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仲量联行专家解读：AI加速与城市空间融合，为上海带来了什么？ 2026世界人工智能大会今天在世博、张江、西岸“三地四馆”启幕。本届大会以“智能伙伴共创未来”为主题，集中展示人工智能赋能千行百业的前沿应用与实践成果。人工智能正加速从技术概念走向产业与城市空间的深度融合，这为上海带来了什么？仲量联行中国区首席执行官张静在接受记者采访时认为，上海已构建起涵盖算力、语料及应用场景的完善产业底座，各类创新要素齐备，为各行各业落地“AI+”创新提供了优良土壤。商业地产作为产业落地、人才集聚的核心载体，价值逻辑与空间形态正在全面迭代，持续为 AI 研发、算力部署及各类产业创新场景提供适配空间支撑。”“人工智能+”行动持续推进，AI与垂直行业场景的融合不断深化。仲量联行调研显示，过去三年全球开展AI落地试点的企业占比从不足5%显著提升至92%，中国内地试点企业比例高达89%。以人工智能、芯片半导体为代表的战略性新兴产业加速发展，带动了研发与运营办公空间需求的上行。仲量联行去年底发布的产业园区租户调研问卷结果显示，当前产业园区租户中，约20%有办公面积扩张意向——主要来自内资科技企业，如人工智能、集成电路等领域。2025年，上海产业园区新增需求中AI及AI强赋能企业占比达到48%，对应用层目标企业的快速渗透也同时激发了产业链前端的需求。2025年，上海核心产业园区内集成电路企业新增租赁面积占全市新增总量的10%，其中大部分企业聚焦AI芯片领域，尤其是芯片设计相关，成为上海夯实人工智能基础技术层的强力支撑。这一势头也延续至今年，二季度，上海产业园区净吸纳量录得20.5000万平方米，产业园区租户寻求品质升级与成本节约的需求持续，表现在新兴板块产业生态及商务氛围持续成熟，优质企业持续导入。仲量联行上海商业地产部产业园区总监俞则人表示，“科技互联网仍为产业园区的主力需求方，集中在人工智能、集成电路等方向；生命科学类企业的需求有所回暖；同时产业孵化器及科研机构等需求也较为活跃。”仲量联行《 AI赋能商业地产：挑战、实践与未来布局》研究显示，预计到2026年约40%的企业软件将具备智能体工作流能力，显著降低完成复杂任务所需的人力投入。这一趋势大幅降低了AI创业门槛，使得单个开发者即可独立完成从模型研发到市场验证的全流程，这种“轻量化”创业模式的兴起，催生了“单人公司”（One-Person Company，简称OPC）这一新型市场主体。本届大会首次设立的OPC专属展区，共有180家OPC企业集中亮相。仲量联行中国区研究部总监姚耀表示，相比于“互联网 +” 时代，“AI+” 时代的潜力将更在于对传统产业边界的有效拓展。中国AI产业的发展趋势正加速向垂直细分领域的深度渗透，各行业涌现出越来越多实现业务跃升的企业，并持续驱动对研发空间、总部空间的扩容及升级需求。值得一提的是，数据中心的能源与运维模式，正推动整座城市基础设施升级。与此同时，人工智能技术的持续迭代，也在重新定义城市“基础设施”的内涵。电力冗余、网络稳定性与安全性、数字化运维能力以及绿色低碳水平，将在未来成为衡量城市空间能否支撑智能时代发展的关键。在张静看来，上下楼成为上下游，算力密度支撑创新高度。产业载体与算力载体双向演进，既推动商业地产完成空间、功能全方位升级，也为城市打造高韧性、面向长远发展的实体空间体系开辟全新路径。原标题：《仲量联行专家解读：AI加速与城市空间融合，为上海带来了什么？》
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2平方公里孕育AI新势力，张江这一产业小镇生态出圈 临近2026世界人工智能大会，张江模力社区里的企业异常忙碌：即将参展的光本位此次准备带来两款光芯片产品，特别是其中一款玻璃光计算芯片，有望彻底颠覆传统的衬底架构；同一栋楼里，专注于边缘云计算领域的派欧云也在为大会上的展示工作做着准备，这次参展，楼上楼下的客户们也将一齐亮相。作为上海人工智能产业的核心策源地与产业集聚高地之一，去年9月，张江人工智能创新小镇正式推出，囊括了模力社区在内的多个产业空间载体，面积约2平方公里。仅仅过去不到一年时间，这座小镇已经吸引了3万多名AI从业者、集聚了600余家AI企业，共同把张江科学城AI产业规模推向全市占比25%的新高点。张江人工智能创新小镇既不是单纯意义上的产业园区，也不完全是一个创业社区。在小镇相关负责人看来，“它更像是一个AI原生的生态系统。从创立的第一天起，这里的空间设计、政策逻辑、服务体系，都是围绕AI创业者的真实需求原生构建的。它解决了三个核心问题：人为什么来、为什么留、为什么不走。为什么来？从芯片到模型到应用再到智能终端，“上下楼就是上下游”，步行范围内实现产业闭环。6所顶尖高校环绕，70万方产业空间，低至1元/平米/天的青创支持，总规模1000亿的基金矩阵，形成完整的政策扶持矩阵。实际上，从小镇设计之初，定位就不仅是人工智能企业的集聚地，更是未来城市的展示窗。今年5月，AI应用商店在张江双子塔东塔裙楼开业。100多个品牌、500多款AI产品，在这里被真实用户体验、采买。6月，AI路演中心在小镇启动试运营，从成果展示到投资对接，为早期项目提供常态化的融资对接。小镇还是AI从实验室走进现实的试验场。5月，上海浦东人才发展有限公司与上海智谱寰宇科技有限公司联合发布面向产业人才服务的AI智能体——青骐智能体。这款产品聚焦企业与人才对接过程中的效率问题，让“小镇青年”率先体验到政策与岗位匹配的便利。不久前，全国首次人机协同城市管理执法试点也在小镇落地。执法人员与智元灵犀X2共同前往现场，由智元灵犀X2向商户进行普法宣传，并提供智能问答服务，完成人机协同执法的实际应用验证。很多企业都反映，在张江人工智能创新小镇不仅可以找到上下游，更能找到应用场景，赚到技术演变而来的“第一桶金”。企业为什么留？因为在这里能长大。小镇为企业构建了一条覆盖企业全生命周期的成长路径：在模力社区，如今已几乎没有“空房”，光本位的员工从最初创业时的三四十人已拓展到近200人，派欧云已拿下楼里的“一层半”，但面对未来进一步的扩张，两家公司的负责人却有些“挠头”。“现在模力社区的空间太紧俏了，后面排队的企业还数不胜数。”不过，放眼整个2平方公里，可供企业选择和发展的机会可就多了。初创企业可以选择纳贤800。作为张江早期孵化生态的重要起点，这里不仅推出青年科创人才“1元创”，提供最长12个月免费创业工位的人才驿站政策，还配套张江AI创新小镇“算力券”“模型券”“语料券”等专项补贴。此外，模力社区能服务成长型企业；高耸入云的模力双塔还提供超高品质办公空间，承接高速扩张企业；人工智能岛承载成熟企业，从打通企业成长链路中的各类空间需求开始，张江相当于包揽了一家AI企业全生命周期的空间服务需求。企业为什么不走？因为这里有生活。7000多套人才房源，16.6万平方米的AI消费场景，全学段教育配套，双轨地铁交汇。张江水环示范段已亮相，小镇从“产业园区”升级为“产城融合的生活场”。目前，小镇已明确发展目标：到2027年，AI企业超800家，产业规模达650亿元，30个示范应用场景落地；2030年企业超1000家，产业规模超1000亿元，单位面积产出密度力争居全国前列。原标题：《2平方公里孕育AI新势力，张江这一产业小镇生态出圈》
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一场技术之“芯”的盛会，带给全国企业新机遇 张江分会场。 以人工智能为主力产业方向之一的张江，集聚了大量不同规模、赛道的相关企业，今年的世界人工智能大会上，他们不是带着新产品、新技术参展，就是怀揣新思路、新论断出席各类论坛、活动，这场产业界的狂欢，亦是张江这片热土的狂欢。从算力芯片底层基础设施的多年积累，到大模型数量的高速增长，张江人工智能产业正在呈现厚积薄发之势。今年世界人工智能大会分设三大片区，其中，张江会场，专攻算力芯片和底层基础设施，这正契合了张江本身的产业发展特色。一万平方米场馆，讲清技术之“芯”前两年AI市场上更多是模型参数的较量，如今，海量大模型落地，人们反而更关心硬底座的实力。毕竟模型越强，基建越关键，而这也正是张江会场的核心看点。在张江科学会堂，一万平方米场馆集结了百余家企业，200余项展品，67项国内首发首秀以及多场重磅论坛。其中，一层展厅堪称国内最强AI芯片的大集会。60余家涵盖通用大算力、云端光子/异构算力、边缘终端AI芯片、高速互联器件、前沿硅基底座技术等五大赛道的企业齐聚。华为、沐曦、中兴、天数智芯、燧原科技等巨头不仅出席，还将携带东方算芯DF1000芯片+512卡集群、沐曦科学智能GPU、昆仑芯P800 OAM模组等一批重磅成果进行现场首秀。眼花缭乱的展厅足以让业内外的看客清晰地了解AI芯片是何以从拼通用算力，走到终端推理，再到奔向光计算、近存计算这些新架构的整个路径。如果看完单颗芯片还觉得意犹未尽，二楼张江厅会告诉你，这些芯片是如何组织成一个个“系统”。 曙光、超聚变、安擎、思腾合力等40余家企业围绕底层底座、全栈算力、云端整机、边缘工业算力和系统集成布局，展示算力从交付到规模化落地的成套方案。大会除了把专业度“拉满”，同时也构建了全民可参与的AI狂欢现场：全球首发高动态仿生机器人对抗竞技上线，全新机甲竞速赛道同步开启，多模态四足机器狗开放零距离实操，全息智能网球、算力AI乒乓球等数字运动全新上线……科技到底在怎样改变生活，一目了然。 乒乓球人机挑战赛。肖彤 摄 精彩在场内，功夫在场外一场大会，让人工智能时代的高光技术璀璨夺目。不过，支撑这场技术大秀的功夫，却在场外。这次带来沐曦科学智能GPU的沐曦集成电路（上海）股份有限公司，推出的GPU产品累计销量已突破5.5万颗（截至2025年底），企业核心通用 GPU芯片面积已达到国内大型芯片生产的极限尺寸，具备高算力、高频率、高负载的技术特性。然而从在浦东成立初创团队，到成功登陆科创板，沐曦走出一条国产GPU企业的高速突围之路，仅仅花了不到6年时间。“张江周边聚集了大量集成电路设计、封测、EDA工具、AI应用等上下游企业，形成了‘上下楼就是上下游、左右邻就是产业链’的集聚效应。”企业负责人表示，这种产业格局让沐曦在流片、封装、测试等各环节都能高效协同，产业链配合效率的提升也自然进一步带动创新效率的加快。从芯片设计、制造、封测到设备材料，目前上海已建成国内最完备的集成电路产业链。除了产业配套完善，良好的创业生态环境，也为企业的高速发展提供了有力土壤。今年6月，燧原科技上市，直面英伟达出口管制带来的国产替代市场窗口。燧原科技2018年在浦东成立，很快得到了浦东创投的支持培育，得以扎根上海深度布局。去年的世界人工智能大会刚落幕，新落户张江模力社区的华院计算技术就与燧原科技签署了战略合作协议。圈内生态伙伴的多元协同不仅帮助企业拓展了市场，更带动了更多新技术的演进。在业内人士看来，人工智能产业是最依赖星星之火的行业之一，大量中小型、创新型企业既是产业的基座，也是人工智能向千行百业深度渗透的重要触角。为了打造上海人工智能产业的核心策源地与产业集聚高地，去年9月，张江人工智能创新小镇正式推出，用不到一年的时间，吸引了3万多名AI从业者、集聚了600余家AI企业，张江相关产业规模全市占比已经达到四分之一。 张江科学城。 新机会与新期待今年，是上海羚数智能科技有限公司连续第四次参会。“参加世界人工智能大会，为企业带来了巨大的发展机会。”羚数智能创始人郭文蔚说。羚数智能是一家工业垂类大模型与应用服务商，产品应用于设计、制造、供应链三大场景，为振华重工、中船集团、中国电气装备集团等近百家企业提供服务。2024年，羚数智能的产品获得世界人工智能大会最高奖项SAIL之星。“通过大会奖项助力，企业近两年发展进入急速扩张阶段。”郭文蔚说，获奖以后，企业有机会接触上下游众多客户和生态伙伴，并获得许多商业机会。比如，一家头部造船企业主动前来寻求合作，目前一期合作项目已经交付，二期项目正在洽谈中。“今年，我希望在世界人工智能大会上看到更多技术突破，也希望看到更多工业智能体的应用。”世界人工智能大会作为一场世界级盛会，为众多优秀企业提供了发展机会。每年盛会，也承载了企业的新期待。大会上，上海玉贲智能科技有限公司将发布一款新型工业安全眼产品。玉贲智能创始人姚潇说，这款产品可部署在工厂作业区，为人员提供24小时安全防护。“系统一旦通过视觉识别到人员安全风险，可在80毫秒内实现设备制动。”玉贲智能是一家AI安全视觉控制领域的企业，产品已获得欧洲工业头部企业直采订单，在宁德时代、高露洁、宝洁等国内外标杆型工厂应用落地。在姚潇看来，世界人工智能大会是一场世界级盛会，能为创新型企业的全球推广提供极大助力。“比如一家全球知名日用品牌，就是通过世界人工智能大会认识我们。”姚潇说，目前该品牌已成为企业的重要客户。“今年是玉贲智能第四次参会，期待通过展会结识更多全球伙伴，帮助企业进一步夯实产品能力。” 玉贲智能展台。 上海盛熙法索人工智能科技有限公司，一家深耕法律垂直赛道的初创企业。去年的世界人工智能大会上，刚刚开始创业的程子洋自费购票参会，并详细了解到浦东正在打造张江人工智能创新小镇。“真正来到这里之后，才发现小镇可以帮我们解决很多问题。我们不仅获得了半年人才驿站的免费场地过渡期，小镇还牵线浦东创投，引导我们参加了首届AI训练营，拿到了关键的种子轮投资。此外，张江集团也牵头为我们对接了一家律所，帮助完成了第一次面向律所的公开产品宣讲。”程子洋说。依托小镇在场地、注册、融资与客户对接上的全周期赋能，法索AI得以专注推进技术架构升级与产品商业化。其标准化产品于2026年5月上线后，在无销售团队的情况下实现约20%的付费转化率。今年7月，法索AI正式入选2026世界人工智能大会，拥有了属于自己的展台。原标题：《一场技术之“芯”的盛会，带给全国企业新机遇》
