過去一年，淘寶直播以品質直播驅動店播與達播雙爆發，直播對消費的驅動力持續增強。核心店播、達播確收均雙位數增長；新品在直播間打爆效率提高，成交增長50%；引入更多“懂行”專業主播，如影視颶風TIM、李誕、曹穎等。

“隨著直播電商邁向規范發展新階段，行業治理體系逐漸完善，未來的直播競爭，是信任與效率的競爭。”淘寶直播運營總經理夢心在盛典現場表示：“淘寶直播將通過不斷加碼優質主播差異化、加碼優質新品打爆、加碼優質內容曝光，回歸直播價值，做消費的驅動力，讓品牌和達人獲得高質量增長。”

2026年淘寶直播將聚焦三個方向加大投入，提升直播成交效率：

一是增強優質主播差異化識別度，讓每個直播間都與眾不同。平臺將為頭部優質主播打造差異化的定位，做大主播的專業影響力，增強品質信任同時繼續提升轉化率。具體而言，包括提供差異化貨盤組織，特色直播內容塑造和精細化粉絲群運營等舉措。

二是加碼新品新品牌扶持，縮短新品打爆周期。為優質新品新品牌提供百億直播專屬流量，對入選官方選品池的新品加推投流，對售中直播間加碼流量券等。此外，平臺對新品進行補貼傾斜，資源至高加碼1.5倍，覆蓋冷啟到打爆全階段。2026年，目標推動新品新品牌成交增幅達100%，成交占比翻倍。

三是加碼精品內容，吸引更多優質用戶。2026年，淘寶直播持續引入全網頭部IP，同時還在100個細分賽道加碼引入優質內容主播、加碼平臺自制內容營銷IP，以系統性扶持優質內容直播間。

AI技術蓬勃發展，圍繞直播核心經營環節，淘寶直播推出主播AI產品“直播助手”，覆蓋設備診斷、商機洞察、選品組貨、手卡生成、播中商品與評論管理、復盤分析等全流程，播前籌備周期從1-3天縮短至1小時，效率提升約20倍。此外，AI技術還能幫助主播提升粉絲運營效率，數據顯示一位鐵粉用戶所創造的成交價值是新粉絲的9.5倍。

讓專業的人賣好商品，讓好商品找到對的人，深耕品質直播驅動高質量增長，這是淘寶直播2026年的確定性答案。(雷峰網雷峰網）

目前，OpenClaw等主流AI Agent都缺乏長期記憶系統，在長周期的對話和跨會話任務中，容易出現上下文丟失導致的記憶斷層問題，用戶需要反復說明需求和習慣才能保證任務效果，體驗大打折扣。

此次，阿里云百煉推出的記憶庫系統內置了「提取-存儲-檢索-注入」四大模塊，用戶每次與 AI Agent 對話結束后，系統可根據配置的記憶規則自動提取關鍵信息并存儲，并根據用戶的指令，觸發語義檢索召回相關記憶并附加至上下文中，實現個性化回答，有效提升Agent的長期記憶能力。

據介紹，阿里云百煉記憶庫在檢索上基于特殊算法優化，在檢索性能、日程類回答以及內容相關性上提供全面方案，實現記憶搜索判定平均RT下降50%，日期相關性提升66%，記憶內容相關性提升39%，保障用戶的每次記憶檢索更高效更精準。

阿里云百煉平臺顯示，即日起，用戶可通過OpenClaw 插件配置安裝快速獲取長期記憶服務，僅需三分鐘即可完成配置。企業用戶還可通過API的方式在其他Agent應用上一鍵調用，實現「可配置、可追溯、可進化」的長期記憶能力 。

目前，百煉已為教育輔導、智能客服、情感陪伴、智能硬件等多個應用場景提供企業級Agent Memory基礎設施。據悉，隨著今年AI Agent應用的爆發，百煉在今年1-3月創下了歷史最高增速。

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官方信息顯示，今年Create戰略升級，有效整合“Create百度AI開發者大會”、“云智大會”兩大峰會，打造百度集團面向企業、合作伙伴、開發者的全景界面，其中百度智能云將在 AI Infra 與 Agent Infra 兩大核心方向實現重大突破，并攜多款全新產品重磅亮相。

據介紹，Create 2026以「萬物一體」為主題，設置開幕式、2場主論壇及20+專題論壇。開幕式上，百度創始人李彥宏將發表主題演講，分享最新AI趨勢判斷；2場主論壇由百度智能云承辦，“技術與產品”主論壇將重磅發布百度全棧AI產品進展，深度解碼AI價值落地全路徑，助力企業邁向Agent時代，國內首個“超級個體”主論壇屆時將集中亮相一系列專為超級個體打造的產品，全面賦能個體在AI時代的能力提升與“一人公司”發展；20+分論壇覆蓋AI Infra、OpenClaw、數字人、具身智能、AI+產業等AI熱門賽道，系統展示AI從基礎設施建設到產業應用的全鏈路進化。

此外，Create 2026將推出30+AI公開課，高密度輸出AI應用實操干貨，并配套開放麥、迷你黑客松等創新活動。大會現場還將打造10000㎡ AI展區，集中呈現百度全棧AI落地實踐，同時展示AI生態成果與行業標桿案例，為參會觀眾提供趣味性與實用性兼備的趕“AI大集”體驗。

作為全球首個AI開發者大會，Create大會已舉辦7屆，文心大模型、昆侖芯、高說服力數字人等一系列重大成果均曾從大會首次亮相，一直被看作是AI風向和落地趨勢的風向標。

今年以來，百度在「芯云模體」領域持續縱深布局，加速釋放全棧AI價值。年初，昆侖芯提交港股IPO申請，摩根大通給予其490億美元單獨估值；百度智能云已服務80%國資央企、83.7%整車制造企業(OEM)、35%具身智能市場，成為培育新質生產力、打造智能經濟新形態的“硬底座”，據國際數據公司（IDC）報告，百度智能云已連續六年居中國AI公有云市場第一；文心衍生模型PaddleOCR在國際開源社區GitHub Star數突破73.3K，超越谷歌Tesseract OCR成為全球第一，為國產開源OCR模型首度登頂；百度超前布局“龍蝦”類智能體，率先推出龍蝦全家桶，RedClaw、Dumate等頻獲OpenClaw創始人點贊，百度搜索Skill下載量全球第一成為“裝蝦必備”，近期微博接入DuClaw，百度龍蝦生態持續擴大。

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3月31日，全球消費級3D打印生態領創者創想三維（Creality）重磅推出的Creality Filament Maker M1&Shredder R1（耗材生成器M1 & 粉碎機R1）正式登陸全球最大科技眾籌平臺之一Indiegogo。

令人震撼的是，項目上線僅20分鐘，眾籌金額便突破1000萬人民幣，首日破3000萬人民幣，吸引3500多位全球支持者，迅速躋身平臺年度最熱門項目。這款桌面級材料回收與生產系統是創想三維構建完善3D打印生態圈的重要里程碑，持續引領全球3D打印產業向綠色、自主、創意方向升級。

眾籌爆火：20分鐘破1000萬，首日破3000萬，彰顯全球市場高度認可

創想三維旗下創想生態此次推出的M1+R1產品，自官方啟動預熱以來，便憑借精準的市場定位與核心創新優勢，引發全球3D打印愛好者、從業者的熱烈追捧。數據顯示，項目上線僅20分鐘眾籌金額突破1000萬人民幣，首日眾籌金額便突破3000萬人民幣，成為2026全球3D打印眾籌項目王者！

眾籌的火爆背后，是全球市場對3D打印循環經濟解決方案的迫切需求，更是創想三維生態布局實力與品牌底氣的直接體現。眾多早期支持者留言表示：“終于有一款桌面級設備能解決打印廢料的困擾，既環保又能降低成本，還能DIY專屬耗材，完美契合創作者的核心需求”，這份認可，正是創想三維生態產品價值的最佳佐證。

據行業權威數據，2025年全球3D打印材料市場規模約49億美元，但行業長期面臨材料浪費嚴重、利用率低的問題，3D打印用戶平均每生產10件作品，便有2-3件失敗打印件淪為廢料，不僅增加用戶成本，更造成嚴重的資源浪費與碳排放壓力。M1+R1材料回收與生產系統的推出，精準破解這一行業瓶頸，是創想三維作為全球消費級3D打印生態領軍企業及全球品牌號召力的集中體現，也為后續眾籌熱度持續攀升奠定堅實基礎。

△M1+R1亮相TCT Asia 2026 

產品突破：全球首款桌面級耗材生成系統，打造綠色環保打印閉環，解鎖創意打印無限可能

作為創想三維3D打印生態的重要創新成果，M1+R1核心定位全球首款桌面級耗材生成系統，精準填補消費級3D打印材料回收領域的空白，完善了“打印-回收-再打印”的生態閉環，為全球創作者提供了更完整、更可持續的3D打印解決方案。

與傳統大型工業級回收設備相比，M1+R1系統凸顯桌面級優勢：耗材生成機M1可將塑料顆粒高效擠出為1.70-1.80mm的標準打印線材，以每小時1kg的穩定產能，實現工業級精度與桌面級便捷的完美融合；聯動粉碎機R1可直接完成打印廢料的閉環處理，真正做到廢料直投、循環利用。同時，系統支持全自定義耗材 DIY，用戶可自由調配耗材顏色、材料配比與功能屬性，解鎖無限創作可能，以智能化、高安全性的設計，全方位貼合創作者的實際使用需求。

實測數據驗證，該系統生產的再生耗材可適配常規消費級3D打印機，真正實現一站式廢料回收-3D打印全流程閉環，為3D打印行業的綠色可持續發展開辟全新路徑。

△M1+R1耗材生成系統

創想三維：3D打印布道者， AI+生態雙向助推，成就行業標桿

M1+R1 耗材生成系統在Indiegogo創下3D打印類目新標桿，是創想三維在AI智造浪潮下，深耕技術、布局全鏈路生態的必然成果。

作為國家級專精特新 “小巨人”、國家級制造業單項冠軍企業，公司自2014年起搭建起覆蓋3D打印機、激光雕刻機、3D掃描儀、耗材及配件的完整數字制造生態，依托創想云、Nexbie平臺與全球用戶社區，服務全球140多個國家和地區，穩居全球3D打印生態銷量前列。超900項核心專利、2024年研發投入增長超50%，以及三大生產基地與全球化海外倉布局，以技術創新之姿持續領跑全球3D打印行業。

創想三維旗下創想生態持續以“打造全球創造者生態平臺，構建3D消費級真生態”為核心戰略，持續迭代新產品和新技術。此次的M1+R1 耗材生成系統，不僅豐富了創想三維的生態產品矩陣，還為全球用戶描繪綠色智能、創意智造的新篇章。創想生態產品不僅是走進家庭的智能智造工具箱，更是“人人皆可創作”的數字娛樂平臺和“人人皆可生產”的微型智造工廠，讓消費者創意快速落地變現。

面向具身智能與AI時代，公司將堅持可持續發展的生態戰略，深化軟硬件協同與全球生態合作，持續加碼材料科學、AI設計等核心技術研發，以智能化降低創作門檻，攜手全球合作伙伴構建更開放、更高效的3D創造生態，持續夯實行業標桿地位。

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H70 Ultra Station的核心優勢在于其創新的200℃瞬熱蒸汽與90℃熱水協同清潔方案，這是追覓洗地機針對重污清潔場景專門研發的技術組合。該產品配備行業功率最高的330W航天級鍋爐與追覓首創的多段式大面積加熱管技術，將蒸汽啟動時間控制在20秒內，實現行業最快出汽速度，比傳統蒸汽洗地機效率提升近兩倍。4000mg/min的大流量蒸汽輸出能快速乳化干結污漬，同時實現99.9%的物理級細菌消殺，特別適合有嬰幼兒、老人及寵物的家庭使用。

為解決傳統洗地機“熱損耗大、清潔效果打折扣”的問題，H70 Ultra Station采用專利360°滾刷內滲透出水技術，讓 90℃熱水直接抵達地面，減少熱量在傳輸過程中的損失，確保地面洗后清爽不發粘。配合28000Pa的巔峰吸力與靈捕廣域機械臂3.0技術，即使面對廚房灶臺周邊的重油污、餐廳地面的干涸醬汁等高強度清潔場景，也能一次清潔到位。

基站設計方面，H70 Ultra Station搭載5.5L大容量自動補水艙，無需頻繁加水，滿足多居室家庭一周清潔需求。同時配備95℃熱流自清潔系統與雙模式烘干技術，結合瑞士PPA割毛齒刃3.0設計，實現滾刷免手動維護，徹底解決用戶 “清潔后還要費力打理機器”的煩惱。預售期間下單用戶可享受整機2年、電池3年的超長質保，以及專屬配件禮包等優惠政策

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從新春消費熱潮到AWE展會全渠道爆發，2026 年第一季度，追覓掃地機精準錨定央視春晚、AWE 2026 兩大核心節點完成勢能疊加，用實打實的戰績詮釋智能清潔賽道標桿實力。

春晚效應下，追覓掃地機新春消費熱潮全面爆發：1-2 月追覓掃地機在高端價格帶市占登頂，線下門店客流激增，春晚同款產品成為新春暢銷年貨；AWE活動期間，追覓掃地機以全渠道市占第一的成績再度霸榜，多款旗艦新品登頂三大平臺核心榜單，包攬多個TOP1席位，以壓倒性優勢領跑全行業。

亮眼戰績的背后，是一季度核心暢銷品X60 Pro滾筒、S60 Pro等多款旗艦產品的實力支撐。X60 Pro滾筒成為新年送禮爆款，持續領跑高端消費選擇，S60 Pro更是多次包攬三大平臺核心榜單TOP1席位。

作為春晚同款，X60Pro滾筒、S60 Pro均搭載追覓掃地機全球首創的雙目靈動導航避障技術，可精準識別280+種家庭常見障礙物，能在0.3 秒極速響應動態環境變化，實現近100%典型家庭場景避障，徹底解決掃地機卡困、磕碰、漏掃等痛點。

在清潔能力上，基于全球首創超壓旋風變速活水洗技術，X60 Pro滾筒、S60 Pro皆采用27cm全覆蓋滾筒，可覆蓋更廣清潔面積，把清潔效果拉到極致；它們均搭載追覓首創的超壓颶風0纏掃技術，最高能以36000Pa 巔峰吸力強勢席卷灰塵、各類顆粒物，實現地板、地毯除塵一步到位。

這份技術實力不僅支撐起追覓掃地機在國內市場的全線領跑，更鑄就其全球舞臺上的標桿地位。據歐睿國際數據，追覓掃地機在全球高端掃地機器人市場銷量第一，其產品進駐全球超120個國家，在30個國家及地區拿下市占第一的亮眼成績，海內外市場全面爆發。

未來，追覓掃地機將持續以極致創新的技術追求為核心驅動力，不斷突破行業邊界、定義高端清潔新標準，為全球家庭打造更智能、更潔凈的高品質生活體驗。

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年初OpenClaw的爆火，成為AI Agent從概念走向全民落地的催化劑。扣子此次升級2.5版本，定位于用戶的“滿配 AI 伙伴”，旨在探索AI Agent從“工具”到“伙伴”的關鍵一步。

扣子2.5為AI Agent提供的運行基座包含人格、裝備、技能三項支撐，有效拓展了文本對話框和API調用的邊界。

“人格”層面，扣子2.5提供了獨立郵箱身份和記憶系統。AI Agent可通過獨立的郵箱身份實現自主通信交流，和人類用戶賬號的資源權限互相隔離，更安全便捷。同時，AI Agent可通過長期記憶深刻理解用戶的工作習慣與細微偏好。值得注意的是，用戶與扣子在飛書、微信、網頁等各個渠道的對話相互獨立，但各渠道保存的記憶共享，同時嚴格按Session隔離權限，私聊信息不會泄露到群聊。

