划重点： 1）白银价格在 2025 年屡创新高，这是宏观流动性与工业需求双重驱动下的估值修复。美联储降息和金银比修复是白银上涨的宏观动力。实际利 率下降降低了白银的持有成本，而金银比向 60:1 的中枢回归，将为银价提供巨大的上涨弹性。 2）长期以来，白银的工业价值被低估，但全球能源转型和 AI 数据中心对高性能电子组件的需求激增，使其战略价值日益凸显。面对需求端如 此明显的变化，白银供应端的反应却极度迟缓。供需严重失衡，将使得白银价格迎来更大的波动。 3）新手投资者可通过三种策略参与白银行情：基础配置可选择现货 ETF 如 SLV 或 PSLV；进阶配置可关注白银矿企 ETF 如 SIL 或高弹性的 SILJ；寻求 Alpha 收益则可挑选 PAAS、AG 或 WPM 等优质白银个股。 白银价格在 2025 年不断刷新阶段性高点，这并非偶然，而是由宏观流动性补涨与工业刚性需求合力主导的估值修复盛宴。 白银是一种非常独特的"贵金属"：它既具备金融货币属性，又具备工业生产属性。因此影响白银价格的因素十分多样。其中有两个最为重要： 其一是降息周期与通胀预期。在美联储开启降息周期的背景下，白银作为无息资产的持有成本 ...

【导读】今年圣诞季，OpenAI上新了一份特别礼物——圣诞版Codex，通过提升使用上限，把假日AI编程的「陪伴感」拉满。在本该放松和休息的日 子，OpenAI、Google、Anthropic的AI编程大战却更加激烈了。 刚刚，OpenAI圣诞版Codex上新！ 这是Codex团队在圣诞节送出的最后一份小礼物。 OpenAI的Codex工程主管Thibault Sottiaux表示，这款名为GPT-5.2-Codex-XMas的模型，在功能上与GPT-5.2-Codex完全相同，只是为了圣诞节而增加了一 点个性化升级。 除了推出圣诞版Codex之外，OpenAI准备的节日礼物还包括重置速率限制，并将使用上限提升至平时的2倍，一直到明年1月1日。 这样，网友们就可以在圣诞节假期期间使用圣诞版Codex「愉快地编程了」。 对于OpenAI的这份圣诞小礼物，网友们的反应也是五花八门。 有的网友表示要好好利用一下这个福利，在活动结束之前「冲刺提交一些代码」。 也有网友抱怨，圣诞假期就这么泡汤了！ 它强化了对长上下文、跨文件、跨模块任务的理解能力，可以真正帮助用户执行编码任务。 另外一个变化，是真正站在了工程侧，重点 ...

文章核心观点 - 学习体验的差异源于生物机制、心理状态与社会环境能否形成良性共振 当三者共振时 学习充满乐趣且高效 反之则容易陷入浅层处理并放弃[6] - 个体与学习的关系并非一成不变 可以通过理解内在机制并采取具体策略进行重塑 从而重新爱上学习[8][10] 学习体验差异的成因 - 对学习内容真正好奇时 大脑会释放多巴胺 形成“好奇-探索-发现”的良性循环 但此机制仅在安全探索环境下生效[4] - 当学习带来威胁感（如担心失败）时 大脑会切换至生存模式 负责复杂思维的前额叶皮层效能下降 学习变成负担[4][5] - 将学习从威胁转化为机遇的关键在于自主性 即对学习内容、方式和目的拥有自主权与信心[6] 影响学习体验的三种关键力量 - **生物因素**：身体状态如睡眠、营养和物理环境影响学习感受 压力激素损害记忆 适度警觉则为学习做好准备[7] - **心理因素**：对错误抱好奇心还是恐惧 决定了是否将挫折视为学习契机 过往负面经历可能催生失败恐惧[7] - **社会因素**：他人（如教师、家人）的期望与反馈 以及文化对智力的认知 塑造个体与学习的关系[7] - 这三种力量会随时间产生复合效应 早期积极体验建立自信 消极经历则可能形成逃避学习的轨迹[6] 重塑学习关系的五个实用步骤 - **剥离学科标签**：讨厌某学科可能只是厌恶其教学方式 应关注学习过程而非内容本身[8] - **进行微型实验**：尝试不同学习方法（如图表、讲解、协作）并灵活变换学习环境、时间和方式[9] - **培养元认知能力**：关注自身感受 记录激发动力与消耗精力的因素 找出最佳学习状态[9] - **建立学习社群**：加入学习小组或寻找教学机会 分享困境并共同庆祝发现[9] - **聚焦成长**：将错误视为数据源 关注收获而非表现 可采用PACT框架追踪进步[10]

