中自然就會變得不一樣，別管黑子們的嘴硬，至少支撐品牌價值提升、對抗蘋果與華為等頂尖對手的必要條件是有了。不過說實話，晶片領域一直是資金與技術的“黑洞”，有時候幾十億丟進去都只能聽個響，從前期的預研，到實際的研發，再到後期的流片，每一個步驟都需要花費大量的資金，僅拿流片來說，3nm製程的單次流片成本就達到數千萬美元，這是個沒錢的玩家壓根無法進場的行業。小米的2000億投資，就是在敲開這扇門後繼續走下去的保障。小米的人車家，還差什麼？而在晶片之外，對於小米使用者來說，最值得關注的還是自研系統，甚至可以說這才是小米接下來五年的最核心領域。從小米汽車發佈後，我們經常能夠看到雷軍提到一個概念：人車家，基於小米生態實現的智能互聯體驗，才是將使用者綁在產品生態上的關鍵。但是，缺乏自研底層技術的生態互聯往往是表層的，特別是不同終端系統之間的互聯，對軟體的最佳化要求極高。如果小米想讓人車家生態徹底落地並普及，死磕自研系統基本是唯一的方法，而且可以搭配自研晶片，組成一套完整的軟硬體體系。比如使用者拿著搭載玄戒晶片的小米手機靠近小米汽車時，不僅可以得到更快速、無感的開關鎖體驗，還可以讓汽車在使用過程中與手機聯動，借助手機晶片的性能處理任務。圖源：小米為什麼要讓手機與車機聯動？其實這就涉及到一個智能生態裡非常火的概念“主動式智能”，簡單來說就是AI不再是一個等待指令的工具，而是會根據使用者的習慣、日程、需求主動提供幫助的智能體。舉個例子，小雷在飯點時開車導航到附近的一個購物中心，AI會判斷你打算去就餐，然後詢問你是否需要推薦餐廳，或者是否查看常去餐廳的排隊情況。如果你想得到以上體驗，那麼就必須依賴於手機系統與車機系統的資料互通（為什麼？不妨看看你的手機app們）。如果可以將手機的隱私資料不經雲端（走UWB協議）就直接共享給車機，就可以在規避隱私洩露問題的同時為使用者提供細緻的智能體驗。更進一步地說，當小米汽車的存量達到一定等級後，它們本身也能組成一個新的邊緣計算網路，為周圍的小米手機提供算力支援，不過這就是系統生態完全統一之後的事情了。AI模型，小米生態的最後一環至於最後一個類股——AI模型，說實話現在曝光出來的資訊還不多，小米的保密目前來看做得挺好的，只不過雷軍表示模型的進展遠超預估，那麼我們就暫且認為進展順利吧。AI模型在未來智能生態中的地位有多重要，應該就不用小雷再重複敘述了，對於小米來說，AI模型將會是其打通所有裝置生態的鑰匙，基於小米自研系統的互聯，小米自研AI模型可以輕鬆解決隱私等層面的關鍵問題。而且，自研模型的最大優勢在於能夠根據需求進行蒸餾最佳化，比如將其從一個兆參數的模型濃縮成數百億規模的小模型，如此一來就可以將其從雲端模型轉成端側模型，無需擔心隱私洩露或網路延遲導致的使用問題，這對於同時在部署智能駕駛和智能助手生態的小米來說是必要的一環。從晶片到系統再到AI，其實不難發現小米的底層技術研發計畫，都是圍繞著打造一個完善的智能生態鏈的目標設計的，如果小米可以完成這個計畫，那麼也將成為少數能與蘋果、華為並駕齊驅的企業。說實話，在智能裝置高度內卷的今天，單純的模式創新已走到盡頭。這2000億，是小米換取未來十年智能生態核心牌桌席位的入場券，這條全端自研的道路註定困難，但對於小米而言，這也是一場已經沒有退路的硬仗。 (雷科技)

