1.阿里正式发布！千问最强模型来了
2.深圳机器人独角兽众擎，完成股改！
3.2025年12月欧盟纯电动汽车销量首次超过汽油车，比亚迪注册量暴增229.7%
4.李彦宏接受《时代》专访：AGI可能不存在，中国模型落后的不太多
5.告别「日本制造」的最后一步：Sony 正亲手「破坏」记忆里的硬件巨人
1.阿里正式发布！千问最强模型来了
阿里巴巴方面最新消息显示，正式发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking。
据了解，通过总参数、强化学习、推理计算的规模扩展，千问新模型刷新了科学知识（GPQA Diamond）、数学推理（IMO-AnswerBench）、代码编程（LiveCodeBench）等多项关键性能基准测试的全球纪录。
千问最强模型出炉
1月27日早间，阿里云官方微信公众平台消息显示，阿里正式发布千问旗舰推理模型Qwen3-Max-Thinking。该模型总参数量超万亿（1T），预训练数据量高达36T Tokens，是目前阿里规模最大、能力最强的千问推理模型。
在涵盖事实知识、复杂推理、指令遵循、人类偏好对齐、Agent能力等19个公认的大模型基准测试中，千问旗舰推理模型刷新了数项最佳表现（SOTA）纪录，整体性能可媲美 GPT-5.2-Thinking-xhigh、Claude Opus 4.5 和 Gemini 3 Pro 。
与此同时，面向即将到来的智能体Agent时代，Qwen3-Max-Thinking也增强着自主调用工具的原生Agent能力。具体而言，在完成初步的工具使用微调后，阿里通义团队对模型进一步在大量多样化任务上，进行了基于规则奖励与模型奖励的联合强化学习训练，使得Qwen3-Max-Thinking拥有更智能结合工具进行思考的能力。
这种自适应的工具调用能力可在QwenChat上体验，模型自主选用搜索、个性化记忆和代码解释器等三个核心的Agent工具功能，模型幻觉也有所降低。
目前，开发者可在QwenChat上免费体验Qwen3-Max-Thinking模型，企业可通过阿里云百炼获取新模型API服务，普通用户也可通过千问PC端和网页端试用模型。据了解，千问APP也即将接入新模型，所有用户均可体验。
千问APP已接入生态
稍早前，阿里于1月15日正式官宣，千问APP全面接入淘宝、支付宝、淘宝闪购、飞猪、高德等阿里生态业务，实现点外卖、购物、订机票等AI购物功能，并向所有用户开放测试。与此同时，千问APP任务助理开启邀测。
阿里巴巴集团副总裁吴嘉透露，此次升级将上线超过400项AI办事功能。“AI在拥有超强大脑之后，开始长出了能够触达真实世界的手和脚，在生活中实实在在地替用户‘干活’。”吴嘉表示，AI办事时代才刚刚开始，一些能力还在探索。
券商中国记者实测发现，在下载最新版千问APP后，用户通过应用左下角选择“我的”-“应用授权管理”，便可打开淘宝、淘宝闪购、飞猪、支付宝、支付宝AI付等授权，调用相应权限。
吴嘉表示，对于消费场景，互联网上的营销信息繁杂、噪音巨大，而如何训练模型的理解分辨能力很关键。千问APP在依靠世界知识的基础上，还可以利用阿里巴巴的交易和服务数据来增强模型，从而保障AI购物功能保持客观和准确。
生活服务层面，千问APP已接入支付宝政务服务，并实现跨应用协同能力，例如调用飞猪能力完成机票酒店的预订，调用高德完成行程规划等。
据了解，基于千问底层技术能力，千问 “任务助理”功能在APP和Web端已经启动定向邀测。该功能具备类人化的多步骤规划能力，覆盖应用开发、Office办公、咨询调研及生活办事等核心场。测试结束后，该功能将面向用户免费开放。
早前就有知情人士透露，在未来几个月内，阿里巴巴将在千问应用中逐步增加智能体AI（agentic-AI）功能，以支持包括主要淘宝市场在内的平台上的购物功能。