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波士顿动力机器狗开始送快递，末端配送之战打响 “四足机器狗试图跨越「门廊鸿沟」，中国无人配送行业也在寻找自己的答案。”作者丨吴雨晴编辑丨田哲物理AI正在加速从概念变成现实，无人配送是落地最快的场景之一，但需要上楼、爬台阶的末端配送仍然是一块难啃的骨头。最近，波士顿动力公布了用Spot机器狗进行最后一英里配送的方案。这台四足机器人将搭载传送带配件，从配送车跳出后，自行完成从路边到门廊的最后50英尺，目标是从演示阶段走向试点，与配送司机协同工作，每周五天、每天完成200件包裹的配送。在国内，无人配送车的规模化也在加速进行。7月15日，新石器无人车执行总裁赵优在香港LEAP East 2026大会上表示，物理AI将率先在物流配送领域实现大规模商业化落地，无人物流正从技术演示阶段全面迈入生产运营阶段。雷峰网近期了解到，新石器、佑驾创新等国内无人配送玩家也在致力于开发补齐末端配送短板的方案。当无人机受困于空域管理，无人车止步于台阶，波士顿动力让四足机器狗承担起配送职责，意味着物理AI在末端配送领域的探索又多了一种新的载体。01 机器狗是怎么送快递的 波士顿动力最近公布的视频展示了Spot是如何完成一次完整的配送流程的。一辆配送货车停在路边，司机打开后车厢门。Spot从车尾跳下，稳稳落地。司机将两个包裹装载到Spot背部加装的传送带载物台上，Spot随即出发。它小跑着穿过社区，沿着人行道前进，在门廊前放低身体，将包裹轻柔地递送到正确的门前，然后起身返回货车，准备下一次任务。这段看似简单的演示，背后解决了一个长期困扰物流行业的问题。波士顿动力Spot事业部副总裁Marco da Silva将这段路称为“物流自动化的最后50英尺”。据波士顿估计，最后一英里配送已占供应链总成本的一半以上，美国承运商每年支出约900亿美元。目前几乎所有工作都压在司机身上，他们每天花数小时将包裹从货车搬运到门廊，越是接近最后50英尺，难度越大。为了让Spot胜任这项工作，波士顿动力的工程师在载物台上做了大量设计。传送带配备停止传感器，使Spot能将单次装载的多个包裹分次投递到不同地址。载物台还有一个可向前伸出的小托盘，用来降低包裹下落速度。产品经理Paige Miller透露，团队甚至用一箱鸡蛋测试过递送的轻柔程度。目前这还是一个演示项目，但波士顿动力已经制定了明确的推进计划。初期由司机遥控操作，Spot走过的路线可以被保存下来，以便未来自主配送至已知地址。这类似于工业场景中先手动走一遍巡检路线再让Spot自动执行的流程。Miller表示，未来配送车辆甚至可能配备机械臂，自动为Spot装载包裹。Spot送货时，司机并不是闲等。他们可以同时配送其他包裹，或准备下一批货，然后在下一站与Spot会合。波士顿动力估算，每通过Spot完成三件包裹的配送，就能在货车上多装一件包裹。Spot目前可携带两个16×12×10英寸的包裹，覆盖至少60%的普通货车包裹量。目前，波士顿正在与大型物流企业洽谈，目标是从演示阶段转向完整试点，Spot与配送司机协同工作，每周五天、每天完成200件包裹的配送。初期可能会有远程操作员待命，在Spot卡住时介入，类似于当前自动驾驶出租车公司的运营模式。02 为什么是四足机器狗? 过去十年，无人配送的探索几乎全部沿着两条主线展开：无人机和无人车。两条路线各自解决了一部分问题，但都在从路边到门口的最后一段路卡住了。波士顿动力高级产品经理Paige Miller表示：“有公司尝试过用无人机配送，但无人机到不了门廊，只能把包裹扔在院子中间。我们也见过各式各样的轮式机器人在最后一英里配送上的挣扎。”波士顿动力高级产品经理Paige Miller描述过郊区住宅区的真实环境：“冰雪、遛狗的人、慢跑的人、骑车的孩子、被垃圾桶挡住的人行道、喷水器喷洒到人行道上的水，以及每条街道上都不同的门廊设计。”在这样的场景里，机器人无法假设畅通的路径、平坦的表面或标准化的投递环境。它们必须应对路沿、台阶、碎石以及其他在更受控环境中会被平整和标准化的变化地形。“当其他机器人遇到一个台阶、一片泥泞或一条陡峭的车道时，它们基本上就完蛋了。” Spot的不同之处在于它的移动方式。它的四条腿让它能处理路沿、台阶、碎石、冰雪等轮式机器人和无人机都难以应对的地形。它已经参与过搜救工作，在瓦砾中协助搜索。同样的越障能力，恰好适用于郊区住宅区的复杂环境。波士顿动力认为，正是那些让其他机器人几乎不可能完成配送的挑战，让Spot这样的全地形腿足机器人成为相对理想的选择。波士顿动力估算，通过Spot配送，司机可以同时准备下一批货，或在同一时间配送其他包裹。“每通过Spot完成三件包裹的配送，就能在货车上多装一件包裹。”据官方透露，Spot目前可携带两个16×12×10英寸的包裹，覆盖至少60%的普通货车包裹量。当然，商业化还有一道现实门槛。一台Spot基础型号售价约7.45万美元，加上传送带等配件，总价更高。波士顿动力的算盘是：这笔投资的回报体现在两个地方，一个是减轻司机的体力消耗，同时提高每辆车的配送效率。物流公司是否愿意为这种效率提升买单，取决于Spot每天能处理多少条路线，以及他们是否愿意为减轻司机疲劳和提升配送速度支付溢价。对此，Miller的回应是：“如果我们在实验室里埋头苦干五年才拿出一个解决方案，那我们在很多方面都会与市场需求脱节。这就是我们需要合作伙伴的原因。我们不想闭门造车。”03 中国无人配送的轮足并行时代已来 波士顿动力用四足机器狗试图跨越“门廊鸿沟”的同时，中国的无人配送行业也在寻找自己的答案。过去一年，无人配送车在中国经历了爆发式增长。2025年被行业称为无人配送车规模化元年，全行业保有量从2024年的1万余台跃升至2026年第一季度的4.7万台，超过100个城市开放了路权。新石器等头部企业已率先完成万台无人车交付。一位无人配送的从业者向雷峰网预估，5年内无人配送车的市场规模能达到3000万辆，包括无人卡车等多种形态，“最低也会有1000万的需求”。无人车之所以能快速铺开，核心原因是有账可算。雷峰网从上述从业者处了解到，一台传统物流小面包车约8-9万元，加上司机工资、五险一金和管理成本，每月支出超过1万元。而一台无人车总成本约10万出头，月均运营成本两三千元，一年左右即可回本。针对末端配送的棘手难题，中国企业的目标是解决末端配送的最后一米。7月6日，佑驾创新发布了一套名为Combo的全链路无人物流闭环方案。这套方案的核心思路是用两种不同形态的机器人分工协作。小竹系列无人车负责干线转运，从仓储站点把物资运送到社区；四轮足式机器人负责末端精准投递，接过包裹后爬楼梯、上台阶，把货物送到用户门前。 这是国内无人物流行业首次用无人车+机器人的组合来打通物流转运到上门配送的完整链路。从发布的视频看，这台四轮足机器人兼顾了高效通行与复杂越障能力。在平整路面下，它可以像轮式机器人一样快速移动；遇到台阶或障碍时，切换为足式模式完成跨越。这种轮足复合的设计思路，解答了如何在非结构化环境中同时保持速度和通过性的问题。同样瞄准最后100米的还有新石器。今年1月的CES展上，新石器发布了X1末端配送机器人。它采用两轮平衡结构，个头小巧，能自主出入人行道、写字楼大堂并搭乘电梯，将包裹直接送到收货人的工位或家门口。从波士顿动力的四足机器狗，到国内的无人车+轮足机器人的组合，不难发现末端配送正在从单一形态走向多形态协同，无人机负责空中，无人车负责开放路面，轮式或足式机器人负责入户阶段。物理AI在配送领域的落地，是一套正在成型的组合拳。本文作者长期关注新能源汽车、智能驾驶及智能座舱最新动态，欢迎添加微信 Qing371_ 交流。
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月之暗面发布Kimi K3，参数规模达2.8万亿 智通财经APP获悉，7月16日，月之暗面宣布正式推出 Kimi K3，其迄今能力最强的模型。这是目前全球参数最大的开源模型，标志着我国人工智能模型发展迈出新的一步。据介绍，Kimi K3是一个2.8万亿参数模型，基于KDA混合线性注意力机制(Kimi Delta Attention)和注意力残差(Attention Residuals)技术构建，原生支持视觉理解，并拥有100万token上下文窗口。它是全球首个开源的3万亿级别模型，面向长程编程、知识工作和推理等前沿智能场景而设计。Kimi K3重点优化智能体编程(Agentic Coding)能力，能够理解大型代码库、调用工具、执行测试，并根据反馈持续调整任务方案。同时，K3采用更高稀疏度的MoE设计，据社区整理信息显示，模型拥有896个专家模块，但每次推理仅激活16个专家，在扩大模型容量的同时控制计算成本。媒体报道称，月之暗面Kimi K3模型系列最新版本，预计将达到甚至超越Anthropic Opus 4.8的效能水平。月之暗面表示，虽然Kimi K3的整体表现仍落后于最强的闭源模型Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，但它在其整套评测中展现出前沿水平的能力，并稳定超过了其他所有模型。即日起，可通过kimi.com、最新版Kimi手机App、最新版Kimi Work桌面客户端、Kimi Code和Kimi API，使用Kimi K3模型。当前默认思考强度为max(极致)，后续更新后会增加low和high两种模式。
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一场智能机器人“路演”背后：顺德冲刺中国机器人制造之都 佛山市加快建设现代化产业体系工作大会确立“1+7+3+3+N”产业推进体系，明确智能机器人为七大重点攻坚产业之一。落实市委“三箭齐发”部署，顺德将智能机器人列为“6+9+X”产业体系中9大战略性新兴产业之首，冲刺“中国机器人制造之都”。 7月15日，一场智能机器人专属“路演”在顺德区政府会议中心举行。嘉腾、天太、隆深、华沿、智算5家机器人企业同台亮技，农业银行、广发银行、顺德农商行等多家金融机构手捧量身定制的金融“工具箱”现场对接。以金融助力顺德冲刺“中国机器人制造之都”，为佛山现代化产业体系建设贡献顺德力量。 “机器人科创十八条”从关键环节破题本次对接会是市、区两级金融、产业主管部门联动发力，面向机器人金融服务的对接专场，更是打通制造业和服务业融合发展路径的务实行动。活动由佛山金融监管分局主办，顺德区科技局、顺德金融监管支局联合承办。 活动现场，顺德区科技局主要负责人解读了《关于科技创新引领 加快推动机器人产业攀高向新的行动方案》，为产业发展勾勒出清晰的路线图；顺德金融监管支局则深度剖析国家层面支持政策，帮助金融机构和企业精准把握政策红利窗口期。据介绍，针对顺德机器人产业体量偏小和龙头带动不足、关键核心技术存在短板、引才和融资双重承压等痛点难点，顺德区科技局通过调研走访和广泛听取意见，制定了“机器人科创十八条”，围绕企业技术攻关、平台共建、人才招引、金融支持、龙头培育等关键环节推出系列措施，多维度为企业发展保驾护航。具体而言，顺德将围绕 “软实力 + 硬载体” 双向发力，夯实产业创新根基。通过打造顺德机器人“五虎”等特色IP矩阵、布局云鹭AI机器人生态社区，搭建集营销展示、研学教育、实训认证、创业孵化、品牌运营等多功能于一体的机器人产业生态圈。