科技资讯 · 2026-10-19

田间的无人机飞手，日入8000元

2025年5月，湖北十堰，一场政府组织的高素质农民培训开到了县级市。50个名额，满了。来的人大部分是五六十岁的老农人。 17岁的刘凯坐在他们中间。此前，他在县城做服务员，路过田地时，经常看到无人机在飞，觉得这东西以后发展会很快。听到有培训班的消息，他没有犹豫就报了名。培训结束后，50个人里有36个参加了无人机企业旗下的考试，花费两千多块，历时约一个月，多数人通过了这场考试，成为有执照，能飞植保无人机（又称农用无人驾驶航空器，专门用于植保、播种、投饵等农林牧渔作业）的飞手，刘凯也成为其中之一。像刘凯一样，越来越多年轻人带着植保无人机进了农村。中商产业研究院的数据显示，2025年，全国植保无人机保有量已经达30.9万架，年作业30.4亿亩次，而中国耕地总面积约19.2亿亩，相当于这些植保无人机一年能给全国每一块耕地作业约1.6遍。这些无人机飞手能细数技术带来的效率提升。但很快，他们也发现，并不是所有人都可以用好这项技术。除了技术本身的缺陷外，它还要面对的，是那个复杂的、多变的，和土地深度绑定的农业。在这些故事里，一个塑料袋就能摧毁一架几万块的无人机，也有无人机失控，差点砸伤人。一些农户发现技术无法彻底改变农业，几场连绵的雨，或是一场虫害，还是会造成亏本的局面。技术要更懂土地，飞手要更懂作物。这条路还很长，但它正在往前走。年轻的“飞手”回村了刘凯考了证，但没有买飞机。他先去到无人机企业的县级代理门店，做维修和销售。他想搞清楚，这东西到底是怎么回事。那年冬天，他跟着公司的宣传任务，出差到陕西、湖北等地的乡县，做植保和吊运无人机的安全宣讲。有一次，他到一个湖北县城做宣讲。无人机升起来，一位老人看见后，好奇地挤到前排。老人问：“一部无人机能浇灌多少亩地？”“吊运飞机能吊起多重的东西？”他提问时带着刘凯熟悉的乡音，让他想起自己在家务农的爷爷奶奶。接下来的一幕回答了这些问题。刘凯把山泉水装进喷洒壶，让飞机飞到一块70亩的演示田里。飞机在天上转了一圈，不到半个小时，田浇完了。 ● 老人算了一笔账：这样一块田，原来需要投入五个人，背着药壶，拖着管，打一轮药要花七天，用到五个人，一天一百块，还要管中午一顿、晚上一顿饭，几包烟。七天下来，多少钱？谁更划算，答案不言而喻。赵焱也经常被农户包围。2019年大学毕业后，他在安徽和南京承包了200多亩农田和果树，返乡务农。之后考了无人机企业的飞手证书（无人机考试主要由民航局或企业负责，飞手考证通过才有资格执飞），在政府的补贴下，2020年，赵焱花了六万多块买下了最新机型的植保无人机。那会，植保无人机在他所在的安徽小城还是一件新鲜事。往往他的无人机一在地里起飞，就能围上不少人。紧接着就是一连串问题——“这东西也能打药?”“能拉多少斤？”“能看见地里面的情况吗？” 当时，还有一些研学机构找来，问赵焱是否能开放参观。他和

