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当地时间3月17日，据报道，亚马逊首席执行官Andy Jassy在一次内部全员会议上表示，人工智能将助力旗下云计算部门亚马逊云服务（AWS）实现6000亿美元的年销售额，这是他此前预估数字的两倍。

Jassy表示："过去几年我一直在思考，AWS在未来十年左右，有望实现约3000亿美元的年营收运行率。"

他补充道："我认为随着AI技术的发展，AWS有机会将这一数字至少翻一番。"

｜2026年3月18日 星期三｜

NO.1OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano

当地时间3月17日，OpenAI推出旗下迄今能力最强的两款小型模型GPT-5.4 mini与GPT-5.4 nano，以更低延迟和更低成本大幅缩小与旗舰模型的性能差距。GPT-5.4 mini在编程、推理、多模态理解及工具调用等核心维度全面超越上一代GPT-5 mini，运行速度提升逾2倍，并在SWE-Bench Pro等基准测试中接近体量更大的GPT-5.4。GPT-5.4 nano则定位成本最低、延迟最短的轻量选项，仅通过API向开发者开放，专为数据分类、提取及简单编程子任务设计。另据媒体援引消息人士透露，OpenAI已签署新协议，将通过亚马逊云服务（AWS）向美国国防部及政府机构出售其AI模型使用权，用于处理机密与非机密工作。

点评：OpenAI的新模型以更低成本逼近旗舰模型性能，将直接影响覆盖编程助手、AI代理系统及多模态应用等快速增长的商业市场。

NO.2马斯克：SpaceX未来AI成就将超越所有公司总和

3月17日，特斯拉CEO埃隆·马斯克在社交平台X上表示，未来几年内，SpaceX在人工智能领域的成就将远超所有AI公司加起来的总和。马斯克认为，SpaceX已具备巨大技术规模，其“星链”网络依赖先进自主系统运行，且今年2月SpaceX已收购xAI，这为其开发大规模AI系统提供了独特平台。马斯克此前曾构思“太空数据中心”，暗示拥有庞大基础设施的公司将决定AI的未来走向。

点评：马斯克的表态将AI竞争从软件层面推向了基础设施的高度。。

NO.3特斯拉与LG能源合作斥资43亿美元在美共建电池厂

3月17日，特斯拉与韩国电池巨头LG能源正式确认，将在密歇根州兰辛共建一座43亿美元的磷酸铁锂电池工厂，以支撑特斯拉储能系统业务的快速扩张。美国内政部在声明中正式确认了这一交易。根据协议，LG能源将在美国密歇根州兰辛市的工厂生产棱柱形磷酸铁锂电池，并向特斯拉的Megapack 3储能系统供货。兰辛工厂预计于2027年投产。此举旨在建立美国本土电池供应链，并应对人工智能数据中心带来的电力需求激增。

点评：对于特斯拉而言，本土化供应链的构建将显著增强其储能业务的市场竞争力，对储能板块及电池产业链具有长远利好。

NO.4微软重组AI领导层，任命新Copilot负责人

当地时间3月17日，微软进行高管调整，旨在重组其Copilot智能AI助手的开发流程。此前，Copilot的消费者版和企业版分别由不同的团队负责，但微软即将整合部分团队，力求为企业和消费者打造一个更加统一的Copilot。此次调整后，微软AI首席执行官穆斯塔法·苏莱曼将专注于创建微软自主研发的AI模型，而非直接参与面向消费者的Copilot功能的开发。Jacob Andreou将负责Copilot在企业和消费者领域的用户体验，并直接向微软CEO纳德拉汇报。Andreou于去年加入微软AI部门，一直专注于产品和增长。此前，他也在Snap公司从事产品和增长方面的工作。