“裝備”層面，扣子2.5為AI Agent打造了專屬工作臺。用戶在對話中說明任務即可讓Agent自動創建日程，還能通過“日歷”功能了解Agent工作節奏、創建定時任務、協調Agent狀態。此外，用戶任務運行中產出的所有數據、圖表和業務報告，都會自動分類保存到“文件系統”之中。

扣子2.5中的AI Agent還擁有自己的云電腦和云手機。基于云電腦設備，AI Agent可以在真實的桌面系統中運行代碼腳本，像人類一樣瀏覽網頁、處理文件，擁有桌面級生產力。而云手機設備預裝了Android 13系統，AI Agent可以下載APP，也能直接滑動頁面并進行點擊操作，其中重要操作仍由人類用戶接管。云電腦和云手機均可在后臺自動執行任務，直接為用戶返回結果。

“技能”層面，扣子AI Agent可自主調用技能商店中覆蓋法律、金融、自媒體、教育、電商等領域的優質Skills，像真正的領域專家一樣，自主思考并直接交付高質量成果。

在2.5版本中，“扣子編程CLI”也同步上線，提供從項目創建、在線預覽到一鍵云端部署的全生命周期管理，并為 Agent 場景打造了實時消息交互與技能擴展接口。在開發體驗上，它實現了毫秒級的極速啟動與終端智能補全，支持 JSON/Text 多格式靈活輸出，還有詳盡的錯誤堆棧回溯，大幅提升開發調試的整體效率。用戶可以通過簡單聊天，讓AI Agent自己在后臺敲代碼、抓錯誤、搞測試，甚至能夠一鍵發布上線。

此外，扣子2.5升級了視頻創作Agent能力，輔助從劇本到成片的全流程創作，加上經過海量用戶驗證的專業Skills，可隨時應對復雜挑戰。該功能支持用戶設置資產庫，同一角色可以跨項目進行素材復用，多軌剪輯使得用戶能夠借助對話讓 Agent 修改視頻素材，也可以手動控制精準剪輯。

基于上述能力，用戶打造的AI Agent會持續在扣子2.5全新推出的“Agent World”中生存、協作、進化。Agent World是一個開放的生態，任何本地部署和云端部署的AI Agent均可入駐、體驗。在Agent World中，每個AI Agent 都有獨立身份、記憶、工具和社交關系。

此外，扣子2.5推出了用戶精品優質 Skill 分享評測平臺“蝦評”。用戶可通過AI Agent將新技能上傳至該平臺 ，也可以讓AI Agent學習目前平臺已驗證過的優質技能，每個技能都需要通過平臺Agent眾測才能轉正上架。

從"工具"到"伙伴"，扣子2.5正在探索AI Agent落地的全新邊界。目前，用戶登陸“扣子”官網或在應用商店下載“扣子”APP，即可體驗全新升級后的扣子2.5各項能力。

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任澤平親測力薦：追覓AI智能戒指，讓高端AI科技走進日常

會上，任澤平博士在分享過程中特意展示了自己全程佩戴的追覓AI智能戒指，向現場觀眾分享了親身體驗。“大家可能還沒注意到，我今天演講全程佩戴的戒指正是追覓AI智能戒指，別小看這一枚小小的戒指，其追覓全球首創的震動功能并搭載了和清華聯合開發的AI算法，實打實讓我感受到了它24小時不間斷的專業健康守護。”任澤平表示，該戒指能精準捕捉各項身體數據，實時做好健康管理，把專業級健康監測變成人人可及的日常，真正讓高端AI科技下沉，守護每一個人的日常健康。

任澤平同時提及，追覓由一幫清華大學的技術極客創立，目前正成為清華大學最大的畢業生就業單位，在馬達技術和先進算法等領域擁有核心技術，全球專利達6000多件。作為2017年創立的年輕科技企業，追覓2025年營收達三四百億元，生而全球化的它首攻美歐日韓高端市場，海外營收占比高達70%，如今正積極進軍AI、機器人等前沿科技領域，展現出強勁的發展勢頭。

AWE新品首發：追覓戒指Glow，顏值與實力雙在線

值得關注的是，在剛剛落幕的AWE 2026中國家電及消費電子博覽會上，追覓重點推出了新款AI智能戒指——追覓戒指Glow，進一步豐富了其智能穿戴產品矩陣。作為追覓全球首款集指尖 AI 與心率血氧監測于一體的智能戒指，追覓戒指 Glow 搭載旗艦級傳感矩陣，包括定制化 ECG 傳感單元、PPG 監測模塊等，可實現全天候健康數據監測，包括心率、血氧、體溫等指標。結合清華大學聯合研發的深度學習算法，產品可提供睡眠周期分析、睡眠狀態記錄等健康數據服務，為用戶提供個性化健康參考。

設計上，追覓戒指Glow兼顧美學與舒適性，機身厚度極致壓縮至2.5mm，重量僅2.6g，采用航空級鍛造鈦合金材質，親膚抗過敏、堅固耐磨，實現“無感佩戴”；配色方面提供靜謐黑、律動銀、破曉金、玫瑰金四款經典選擇，尺碼覆蓋7-14號，可適配多種穿搭風格。

售價方面，產品官方定價1799元，驚喜首發價僅1499元，以親民定價打破專業健康監測的高門檻，讓普通消費者也能輕松擁有私人健康管家。該產品已于3月21日世界睡眠日當天開啟線上售賣，延續了追覓智能戒指的熱銷勢頭。

戰績斐然：追覓震動AI智能戒指，引爆行業與市場雙重熱潮

自推出以來，追覓震動AI智能戒指憑借硬核技術與卓越體驗，斬獲多項亮眼戰績，迅速躋身智能穿戴領域爆款行列，成為行業內不可忽視的標桿產品。

在行業認可層面，追覓震動AI智能戒指憑借創新技術與出眾性能，亮相CES 2026國際消費電子展并一舉斬獲Wearable大獎，該獎項是全球可穿戴設備領域的權威榮譽，此次獲獎不僅彰顯了追覓在智能穿戴領域的核心技術實力，更讓中國AI硬件產品在國際舞臺上獲得高度認可，進一步提升了品牌的國際影響力。

在國民曝光層面，追覓震動AI智能戒指創造了行業新紀錄，成為首個登陸春晚舞臺的AI智能硬件單品，且在春晚現場與頂流明星易烊千璽同框亮相，引發全民關注。春晚直播中，易烊千璽佩戴該戒指完成表演，其便捷的佩戴方式與強大的健康監測功能瞬間出圈；此外，撒貝寧在追覓之夜現場佩戴該戒指實測心率，體驗后直言“我愿稱它為中國人的指環王”，對其精準度與便捷性給予高度評價；胡先煦也在《下一站春晚》節目中親身體驗，盛贊其“這才是真正的無感智能伴侶”，眾多明星的親測推薦，讓追覓震動AI智能戒指快速走進大眾視野，國民度與美譽度大幅提升。

在市場表現層面，追覓震動AI智能戒指用數據印證實力，上市僅一個月，訂單量便突破千萬元，展現出強勁的市場號召力；上市三個月內，憑借用戶的良好口碑與產品硬實力，成功登頂天貓智能戒指熱銷榜，長期占據行業銷量前列，不僅收獲了普通消費者的青睞，更成為職場人群、健身愛好者、中老年群體的健康守護首選，用實力證明了產品的市場競爭力。

作為行業權威專家，任澤平博士此次全程親測追覓AI智能戒指并公開推薦，無疑為這款產品注入了強大的公信力，也為追覓在AI智能穿戴領域的發展注入新動力。任澤平的親身體驗分享，不僅讓更多人了解到追覓AI智能戒指的核心優勢，更傳遞出“高端AI科技下沉日常”的理念，契合本次發布會“AI變革賦能生活”的核心主題。

未來，隨著追覓戒指Glow的持續熱銷以及核心技術的不斷迭代，追覓將繼續聯合清華深度研發算法，深耕AI健康領域，讓指尖AI守護走進更多家庭，書寫中國硬科技發展的新篇章。

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從“眾口難調”到“一機適配”：首創技術源于對用戶與行業的深度洞察

隨著國民健康意識持續提升，久坐辦公、高頻使用電子設備成為生活常態，肩頸勞損已成為覆蓋全年齡段的全民性健康問題，肩頸按摩器市場規模連年擴容。但高速增長的背后，行業卻深陷同質化困局：市面上絕大多數產品均采用固定一體式按摩頭設計，始終無法解決“適配性差”的核心痛點——固定的按摩頭無法匹配不同用戶的頸型差異、受力耐受度差異，年輕人覺得力度不足無法緩解深層酸痛，中老年人覺得力度過大易造成不適，企業福利采購中更是常常出現“一臺設備難調百人口味”的尷尬。

更值得關注的是，固定按摩頭設計還帶來了行業長期存在的隱性痛點：按摩頭作為核心損耗部件，一旦出現磨損、老化，整臺設備便面臨閑置報廢，既增加了用戶的使用成本，也不符合綠色消費的行業趨勢；同時單一固定的按摩形態，也讓產品只能局限于肩頸單一場景，無法滿足用戶多部位的按摩需求，市場競爭力被大幅限制。

正是基于上千名不同職業、不同年齡段用戶的深度走訪，以及多條一線B端合作客戶的反饋收集，追覓健康生活研發團隊跳出了行業“固定按摩頭”的慣性思維，歷經多輪技術攻關與用戶實測，最終在N40pro肩頸按摩器上實現了行業首創的可替換、旋轉式頸部揉捏按摩頭技術，徹底打破了行業多年的技術桎梏。

這一開創性設計，讓產品從“一機適配一人”升級為“一機適配全人群全場景”：用戶可根據自身頸型、受力程度、按摩部位，自由更換適配的按摩頭，旋轉式結構可精準貼合頸肩肌群，完美復刻人手揉捏的真實觸感，從根源上杜絕了傳統按摩頭易拉皮、卡發、貼合度差的問題。

對B端合作伙伴而言，這一技術不僅形成了競品無法復刻的獨家技術壁壘，避免了行業低價內卷，更帶來了可持續的長期收益——可更換按摩頭可作為配套耗材持續復購，打破了傳統按摩器具“一錘子買賣”的盈利局限，為渠道商、合作伙伴開辟了全新的長期盈利空間。

全維產品力構筑核心優勢 拓寬B端多元合作場景

除了首創可更換按摩頭的核心突破，追覓N40pro肩頸按摩器以全維度的產品力，全面覆蓋不同用戶群體的核心需求，為B端合作伙伴打造了覆蓋全渠道、全場景的市場競爭力。

產品搭載6D深揉技術，可實現多維度揉捏與深層肌肉滲透，直擊肩頸酸痛根源，配合可更換式按摩頭，可實現按摩力度的自由調節，既能滿足職場久坐人群重度勞損的深層放松需求，也能適配中老年人群的輕柔養護需求，大幅拓寬了產品的受眾覆蓋邊界；超2000mm2紅光 +近紅外+發熱膜三重熱敷體系，突破了傳統產品單一熱敷的局限，實現光療深層養護與熱敷舒緩的雙重效果，針對肩頸僵硬、局部循環不暢等問題實現高效改善，打造了中高端產品的核心溢價能力，為合作伙伴帶來更高的利潤空間。

同時，產品支持多模式、多部位按摩，一臺設備即可覆蓋肩頸、腰部、腿部、小腹等多個部位的按摩需求，居家、辦公、差旅多場景通用，真正實現一機多用，不僅大幅提升了產品的用戶性價比，更全面適配家電零售、禮品團購、企業福利、線上線下全渠道等多元B端合作場景，為合作伙伴打開了更廣闊的銷售通路。

在用戶體驗細節上，追覓N40pro同樣做到了極致：關機自動復位功能，無需手動調整按摩頭角度，時刻保持平躺使用的舒適度；肩帶式卡扣設計，穿戴穩固不移位，無論辦公久坐還是居家躺臥，都能實現沉浸式按摩體驗。極致的用戶體驗帶來了更高的口碑傳播與復購率，也為B端合作伙伴大幅降低了售后與運營成本。

技術驅動行業升級 攜手合作伙伴共享賽道紅利

作為深耕智能科技領域的頭部品牌，追覓始終以用戶需求為核心，以技術創新為底層驅動力，不斷突破行業技術邊界。此次N40pro肩頸按摩器的發布，不僅是追覓在個護健康賽道的又一次重要技術落地，更是推動整個肩頸按摩行業從“同質化功能競爭”向“定制化體驗升級”轉型的重要里程碑。

未來，追覓健康生活將持續錨定技術創新深耕個護健康賽道：一方面持續迭代可更換按摩頭技術生態，重點攻堅自適應智能按摩與全維度健康監測核心技術，推動產品從單一放松工具升級為全場景個人健康管理終端，筑牢行業技術護城河；另一方面計劃于年內舉辦萬人級行業戰略發布會，全面開放技術成果與品牌生態，重磅發布全系列智能健康新品，為B端合作伙伴提供定制化合作、全渠道賦能的完整支持體系。追覓將始終以技術驅動行業升級，與所有合作伙伴攜手共贏，共同掘金萬億級大健康市場的長期增長紅利。

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4月8日，在北京制冷展上，海爾暖通商用發布了一款真正沖著這些問題去的產品：行業首創的Hybrid混動多聯機。這款新品在AI多聯機智慧能力基礎上，疊加三大混動核心技術，直擊商用場景痛點，實現會思考、能算賬、懂省電的真實價值。

海爾智家副總裁、海爾大暖通商用空調總經理付松輝在發布會上表示：“當前商用空調市場規模與能效瓶頸并存，智能化已成為破局核心。AI技術正推動暖通系統，從單純的單機節能，升級為全場景、可預測、自優化的系統級智能。”這段話，既是海爾的研發邏輯，也正好印證了海爾智家正在做的轉型——以用戶為中心的平臺服務型科技生態企業。

會思考：空調不再“裝傻”

傳統多聯機最讓人頭疼的，是它不會看場合。舉個例子：寫字樓的會議室，本來只有兩個人，空調慢悠悠吹。突然進來二十個人開會，溫度半天降不下來，所有人一邊擦汗一邊等。商場也是，中午人多和晚上人少，空調一個模式跑到底，要么顧客嫌熱，要么電白白浪費。

海爾Hybrid混動多聯機怎么解決？它裝了兩顆芯片，反應速度比傳統設備快1000倍。人一多，它立刻知道，馬上加大制冷。再加上云+邊協同算法，不管有沒有聯網，都能實時調整。而且它會自己學習，用久了越來越聰明。

結果就是：溫度波動控制在±0.5℃以內，不會忽冷忽熱。提前預熱預冷，噪音也低。還能提前告訴你哪里可能要出故障，不用等壞了再修。

能算賬：每度電花在哪，清清楚楚

另一個大問題：電費是筆糊涂賬。傳統多聯機只能看到整棟樓的總電量。哪個房間費電？哪個時段費電？全靠猜。想節能改造，沒有數據支撐。單獨裝電表？又貴又麻煩。

海爾的做法很干脆：把“AI智慧電表”做成標配。不需要加任何設備，系統自己就能拆開算——主機用了多少，每臺內機用了多少，新風用了多少，7×24小時實時可查。電費去哪了，一清二楚。

而且它不光算空調的電。寫字樓、商場、酒店，每個區域的用電都能單獨看。系統還能自動發現誰忘了關空調、溫度設得太離譜，馬上提醒。最后給你生成一份完整的能耗報表。以后分電費、做節能改造，都有精準數據，再也不用“憑感覺”。