如今看来，上述进程已经逐步实现。
“阿里巴巴计划最终通过海外版本向全球扩张。”早前知情人士表示，在过去几个月里，阿里巴巴CEO吴泳铭已从各部门调集了超过百名开发人员投入到此次项目中。
这也是2025年阿里宣布的额外AI基础设施投入的一部分。吴泳铭此前概述自己推出新模型和“全栈”AI技术的计划，这反映了阿里巴巴既要开发服务，也要开发支撑该技术的基础设施的意图。
从AGI迈向ASI
吴泳铭曾在去年的云栖大会上表示，大模型是下一代操作系统，而AI云是下一代计算机。也许未来全世界只会有五六个超级云计算平台。如今阿里正积极推进3800亿元的AI基础设施建设，并计划追加更大的投入。
吴泳铭认为，实现AGI（通用人工智能）已是确定性事件，但这仅是起点，终极目标是发展出能自我迭代、全面超越人类的ASI（超级人工智能），以解决气候、能源、星际旅行等重大科学难题。
通往超级人工智能之路分为三个阶段：一是“智能涌现”，AI通过学习人类知识具备泛化智能；二是“自主行动”，AI掌握工具使用和编程能力以“辅助人”，这是行业当前所处的阶段；三是“自我迭代”，AI通过连接物理世界的全量原始数据，实现自主学习，最终能够“超越人”。
吴泳铭彼时还提到，在AGI到ASI的巨大变革中，大模型将是下一代的操作系统，“并不是说大模型替代了Windows或者说Linux这样的操作系统。而是大模型以及相关的系统，在整个物理世界和数字世界的交互当中，将承载现有操作系统的地位。未来几乎所有链接真实世界的工具接口，都将与大模型进行连接，所有用户需求和行业应用将会通过大模型相关的工具执行任务”。
2.深圳机器人独角兽众擎，完成股改！
近日，企查查信息显示，深圳市众擎机器人科技有限公司发生工商变更，企业名称变更为深圳众擎机器人科技股份有限公司，企业类型变更为股份有限公司（外商投资、未上市），该公司的经营范围也发生了变更。
众擎机器人公开表示，本次股份改制的主要目的有三方面：一是优化股东结构与资本架构，为其未来融资、股权激励和战略投资提供更灵活的空间；二是支持业务持续扩张和全球化布局，为技术研发投入、海外市场拓展及产业链资源整合提供资本保障；三是保障全体股东权益，搭建更优质的资本运作平台，吸引核心人才和优质资源，为其长期高质量发展奠定基础。
众擎机器人明确，此次股份改制不会改变其核心战略、主营业务或核心管理团队。该公司将继续专注于“技术赋能人类，拓展能力边界”的定位，深耕具身智能技术研发，推进产品迭代和场景落地，同时稳步拓展全球市场。
该公司称，股改是优化资本结构的重要步骤，为未来潜在资本运作预留空间，其将持续聚焦核心业务发展，围绕技术创新、产品落地与市场拓展扎实推进工作。
众擎机器人成立于2023年，至今已完成8轮融资，股东阵容豪华，包括京东、达晨财智、商汤国香资本、宁德时代旗下溥泉资本、小鹏汽车关联基金星航资本等产业及财务投资机构。该公司最近一轮融资发生于去年12月，其完成A1+轮与A2轮融资，融资规模为10亿元。
众擎机器人已形成覆盖双足、全人形等多形态的产品体系，去年12月，其发布全尺寸人形机器人T800，定价18万元起，运动姿态高度拟人化，在格斗、奔跑等高动态场景中展现出较强的动态爆发力与负载潜力。
该公司还推出专为科研与教育市场设计的SA01、全尺寸通用人形机器人SE01以及轻量级通用人形机器人PM01。另外，其还打造了首款四足机器狗JS01，产品矩阵丰富。
商业化方面，众擎机器人与多伦科技达成不低于2000台机器人的框架性采购合作意向，预计三年内可在交通管理、安防巡检、移动零售等场景中实现部署。
2025年以来，已有多家具身智能企业完成股改，包括宇树科技、智元、傅利叶、乐聚智能、云深处、银河通用、本末动力、星海图等。具身智能企业正密集完成资本市场的前期布局，以更适配的资本形态为技术研发、产业落地与全球化发展蓄能。