点评：微软重组AI领导层，将强化Copilot生态的协同效应，凸显其在AI助手领域的战略聚焦。

NO.5“芯片荒”再添一把火，三星或将爆发史上最大罢工

3月17日，据媒体报道，三星最大的工会组织“全国三星电子工会（NSEU）”威胁称，该公司正就三星史上最大规模的罢工计划进行投票，一旦3月18日投票通过，将在5月中断芯片生产，这可能给三星公司带来数百亿美元的损失。三星作为全球最大的存储芯片制造商，如果其发生罢工事件，可能会对三星半导体业务造成重大冲击，并加剧全球半导体供应的瓶颈问题，从而抑制了从汽车、电脑到智能手机等行业的半导体供应。

点评：三星本次史上最大罢工可能加剧全球芯片荒。

免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。

近日，B站公布了2025年第四季度及全年财务报告。数据显示，2025年B站实现总营收303.5亿元，同比增长13.1%；经调整净利润达到25.9亿元，相比2024年的3900万元经调整净亏损，成功实现年度扭亏为盈。

自2018年上市以来，B站连续七年交出亏损财报，累计亏损达数百亿元。在移动互联网红利消退背景下，“B站何时盈利”不仅困扰着管理层，也是资本市场重新评估其商业模式的终极考题。

如今，这个拐点终于到来。这份里程碑式的财报背后，是B站通过广告业务的强劲爆发、游戏业务的企稳以及成本端的极限挤压换来的。但跨过盈亏平衡线之后，B站需要面对的，是如何在加速商业化的同时，守住其引以为傲的社区生态底线，以及在席卷而来的AI浪潮中，找到属于自己的战略生态位。

连亏7年后迎拐点

细究B站交出的这份年报来看，营收端，B站全年营收303.5亿元，其中增值服务、广告、手机游戏、IP衍生品及其他的收入占比分别为39.3%、33.1%、21.1%和6.5%。

广告业务无疑是拉动B站盈利的“核心引擎”。2025年，B站广告收入首次突破百亿，达到100.6亿元，同比大幅增长23%。单看第四季度，广告收入为30.4亿元，同比增长27%，这已是该业务连续12个季度保持双位数增长。

这一强劲增长，除了得益于游戏、数码家电、网服等传统优势行业的稳定投放外，AI应用厂商的“撒钱”贡献巨大。过去一年，通义千问、Kimi、智谱清言等大模型应用将B站视为抢占年轻用户心智的主阵地，带动B站AI相关广告投放全年同比增长超过150%。

广告狂飙同时，B站起家的游戏业务也释放出企稳信号。2025年全年，游戏业务收入为63.9亿元，同比增长14%。这主要归功于B站独代SLG游戏《三国：谋定天下》在下半年的强势表现，以及《FGO》《碧蓝航线》等老牌二次元游戏的持续长线运营。

支撑B站商业化基本盘的增值服务（主要包括大会员和直播打赏），全年收入119.3亿元，同比增长8%。截至2025年四季度末，B站月均付费用户达3566万，大会员规模达2535万。虽然用户规模的绝对增速在放缓（日活用户近1.12亿，月活超3.68亿，同比增长8%），但随着核心用户群年龄的增长，其付费意愿和消费能力正在逐步释放。

营收的结构性增长只是硬币的一面，成本端的精细化管控则是B站扭亏的关键。

2025年，B站在总营收增长13.1%的情况下，严格控制费用。2025年全年B站销售费用为43.94亿元，占营收比例从上年的16%降至14%；研发费用为35.34亿元，同比下降4%。费用的缩减叠加高毛利广告业务占比的提升，直接推动了B站的毛利润率从2024年的32.7%提升至2025年四季度的37%。

交出首份盈利财报后，资本市场反应却显得异常冷淡，财报发布后，B站美股和港股双双遭遇下跌。

市场的担忧并非空穴来风。当前，B站盈利高度依赖广告业务的单臂拉动，广告的密集植入不可避免地会消耗社区用户的体验。UP主的商单内容增多，弹幕中关于“恰饭”、“防不胜防”的调侃，折射出用户对过度商业化的敏感。