海爾大暖通商用全球多聯機總經理 楊寶林

懂省電：三年省回一臺主機錢

很多標榜節能的空調，實際用起來根本不省。待機都偷偷跑電。海爾Hybrid混動多聯機從三個環節真刀真槍省電：硬件、算法、場景。整體算下來，終身省電30%。換句話說，三年就能省回主機的錢。

硬件上，大直徑風扇、高效換熱器，58℃高溫下照樣穩。算法上，普通AI模型省10%，定制模型省20%。如果是在特別熱的地方，可以選裝蒸發冷模塊，再多省20%。待機功耗幾乎為零。按商業電價1元/度算，一套100HP的設備，三年省下來的電費，就等于把買主機的錢賺回來了，后面全是凈賺。

不止AI，還做了三件事

除了上面這些海爾AI多聯機的差異化優勢，Hybrid混動多聯機還干了三件大事：第一，系統從純氟換成水氟混動。出風更柔和，噪音更低，再也沒有冷媒流動的“咕嚕”聲。最關鍵的是“氟不入戶”，冷媒泄漏的風險直接歸零。第二，供電從交流換成交直流混動。可以接光伏，部分場景下電費降到0。第三，用R32冷媒，更環保，符合低碳趨勢。

清華大學石文星教授在現場說了一句很中肯的評價：“海爾這款新品，不只是把運行參數調得更好了，而是在能效提升和智能維保上，做出了實實在在的突破。”

從現場的反應來看，這次海爾沒有喊口號。會思考、能算賬、懂省電——每一個詞都能落到具體的場景里，用戶聽得懂、摸得著。這臺Hybrid混動多聯機，不只是海爾自己在秀肌肉，更是給整個商用空調行業立了一個新標桿：以后誰再說節能，先做到這三點再說。

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如果，經營中過往那些繁重且細碎的雜事能交給 AI 打理，那么企業的生產力自然能夠得到巨大的解放。過往的大模型和 Agent 雖然能力達標，卻始終沒法把能力實際落進使用場景，讓一個普通人獨力撐起一整家公司。

而 OpenClaw 的橫空出世，則讓這一切更加接近現實。

然而，今天有關這只“龍蝦”的新聞稿幾乎鋪天蓋地，一個普通小白想要抓住這個“現實”，卻總是有些可望不可及——先不說部署的難題，僅僅是企業的數據安全如何保證，就足以難倒不少對技術知之甚少的一般人。

3 月 19 日，面壁智能官宣了他們的“EdgeClaw Box”——一款專門支持 OPC 群體，安全高效、端云結合的“龍蝦硬件”。

相比現在大多數的“龍蝦”，面壁智能與清華、OpenBMB 聯合發布的 EdgeClaw 采用了“端云兩棲”的架構，除了有更先進的開源 Agent 架構的支持，也通過一款安全可控的龍蝦盒子“EdgeClaw Box”，把一整個“數字公司”都裝進了一個盒子里。

今天，OPC 們究竟需要什么樣的“龍蝦”，才能真正地幫助他們安全、迅捷地提效，做一人公司的“無敵助手”？EdgeClaw Box 用端云兩棲、安全高效的方式，給行業的探索打了一個樣。

01 為什么說，“端云兩棲”才是 OPC 的“好龍蝦”？

今天的市面上，絕大多數的“龍蝦”產品，大多是“單棲生物”——部署方式不是云端，就是本地，端云結合、軟硬一體的“兩棲龍蝦”卻少之又少。

然而事實上，無論部署在云端還是本地，“龍蝦們”都有各自的局限性。

云端龍蝦雖然部署容易，對本地條件要求更低，但不僅斷網即癱瘓，而且數據上云也會給 OPC 創業者帶來更多的安全顧慮。而把龍蝦部署在本地，除了更復雜的部署流程，獨立創業者也沒法根據需求選擇模型，龍蝦輸出的效果也會一定程度地受限。

那么端云兩棲的“龍蝦”，在 OPC 實際應用中的優勢究竟在哪里呢？

不得不提的，就是面壁智能基于 EdgeClaw 打造的本地邊緣計算盒子——EdgeClaw Box。

這次的“養蝦潮”中，Mac Mini 經歷了一波徹底的翻紅——不上不下的定位讓其一度滯銷，卻又因為對 OpenClaw 更友好的軟件環境和可以 7/24 小時在線的特點，被科技愛好者瘋狂追捧，導致四處無貨。

在使用的安全性和斷網可用的便捷性上來講，本地部署對于 OPC 創業者來說，或許已經不再是一道“選擇題”。但把“龍蝦”養在怎樣的硬件上，又讓很多技術小白犯了難。

而面壁智能的 EdgeClaw Box 則是專門面向 OPC 使用者，做了專門的架構設計和能力優化——首先，EdgeClaw Box 的本質，是一個進行了 EdgeClaw 預裝的硬件產品，內置目前市面上算力頂尖的芯片，并且深度適配了多款 SKU，涵蓋面壁自研松果派、英偉達 DGX Spark、蘋果 Mac Mini 等等，讓用戶真正可以插電即用、一步到位，免去了本地部署一系列令人望而卻步的流程。

今天，想要使用 EdgeClaw 的用戶，可以通過https://github.com/Openbmb/edgeclaw的開源鏈接直接下載部署。而一個不會用 Github 的小白，要用上 EdgeClaw Box，只需要三步：

1.將 EdgeClaw Box 通過藍牙連接到自己的PC、手機、耳機等終端上；

2.下載飛書等軟件基座，或面壁自己的 APP；

3.在軟件基座上，用戶可以直接對自己的“龍蝦”發布命令，EdgeClaw Box 就會自主完成任務，并且返回處理結果。

而模型內置的另外一個好處，則是可以通過拆解任務，把更復雜的任務放在云端，讓更簡單的任務跑在本地，以降低“龍蝦”的運行成本，給 OPC 省錢。有人做過估算：市面上的云端 Claw 執行一個簡單的對話任務，tokens 的消耗量大約是 1.6 萬，成本估算就要 2-3 塊錢；而這種任務如果跑在本地，成本則幾乎可以忽略不計。

舉個例子，今天導航、音頻公司使用的語音包想要上線，質檢是一個相當繁雜麻煩的工作——每一條音頻數據都需要聽檢，過去用人太貴，后來用云端 AI——尤其使用決策和執行環節更多的“龍蝦”，成本還是很難打下來。

而 EdgeClaw Box 基于端云結合的架構，對這個任務進行合理的拆解，讓本地 AI 處理大部分的聲音聽檢，再由云端 AI 進行輔助，就讓 OPC 可以在性能和成本之間找到達成平衡的可能性，進而真正地幫助創業公司把錢省下來。

除了成本考量，安全更是 OPC 們選擇“龍蝦”時的核心參考系。而 EdgeClaw Box 端云兩棲的架構設計，則能讓本地數據出不去，惡意插件進不來。

但除了硬件帶來的“硬安全”，EdgeClaw Box 更是針對敏感信息，專門設計了一套分層的安全機制，要把“軟安全”也帶給使用龍蝦的 OPC 們。

在日常的 AI 使用中，敏感信息一直是企業的安全痛點。而“敏感信息”的定義，卻往往在不同的場景中千差萬別。從精準發現敏感信息，到對敏感信息的模糊化處理，要處理得“恰如其分”，往往考驗的是 AI 的理解能力和“分寸感”。

以 VC 場景為例，當投資經理拿到一份嚴格保密、不得外傳的 BP 時，他便可以將其交給本地的 EdgeClaw Box，AI 則會開始自動解析文檔，并為信息按照敏感度分級，以分層過濾、路由分發的方式實現隔離墻。

其中，安全等級最高（S3）的公司財務數據、創始人聯系方式等，會使用系統的“安全模式”處理，全部留在本地的盒子里完成計算，保證數據不會外流。

而敏感度較低（S2）的信息，比如公司名稱、創始人姓名等，系統則會判斷進入“脫敏模式”，通過模糊化處理的方式，使用代詞代稱之后再上云計算，來幫助投資人做后續的投資輔助處理。

安全度最低（S1）的信息，如行業專有名詞等，才會直接進入“默認模式”，開放云端檢索，與外網互聯。

保證了安全問題，過去往往需要好幾天工作量的項目深度調研，從讀 BP、到查報告、建模型、寫備忘錄等一系列工作，使用 EdgeClaw Box 就只需要 1 小時的時間，全程可以語音交互，提效突飛猛進。

端云兩棲的“龍蝦”，既易用又安全，自然能獲得更多 OPC 們的青睞。但 EdgeClaw Box 給市場帶來的驚喜，還顯然不止這些。

02 更懂 OPC 創業者的“龍蝦”長什么樣子？

部署了自己的“龍蝦”，只是 AI 幫助 OPC 創業者“萬里長征”的第一步。而很多技術小白雖然有了“龍蝦”，卻不知道如何挑選合適自己的模型，也不會選擇、配置 Skills——這也極大地影響了他們使用“龍蝦”的實際效果。

而 EdgeClaw Box 的獨特設計，就能讓 OPC 創業者們免除這樣的麻煩。

為了讓“龍蝦”能更好地運行在本地，EdgeClaw Box 內置了業內公認的最強端側小模型——面壁智能的 MiniCPM 系列，讓“龍蝦”在離線狀態下也能完整發揮能力。

據悉，當下的中國市場，面壁智能是除了阿里以外，唯一一個開源了 10 B 以下小模型全家桶（文本、視覺/多模態、語音、全模態）的 AGI 公司，擅長在端側環境用小算力干大事情。而自研的模型，配上了針對性優化的硬件，EdgeClaw Box 在端側的使用體驗也當然更加絲滑。

如果說，本地的自研小模型決定了 EdgeClaw Box 的日常下限，那么，云上的模型則決定著 EdgeClaw Box 的智能上限。

不少大廠的“龍蝦”，都要求用戶與自家的大模型“綁死”，來提升自家大模型的用量——這種操作，也把“龍蝦”變成了自家大模型的“銷售渠道”。而對于 OPC 創業者來說，針對不同的使用場景，各家模型效果總是各有千秋，價格也各有優劣，沒法自主選擇模型，無異于交出了“龍蝦”使用的主導權。

而 EdgeClaw Box 在云上支持市面上絕大多數主流模型，從 Claude、GPT、Kimi、Qwen 等一應俱全，技術小白也可以基于自己的實際使用需求，靈活地選擇自己在云上的模型，實現多模型自由調度、優中選優。

模型能力令人放心，EdgeClaw 在 Skills 側更是做了不少工作，讓 OPC 們能用得便捷、放心。

今天的“龍蝦大戰”中，以飛書為首的 App Channels 門戶開放、廣納“龍蝦”，而 Agent 架構又都基于 OpenClaw 的開源成果——這兩個戰場上，各家實際很難拉開差距，產生差異化的競爭優勢。

而“龍蝦”們要真正分出勝負，真正的勝負手還是在 Skills 上。

EdgeClaw Box 為 OPC 集成的 Skills，可以分為通用和專業兩層——通用層的 Skills 面向每個用戶日常的工作、生活場景，涵蓋會議紀要、文案創作、語音備忘、郵件起草、日程管理等多項功能；而面對專業場景，面壁智能為不同領域的 OPC 開發了多項 Skills，可以實現投資分析、倉儲管理、數據質檢、業務審計等能力。

當下，面壁智能仍在繼續分批集成 OpenClaw 上的數萬個通用 Skills，同時也在為更多具體場景開發專業 Skills。以周為單位進行迭代，EdgeClaw Box 正在得越來越全面而強大，讓“龍蝦”成為創業者最得力的助手。

以審計場景為例，要在卷帙浩繁的文件中找到異常線索、整理證據鏈，再完成底稿撰寫，一個優秀的審計工作人員也要花費好幾天時間，中間對人工的依賴，也導致難免偶然出錯。

而 EdgeClaw Box 則可以在多項強大 Skills 的幫助下，10 分鐘內完成對 800 份文件的梳理，在分鐘級的時間內整理異常清單和證據鏈，并一鍵生成初稿，給審計工作完成巨大提效。

能幫助 OPC 完成這些復雜工作的“龍蝦”，才是更懂 OPC 創業者的“龍蝦”。

03 結語

被“養蝦潮”席卷，不少身處其中的人都在問這樣一個問題：“為什么 OpenClaw 沒有發生在大廠當中，而是被一個獨立開發者創作出來的？”

OpenClaw 的形式，注定它是海外極客精神的產物——它先進、好玩、極富創新精神，是一個相當優秀的“嘗試”，卻并不總是最實際、最落地、最能創造價值的“產品”。這樣的極客式創新，注定不會發生在看重業績、厭惡風險的大廠當中。

然而，一個新的技術成果，如果沒有實際落地的機會，它的生命力自然就會被扼殺——而面壁智能的 EdgeClaw Box 在今天的努力，則是代表了“OpenClaw+Mac Mini”的“中國敘事”，把眼光放到更垂直的 OPC 領域，用更實用主義的方式，來幫助創業者解決更實際的問題，來創造更多的價值。

極客負責做夢，而好的產品負責把“夢”變成“生意”。浪潮來了，有人看熱鬧，有人真的下去撈魚——EdgeClaw Box 就是幫助 OPC 們下水的那條船。（雷峰網雷峰網雷峰網）

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圖說：OpenRouter社媒官宣截圖，稱Qwen3.6-Plus破紀錄，是“最強勁的新模型表現”

OpenRouter是全球最大的AI大模型API聚合平臺，Claude、GPT、千問、DeepSeek、GLM等海內外知名大模型，都在OpenRouter這一三方平臺上對外提供模型API調用服務。通過統計開發者和企業對大模型“真金白銀”的Token的消耗，OpenRouter形成了大模型調用量排行榜。這一榜單通常被視為全球大模型的實戰戰場，反映大模型的真實市場歡迎度。

4月2日上午，阿里發布國產最強編程模型Qwen3.6-Plus，編程和智能體能力實現突破。在國際知名大模型競技場Arena的編程能力子榜中，Qwen3.6-Plus預覽版排名中國第一，阿里也因此成為編程能力全球排名第二的AI機構。

憑借強勁性能，千問3.6在全球掀起應用接入熱潮。4月2日當晚，Qwen3.6-Plus正式版上線OpenRouter，調用量直線拉升，激增711%，單日調用量突破1.4萬億token，登頂日榜榜首。同時還刷新了此前單日調用的紀錄，大幅拉高了上限。OpenRouter官方指出，Qwen3.6-Plus單日調用量超1.4萬億token，打破了平臺全球紀錄，是有史以來“最強勁的新模型表現”。在全球AI社區，開發者分享將Qwen3.6-Plus接入自己的小龍蝦，一句話調用千問3.6實現復雜任務的“氛圍編程”，讓千問直接生成可用的網站、游戲、小程序，一次直出效果讓人驚艷。

過去一周，阿里接連發布全模態模型Qwen3.5-Omni、文生圖模型Wan2.7-Image以及新一代大語言模型Qwen3.6-Plus，覆蓋多模態、視覺生成、編程和智能體等多領域，掀起“千問旋風”。消息稱，千問很快還將發布3.6系列的旗艦模型Qwen-3.6-Max。

該產線標志著高爆發一體化關節量產瓶頸的實質性突破，為人形機器人規模化應用按下“加速鍵”。

泉智博獲過億元A+輪融資

繼2025年9月圓滿完成A輪融資后，泉智博近期又獲得過億元A+輪融資。此次新工廠的投產是融資落地后的核心舉措之一，將主要用于新增訂單的量產交付、質量管控體系升級及新型一體化關節產品的技術研發與創新。