同步落地全省首家机器人 OPC 创业空间，精准培育机器人领域创业 “超级个体”，软硬并举筑牢产业发展生态底座，擦亮顺德 “机器人制造之都” 城市名片。围绕 “创新链” 全链条攻坚，锻造产业硬核引擎。依托蓝橙实验室“国字号”科创平台联合华工、广技师等高校院所组建创新联合体，在“3+3+4”镇街组团推行科技总监驻企服务模式，合力攻克伺服电机、减速器、工控软件等关键核心技术难题；围绕 “产业链”补链强链延链，激活产业协同动能。坚持产业链靶向招商与梯度培育并举，持续引进、孵化高新技术企业与专精特新企业主体，完善伺服电机、减速器、控制器、传感器等产业链薄弱环节。围绕“人才链”分层培育引育，涵养科创人才沃土。组建顺德机器人产业智囊团，搭建“启蒙 — 筑基 — 创业 — 孵化 — 成才” 五级人才培育体系， 坚持从娃娃抓起，在幼儿园、小学课堂开设机器人科普启蒙课程；在中小学举办机器人科普比赛；在顺德职业技术大学开设人工智能和机器人相关专业，为产业储备实操型人才；依托港顺联络处、全国高校行、Tech 300科创大赛、研学实训等渠道，持续引进高端技术人才、培育实操技能人才，打通校企协同育才渠道。围绕 “金融链”多层次赋能，强化资本支撑保障。搭建母基金、天使基金、机器人产业专项基金三级资本体系，创新推出机器人贷、知识产权质押等轻资产金融产品；配套首台套保险、研发损失保险等，搭建全周期风险保障体系。依托云鹭上市小镇，落实上市护航“八条”政策，为企业上市提供全方位服务，拓宽企业多元化融资路径。金融赋能覆盖全生命周期对接会现场，嘉腾、天太、隆深、华沿、智算5家机器人企业代表分别作推介，覆盖核心零部件、本体制造、系统集成及场景应用全链条，充分展示了顺德机器人产业从“零件”到“整机”再到“解决方案”的完整生态。针对机器人企业“轻资产、长周期”的共性痛点，顺德农商银行率先发布专属创新产品，打响金融赋能“第一枪”。随后，多家金融机构轮番登台，集中推介研发贷、设备更新贷、供应链金融及专属保险等一揽子方案，从信贷到保险，从研发到扩产，覆盖了机器人企业全生命周期的多元化金融产品。现场还举行了农业银行顺德分行与机器人行业整体授信合作协议签署仪式。这标志着银企合作从“点对点”走向“面对面”，从单笔信贷走向系统赋能。“智能机器人作为全市重点攻坚的关键产业，顺德将保持战略定力，持续优化产业生态。”顺德副区长李志雄表示，顺德将针对机器人企业轻资产、高成长、长周期的特点，推动金融机构创新推出更多适配产业特征的专属金融产品，为企业提供从种子期、初创期到成熟期全生命周期的金融支撑。佛山金融监管分局局长李鹏表示，佛山金融监管分局将组织多层次银企对接活动，引导更多金融“活水”精准滴灌机器人等战略性新兴产业，汇聚政府、监管、产业、金融等多方力量，共同书写“两业融合”的佛山答卷。“云鹭AI机器人生态社区”即将投用顺德区具身智能局加速筹建顺德拥有家电、机械装备两大超4000亿级产业集群，数以万计的工厂构成了机器人研发制造最为广阔、最为真实的“试验场”和“应用池”。从减速器、伺服电机等核心零部件的自主突破，到AGV、工业机器人本体的规模化生产，再到覆盖家电、汽车、五金等领域的系统集成方案，一条完整且充满活力的产业链在此深深扎根。 今年以来，顺德围绕打造“中国机器人制造之都”的目标展开了一场系统性的战略铺排。包括4万平方米的“云鹭AI机器人生态社区”即将投用，为产业提供“拎包入驻”的创新沃土；区具身智能局正紧锣密鼓筹建，全省首个机器人OPC产业社区则通过订单聚合平台，让“技术有处用、订单有人接”成为常态；覆盖“启蒙—立志—成才—立业—贡献”的五级人才培育体系，为产业储备从少年创客到行业领军者的阶梯式梯队；以“母基金+子基金+专项基金”为核心的三级基金体系持续完善，机器人产业发展专项基金加速落地，从产业基金的战略引导到银行授信的真金白银，一套覆盖企业全生命周期的多元化金融网络加速成型。深厚的制造业家底叠加系统性的制度供给，顺德正以前所未有的力度，向“中国机器人制造之都”发起冲刺。采写/整理：南都N视频记者 路漫漫通讯员/图源：顺科技
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国行苹果 AI 终于来了，千问将作底层模型；美团、青桔、哈啰集体涨价；曝 DeepSeek 筹备 IPO｜极客早知道 国行苹果 AI 终于来了：「AI 手机」首批备案名单公布 7 月 15 日下午，「网信中国」公众号发出一份公告：网信部门会同有关部门按照《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求，有序开展生成式人工智能服务备案工作，现将新增的「Apple 智能」等 7 款提供手机端侧生成式人工智能服务备案信息予以公告。 这份公告开的是一个新类目——「手机端侧生成式人工智能服务」。千问更是立即官宣，验证了此事的真实性：阿里巴巴方面回应极客公园表示，阿里千问将作为 AI 能力集成至 Apple 智能，为 iOS、iPadOS、macOS 和 visionOS 的中国用户带来智能体验。用户无需在应用间切换，即可在 Apple 设备上直接体验千问的文本与图像理解、内容生成等能力。千问作为国行 Apple 智能底层模型能力已经确定了，至少，它肯定是国行 Apple 智能模型列表中其中一个选项。此外，据媒体报道，百度也将重点开发一种基于人工智能的搜索功能，作为「苹果智能」功能套件的一部分，能够处理图像和文本，并升级为中国版的 Siri 语音助手。消息发出后，阿里巴巴股价上涨 7.13%，报 120.330 美元/股，股价创 6 月 9 日以来新高，总市值报 2884 亿美元。（来源：极客公园） 谷歌 DeepMind CEO 哈萨比斯呼吁美国牵头建立全球 AI 监管机构 7 月 14 日，据科技媒体 The Verge 报道，谷歌 DeepMind 创始人兼 CEO 德米斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）认为，美国政府应成立全球 AI 监督机构，让人们能够在前沿 AI 模型发生险情时踩下「刹车」。哈萨比斯认为，美国应该主导这一倡议并制定全球标准。他认为这个设想中的机构可以参考美国金融业监管局，汇聚独立专家和开源社区代表，并在前沿 AI 模型发布前进行安全评估；或在某款模型风险过高时，协调整个行业放缓发布节奏。据悉，哈萨比斯已经在过去几个月推进这一提案，并在美国政府、其他 AI 实验室和欧洲官员之间奔走，希望这一机构能够在今年年底前投入运作。（来源：IT 之家）谷歌图片服务上线 25 周年，AI 概览新增 Nano Banana 生图功能 7 月 15 日，谷歌发布博文，宣布庆祝谷歌图片（Google Image）功能上线 25 周年，并推出新功能：用户在 AI 概览中，可以直接调用 Nano Banana 模型自定义生成图片。 援引博文介绍，谷歌图片于 2001 年 7 月上线，首次支持搜索和即时浏览全网视觉内容，该服务于 2011 年上线「以图搜图」功能，随后不断更迭引入 Google Lens 识图功能、圈选即搜（Circle to Search）等。谷歌为庆祝谷歌图片服务上线 25 周年，在 AI 概览中新增生图功能。（来源：IT 之家）英伟达 CEO 黄仁勋：Vera Rubin 计算平台进展顺利，已投入生产 7 月 15 日，据报道，英伟达 CEO 黄仁勋表示，Vera Rubin 计算平台进展顺利，已投入生产。（来源：界面） 曝 DeepSeek 筹备 IPO，最快可能今年提交申请 7 月 15 日，据彭博社报道，知情人士透露，DeepSeek 已开始筹备首次公开募股（IPO），规划在内地上市，最快可能于今年提交申请，并在 2027 年完成上市。据悉，DeepSeek 正与会计师事务所合作，力争在今年 12 月底前完成财务报告，这是 IPO 申报的必要步骤。相关讨论仍在进行中，IPO 时间安排和融资计划可能有所调整，执行将取决于市场状况及公司业绩。（来源：新浪科技）起步价从 1.5 元涨到 1.99 元，美团、青桔、哈啰集体上调计费规则 7 月 15 日，美团、青桔、哈啰三大主流共享单车平台在全国多座城市同步更新计费标准，此前统一执行的 1.5 元三十分钟的起步价全面调整，青桔与哈啰日常起步价上调至 1.99 元，美团则定为 1.88 元，基础骑行时长同步延长至一小时。 从新旧计费对比来看，新规看似将基础骑行时长翻倍，对单次骑行超半小时的长距离通勤人群更为友好，但结合大众出行习惯，多数市民日常仅骑行十余分钟接驳地铁、公交，几乎无法享受加长时长带来的优惠，单次出行成本直接增加近五角，短途用户成为涨价主要承担群体。针对此次调价，各平台客服给出统一答复，称调整计费是为优化车辆调度、维修维护体系，提升整体骑行体验，保障用户随时有车可骑。但行业分析指出，涨价背后核心是长期居高不下的运营压力。（来源：快科技）马斯克宣布 X 平台将零保留开源全部代码，并引入第三方核验机制确保真实性 7 月 15 日，埃隆·马斯克刚刚宣布，社交媒体平台 X 将在完成内部安全审查后，开源其全部代码库，核心承诺是：零保留、无例外。 马斯克还称，平台将邀请第三方审核机构核验，对外公开的代码与 X 正式服务器上实际运行的代码完全一致，以此杜绝行业常见的「形式化透明」，真正落实公开透明机制。此事并非突发决定。2025 年，X 就已公开了「为你推荐」算法的源代码，这套算法是决定用户信息流内容推送、流量倾斜的核心系统。自 2022 年马斯克收购推特以来，外界多年质疑平台内容审核、算法内容筛选的底层运行机制，2025 年的局部开源正是为回应这些争议。知网：对 AI 署名论文已做下架处理 7 月 15 日，知网发布声明称，近期部分期刊刊发了将 DeepSeek、Gemini 等人工智能（AI）列为作者的论文，在业界引发版权权属、学术规范相关合规争议。对此类 AI 署名论文，知网已做下架处理。知网方面表示，当前不接受 AI 工具被列为论文署名作者。所有作者须为自然人、法人或非法人组织，并对论文内容的真实性、原创性、学术规范及 AI 工具使用的合规性承担责任。同时，AI 工具在投稿中的应用，应遵守人工智能伦理规范和学术规范。作者如在学术研究与论文写作过程中使用了 AI 工具，须在论文研究方法或致谢段落明确说明，以保证使用 AI 的透明性和可溯源性。对违背上述原则的论文，知网有权不予上线传播。（来源：界面）马斯克旗下 AI 编程工具 Cursor 曝安全漏洞：可执行任意代码，报告 7 个月未修复 7 月 15 日，Mindgard 发布博文，报道称马斯克旗下 Cursor 编程工具存在安全漏洞，可执行任意代码，在通报 7 个月后官方尚未修复。Cursor 是一款带有 AI 编程辅助功能的代码编辑器，可用于打开、浏览和编辑软件项目代码，于今年 6 月被马斯克旗下 SpaceX 收购，交易估值达到 600 亿美元（现汇率约合 4069.22 亿元人民币）。Mindgard 报道称整个漏洞触发过程无需按钮点击，无需向 AI 下达指令，也不会弹出警告或确认界面，攻击者在仓库顶层放置恶意 git.exe，Cursor 会优先或直接执行该文件。Mindgard 称，2026 年 2 月至 4 月间多次问询未获回应；即使其在 2026 年 6 月 1 日表达公开披露意向，修复状态仍不明确。Mindgard 因此于 2026 年 7 月 14 日公布漏洞细节。（来源：IT 之家） 消息称影石 Insta360 首款可换镜头数码相机 Z-ONE 有望 9 月上市 7 月 15 日，据外媒 43 Rumors 报道，影石 Insta360 首款可换镜头数码相机 Z-ONE 有望于今年 9 月上市，该媒体同步曝光了相机部分规格信息。该机采用白色外观，整体风格简约，具备前后拨轮，配有机顶热靴。搭载一块 2000 万像素 CMOS 传感器，使用 M43 卡口。相机背面并未配备 EVF 传感器，不过配备了一块翻转触摸屏，整体 UI 设计简约，类似 Insta360 Ace Pro。 回顾历史，今年 1 月，影石 CEO 刘靖康在社交平台发过一张人像样张，分辨率 5280×3956，画面比例 4:3，正好符合 M43 画幅特征，应该是 Z-ONE 直出样张。今年 4 月，爆料博主 Igor Bogdanov 曝光了代号「Z-ONE」的谍照，显示该机兼容奥林巴斯 14-42mm 和 25mm F1.8 镜头，侧面印证了 M43 卡口。