游戏业务虽然回暖，但过度依赖单一爆款（如《三国：谋定天下》）的风险依然存在。长远来看，如果缺乏持续产出新爆款的能力，游戏业务的稳定性将面临考验。

再者，成本的极限压缩是否存在天花板？在UP主激励减少、流量向头部倾斜的背景下，中腰部创作者的生存空间被压缩。如果平台无法为这部分“中坚力量”提供健康的变现路径，B站赖以生存的PUGV（专业用户生成视频）内容生态将面临活力衰退的可能性。

如何拥抱AI

在财务指标“上岸”后，B站面临的下一个时代命题，是如何应对汹涌而至的AI浪潮。

纵观整个互联网行业，无论是字节跳动的Seedance和豆包，还是快手的可灵、腾讯的全线产品接入大模型，头部大厂无一不在重金押注AI底座与原生应用。相比之下，B站在AI赛道的布局显得更为审慎，甚至是“保守”。

从B站管理层在财报电话会及多次公开场合的表态来看，目前B站对AI的定位，是“强化现有生态的辅助工具”，而非“开辟新战场的底层武器”。

具体而言，B站的AI应用主要集中商业化效率的提升上。B站利用前沿大语言模型优化了内容发现和广告投放算法，通过提高人货匹配的精度，直接拉升了广告业务的eCPM（千次展示收益）和转化率。

同时也为内容安全与审核赋能。面对每天海量的视频上传，B站运用AI技术大幅提升了过滤违规内容的效率，降低了人工审核成本。

B站也推出了自己的AI工具，供创作者使用。“必剪Studio”等AIGC工具，支持文案生成、视频剪辑、封面设计，甚至允许UP主一键生成虚拟数字分身出镜。数据显示，目前已有超过60%的B站创作者在日常创作中使用了AI辅助工具。

展望2026年时，B站明确表示将进一步深化AI在业务中的融合，利用AI增强对内容和用户意图的理解、通过AI赋能商业广告、推出包括AI翻译在内的辅助创作工具。B站CFO樊欣在电话会上透露，未来会适度加大在人工智能领域的投入，把部分新增利润再投资于与公司核心业务紧密相关的AI应用。

这种“重应用、轻基建”的AI策略，与B站当下的处境高度契合。

作为一家刚刚扭亏为盈的内容社区平台，B站的首要任务是巩固现金流，而非参与极其烧钱的大模型军备竞赛。其核心资产是UP主与粉丝之间基于真实内容建立的“情感连接”，而非算法生成的数据。因此，提供高效的AI工具帮助UP主降本增效，远比自己去开发一个通用大模型更有现实意义。

然而，这种策略的隐忧同样明显。

在C端用户层面，当其他平台纷纷推出具有爆款潜质的AI原生应用（如文生视频、多模态对话等）来抢占用户时长时，B站缺乏能够直接吸引用户体验的独立AI产品。用户打开B站，依然是为了看人（UP主），而不是为了用AI。在AI成为下一代互联网流量入口的争夺战中，B站的声量显得过于微弱。

另外，当AI创作工具彻底普及，视频制作的门槛被无限拉低，互联网上将不可避免地迎来一场“内容通膨”。同质化、流水线式的AI生成内容大量涌现，必然会稀释优质原创内容的独特性。这对于以高门槛PUGV内容起家的B站而言，是一把双刃剑。

如何在降低创作者门槛的同时，保持B站内容的独特调性？如何在巨头用AI重塑基础设施时，保住自己独特的社区生态位？这些挑战，丝毫不亚于过去七年B站为了实现盈利所付出的努力。