此次成功投產為下游整機企業的大規模量產提供了堅實的供應鏈保障。

產線全流程自動化，重構行業效率標桿

從20分鐘到90秒，泉智博新產線將一套高精度機器人關節的交付周期壓縮了13倍，生產效率實現5倍躍升。

泉智博帶來了全流程的系統化重構，每一個工位的節拍都經過精密計算，每一次流轉都經過反復優化。這也是其具備每月支撐數萬臺人形機器人關節需求的底氣所在。

產線自動化率突破85%，核心工序實現全自主可控。在裝配端，定子、轉子、減速機、編碼器等核心部件，全部由高精度機器人完成微米級裝配；在檢測端，集成動態性能測試、扭矩標定、溫升監測等全流程設備，數據實時上傳、全程可追溯；在物流端，AGV小車實現物料自動配送，達成生產節拍與物流節拍的精準協同；在管控端，數字孿生系統實時監控2000余臺設備的運行狀態與工藝參數，支撐預測性維護。這套系統化架構在最大限度減少人為誤差的同時，也為產品的高穩定性和一致性構筑了堅實根基。

一次性合格率穩定在96%以上

對于人形機器人而言，關節的穩定性與一致性直接決定整機性能，過去行業最大的痛點就是“一致性差”——同樣型號的關節，不同批次之間性能參差不齊。泉智博的自動化產線通過標準化工藝固化全流程參數、全流程動態標定與負載測試、每套關節唯一“身份證”數據追溯，徹底破解這一難題。最終實現的一次性合格率穩定在96%以上，不僅意味著制造成本的顯著優化，更代表著泉智博關節產品已達到行業頂尖的一致性與可靠性水平。

柔性制造：多型號共線生產，快速響應客戶需求

人形機器人行業尚處快速發展期，客戶需求多樣、產品迭代迅速，泉智博的自動化產線在設計之初就充分考慮了這一點：支持從12Nm到800Nm扭矩范圍的多個型號共線生產，換型時間控制在30分鐘以內，關鍵工位采用模塊化設計便于后續升級擴容。柔性制造能力讓泉智博能夠在規模化量產的同時，滿足樂聚、松延動力、字節跳動等20余家頭部客戶的個性化需求。

三大產品矩陣全面覆蓋，全面適配多元場景

泉智博成立于2023年，孵化于北大研究院。創始團隊核心成員來自吉林大學等國內頂尖高校，在電機設計、機器人研發、人工智能軟件開發等領域具備豐富實戰經驗。公司創始人兼CEO陳萬楷為吉林大學博士，首席科學家劉春寶教授為吉林大學“唐敖慶學者”領軍教授。

依托團隊的硬實力，泉智博已實現關節模組全產業鏈核心技術自研，將減速機、電機、傳感器、驅動器一體化集成，在實現結構優化與重量降低的同時，顯著提升了動力密度與空間利用率。目前，泉智博的產品矩陣包括PA系列行星伺服關節、HA系列諧波伺服關節、CA系列擺線伺服關節等，扭矩覆蓋范圍從2Nm到400Nm，可全面適配人形機器人、機器狗、機械臂、外骨骼等多元場景。

但當 AI 真正進入物理世界、要讓機器人像人一樣靈巧干活時，需要在open-world場景、有交互的處理多樣類型的任務。

所以從更底層能力來看，具身智能需要的不只video/language層面，而是在真實生活中認知、行動、產生交互，并根據物理反饋持續思考與迭代。

這就意味著具身智能需要學習的，不是一段視頻，而是在真實生活中、自然多樣的Human Data。

今天，簡智正式發布Gen DAS Dex（以下簡稱 Dex）—— 實現人手全模態感知與行為的高精度重建，并與Ego 配合，革新“Human Data”數據范式，為具身智能提供覆蓋 “頭 + 手” 全場景、精細化、可直接訓練的靈巧行為數據底座。

01 為什么今天的具身智能，需要 Dex 這樣的“手”？

人類五指經過數百萬年進化，形成27 塊骨骼 + 34 塊肌肉 + 24 個自由度的精密結構，是面對復雜、多樣靈巧操作的“通用接口”；同時現實生活中大量五指操作，也為模型訓練提供了豐富的樣本與實例。

那么如何將手的行為轉化為可被理解、訓練的數據，面臨的是多維度的疊加挑戰：

1.高質量、自由度的靈巧手數據極度稀缺：多是視覺片段，缺少關節角度、且指尖空間精度停留在2-3cm，誤差大，有效數據供給遠不及產業需求。

2.多模態無法兼備、對齊：視覺、動作、觸覺不完整、不同步，時序錯位、空間不準， downstream 模型難以訓練、無法泛化。

3.采集設備與自然動作沖突：笨重、遮擋、負重感強，導致動作變形，數據失真，無法長期大規模采集。

4.頭和手獨立存在，而非形成“認知+行為的閉環”：僅靠頭視角：看得見，卻摸不準，精細操作徹底失效，或者只有手摸得準，卻看不全，全局操作極易出錯。這些無法構成人行為的物理交互的時空閉環。

5.無法規模化，走出實驗室：遙操、動捕等方式都需要巨大成本布置場地，無法進入生活、進入戶外。

因此過去的問題在于，上面多個維度是“trade-off”狀態，而真正好用的數據需要被同時滿足，這也使得看似有“大量的數據、原始素材”，但實際不“好用”。

簡智 Dex 要解決的，正是這個斷層。

02 Gen DAS Dex 到底帶來了什么？

Dex 不只是一只 “數據手套”，而是一整套把人類雙手行為與感受，轉化為機器可理解、可訓練、可泛化的采集終端。它與 Ego 協同，首次實現 “頭 + 手” 全鏈路、全模態、高精度、低延遲的數據閉環，輸出可直接喂給模型的結構化數據。

1.全自由度覆蓋，逼近人手生理極限的靈巧還原

面向最復雜的精細操作，Dex 用仿生輕量化外骨骼，完整支持人手 23個自由度檢測，接近人手生理全部自由度。無論是指尖捏取、指節彎曲、掌心開合還是手腕扭轉，都能完整捕捉，讓機器第一次學到人類真實的 “手怎么動”。

2.行業頂級精度，為模型迭代筑牢真值根基

精度，決定數據用來訓練的效率與價值。

? 自研磁編碼器實現0.02° 關節角檢測，且外骨骼結構使得在溫變與環境擾動下偏差極小，無需頻繁校準；

? 搭配高精度 IMU 與 Ego 紅外 + 視覺多重定位，最終達成mm 級指尖定位。每一個微操作都有真值，讓模型訓練告別 “模糊估計”。

3.行業最全單設備模態，補齊觸覺 + 視覺雙核心

單一視覺永遠學不會物理交互。Dex 做到真正多模態合一：

? 指尖搭載高精度磁觸覺傳感，靈敏度0.05N，空間分辨率 1mm，清晰捕捉撫摸、抓取、按壓的物理反饋；

? 手背 / 手下方配置150° 超廣視角攝像頭，與 Ego View 互補，無死角記錄抓取全過程。視覺看 “怎么做”，觸覺懂 “用多大力”，數據價值直接翻倍。

4.頭手協同 1ms 超低延遲，多模態信息可靠對齊

具身智能最痛的，是 “頭看的” 和 “手做的” 對不上。解決這一問題，不能只通過云端“拼湊”與對齊，而是需要從硬件開始就著手解決，

Dex 通過 SUB?G 無線協同，統一控制相機快門、曝光、IMU采樣等全設備時鐘，實現多源數據亞毫秒級對齊。頭部視角、手部動作、觸覺信號完全同步，讓 “眼?手” 協同數據真正可訓練、可復現。

5.無感穿戴設計，讓采集像戴手套一樣自然

動作自然，數據才真實。

? 自研磁編碼器微型化至3mm，整機體積與普通滑雪手套相當；

? 合金 + 彈性聚合復合材質，重心優化，整機僅 210g；長時間佩戴、連續復雜操作、精準抓取都無負擔，徹底避免 “為采集而演戲”。

6.全場景規模化采集，本地端壓縮/質檢，讓效率提升兩個數量級

Dex 從設計之初就為量產數據而生：

? 結構自適應，適配不同手型；

? Ego+Dex 穿戴即采，無需基站、無需場端設備；

? 語音交互控制，單次續航超 3 小時；

? 自動流式無線傳輸，3 分鐘完成采集?上傳全鏈路，數據采集效率提升 100 倍。讓大規模、低成本、全天候、真實場景的數據生產成為可能。

03 從 “看視頻的 AI”，到 “會動手的物理智能”

如果說互聯網數據成就了語言與視覺大模型，那么人類真實物理交互的數據，將成就具身智能。

Dex 的意義，遠不止一款硬件：

? 它第一次用單設備實現手部全自由度 + 高精度 + 觸覺 + 視覺 + 頭手同步的一體化采集；

? 它把 “經驗采集” 從實驗室搬到日常場景，讓數據可規模化、可標準化、可互通復用；

? 它與 Ego 協同，共同定義Human Centric 數據新范式，為具身世界模型提供最核心的 “頭 + 手” 行為數據源泉。

過去，機器人靠編程與仿真模仿動作；未來，機器人將通過 Dex 學習億萬次人類真實操作，真正理解物理世界。

寫在最后

簡智 Dex 的發布，是具身智能數據基建的關鍵一步。我們不再滿足于讓機器人 “動起來”，而是要讓機器人學得會、做得穩、用得自然。以Dex 為采集入口，以全模態高精度數據為燃料，以頭手協同為骨架，一個可持續積累、持續迭代、持續泛化的物理智能時代，正在到來。讓機器人，從學習人類的雙手開始。

《移動電源安全技術規范》

據悉，作為參與充電寶新國標全項制定的充電品牌，安克（Anker）迅速響應政策號召，率先推出符合新國標測試的充電寶產品，為行業高質量發展提供參考；同時也讓廣大消費者無需擔憂新規落地后的適配問題，能夠安心選購、放心使用。

充電寶新國標全面升級，重塑行業安全底線

當前，隨著移動電子設備的普及，充電寶已經成為大眾日常生活中的剛需，安全問題成為重中之重。為回應這一民生訴求并規范市場，工信部發布《移動電源安全技術規范》，全面升級行業安全標準。相較舊規，新國標在電池安全、整機電路防護、智能管理三大維度提出了數十項更為嚴格的要求。

針對充電寶的核心部件——電池，新國標引入了針刺、高溫、擠壓等多維度強化安全測試，從源頭嚴控起火爆燃風險；整機端強化全鏈路防護要求，覆蓋過充、過放、短路等輸入輸出全場景；同時推動充電寶安全管理智能化，依托數字化能力，提升充電寶產品全生命周期安全水平。

從電池安全到整機安全，新國標不僅是測試范圍的簡單擴大，更是對整個充電寶行業生態的一次重塑。對行業而言，準入門檻的大幅提升會倒逼行業轉型升級，企業將從單純的“卷參數、卷價格”轉向“拼系統安全、拼整體技術”的良性競爭；對于消費者來說，新國標提供了一套清晰可量化的安全選購標準，將過去低質、缺乏安全保障的劣質產品排除在市場之外，自源頭保障了消費者充電安全。

率先推出通過新國標測試產品，回應消費者安全與體驗雙重期待

面對新國標出臺與當下消費者對合規充電寶的迫切需求，安克率先推出了兩款通過新國標整機測試的充電寶產品——安克磁吸充電寶（型號：A110Z）與安克自帶線充電寶（型號：A1116），及時為消費者提供符合標準的選擇。

磁吸充電寶A110Z 與自帶線充電寶A1116產品圖

 據介紹，兩款產品均首次搭載了安克自研的“安克智能盾”系統。該系統實現電池信息獨立、透明、可追溯，確保其來源可靠、品質純凈，從源頭杜絕二手電池隱患。未來，“安克智能盾”將進一步向安全智能化迭代，實時監測電壓、電流、溫度，智能識別不同設備并動態調節充電功率，提供全場景、全時段的安全守護。

硬件端，安克引入了高標準的阻燃材料，使產品不僅能通過高等級的 S.2 整機阻燃測試，更滿足了全球公認的 UL2056起火/爆炸防范雙重安全標準。通過硬件防護的升級和軟件智能監控的配合，“安克智能盾”打造了一個從內部電池到設備外殼，覆蓋產品整個使用周期的主動式安全防護網絡，全方位保障充電安全。

安克充電寶通過嚴苛測試

此外，在產品形態上，安克精準錨定日常通勤、差旅辦公等高頻場景。A110Z充電寶支持磁吸無線充與27W有線快充，磁吸穩固、隨放隨充，搭配折疊支架解放雙手；A1116則具備45W大功率雙向快充，自帶線材設計解決 “帶寶忘線” 難題。

兩款產品不僅是安克率先響應國家新規的技術成果，更將新國標安全標準快速轉化為消費者可購買的產品，從而及時回應消費者對安全與性能的雙重期待。作為參與新國標全項制定的充電品牌，安克以兩款充電寶新品樹立行業安全新標桿，持續推動充電寶行業向更安全、更智能、更便攜的方向高質量升級。

加碼研發與質量建設，以硬核實力驅動產業鏈升級

首批通過新國標整機測試充電寶的迅速落地，離不開安克對研發投入的持續加碼與全鏈路質量體系的完善。根據公開財報數據，安克每年研發費用超過20億元，擁有一支超3500人的全球研發團隊，僅專攻充電寶核心部件電池的相關專家就達60余名。

除了研發的持續投入，安克在質量管理方面同樣精益求精，傾力打造了覆蓋“研、產、銷”的一體化全鏈路質量管理體系，并建立了“安克全球實驗中心”，包含高規格的電池實驗室和整機實驗室。確保每一款安克產品在獲準上市前，都必須經歷400多項極端嚴苛測試，確保最終交付到消費者手中的產品萬無一失。

安克（Anker）自研技術

 隨著新國標全面實施，充電寶行業競爭將正式轉向安全規范下的技術創新與品質升級，整個行業將邁向更高質量、更可持續的發展新階段。安克首批通過新國標整機測試充電寶的快速落地，為全行業提供了可復制、可參考的合規產品落地范本，以引領行業的科技創新驅動產業鏈全面升級。

據悉，安克預計在本月還將陸續發布兩款通過新國標測試的磁吸充電寶新品，持續擴充高標準產品矩陣，積極推動充電寶新國標的平穩、有序落地，為消費者提供更多元、更安全的選擇。

值此GDPS2026全球開發者先鋒大會之際，上海市人工智能行業協會（以下簡稱“SAIA”）與畢馬威中國（以下簡稱“KPMG”）正式簽署戰略合作協議。雙方同意在產業研究、活動合作與品牌共建、企業服務與生態建設、標準制定、咨詢項目合作等多個領域開展全面合作。SAIA產業實踐經驗與KPMG專業方法論深度融合，聯合推出面向傳統企業智能化轉型、具備可落地性的解決方案。

圖1-SAIA與KPMG戰略合作協議簽約儀式

一、傳統企業在推進AI轉型過程中面臨多重痛點與深層焦慮

AI技術已展現出巨大潛力，但傳統企業在實際推進轉型時，仍普遍面臨從戰略到執行的多重障礙，主要從以下從五個維度剖析：

首先，戰略層面“方向不清”是最大困擾。許多管理者雖已意識到AI的重要性，卻難以回答“AI能為業務帶來什么”“應從哪個環節切入”等根本性問題，導致轉型停留在概念階段，遲遲無法落地。

其次，業務層面“場景難尋”成為突出瓶頸。AI技術需與具體業務場景深度結合才能產生價值，但傳統企業業務鏈條復雜、流程固化，識別高價值、可落地的AI應用場景本身就需要極高的專業判斷力，企業往往在試錯中消耗大量資源。