36氪10/19 20:55

让“洋Agent”逛中国互联网，我成了它们的助理

上线一个多月，Muse目前还没有“昙花一现”。根据Similarweb公布的估算数据，它在10月5日的日活跃用户已达到约218万。我最初只是想简单试用，如今遇到添加日程、整理邮件这些琐事，已经习惯先找它帮忙。另一边，Dot也已在手机端开放，在ChatGPT应用中有了一级入口。同样是个人Agent，Muse和Dot用起来到底有什么区别？让这些“洋Agent”处理网易邮箱邮件、在国内电商网站挑选商品，会发生什么? 带着这些问题，我把几件真实的日常任务分别交给了它们，做了一番对比实测。第一部分：由忌日引发的对决，Muse完胜 1）批量增添日程这次双agent对决，起因是一件很私人的小事：我差点忘了爷爷的忌日。为了避免再发生这样的事，我决定把四位家人的忌日都放进苹果日历，设置成全天事项、每年重复，并且提前一天提醒。我把这些要求直接告诉了Muse。在iPhone的Muse App中，弹了一次授权确认，点击之后它就顺利完成了任务。恰好这时，我尊贵的ChatGPT Pro会员也推送了Dot，不如就拿这件事比划比划。把同样的需求交给Dot。没想到，第一轮就卡住了，Dot没有办法在手机端直接操作我的苹果日历。来回折腾之后，它让我确保Mac上的ChatGPT已经打开，再通过电脑操作日历。期间还遇到了授权问题，一度给出了导出日历文件、让我自行导入的替代方案。最终日程确实添加成功了，但整个过程变成了我在手机上发指令，Dot在Mac上干活。从用户视角出发，感觉在iPhone上操作自带的苹果日历是很简单的事情，Dot居然无法完成，问就是“没有接口”，初印象大打折扣。 2）读图+复杂指令添加日程接着，我又加了一道题。双十一快到了，商品页面上往往同时摆着定金、尾款、会员优惠和好几个时间节点。我截了一张HOKA鞋子的淘宝页面，故意给出了模糊指令，只告诉Muse： “这双鞋我要双十一买，我是88VIP，帮我设置一下合适的日历事项。” 它从截图里提取出了两个节点：10月15日晚八点付定金，10月20日晚八点付尾款。随后分别建立日程，设置提前半小时提醒，还在说明里写上了付款窗口的截止时间。 Dot最后也完成了这组日历操作，不过依然得借助Mac。这一差异反映了两者在系统能力接入和任务执行方式上的不同。两者的产品起点确实有所不同。 Muse更偏向从手机走向电脑：2026年9月8日推出独立手机应用，同时提供网页版，9月17日再上线Mac客户端。 Dot则先从桌面端起步，再补齐手机体验， 9月29日发布，最初需要在桌面端创建，到10月5日那周才加入手机端创建、设置和连接插件的功能。 Muse在手机上的日常事务里，确实更顺手。事实证明，普通用户在使用agent的过程中，跨应用协同是一个硬需求，越是权限多的agent越是能帮到更多忙，这一点非常影响体验。 3）iPhone健康

