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撰文 | 曹双涛 编辑 | 杨博丞 题图 | 苹果官网 苹果正式迎来近15年以来首次权力更迭：硬件工程高级副总裁约翰·特纳斯，将于2026年9月1日正式接替库克担任CEO，库克将继续担任执行董事长。 01、新的CEO，为何是特纳斯？ 公开信息显示，特纳斯于2001年加入苹果产品设计团队，2013年晋升为硬件工程副总裁，2021年担任硬件工程高级副总裁。其在职25年间，先后负责iPhone、iPad、Mac、Watch、AirPods、Vision Pro等苹果所有核心硬件产品线。其中被大众熟知的，包括2017年苹果史上最大改款iPhone，以及iPhone E和MacBook Neo这两款苹果史上定价最低的产品。 图源：IC Photo “特纳斯拥有工程师的思维、创新者的灵魂，以及正直诚信的领导之心，是一位富有远见的领导者。”库克表示。苹果董事会主席亚瑟·莱文森也直言，特纳斯是接替库克的“最佳人选”。 “这一人事变动并不令人意外，因为库克已到退休年龄，而特纳斯长期以来一直被认为是他的继任者。库克继续担任执行董事长，应该能在一定程度上安抚投资者，即便市场对短期的不确定性反应消极。库克成功带领苹果度过了多次动荡时期，而选择在供应链中断、关税和AI竞赛的动荡时期交出领导权，时机颇为耐人寻味。”eMarketer分析师雅各布·伯恩称。 耐人寻味的背后，是当前的苹果正面临着深层次挑战，这也成为特纳斯上任后必须直面的挑战。 一方面，近几年iPhone屡屡被外界质疑“挤牙膏”式创新，“乔布斯”时代的苹果正在远去。这种创新不足，让2026年Q1苹果在华市场TOP1的宝座被**夺走。IDC数据显示，2026年Q1，**以19.8%的市场份额超过苹果的18.9%。 特纳斯上任后，未来iPhone和Mac能否继续带来显著的硬件突破，直接关系到苹果的核心竞争力。 另一方面，当年苹果推出的头显Vis

撰文 | 雁  秋 编辑 | 李信马 题图 | DoNews摄 智能手机行业近几年陷入了一种奇怪的默契：旗舰机的背面越来越像，发布会的话术越来越雷同，甚至连涨价的理由都如出一辙——存储芯片成本上涨，实在扛不住了。 但总有人不走寻常路。 4月20日，**Pura系列及全场景新品发布会在广州举办。在这场长达两个多小时的发布会上，**一口气推出了Pura 90系列手机、Pura X Max阔折叠手机、非凡大师星钻绽放款手表、AI眼镜、智能憨憨电子宠物等十余款新品，覆盖了399元到29999元的价格区间，从日常工具到情感陪伴再到珠宝腕表，几乎把能想到的消费电子品类都“插了一脚”。 不过，真正让业界侧目的不是新品的数量，而是**几乎在每一个产品线里都做出了令人意外的选择。 01、体验感很“异类” 去年，**首款阔折叠手机Pura X发布后，市场出现了一批质疑的声音： “手机做成这个样子到底会不会有人买？” “手感也太奇怪了，看起来都不像手机。” “这个样子和iPad mini有什么区别？” …… 确实，看惯了横向折叠、竖向折叠、双折叠甚至三折叠，16:10的阔形屏显得很异类。然而，经过一年的市场验证，人们给它打出了高分。 根据市场调研机构IDC发布的最新数据，**Pura X目前销量已突破150万台。另据Counterpoint数据显示，2025年上半年折叠屏手机销量同比增长47%，其中阔折叠屏机型的占比提升至23%，成为增长最快的细分品类。 更耐人寻味的是，一向被“抄袭”的苹果，也开始借鉴国产手机的创新。根据网上各种“谍照”来看，苹果的首款折叠屏手机外形与**Pura X极其相似。 图源：网络 IDC预测，2026年全球折叠屏手机出货量将突破2600万台，同比增长约30%，苹果首款折叠屏iPhone将凭借iOS生态抢占22%的市场份额——这也从侧面证明了国产手机