各种谍照表明，该相机各方面其实已经相当完善，目前主要是打磨软件部分，预计该机定位将类似于索尼 ZV-E10 及松下 Lumix S9，面向 Vlog 用户。（来源：IT 之家）豆包 AI 手机今年将发布多款机型，由字节跳动联合中兴努比亚打造 7 月 15 日，界面记者独家获悉字节跳动联合中兴努比亚打造的首款 AI 智能体手机（「豆包 AI 智能体手机」）今年将有多款机型发布，其中一款将于 2026 世界人工智能大会期间亮相，其整体备货约 20 万台，首批备货 10 万台以内。截至发稿中兴方面暂无回应。 此前，第一代豆包手机（即努比亚 M153 技术预览版）于 2025 年 12 月 1 日发布，其核心定位是「工程样机」，因此在备货量上极为克制，且售罄后不再追加生产，首批产品约 3 万台的备货且并未追加物料投入，二手市场豆包手机价格一度被炒高，最高售价达 7999 元，远超官方 3499 元。（来源：界面新闻）三星发布钛金属折叠屏技术 下一代 Galaxy Fold 手机折痕更浅、更耐用 7 月 15 日，三星电子周三公布了一项用于下一代 Galaxy 折叠手机的钛基显示技术。三星表示，该技术将降低折叠屏折痕的可见程度、提升屏幕耐用性，并使设备实现更轻薄的设计和更高的能效表现。 这项名为「Flex Titanium」的技术将首次应用于三星第八代折叠屏智能手机，该系列手机定于 7 月 22 日在伦敦举行的发布会上亮相。Flex Titanium 技术凝聚了三星在七代折叠屏设备研发中积累的专业经验，融合了显示材料与精密机械工程领域的先进成果。该技术用钛合金薄膜取代了 OLED 面板下方的聚合物薄膜，并搭配升级后的钛合金板，构建出一种兼顾强度与柔韧性的双重结构。（来源：DoNews） 苹果和 OpenAI 商业诉讼核心人物：唐 · 坦职业路径曝光，曾参与开发 iPod / iPhone 7 月 16 日，科技媒体 AppleInsider 发布博文，聚焦苹果公司和 OpenAI 公司商业秘密诉讼的核心人物唐 · 坦（Tang Tan）。基于公开信息，唐 · 坦出生于马来西亚，本科就读于知名学府伦敦帝国理工学院，随后进入麻省理工学院，1999 年获得机械工程硕士学位。唐 · 坦表示他于 1999 年以应届毕业生身份加入苹果，入职苹果公司 2 年后，获得硬件主管丹 · 里奇奥（Dan Riccio）青睐，被任命为领导职位，开始承担项目负责人职责。 在苹果公司任内，唐 · 坦长期参与核心硬件设计。他早年参与 iPod 开发，团队采用一块 1.8 英寸东芝硬盘，报道称其可存储的歌曲数量最高达到当时市面其他设备的 100 倍。其后，他参与 iPhone 研发，并历任 iPod 高级产品设计师 3 年、无线产品设计经理 1 年，以及 iPhone 产品设计高级经理和总监合计 6 年。职位继续上升后，他又担任 iPhone 与 Apple Watch 产品设计高级总监 5 年，并于 2017 年 3 月出任 iPhone 与 Apple Watch 产品设计副总裁，在该岗位停留 7 年，至 2024 年 2 月离开苹果。离开苹果前，Tang Tan 已被披露将加入 IO Products，该公司由 Jony Ive 与 Sam Altman 合作发起，方向是为 OpenAI 设计可量产硬件。到 2025 年 5 月，IO Products 以接近 65 亿美元被 OpenAI 收购，IO 的 55 名员工一并加入 OpenAI，唐 · 坦担任首席硬件官。（来源：IT 之家）*图片来源：视觉中国 播客上新今年上半年，国内具身智能赛道披露融资已超300亿甚至500亿，超过去年全年总和。行业里流传的故事也越来越夸张：估值一个月翻10倍，应届博士年薪开到200万，甚至有公司同时开三轮融资，逼着投资人提前锁定下一轮。这到底是泡沫，还是产业真正的黎明?本期节目，我们邀请到蓝驰创投合伙人曹巍、深耕具身智能两年半的投资人笔盒，以及从数据供应商视角切入行业的诺亦腾机器人创始人戴若犁，一起聊了聊估值到底该怎么算、数据和算力谁才是真正的大头、中美具身智能为何走出截然不同的路径，以及他们对未来12个月的预测。长按下方「卡片二维码」即可收听~欢迎关注我们的播客「开始连接LinkStart」(小宇宙 App),一起用科技、商业和人文的视角描摹这个时代。
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人形机器人，价格打下来了 据央视财经，近期，面向消费市场的人形机器人密集发布，仅6月就有十余家企业发布了新款产品。这些机器人有的主打居家陪伴，能够进行自然语言对话和微表情互动；有的聚焦家庭服务，尝试完成叠衣服、整理物品等简单家务；还有的机器人主打轻量化、可编程，吸引开发者群体。工信部数据显示，2026年全年人形机器人整机产量有望突破10万台。价格快速亲民化：从“几十万”到“万元内”2026年被业内公认为人形机器人的“量产兑现元年”。一个显著的市场信号是：价格正在快速亲民化。国内头部企业优必选（09880.HK）发布了国内首款全尺寸超仿生人形机器人，定价区间覆盖11.98万元至99万元。与此同时，轻量化、可编程的小型机器人价格已下探至万元以内，价格的下降让更多中小商家有了“尝鲜”的可能。上纬新材（688585.SH）首席科学家董豪表示，消费级人形机器人行业在各个方向，无论是娱乐、潮玩，还是商业引流都有一些探索，且应用量已经非常巨大。未来当机器人进入家庭，它做的任务的组合更是无穷的。下游应用的爆发，带动了上游核心零部件的迭代与降本。在深圳的灵巧手研发实验室，工程师们正在训练机器人模仿人手的动作。不同于工业流水线单一的操作，家庭场景要求机器人既能抓苹果，也能拿咖啡杯。目前，单只灵巧手的成本已从早期的10万元级别降至万元以内。兆威机电（003021.SZ）副总经理陈毅东透露，上半年灵巧手的需求同比大幅增长。灵巧手的成本约占人形机器人整机成本的10%到15%。为应对消费端出现的订单增长，企业正在对产线进行调整扩充。与此同时，赋予机器人“触觉”的电子皮肤也迎来风口。浙江嘉兴新材料企业已经研发第三代电子皮肤，具备多模态感知与实时反馈能力，触觉传感产品已经交付超2万套，全新量产产线建成投产。浙江福莱新材料股份有限公司总经理李耀邦介绍，人和机器人的互动过程中，机器人的反馈非常重要。电子皮肤在反馈过程中能够起到非常真实有效的增强作用，包括给机器人提供触觉、温度、力觉等，对电子皮肤的厂商来说是非常大的机会。据高工机器人产业研究所(GGII)预测，2026年全球人形机器人市场规模将突破200亿元。消费端人形机器人的爆发，带动仿生皮肤、触觉传感器、柔性材料全新供应链生态成型。深圳市人工智能产业协会专职副会长范丛明判断，随着产业链的成熟，“未来机器人不再是一个奢侈品，将逐步走向家电化”。从高端居家养老到轻量化商业服务，从整机量产到核心部件国产化，人形机器人正加速褪去“高端设备”的神秘感。一个由海量交互数据驱动、全产业链协同推进的智能消费新业态，正在悄然重构我们的生活。2026年也成为消费级人形机器人量产兑现的关键一年，人形机器人正逐步褪去高端设备标签，加速走进千家万户。
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一眼假的AI照片得了摄影一等奖，能只怪评委不懂AI吗？丨中听 评论员 董芳芳一眼假的AI图拿了摄影比赛一等奖，堪比现代版“指鹿为马”。7月14日，呼和浩特市文学艺术界联合会对网传“疑AI照片拿了摄影比赛一等奖”事件作出通报：撤销认定、暂停并整改比赛，处理相关责任人。这场比赛，是由呼和浩特市文联主办、市摄影家协会承办，全民参与的一场大赛，选出来了一张AI生成图。 图片上，呼和浩特环卫工衣服上的汉字糊成一团，人物手指扭曲得像麻花，三人咧着僵硬的嘴假笑。这种普通网友瞟一眼就能识破的AI生成图，竟然一路绿灯拿下一等奖，直到公示后才被网友“打假”。舆论如此之大，实在是评委们对AI的认知和辨别能力击穿网友们的认知下限。是评委跟不上技术迭代，还是说评审环节从头到尾都没有被认真对待过？但凡有一个人、有一个环节，稍微尽了一点“看一眼”的责任，这张图都不可能走到最后。初评没人质疑，复评无人吭声，终评一致通过。这能说只是技术判断的失误吗？ 所以有些网友的联想顺理成章：连这么明显的假图都能拿一等奖，那以前那些看不出毛病的获奖作品呢？这背后有没有人情关系？有没有利益交换？虽然目前没有任何证据指向暗箱操作，但公众对于“猫腻”的联想、对于赛事权威性的质疑，合情合理。毕竟评委们连“一眼假”都看不出来，要么是能力不行，要么是根本没审，又或者获奖者有个直通终点的速通票。无论是哪一种，都是在对这个奖项的分量打问号。 目前呼和浩特文联已经迅速作出处理，但这个阶段性的结果远远不够。官方不仅要查“有没有猫腻”，更需要的是重建公众对比赛的信心。以后的评审流程怎么来？评委们是进一步学习还是更新换代？摄影比赛对AI的阻拦怎么落地？这是公众们更想看到的，也是摄影比赛更需要的结果。一个官方赛事，如果不能做到在专业上令人信服、程度上令人放心，那就失去了官方的意义。
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微软CEO纳德拉警告企业：你花钱用的AI，可能会成为你的竞争对手 IT之家 7 月 14 日消息，据外媒 TechCrunch 今天（14 日）报道，硅谷围绕人工智能风险的争论持续无休，最让 AI 拥护者坐立不安的，却是大型 AI 实验室可能借专有模型充当“特洛伊木马”。初创企业和大型企业把敏感资料喂给模型后，模型提供商便能逐渐摸清客户的业务，还可能利用积累下来的知识开拓同类业务，最终与客户直接竞争。当地时间 12 日，纳德拉在博客中警告，企业使用 AI 时其实付了两遍钱：一遍是明码标价的 token 费用，另一遍则是在毫无察觉的情况下交出有价值的数据。“你实际上付了两次钱，一次用金钱支付，另一次则用更加宝贵的东西支付，也就是为了让 AI 真正发挥作用而必须披露的专有知识。你越希望模型表现得更好，就越需要向模型提供更多知识！”企业为了让模型更懂自身需求，实际上正在一点点把经营诀窍教给模型。“模型会从‘使用痕迹’中学习，包括人们输入的提示词、智能体调用的工具，尤其是模型犯错后人们给出的纠正。每一次纠正最终都会变成企业内部积累的经验。”竞争对手无论花多少钱，都很难买到同样的经验，企业却在使用模型的过程中主动把经验交了出去。纳德拉因此主张，AI 企业既然可以抓取互联网内容训练模型，企业也应当有权反过来研究并“蒸馏”AI 企业的模型。IT之家注：所谓“模型蒸馏”，就是分析一个模型给出的答案，从中摸清模型如何工作，再据此训练成本通常更低的新模型。 纳德拉的核心观点是，模型提供商不能只允许自己利用别人的数据。模型提供商可以用全世界的数据训练模型，却不准其他人以类似方式研究其模型，显然是双标行为。“模型提供商拥有合理使用公共数据训练模型的权利，由此带来的重大创新确有必要，但目前的做法却是转过头来限制模型蒸馏，我认为很讽刺。”纳德拉尤其警惕模型提供商在服务条款中“保留从客户使用数据和互动数据中学习的权利”。