AI大模型

苹果第一个 AI 机器人，可能是个能动的 HomeView

上周，苹果一口气端出了十多款智能家居新品，其中最引人注目的，当属起价 299 美元的带屏中控 HomeView。就在大伙还在琢磨这块屏幕能做些什么之时，彭博社记者马克·古尔曼（Mark Gurman）又放出了一个新猛料：苹果内部其实还在秘密研发一款更激进的高端型号，代号 J595。它配备约 9 英寸屏幕，底座连着一条电动机械臂，能够通过语音识别判断谁在说话，并将屏幕自动转向对方，预计最早在 2027 至 2028 年面世。 Gurman 在昨天的 Power On 新闻通讯中吐槽道：在苹果官方为 HomeView 拍摄的宣传片里，一家人轮流凑到屏幕前，有人查日历，有人发消息，但每个人走过去的第一件事，都是伸手去硬掰一下屏幕的俯仰角度。图｜Apple 宣传片本意是展示全家人轮流使用的顺畅，却无意中暴露出固定屏幕的局限。很显然，苹果自己也意识到了这种别扭——光认出你是谁还不够。下一步，他们要让这台设备自己「找到」你。这块屏，活了想象一下这个场景：在厨房里，你正在洗菜备料，顺嘴向几米开外的 HomeView 问了一句食谱步骤。图｜AI 生成，仅示意很不巧，另一边的 HomeView 只留给你一个冷冰冰的侧脸。不仅屏幕上的内容看不清，连它听没听见也没把握。 Gurman 爆料里这款机械臂 HomeView，瞄准的就是这个痛点。现款 HomeView 的半球形底座搭配一根不锈钢连接轴，造型致敬 2002 年经典的「台灯」iMac G4。当年乔布斯最得意的细节，就是那根单手就能随意拨动的镀铬机械臂，屏幕像向日葵一样可以悬停在任意角度。但不管是当年的 iMac G4 还是如今的 HomeView，归根结底都得靠手掰：人走到哪，就得伸手把它拉向哪。而机械臂 HomeView 的核心变化，是它的脖子终于能够动起来：半球形底座内塞入无刷电机，支持 360 度水平旋转；连杆支架内部则布置舵机，实现屏幕的上下仰角俯仰。依靠麦克风阵列与声纹识别，只要听见有人在叫它，电机便会自动发力，把屏幕转过来面向讲话者。为了认识你，苹果努力了十年但学会扭头，只是最表层的一步。如果屋里有人走动、电视放句台词它就四处乱转，再灵巧的机械结构，放在家里也成了打扰。这款机械臂版本真正的底气，全靠苹果过去十年在各类硬件里攒下的感知家底。这件事的起点，是 2017 年秋天亮相的 iPhone X。Face ID 彻底改写了人与手机的交互关系。过去是人伸手找按键，从 iPhone X 开始，变成了你抬起手机，它「认出」你，然后无感地解锁。图｜Apple 但要把这套能力搬进客厅，事情就不一样了。手机始终是攥在手里的私密物件，从早到晚只面对你一个人；但客厅的屏幕，得面对全家人甚至来串门的客人。正因如此，它必须得学会「察言观色」——谁走过来看到什么、私信和日程的隐私边界，都得非常

“2026年最荒谬IPO”背后，藏着AI科技股的估值裂缝

如果你用过Claude写代码、改合同，大概率知道它是这两年最“出圈”的AI助手之一。据Sensor Tower数据，截至2026年5月底，Claude以10.3%的全球市场份额、2.45亿月活用户跻身AI助手前三，付费转化率更是全行业最高的13%，甚至被视为OpenAI最直接的竞争对手。但很多人不知道的是，这个每天帮你干活的AI工具背后的公司——Anthropic，此刻正站在争议的中心。 10月，就在Anthropic向纳斯达克发起冲刺、目标估值直指2万亿美元之际，独立研究机构New Constructs一盆冷水泼了下来：合理估值1500亿，相差93%，并直接将其称为“2026年最荒谬的IPO”。更刺眼的是，这家AI公司2025年营收46亿美元，整体净亏损却高达420亿，眼下如果要撑起2万亿的盘子，利润得做到英伟达过去一年的两倍。这样的“估值对赌”并不新鲜。宇树科技上市当天开盘暴涨629%，接下来的50多天里，其市值从高点的4449亿元，跌至1700亿元。CoreWeave赴美IPO时，投资者不买账，估值从320亿美元砍到230亿才勉强完成发行。从AI大模型到人形机器人，再到AI算力，热门赛道上的头部企业似乎都在经历同一种剧本：先被资本捧上天，再被市场拉回地面。问题在于，当Anthropic的收入增速和亏损扩大同时发生，当宇树的出货量在涨、市值却在缩，当CoreWeave的算力资产越堆越高、投资者反而越谨慎……这些企业的估值锚点究竟为何失效？传统“尺子”量不准科技股？对于当前科技股的估值困境，上海金融与发展实验室特聘高级研究员杨川有一个精妙的比喻：这就像不同投资者正在使用完全不同的“尺子”衡量同一家企业，有人说重量、有人说身高、有人说象牙长度，缺少统一的时间刻板和风险度量。当市场交易各方不在一个对话维度，分歧无法收敛，就很可能导致价格脱离基本面，最终以剧烈回调收场。以Anthropic为例，其2025年营收46亿美元、净亏损420亿美元。若按2万亿美元估值、650亿美元年化收入算，市销率高达近31倍，超过英伟达的20多倍。New Constructs测算，支撑这一估值需要Anthropic实现英伟达过去一年利润的两倍，而英伟达过去四个季度净利润已经超过1900亿美元。同样，头顶“人形机器人第一股”的宇树科技的发行市盈率高达219倍，上市首日市值一度冲破4400亿元，但2026年上半年扣非净利润仅2.44亿元，同比下降19.34%。这些数字放在传统PE/PS框架下，几乎无法解释。对此，中央财经大学数字经济融合创新发展中心主任陈端表示，过往以PS、PE为代表的估值定价标尺已经远远不足以表征AI时代企业的整体价值，技术代差锚、数据壁垒锚、行业生态位锚、政策期权锚等新兴定价锚对企业估值的影响权重越来越大。这也能看出，市场想为一种“技术期权”定价，