撰文 | 张 宇 编辑 | 杨博丞 题图 | 豆包AI 2026年第一季度，中国二手车行业交出了一份超预期的开局答卷。 4月14日，中国汽车流通协会发布的数据显示，2026年第一季度，二手车交易量为482.2万辆，同比增长4.66%；交易金额为3128.82亿元。其中，二手乘用车交易量为371.25万辆，同比增长0.88%；二手商用车交易量为70.03万辆，同比增长12.21%。中国汽车流通协会研判认为，二手车市场整体呈现总量温和增长、结构持续优化的运行特征，行业复苏势头进一步显现。 不过，在二手车‌交易量增长的同时，平均成交价却略显疲软。2026年第一季度，二手车平均成交价为6.49万元，‌较2025年第一季度下降约0.09万元，降幅约为1.37%，显示出价格下行趋势。 事实上，这种“量升价降”的市场特征早已出现。2025年中国二手车交易量首次突破2000万辆大关，创下历史新高，但平均成交价却同比下降2.14%至6.41万元。 受新车市场增长乏力、价格战持续蔓延的影响，二手车市场呈现出明显的量价分化特征，折射出二手车行业正加速从“增量时代”向“存量时代”过渡，行业发展已迈入全新阶段。 01、量升价降背后的亏损困局 2026年第一季度，二手车商（二手车互联网平台、经销商集团、中小车商等）累计售出接近500万辆二手车，然而每售出一辆二手车的平均利润率仅约为4%，利润空间被严重压缩。大部分二手车商并不赚钱，甚至已有部分经销商集团深陷亏损泥潭。 根据中国汽车流通协会的调研报告，2025年上半年二手车商的亏损比例攀升至73.6%，亏损成为行业普遍现象。“真实情况只会更糟。”山东一位中小车商负责人向DoNews表示，“要是把场地租金、库存利息这些硬成本都算进去，估计实际亏损比例已经快到90%了，剩下没亏的也只是在硬撑。” “如今二手车的成交周期基本拉长到60多天了，部分冷门车型甚至能

撰文 | 雁  秋 编辑 | 李信马 题图 | 豆包AI Token作为这个时代的“硬通货”，正在重新定义中国AI产业的规则，与之伴随而来的，是云计算市场被彻底“搅乱”。 先看一个有点意外的数据。 3月31日，**发布2025年年报，云计算业务对外收入321亿元（人民币，下同），同比下滑3.5%。这在**近几年的报表里几乎是活久见，毕竟自2021年以来，**各板块营收从未掉头向下。 图源：**‌2025年年度报告 不过，年报注释里藏了一行小字：如果算上内部跨分部交易（也就是**其他业务部门买云服务的钱），**云的总收入是720.75亿元，对比去年同期的688.01亿元，仍是正增长。 但不管按哪个口径，**云的增速都有点“跑得慢”了。 跟自己比（从内部看），**ICT基础设施和终端业务两大压舱石稳步增长，智能汽车解决方案业务更是实现72.1%的增速。**云固然承压，但其内部交易的增长恰恰得益于其他板块的拉动。 跟别人比（从外部看），2024年**云的收入同比增速为8.5%，按照中国信通院的数据，同年我国云计算市场规模为8288亿元，同比增长34.4%。**云对外增速与大盘差距明显，2025年更像是这一趋势的加深。 云计算是典型的规模游戏，增长一旦失速，利润空间就会被压缩。所以2026年，**云的命题很直接：怎么把增速拉回来？ 在当下的节点，我们顺便也盘盘国内前三的云大厂的关键词，看看谁的路子更“野”。 **云：生态 在**的年度报告中，对云计算有以下的观察： 云计算从“以大模型为中心”演进到“以Agent为中心”的新阶段，牵引AI Infra、大模型、Agent开发平台、行业Agent等全栈能力快速演进。 在**看来，四股力量趋势正在重塑产业格局： Agent工具开始规模进入企业高频工作场景 行业Agent正在进入大爆发的前夜 Tokens服务已成为企业使用大模型的