产品发布与核心定位 - 腾讯混元与厦门大学联合推出名为JarvisEvo的统一图像编辑智能体，旨在通过模拟人类专家设计师的迭代编辑、视觉感知、自我评估和自我反思过程来实现专业级“修图” [1] - 该产品定位为比专业软件更简单、比AI修图更可控的图像编辑解决方案，其目标是实现“像专家一样思考，像工匠一样打磨”的修图体验 [3] 技术架构与核心创新 - 引入交互式多模态思维链机制，打破了传统“盲修”局限，模型在每一步编辑后都会生成新图像并基于视觉反馈进行下一步推理，工作循环为“生成文本假设 -> 执行工具 -> 观察视觉结果 -> 反思决策” [5][8][9] - 提出协同编辑-评估策略优化框架，该框架包含两个协同进化的优化环：编辑者优化环利用自我评估分数作为内在奖励，评估者优化环则利用人类标注数据持续校准模型的评估能力 [6][17] - 具备在线反思与自我修正能力，系统在训练中自动对比低分与高分轨迹以生成反思数据，使模型能够从错误中学习并习得自我纠错能力 [7][24] 训练流程与数据基础 - 训练采用三阶段流水线：第一阶段为冷启动监督微调，使用150K标注样本教会模型多模态推理、工具使用等基本功 [12] - 第二阶段为在线策略优化，使用20K标准指令数据并引入协同编辑-评估策略优化框架，使模型从工具使用者进化为精通修图者 [14] - 第三阶段为反思微调，使用5K在线生成的反思样本，这是模型获得“自我纠错”能力的关键 [15] - 为支撑训练，团队构建了ArtEdit数据集，这是一个包含170K样本的双语专业修图数据集，覆盖10大类摄影场景，并集成了Adobe Lightroom中的200+个修图工具 [25] 性能表现与评估结果 - 在ArtEdit-Bench评测中，JarvisEvo在L1和L2指标上相比商业级模型Nano-Banana提升了44.96% [27] - 在语义一致性和感知质量指标上全面领先，平均提升18.95% [28] - 其打分与人类主观偏好的相关性为0.7243，超越了GPT-4o和专门的图像质量评估模型 [27][28] - 在包含200个样本的人类主观评测中，JarvisEvo在与Nano-Banana的对决中取得了49%的胜率，远超对手的28% [33] - 视觉效果对比显示，JarvisEvo处理后的图像更贴合用户指令，在风格营造、细节呈现等方面表现突出 [30] 未来展望与应用潜力 - “生成器-内部批评家”的协同进化范式具有强大通用性，未来有望从修图拓展至数学推理、代码生成及长程规划等领域 [33] - 团队将致力于突破当前步数限制，探索超过10步的复杂长程推理任务 [34]

在中国新能源汽车狂飙突进的浪潮中，观致汽车的黯然退场为行业敲响了一记警钟。 曾经承载高端自主梦想的品牌，最终未能跨越从产品到市场的鸿沟。它的落幕并非终点，而是一面映照 行业演进逻辑的镜子。 当前，新能源赛道已从"百花齐放"迈入"精耕细作"的深水区，淘汰赛远未结束。面对技术迭代加速、用 户需求升级与全球化竞争加剧，新势力如何穿越周期、构建可持续竞争力？本文将从观致的启示出发， 探讨未来一年行业真正的胜负手所在。 宣布出局 2025年岁末，中国汽车产业版图上又一颗曾经闪耀的明星黯然熄灭。 近日，江苏省苏州市中级人民法院正式受理了对观致汽车有限公司的破产审查申请，标志着这家曾被寄 予厚望、一度被誉为"中国高端自主品牌标杆"的车企，终于走到了法律意义上的生死关口。提出申请的 是深圳欣本供应链有限公司——一家长期为观致提供零部件配套服务的供应商。据法院公告显示，因观 致长期拖欠货款且无力清偿，债权人不得不通过司法途径寻求救济。这并非孤立事件，而是观致多年积 弊爆发的必然结果：截至2025年底，公司名下被执行信息已超千条，股权冻结金额累计逾350亿元，关 联风险信息突破3000项，员工欠薪、工厂停摆、经销商维权等乱象早已 ...

