惊人内幕!国内偷拍资源交易黑产链调查全记录，苹果WWDC2025观察：“液态玻璃”设计界面成最大亮点，AI功能升级有限敢说永不掉线、秒级恢复，华为的底气是什么？“黄皮”歼-15在“辽宁舰”上完成首次放飞
标题：国内偷拍资源交易黑产链调查全记录：揭秘行业幕后真相
中国是全球第二大互联网大国和摄影爱好者的聚集地。在这个看似繁荣的背后，隐藏着一个极其复杂的网络环境：非法摄影资源交易黑产链。
据权威机构的调查显示，近年来，国内摄影爱好者及相关产业中存在着严重的非法摄影市场。这种市场的存在不仅侵犯了摄影师的权益，而且对国家版权保护政策构成了严峻挑战。这些非法摄影者通常利用各类技术手段，如无线网络、窃听设备、社交媒体监控工具等，进行非法摄影获取和销售，赚取高额利润。
这种黑产链条的运作模式主要由三部分构成：一是非法拍摄者、二是偷窥者或监听员、三是倒卖者或买家。其中，非法拍摄者通过购买偷拍器材和设备，在无授权的情况下拍摄他人摄影作品；偷窥者或监听员则在无意间捕捉到违法拍摄的照片或视频内容，然后在未经许可的情况下将其出售给倒卖者或买家；倒卖者或买家则是通过中介或私下交易，将获取的图片和视频以高价转售给其他潜在客户。
这种非法摄影产业链中的黑产链，涉及从摄影器材到图像数据的各个环节。据不完全统计，每年有多达数百万人因参与非法摄影而面临法律风险，其中不乏知名摄影师和知名企业和个人，严重损害了社会公信力和社会和谐稳定。
为此，政府部门和专业机构加强了对这一领域的执法力度，并联合行业共同开展深入调查和打击行动，揭露该黑产链的真实面目。例如，2018年5月，公安部门破获一起名为“天堂之眼”的非法摄影盗版案，抓获犯罪嫌疑人12人，捣毁非法摄制窝点17个，缴获大量高清、低格式照片和视频资料，为维护公共利益和版权尊严做出了重要贡献。
随着公众对非法摄影问题的关注度不断提高，以及相关法律法规的不断完善，相信未来该领域的非法行为将会得到有效遏制，公众的合法权益也将得到有效保障。我们也呼吁每一位热爱摄影的人们自觉遵守法律法规，尊重他人的知识产权，共同守护我们的文化家园。
每经记者｜王晶 每经编辑｜张海妮
北京时间6月10日凌晨1点，苹果2025年全球开发者大会（WWDC2025）拉开帷幕。按照往年惯例，在每年的WWDC上，苹果都会将重心放在对新版系统的介绍上，本次也不例外，苹果对包括iOS、watchOS、iPadOS、macOS等在内的一系列软件进行了更新。
苹果官宣了一项设计更新——命名为“Liquid Glass（液态玻璃）”的新软件界面。与现有的“扁平化设计”不同，“液态玻璃”采用类似玻璃表面的光泽与半透明效果的设计，呈现出更通透、更具层次感的视觉体验。这一设计不仅会应用于iPhone的iOS 26，还将覆盖iPadOS 26、watchOS 26等，这将实现苹果生态的视觉风格统一。
除了视觉设计改版外，外界普遍认为，苹果需要发布一些振奋人心的功能来改善人们对其Apple Intelligence（苹果智能）的质疑，但WWDC2025关于AI（人工智能）的更新非常有限，令这家万亿美元市值的科技巨头在AI军备竞赛中进一步落后。
苹果投资者似乎对WWDC2025反应平淡，截至6月9日收盘，苹果股价收跌1.21%。
图片来源：网页截图
苹果AI升级有限
作为苹果终端操作系统更新的主场，虽然WWDC上的主角是“各类OS”，但本次大会上最令人关注的仍然是苹果在AI方面的进展。
大会开场后不久，苹果高管首先介绍了其“苹果智能”：“‘苹果智能’在写作工具套件中（引入了AI润色和改写功能），可以帮助用户在邮件等App中进行总结、撰写；（在AI图片处理方面），‘苹果智能’支持路人消除等功能；如果你想学习并准备考试，‘苹果智能’可以针对性地出一些测试题；如果你要去没有网络的地方设计徒步路线，只需要给出一些想法，App就能给你生成一个（路线）设计。”
意料之中的是，苹果在人工智能领域的升级极为有限，也没有展示任何关于Siri的新功能，而Siri作为苹果设备的重要语音助手，其升级的延迟将影响用户体验。整场发布会看完，似乎苹果最显著的人工智能升级是全系统的翻译功能和视觉智能。
在通往通用人工智能（AGI）的路上，如何像其他领域一样实现弯道超车，是业界绕不开的话题。
在过去的十余年时间里，各项单点技术飞速演进，但随着单点技术演进的边际效应递减和系统复杂度的提升，系统性能的天花板逐步从单点技术的上限演变成系统工程上限：单点优势越来越像是精致的零件，提升空间有限；但采用系统工程创新，各个部分完美配合、高效协同，实现整个系统的效能最优，才有更积极的现实意义。
如何在发挥单点技术优势的同时，以整体视角重新构建路径，通过对复杂系统的极致把控与再组织、找到新的突破可能？解决这个看似不可能的问题，就有望为我们独立引领最前沿技术发展创造条件。
近期，虎嗅将推出《华为技术披露集》系列内容，通过一系列技术报告，首次全面详述相关技术细节，为业界提供参考价值。
我们期待通过本系列内容，携手更多伙伴共同构建开放协作的生态系统，助力昇腾生态在中国的蓬勃发展。
想象一下，你正在用手机导航规划长途路线，背后可能有几十个 AI 模型同时在分析路况、预测拥堵；医院用 AI 辅助诊断癌症时，系统需要瞬间处理成百上千张 CT 影像。这些看似简单的智能应用，背后都依赖着像 "超级大脑" 一样的 AI 算力集群在 24 小时不停运转。
如果把 AI 算力集群比作一个大型工厂的生产线，高可用性就相当于让这条生产线具备 "永不罢工" 的能力，给 AI 算力集群上了一份 "保险"，让这个支撑智能时代的 "数字发动机" 既能承受日常的 "小磕小碰"，又能在遇到突发故障时保持稳定运行。只有确保算力资源随时可用、持续输出，才能让 AI 真正成为驱动业务创新的可靠引擎，而不是随时可能熄火的 "半成品"。
AI大集群问题定位复杂，系统规模大、软硬技术栈复杂、调用链长，先要跨域故障定界，然后各域内部故障定界定位，故障诊断面临巨大挑战；当前定位时间从数小时到数天，技能要求高 ，难以找到故障设备和根因。华为团队为了让集群运维工具能够快速找到问题原因，有效提升现网问题的闭环效率，提出了全栈可观测能力，构建了大规模集群的故障感知能力，主要由集群运行视图、告警视图、网络链路监控、告警接入和配置、网络流可观测能力组成；同时还提出了包括全栈故障模式库、跨域故障诊断、计算节点故障诊断、网络故障诊断等四大能力的故障诊断技术。