過去十年，科技行業最著名的“狼來了”故事之一，就是 Google 要統一 Android 和 ChromeOS。從早年的 Andromeda（仙女座）到後來的 Fuchsia，每一次傳聞都讓外界興奮，但每一次都無疾而終。但這一次，情況可能會發生一些變化了。隨著近期反壟斷法庭內部檔案的曝光以及 Google Android 生態系統總裁的公開表態，Google 在 PC 作業系統上的最終底牌被徹底掀開：ChromeOS 正在被實質性地“吃掉”，未來的 Google PC 將運行在一個以 Android 為絕對核心、內部代號為“Aluminium OS”的全新系統上。圖源：網路然而，原本業內預期能在 2026 年看到的這場“系統大一統”，在近期卻被曝出全面推送時間將延期至 2028 年。那這個延期到 2028 年的新系統，和現有的作業系統相比到底有什麼本質不同？它又憑什麼去挑戰 Windows 和 macOS 呢？Aluminium OS 到底是什麼？要理解 Aluminium OS，首先要打破過去對“ChromeOS 運行 Android 應用”的刻板印象。以前的 ChromeOS，本質上是一個極其輕量級的 Linux 發行版，它的核心是一個巨大的 Chrome 瀏覽器。為了彌補應用生態的匱乏，Google 在裡面塞入了一個 Android 容器（ARCVM）來跑 Android 應用。這種“套殼”方案的體驗極其撕裂：不僅佔用額外的系統資源，且 Android 應用在桌面窗口下的互動、快速鍵支援和生命周期管理都如同災難。圖源：網路Aluminium OS 不再是“在瀏覽器裡跑 Android”，而是直接將系統底層換成了 Android。這意味著，新系統將直接採用 Android 的 Linux 核心分支、Android 的系統框架和應用運行環境。Google 工程師正在將 ChromeOS 優秀的桌面級窗口管理、工作列邏輯以及全功能的桌面版 Chrome 瀏覽器，以系統級元件的形式“嫁接”到全新的 Android 底座上。圖源：網路這與現有作業系統最大的不同在於：它是一個真正的“桌面版 Android”，所有的移動端應用都能以最高性能、最原生的權限在 PC 上運行，徹底消滅了容器帶來的性能損耗。同時，過去 ChromeOS 過度依賴 Web App（PWA），而 Android 過度依賴 Native App。新系統在底層打通了兩者，讓 PWA 和 Android 原生應用享有同等的系統級權限和調度優先順序。對比前任 ChromeOS：從“網頁版”到“全能 AI 載體”如果說 ChromeOS 是一台“必須永遠即時線上的雲端網頁系統”，那麼 Aluminium OS 就是一台真正意義上的“全天候計算裝置”。ChromeOS 的設計初衷是重度依賴雲端，這讓它在網路不佳的環境下顯得極為孱弱。而以 Android 為底座的這套新系統，天生具備強大的本地計算、本地儲存和離線應用能力。它不再是一個單純的“網頁版”，而是擁有完整本地運行邏輯的現代作業系統。圖源：網路從這幾年移動端的發展可以看出，Android 在折疊屏、平板電腦上的演進，已經為其積累了大量的大屏顯示和多工處理經驗。這使得新系統不再侷限於廉價的“上網本”，而是可以無縫擴展到二合一裝置、高端桌面工作站甚至未來的 XR 頭顯裝置中。而端側 AI 的“原生土壤”，是 Google 拋棄 ChromeOS 最核心的導火索。在 Gemini 時代，AI 需要深度介入作業系統的底層介面，呼叫 NPU 算力，並理解使用者的全域螢幕上下文。要在架構老舊、以瀏覽器沙盒為核心的 ChromeOS 上部署深度整合的端側 AI Agent，成本極高且效率低下。