3.2025年12月欧盟纯电动汽车销量首次超过汽油车，比亚迪注册量暴增229.7%
1月27日公布的数据显示，尽管政策制定者提议放宽排放法规，但欧盟2025年12月份纯电动汽车销量首次超过汽油车。
欧洲汽车制造商协会（ACEA）的数据显示，美国纯电动汽车品牌特斯拉的市场份额持续下滑，被包括中国比亚迪和欧洲销量冠军大众汽车在内的竞争对手蚕食。欧洲汽车销量连续第六个月实现同比增长，作为销量指标的车辆注册量在2025年达到五年来的最高水平，但仍远低于疫情前的水平。
欧洲汽车行业面临诸多挑战，包括来自中国的竞争、美国的进口关税以及难以盈利地满足国内电动汽车普及法规的要求。
欧盟在2025年12月公布了一项计划，放弃原定于2035年生效的燃油车禁令，此举是迫于陷入困境的汽车制造商的呼吁。电动交通组织认为，迅速向电动汽车转型对于遏制二氧化碳排放至关重要。
分析师预计，尽管政策有所放松，电动汽车仍将越来越受欢迎。
欧洲汽车制造商协会 (ACEA) 的数据显示，2025年12 月份欧盟、英国和欧洲自由贸易联盟的汽车销量增长了7.6%，达到120万辆； 2025 年，全球汽车销量将增长2.4%，达到1330万辆。
当月，大众汽车和 Stellantis的注册量分别增长了 10.2% 和 4.5%，而雷诺汽车的注册量则下降了 2.2%。特斯拉的注册量下降了 20.2%，比亚迪的注册量增长了 229.7%。
2025年12 月欧盟汽车总销量增长了5.8%，接近100 万辆；2025 年，欧盟汽车总销量将增长1.8%，达到1080万辆。从汽车类型来看，当月纯电动汽车、插电式混合动力汽车和混合动力汽车的注册量分别增长了51%、36.7%和5.8%，合计占欧盟注册总量的67%，高于2024年12月的57.8%。
4.李彦宏接受《时代》专访：AGI可能不存在，中国模型落后的不太多
北京时间1月27日，百度CEO李彦宏接受了美国《时代》杂志的专访，谈到了百度在AI领域的发展历程。李彦宏表示，他甚至不相信存在所谓的通用人工智能(AGI)，没有一个模型能够“面面俱到”，OpenAI不行，谷歌也做不到。在模型发展上，中国落后的没那么多。
在百度北京庞大总部入口大厅的墙上，悬挂着一块镶嵌着金色数字“1417”的小木牌。这个数字取自北大对面的一间宾馆房间。正是在那里，李彦宏于2000年创立了这家市值500亿美元的公司。
在公司创立早期，李彦宏的重点是巩固百度作为中国领先搜索引擎的地位。然而，他早在本科阶段在北京大学和清华大学上课时，就对AI产生了浓厚兴趣。但是在1991年他赴美攻读研究生时，这份兴趣被暂时搁置。
“我对教授说，我对AI感兴趣，但他却说：‘别搞这个，否则你将来会找不到工作的！’”李彦宏笑着回忆道。
如今，事实证明了这位教授当年的判断大错特错。据估计，去年全球AI市场规模已达2440亿美元，而AI芯片先锋英伟达已成为全球市值最高的公司，价值超过4万亿美元。李彦宏早早地预见到了这一趋势，如今百度已成为中国领先的全栈式AI企业之一，提供从芯片、云基础设施，到模型、智能体、应用和消费产品的全套服务。
去年11月，《时代》在百度世界大会期间采访了李彦宏。以下是采访全文：
问：你在2000年创办百度时，有没有预料到AI能在今天发挥如此重要作用？
李彦宏：没有。当时我创办百度时，我意识到互联网将在中国成为一件大事，而搜索技术对于中国互联网的发展非常重要。但我当时并没有把AI和搜索引擎联系起来。大约在2010年，我们意识到机器学习(AI的一个分支)开始在搜索结果排名中发挥作用。我们大约在那时开始投资AI，以便研究有多少人会点击某个链接。随后在2012年，我们意识到深度学习将变得非常重要。它识别图像的精确度远超上一代技术。百度对AI的实质性大规模投资，正是从2012年左右开始的。