撰文 | 张宇 编辑 | 杨博丞 题图 | IC Photo 4月16日，神龙汽车宣布将重返2026北京国际车展，计划发布3至5款新车型，并同步推出品牌焕新战略，全力冲刺电动化和智能化转型。 神龙汽车成立于1992年5月，由东风汽车集团与法国PSA集团各出资50%组建而成，旗下拥有两大法系品牌东风标致、东风雪铁龙，以及合资自主品牌东风富康、自主新能源品牌示界，产品覆盖轿车、SUV等多个细分市场。 神龙汽车曾是合资车企的标杆，旗下东风雪铁龙富康与上汽大众桑塔纳、一汽大众捷达并称“老三样”，一度成为中国消费者心中“稳定可靠、皮实耐用”的代名词。 然而在汽车产业深度变革的冲击下，神龙汽车的市场竞争力持续衰退。2015年至2025年十年间，其销量从71.1万辆暴跌至5.2万辆，跌幅高达92.8%，产能利用率不足10%，甚至多次爆出“退出中国市场”的传闻。 从“国民神车”到“市场弃儿” 神龙汽车的辉煌时刻，出现在上世纪九十年代。当时，神龙汽车是中国最早的合资车企之一，其首款车型在神龙汽车成立三个月后正式下线，被正式命名为“富康”。“开富康，奔小康”，这句当年家喻户晓的广告语，精准地反映了富康的市场地位。 截至2008年10月停产，富康在长达十余年的时间里一直是神龙汽车的支柱产品，累计销量超过50万辆，成功为其奠定了坚实的市场基础。 2002年10月，东风汽车集团与法国PSA集团再度扩大合作，将标致品牌引入中国市场，神龙汽车正式形成了“东风雪铁龙+东风标致”双品牌运营格局。 2015年是神龙汽车盛极而衰的转折点。这一年，神龙汽车以71.1万辆的销量，让中国市场一跃成为法国PSA集团在全球最大的单一市场。然而巅峰过后，神龙汽车便进入了持续十年之久的下行通道。截至2025年，神龙汽车的销量仅为5.2万辆，已不足巅峰时期的一成。 与销量持续下滑相伴的是产能的严重闲置。2019年，神龙汽车在武

撰文 | 曹双涛 编辑 | 杨博丞 题图 | 豆包AI “41分钟完成全流程就诊”“253元完成基础体检”“298.6英镑完成胃病诊疗”……如今的海外社交平台上，“Cured in China”（到中国看病）正成为新晋“流量密码”。 图源：YouTube 当这些个体就医体验被不断转发、模仿、放大，原本零散的异国就医分享，已然汇聚成一股正在成型的跨境医疗流动。国家卫健委数据显示，重点涉外医院2025年接诊国际患者达128万人次，较3年前增长73.6%；其中，欧美患者数量实现翻倍，东南亚地区每年赴华就医患者也突破15万人次。 当趋势已成，真正值得追问的问题也随之而来：外国患者为何愿意专程赴华看病？这波需求的涌入，是否会对本就紧张的国内医疗资源形成挤压？而对于和睦家、卓正医疗这类中高端连锁医疗机构而言，这究竟是值得押注的增量红利，还是机遇与风险并存的全新变量？ 01、性价比驱动更多“老外”来中国看病 理想状态下的就医体验是价格合理、就诊高效、医生医术可靠。然而，从医疗资源供给、医生人力配置，到公共保障体系、医院运营管理，全球医疗体系几乎都困在“质量、及时性、成本”的“不可能三角”中。 来自安徽省阜阳市某三甲医院医生林扬（化名）坦言，患者都希望医生看得细致、有耐心。可如果每位病人的问诊时间长达二三十分钟，扣除午休、行政工作及院内其他事务，一位专家一天能接诊多少人？即便医生愿意透支精力，人力终究有其上限。 反之，若将问诊时间压缩到两三分钟，接诊量上去了，却可能出现误诊、漏诊的情况——这不仅会降低患者就医体验，更可能引发医疗纠纷。而想要扩充优质专家资源，现实压力同样突出：近两年公立医院普遍经营困难，降薪、缩编已是常态。专家号定价偏低，医院难以实现盈利，又拿什么留住高水平医疗人才、支撑学科发展呢？ 面对“不可能三角”的难题，全球多数国家选择的路径都是“分层供给”。公开数据显示，中国已建成