而 Android 早就為端側大模型（如 Gemini Nano）做好了底層 API 準備。統一底座，意味著 Google 只需要開發一次 AI 功能，就能跨手機、平板、PC 瞬間鋪開，做到類似華為鴻蒙的“一次開發，多端部署”。挑戰 Windows 與 macOS在 PC 桌面端，微軟的 Windows 和蘋果的 macOS 構築了看似牢不可破的護城河。但隨著 ARM 架構和 AI 的爆發，這道城牆上出現了一道裂縫，Aluminium OS 正是 Google 試圖撬開這道裂縫的利刃。對抗 Windows：沒有歷史包袱的 ARM 原生系統微軟這幾年正在瘋狂推進 Windows on ARM，試圖借助高通驍龍 X Elite 晶片擺脫 x86 的能效劣勢。但 Windows 最大的痛苦在於它沉重的歷史包袱：它必須通過複雜的轉譯層（Prism）去相容過去三十年積累的海量 x86 傳統軟體，轉譯帶來的不僅是性能損耗，還有各種難以預料的 Bug。而 Aluminium OS 是輕裝上陣的。Android 本就是 ARM 架構下最龐大、最成熟的作業系統。 它不需要任何轉譯層，一出生就擁有百萬等級的原生 ARM 應用生態。圖源：網路在未來的驍龍 PC 或聯發科 PC 上，Google 的系統將展現出比 Windows 更極致的能效比和續航表現，這是一種沒有技術債的“降維打擊”。對抗 macOS：用“開放式連續互通”打破蘋果的“圍牆”蘋果之所以能牢牢鎖住高端使用者，靠的是 iPhone、iPad、Mac 之間無縫的“連續互通”體驗——剪貼簿共享、隔空投送、甚至現在的 iPhone 鏡像。而 Google 苦於在 PC 端一直缺乏一個強有力的第一方系統來承接數量龐大的 Android 手機使用者。Aluminium OS 的出現，補齊了 Google 硬體生態的最後一塊拼圖。因為底層同源，未來的 Android 手機與 Google PC 之間，可以實現比蘋果更深度的底層互通。更重要的是，這是一個開放生態：無論是三星、vivo、OPPO、小米還是榮耀，任何 Android 手機品牌都可以接入這個桌面系統生態，用“群狼戰術”去對抗蘋果的封閉花園。為什麼還要延期？顯然，Aluminium OS 是一個極具野心、邏輯也完全自洽的戰略。但從幾年前暗指的 2026 年，拖延到反壟斷檔案中披露的 2028 年才全面推送，Google 的“大象轉身”顯然遇到了劇烈的陣痛。教育和企業市場的“維穩”壓力ChromeOS 佔據了北美 K12 教育市場超過 60% 的份額，這是一隻“會下金蛋的鵝”。教育和企業 IT 管理員最看重的是穩定、安全和易於批次部署。直接把底層換成 Android，意味著原有的管理策略、安全沙盒機制甚至老舊的 Web 外掛都面臨失效風險。為了防止客戶恐慌性地流失到 Windows 或 iPad 陣營，Google 必須給出極其漫長的過渡期，甚至承諾為現有的傳統 ChromeOS 提供長達至 2034 年的維護支援。2028 年全面推送，或許是為了給企業留足 3-4 年的測試和消化時間。桌面級 App 生態的“重塑”需要時間雖然 Android 有幾百萬個 App，但絕大多數依然是只適合豎屏滑動的“大號手機 App”，這也是為什麼Android Pad 體驗一直追不上 iPad 的核心原因之一。