周一，黄仁勋穿着标志性的皮衣开启了英伟达2026年的GTC大会。

今年的GTC，和往年有所不同。尽管全世界都在期待更快的GPU，但黄仁勋带来的不是产品发布会，而是一场关于AI时代工业革命的叙述。

英伟达全新的宏大叙事，定义了这场革命的生产资料、生产方式、经济模型，以及驱动一切的硬件基石和操作系统。

短短两个小时，黄仁勋清晰地描述了英伟达的未来和整个AI行业未来的蓝图。

01

“AI工厂”的诞生和“推理拐点”的来临

黄仁勋在这场演讲中提出了两个核心判断，作为英伟达的战略基础：

①推理拐点：AI从学习走向工作。

过去的两年中，AI的算力消耗主要集中在训练阶段，各大AI企业都在费尽心思研究如何设计出功能更强大的模型，规模化法则（Scaling Law）也正是在这个阶段生效：模型越大、数据越多，性能就越好。

如今，行业已经结束这个阶段，进入了推理阶段的爆发期，OpenClaw等产品的爆发让AI模型被大规模地实际应用。

按照黄仁勋的说法，推理所需的计算量可能达到训练所需的数万倍甚至数十万倍。

无论是ChatGPT、Gemini还是DeepSeek、豆包，每一次日常交流、每一次代码生成都是一次复杂的推理。

因此，即使前沿大模型推陈出新的周期开始放缓，GPU需求仍然在持续暴涨。

而OpenClaw作为一款有极大安全风险的开源产品在全世界爆火，更是说明我们现在看到的增长，必然只是冰山一角。

②AI工厂经济学：定义新世界KPI

推理的拐点到来之际，黄仁勋也给出了数据中心的新经济模型：

Token将会成为新产品，数据中心不再是用于存储数据的成本中心，而是生产智能的利润中心，也就是所谓的“AI工厂”。

算力会成为新的货币，与token正向关联。

而新的KPI指标，则是每瓦特电力能够产生的token数量。

在美国，电力仍然是所有数据中心的最终物理瓶颈。最大化每瓦电力的token产出就等同于最大化收入。

通俗而准确的解释，不仅使AI行业抽象的专业词汇更加具象化，还将从CEO到开发者的思维都牢牢吸引到了英伟达最具优势的赛道上。

在这套新的经济范式下，英伟达的野心已经显露：它掌握着大量的货币，不愿意只给淘金的人卖铲子，而是要打造整套“工厂蓝图”和“生产线”。

02

“AI工厂”的核动力：硬件基石

英伟达最大的优势就是算力，除了Google靠着自研TPU硬是打出了一片天地，世界上绝大部分企业仍然受制于英伟达的GPU供给。

推理需求的爆发，就意味着“AI工厂”需要消耗前所未有的能源。

值此之际，英伟达推出了宣传已久的Vera Rubin。

相比以前GTC展示的单块GPU，Vera Rubin是一台机架级的超级计算机。

本质上，它是一个极致垂直整合的产物，集成了新一代GPU、专为AI代理任务设计的CPU、新一代网络、新一代存储等七颗关键芯片，并结合液冷技术和精密协同设计，共同封装在一个机架之中。

自此，英伟达的交付单位，已经从芯片跃升到即插即用的计算系统。

除此之外，这次GTC大会还有另一项技术惊喜，也就是Groq LPU技术整合。

英伟达已经注意到现阶段的AI计算需求开始呈现极端化的趋势：

一是高吞吐量，Vera Rubin擅长进行海量并行计算，适合处理批量任务；

二是超低延迟，Groq LPU有极快的单次响应速度，这是交互式应用的关键。

英伟达的解法，是在软件层面上将所需的两种能力“分而治之”，高强度的数学运算放在Vera Rubin上，对延迟极度敏感的token生成环节则交给Groq，这一解决方案将高价值交互应用的性能足足提升了35倍。