撰文 | 李信马 题图 | AI生图 当全球还在为大模型的“幻觉”头疼时，另一场更严肃的AI革命正在实验室里悄然发生——不只是生成文本和图片，而是去计算生命的密码和材料的极限。 AI4S计算集群，是为“AI for Science”（科学智能）设计的计算基础设施。 大家一般更熟悉的概念，是“超级计算机”，简单解释下两者之间的区别，超级计算机是通过并行计算来加速已知科学公式的求解过程，比如气象预报、核模拟、流体力学等；AI4S计算集群则不同，不仅要“算得更快”，而且利用AI技术，从海量科学数据（比如分子结构、基因序列、材料性质）中加速新结构、新规律的发现。 因此，两者在技术设计上有明显的不同，AI4S不是现有超算的简单改造，而是从芯片、互联网络、存算协同到调度系统全栈重新设计的新一代基础设施。 伴随人工智能技术发展，AI4S正成为全球科技竞争焦点。2025年11月24日，美国正式启动“创世纪计划”，目标是用 AI 重塑科学研究，该计划也被白宫称为“自阿波罗计划以来规模最大的联邦科学任务”。我国早在2023年4月，就由科技部主导部署了一体化算力服务平台——国家超算互联网，来整合全国超算中心资源构建算力网络，并在2024年4月正式上线。“十五五”规划中，也明确提出要以人工智能引领科研范式变革，抢占人工智能产业应用制高点。 中科曙光是中国核心信息基础设施的领军企业，是我国少数拥有从硬件、整机到算力服务、基础设施全栈自研能力的科技公司。2025年12月，中科曙光发布了scaleX万卡超集群；2026年2月，3万卡上线国家超算互联网核心节点。 4月14日，中科曙光提供的6万卡科学智能计算集群系统，在位于郑州的国家超算互联网核心节点投入使用。伴随着该集群的落地运行，国家超算互联网平台构建起了国内规模最大的AI4S计算基础设施，总计链接超300万CPU核和超20万GPU卡，并接入全国一体化