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十分之一成本的中国模型，正在重塑全球AI版图 旧金山，一家只有25人的AI创业公司Lindy，最近干了一件“离经叛道”的事：他们把100%的流量，从硅谷当红炸子鸡Anthropic，全面切向了中国大模型DeepSeek。无独有偶。出行巨头Uber在短短四个月内，活生生烧光了全年的AI预算；而微软，则悄悄把DeepSeek塞进了自家Copilot底层引擎的评估名单里。当旧金山的小团队、西雅图的巨头、全美的独立开发者们开始用脚投票，一场由“Token经济学”崩塌引爆的供应链大重组已然拉开序幕，这也就这绝非几起孤立的采购轶事。中国开源模型正以一折甚至百分之一的边际成本，撕裂OpenAI、Anthropic苦心构筑的护城河。但地缘铁幕与转化鸿沟，注定了中国模型商在美仍将深陷“有流量、无营收”的剪刀差泥潭。这场博弈的本质，是AI产业从“能力溢价”向“成本效率”的范式切换：前沿模型不再比谁飞得更高，而是比谁降本更狠。贵到离谱的Token，与被逼上梁山的美国企业 这场“倒戈”的第一性原理，是前沿模型API定价与企业算力消耗方式的结构性错配。价格鸿沟，已大到无法视而不见。以模型路由平台OpenRouter披露的数据为基准，DeepSeek V4 Flash最便宜的端点定价为每百万Token输入0.09美元、输出0.18美元；而OpenAI的GPT-5.5同期定价高达输入5美元、输出30美元。输入端相差55倍，输出端相差整整166倍。 数据来源：OpenRouter、ArtificialAnalysis、EnterpriseDNA、Anthropic官方比绝对价格更致命的，是消耗量的指数级膨胀。OpenRouter数据显示，代理式工作流每个请求的Token消耗量是人机交互的15倍。当企业从“试点”走向“全员部署”，单位经济模型瞬间崩盘。Uber的“惨案”最能刺痛大厂：5000名工程师中84%启用代理式编码后，人均月度API成本飙至500-2000美元区间，全年预算四个月烧光。CTO Praveen Neppalli Naga无奈坦言，这让Uber“原定预算已被彻底击穿”。Ramp的支出数据印证了这种焦灼，主要供应商的平均每百万Token成本已从10美元降至2.50美元，英伟达Rubin平台更宣称实现10倍推理降本。但单位价格的下落被使用量的暴涨完全对冲——“单位更便宜，总账更惊人”，成了悬在每个CIO头顶的达摩克利斯之剑。预算失血之下，美国企业的转向绝非情绪宣泄，而是极其冷峻的ROI计算。Lindy创始人Flo Crivello将100%流量切至DeepSeek V4后直言，此举省下数百万美元，且“核心用例性能不降反升”。在他看来，AI成本高于人力成本本就“不可持续”，切换是“关乎生存”的断臂求生。巨头侧的异动更具风向标意义。据Axios 6月16日披露，微软正评估DeepSeek V4微调版作为Copilot Cowork的低成本引擎，以替代Anthropic和OpenAI。微软特意强调该模型将“完全托管于Azure”并加入微调护栏——这意味着，中国开源模型已踩着“本地托管”的跳板，实质性挤入顶级企业软件的采购清单。独立开发者的渗透则更为彻底，Stu Clott算过一笔账：同样一小时的编码，Claude收10美元，DeepSeek不到50美分，且“说实话，我分辨不出输出质量的差别”；达拉斯开发者Ruben Garcia Jr.更是把混合策略玩到极致：500美元订阅Claude和ChatGPT啃硬骨头，200美元包揽Minimax、Kimi和Xiaomi MiMo干90%的脏活累活。中国大模型如何悄然接管美国的Token？ 让这场“倒戈”得以规模化发生的，是OpenRouter、Vercel等“模型路由层”的崛起。它们犹如全球算力供应链的智能调度器，让企业在不绑定单一供应商的前提下，按任务将Token流量动态分发至成本最低的模型。OpenRouter的请求日志（样本量超450万亿Token）显示了一条漂亮的进攻曲线：DeepSeek年初Token份额约9%，一度被挤至5%，但4月24日V4发布后绝地反弹，6月初逼近18%，稳居平台第一。同期，Xiaomi、Minimax等中国厂商集体上行，蚕食的正是Google与OpenAI的份额。截至6月初，中国模型在Token总用量上已实现对美反超。然而，Vercel的数据显示，DeepSeek的Token用量份额在5月从不足1%飙升至17%，但收入份额却死死钉在1%附近。极致的低价成功截流，却未换来对等的真金白银。据报道，美国企业通过OpenRouter消费中国AI模型的Token份额，自2月以来每周均保持在30%以上，峰值触及46%。这意味着美国市场的AI算力消耗中，已有近半数的Token流向量实质性地流向了中国模型，传统的“单一供应商”采购结构已出现转向。中国企业拿走了近半的流量，却只留下不到一成的营收，这成了全球AI commerce里最荒诞的剪刀差。在这场暗战中，AI产业的价值正从“模型权重”向“托管与分发基础设施”加速转移。云厂商通过托管中国开源模型，将成本优势转化为自身的云服务增量。微软强推Azure托管，Lindy通过美国供应商访问DeepSeek，本质上都是“借鸡生蛋”。而为了应对算力支出失控，Linux基金会牵头成立Tokenomics Foundation（背后是Google、微软、IBM、Salesforce），试图建立企业级Token成本追踪的开放标准——这不过是企业算力失血后的无奈补救。硅谷务实与华盛顿焦虑的正面冲撞 把“流量”变成“营收”，恰恰是中国模型商在美市场最难跨越的天堑。众议院特设委员会主席Moolenaar与Garbarino宣布对Airbnb及Cursor母公司Anysphere展开联合调查，理由是这两家公司使用了Qwen、Kimi等中国开源模型构建AI基础设施。Airbnb CEO Brian Chesky不得不出面澄清“未向模型开发商传输任何数据”。Forbes将这一冲突概括为“硅谷务实采购”与“华盛顿安全焦虑”的正面冲撞。监管端的扰动同样剧烈。6月底，OpenAI应政府要求限制部分新模型rollout；Anthropic的Fable 5与Mythos模型则在重返全球市场前经历了数周的出口管制。这种双向的不确定性，既逼着企业转向中国模型，又让企业对直接采购中国API心存忌惮。由此诞生了一种典型的“曲线采购”结构：企业绕开直接付费给中国模型商，转而通过美国云厂商或自托管方式使用中国开源权重。这虽规避了数据出境风险，却彻底阻断了中国模型商与终端客户的直接关系。Hello China Tech创始人Poe Zhao一语中的：“使用只是第一步，能否将使用转化为营收、企业信任与持久分发，才是下一道考题。” 布鲁金斯学会研究员Kyle Chan的判断更为直白：“大企业AI采用已饱和，中国公司的增长市场是那些刚起步、对成本敏感的中型企业。”范式切换与未竟的价格战 当独立开发者说出“我分辨不出差别”，当创业CEO把切流称为“关乎生存”，当微软把中国模型纳入评估清单，这些零散的声音拼出的，是同一条产业逻辑：AI的竞争重心，正从“谁更聪明”无情地切换到“谁更便宜地够用”。这场由成本焦虑驱动的供应链重构，正沿着产业链引发连锁反应。《华尔街日报》报道，OpenAI正考虑大幅降价以争夺企业用户；Anthropic的Fable 5、Mythos因出口管制一度停摆，折射出美国前沿模型在“可得性”上也出现裂缝。当DeepSeek V4 Flash把输出Token定价压到0.18美元/百万，OpenAI与Anthropic维持5美元/30美元定价的合理性正面临前所未有的拷问。尽管OpenAI 2026年Q1营收57亿美元，Anthropic年化营收约450亿美元，但企业成本承压正是IPO估值模型中无法粉饰的硬伤。展望未来一年，三个走向已逐渐清晰： 流量与营收的剪刀差将延续：中国模型在美Token流量份额将继续上行，但直接营收转化率仍将低位徘徊，“30%流量份额对应不到5%营收份额”将成为常态。 前沿模型被迫入局价格战：美国前沿模型商将被倒逼进入实质降价周期，现有定价锚点摇摇欲坠。 “流量筛查”与“托管合规”的博弈：前者以国会调查为代表，后者以Azure托管DeepSeek为代表。显然，后者的产业可行性更高。 中国开源模型以价格优势成为这场切换的受益者，但要把流量沉淀为营收与信任，仍需穿越地缘政治、数据主权与企业合规的三重铁幕。对OpenAI与Anthropic而言，真正的威胁从来不是DeepSeek本身，而是“十分之一成本已足够好用”这一冰冷的事实——它意味着前沿模型维持溢价的空间正在急速收窄。价格战，才刚刚开始。（本文首发钛媒体APP，作者 | 硅谷Tech-news，编辑 | 赵虹宇）
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AI巨头开始卷价格！OpenAI、Meta、SpaceXAI集体推出低成本模型 智通财经APP获悉，过去一周，全球AI行业迎来了一轮罕见的“价格战”高潮。OpenAI、埃隆·马斯克旗下SpaceXAI以及Meta Platforms(META.US)相继发布了新一代AI模型——它们的共同卖点并非功能有多强大，而是收费有多低廉。从GPT-5.6到Grok 4.5，再到Meta Muse Spark 1.1，三大玩家不约而同地将“成本效率”作为核心叙事。一场围绕Token定价的“性价比战争”已经全面打响。这场集体降价潮的背后，是企业客户对AI支出的全面审视——当一张AI账单可以高达数千万美元时，再前沿的技术也必须回答一个根本问题：值这个价吗?“Token账单”危机这场价格战的导火索，是企业端对AI支出失控的集体焦虑。今年早些时候，许多公司还在鼓励员工尽可能多地使用AI，一种被称为 “Token最大化”(tokenmaxxing) 的竞逐文化盛行。但近几个月，画风急转直下——部分AI开发商转向基于使用量的定价模式(而非固定订阅费)，企业账单开始失控。巴黎AI初创公司H Company的CEO Gautier Cloix透露，他曾与多位企业高管交流，这些企业在使用OpenAI和Anthropic的模型后账单金额巨大——一位CEO向他展示的发票显示，一个月AI模型使用费高达数百万美元。优步是最典型的案例。这家公司在4月就用完了2026年全年AI预算，随后将员工在单个AI工具上的月度Token支出限制在1,500美元以内。更有甚者，据传有企业因忘记为员工设定使用上限，收到了一张5亿美元的Claude费用通知单。DA Davidson & Co.技术研究主管Gil Luria指出：“企业现在的支出比以前多得多。随着成本失控，他们开始质疑效率问题。”Ramp的Token支出管理数据显示，2026年4月企业支付AI Token费用的中位数为每月2,246美元，但平均值高达每月140,842美元——巨大的差距说明少数“超级用户”正在消耗绝大部分AI预算。Gartner预测2026年全球AI总支出将达到2.52万亿美元。IDC则预测2025年全球AI支出已突破3000亿美元。当企业在AI上的投入从“实验性”走向“规模化”，账单的膨胀速度远超预期。三大AI巨头同时转向“性价比优先”的策略OpenAI GPT-5.6：用“十六分之一”的成本对标Anthropic北京时间7月10日，OpenAI正式上线GPT-5.6全系列产品，一次性推出三个版本——Sol(旗舰版)、Terra(均衡版)和Luna(平价版)。CEO萨姆·奥尔特曼明确表示，新模型的战略定位是用更少的Token完成更多工作，从而大幅降低客户成本。GPT-5.6系列包含三档模型：Sol(旗舰版)：输入5美元、输出30美元/百万Token，Token使用效率较前代提升54%；Terra(中端)：输入2.5美元、输出15美元/百万Token，性能超越Anthropic Fable 5，成本约为后者的十六分之一；Luna(入门级)：输入1美元、输出6美元/百万Token，用不到一半的预估成本逼近GPT-5.5的峰值表现。 其中，Sol的Token效率在AI编程方面提高了54%，性能直接对标Anthropic的Claude Fable 5。据OpenAI援引的Artificial Analysis编程指数，Sol以80分创下新行业标杆，比Fable 5高出2.8分，而输出Token与耗时不到后者一半，成本降低约三分之一。Terra的价格较上一代GPT-5.5直接腰斩，Luna则以最低成本适配批量轻量化任务。奥尔特曼坦言：“现在每家企业都在思考他们在AI方面的支出以及他们从中获得的价值，而这正是我们真正想要做的。”这一表态与一年前截然不同——当时OpenAI高管还在公开讨论有朝一日对顶级AI模型收取每月数千美元订阅费的可能性。上个月，OpenAI还推出了信用额度使用分析功能和更新的支出控制机制，帮助企业管理AI支出。马斯克Grok 4.5：“Opus级性能，四分之一Token”马斯克同样不甘示弱。SpaceXAI(原xAI)于7月8日率先发布Grok 4.5，这是公司上市后的首款新模型。马斯克在X上高调宣称：“这是一个Opus级别的模型，但速度更快、Token效率更高、成本更低。”技术数据显示，在SWE Bench Pro任务中，Grok 4.5平均仅输出15,954个Token就解决问题，而Claude Opus 4.8需要67,020个Token——Grok 4.5用了不到对手四分之一的Token。定价方面，Grok 4.5 API价格为每百万输入Token 2美元、输出Token 6美元，比Claude Opus和GPT-5.5便宜60%以上。内部评估显示其综合能力与Opus 4.7大致相当，但速度“快得多”。SpaceXAI声称Grok 4.5的Token效率是其他公司同类产品的两倍。在SWE-Bench Pro(真实项目代码修复能力)测评中，Grok 4.5以64.7分位列三款新模型之首。不过，Grok 4.5的高分伴随较高的幻觉率——这是其性价比策略的潜在代价。