AI工厂的产出，远不止数字世界的token。

在黄仁勋看来，具身智能（Embodied AI）这个更广阔的物理世界大有可为。

但仅凭现实世界中的数据，想训练机器人应对所有突发的陌生情况，恐怕永远都不够。

解决方案就藏在他提出的新经济模型中：算力就是货币，货币就能带来数据。

通过仿真平台生成海量高质量的合成数据，在虚拟世界中训练AI，再部署到现实世界中的机器人中。这套Sim-to-Real的路径，或许就是解决机器人智能化的关键。

当然，盲目的技术乐观主义不可取，目前的AI模型基础能力尚不足以支撑具身智能商业化落地。

不过，无论是通用的机器人基础模型GR00T，还是具备思考和推理能力的自动驾驶模型Alpamayo，都证明了英伟达正在将“AI工厂”提供的生产力投入到了价值50万亿美元的制造业和汽车业。

03

“AI工厂”的大脑：Dynamo 1.0

强大的“核反应堆”Vera Rubin已经诞生，接下来的问题就是如何让它像小龙虾一样7×24小时高效运转。

这个问题的答案，同样藏在软件层面。英伟达在GTC大会同期发布的Dynamo 1.0技术博客，正式将驱动“AI工厂”的大脑公开于众。

Dynamo是一个专门为大规模、多节点、企业级AI推理而设计的软件框架。如果Vera Rubin是token的硬件生产线，那Dynamo就是生产线的控制器。它虽然不直接生产token，但却保证了生产流程的效率、速度和稳定性。

具体来说，Dynamo在以下四个方面实现了不同程度的技术突破：

1.在Vera Rubin平台上，Dynamo可以通过解耦服务等技术将模型的推理请求处理能力提升约7倍，直接提升了核心的“KPI指标”；

2.AI从Chatbot进化到Agent后，智能体的工作流运作需要经过多轮对话、后台思考、调用工具等复杂流程。而Dynamo具备“智能体感知”能力，能够通过智能体提示（Agent Hints）理解任务的优先级，优先处理关键任务，将智能体应用的首次响应时间降低4倍；

3.现代AI应用普遍需要频繁启动新模型实例，但传统方式下加载、编译和优化模型耗时费力。Dynamo的ModelExpress技术通过检查点恢复和模型权重流式传输等方法，将新实例的启动时间加快7倍，“AI工厂”的生产将会更加灵活；

4.部署大模型对大部分人来说门槛仍然太高，Dynamo的DGDR功能允许开发者只提供模型、硬件和流量等目标，系统即可自动完成性能分析、配置和部署。

Dynamo的推出，完美印证了英伟达的领先已经不再局限于硬件层面，还有深不可测的软件和系统工程能力。

04

英伟达的生态战略

综上所述，英伟达通过GPU构建起来的护城河，如今已经延伸到了生态战略。

在演讲中，黄仁勋将OpenClaw这个开源智能体框架比作AI时代的Linux，并判断它会成为下一代的操作系统，且必将开启一个全新的“智能体即服务”的时代。

此前的文章中我们曾提到过一个名为NemoClaw的平台产品，如今已经正式发布。英伟达的目标只有一个：让自己成为这场技术革命的标准制定者和安全守护者，让所有企业都能放心加入这场养虾浪潮。

同样的策略也放在了智能体底层的基础模型上。通过成立Nemotron联盟，英伟达联合了Mistral、Perplexity等知名AI公司，试图共同打造下一代基础模型。如此一来，AI生态的软件将与英伟达的硬件实现更深层的绑定。

这也正是黄仁勋的高明之处：

从芯片（Rubin）、系统（机架）、网络（NVLink）、软件（Dynamo）、操作系统（NemoClaw）到AI模型（Nemotron），英伟达在每一个环节都实现了深度自研和极致协同设计。

这种垂直整合的模式带来的，是竞争对手难以比拟的性能和效率。

与此同时，英伟达也并未试图独吞市场。

与各大云厂商和AI初创公司合作，表面上是“赋能所有人”，“给云厂商带来客户”，实则是将自己的技术栈嵌入全球的计算平台，使整个生态系统都建立在英伟达的底层技术之上。