撰文 | 雁  秋 编辑 | 李信马 题图 | 豆包AI 如果你经常关注科技新闻，一定会惊讶于这两年半导体产业的变化。 曾经大家各司其职，谁设计芯片、谁制造芯片、谁卖芯片、谁买芯片，都有自己的位置：英伟达做游戏显卡，Arm收着不起眼但稳赚的版税，台积电只管把别人设计的图纸变成硅片，不挑客户，也不问用途。 然而，AI的爆发改变了原有的分工。大模型训练需要成千上万张GPU，端侧AI要求手机和PC也能在本地跑起百亿参数。算力成为AI时代最稀缺、最昂贵的资源，谁掌握了算力，谁就掌握了定价权。 清晰的边界随之变得模糊，做显卡的成了“AI军火商”，卖IP的亲手做起了芯片，而芯片巨头一头扎进了数据中心......上下游之间的墙，被AI一锤一锤地敲碎。 下面我们就来聊聊，那些最具代表性的公司，在AI浪潮爆发前后的变化。 英伟达：从“游戏显卡巨头”到“AI基础设施总架构师” 图源：IC photo 英伟达是AI浪潮中变革最早，也是受益最大的一家。 过去，提起英伟达，大家第一反应是游戏显卡。这家公司的GPU占据了PC游戏和图形渲染的绝大部分市场，以至于每一个攒机少年和硬核玩家都知道那句口头禅：“显卡，我只认N卡。” 巨头英伟达的雏形，起源于一个叫“AlexNet”的神经网络。2012年，多伦多大学的一个研究团队用两块英伟达GPU训练了它，这个模型在图像识别大赛上以碾压性的优势击败了所有对手，错误率只有第二名的一半不到。 圈内人炸了，他们意识到，几千个计算核心同时运转，恰好完美匹配了神经网络需要的海量并行计算。CPU要算一个月的东西，GPU一个下午就能搞定。也正是AlexNet创新式的用多块显卡训练网络，造就了日后的巨头英伟达。 但英伟达之后的发展并非一帆风顺，2016年DGX-1面世，这是全球第一台AI超算系统，投入巨大，但市场反响“冷到发凉”。黄仁勋曾在《The Joe Rogan

近日，在Agibot World Challenge 与 World Arena 两大国际权威评测中，中国Abot-world系列世界模型实现了双双登顶，谷歌、英伟达等海外顶尖科技公司均参加了本次评测。这标志着中国在具身智能核心基础能力——世界模型构建方面已经处于全球领先水平。 Agibot 由智元机器人发起，依托顶级学术会议影响力，聚焦从语言指令到真实动作闭环的系统级挑战，强调任务可执行性与物理合理性；World Arena 则致力于建立世界模型的标准化评测体系，推动从“感知智能”向“认知智能”的跃迁。 此次登顶的Abot-world系列世界模型来自阿里巴巴高德，领先性体现在其对物理规律的深度内化与长程动态预测能力上。不同于多数模型仅能生成短时、静态或装饰性的视频片段，Abot-world能够准确预见物体在复杂交互下的运动轨迹，如滑动、倾倒、堆叠、流体变化等，并保持多步因果逻辑的一致性。 这种“可推理”的生成能力使其在任务规划、异常预判和自主决策中具备实际价值，而非停留在视觉演示层面。

4月15日，据记者获悉，高德Abot-world系列世界模型在 Agibot World Challenge 与 World Arena 两大国际权威评测中双双登顶，标志着中国在具身智能核心基础能力——世界模型构建方面实现全面突破。 值得关注的是，在不到3个月内，高德Abot-world系列模型已经拿下15项权威评测的第一。 此次登顶的Abot-world系列世界模型的领先性体现在其对物理规律的深度内化与长程动态预测能力上。不同于多数模型仅能生成短时、静态或装饰性的视频片段，Abot-world能够准确预见物体在复杂交互下的运动轨迹，如滑动、倾倒、堆叠、流体变化等，并保持多步因果逻辑的一致性。 在Agibot挑战赛中，Abot-world（NeoVerse为该系列模型匿名）的这一能力直接转化为机器人对未见场景的泛化理解与安全执行优势。 Abot-world在这两大榜单上显著超越Google、NVIDIA及国内头部团队。而榜单所采用的评测维度，正代表了行业对“未来机器人智能应如何衡量”的共识演进。 此外今年2月，高德发布两款ABot系列基座模型，分别是具身操作基座模型ABot-M0与具身导航基座模型ABot-N0。这两个模型当时一举在全球拿下11项权威评测的第一，并显著超越前代SOTA。同时，高德Abot-world系列世界模型还在PBench、EZSbench等主流评测中达到SOTA。 据高德相关负责人表示，高德已在具身智能领域开展深入布局，并积极探索四足机器人、人形机器人等硬件产品形态，预计近期将有首款四足机器人发布。