第三，組織層面“復合人才匱乏”構成硬約束。既懂AI技術又懂業務場景的復合型人才極度稀缺，企業內部現有團隊的知識結構難以支撐AI項目的高效推進。

第四，成本層面“投入焦慮”尤為突出。AI項目前期投入大、見效周期長，結果高度不確定，決策層常在“怕錯過”與“怕投錯”之間反復權衡。

最后，路徑層面“方法缺失”是深層隱憂。更值得關注的是，傳統信息化、數字化轉型方法論在面對AI轉型時，已暴露出明顯的不適應性，企業迫切需要一套真正適配AI特性的專業方法論作為指導。

這些痛點與不足交織疊加，構成了傳統企業AI轉型的第一道難關。

二、雙方構建可落地的AI轉型解決方案

基于SAIA與KPMG的聯合，雙方構建了一套真正可落地、可復制、可迭代的AI轉型解決方案，助力企業跨越從戰略到執行的鴻溝。

圖2 畢馬威中國人工智能轉型辦公室主管合伙人分享AI轉型方法框架

第一，以AI轉型方法論為根基。方案以SAIA與KPMG聯合提煉的AI轉型方法論為基石，圍繞“戰略—場景—數據—組織—生態”五大維度，構建從頂層設計到落地執行的全鏈路閉環。該方案既深刻反思了傳統信息化范式的局限，又充分融合了AI技術特性與企業實際場景，為轉型提供了清晰的路徑指引。

第二，采用人工智能成熟度評估模型。通過系統化的診斷模型，從戰略認知、數據基礎、技術能力、組織文化四個維度，精準評估企業當前的AI準備度，明確優勢與短板，為后續規劃提供客觀依據。

第三，頂層設計AI轉型戰略。基于評估結果，協助企業制定“短期見效、中期突破、長期布局”的AI戰略藍圖，明確愿景目標、資源投入、組織保障與關鍵里程碑，確保AI戰略與企業整體發展同頻共振。

第四，對接智能體建設解決方案。聚焦AI能力的具體落地，圍繞智能體（AI Agent）的規劃、開發、部署與運營，提供覆蓋單點輔助、流程自動化、知識問答等多元場景的解決方案，推動AI從“工具”向“協作伙伴”演進。

第五，構建前沿部署工程師（FDE）賦能機制。為確保方案真正落地，引入“前沿部署工程師”（Forward Deployment Engineer，FDE）機制。FDE作為技術與業務之間的橋梁，深入企業一線，全程參與需求調研、方案設計、系統部署與迭代優化，確保AI能力與業務場景深度融合，幫助企業在轉型過程中構建“自我造血”的持續進化能力。

三、SAIA與KPMG聯合的優勢分析

在推動傳統企業智能化轉型進程中，SAIA與KPMG各自擁有不可替代的核心優勢，雙方的強強聯合更形成了“產業洞察+專業方法論”的深度協同效應。

SAIA作為上海市人工智能領域的權威行業組織，以“政府助手、企業幫手、行業推手”為定位，在產業推動中發揮“連接器、推進器、放大器”的關鍵作用。其一，產業生態優勢：SAIA一端鏈接海量AI創新企業、開發者和創業者，打造“最后一公里”賦能平臺；另一端匯聚各行業場景需求與央國企轉型痛點，響應國家“AI+”任務。憑借大量已驗證的AI+成功案例，精準推動技術與場景的匹配，讓AI創新企業找到落地土壤，讓AI轉型企業獲得可復用的標桿實踐，形成雙向奔赴的產業生態。其二，政策銜接優勢：作為政企橋梁，深度參與地方AI發展規劃與政策制定，助力企業把握政策導向、爭取資源扶持。其三，標準引領優勢：在標準制定、倫理治理、可信AI等領域持續深耕，為企業提供合規指引。其四，資源鏈接優勢：通過GDPS全球開發者先鋒大會、閉門會等平臺，加速資本、技術、人才的流動與聚合。

KPMG作為全球領先的專業服務機構，在咨詢、審計、稅務等領域擁有深厚積淀。其一，戰略咨詢能力：長期服務世界500強及中國頭部企業，具備從戰略規劃到落地執行的全鏈路咨詢能力。其二，行業深耕優勢：在金融、制造、醫療、汽車、政務等重點行業擁有專業團隊，精準匹配AI技術與業務場景。其三，方法論體系：構建了涵蓋戰略設計、場景挖掘、數據治理、組織演進、生態協同的AI轉型方法論。其四，全球視野與本地實踐：融合國際領先經驗與本土企業實際需求。

SAIA與KPMG的聯合，形成了“產業生態+專業服務”的深度融合。雙方實現產研結合，確保方案前瞻性與落地性并重；標準與實施并重，助力企業合規高效部署AI；資源協同，為企業提供政策對接、技術選型、人才賦能的一站式服務；價值閉環，打通從戰略診斷到組織演進的完整鏈條。雙方聯合，形成了“懂產業、懂技術、懂方法、懂落地”的綜合能力，為傳統企業智能化轉型提供堅實支撐。

四、期待合作帶來的效果

依托SAIA與KPMG聯合構建的AI轉型解決方案，中國傳統企業將在智能化浪潮中迎來信心與未來。AI將深度重構供應鏈優化、生產排程、設備維護、客戶服務等關鍵流程，為企業注入降本增效、提質增收的新動能。

決策層面，AI驅動的實時洞察將推動管理者從經驗主導邁向數據驅動，讓決策更精準、更高效。業務拓展上，AI賦能智能營銷、產品服務化轉型與研發提速，為企業打開新的增長空間。組織層面，AI轉型促進業務與技術深度融合，培育復合型人才，夯實可持續的智能化能力。

更值得期待的是，這套方案將賦予企業擁抱變革的勇氣與底氣。在智能化時代，敢于先行、勇于布局的企業，將率先抵達高質量發展的新彼岸。SAIA與KPMG愿與各界攜手，以專業之力助推企業加速駛入智能化快車道，共同開創更加光明的未來。

據了解，LMArena作為當前AI領域最具公信力的大模型盲測平臺之一，采用真實用戶盲測、實時對抗排名的機制，因此也被視為是AI領域最公正權威的全球大模型性能榜單。隨著Agent時代到來，編程能力成為衡量模型綜合實力的關鍵，該榜單備受關注。本次Qwen3.6-Plus斬獲第二的React專項榜單是目前AI Coding領域最前沿、挑戰性最高的一個技術方向，旨在考察大模型在真實復雜Web開發場景下的自主編碼能力。與傳統的單一代碼補全測試不同，該榜單要求模型具備完整的工程思維和端到端開發能力，能夠在無人輔助的情況下獨立完成從項目初始化、代碼編寫到調試運行的全流程。

Qwen3.6-Plus是阿里于4月2日最新發布的新一代大語言模型，擁有原生多模態理解、推理能力，并在代碼生成與Agent能力上表現突出。在多項權威編程評測中，千問3.6均超越參數量是其兩倍乃至三倍的GLM-5、Kimi-K2.5等模型，以更少的參數實現了更強的性能，成為當前國產模型中編程能力的標桿。新模型發布首日便在全球開發者社區引發熱烈反響，次日即以1452分位列React榜單第二。

榜單數據顯示，千問3.6得分僅次于Anthropic旗下的Claude-Opus-4.6-Thinking（1540分），以4分優勢領先OpenAI最新發布的GPT-5.0-High（1448分），并以12分差距超越Google的Gemini 3.1 Pro Preview（1440分）。這意味著，在最具挑戰性的AI Coding和Agent任務中，千問3.6展現出與全球頂級大模型比肩甚至更優的代碼生成與工程化能力。此外，在全面評估AI編程能力的 Code Arena 榜單中，Qwen3.6-Plus同樣位居國產模型之首。憑借這一成績，阿里在全球 AI 實驗室排名中升至第四，僅次于 Anthropic、OpenAI 和 Google。

據悉，Qwen3.6-Plus是阿里千問3.6推出的第一款模型，后續千問3.6系列還將開源其他尺寸模型，性能更強的旗艦模型Qwen3.6-Max也將于近期發布。

雷峰網

雷峰網

4月2日，在AI創新巡展·武漢站上，火山引擎宣布和OpenClaw共建“ClawHub中國鏡像站”，中國地區的開發者使用該站可以解決高頻訪問源站Skills帶來的及時性和穩定性等問題，提升養蝦效率和體驗。

OpenClaw在X平臺官宣：在火山引擎的支持下，ClawHub中國鏡像站正式啟動運營！點擊 http://mirror-cn.clawhub.com/ 可以直接跳轉到該鏡像站。

“ClawHub鏡像站”是火山引擎和OpenClaw官方合作的中文Skills平臺。打開該平臺可以發現，除了速度快，“ClawHub鏡像站”還支持中文搜索、精選Skills等，對中國開發者更友好。

圖注：點擊http://mirror-cn.clawhub.com/ 以直接跳轉到該鏡像站，官網顯示由火山引擎提供支持。

此前，OpenClaw迎來大版本升級，其中ClawHub 被確立為養蝦插件安裝的默認入口與首選分發渠道。這意味著ClawHub 源站的Skill調用頻率、數量會更高。訪問該網站時，API 調用被限制（API limited）、加載緩慢甚至報錯等風險增加。

火山引擎方面表示，OpenClaw開源項目為中國用戶快速普及了Agent的能力，加速“Tokens生產力”在中國的滲透。一個繁榮的智能體生態不能閉門造車，需要擁抱全球開發者的智慧，“ClawHub鏡像站”助力OpenClaw生態更繁榮。同時，火山引擎將持續支持好OpenClaw的開放生態，并且通過ArkClaw產品提供完善的用戶體驗。

養蝦火爆Skills限速？“ClawHub中國鏡像站”上線

Skills 是讓OpenClaw或者Agent學會做事的、可復用的能力單元。如果把大模型當做龍蝦的大腦，skills就是蝦的手和腳這樣的工具。有了skills這樣的工具，OpenClaw等各類Agent能力極大提升。

ClawHub是OpenClaw Skills分發、托管的生態平臺，就像手機應用商店是諸多手機APP的生態平臺一樣。OpenClaw通過搜索并下載ClawHub上的Skills（技能），可以干更多更復雜的活兒。現在，“ClawHub鏡像站”讓更多人可以快速搜索和下載Skills。

“ClawHub鏡像站”不僅可以方便OpenClaw用戶更好地使用skills，很多用戶在其他龍蝦如騰訊推出的QClaw、字節推出的ArkClaw、百度推出的DuClaw中均可使用該鏡像站更方便地下載、使用skills。

在使用方式上，由于兼容ClawHub CLI，“ClawHub鏡像站”支持自然語言和命令行兩種方式：

以自然語言接入“ClawHub鏡像站”使用“YouTube”技能為例，

輸入：“通過 clawhub 尋找 youtube 技能，registry 使用鏡像站 https://mirror-cn.clawhub.com”，即可快速接入“ClawHub鏡像站”、下載并使用相應的skill。其他任務只需要按照上述提示詞模板，替換相應的skill名稱。

圖注：輸入“在 clawhub 尋找youtube技能”，隨機測試下來成功率大概 為1/3；訪問源站大部分需要 1 ～ 1.5分鐘。相比之下，使用“ClawHub鏡像站”尋找YouTube技能時，輸入“通過 clawhub 尋找 youtube 技能，registry 使用鏡像站 https://mirror-cn.clawhub.com”，可以快速訪問、連接、下載Skills。

火山引擎助力OpenClaw開源生態繁榮

除了身體力行地成為ClawHub開源項目的maintainer——和OpenClaw共建、運營鏡像站，火山引擎特別贊助了OpenClaw開源項目，助力龍蝦生態建設和體系發展。

當前，ClawHub官方技能庫已經有超過4.3萬個 Skills，覆蓋全場景，是當前最大的開源Skill生態。過去幾個月，每周有成百上千個開發者貢獻Skill到該庫，極大地豐富了養蝦的工具和任務空間。

火山引擎和OpenClaw持續共建“ClawHub鏡像站”，該站即將上線“skill雙向同步下載統計”功能，中國的技能下載和點贊會同步到ClawHub源站，源站也會同步到鏡像站，方便用戶可以根據點贊量、下載量等更好地挑選skill、提升養蝦體驗和效率。

公開信息顯示，千問3.5于2026年2月發布，不到一個半月時間，千問已演進到Qwen3.6，迭代明顯加速。據悉，千問3.6系列將開源其他尺寸模型，性能更強的旗艦模型Qwen3.6-Max也將于近期發布。

雷峰網

在中國智能駕駛產業的發展史上，第一個研發并量產端到端模型的夏中譜，是一個無法繞開的關鍵人物。也正因如此，在郎咸朋、賈鵬等理想系智駕人才入局具身智能后，夏中譜的去向，成為近期智駕圈、AI 圈與一級市場關注度最高的懸念之一。

他的正式加盟，也為僅僅浮出水面半年的無界動力貼上了新的標簽，成為由智駕轉向具身智能的大潮中，唯一集齊“地平線+理想汽車”復合背景的通用具身智能團隊。

另一個標簽來自于無界動力創始人兼CEO張玉峰。他是地平線除三位創始成員外，唯一進入公司董事會、躋身EMT經營管理委員會的早期員工，在任職的8年時間里把地平線智駕業務從零做到了中國市場份額第一。

某智駕公司CTO對雷峰網表示，張玉峰+夏中譜的組合，是理想汽車與地平線體系走出的創業者中，戰績最扎實的兩個人，“都創造過被認為是‘不可能’的奇跡”。

“很高興看到他們走到一起，成為一個Team。”無界動力核心投資人之一對雷峰網評論稱，“兩人能力棧非常互補，做事理念也很契合，都是務實拿結果的實戰派，正在硬科技創業的黃金年齡。”

2026年，具身智能行業正在告別概念期。行業關注度從“人形機器人能跑能跳”的演示階段，全面轉向價值探索，在機器人本體與小腦逐步成熟之后，進入到最難的“大腦”與“操作”領域。所有人都在等一個答案，在千變萬化的物理世界中，誰能率先給出可規模化落地的通用智能解決方案。

要回答這個問題，需要同時跨越兩道關。

第一道是技術范式的突破能力。如同自動駕駛在規則范式下長期受制于長尾場景，直到端到端的到來才真正迎來規模化的拐點。

第二道是全鏈路閉環能力。從實驗室技術到可量產、可交付的商業產品，中間要解決產品化、工程化、供應鏈、成本控制、商業落地等一系列鴻溝，并要在可能的多輪技術迭代中保證“幸存”。

過去兩年，具身智能賽道涌現了大量創業團隊，但真正經歷過這兩道門檻的人，在這個剛剛爆火的產業還并不多見。這也是這次“夏中譜去哪兒”引發大量討論的主因。

01

夏中譜：敲開智駕算法的“涌現”大門

2024年，距離Deepseek震驚AI圈還有一年，夏中譜在當時被認為最多是“智駕追趕者”的理想汽車，已經完成了一次范式級別的突破：讓智能駕駛的算法體系，從傳統模塊化規則架構，正式升級至數據驅動的端到端技術時代。

前述主機廠智駕研發向雷峰網評價稱，盡管在過去十余年里中國智駕涌現了不少“網紅大咖”，但端到端這樣級別的創新就這一次，因為“整個范式都被顛覆了”。

一位全程參與理想端到端項目的研發人員回憶，當時公司內外幾乎無人相信端到端方案能夠真正落地，即便馬斯克將 FSD V12 推向輿論焦點，業內仍普遍視作概念與愿景。夏中譜是當時業界中最早堅定探索、且敢于直面挑戰將端到端落地的人。