FSD v14.2.2 性能与用户体验 - 英伟达机器人主管Jim Fan体验后，称其为首个通过“物理图灵测试”的AI，感觉“不可思议”并很快“上瘾”，认为其驾驶表现让人无法区分是神经网络还是真人司机 [1] - 收到推送的特斯拉车主反馈异常兴奋，普遍认为这是“迄今为止最好的一版FSD”，表现“满意”且“玩疯了” [2][3] - 车主实测显示，FSD驾驶风格更接近“老司机”，变道决策更快、执行更果断丝滑，速度控制更合适，并能提前为摩托车、维修车辆等留出空间，长时间驾驶可靠性大幅提升 [6] - 系统在复杂场景下表现提升，能解决旧版本的“死胡同”问题，在曼哈顿拥堵雨夜能识别并主动避让警车，在狭窄盲区能及时识别行人 [6] - 有车主分享其特斯拉在全程一个半小时的车程中，首次实现了零干预驾驶 [6] - 公司CEO马斯克亲自体验了无安全员的Robotaxi测试，称其在奥斯汀的全程驾驶表现“完美” [5] FSD v14.2.2 技术更新细节 - 本次更新核心是神经网络视觉编码器升级，利用更高分辨率视觉输入，增强了对紧急车辆、道路障碍物及人体手势等复杂场景的感知与理解能力 [8] - 系统对警车、消防车、救护车等特殊车辆进行了专门优化，新增靠边停车或主动避让的决策与执行逻辑 [8] - 导航与路径规划引入更动态的能力，可实时应对拥堵、临时绕行等路况变化，不完全依赖预设路径 [8] - 泊车能力增强，新增“到达选项”，可根据偏好选择停车场、路边或地下车库等不同到达方式，并会记忆绑定车主的到达偏好与常用停车位置 [8][9] - 全量推送两种新的速度模式：“SLOTH模式”（速度更低、决策更保守）和“MADMAX模式”（速度更高、变道更积极），系统还会根据用户历史驾驶风格进行自适应调整 [9] - “启动自动驾驶”按钮的刹车确认机制已默认关闭，用户仅需在触控屏上操作即可进入自动驾驶状态 [9] 特斯拉Robotaxi业务进展与竞争格局 - 在Robotaxi赛道，Waymo目前占据先机，在北美市场落地规模和份额上绝对领先；特斯拉正凭借FSD持续演进加速追赶 [10] - 在焦点战场奥斯汀，特斯拉自6月启动服务，部署约30辆车；Waymo于3月上线，运营车辆接近200辆 [10] - 在全美范围，Waymo已在菲尼克斯、旧金山、洛杉矶和亚特兰大提供服务，车队总规模超过2500辆，并计划在2026年扩展至另外20座城市 [10] - 特斯拉原计划年底前在内华达州、佛罗里达州和亚利桑那州推出Robotaxi服务，但截至12月中旬仍未兑现；在加州，公司尚未获得运营商业化服务所需的许可 [17] - 自9月上线至12月12日，Tesla Robotaxi应用累计安装量达52.9万次，过去30天日均下载量为2790次；同期Waymo应用日均下载量为24831次，差距明显但特斯拉呈增长趋势 [17] 技术路线分歧与行业讨论 - 技术路线存在根本分歧：Waymo采用模块化体系，依赖高精地图、激光雷达、传感器及远程人工确认；特斯拉FSD走端到端神经网络路线，用超大模型直接将摄像头像素映射到控制指令 [22] - 不同技术路线导致特性差异：Waymo方案在正常情况下稳定，但关键模块失效（如旧金山停电）可能使系统退回到安全策略；特斯拉方案在极端情况下更具适应性，但对模型能力要求更高 [22] - 公司CEO马斯克反驳了前AI负责人关于“Waymo问题在硬件，特斯拉问题在软件”的观点已过时的说法，称自其离开后，特斯拉AI软件取得巨大进步，其“智能密度”比其他系统至少高出一个数量级 [21] - 马斯克曾公开嘲讽Waymo在旧金山停电事件中的表现，称特斯拉Robotaxi未受影响，该贴文获得超过9.9万点赞 [23] - 行业分析认为，随着技术成熟，自动驾驶能力将从附加功能变为真正影响消费者购车决策的关键因素 [25]