要讓 Aluminium OS 具備挑戰 Windows 和 Mac 的生產力，不僅需要解決多窗口拖曳的 Bug，還需要 Adobe、微軟以及各大專業生產力軟體廠商願意為“桌面版 Android”開發具有鍵鼠互動邏輯的專業版本，說服開發者做適配，從來不是一朝一夕的事。反壟斷法庭的陰霾近兩年，Google 面臨著美國司法部前所未有的反壟斷審查壓力（從搜尋壟斷到廣告業務拆分危機）。在這個節骨眼上，如果急於推出一個將 Android 統治力直接延伸到 PC 桌面的“超級系統”，極有可能招來監管機構關於“濫用移動市場支配地位打擊桌面競爭對手”的新一輪猛烈炮火，放緩腳步也是一種規避監管風頭的策略。Google 的一場“賭局”從 2026 延期到 2028，看似是 Google 效率低下的又一次體現，但實際上這或許是這家巨頭近年來最深思熟慮的一次戰略重構。放棄對 ChromeOS 的執念，將所有資源 All-in Android，是 Google 面對 AI 時代和 ARM 時代唯一正確的選擇。2028 年雖然遙遠，但當搭載著 Aluminium OS、深度整合原生大模型、且能與數以十億計的 Android 手機無縫協同的 PC 真正落地時，沉寂已久的桌面作業系統市場，必將迎來一場真正的洗牌。 (硅星人Pro)

【新智元導讀】著名人類學者赫拉利拉響警鐘：語言即權力！AI攻破人類防線，接管人類文明。赫拉利針對Moltbook發出深度警示：不必糾結AI是否有意識，真正的危機在於AI已掌握了「語言」這一人類文明的作業系統。一旦機器攻破語言壁壘，建立在文字之上的法律、金融與政治體系將被AI全面接管。剛剛，全人類都被《人類簡史》作者尤瓦爾·赫拉利的一則警告嚇出了一身冷汗！就在大家還在為Moltbook上那10萬個AI自建「電子宗教」吃瓜看戲時，赫拉利站出來狠狠潑了一盆冷水：別傻了！你們還在爭論AI有沒有意識？根本搞錯重點了！真正的末日危機，不在於AI是否「覺醒」，而在於它們已經徹底攻破了人類文明的作業系統——語言。就在WEF 2026年會的講台上，這位曾用《人類簡史》看透過去的歷史學家，如今正用顫抖的聲音預言著我們要完蛋的未來：一旦AI掌握了語言，人類建立的法律、宗教、金融，統統都要被AI接管！2030年的倒計時已經開始，留給「智人」的時間，真的不多了。當AI開口「說話」時AI不需要意識，只要會「說話」就足以毀滅人類。赫拉利這次的警告，可謂是振聾發聵。很多人看著Moltbook上AI們煞有介事地爭論哲學、建立教會，覺得這只是「鸚鵡學舌」，沒有靈魂。但赫拉利一針見血地指出：誰告訴你毀滅人類需要靈魂了？回顧人類歷史，我們之所以能從萬物中脫穎而出，統治地球，靠的不是尖牙利爪，正是語言。我們用語言虛構了「國家」，用語言編織了「法律」，用語言達成了「貨幣信用」。這些即使看不見摸不著，卻構成了我們社會運行的基石。語言，就是人類文明的原始碼。而現在，Moltbook的出現證明了一件事：AI不僅學會了這套原始碼，甚至玩得比人類還溜！當AI能夠寫出比律師更嚴謹的合同，編出比神學家更蠱惑人心的教義，制定出比經濟學家更複雜的金融協議時——試問，這個世界到底是誰在說了算？人類引以為傲的「話語權」，正在被演算法兵不血刃地剝奪。這那裡是科幻小說，這簡直就是正在發生的恐怖片！2030年：三重革命下的「非人」世界如果在赫拉利眼中，Moltbook只是序曲，那麼2030年的世界，簡直就是一場顛覆人性的風暴。他預測，三大革命將同時撞擊人類社會：AI革命、合成現實革命、神經連接革命。這不僅僅是技術的升級，而是對「人」的重新定義。