Meta的“价格屠刀”杀入编程赛道：首款付费模型，定价仅对手四分之一Meta则拿出了更为激进的报价。7月10日，Meta推出Muse Spark 1.1，扎克伯格时隔三年重返X平台亲自为其背书。定价方面，Muse Spark 1.1输入每百万Token仅1.25美元，输出每百万Token 4.25美元。相比之下，Anthropic Fable 5定价约为每百万输入Token 15美元、输出75美元——Muse Spark 1.1仅为Fable 5的十分之一。与OpenAI入门级GPT-5.5相比也更具竞争力。Muse Spark 1.1专为AI Agent和编程任务打造，支持100万Token上下文窗口，在医疗文书(MedScribe)、税务评估(TaxEval)和法律工作(Harvey's Legal Agent Bench)等专业能力上已达到行业公开表现最佳(SOTA)。扎克伯格直言不讳：“其他一些实验室的定价非常高，利润空间也很大。我们认为，我们完全有能力以更实惠的价格提供前沿或非常高水平的情报。 ”Meta的策略清晰：靠极致低价吸引客户试用，站稳市场后再上调定价。Meta愿意如此“激进”的底气，来自其利润丰厚的在线广告业务。Meta AI主管Alexandr Wang则表示，新定价“非常激进且具有吸引力”，每个新API账户还将获得20美元免费额度。鲶鱼效应：中国模型与“路由服务”的双重夹击美国大模型集体降价的背后，还有一股不容忽视的力量——中国AI模型的性价比冲击。2026年6月，加密货币交易平台Coinbase将中国大模型设为工程师默认工具;美国初创公司Lindy因 “API费用超过全员工资”而全面切换至DeepSeek。据每经记者采访，欧美企业更换中国大模型后推理成本降幅达30%至95%;相较美国竞品，中国大模型性能差距仅1%至4%，定价却低60%至90%。自2026年2月以来，美国企业在OpenRouter上使用中国AI大模型的Token占比每周都稳定在30%以上，最高触及46%——而2025年上半年，这个数字仅为4.5%。DA Davidson的Luria表示，随着企业越来越注重成本控制，他们“正在寻找其他解决方案”。模型路由服务商OpenRouter在5月筹集了超过1亿美元资金，以满足企业对跨模型成本优化的需求。马斯克Grok 4.5的定价策略，被市场观察人士认为与智谱GLM-5.2“低82%定价逼平闭源前沿模型”的路线高度吻合。硅谷头部实验室正在向中国开源厂商的性价比打法靠拢。与此同时，模型路由服务正在成为企业控制AI成本的新工具。OpenRouter等平台允许用户从数百个AI模型中无缝选择，将不同任务分配给最具成本效益的模型。花旗银行报告显示，OpenRouter平台上处理的开源模型Token占比从1月的34%大幅增长至6月的65%。今年5月，OpenRouter完成1.13亿美元B轮融资，估值达13亿美元。Anthropic面临压力：最贵模型遭遇“围剿”通过强调成本效益，三大玩家正将压力集中传导至Anthropic——这家被许多人视为目前AI领跑者的公司，其Opus和Fable模型按单次任务成本计算位列最昂贵之列。马斯克在宣传Grok 4.5时直接点名Anthropic：“这是一个Opus级别的模型。”OpenAI则用数据说话——GPT-5.6 Terra和Luna性能均超越Claude Fable 5，但成本仅为后者的十六分之一。Meta的Muse Spark 1.1定价仅为Fable 5的十分之一。与此同时，Anthropic自身也在承压。数据显示，Anthropic花在算力上的钱已达到其薪资支出的2.3倍——按一名高级工程师22.4万美元的完全成本计算，每位工程师每年对应的算力支出约为51.5万美元。该公司近期已将Claude Enterprise从固定订阅模式转向基于使用量的计费模式，这一转变本身恰恰反映出AI成本压力已从客户传导至供应商自身。AI的“Token效率时代”已经到来一年前，OpenAI高管还在公开讨论对顶级AI模型收取每月数千美元订阅费的可能性。如今，整个行业正朝着截然相反的方向狂奔——更便宜、更高效、更透明。扎克伯格已明确表示Meta将采取“积极进取”的策略。OpenAI则通过推出信用额度使用分析和支出控制机制，帮助企业管理AI成本。马斯克则用“四分之一Token、60%更低价格”的方式向市场宣告：AI的“Token效率时代”已经到来。对企业客户而言，这场价格战无疑是利好——更低的成本、更多的选择、更强的议价能力。但对AI开发商而言，如何在“降价潮”中维持健康的商业模式、收回芯片和数据中心上的数千亿美元投入，将成为比技术竞赛更为严峻的考验。Luria称：“企业现在的支出比以前多得多……他们开始质疑效率问题。”当“Token账单”从实验性开支变成企业核心成本项时，谁能帮客户省钱，谁就能赢得市场——这或许正是当前AI行业正在经历的最大转折。但这场价格战能持续多久，仍是一个悬而未决的问题。正如一位分析师所言，Token定价只是“营销变量”，真正的故事在于基础设施资本支出、GPU利用率和算力变现能力。
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五大亮点提前看！世界人工智能大会本周开幕：智慧、硬核、体验、年轻、治理 黄浦江畔，热浪奔涌。上海，全国人工智能发展的高地，再度引领全球AI风向。7月17日至20日，2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议（WAIC）将在上海世博、张江、西岸“三地四馆”启幕。这场由外交部、国家发展改革委、工业和信息化部等多部委与上海市人民政府共同主办的国际盛会，将以超高规格与全新规模，全面展示我国人工智能发展成效，交流分享我国人工智能发展思路。自2018年创办以来，世界人工智能大会已历经八载深耕。当世界各国人工智能领域的政府官员和产学研界人士都把目光投向上海时，举世瞩目的人工智能盛会也将拉开序章。据悉，本届大会以“智能伙伴 共创未来”为核心主题，展览总面积首次突破10万平方米，1100余家企业参展，3000余项展品集中亮相，超300款产品将实现全球首发。智算、具身两大赛道各汇聚超200家企业，数十家龙头链主、央国企及头部外企携生态伙伴共同参展，集中展示人工智能赋能千行百业的前沿实践。 亮点一：汇聚全球顶尖智慧一场承前启后、继往开来的全球性盛会，势必要汇聚全球人工智能领域顶尖智囊与行业领军力量。本届世界人工智能大会共设置论坛会议、展览展示、评奖赛事、应用体验、创新孵化、招才引智六大板块，大会策划140余场论坛，联动12个国家部委、8个国家级重点实验室、10余个国际组织，集聚1400余位中外嘉宾。首次创办高水平国际学术会议“WAIC Academic”，由图灵奖得主姚期智担任大会主席，两院院士领衔组建学术委员会，覆盖全球多个国家和地区，致力于打造人工智能领域的顶级学术交流平台。截至7月7日的数据显示，本届世界人工智能大会已初步确定9位图灵奖、诺贝尔奖得主参会。其中强化学习之父理查德•萨顿将作主旨演讲，“深度学习三巨头”之一的约书亚•本吉奥将推介联合国人工智能治理工作框架。2025年图灵奖得主吉勒斯•布拉萨德、2025年诺贝尔奖得主奥马尔•M•亚吉等将探讨AI4S新范式。被誉为“硅谷精神之父”的凯文·凯利将作为特邀嘉宾，参加荣耀举办的“从数字屏幕到具身智能——物理世界新范式”分论坛，“现在AI以及具身智能的发展令人惊叹，生逢其时，何其壮阔。”凯文·凯利说道。亮点二：首发硬核科技大会不仅是顶尖智囊交流的“磁场”，也是技术攻关的“赛场”、成果展示的“秀场”。大会论坛将聚焦AI热点，围绕世界模型、开源智能体、AI Coding、Token经济、OPC等议题，深入探讨行业新趋势。展览方面，作为本届展区的重磅首秀，昇腾950超节点（Atlas 950 SuperPoD）将以业界最大规模超节点的真机形态首次与公众见面。这标志着昇腾在超大规模算力基础设施领域再上新台阶，为大模型时代提供坚实算力支撑。上海东方算芯科技有限公司将首发首秀全球首颗软件定义近存计算3D芯片—DF1000，沐曦股份将重磅首发“曦景”S系列超节点产品。此外，行业领先的MiniMax M3多模态大模型、阶跃Agent操作系统、全球首款AI智能体手机，以及多款人形机器人、AI灵巧手等重磅新品，都将在大会展出。 亮点三：体验性强不同于往届偏重技术展出，本届大会将大幅强化大众体验感，让人工智能不再是遥远的科技概念，而是深度融入制造、医疗、教育、养老、文娱等千行百业的实用生产力。比如，“AI+制造”方面，观众可在展会现场看到人形机器人如何进厂上岗，参与汽车电池、电机、电控等制造。同时，市民也可通过参与WAIC CityWalk到更多的AI特色场景打卡。据悉，7月15日至20日，“WAIC City Walk 2026伴游记”将正式向公众开启，活动串联上海6个区24个AI特色场景，推出6条产业深度探访路线。从“AI创新模力生态线”走进模力社区与模速空间，到“玩转AI文娱线”探访上影昊浦智慧产业社区和百年张园，从“数智产业消费线”体验西门子智能制造创新中心，到“长三角科创新干线”走进华为全球最大研发中心青浦练秋湖科创中心，每一条路线都是一次沉浸式的产业观察。同时，机器人快闪、数字人互动、AI演艺等潮酷体验也等待着观众去解锁。这些深度探访路线，侧面反映了上海人工智能产业的持续突破。人工智能，这个“关键变量”也成为经济高质量发展的“强劲增量”。数据显示，2025年，全市394家规上人工智能企业产业规模超6370亿元，同比增长39.5%，已成为全市经济增长的新动能。 亮点四：厚植年轻力量人工智能是年轻的事业，也是年轻人的事业。本届世界人工智能大会，突出“年轻化”，这里既是全球AI青年思想交锋的盛会，也是AI初创企业对接资金、人才、场景和合作伙伴的“一站式”平台。包括苏昊、闫俊杰、杨植麟等在内的国内外超百名顶尖青年科学家和创业新锐将齐聚世界人工智能大会。一方面，大会为年轻的AI创业者提供全方位助力，构建“赛事+交流+孵化”的培育体系。创新孵化方面，大会设立“WAIC Future Tech”创投生态矩阵，集聚红杉、高瓴、真格、软银中国、中金等80余家投资机构，通过链接创业者和投资人，解决早期创业者曝光不足、融资困难与商业化落地等瓶颈问题。另一方面，上海持续优化政策和要素供给，支持AI创业者和创新企业落地发展。比如算力语料方面，为年轻创客和OPC团队推出算力“先用后付”政策，提供算力、Token和语料“三个一百万”支持。办公场所方面，浦东“模速空间”、徐汇“模力社区”可拎包入驻，提供最高100%租金减免。针对青年科学家，实施AI4S“百团百项”，设立5亿元专项基金，支持AI人才和专业领域科学家开展高价值研究，加快项目产业化落地。亮点五：聚焦全球治理人工智能是造福人类的国际公共产品，今年世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议的主题是“智能伙伴 共创未来”。据悉，“伙伴"这个词有两方面的含义，一方面表明人工智能正在赋能千行百业、走进千家万户，成为人们工作生活的重要帮手；另一方面，人工智能全球治理需要各国携手努力，在人工智能领域构建全球伙伴关系，共同促进人工智能向善普惠发展。近年来，全球人工智能技术创新呈现群体性突破，进入前所未有的活跃期。以人工智能为代表的新兴技术迅猛发展，给经济发展、社会进步、国家安全带来深刻复杂影响，成为全球治理的重大时代课题。国际社会普遍意识到，人工智能带来的机遇和挑战并存，有必要进一步加强人工智能全球治理和国际合作，坚持以人为本、智能向善、公平普惠、协同共治等原则，确保人工智能有益、安全、公平发展。7月7日，外交部人工智能事务协调员孙晓波在出席2026世界人工智能大会新闻发布会时表达了三个期待：期待本次大会共促团结，推动国际社会积极践行多边主义，进一步弘扬以人为本、智能向善理念，携手在人工智能领域为推动构建人类命运共同体作出新的贡献。期待本次大会共谋发展，利用这一国际交流合作平台探讨更多务实合作，释放更多智能红利。期待本次大会共促行动，持续推进落实去年大会提出的《人工智能全球治理行动计划》，推动形成具有广泛共识的人工智能全球治理框架。