问：你曾提到，去年在将AI融入社会和经济各个领域方面，许多门槛已被打破。你认为2025年是AI普及的关键之年吗？
李彦宏：就应用而言，是的。因为在2023年或2024年，主要关注的还是基础模型。基础模型的能力不断提升，同时推理成本持续下降。但未来，人们必须考虑应用层面的增值。在过去大约半年里，我们已经看到，这波AI浪潮在应用层面创造价值的各种场景。
问：你最近发布了文心一言5.0，在多个指标上都能与ChatGPT、DeepSeek及其他大语言模型一较高下。但这是一个竞争非常激烈的领域。是什么让你觉得文心一言能够脱颖而出？
李彦宏：在开发我们的基础模型，也就是文心一言时，我们采取的是以应用为驱动的策略。特别是5.0版本，我们并不试图“面面俱到”，而是专注于我们非常关心的应用领域，例如搜索或数字人。在这些领域，无论基础模型层面需要哪些能力，我们都会训练模型在这些技能上表现出色。
举例来说，我认为我们的模型在指令执行和创意写作方面表现非常好，创意写作方面甚至被评为第一。因为这些能力可以用在数字人层，尤其是在数字人进行直播、电商销售时。要卖东西，你需要写出非常有说服力的脚本，让用户愿意为商品付费。因此，我们会针对这些应用场景优化模型。
我们认为，未来没有任何基础模型能够在每个方面都做到最好，OpenAI做不到，谷歌Gemini也做不到，我们自己也做不到。但我们会优化模型，使其在我们最关心的应用方向上表现更好。
问：你是否认为基础模型领域会像其他技术一样，很快进行整合，只剩下少数几个佼佼者？
李彦宏：我认为最终确实会如此。桌面互联网是这样，移动互联网是这样，AI也将会是这样。最终可能只会剩下少数几个基础模型，但在应用层，将会有许多在不同方向上取得成功的参与者。我认为那里蕴藏着最大的机遇，否则这一切只会成为一个泡沫，迟早会破裂。
问：你曾表示芯片的价值存在误导性，而应用层的附加值需要提升。作为一家全栈AI公司，百度在哪些应用领域看到了增长和收入的潜力？
李彦宏：这正是我的观点。我认为目前的格局像一个金字塔：大部分价值体现在芯片层面，模型层面可能只实现了十分之一，而应用层面实现的价值更少。这显然不健康。我之所以这么说，是因为自2023年初我们在开发基础模型时采取了非常不同的策略，当时大家的注意力都集中在文心一言上。我公开表示：“不要只关注模型，要关注应用。”这正是我们过去两三年坚持的方向。因为我坚信，必须在应用层创造更多价值，才能持续支撑对模型、芯片等底层技术的投入。
问：百度积极拥抱开源模型，你为何认为这是最佳选择？
李彦宏：我们一直支持开源社区，尤其是在深度学习框架层面。我们的飞桨开源深度学习平台有数千万开发者在使用，其影响力可与TensorFlow和PyTorch媲美。在模型层面，我们也认识到开源能吸引更多关注，让人们更愿意尝试并验证其效果。但必须说明的是，我不认为开源是价值创造的关键。准确地说，这并非真正的“开源”，而是“开放权重”。你可以获得模型所有权重参数，却无法知晓训练数据，因此难以完全复现模型开发者的成果。不过这并不重要：关键在于为你的应用提供最佳性能的模型。它可能是一个小型开源模型，也可能是昂贵的大型闭源模型。只要它能创造的价值远超过你在推理和训练上的投入，就值得采用。当前行业正处于模型爆发期，几乎每周甚至每天都有新模型发布。开发者拥有丰富的选择，但这种局面终将趋于稳定并走向成熟。当更多模型开发者转向应用层，为各类场景开发智能体时，生态系统便会真正成熟起来。
问：与上次交流时相比，我感受到一个显著变化是百度正坚定推进国际化扩张，特别是萝卜快跑自动驾驶出租车在中东和欧洲的布局。你们如何应对这一进程中监管与地缘政治方面的挑战？