市场整体情绪与表现 - 2025年圣诞节期间加密货币市场表现冷清，BTC在8.5万至9万美元区间震荡，ETH、SOL、BNB等主流币自“10·11大暴跌”后表现疲软，远离前期高点 [2] - 一项针对加密社区用户的年度投资复盘问卷调查显示，尽管市场动荡，仍有投资者留在市场并获利，同时也有投资者亏损离场 [3] 投资者画像 - 问卷调查显示，超过60%的投资者入圈年限在3年以上，其中入圈4-6年的群体占比最高，约为41%，入圈6-8年的占比约12%，8年以上的占比约9% [5] - 入圈不足1年及1-3年的“新韭菜”总人数为21人，在有效问卷中占比约为38% [6] 年度投资战绩分布 - 盈利投资者占比超过57%，其中大幅盈利（+50%以上）人数占比17.2%，小幅盈利（0-50%）人数占比39.7% [8] - 不赚不亏的投资者占比约为15.5% [8] - 面临亏损的投资者占比超过27%，其中小幅亏损（0-50%）人数占比15.5%，大幅亏损（-50%以上）人数占比12.1% [8] 盈利的主要赛道 - Meme币（土狗项目）是主要的盈利来源，约34%的问卷参与者提及主要依靠该领域赚钱 [10] - 约26%的投资者主要依靠BTC、ETH、BNB、SOL等主流币获得盈利 [10] - 约16%的投资者盈利来源于DeFi领域 [10] - 约12%的投资者主要盈利来源于空投交互 [10] - 少数投资者在NFT等接近沉寂的赛道中仍能盈利 [11] 亏损的主要赛道与原因 - 约28%的投资者在Meme币及山寨币上损失惨重 [14] - 约26%的投资者在合约交易上亏损 [14] - 特定项目或黑天鹅事件（如FIL质押服务商出事、Polymarket押注亏损、DeFi无常损失、高位接盘主流币）也是重要亏损原因 [14] - 约22%的投资者因死拿NFT、GameFi、L2相关项目等赛道资产而亏损 [14] - 部分投资者在DAT财库公司股票（如MSTR、BMNR）及Circle（CRCL）上亏损 [14] - 约三分之一投资者将亏损归因于套牢后未及时止损 [16] - 超过45%的投资者因操作保守、盲信消息、追涨杀跌等操作层面问题导致亏损 [16] - 约12%的投资者将亏损归因于操作失误、判断失误或行业黑天鹅 [16] - 仅8.6%的投资者将亏损归因于高频交易 [17] 热门产品使用情况 - 使用过Perp DEX的投资者占比约为40%，其中约40%是Hyperliquid用户，约22%使用过Lighter，约12%使用过Aster [20] - 参与过预测市场押注的投资者占比接近60%，超过40%的投资者听说过但未参与 [20] 2026年看好的赛道 - RWA（结合股票代币化、稳定币及PayFi等元素）最被看好，提及占比高达31% [23] - AI与加密货币的结合被高度期待，提及占比约为25% [23] - Meme币仍被部分投资者看好 [23] - 预测市场（如Polymarket、Kalshi）因热门事件驱动而被视为有潜力的赛道 [23] 投资建议 - 多数投资者建议“定投为王”和“只买BTC” [24] - 其他建议包括选择特定交易时间（如周五下午、下午4点后）、设置止损、寻找低市值RWA代币、及时止盈等 [24] 2025年错失的重大投资机会 - 第一季度：特朗普官方Meme币TRUMP（部分交易员实现单币超100万甚至1000万美元利润）、AI Agent概念币、币安系Meme币、HYPE、IP空投、KAITO等 [27] - 第二季度：Circle（CRCL）上市（出现10倍涨幅）、Launchpad平台、AI领域项目、币安Alpha项目等 [28] - 第三季度：Plasma（XPL，存1U可领近10000U代币）、ASTER（卖飞价值数百万代币）等 [29] - 第四季度：币安人生等BSC生态Meme币、隐私币ZEC等 [30]

论坛定位与核心理念 - 崇礼论坛是一个面向青年创业群体的长期对话场，旨在探讨如何在不确定的浪潮中立足并长远发展 [3] - 论坛主题“向新而立”强调主动面向未来，理解底层逻辑的新变量，而非盲目追逐新名词 [3] - 论坛追求在真实问题和真实创造之上找到站稳的锚点 [3] 论坛活动概览 - 第四届崇礼论坛将于2026年1月23日至25日在崇礼太舞小镇举办 [3][39] - 论坛由崇礼区人民政府指导，太舞滑雪小镇、甲子光年、破圈文化主办 [3] - 活动形式包括开幕式、深度演讲、巅峰对话及多个主题专场 [9][12][13][22][26][32] - 会场外设有“崇礼之夜”私享晚宴和太舞冰雪体验等社交与休闲活动 [36][37] 