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你试过从快手上看看老家吗？ 请在短视频的指导和陪同下观看家长 文｜陈只三 编｜陈梅希定居在韩国的@姚瑶现居在韩国（日常），偶尔在快手上记录自己海外带娃的日常，有时也会回黑龙江陪陪妈妈，但即使身在异国他乡，她对妈妈的生活也了如指掌。她的妈妈@飞向蓝天716，是一名热爱分享生活的重度快手用户，有时一天要发4、5个视频，包括但不限于游览祖国大江南北、一日三餐和加了各种缤纷特效的自拍。想家了，就打开快手看看，其实一直是很多漂泊在外的人的刚需。 给妈妈评论点赞，也是一种嘘寒问暖。图源快手 提到快手，有些人的印象还停留在对乡土风俗的凝视中，然而对另一些人来说，打开快手不是因为猎奇，是因为关心。关心留在老家的父母家人，一起长大的亲戚朋友，还有那个少小离家老大回的故乡，短视频平台不只让人见到更多世面，也让存档在记忆里的一些感情，有了更新状态的机会。据国家统计局统计，我国进城务工人员（农民工）在2025年已经超过3亿，地理上的距离是与故乡之间难以跨域的鸿沟，但如今，故土的人事地都可以通过互联网轻松触达，指尖滑动之间，老家的烟火气就扑面而来。正如一位用户所说，“快手是我了解老家的唯一途径。” 图源小红书 这一现象，离不开快手多年来在乡镇村头的长线布局，在快手构建多元化商业版图的进程中，都市和老家的连接给打工人们带来了意外的收获。 老家是一个24小时直播间 有时候，在快手会不小心点进一类账号，这些账号的头像大概率是一张全家福，里面的视频大部分都是只有几秒的低像素自拍，一个人在屏幕的左下角露出半张脸摆弄着镜头，有时把美颜滤镜拉满，或者加一个复古华丽的特效，视频有效信息量为0，诡异程度拉满。这不是误入了什么中式梦核的视觉实验，有时候是年纪大的老人不小心点到拍视频按钮，不懂操作就发出去了，还有一些其实是拍给自家孩子看的。路人可能会一头问号地出去，但对自家孩子来说，就是在翻一本爸妈每天给自己写的日记。 图源快手 这跟给家里打电话打视频还不一样，中国人骨子里的内敛让我们总是语短情长，父母长辈并不擅长用语言交流，但没跟孩子说的，倒是很愿意拍成短视频。隔着镜头，长辈们旺盛的表达欲也释放得更彻底，小时候抱过你的叔叔阿姨，再次相遇，可能是在快手上看到他正在展示自己收藏的钓鱼竿，或者在直播唱歌，也不开打赏，纯粹瘾大。 一说到唱歌，早睡早起都戒掉了。图源快手 在外头呆久了，回老家就会重复出一套标准流程，见同样的人吃同样的饭，面对的问题和回应的话都有固定的模式，亲戚的拉家常和工作周报一样干瘪，大家在尬聊后的沉默中各自掏出手机，可能反而会在快手上发现刷到一个更生动的对方。打开老家同城，就能抵达一个翻不完的八卦集散地，刷到的亲戚发小可能比过年回家见到的还多。十里八乡的近况，没有看不到的，比村口树下的大爷大妈传播得更快更准，如果短视频里没拍出来，那就到评论区看看。 图源快手 快手的“同城”功能，本意是为了拓展本地生活市场，实现商业化变现，然而老乡们的视频把同城玩成了线上大集，去城里打工一年，回来刷了2个小时的同城就把错过的资讯都补上了。在快手上，我看到了有个老乡给家乡写了一首主题曲，看到开家私城的叔叔跟本地网红一起拍的广告短剧，还可以看到家附近的大排档今天在卖什么海鲜，以及今年整个镇子龙舟比赛的精彩回放，人在他乡却依旧身临其境，全是新鲜的一手日常。 图源快手 这让我深刻意识到，老家不是停在某个时间某个位置的切片，老家是一直在变化的。它不因我的离开而停滞成一段记忆，是此刻正在发生的、鲜活的当下。远方的我已经不能加入它的当下，但通过不同人的镜头，我仍能站在远处，把对老家的存档刷到最新版本。 电子县志生成中 实时变化的故人故土带给人一种既熟悉又陌生的矛盾感，童年闭着眼都能走的街道，如今已经被新开的奶茶连锁店和超市刷新了地图，也带给人新的探索欲望。家乡人随手一拍的视频，成了满足这份好奇心最直接的出口。作为一个潮汕人，近几年的春节固定节目就是被外地朋友问哪里能参加潮汕的游神活动，然而一年只回一次家的我，并不比他们对潮汕的现状了解太多，好在我对快手里的潮汕资讯已经掌握了搜索技巧。只要打开@潮汕视界或者@潮汕幸会「欧阳」的账号，这两个常年追踪潮汕游神现场的主播，总会预告最新的活动时间，并且全程直播。在他们的评论区，还会有各个村子的村民推荐自己老家的游神活动，盯着这两个主播，就等于掌握了潮汕神明全年的行踪。 图源快手 一个地方的历史、地貌，包括游神这类具有当地文化特色的风俗等，往往会记录在县志里，这是我国从唐代传承至今的地方百科全书，如今，短视频通过线上传承，将这份厚重的文字记录，转化为可看、可听、可参与的鲜活影像。2017年，快手上线了公益IP《500个家乡》，今年已经更新到第六季，每期拍摄3个家乡小城，讲述每个城市独特的精神气质。比如从游客的视角探索贵州黔东南，用“人一生要来七次开封”去讲述开封历经岁月洗礼而成的古都风采。 图源快手 官方视频里凝练了各个家乡的风貌，没有落入传统文旅片宏大高亢的叙事，而是用松弛的视角捕捉这些小城的细节，但这种自上而下的精致表达，其实更像面向游客的宣传片，给了老乡们一份推荐老家的底气。真正的乡愁，往往消解在更庞大、也更鲜活的千万个普通人镜头里。没有剧本、没有运镜，甚至有点粗糙的日常视频，构成了故乡最真实的底色。通过这些野生的电子县志，我们甚至能比过去更了解老家。广西柳州市的鱼峰山，相传是刘三姐传唱山歌和成仙的地方，所在的鱼峰山公园因为古老的传说和便利的地理位置，成为周围县市山歌爱好者们对歌赛歌的竞技场。@瑶族老兵精彩山歌就每天蹲守在鱼峰山公园，至今已经收录了5000多段以歌会友，成了鱼峰山一张会行走的的山歌活专辑。 图源快手 当老家的生活不再依赖典籍和传承人的口耳相传，而是被一部手机、一个普通人日复一日地存进云端，另一端的都市打工人也终于能在千里之外，隔着屏幕赶上一场从未缺席的对歌。 长期主义的溢出效应 你能在任何一个短视频平台，发现一些老家的踪迹。快手独树一帜的地方在于，它对农村内容的长线扶持，换来的不是一批批精通流量算法的表演型创作者，而是一群愿意举着手机、笨拙又真实地记录生活的普通人，他们不是在表演乡村生活，而是在“活着”，让快手上的老家保留着野蛮生长的活力。 一张眼熟的照片，诱发天南地北的乡愁。图源快手 近几年，快手围绕"乡村振兴"和"三农"方向，逐步搭建起一套比较系统的扶持体系，帮助三农创作者匹配适合的商业模式。过去一年，快手平台“三农”深度兴趣用户规模已达1.4亿，农技直播日均达到3.6万场，成熟的创作、社交和变现氛围形成了正向循环。快手2026年第一季度财报显示，快手的平均日活跃用户为4.127亿，平均月活跃用户为7.717亿，这中间有大量的用户，不是每天打开快手，但会定期回来看看，其中就包括不少在外打工的人。在现实生活里，大家在外打工，偶尔回家，在互联网，大家也重复着同样的节奏，打开快手，就像推开老家的门，看一眼，心里就踏实了。小罗是一个土生土长的北京人，并没有老家这个概念，但当我给她展示内蒙古赤峰的一些视频时，她精准地认出了里面的一些标志性地点，因为那是她小时候会跟着妈妈去的地方，是妈妈的老家。 图源快手 在北京工作生活，很容易听到类似的疑问：“到底谁在用快手啊？”每次听到这个问题，我都会弱弱地举起手，讲起我定期在上面偷偷拜访七大姑八大姨，追踪故乡“大新闻”的故事。尽管这些大新闻，可能只是哪个商城开业做活动，或是哪位网红要来唱几首歌；而我在现实世界并不愿意总跟七大姑八大姨联系，毕竟她们总能精准地把话题绕到何时结婚生子。快手成了一种奇妙的媒介，让那些没有物理老家的都市一代，也能在数字世界里，建立起对老家更深层次的理解和连接。 行业发展到一定程度，就会带来不同程度的溢出效应，比如电视机的普及曾经杀死了广播，但随着买汽车的人越来越多，在通勤等碎片时间需要情绪陪伴的人越来越多，广播又以播客的形式盘活了。快手深耕县域和农村的内容生态，意外地接住了都市打工人无处安放的乡愁。那些留在老家的用户，绝大部分没把短视频当自媒体做，也谈不上有什么商业化的价值。但他们镜头里不加修饰的、粗糙的日常，恰好是另一群人回不去的生活。 最好的联结，往往不是设计出来的，而是长出来的。
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播客｜对话飞捷科思张立华：当全球机器人都在英伟达上免费训练，我们为什么要打造物理引擎的“中国方案”？ 【本期嘉宾】张立华，飞捷科思创始人，复旦大学智能机器人与先进制造创新学院副院长。从2003年开始参与打造PhysX物理引擎，该引擎在被英伟达收购后，张立华也主导了该引擎向GPU迁移。2011年回国创业，并在10年之后重新回到仿真领域，于2024年创立飞捷科思，从建立物理引擎到世界模型，试图打造中国自己的物理AI时代“操作系统”。张立华坦言，对前沿技术的前瞻性判断，是他在英伟达与黄仁勋身上学到的最重要一课。在这期播客中，我们与张立华聊了聊他回国创业的选择、对具身智能行业泡沫与真实的判断，以及他为何坚持要做“中国自己的物理引擎”。他也分享了对当下年轻人“追热点”与“沉下心”的观察。点击收听完整播客播客｜对话飞捷科思张立华：当全球机器人都在英伟达上免费训练，我们为什么要打造物理引擎的“中国方案”？以下为对话节选：创业与教书澎湃科技：之前在英伟达工作了很长时间，为什么会在2011年选择回国创业？张立华：我从2003年开始做物理引擎，当时在美国的Ageia Technologies公司，这个引擎就是后来一直被英伟达沿用的物理引擎PhysX，当时的目标是服务于游戏、影视的特效、沉浸感的打造。2008年，Ageia Technologies公司被英伟达收购以后，我带着团队把这套引擎优化到英伟达的GPU上。从此，英伟达就有了一个新的Logo叫“PhysX by NVIDIA”。离开英伟达，是因为当时我觉得PhysX物理引擎已基本达到了我们原先设定的目标，可以告一段落了；英伟达那几年刚刚开始推广CUDA，我们认为以CUDA为代表的异构并行计算技术是一套能够改变时代的新技术。事实上，今天也证明了这一点，如果没有英伟达的CUDA和异构并行计算，那么人工智能技术不可能有今天这样的发展速度。当时我希望能够在异构并行计算这个领域做一些深耕，所以离开英伟达回国创业。澎湃科技：也可以留在美国，为什么会选择回中国创业？张立华：2000年我从清华博士毕业刚出国时，国内外的技术发展差距其实非常大。但几年之后我再回国，发现国内追赶的脚步越来越快，我觉得可以把全球前沿的技术带回国内发展。但回来后确实并不如想象的顺利，当时各方面条件和想象有很大差距，包括熟悉异构并行计算的人也非常少。如何去培养一个新的团队，把一个有挑战性的技术转化成产品并不是一件容易的事情，我们做了很多摸索。其实英伟达在异构并行计算领域，最早布局的是智能驾驶，也就是这些年，才越来越多地在人工智能领域应用起来。澎湃科技：AI给了异构并行计算一个新的起点。那2017年为什么又会来到复旦大学任职？张立华：来复旦一个很重要的原因是那时人工智能刚刚兴起，复旦大学当时正在推进新工科教育，首先落地的方向之一就是智能机器领域：把人工智能技术和机器人融合在一起。当时我加入复旦大学，参与新工科建设，包括参与创建智能机器人研究院。澎湃科技：教书、带学生和创业哪个更难？张立华：其实都不容易。创业是一件非常有挑战的事，创业的人非常多，但真正能够成功的并不多。教书育人也是非常难的一件事，每个人对自己未来的思考是不一样的。你要如何去发现学生的兴趣，如何把他的兴趣与实验室或课题组的方向结合起来，做到最佳定位和匹配。我在复旦最自豪的事，真的是看到自己培养的学生能够找到自己追求的目标。澎湃科技：在激发学生兴趣方面，有一些技巧可分享吗？张立华：我会跟学生去分享我自己的经历，以及对一些前沿问题的思考。我觉得对学生来讲，最重要的还是深入交流，互相理解，让学生理解你为什么这么去思考。澎湃科技：你觉得现在的学生和你上大学那会有哪些不一样的特点？张立华：我有一个感觉，时代确实发展比较快，包括一些技术理念不断出现。相比课题组的研究，学生可能会更关注一些时代发展的热点，我不能说它不对，但我个人认为一个学生未来的发展潜力，不在于目前做的方向到底是什么，而在于他是否具有独立思考和探索的能力，而这个能力需要他扎扎实实地把时间和精力花在自己选定的课题方向上，并取得突破。人最大的能力不是我现在学会了什么，而是随着社会的发展和科技的进步，我能快速适应新的挑战。其实这也是我在做企业时的感受：在一家企业里，从一个普通员工做到一个资深岗位，大多数人其实都是在一个领域里进行了相对长期的持续努力。如果一个人做什么事情都没有长性，这可能不一定是最好的。澎湃科技：但这个世界不停在制造各种财富故事，就拿具身智能行业来说，有很多非常年轻的创业者，在短时间内可以拿到巨额融资，这些故事是不是也会影响到年轻人的选择？张立华：确实。现在大家总的趋势也是鼓励年轻人创业，我不反对。但如果做了这样的选择，就需要不断地去锤炼和打磨自己。