李彦宏：无论在中国还是海外，这始终是充满挑战的领域。目前自动驾驶技术已到达临界点：我们完全具备在高度拥堵的城区大规模部署自动驾驶出租车的能力，但很多城市目前还不允许自动驾驶车辆上路。目前。萝卜快跑已在约22个城市运营，我们正快速扩大规模：持续增投车辆、提升订单量。因此，只要当地监管允许，我们都乐于推进部署。我们有时独立运营，有时与Uber、Lyft等各类本土伙伴合作。我们非常灵活，我认为我们的技术已经为此做好了准备。此外，由于中国拥有非常有竞争力的供应链，我们能够以低于西方车辆的成本制造自动驾驶出租车。因此，我们在全球大多数城市都能实现独特且健康的经济效益。这也是为什么只要监管允许，我们就准备好部署的原因。
问：中国在传感器、电池以及其他电动车零部件的供应链方面非常强大，但芯片是美国似乎牢牢掌控的一个领域。百度刚刚发布了新款M100芯片，并正在开发新的芯片集群。我们现在是否可以说，中国已经不再依赖美国芯片了？
李彦宏：不，在GPU或AI加速器方面，我认为我们可能落后美国两到三代。但这并不会阻碍我们开发非常有价值的应用。芯片层位于技术金字塔的最底层，其上是各种框架、基础模型，然后才是应用层。我们在芯片上可能落后几年的时间，但在模型层面并不算太远。而在模型之上，我们有很多其他地方找不到的应用场景。美国的人甚至都不知道这些问题需要被解决。这正是价值创造的地方。因此，我并不太担心芯片限制，虽然我非常希望能够使用最先进的英伟达芯片。
问：美国政策制定者讨论用“曼哈顿计划”式(美国研发首个原子弹的代号)的力量来推动AGI。而在中国，政策框架更多关注将AI技术普及到社会各领域。你觉得美国以军备竞赛的方式讨论AI有帮助吗？
李彦宏：在这个问题上，我们的看法非常不同。美国主流观点确实把它当作“曼哈顿计划”，国家投入巨资去实现所谓的AGI，以便领先中国和其他国家。而我们更关注应用。中国在制造业方面非常强大，我们有大量工厂，需要高效率、低成本地生产各种产品，而AI正是用来解决这些问题的。这才是我们更关心的。我甚至不认为所谓的AGI存在，也就是有一个模型能“包打天下”，在每个方面都优于其他模型。我认为，我们必须考虑实际应用。即使你像爱因斯坦一样聪明，如果你甚至都不知道某些事情存在，也很难去解决问题。
问：所以你们是把AGI放在一边，只专注于应用吗？
李彦宏：我并没有花很多时间去思考AGI。我们当然在训练模型，但训练模型的目的，是为了解决具体的应用问题。我并不认为我们应该去打造一个“无所不能、适合所有人的超级智能AI”。
问：在开发AI应用，并克服监管等阻碍以实现大规模普及方面，你认为最大的挑战是什么？
李彦宏：创新几乎总是需要处理前所未有的问题，尤其是当试图将技术部署到现实世界时。以自动驾驶出租车为例：道路上存在出租车司机和各类由人驾驶的车辆。这是一项新事物。总体而言，中国政府是支持创新的，他们常说“我们支持你的创新努力”。但另一方面，他们也需要顾及各利益相关方的种种关切。如果没有任何法规允许自动驾驶汽车上路，那就意味着它不能上路。这与美国的情况略有不同。在美国，如果没有法规说你不能让自动驾驶汽车上路，那么你就是被允许的。在得州或佐治亚州等地方，对自动驾驶出租车运营根本没有监管。但在中国，在AGI和基础模型方面，很多情况下你必须获得监管机构的许可。
早在2023年初，美国很多意见领袖就声称“AI非常危险，我们需要监管。我们需要将基础模型的发展推迟六个月，以确保其安全，或符合我们的价值体系”。但在中国，其实并没有发生类似的事情。我们并不经常讨论这类监管问题，但实际上，已经存在一整套引导新技术发展的监管规则。
问：现在看起来，美国在AI领域推动更多安全措施和护栏的努力已经消失。美国正全速推进、试图赢得他们所说的“AI 竞赛”。你觉得这是不是有些鲁莽？你认为美国是否应该退一步，像中国那样制定一些恰当的监管措施？