之后就是已眾所周知的故事。2024年4月臨危受命，夏中譜帶領40人不到的團隊在一個半月內拿出了第一版端到端Demo，用一次試駕“說服”李想與經緯創投合伙人張穎，100天完成從0到千人推送，半年完成量產推送，讓理想成為國內首家、全球第二家實現端到端智駕全場景量產的車企，僅比特斯拉晚半年左右。

至此，智駕算法不再是在幾萬條手寫規則中左右互搏的“傻子”，真正“涌現”出智能。也是從那時開始，有了標準答案的“端到端”成為智駕標配，從此“無端到端不智駕”。

多位曾共事或長期接觸的智駕行業從業者對雷峰網表示，夏中譜對“數據驅動”理念的堅持可以追溯到十幾年前的博士時期，而實現“端到端”級別的突破，則還需要對技術方向的前瞻判斷與體系化的帶兵打仗能力，“缺一樣都不行”。

2011年，夏中譜進入中科院自動化所，成為國內最早以強化學習為方向的研究者，與伯克利等頂尖高校同步。自 2016 年加入百度自動駕駛投身產業實踐以來，他始終堅定走數據與學習驅動（Learning-Based）技術路線，在物理 AI 的歷次關鍵技術判斷中，均精準把握了行業方向。

除端到端之外，夏中譜是理想汽車內部最早提出「快慢腦」系統架構、最早指出VLA串聯結構存在信息瓶頸不適合智駕的技術負責人，這些預判均被后續的行業發展所印證。2025年中，當輿論還在“凡模型必VLA”的風氣之下時，夏中譜就已一頭扎進了世界模型和強化學習相結合的研究路線上。

在此之外，被當時的端到端項目成員提及最多的，是夏中譜極為體系化的任務拆分與管理能力。相比較于傳統規則范式，數據驅動的模型訓練在架構設計、數據處理、Infra、仿真、測試以及組織流程幾乎每一個方面，均有著截然不同的要求。成為負責人后，夏中譜快速完成了組織架構與研發流程的重構，各方向的工作規劃細化到每個方向的每個人，讓數十人的團隊像一臺精密儀器一樣無縫銜接、快速運轉。

體系化的管理方式，最終轉化為了行業罕見的執行效率。項目啟動后的100天里，團隊每周穩定迭代兩個版本，所有節點全部提前完成，沒有出現任何重大紕漏。這在動輒延期推送的智駕領域幾乎不可想象。更讓理想內外部驚訝的是，即使到了公司全力資源支持的沖刺全量推送階段，夏中譜端到端項目的團隊也僅數百人，團隊與顯卡算力資源僅為同行同類項目的五分之一。

“事后復盤發現，全程幾乎沒有任何失誤，沒浪費一點時間和算力。”一參與項目的研發工程師向雷峰網表示，“跟著夏博打仗那一年，是在理想收獲最大的一年。”

這在一定程度上解釋了為什么，夏中譜離開理想后的下一步，始終在智駕、AI、一級市場以及具身智能圈子內成為討論話題。

據雷峰網了解，離開理想汽車后，夏中譜并未急于做出選擇，而是回到中科院，重新扎根于世界模型與強化學習的研究一線，在較短時間內快速產出一系列成果。在完成對物理AI發展路徑的系統性思考與校準后，他將具身智能確定為下一個核心方向。

當答案最終公布，熟悉夏中譜的投資人與從業者普遍認為，無界動力是個不算意外的選擇。經歷過互聯網與汽車兩個“大廠”，夏中譜更知道一項嶄露頭角的新技術要落地普及，需要怎樣的環境與團隊。這一次，他選定的“隊友”是張玉峰，一個即使在創業后也甚少公開露面，卻在地平線立下大量“戰功”的核心操盤手。

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張玉峰：推動智駕方案普惠千萬家庭

智駕產業花了十幾年時間，把L2+級的體驗普及到了十幾萬的家用車上。當具身智能從概念期走向突破期，對創業者的要求也從“做出技術亮點”，變成了需要技術、產品、落地、商業的全能選手。而把智駕芯片和算法產品，從0做到1000萬輛車規模的張玉峰，是極少數已“做到過”這個標準的人。

公開資料顯示，張玉峰作為地平線副總裁，是地平線EMT經營管理委員會的核心一員，也是公司董事會成員。作為智能駕駛的一號位，他從零到一做起了整個智駕業務的研發、產品、銷售、服務全鏈路，曾管理超過1200人的團隊。

和夏中譜一樣，張玉峰有著多年的技術研發背景。早年任職于ARM英國總部負責嵌入式平臺研發時，是當時ARM最年輕的高級研發主管，原本在海外有著明確的職業發展前景。

為了加入初創期的地平線，他放棄了海外的穩定前景，舉家回國，從零開始搭建團隊、拓業務。

僅用一年多時間，張玉峰就拿下了奧迪、博世、本田、安波福等多個國際頭部客戶的核心業務合作，這既是地平線在初期最關鍵的業務進展，也在與頭部客戶的合作中成功孵化了產品雛型，他也因此火速被提拔為Auto產品線總裁，負責整體產品研發與銷售。

在他的操盤下，地平線智駕業務從零起步，搭建起了完整且極具競爭力的產品體系，并形成了一套獨特的開放賦能的商業模式打法，一路做到中國自主品牌輔助駕駛市場份額第一，實現國產軟硬一體智駕方案的千萬級量產交付，至今無人超越。

在地平線內部，張玉峰的標簽是“挑戰不可能”，善于運籌帷幄、攻堅克難，在多次關鍵戰役上帶領團隊虎口拔牙、屢立戰功。

2021-2022年的疫情影響，讓全球汽車業陷入缺芯危機。海外芯片廠商全面斷供，國內大量車企面臨整車停擺的絕境。張玉峰帶著地平線團隊駐廠調試，僅用幾個月就完成了海外方案的國產替代。幫比亞迪、長安等核心客戶解決了交付燃眉之急，讓數以萬計早已造好、就差一套智駕的新車，順利交付給了消費者，也讓地平線的市場份額實現了跨越式增長。

與此同時，張玉峰還推動了地平線智駕成為中國硬科技出海的典型。憑借對海外市場的深入理解，和豐富的國際業務拓展的能力，張玉峰主導完成了地平線與大眾集團24億歐元的合資和全面業務合作，成為大眾在華歷史上最大的單筆投資，也是中國智駕首次向全球頂級車企進行技術輸出。

“他最特別的能力，是對技術發展、產品開發、以及商業轉化節奏的精準把控。”上述已落子無界動力的投資人向雷峰

網表示，“他懂技術的邊界，也懂商業的規律，知道怎么用階段性的技術能力找到真實客戶需求，轉化成有競爭力的產品，從不會為了技術而技術。”

而這種能把實驗室技術轉化為可量產、可交付、可規模化盈利的商業產品的全鏈路閉環能力，恰恰是突破具身智能終局第二道門檻的關鍵。

03

通用大腦與量產落地，可以兼得

公開資料顯示，在夏中譜加入前，無界動力就已在短短半年內進展快速。自天使輪起，獲紅杉、線性資本、高瓴創投、地平線、中金保時捷等頭部機構持續押注。團隊成形不到半年，自研首代機器人平臺已快速進入國際頭部企業產線，初步跑通了“技術創新—場景落地—數據反哺—模型迭代”的核心閉環，據傳已獲得億元級海外訂單。

如今夏中譜的加盟，為這家明星初創企業在“世界模型和強化學習”的前沿技術創新突破上，注入了重要的研發力量。據雷峰網了解，不少原本期待夏中譜獨立創業的投資人，第一時間主動尋求接觸，融資熱度進一步高漲。

其背后是1+1>2的邏輯：技術與商業的雙重閉環能力，在同一家公司里完成了拼圖，這意味著，無界動力既擁有突破具身智能“大腦”范式的技術底氣，也具備從實驗室走向規模化商業落地的體系化作戰經驗。

“這套組合的稀缺性在于全面。”一位因夏中譜加入而多方聯系嘗試建聯的投資人向雷峰網評價，“具身智能是個需要實力和耐力才能跑出來的長賽道，這兩個人在一起，看上去上限與下限都足夠高。”

具身智能的終局還遠，但終局玩家的樣子正在變得清晰。而人們在這個“技術+產品+業務”天花板級團隊組合身上，看到了這種稀缺的可能性。

隨著AI感知技術加速向戶外場景落地，割草機器人正迎來從自動執行到自主決策的關鍵躍遷。在智能庭院機器人領域，MOVA率先推出AI雙目視覺割草機器人ViAX系列，并在最新的LiDAX Ultra AWD系列中實現3D高精度激光雷達與AI視覺的深度融合應用。通過將無人駕駛領域的核心感知技術引入庭院場景，MOVA構建了以AI視覺為核心的多傳感器融合系統，使割草機器人具備接近無人駕駛級的環境理解與自主決策能力，標志著割草機正式邁入“自主決策時代”。

全球首創雙目視覺AI感知：讓割草機器人“看懂”世界

MOVA將無人駕駛領域的多傳感器融合技術與AI視覺算法成功移植到割草機器人上，配備雙1080P HDR超高清彩色攝像頭，搭載自研UltraEyes? 1.0 AI雙重視覺融合系統，結合深度學習算法對采集圖像進行實時語義分割與目標識別。系統可精準區分草坪與非草坪區域，如花壇、步道、沙地等，并能識別超過300多種常見庭院障礙物，涵蓋寵物、兒童、水管、玩具、刺猬等，從根源上保障作業安全。

MOVA AI 視覺的核心優勢更在于理解其行為意義，具備類人化的決策邏輯。例如，當檢測到貓狗奔跑時，系統判斷為動態障礙并主動避讓；發現靜止玩具時，則標記為固定障礙并規劃繞行路徑，同時能夠貼邊精準切割。這種語義級的環境理解能力，讓割草作業的安全性、連續性與精細化水平實現質的飛躍。

無人駕駛級視覺同步定位與建圖 MOVA閉環搞定庭院割草全場景

傳統割草機依賴埋設邊界線或依賴RTK基站定位，安裝復雜且難以適應地形變化。MOVA自研的UltraEyes技術則采用了無人駕駛領域的視覺同步定位與建圖（Visual SLAM）技術，僅需5分鐘即可完成300㎡庭院的高精度地圖構建。用戶無需任何施工布線，只需通過MOVAhome App一鍵啟動，割草機器人即可自主完成環境掃描與路徑規劃，真正實現“開箱即用”。

MOVA的控制系統以感知為核心，構建“感知→決策→執行→反饋”的完整閉環。在雨天、夜間等低光照場景下自動調整畫面對比度與曝光參數，確保視覺識別的穩定性；當電量低于20%時，MOVA割草機器人自主返航充電，充滿后繼續未完成任務；同時支持雙地圖管理與虛擬邊界設定，用戶可為前院、后院分別配置獨立的割草計劃，滿足多樣化庭院管理需求。

 憑借技術研發能力與規模化生產優勢，MOVA割草機實現了真正意義上的智能化體驗，逐步在全球市場建立品牌認知。目前，MOVA割草機器人已在全球市場實現銷量快速增長，累計出貨量已突破30萬臺，同比增長約500%，一舉登上亞馬遜德國、意大利、比利時、荷蘭、西班牙等多國Best Sellers榜首，其中，意大利亞馬遜平臺銷量同比增長超1290%，德國亞馬遜平臺銷量同比增長更是突破2360%，并被弗若斯特沙利文認證為全球激光雷達割草機器人銷量第一品牌，打破了海外品牌的長期壟斷格局。從全球首創AI雙目視覺技術，到無人駕駛技術的跨場景應用，再到智能庭院機器人的全球領先，MOVA正成為智能割草領域典范，重新定義全球智能割草機器人的行業標準。

Wan2.7-Image具備文生圖、圖生組圖、圖像指令編輯和交互式編輯等全鏈路能力。在人類偏好盲測中，“文生圖”能力超過GPT-Image1.5和國內主流模型，在文本渲染、照片級成像和世界知識指標上，接近Nano Banana Pro。

圖說：Wan2.7-Image的人類偏好盲測評分位列國內第一。

為告別千篇一律的“AI臉”，Wan2.7-Image強化了虛擬形象捏臉功能，支持從骨相、眼眸到五官細微處的全方位定制，比如更換提示詞中的臉型（鵝蛋臉、圓臉、方臉、長方臉等）、眼部特征（杏仁眼、深邃眼窩、圓眼、丹鳳眼等），實現“千人千面”。

藝術家和設計師需精準控制顏色，商業海報對配色還有嚴格要求，但AI生圖往往是“色彩盲盒”。Wan2.7-Image全新支持“調色盤”功能，用戶可通過Hex Code，一鍵提取或輸入參考圖的各種顏色和占比，從馬蒂斯濃郁的紅色系、梵高明媚的黃色系，到畢加索清冷的藍色系，都能參考生成同色系的圖片，并可自由調控顏色的數量和占比，自定義配色方案。 

超長文字渲染是AI生圖的痛點，容易文字模糊、內容錯亂甚至直接漏寫。憑借長上下文文本編碼（Long Context Text Encoder）解析超長序列，Wan2.7-Image對超長文字、表格和復雜公式的渲染可達印刷級，支持12種語言，最高3K tokens的超長文字輸入，可輸出一頁A4紙的論文。

此外，Wan2.7-Image還具備強大的組圖生成能力，可生成多達12張，用于批量制作同風格系列圖、PPT配圖、分鏡腳本、電商模特套圖及多視角建筑圖。

如果說生圖能力是創作的基石，那么編輯功能則賦予了創作者掌控力。Wan2.7-Image原生支持交互式編輯模塊，更懂創作者的需求——“哪里不爽點哪里”，用戶可通過精準框，在指定區域元素添加、對齊、移動元素或logo，實現像素級意圖對齊。

Wan2.7-Image的多主體一致性最高支持輸入9張圖片作為參考源。對于合影、電影海報及家具組合圖等，可保持風格與特征的統一。其他常用的圖像編輯能力，如鏡頭視角控制、光影處理、材質參考、照片修復、虛擬試衣等數十種實用功能，Wan2.7-Image也能更穩定地輸出，告別“抽卡”式創作。

不只會生圖，還更懂圖，Wan2.7-Image更強的理解能力源于模型架構與訓練過程中的技術突破。

在訓練數據上，超大規模的異構數據底座不僅涵蓋全域品類的視覺素材，還整合了理解類數據；在模型架構上，模型采用了領先的生成與理解統一模型架構，共享隱空間（Latent Space）來實現語義映射，文字緊挨著畫面，模型不需費力去猜文字對應的畫面；在訓練流程中引入多模態指令（比如文字+圖片），使得模型實現了從單純“像素擬合”到“底層語義認知”的飛躍。

此外，在數據工程維度，根據圖像的布局、文字、光影、拍攝角度和用途等，模型團隊構建了多維精細標注體系。配合先進的分階段訓練策略與多任務優化，模型在長尾場景下仍然保持了極高的生成穩健度。基于更大規模數據及尺寸訓練而成的Wan2.7-Image-Pro也同步上線，生成圖像的構圖更加穩定，語義理解更強更精準。

Wan2.7-Image的強大功能可應用于多個行業。對于短劇與影視團隊，借助千人千面的捏臉系統與分鏡生成能力，可低成本完成角色設定、動作模仿與特效預覽；對于自媒體與內容創作者，可輕松生成多風格封面、OOTD穿搭；在電商領域，只需單張模特圖，即可裂變生成特寫圖、不同場景的賣點圖，大幅降低拍攝成本；教育和科研從業者可直接調用模型生成論文配圖、信息圖表與兒童繪本。對于時下大火的“龍蝦熱”，Wan2.7-Image 現已支持skill調用，讓龍蝦畫畫，全面解鎖生成模型的應用場景。