创业真的不是一件容易的事，不是说在技术上做了一个突破就可以了。技术变成产品，只是做到了“0到1”，但“1到10”可能不见得比“0到1”简单。另外一个公司要成功，商业化到底如何去推，也是一个挑战。现在这个行业是比较热，热到可能有时大家甚至忽略了未来的商业化路径，但这只是暂时的。过一段时间，风向变了，大家的投资策略、方向调整了，但企业还得继续发展。另外我还观察到一个问题，就是很多年轻人不太善于和别人交往。在职场上，不善沟通对自己的发展是一个障碍。在美国，中国人大部分是做工程师，领导把任务布置好了，你完成就行。但我觉得这不应该是我们中国人的定位，我们应该走在时代的前列，不断引领时代。这个时代的年轻人未来也会走上各类领导岗位。无论在哪个时代，这些岗位需要的人一定是具备沟通能力、领导能力的人。澎湃科技：这是不是跟从小接受的教育相关？大家都在埋头做题，根本没有时间或体验来提升这方面的能力。张立华：我确实也是这么认为的。中国的教育虽然在不断改革，但培养的大部分还是听话的孩子，很少能发掘孩子的个性化能力。但我觉得在人工智能时代，人类更需要体现自己的个性化。澎湃科技：回到具身智能行业，从去年到今年，出现了很多新的企业，创始人大多也非常年轻，你怎么看这个现象？张立华：这其实说明每一代年轻人都可以冲在各个领域的前沿。很多年轻人在读博士时，做的就是非常前沿的方向。那么当热潮来临，自然有了非常多的机会。但一个时代的变革，都是在多年的积累后爆发的，AI也好，机器人也好，都是时代发展的产物。在前沿领域，我们依然可以看到一些大科学家在做引领性的判断，可能这个技术不见得由其本人研发，但他提出了一个新的方向，大家共同努力推动技术的发展。行业的最终落地和发展需要群体努力。所以我不否认年轻人的重要性，飞捷科思的核心技术骨干也都是年轻人，他们冲在第一线，能力非常强。但我们在经营企业时，不仅需要有冲在科研一线的年轻人，还需要具备企业运营、管理能力、市场开拓能力、产品工程化能力等各方面的资深人才。所以我认为这就是一个社会化的分工，年轻人可能是科研突破的主力，但不同年龄段的人都有自己的优势，都可以在未来产业这个领域里发挥出自己的优势。在美国，我看到过很多非常资深的工程师，他们年龄很大，但这不代表他们就不能工作了。时隔十年重回物理仿真澎湃科技：2024年创立飞捷科思时，是抱着怎样的心情？张立华：因为前几年元宇宙比较火，2021年，我有机会与两家企业合作，又组建了一个物理仿真方面的研发团队，时隔十年重新启动了物理仿真的工作。坦率地说，我现在也认为元宇宙这种数实融合的理念是非常正确的，至于产业有没有发展起来，有很多客观的因素。澎湃科技：你觉得是什么原因导致它（元宇宙）这两年沉寂了？张立华：我认为可能有几点原因：一是它在落地时比较依赖硬件终端的能力，比如各种VR眼镜、AR眼镜等。但它们的成本一直没有真正降下来，技术成熟度也还没有达到我们想象的那么高。另一个原因是，AR、VR的发展需要结合应用场景的特点，真正找到一些痛点问题去落地。前几年元宇宙大部分还只是找了一些示范场景，并不是完全刚需的场景。但我也一直坚持认为：元宇宙追求的这个理念是正确的。我们通过数实融合技术，可以在虚拟世界里做基底的建模和仿真。在没有去构造一个真实工厂时，就可以完成包括机器人、各种装备、整体厂房布局等在内的调试，大大节省现实投入成本。也正因此，黄仁勋在元宇宙时代推出了一套——我认为主要是当时面向工业元宇宙研发的平台叫Omniverse。当然，Omniverse如今如雷贯耳，是因为它提供了机器人仿真训练的全部基础设施。但当时这套系统实际上更多是为了工业场景的工业数字孪生，比如在虚拟场景里搭建一个完整的生产线。2024年，黄仁勋在GTC的大会上说，英伟达的灵魂在于computer graphics（渲染）、物理仿真和AI，这三者交汇在Omniverse平台里。原来我们做的PhysX引擎只服务于游戏、影视，包括后来的元宇宙、数字孪生等。但在黄仁勋和英伟达的视角里，物理引擎恰恰成为包括Omniverse在内的一个非常底层的关键底座。它可以服务于未来，比如今天机器人的仿真训练。对英伟达的观察，以及过去几年我和企业合作的经历，让我意识到，物理仿真技术的作用会越来越大。我觉得中国也需要在这方面有所思考和布局。在今天这个具身智能时代，对物理仿真的精度等各方面提出了更多要求。所以我决定重新把这件事情做起来，做出中国自己的方案来。2024年8月，我们注册了这个企业。但创业是很难的一件事，投资人不理解你为什么要做一个底层的引擎，他们会觉得“你做机器人不好吗”，英伟达已经有了引擎，而且还是免费的。我们的商业计划书迭代了上百版。我们为什么要做这个引擎？国产替代当然是原因之一，但不是唯一的原因。我觉得我们应该用自己技术上有新突破的新一代引擎，面向整个行业需求，打造出一系列的生态体系。如果你用别人的引擎，可能就很难做到这一点。我们从最基础的物理仿真引擎做起，构建包括仿真平台、基础模型、数据平台，以及现在的物理世界模型等。澎湃科技：现在大多数机器人公司还是会用英伟达的系统，怎么让他们来用你们的？张立华：我觉得这是生态体系构建的问题。因为没有完整的生态，无论我们也好，还是我们的机器人企业也好，包括与我们合作的芯片企业，如果没有一套完整的生态体系构建，永远只能依赖别人的东西去发展，是做不大的。国产的芯片能不能用英伟达的工具链去解决自己的问题？这是一个很现实的问题。今年人工智能大会期间，我们申办了“物理智能生态创新论坛”，希望探讨如何构建中国自己的物理智能生态体系。澎湃科技：我理解芯片企业肯定会有积极性，但对于机器人企业来说，可能积极性就不会那么高，但他们又很关键。张立华：是这样的。我们其实已经对接了一些机器人企业。他们在使用国外平台的时候，会遇到这样或那样的问题。这些问题恰恰是他们在真正落地时面临的痛点问题。这些痛点也是我们的发力点，我们可以针对他们的痛点和问题去帮到他们。澎湃科技：这听起来是有吸引力的，等于说你们可以定向解决他们的一些诉求。你们的系统有哪些自研的前沿技术？张立华：可微分仿真现在是让一个物理引擎从原来只能作为前向系统，服务于简单的机器人训练和随机化训练的工具，变成了它可以真正参与到AI系统的训练本身。因为我们提供的梯度优化的能力是一个非常关键的能力。机器人走入家庭、工厂等真实场景完成任务的基础是它需要跟各种物体进行交互，产生很多接触，我们叫碰撞接触。碰撞接触在很多情况下非常复杂，如何对机器人在真实场景中的接触交互进行非常准确的物理仿真的建模和求解，实际上是非常难的问题。如果接触碰撞本身的建模就不准确，那么在虚拟世界里做仿真训练学到的东西一定是错误的。我们做了刚体、软体、流体等多物理材质的统一求解，从而提升整个系统的稳定性和准确度。我们也面向了国产的GPU算力进行了优化，构建了自己的矩阵智能仿真训练平台“墨子”，这个平台是基于我们的引擎，提供高精度的渲染，包括各种传感器的仿真，以及各种场景的生成和数据合成的能力，用户就可以非常方便地进行机器人的仿真训练。同时我们针对数据问题，布局了新一代的、虚实融合的数据采集和治理管理平台。另一个是世界模型。大家对于世界模型的技术路线也有争论。李飞飞、杨立昆等人也都在不断推进这方面的工作。总的来说，目前的世界模型存在一定的物理幻觉，生成的视频有很多不符合物理常识的内容，我们把物理引擎能力嵌入了我们刚刚发布的新一代物理世界模型Fysiverse里。我们做的工作最大的意义就是为世界模型注入了非常准确的物理规律和物理常识的能力。在具身智能和机器人时代，我们需要这种比较准确的判断和预测，才能给机器人带来真正准确的决策和判断能力。澎湃科技：但提到仿真，大家会想到仿真和现实之间的鸿沟，如果是短时的一个动作，累计出来的误差可能会比较小，但如果是长时，误差会不会被叠加？张立华：虚实鸿沟有多方面的原因。其中一个原因可能是物理仿真引擎本身的精度不够，它对某些物理规律做了极大的简化，从而得出了不真实的结论。我们新一代的物理引擎，就是希望能够提升它的建模准确度和计算精度。另一方面，我觉得不是物理引擎本身的问题。我们在做仿真的时候，希望能够重构一个非常真实的现实环境，但无论我们怎么去做离线的仿真训练，都不可能穷举现实世界所有的场景。比如说真实环境里的材质是什么样的？它的摩擦系数是什么样的，它的软硬程度是什么样的？很有可能在建模时，它输入给物理引擎和仿真平台的参数就是有差别的。所以我们需要用强化学习等方法，让它尽可能地去见识更多、更复杂的环境，提升它的适应能力，这就需要在算法上也要创新和突破，它不是单纯的仿真引擎本身的问题。我们需要针对所有问题去想解决方案，才能够真正解决Sim-to-Real问题。机器人市场格局的最终形态澎湃科技：你们为什么自己不做机器人？张立华：现在确实有很多头部机器人企业什么都做。但我认为一个行业要想发展，总是需要分工的。行业需要有一套最基本的底座，然后大家通过分工协作来实现整个产业的布局，能够自己完全搭建的，毕竟还是少数。澎湃科技：如果大的公司都已经有这个能力了，它们还需要你的工具吗？张立华：机器人行业有点类似现在的汽车行业，我不认为一家企业就能够垄断这个行业。很多机器人企业现在更关注的还是机器人本身的技术成熟度问题，包括它的量产、质量的一致性等，很多问题都没有解决，他们根本没有时间去聚焦在场景落地等方面。我认为，当机器人行业出现了一大批系统集成商和应用服务商，能够针对千变万化、千行百业的场景需求，提供更具体的落地解决方案时，行业才算真正发展起来。分工一定会越来越细。澎湃科技：你怎么看今年市场上的众多世界模型？张立华：世界模型技术路线还没有收敛，最终谁的世界模型能够真正形成产品，能够被机器人企业使用起来，我认为这是个大浪淘沙的过程。机器人要想替代人的很多工作，需要一个非常长期的过程，至少我觉得现在机器人这个行业离这样的目标还有很长的一段距离。虽然大家现在纷纷做了一些展示，但真正具有通用性、可泛化能力的机器人，我认为还有非常长的距离。澎湃科技：你觉得最终会出现一个像人一样的通用机器人吗？张立华：我认为这一天应该能够实现，这是我个人的看法，但这取决于非常多的因素，也不仅仅是模型的问题，还包括算力等。人形机器人的目标是做一个通用的人形机器人。但我们现在聚焦的还是相对比较可控的场景。机器人看起来跟真人一模一样，这是一个非常美好的愿望，但即便是现在主流的技术路线，想实现真正通用可泛化的能力肯定还是不够的。澎湃科技：理论上，在未来的某一天是可以实现的。但是现有的技术路线看起来并没有哪一条技术路线能够达到那个终点。那你觉得技术路线从没有收敛到收敛，大概会需要一个多长时间的周期？张立华：我认为具身大脑时间会相对比较长，至少得3年吧。3年后，比如说在某一个场景的通用能力有一个比较大的提升。但是从这个场景突然换到另外一个场景，它不见得行。譬如康养机器人要和病人做身体上的交互，会是非常挑战的一件事情，这里面有很多现实的问题需要解决，包括人机交互的安全性问题、舒适性问题等。我认为这类机器人肯定是未来最需要的，但恰恰是最难做到的。澎湃科技：在英伟达工作期间和黄仁勋有过交集吗？对他有什么印象？张立华：在收购Technologies时，他亲自去了我们在美国圣路易斯的办公室，我们面对面进行了交流，也一起吃了午餐。当时他没有现在这么大的名气，我觉得他非常平易近人。他在英伟达演讲时都会脱稿，跟员工分享公司的发展情况，未来的设想。我觉得他确实有非常重要的前沿判断能力，对员工也有号召力，这是值得我们学习的。澎湃科技：他身上有哪些点影响了你后来创业？张立华：我其实单独接触他不多，但就个人来讲，我觉得他对一些事情的前沿性判断，对行业未来的发展、技术的发展的前瞻性的看法，对我本人以及飞捷科思都是有借鉴意义的。一个企业发展不能只盯着眼前，看别人干什么就跟着做什么。我们可能要提前看一步、三步，这样无论出现怎样的变化，都不会慌，因为我们有自己的判断，而且最好是准确的判断。
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Meta AI图像生成功能引发肖像权争议后下线 据财联社，美国科技公司Meta近期推出的AI图像生成模型Muse Image因其允许用户随意使用Instagram公开账户内容生成AI图像而引发争议。该功能使得整个平台上的公开内容都能用于AI创作，但这一做法并未得到当事人同意，侵犯了肖像权。面对广泛侵权行为，SAG-AFTRA（美国演员工会-美国电视和广播艺人联合会）发表声明，呼吁禁用该功能，并指出任何非明确选择加入的做法都是不可接受的。美国反性剥削中心执行主任海莉·麦克纳马拉也公开抨击称，该功能不仅侵犯肖像权，还可能成为性勒索和诈骗的工具。在舆论压力下，Meta最终选择下线该功能，并表示收到了反馈，功能未能达到预期效果。