李彦宏：我对此会非常谨慎地看待。一方面，我确实认为应该有一定的护栏；但另一方面，由于技术发展得如此之快、进步如此迅猛，在制定监管规则时必须非常小心，避免伤害创新的节奏。我们很难指望监管者对技术有比基础模型开发者更深入、甚至更好的理解。如果采取一种过于“事先预防式”的态度，可能并不是一件好事。你希望监管它，但应该退后半步，观察它的演变，然后再制定恰当的法规。你不应该走在技术路线图的前面，哪怕只是领先一步或半步，因为那样做，它会成为创新的减速带。
问：对于那些担心AI取代工作、取代人类的人，你想说什么？你理解他们的担忧吗？
李彦宏：是的，中国和美国都面临类似的问题。从长远来看，人们普遍认为新技术将为人类创造更多的工作机会。但短期内，我们确实面临挑战。由于AI带来的生产力提升，就业将面临下行压力，我们需要找到方法来应对这个问题。在美国，人们讨论全民基本收入；在中国，我们则更多谈论新的就业机会，比如数据标注这类工作。百度就帮助许多城市建立了数据标注中心，雇佣了成千上万的人。我认为未来，我们将能够创造出许多我们从未设想过的全新工作岗位。
问：你如何看待数据中心能耗巨大的问题？这个问题如何解决？
李彦宏：这个问题我们很早就面对过，大概在10到15年前，当我们开始建设大规模数据中心时，就开始关注所谓的PUE(电源使用效率)。我们投入了大量精力来确保数据中心的能效。在中国，我们的数据中心可能仍是能效最高的。随着AI的扩展，我们确实需要更多的算力和电力。因此，这方面的努力变得越来越重要，也多少有些不同。在GPU时代，有很多不同的节能方法。但也许最明显的一个是让你的模型更小，推理成本更低。如果你能做到这一点，自然就会减少电力需求。在这方面，中国遥遥领先。我们能够开发出推理成本是美国同行十分之一甚至百分之一的模型。我认为美国更侧重于开发最强大的AI模型，而中国，可能因为我们的购买力较弱、竞争更激烈，我们总是不得不降低推理成本，顺带也节约了能源。
问：像DeepSeek这样的公司只花了600万美元就做出了V3 模型，而Meta却在AI上砸下了数十亿美元，成效却备受质疑。你怎么看？你是否认为美国正陷入一种泡沫，只是在不断往研发里砸钱，却并没有真正关注产出和回报？
李彦宏：我认为这是两条不同的发展路径。在中国这边，我们努力让模型变得更高效。我们必须这么做，因为我们无法获得最先进的芯片。而在美国这边，你们拥有更先进的芯片，也更愿意在前沿技术上进行大规模投入。我觉得这同样是好事，这有助于人类去探索技术的极限、可能性的边界。我对这方面的努力非常感兴趣，也一直在密切关注。正如我之前说的，我们可能无法在模型训练投入上与谷歌、OpenAI相匹敌，但我们离应用更近。我们更清楚要解决什么问题，也希望在美国意识到这些问题存在之前，就已经把它们解决掉了。
问：你认为在未来大约10年里，AI将以哪些最不被理解、或者最出人意料的方式改变社会？
李彦宏：这存在着巨大的不确定性，因为技术演进得实在太快了。要去想象10年之后会发生什么非常困难，甚至回头看一年前，我都无法想象今天的AI会如此强大。所以我们能做的，就是持续观察技术所能达到的可能性，并努力找到利用这些创新的方式。(凤凰网)
5.告别「日本制造」的最后一步：Sony 正亲手「破坏」记忆里的硬件巨人
2026 年是电视硬件时代的转折点：曾经叱咤全球的「日本制造」精神，在面对全球供应链重组与资本效率极大化的浪潮下，做出了理性的妥协与转型，走出最后一步。索尼（Sony）与中国消费电子巨头 TCL，宣布将 Sony 旗下最具代表性的家庭娱乐部门「BRAVIA」电视与家庭音响业务进行分拆，并成立一家新的合资公司，这家新公司将由 TCL 持有 51% 的控股权，Sony 则保留 49% 的股份 。
这项消息对于看着 Sony 特丽霓虹映像管电视长大的资深电视玩家而言，无疑是情感上的一次重击。
从「全资拥有」到「战略合资」