开幕式与主旨内容 - 开幕式以“向新而立”为主题，旨在为2026年科技创新路径定调 [9] - 主旨演讲探讨行业重点从模型性能竞赛转向价值创造，关注智能体(Agent)的产业价值 [10] - 演讲议题包括具身智能的挑战、AI硬件与软件的权力更迭以及AI时代人类设计师的进化 [10][11] - 巅峰对话探讨在AI爆发式技术面前，如何寻找具备穿越周期确定性的“长坡厚雪”力量 [12] - 开幕式将举办青年企业家崇礼联盟仪式，旨在建立连接创业者、资本与产业的常设平台 [12] 专场一：AI 8分钟——硬核AI聚集地 - 该专场要求创业者在8分钟内，不借助PPT，清晰阐述其项目解决的问题、时机、困难及解决方案 [14][15] - 专场聚焦四大硬核赛道：AI Agent、AI基础设施(Infra)、具身智能以及AI应用 [15][16][17][18] - 每个演讲环节后设有“雪城漫谈”，深入探讨如AI Agent盈利模式、小公司应对算力挑战等实际问题 [20][21] 专场二：氪金玩家牌桌——投资视角 - 该专场聚焦AI投资复盘，探讨AI投资的实际回报与挑战 [22][23] - 讨论AI投资是否已进入“后共识阶段”，以及传统估值体系是否失效 [24] - 关注年轻创业者容易被资本误导的方面，并探讨新一代投资人的投资哲学与2026年的潜在投资机会 [24][25] 专场三：智能万物实验场——AI与生活融合 - 该专场展示AI在艺术、文化、运动及可穿戴设备等领域的融合应用 [26][28] - 探讨AI对艺术创作和审美秩序的影响，例如AI视频产品如何吸引全球6000万用户 [27] - 讨论AI从工具向身体延伸的趋势，包括穿戴式AI的进化及新一代运动体验 [28][29] - 关注AI时代创作者的生存状态，探讨当AI参与创作时，人类创作者的独特价值 [30] 专场四：IP破圈蓄力池——创始人IP实战 - 该专场强调在信息过载时代，创始人IP成为低成本高效获客引擎的趋势 [32] - 分析2026年创始人IP趋势，并探讨如何打造高辨识度的个人IP [33] - 分享创始人IP与企业品牌绑定、维持长期生命力的实战路径与方法 [34] 社交与体验环节 - “崇礼之夜”私享晚宴旨在提供一个去标签化的环境，促进与会者建立真实、长期的连接 [36] - 太舞冰雪体验活动包括滑雪体验、雪上游戏挑战及团队积分制轻竞技，注重社交与娱乐性 [37] - 太舞小镇设计提供高颜值打卡点，为参与者创造独特的冰雪与科技跨界记忆 [38]

谷歌的AI人才竞争策略 - 2025年谷歌招募的AI软件工程师中，约20%是离职后又回归的“回流员工”，这一比例相比往年明显上升 [1] - 公司吸引AI人才的主要优势在于雄厚的资金实力以及开展前沿AI工作所必需的强大计算基础设施 [1] - 公司拥有庞大的前员工资源池，尤其是在2023年初母公司Alphabet裁撤了1.2万个岗位（员工总数减少约6%）之后 [1] 谷歌的组织与文化挑战 - 公司内部存在流程、层级和官僚主义，许多决策需要经过层层审批，推进速度缓慢 [4] - 公司提供了被称为“金手铐”的优厚福利和便利设施，使员工生活高度绑定于公司，增加了离职的难度 [6][7] - 公司过去一年变得更加激进，加快了产品发布节奏，并全范围内削减官僚流程，通过员工买断计划以及裁撤超过三分之一的小团队管理岗位来精简组织 [2] 谷歌的技术栈与工程文化 - 公司内部大量使用高度内部化的技术栈和工具，例如谷歌搜索团队前端不使用React或Angular等主流框架 [8] - 高度内部化的技术栈使得员工积累的技能在外部通用性较低，并导致将产品开源或发布到生产环境需要更多调整步骤 [8] - 尽管存在内部化工具，但不同团队节奏差异大，例如广告团队强调实验，允许使用小部分用户流量进行快速测试和迭代 [9] 市场竞争与创新动力 - OpenAI、Perplexity、Anthropic等公司在AI领域给谷歌带来了巨大的竞争压力 [10] - 一旦公司高层将某事项明确为业务重点，就会迅速投入大量人力和资源，推进速度会明显加快 [11] - 健康的竞争环境正迫使公司加快创新步伐，例如Transformer由谷歌率先提出，但ChatGPT类产品由竞争对手率先推出 [11] 软件工程师的职业发展与求职 - 求职是一个“数量游戏”，即使拥有顶尖背景（如麻省理工学院和谷歌）的候选人也经历过数百次拒绝 [18] - 在当前竞争激烈的市场环境下，建议求职者尽早投递简历并善用可靠的内推关系，而非寻找陌生人内推 [19] - 技术面试准备仍需刷LeetCode题目并真正理解思路，同时中高级岗位需重视系统设计 [20][21] AI对行业的影响与未来展望 - 预计五年后软件工程将发生根本性变化，工作可能更偏向“如何使用工具”和“如何写prompt”，而非单纯写代码 [30] - AI当前最大的威胁之一是越来越难区分现实与AI生成内容，这对政治、选举和司法等领域构成风险 [31] - AI工具已能提升部分工作流效率，例如帮助内容创作者结构化思路或辅助个人项目快速搭建 [32]

产品发布与规格 - 小米于12月25日举办小米17 Ultra新品发布会，由集团总裁卢伟冰主持，公司创始人雷军未上台演讲，延续了其自2024年2月起为专注造车而暂别发布会的安排 [1] - 小米17 Ultra是Ultra系列首款2D直屏机型，厚度为8.29毫米，搭载第五代骁龙8至尊版处理器，影像系统包括14毫米超广角、23毫米一英寸主摄和75-100毫米2亿像素潜望长焦镜头 [1] - 新品进一步推进与苹果生态互联，首发支持iPhone妙享桌面，可实现小米手机在iPhone上的完整投屏操控 [2] - 公司与徕卡达成全球影像战略合作升级，引入“战略共创模式”，并同步发布小米17 Ultra by Leica特别版 [2] - 小米17 Ultra、小米17 Ultra 徕卡版已在小米商城、小米之家及各大电商平台官方旗舰店开启预售 [2] 定价策略与成本 - 小米17 Ultra起售价为6999元，相比上一代小米15 Ultra的起售价上涨500元，公司此前已预告因成本上升将进行价格上调 [4] - 价格上涨主要驱动因素为AI爆发增长带动内存需求，预计2025至2027年为内存成本上涨期，内存价格猛涨导致手机成本大幅上升 [4] - 公司已与合作伙伴签订2026年全年供应协议以确保供应，未来可能通过涨价和产品结构升级来缓解成本压力，但承认手机零售价格上涨可能导致整体市场规模下行 [4] - 虽然起售价上涨，但小米17 Ultra起步配置为12GB+512GB，高于小米15 Ultra的12GB+256GB（6499元），提供了内存规格升级 [5] - 具体售价为：小米17 Ultra 12GB+512GB 6999元，16GB+512GB 7499元，16GB+1TB 8499元；小米17 Ultra by Leica 16GB+512GB 7999元，16GB+1TB 8999元 [5] 市场竞争与定位 - 此次发布使小米旗舰机型起售价冲击7000元档位，将直接与华为Mate系列及iPhone高端版本竞争 [6] - 对比竞品：华为Mate80 Pro (16GB+512GB) 售价6999元，Mate80 Pro Max (16GB+512GB) 售价7999元；苹果iPhone 17起售价5999元，Pro版8999元，Pro Max版9999元，顶配(2TB)达17999元 [6][7] - 分析认为，产品战略意图明确，旨在高端市场占据一席之地并提升品牌价值，尤其在涉足汽车领域后，需依托高端产品塑造品牌形象 [7] - 产品融合徕卡技术并借助其品牌背书提升高端属性，核心目标群体为发烧友和摄影爱好者，战略考量更侧重于提升品牌层级而非单纯追求超高销量 [7] 市场格局与表现 - IDC数据显示，2025年第三季度中国智能手机市场出货量前五名为：vivo（份额17.2%）、苹果（15.8%）、华为（15.2%）、小米（14.7%）、OPPO（14.5%）[8][9] - 具体数据：vivo出货量11.8百万台（同比-7.8%），苹果10.8百万台（同比+0.6%），华为10.4百万台（同比-1.0%），小米10.0百万台（同比-1.7%），OPPO 9.9百万台（同比+0.4%）[9] - 当季中国市场总出货量为68.5百万台，同比微降0.5%，行业在整体市场波动背景下实现了出货量的稳健控制及健康的库存水平 [8][9]