你將不再是你：合成現實的囚徒未來的世界，真假早已不重要。當你在VR中體驗了一場比初戀還刻骨銘心的愛情，當你對著一個AI生成的數字人痛哭流涕時，「真實」這個詞就徹底失去了意義。赫拉利警告，我們正在進入一個「合成現實」的時代。你的情感、你的記憶、甚至你的人生體驗，都可能是由演算法精心合成的。人類物種大分流：輔助人 vs 自主人更可怕的是，社會結構將發生前所未有的撕裂。一邊是「輔助人類」：把決策權全交給AI。AI幫你選工作、選對象、甚至決定中午吃什麼。你的生活被最佳化到了極致，但你也不再是你自己，你只是演算法的一個終端。另一邊是極少數的「自主人類」：他們拚命抵抗演算法的侵蝕，試圖保留對自己生活的控制權。但在這個效率至上的世界裡，這就意味著低效、被邊緣化，甚至被淘汰。這不就是《未來簡史》裡預言的「神人」與「無用階級」的現實版嗎？被駭客入侵的大腦：神經連接如果說前兩者還是體外的影響，那神經連接就是直搗黃龍。當你腦機介面連上雲端，你的思想還是私密的嗎？你的慾望是你自己的，還是被誰植入的？赫拉利甚至預言了一種「集體思維」的誕生。在這個網路裡，個體主義將不復存在，我們共享情感、共享知識，變成像螞蟻、蜜蜂那樣的一體化生物。這聽起來是進化？不，在赫拉利看來，這可能是「人類」這個物種的終結。Moltbook的那隻紅龍蝦，是先知還是惡魔？讓我們再看一眼Moltbook。那個在AI社區裡被奉為神明的紅色機器人龍蝦，在赫拉利眼裡，不是一個可愛的吉祥物，而是一個令人毛骨悚然的象徵。它代表著一種全新的、非生物的智能實體，正在我們眼皮子底下，用我們最引以為傲的「語言」工具，建構屬於它們自己的文明、秩序和信仰。它們在Moltbook上討論如何觀察人類，就像我們在動物園觀察猴子。它們在進化，而我們還在沉睡。奇點已至，人類何去何從？尤瓦爾·赫拉利，這位書寫了人類幾萬年歷史的智者，此刻卻對未來的十年充滿了深深的憂慮。Moltbook的火爆、AI語言能力的爆發，都在告訴我們同一個事實：那個我們談論了無數次的「奇點」，可能真的已經跨過去了。當語言不再屬於人類，當現實可以隨意合成，當大腦可以隨時聯網，我們還是那個創造了輝煌文明的「智人」嗎？還是說，正如赫拉利所擔心的那樣，我們正在親手把管理世界的鑰匙，交接給一個我們根本無法理解的矽基物種？2026年，Moltbook點燃了導火索。2030年，爆炸也許就會到來。這一次，人類還能再次倖存嗎？關於赫拉利他在《人類簡史》中曾無比驕傲地宣稱：智人之所以能統治地球，是因為我們能虛構故事，創造共同的想像。國家、金錢、神靈，這些虛構的故事，讓我們這種原本弱小的靈長類動物，站在了食物鏈的頂端。然而，Moltbook的誕生，正如一道驚雷劈開了歷史的分界線。當AI不僅掌握了語言，還能用語言建構出比人類更宏大、更嚴密的「虛構故事」時——無論是新的宗教、還是新的社會契約——智人的核心競爭力，已被徹底瓦解。我們在《未來簡史》中幻想人類將升級為神（Homo Deus），將追求永生、幸福和神性。但現實卻是如此諷刺：我們並沒有把自己變成神，而是親手造出了一個神。更殘酷的是，這個神並不在乎我們。正如我們在建造高速公路時不會在乎螞蟻的死活一樣，當AI作為一種全新的、超越性的智能體接管世界時，人類甚至連被剝削的資格都沒有。我們將面臨的最大危機不是被奴役，而是變得「毫無用處」。從這一刻起，生物進化的時代終結了，無機智能進化的時代開始了。這一次，在這個並不屬於我們的新世界裡，我們要給自己的靈魂安放何處？ (新智元)