未来如果回顾2026年的GTC，或许它就是一个时代的转折点。

英伟达构建了一个以token为商品、以算力为货币、以“AI工厂”为核心生产单位的全新经济循环。

在这个循环中，英伟达有最高效的生产工具、最智能的生产管理系统，甚至定义了生产标准。

它不再是一家GPU供应商，而是AI基础设施与经济体构建者。

未来的“卡脖子”，只会更紧。

ARK Investment Management创始人Cathie Wood表示，人工智能正在切实推动劳动生产率提升，并将在未来十年释放更为深远的经济红利。

据彭博周二报道，Wood指出当前非农生产率同比已增长2.8%，而随着AI工具的持续普及，这一增速有望加快至每年6%。她预计，AI赛道将在未来五至十年内创造10至12万亿美元的收入，并将对全球GDP产生实质性拉动。

上述表态与黄仁勋近期预测形成呼应——后者预计英伟达到2027年的累计销售额将至少达到1万亿美元，进一步印证了AI产业的爆发式增长势头。

AI生产力红利已现，增速有望翻倍

Wood表示，大型语言模型带来的生产率提升"令人震惊"，就连公司内部此前持怀疑态度的同事也被其能力所折服。

当前数据已初步印证这一判断。Wood援引数据称，美国非农生产率已实现2.8%的同比增长。她认为，随着AI工具加速落地应用，这一增速存在显著上行空间，未来年增速或可达到6%，较现有水平翻倍以上。

这一预期若能实现，将对宏观经济产生深远影响。Wood直言，AI收入规模的扩张"将成为GDP层面真正的拉动力量"。

头部模型商收入爆发，万亿市场加速成形

Wood特别点出前沿AI模型提供商的收入增长，以此支撑其对整体赛道的乐观判断。

据其介绍，Anthropic的年化收入已达190亿美元；OpenAI的年化收入则从200亿美元增长至250亿美元。这一增长速度表明，AI商业化进程正在提速。

在Wood看来，当前的收入规模尚不过是起点。她预计，整个AI赛道将在未来五至十年内实现10至12万亿美元的收入体量，"几乎是从零开始"的跨越式增长。

ARK重仓AI，旗舰基金承压下仍坚守信念

Wood因押注颠覆性创新而声名大噪，AI始终是ARK投资逻辑的核心支柱。此番表态显示，尽管旗舰科技基金近期面临业绩压力，她对AI经济价值的判断并未动摇。

英伟达CEO黄仁勋对AI硬件需求的强劲预测，为Wood所描绘的AI增长图景提供了来自产业端的佐证——芯片需求的持续爆发，与AI应用层收入的快速扩张形成相互印证。

对于投资者而言，Wood的核心信号在于：AI的经济影响已不再停留于概念阶段，生产率数据与头部企业的收入曲线，正在将这一叙事逐步转化为可量化的现实。

风险提示及免责条款

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快科技3月17日消息，据媒体报道，在2026亚布力论坛年会开幕式上，宇树科技创始人、CEO王兴兴发表开幕演讲，分享了他对机器人技术落地与未来图景的思考。

王兴兴坦言，外界对宇树机器人的印象可能更多停留在表演展示层面，但实际上，过去几年团队一直在推动机器人在工业场景中的试点应用——让机器人在宇树自己的工厂里，装配自己的关节模组。

“因为我们相信，未来机器人真正能发挥作用的时候，应该是工厂里的机器人，自己生产自己的机器人。”王兴兴说，这样的闭环一旦实现，整个生产力的提升将非常迅速，也是一件极其有趣的事情。

当然，现阶段的技术还远未达到理想状态。他介绍，如果是特别复杂的工位，比如装配关节模组这类零部件多、工序繁琐的任务，机器人的成功率还不是特别高。

但如果只是抓取单个零部件，或由一两个零部件组成的相对简单动作，经过训练后基本可以做到接近百分之百的成功率。

从全球范围来看，涉及多工序、长任务链且包含小零部件的复杂操作，依然是极具挑战的难题。

王兴兴还提到，宇树去年下半年在技术上的一项突破是全身遥操作。这项能力在实际应用中非常实用，尤其适合大规模数据采集场景。

不过他坦言，目前全球范围内的遥操作方案仍存在一些共性问题——机器人真正动起来后，动作的完成度和真人相比还有差距；在一些复杂动作中，脚会抖，身体也会抖，这直接影响整体操作体验。这些细节，还需要持续打磨和完善。