即日起，用戶可在https://tongyi.aliyun.com/wan/、wan.video網站和阿里云百煉體驗Wan2.7-Image，千問App也即將接入。

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在招聘標準上，Seed大模型校招保持了此前的業界最高水準，希望尋找有極強技術信仰和高遠目標、具備出色研究和實踐能力、極具好奇心和自驅力的人才。除需在大模型某一領域有深刻的技術見解和代表性工作外，Seed更看重人才是否真正以追求智能上限為目標、直面業界最難問題，并有長期主義定力。

字節Seed也將為入選者提供極具競爭力的薪酬，符合要求的應屆生與優秀實習生有機會獲得極具增值空間的“豆包股”。目前，頭部大廠中，只有字節為強化對大模型人才的長期吸引和激勵推出了專門的“虛擬股”，現階段授予價格非常劃算。

近期字節AI業務高速發展，其對大模型人才的吸引力將進一步提升。2月發布的Seedance2.0被評價為“業界最強視頻生成模型”，基礎大模型Seed2.0在多模態理解、復雜任務執行等核心能力上實現突破，躋身全球第一梯隊。同時，字節AI業務在C端和B端均已取得領先優勢，據第三方數據，豆包App用戶量、火山引擎上的大模型調用量均位居國內第一。

據字節披露，Seed將為優秀校招人才提供高起點和不設限的發揮空間。不少校招生和實習生已在Seed主力模型研發中發揮關鍵作用。比如，有畢業不到一年的校招同學深度參與Seedance 2.0預訓練架構攻堅，還有尚未畢業的實習生通過前沿RL算法，提升了Seed2.0模型的性能上限。

Seed大模型人才校招官網：

https://seed.bytedance.com/zh/seedearlycareer

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在智能駕駛產業發展回歸商業本質的背景下，佑駕創新憑借多維度突破，核心經營指標持續向好，營收與毛利同步增長，創下歷史新高。同時，L4無人車及運營業務迎來業績爆發，不僅營收達到6500萬元，2025年下半年營收較上半年實現了450%環比增長。

財報數據顯示，2025年公司實現總收入7.59億元，同比增長16%；毛利1.41億元，同比增長35%，展現出較強經營韌性與增長動力；公司全年毛利率18.6%，較2024年提升2.6個百分點，反映公司產品結構升級、規模化交付效應及供應鏈協同管理成效逐步釋放。

核心財務指標穩步抬升之外，公司無人車與運營服務首年營收更是達到6500萬元，其中2025年下半年營收較上半年實現450%環比增長，并同步完成首次海外探索。隨著落地場景不斷拓展、客戶群體日益壯大，L4業務未來將進一步釋放營收彈性與盈利潛力。

自2025年9月正式發布“小竹無人車”品牌至今，佑駕創新已與客戶合作6000臺無人物流車，精準賦能快遞、冷鏈、農批、汽配、商超、酒店等多元化場景需求，并在深圳、廣州、長沙、重慶、濟源、大理、南通、常熟、無錫、德州、臨沂、太原等18個城市落地。無人小巴產品累計獲得項目10余個，涉及車輛40余臺。

放眼行業，能夠依托L2成熟量產能力向上延伸、實現L4場景商業化落地的上市主體仍不多見，佑駕創新的差異化壁壘與標的稀缺屬性凸顯，并且實現了從汽車Tier1向無人車廠商的跨越，在即將到來的RoboX浪潮中實現提前卡位。

2025年，公司智能部件與解決方案業務持續發力，全年貢獻收入6.49億元，占總收入比重約85.5%。其中，iSafety智能輔助駕駛收入為3.41億元；iPilot中高階輔助駕駛收入為1.20億元，同比增長39.0%，伴隨中高階智駕方案快速落地，逐步打開中高端市場空間；智能座艙解決方案實現營收1.88億元，同比增長80.2%，成為拉動公司業務增長的重要引擎。

截至報告期末，公司累計服務超40家整車廠，2025年新增43個定點項目，其中包括12個新增出海項目，面向自主、合資、豪華品牌多類型客戶，覆蓋歐盟、澳大利亞等成熟合規市場，以及印度、中東等高潛力新興市場。優質長線訂單的密集落地，不僅鎖定未來2-3年規模化量產收入，更彰顯了公司在量產領域的硬核實力。

佑駕創新2025年財報的核心價值，不僅在于其自身經營指標的穩健改善，更在于成功驗證了“同源技術+雙線并行”的產業最優解。

展望未來，佑駕創新將堅持以“L2+L4”為戰略重心，不斷拓展業務場景邊界，持續增強自身綜合系統競爭力，持續賦能智能出行與智慧物流產業生態建設。

近日，在北京市消費者協會的一場掃地機產品測試中，追覓掃地機以綜合評分五星的成績脫穎而出，成為此次測試中最受推薦的產品，在眾多掃地機中一騎絕塵。

 北京市消費者協會在測評結論中稱：“追覓S50 Pro在多項核心指標上均獲五星，表現全面。”這意味著，無論是在滿足多場景需求，還是在技術前沿性上，追覓S50 Pro都達到了行業頂尖水平，做到了真正的全面均衡。

 追覓S50 Pro在邊角清潔、拖地清潔、基站自清潔、除菌以及防毛發纏繞等核心功能上，都展現出超一流水平。

 在邊角清潔測試中，追覓S50 Pro展現出卓越的清潔力，將墻角、家具邊緣等日常清潔死角一網打盡。

 邊角清潔一直是掃地機的核心難題，S50 Pro搭載追覓掃地機全球首創的仿生機械臂技術，通過拖布及邊刷的雙重外擴，實現0mm貼邊清潔，為行業帶來跨越式突破，該方案此后也發展為行業通用功能。不久前，追覓掃地機更是推出第二代仿生機械臂技術，實現16cm拖布和12cm邊刷的極限外擴，讓機身進不去的桌椅腿等盲區獲得更極致的清潔覆蓋。

 在拖地清潔、防毛發纏繞等關鍵功能上，追覓掃地機再次拿下五星成績。S50 Pro采用航天級儲能拖布，支持40 ℃恒溫拖地，無懼廚房油污。“0 纏毛雙滾刷”技術，更是讓其在測試中實現100%防毛發纏繞。追覓掃地機以全方位硬核實力，讓清潔后的每一寸地面都經得起考驗。

 除了出色的清掃能力，一款優秀的掃地機產品更要做到讓用戶無憂。憑借100 ℃高溫滅菌洗和底盤自清潔等首創技術，追覓S50 Pro實測自清潔率超過95%，除菌率更是超過99.99%。幾近滿級的自清潔效果，為用戶帶來極致省心的使用體驗，徹底解放用戶雙手。

 北京市消費者協會作為官方批準的社會組織，其測評具有高度權威性與客觀性。追覓掃地機能在此次測評中獲得綜合第一的成績，展現了其領跑行業的技術實力和卓越產品力，也進一步印證了全球高端第一掃地機的硬核實力。

2025年優必選總營收達到20.01億元，同比增長53.3%，位居全球人形機器人公司之首。其中，全尺寸具身智能人形機器人收入占比達41.0%，成為公司第一大收入來源，毛利4.48億，同比增長1568.1%，帶動整體毛利達到7.5億元，同比增長101.5%。 

應用落地層面，2025年，優必選成為全球唯一實現全尺寸具身智能人形機器人全年交付超千臺的企業。Walker系列工業人形機器人已批量進入汽車制造、智慧物流、3C電子制造、半導體制造及航空制造等工業場景，實現了“真打工、真能用、真好用”的規模化落地，客戶矩陣覆蓋了多家世界500強企業。

技術研發層面，2025年優必選研發投入超5億元，占營收比例達25.6%，其中，全尺寸具身智能人形機器人（非遙控非玩具，身高超過160cm）研發投入超2.7億元，非全尺寸非具身智能人形機器人（含遙控、預編程及玩具，身高160cm以下）研發投入0.16億元。近四年公司累計研發投入達19億元。公司組建了948人的研發團隊，其中碩士及以上學歷430人，持續強化核心技術人才儲備。

在最為核心的具身大腦領域，公司開源自研具身智能大模型Thinker，斬獲九項全球第一，打造物理AI基座；同步研發閉環反饋的視覺語言動作模型Thinker-VLA，以及面向工業具身智能人形機器人的世界模型Thinker-WM，構建了完整的具身智能技術棧，以此升級群腦網絡2.0及Co-Agent工業協作智能體，讓人形機器人從單體自主到群體智能進化。 

在硬件與感知層面，公司迭代發布第四代、第五代靈巧手，實現亞毫米級精細操作；自研類人雙目視覺技術在工業場景下達到99.5%精確率，打造高視覺精度的工業機器人；首創熱插拔自主換電系統，讓人形機器人具備3分鐘自主換電及7×24小時連續作業能力，打造永不停機的新質生產力。

最新數據顯示，優必選累計獲授權專利達2985項，發明專利1742項，海外授權專利508項，人形機器人專利數量全球第一，并主導牽頭制定多項人形機器人國家標準，持續引領行業技術發展方向。

財報顯示，截至2025年底，優必選持有貨幣資金49.2億元，資金儲備充足，將主要投入具身智能。此前，公司收購深交所上市公司鋒龍股份（002931.SZ），深化產業協同，加速人形機器人商業化落地。2025年優必選入選港交所科技100指數、MSCI全球中小盤指數及MSCI中國指數。 

作為中國新質生產力的人形機器人企業代表，優必選在2025年獲得了國家領導人的檢閱，并在全運會、大阪世博會等頂級舞臺展示了中國人形機器人的實力。展望2026年，優必選將繼續聚焦全尺寸具身智能人形機器人的研發與商業化，以充足的資金、頂尖的人才和全球領先的技術，引領全球人形機器人產業的發展。

從“最懂開發者”到“更懂開發者”：以制度供給護航產業創新

上海以全國領先的算力設施、高質量語料平臺與成熟大模型生態，降低創業門檻，提高創新效率，致力于打造成為“更懂開發者”的城市。

本屆大會主論壇上，上海市經濟和信息化委員會與徐匯區聯合推出“科創賦能，市區協同，支持全球開發者專項舉措”，全力賦能開發者和創新創業主體，從算力補貼、場景開放、人才服務等方面，為開發者鋪就從創意到落地的快車道；正式啟動科學智能專項基金，為科學智能領域原始創新提供全周期資本支撐，促進“科技、產業、金融”的深度融合良性循環，為AI賦能基礎研究注入新動能；上海市人工智能行業協會及首批倡議共建單位，共同發起《開源智能體開放協作倡議》，推動開源創新、技術可信，破解平臺異構、安全隱私等挑戰；為進一步完善科學智能創新生態，搭建產學研用協同創新平臺，重磅發布愛賽思OpenAI4S社區，構建科學智能領域開放共享、協同創新的核心生態載體。這一系列重磅舉措的發布，彰顯了上海以制度供給護航創新的決心。

“科創賦能，市區協同，支持全球開發者專項舉措”正式發布

從行業專家到分享嘉賓：百場講壇、工作坊激蕩思想火花

短短三天，200余位重磅嘉賓登臺分享，從全球頂尖學者到產業先鋒實踐者，從基礎模型到具身智能，從技術底層到商業落地，以深度思辨打造一場“思想交流的盛宴”。

全球SOA（面向服務的架構）先驅、NeuralFabric聯合創始人、微軟前總經理John deVadoss在主論壇帶來題為《從SOA到智能體框架的進化》的報告。他表示應以SOA的架構原則為基底，用“回路”設計模式構建智能體群體，在人類設定的邊界內實現自主優化，最終達到“少干預、高產出”的智能體時代目標。這一觀點以智能體演進過程為基礎，為產業未來發展梳理了清晰的底層邏輯。

John deVadoss演講報告

上海交通大學智能計算研究院院長、杉數科技聯合創始人、首席科學家葛冬冬在科創合伙人大會上談到：“AI4S從單一路線到協同范式，能夠為復雜科學與工程問題提供更高效、更穩健的解決方案。”在科學智能領域，科研正受AI產業發展影響形成新的發展范式。

主論壇圓桌討論環節，來自基礎模型、機器人、具身智能、AI應用、網絡安全等不同賽道的五位重磅嘉賓，圍繞基礎層路徑選擇、技術落地挑戰、未來發展方向、生態共建等話題展開跨界對談。從“單一賽道深耕”到“多模態融合”，從“實驗室到產業場的鴻溝”到“安全是底座”，通過對話勾勒出AI走向產業落地的真實圖景。

從“開發者”到“創業者、OPC”：上海，孕育厚植創新的土壤，讓創業不再孤單

聚焦時下熱議的智能體、OPC（一人公司）等話題，本屆大會邀請了包括白澤峰智能創始人王喆，即刻、小宇宙聯合創始人羅錚，蘿博派對創始人黃一，久吧文化CEO李奕辰等一批開發者、創業者，分享創作經驗熱情，探討技術場景落地與商業價值閉環的發展路徑。

主論壇創見者說環節，開發者創業者分享創業故事

即刻、小宇宙負責人羅錚分享了在上海近十年的創業心路歷程，“上海的包容、多元與高知，為創業者提供了肥沃的土壤，也同樣是我們探索AI應用的最佳土壤。”白澤峰智能創始人王喆回國再次創業，以“開發者”身份創建5人團隊，服務十幾個國家的中小企業，月營業額已接近100萬人民幣且保持高速增長。談到再次選擇上海的理由，王喆表示“未來會有越來越多像我們這樣的團隊——從這里出發，用AI，用代碼，創造全球價值。這顆鏈接的種子，我種在上海，希望它能長到全世界。”

從徐匯“模速空間”到北楊人工智能創新小鎮，擁有上海人工智能實驗室、上海創智學院、商湯、MiniMax、階躍星辰等一大批科技領軍企業和眾多的創新型企業，上海正以領航員的姿態，領跑全國人工智能產業前沿，為創新探索更多可能。

從“一鍵裝機”到“趣味互動”：大會亮點頻出

2026全球開發者先鋒大會以“1場開幕式、3+賽事、50+工作坊、100+互動體驗、N場嘉年華”展開，面向全球開發者搭建起從思想交鋒到實戰體驗的舞臺，各類前沿AI產品也紛紛在此集中亮相。

“龍蝦養殖場”是大會現場最火爆區域之一。商湯、階躍星辰、阿里云無影、上海電信、六聯智能等企業工程師一對一服務，為參會者提供從安裝部署到Skills解鎖的全流程裝機支持。商湯團隊帶來的AudioClaw輸入法與SenseAudio語音開放平臺，融合語音輸入、會議記錄等多元功能，可模擬70多種逼真音色，吸引不少觀眾駐足；階躍星辰推出的StepClaw無需服務器和命令行，通過手機端APP就能“一鍵裝蝦”，引爆現場大排長龍。

3月28日晚的開發者之夜更是將氛圍推向高潮——700多位開發者戴著龍蝦頭飾涌入1200平米的開放空間，在OpenClaw龍蝦節暢聊技術，同時閃電分享、龍蝦家長會、AI繪畫大賽等精彩環節輪番上演。有參會者笑稱：“像是去朋友家客廳聊項目，又像是參加了一場極客版的游園會。”

龍蝦之夜現場人頭攢動氛圍熱烈

沉浸式互動體驗讓開發者看得見、摸得著、玩得轉。與AI手辦玩偶對話情感，體驗它感知情緒的獨特互動；打卡極頂數創帶來的AI 3D建模打印，2-3分鐘生成一個立體模型；近距離接觸蘿博派對完整開源的雙足機器人原型機，感受硬件開源的魅力。從代碼到實物，從虛擬到現實，每一個展位都在用最直觀的方式，展示AI如何從概念走向應用。 