根据目前的资料来看，新公司将全权接管 Sony 家庭娱乐业务的营运，其职权范围惊人地广泛，涵盖了产品开发、设计、制造、销售、物流以及售后服务等全流程 。这意味着，未来每一台挂着 SONY Logo 的电视，其从工厂生产线到消费者客厅的这段旅程，实质上将由 TCL 的体系来主导运作。
TCL 持有 51% 的控股权，意味着它将在新公司的董事会中拥有决策主导权，并将该公司的营收合并至自身的财务报表中。对于 TCL 而言，这是一次借船出海、直接取得了全球顶级电视品牌的营运控制权。
相对地，Sony 退居 49% 的少数股东地位，这在 Sony 的硬件发展史上极为罕见。过去，Sony 对于品牌形象与产品质量有着近乎偏执的控制欲，这种「退居二线」的安排，显示出 Sony 高层不再执着于拥有工厂和库存，而是更在意保持品牌价值与获利能力。正如 CNET 的分析所指出，这场交易让 Sony 得以从日常繁琐且高风险的制造业务中抽身，转而专注于它最擅长的领域──技术授权与品牌管理 。
BRAVIA 的灵魂归处
尽管股权结构发生了剧变，但双方都极力向市场传递「不变」的讯号。新公司将继续使用「Sony」与「BRAVIA」品牌，这对于消费者来说是最重要的定心丸。然而，业界分析师与媒体普遍认为，这种「不变」仅是表象。Mashable 的评论犀利地指出，虽然电视外壳上依然印着 SONY，但在幕后，TCL 将在产品定价、供应链采购以及制造成本控制上拥有更大的话语权。这可能会导致未来 Sony 电视的产品策略发生微妙的变化：它是否会为了追求市占率而推出更多中低阶机型？或者，它会利用 TCL 的成本优势，让高阶机型的价格更具竞争力？
根据 Sony 集团 2024 年与 2025 年的企业报告与财报显示，游戏与网络服务、音乐以及影像传感器已成为集团获利的三大支柱。相比之下，电子产品与解决方案部门虽然仍贡献营收，但其利润率长期面临着巨大的成长压力──电视产业早已进入成熟期，面板价格波动剧烈，且面临来自中国竞争对手的价格杀戮。
Sony 的中期经营计划明确指出，集团将重点放在高附加价值的内容 IP 与服务上，目标是在三年内实现 10% 或更高的合并营业利益率。为了达成此一目标，剥离低毛利、高资本支出、高库存风险的制造环节势在必行。透过将 51% 的股权出售给 TCL，Sony 实际上是将工厂折旧、面板库存跌价损失、物流运输成本以及售后服务体系等沉重的「资产包袱」，一次性地转移给了合作伙伴。
影像处理技术 XR 芯片仍存在
Sony 在这场交易中并非双手空空。它保留了 49% 的股权，这意味着它依然可以从合资公司的利润中分一杯羹。更重要的是，Sony 将其在影像处理领域累积了数十年的黑科技「XR 认知处理器」，将其做为核心资产投入合作。
Sony 的电视之所以能卖出比同规格竞品高出 30% 甚至 50% 的价格，关键不在于面板（Sony 早已不生产面板，而是向三星、LG 或 TCL 采购），而在于其独家的影像处理芯片与算法。这些算法能够对画面进行实时的优化，提升对比度、色彩饱和、动态流畅度。
将电视业务转为合资模式，还能让 Sony 腾出宝贵的管理资源与现金流，用于投资更具成长潜力的领域。Sony 近年来在游戏领域大举收购，在动漫领域透过 Aniplex 扩张版图（如全球卖破 7 亿美元的〈鬼灭之刃〉），在电影领域则拥有蜘蛛人等超级 IP。
很显然，Sony 未来的战略重心是构建一个围绕着 IP 的生态系，而电视机在这个生态系中，更多是做为一个「显示终端」或「视窗」存在，用于呈现 PlayStation 5 的游戏画面或 Sony Pictures 的电影内容。只要这个「视窗」能维持高画质标准，至于是谁制造的，对于 Sony 的整体战略而言已不再是首要考量。
但为什么不放弃完全不赚钱的 Xperia 业务？