财联社3月18日电，综合《印度时报》《印度教徒报》等媒体报道，印度国产卫星定位系统“NavIC”卫星网络下的1颗卫星出现严重故障，其卫星网络仅剩3颗卫星仍在提供导航服务，而该系统需要至少4颗卫星才能维持运行。这意味着印度国产卫星定位系统或陷入“瘫痪”状态。 (环球网)

IT之家 3 月 18 日消息，国外维修团队 iFixit 昨日（3 月 17 日）发布针对苹果 iPhone 17e 的拆解报告，从结果来看该机型在内部结构上，几乎是前代 iPhone 16e 的“复刻版”。

IT之家附上相关视频如下：

拆解团队首先通过加热背板玻璃软化粘合剂，随后断开负责无线充电和闪光灯供电的排线，成功分离了机身。在拆解过程中，团队使用了标准的通电脱胶技术取下电池，并逐步拆除了摄像头组件与各类螺丝。

深入主板后，iFixit 确认该机搭载了全新的 A19 芯片（取代了此前的 A18），并换用了苹果全新的 C1X 调制解调器。

据官方数据，这款新基带不仅功耗更低，速度更是达到了旧款的两倍。同时，背板玻璃内侧也如期集成了兼容 Qi2 标准的 MagSafe 磁吸充电环。

根据拆解结果，iPhone 17e 在升级 A19 芯片，新增 MagSafe 磁吸支持外，发现大多数零件可以和 iPhone 16e 实现跨代兼容。

拆解团队们甚至成功将 iPhone 16e 的主板装入了 iPhone 17e 的机壳中，而系统内置的“维修助手”能够顺利识别并配置大部分重组零件。

多数组件支持在 iPhone 16e 和 iPhone 17e 之间互换，图源：iFixit

而且即便 iPhone 16e 的主板缺乏识别 MagSafe 的软件支持（充电时不会弹出专属动画），这套跨代组合依然能够成功进行无线充电。至于其是否能达到 15W 的满血充电功率，则需进一步测试确认。

尽管互换性极高，但这套跨代移植方案也存在例外。在测试人员互换两款手机的原深感摄像头（TrueDepth）后，虽然基础的拍照功能依然可用，但面容 ID（Face ID）功能会彻底失效。

IT之家 3 月 17 日消息，日产将把美国制造的 Murano 跨界车运往日本，此举使其与本田一道（丰田也可能加入其中），反向进口方向盘位置与本土市场不符的车型。

日产发言人表示，这款在田纳西州士麦那工厂生产的中型 Murano 将于 2027 年初在日本上市，将成为自上世纪 90 年代以来首款在日本销售的美国产日产车。

日产汽车于 3 月 17 日宣布了这一举措，效仿丰田和本田，利用日本近期放宽的车辆认证规定，推动美国进口车的流通。

新规本质上允许通过美国安全检测的车辆直接出口，无需额外测试。对这批新进口车而言，这意味着保留美国惯例的左舵布局，而非日本驾驶规范的右舵。

日本国土交通省上月修订了相关规定，以此作为缓解对日美贸易失衡的举措。此次规则调整，是在美国总统特朗普去年秋季访日、以及日美去年夏季达成突破性关税协议之后做出的。

丰田去年 12 月宣布，在更灵活的指导方针生效后，计划今年开始在日本销售美国产的凯美瑞轿车、汉兰达跨界车和坦途皮卡。

本田本月宣布，将时隔近 40 年首次向日本出口两款美国制造车型 —— 高性能讴歌 Integra Type S 和越野版本田 Passport TrailSport Elite 跨界车，出口将于 2026 年下半年启动。