逆向一切的REA，正让“Photoshop们”瑟瑟发抖？

过去，如果一款软件有个特别好用的功能让你看上了，最直接的办法是自己手搓代码开发一个。现在用不着这么麻烦了，因为AI可以REA了。 2026 年10月，开源项目REA（Reverse Engineer Anything）引起技术社区广泛关注，荣登GitHub 热榜第一。其核心思路就是 “反向工程任何程序”，把 AI 智能体与专业逆向分析工具连接起来，让智能体能够调查没有公开源代码的软件，分析程序行为，寻找相关代码和资源，并最终重建特定功能。比如开发者想搞清楚剪映的动态字幕模板到底存在哪里，又是怎么渲染的，就可以直接REA一下。目前，REA 相关案例库已收录了针对剪映动态字幕的调查，案例页面报告发现了2291 个模板。当然，这属于作者报告的结果，并不代表剪映整个软件已经被完整破解。这里不讨论剪映有没有被彻底拆解，而是想关注一个影响更大的可能性，即如果AI能够帮助开发者理解一款成熟软件的功能，过去需要大量专业经验才能完成的功能研究，未来会不会变得越来越便宜？受到影响的不只是剪映，也不只是视频剪辑行业，而是所有传统软件公司。看看Adobe的股价就能知道，这个冲击有多大。他们不得不当面对一个致命的问题：如果产品很容易就被REA了，你的护城河究竟在哪里？ 1、“逆向一切”的REA，也有边界首先要明白，REA不是新的反编译器，而是一个 MCP 中间层，可以把Ghidra、IDA、Rizin、objdump这些已经存在了十几二十年的逆向工具，封装成 AI 编程助手能直接调用的接口。 AI智能体如Claude Code、Codex等拿到工具后自己决定先反编译哪个函数、再追踪哪条调用链、什么时候该去看网络抓包。使用也很简单，装好之后，用户只要说一句“用REA看看这个App怎么做的”，AI就会自己动手拆解。其实，这件事的意义不在工具本身有多新，因为2025 年GhidraMCP、IDA Pro MCP等工具就已经出现，专业逆向人员早就在用AI辅助分析。真正的变化是REA的打包方式和传播速度。一条 npx rea-agents setup 命令完成配置，一个不具备逆向专业能力的普通开发者，也能让Agent去拆解并复刻一个传统软件。比如有网友所在小区换了能用手机App开门的新门禁，但每次外卖小哥打电话，他都要放下手头的事去翻App。为了让这个App更好用，这位网友通过Codex调用REA，很快就找出负责登录、接口和加密的文件，成功将开锁功能集成进了自己写的家庭屏App。再比如另一位网友在中学信息处当老师，有个很头疼的问题是，哪个年级考试，他都需要手动调动对应区域的几十个铃声。第二天还要再改回来。软件系统已经停更，REA 爆火后，网友用AI逆向了这套系统的 Web Socket 接口，重写了一个控制面板。现在只要输入考试日期、区域和科目，对应区域的铃声就会自动