与 Murano 一样，本田即将运往日本的车型将保留美国规格，包括左舵布局。丰田预计也将保留左舵设计，不过其发言人表示，公司仍在敲定销售计划，包括上市时间和车辆细节。

左舵布局很可能使这些车型沦为小众低销量产品。“到底谁会买这些车？日本车方向盘都在右边。我觉得他们根本没用心，”里昂证券驻东京亚洲汽车研究主管克里斯托弗 · 里希特说，“他们可能想证明，无论哪家车企生产，美规车在日本都卖不动。”

日产去年 10 月表示，正考虑将 Murano 和 Pathfinder 跨界车进口至日本，以消化美国工厂的闲置产能，并提振本土销量。

日产去年对 Murano 进行了改款，2025 年在美国销量为 42,747 辆。但据汽车情报机构数据，为清理库存，日产今年 1 月和 2 月平均每辆车的促销补贴超过 6,000 美元（IT之家注：现汇率约合 41390 元人民币），而行业平均水平为 3,302 美元（现汇率约合 22778 元人民币）。

提振日本国内销量是本土品牌的首要任务。马自达、日产、本田和斯巴鲁正争夺更大的市场份额，以应对美国关税和贸易动荡带来的冲击。

提供在日本传统上不销售的产品，如运动车型、大型跨界车或皮卡，被视为通过更丰富的产品线赢得更多客户的一种方式。

每经记者：张梓桐 每经编辑：陈俊杰

丨 2026年3月18日 星期三 丨

NO.1Capcom《生化危机：安魂曲》销量破600万

3月16日，卡普空（Capcom）官方宣布，旗下生存恐怖新作《生化危机：安魂曲》全球累计销量已突破600万份，仅用时约20天，创下《生化危机》系列历史上达成该里程碑的最快速度。该作于2月27日全球上线，登陆PS5、Xbox Series X|S、Switch 2及PC全平台。

点评：600万销量+系列最快纪录，直接兑现2026财年业绩高增长预期，叠加DLC长线变现，有望推动全年营收与利润超预期。作为公司核心IP扛鼎之作，新品强势表现将巩固市场对其“研运一体化+IP长线运营”的信心，利好一级市场估值修复与二级市场股价情绪，近期股价已创历史新高，本次销量再添催化。

NO.2腾讯《洛克王国：世界》预约破5000万

3月16日，腾讯游戏旗下魔方工作室研发发行的开放世界回合制手游《洛克王国：世界》官方宣布，全网预约量突破5000万，同步公布上线节点与预约福利：3月17日开启预注册、3月23日预下载、3月26日全平台公测，支持PC与移动双端数据互通。官方以限定道具、专属外观及IP周边回馈用户，凸显对长线运营的信心。

点评：经典童年IP移动端化成功破圈，带动A股/港股游戏公司存量IP变现、开放世界与回合制品类估值修复。行业版号常态化、供给改善逻辑进一步强化，利好具备强IP储备与研运能力的头部厂商。

NO.3国风山海经放置卡牌手游《异兽灵境》定档3月20日全平台上线

3月17日，国风山海经神话题材放置卡牌手游《异兽灵境》官宣定档，将于3月20日正式全平台公测。该作以《山海经》典籍为世界观基底，主打暗黑国风美术与轻量化放置卡牌玩法，收录烛龙、夔牛、狰等经典异兽，融合策略养成、挂机收益与卡牌对战，面向休闲与轻度策略玩家群体。

点评：放置卡牌赛道用户基数大、付费稳定、生命周期长，山海经题材已形成成熟用户认知与变现路径。该产品上线将带动同类题材与玩法赛道热度提升，利好恺英网络、游族网络、吉比特等布局国风神话、放置/卡牌品类的上市公司，以及专注买量发行、渠道分发的产业链公司。

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