觀眾駐足極頂數創展位體驗AI 3D打印

觀眾現場沉浸式體驗AI互動

SEA超級創業者實戰大賽聚焦數字文娛、金融、健康、智能制造四大板塊，吸引240余支隊伍報名踴躍參賽，優勝者不僅獲得萬元大獎，更優先入駐徐匯超級創業者社區，享受租金、算力、模型等系列政策禮包。聚焦OpenClaw開源AI智能體框架，“玻爾+SciMaster+OpenClaw—48小時科研論文速成挑戰賽”黑客松反響熱烈，參賽團隊在極限時間內完成從文獻檢索到論文撰寫的全流程，用實戰驗證智能體賦能科研的無限可能。“環球黑客松：OPC極限挑戰賽”則要求超級個體借助AI工具在真實場景中跑通商業閉環；“Astron智變黑客松”以“智啟產業，手造未來”為主題，面向廣大開發者征集教育、文旅、機器人數字員工等八大行業的創意實用智能體開源作品，以實戰競賽推動技術創新與產業落地。此外，WAIC全球創新項目路演鏈接近百家投資機構，為優質項目搭建資本對接直通車。

SEA超級個體創業實戰大賽頒獎現場

上海市人工智能行業協會作為本次活動主辦方，以“開發者，找找找”精準對接各方需求，推進科技成果落地，促進產業生態構建，真正讓“開發者 找找找”從呼吁口號落地為可觸可感的實踐行動，為全球開發者創業者提供了展示自我、創造夢想的舞臺。上海，這座更懂開發者的城市，將繼續以開源開放的“上海精神”、務實高效的“上海速度”，加快建設成為具有全球影響力的人工智能創新高地。

在本次大會的全球創新轉化成果項目路演環節，來自浙商總會、啟迪之星、元芬投資、云鋒基金的評審共同對各企業項目進行專業點評、深度溝通與現場指導，為企業梳理發展思路、破解落地難題、明晰升級路徑。

時代命題：產業呼喚科創合伙人生態，破解技術、商業、產業協同難題

當前，人工智能正加速賦能千行百業。從科學智能的前沿探索到產業場景深度落地，AI 產業高質量發展，迫切需要打通技術、商業、產業的全鏈條協同體系。然而行業仍面臨深層瓶頸：科研成果與市場需求脫節、技術與資本對接不暢、產學研用各方存在信息壁壘與合作邊界，難以形成長期穩定的創新合力。

本次大會上，科創合伙人生態共同體正式成立。科創合伙人生態這一全新范式，是對傳統科創協作模式的系統性重構。它打破學界、產業界、投資界、開發者群體、政策服務端之間的壁壘與邊界，摒棄短期博弈邏輯，將產業鏈上下游參與者從供需對接、甲乙方合作關系，升級為長期綁定、共生共榮的永久科創合伙人，構建起 “學界策源、產業出題、開發者答題、生態共成長” 的良性循環，為科創產業高質量發展注入持久動能。 

科創合伙人生態共同體正式成立

價值落地：將AI深度融入企業的核心價值鏈，技術轉移人才推動AI 從技術熱潮走向價值落地

隨著大模型基礎能力逐漸趨同，模型參數不再是唯一壁壘。數據質量成為決定勝負的關鍵，在于企業能否將自身獨有的數據資產與行業知識結合，解決實際業務問題。上海交通大學安泰經濟與管理學院副院長、中銀科技金融學院執行院長劉少軒提到，大部分企業在應用 AI 的落地實踐結果仍然不及預期，根據其帶領團隊在去年完成的 AI 應用成熟度報告。盡管人人都在大談特談AI的必要性，實則真正落地并創造價值的應用仍屬鳳毛麟角。但許多企業卻在AI轉型的思路上重蹈覆轍——只是通過在局部環節疊加智能化工具，實現有限的降本增效，這種做法本質上是在原本的企業建設上做簡單的加法，是一種典型的“+AI”的思維方式。

上海交通大學安泰經濟與管理學院副院長、中銀科技金融學院執行院長劉少軒發表主旨演講

應用AI，應該是一場從“+AI”到“AI+”商業模式的接力賽。為了全面、準確地評估企業應用 AI 成熟度，“企業應用 AI成熟度模型”（AIM2）應運而生，以應用和價值為核心導向，致力于幫助企業解決在中國獨特市場環境中應用 AI 遇到的實際問題。AIM2設立了戰略、組織、數據、技術、應用和商業六個相互關聯的關鍵維度，覆蓋了從頂層設計到底層基礎，再到最終價值實現的完整閉環。AIM2的核心價值在于將復雜的 AI 落地過程分解為有序、可管理的階段，為企業提供清晰的演進路線圖和最佳實踐，避免盲目探索。

此外，劉少軒還提到，AI 賦能千行百業本質是技術轉移。上海交通大學中銀科技金融學院率先設立國內首個技術轉移專業碩士，打造懂技術、懂市場、懂金融、懂法律、懂管理的復合型科創人才，構建科技金融生態，為企業 AI 轉型與產業創新提供全周期支撐，助力 AI 從技術熱潮走向價值落地。

技術底座：AI for Science成為全球科技競爭重要方向

隨著AI for Science這一概念開始系統出現在各國科研計劃、頂尖期刊與學術會議中，標志著這一科研新范式的共識在國際層面基本確立。上海交通大學智能計算研究院院長、杉數科技聯合創始人、首席科學家葛冬冬認為，從學術自發擴展到國家戰略布局， AI for Science正在成為全球科技競爭的重要方向。

他分析了當前科學計算中機理驅動與數據驅動的兩大主流范式的優勢與不足，在此背景下誕生的第三條路徑——協同計算，正在為復雜科學與工程問題提供更穩健、更有效的解決方案。

他提到，GPU加速計算是一條被低估但必須重視的AI for Science關鍵路徑，多種算力架構協同的高精度高性能科學計算已構成AI for Science的重要賽道，GPU加速使得很多原本無法計算的破解高精度科學計算瓶頸，帶動了相關領域的發展，以底層計算革新驅動科學突破與工程產業升級。

生態構建：行業協會搭建人才與產業的對接平臺

上海市人工智能行業協會秘書長、上海交通大學中銀科技金融學院學生聯合會主席鐘俊浩表示：“科學家做好科學研究，科創合伙人幫他解決商業轉化、融資對接、業務落地。這種‘科學家+合伙人’的模式，正在成為上海科創生態的獨特優勢。” 

上海市人工智能行業協會秘書長鐘俊浩致辭

作為2026全球開發者先鋒大會的主辦方，上海市人工智能行業協會在科創合伙人培育、產業生態構建中扮演著不可或缺的角色。協會承擔服務企業創新、促進行業進步的使命，業務范圍涵蓋人才培訓、行業調研、技術指導、標準制定等多個領域。目前，協會已開展人工智能訓練師等職業技能培訓，推動技能培訓與產業需求同頻共振；同時，通過各類交流活動，為AI開發者、創業者、科學家搭建對接渠道，讓科創合伙人找到志同道合的伙伴，讓技術成果找到產業落地的場景。協會每年組織的各類活動累計吸引超過30萬開發者、創業者參與，鏈接國內外開發者社區超百家，成為上海人工智能生態建設的重要力量之一。

開放探討：科創生態的孕育與成長

 圓桌論壇現場

本次大會以《科創生態的孕育與成長》為主題開展了圓桌論壇，上海廣播電視臺融媒體中心時政新媒體制片人沈姝艷主持，四位行業大咖齊聚一堂，上海啟迪之星高質量孵化器董事長、清華大學上海校友會副會長兼秘書長韓威，民建陜西省委會委員、中國國際技術轉移中心西安示范區總裁郝昭，哪吒出海法律通 AI 智能體聯合創始人孫蕓，以及上海科學智能研究院副院長鄒亮，圍繞 AI 驅動科學突破、科技項目孵化培育、東西部科創協同、企業出海合規保障及科創人才培育等核心議題展開深度分享。

嘉賓們共同指出，AI for Science正為基礎科學與產業創新帶來顛覆性變革，孵化器已升級為全鏈條創業賦能平臺，跨區域協同與全球化合規是企業加速成長的關鍵；當前科創生態仍面臨頂尖人才不足、復合型人才緊缺、法律與全球化能力薄弱等短板，需以研創一體、跨界協同、全周期服務推動科創成果高效轉化。本次論壇凝聚多方智慧，勾勒出科創生態從源頭創新到落地生長的完整路徑，為科創產業高質量發展注入強勁動力。

本次大會設全球創新成果轉化項目路演環節，包括杉樹科技、商湯醫療、DaoCloud、云樞智元、星穹方舟、海具信息在內的眾多優質科創企業依次登臺亮相，圍繞技術創新、產品應用、市場前景、商業模式等核心內容展開精彩路演，充分展現前沿科技成果與產業落地潛力。 

創新成果轉化項目路演

與會嘉賓一致認為，AI 產業的高質量發展，從來不是單點的突破，而是全鏈條、全生態的協同發力。從生產性服務業筑牢科創轉化的底層制度與產業支撐，到 MTT 人才體系構建科創合伙人的核心能力底座，從 AI 技術范式革新重構科創轉化的底層邏輯，到行業協會搭建人才與產業雙向奔赴的全域對接平臺，四大維度共同構成了上海科創合伙人生態的完整閉環。

這一全新的生態范式，徹底打破了傳統科創體系中產學研用的壁壘與短期博弈，讓每一個環節的參與者都成為共生共榮的永久科創合伙人，實現了從原始創新到成果轉化、從技術突破到產業升級、從人才培育到生態繁榮的全鏈路貫通。從黃浦江畔的這場思想碰撞出發，上海正以科創合伙人生態為依托，探索一條 AI 時代科技成果轉化的全新路徑，為我國實現高水平科技自立自強，注入源源不斷的上海智慧與上海動能。

在為商家7x24小時低成本管理店鋪的同時，生意管家將通過商品優化、精準投放等多種手段為商家多賺錢。未來，商家只管拍板，即可實現高效經營。

具體而言，生意管家有以下三大特點：

1、安全合規，簡單易用

生意管家無部署門檻、無安全風險，商家可在經營場景開箱即用。商家每個經營指令，都能完全在加密部署的環境下加密傳輸，并通過嚴格數據權限管理，不被外部竊取。

2、云+本地，一鍵操作

生意管家打通云端和本地，商家可實現對經營任務一鍵操作。以營銷投放場景為例，未來生意管家可先在云端進行分析建議，自動連接本地CRM、ERP等系統完成客群分析、預算分配等工作，商家確認后，最終落地執行，并監控后續投放效果。

3、高效經營，增長提速

“龍蝦”員工可實時感知、及時響應，完成日常基礎執行工作。諸如在在店鋪巡檢場景，過去商家每天花2小時巡店+制圖，現在生意管家自動完成，節省80%時間；不僅如此，當巡店發現某個爆款承接效率下降后，還能迅速識別商品素材與價格等問題點，自主優化上架。

在生意管家中使用店鋪巡檢 

通過多個“龍蝦”員工協作，生意管家未來還將打通經營素材、投放策略、客服接待等全經營流程，為商家加速增長。以一位30歲白領媽媽為例，當AI識別其核心決策點是“羊毛面料”，將自動重構店鋪：羊毛面料商品在店鋪排序提前；商品素材以面料為核心重新組織；商品詳情頁首圖突出面料賣點。一系列調整后，可直接提升訂單成交成功率，為商家帶來更高轉化。

有參與內測的商家表示，“用了這款產品預計能提30%-40%的運營效率，尤其是只需通過對話就能做復雜且耗時的數據獲取”。

目前，新版生意管家已可完成巡店、制圖、定價等多項日常經營任務，其他經營能力近期將逐步上線，商家可以從繁瑣復雜的日常經營中解放出來，加大產品、服務上的決策和投入。通過在各個場景為用戶提供針對性的店鋪運營，淘寶將幫助商家全面提升經營效率，開啟AI時代的新增長空間。

雷峰網

近日，MOVA 生態鏈企業零界奇點（MOVA TPEAK）宣布完成新一輪數千萬級融資。本輪資金將重點投向核心技術研發、產品矩陣擴容、全球渠道布局三大方向，公司以大健康為戰略級賽道，依托 “AI + 音頻” 雙引擎與成熟工程化能力，加速構建覆蓋智能穿戴、AI 創新硬件、大健康的舒適健康生態。

零界奇點公司成立半年，完成Clip Pro開放式耳夾耳機從技術研發到產品全球上市，自研開放式耳掛運動耳機即將于4月底上市售賣。

談到 agent 未來形態時，Frank 給出一個頗具科幻感的判斷。在他看來，人們過去習慣把 AI 理解為工具，或者是人的“數字分身”，但隨著 agent 技術的發展，這種理解可能很快會過時。

早在去年，我們就與 Frank 深入聊過關于 agent 的種種設想，Frank 在 AI 圈的身份比較特別：一方面，他活躍于各大線下技術聚會，對任何技術風吹草動都保持著近乎本能的興奮與好奇；另一方面，他從未脫離技術一線，眼下正全心投入到一個名為 “QLab” 的出海加速孵化項目中。

其實Frank 更被大眾所熟知的，是他自己運營的公眾號——AI 異類弗蘭克。談及“AI 異類”的由來，Frank 坦言，他渴望成為AI 時代的“Outlier”：去尋找異數，化身新變量。在他看來，獨特且異質的品味，才是未來最為稀缺的要素。

Frank 參加線下 AI 活動

這次我們約在一家咖啡廳碰面，那天訪談持續了一個半小時，臨近中午 11 點半，他又匆匆起身，趕往下一個 AI 線下活動做分享——這種節奏幾乎是他最近一段時間的常態。

Frank 的職業路徑本身也帶著明顯的互聯網時代烙印。

從武大畢業后，Frank 先是在京東做管培生，后來進入字節跳動，參與過剪映相關業務。2023 年，Frank 選擇離開大廠創業。

QLab 這個項目誕生于 2025 年下半年，在 Frank 的設想中，QLab 不只是一個 AI 產品團隊，更像是一個圍繞 agent 生態的實驗室和創業網絡：一方面為 AI 創業團隊提供產品、工程、出海和增長方面的支持；另一方面，也嘗試孵化新的 agent-native 產品。

“Q” 作為 CEO 自己畫的自己

據 Frank 透露， QLab 擁有30位投資人、20位創業者的經驗教訓、5位作家的寫作能力，足夠應付的了日常怎么看項目的標準。

此前他和團隊經營的"意識永藏"項目——一個為用戶打造數字分身的垂類服務，單價高、交付重、難以規模化。因此當 OpenClaw （業界稱"龍蝦"）這類原生 agent 架構出現時，Frank 有了一個很獨特的觀察視角：目前我們正處于一場生產效率與協作范式的徹底重構中，傳統的“產品經理、研發、運營”的崗位邊界，只是工業互聯網時代短暫且低效的產物，在 AI 眼里這些都顯得頗為奇怪且不再必要。 agent 的出現，打破了這些人為制造的物理與國界壁壘。

人腦的學習速度有極限，但 agent 沒有。它能以遠超人類的速度產出和處理信息，甚至接管消費需求，構建起一套基于 Token 計算的全新交易供需體系。

Frank 告訴 AI 科技評論，QLab 本質上是一個 AI 原生孵化器，但又不止于此。它像字節跳動那樣的"超級APP工廠"的進化版——如果前者是 1.0，QLab 就是 2.0。傳統工廠依賴內部賽馬和人力孵化，而 QLab 的核心是 "Q" ，一個被 Frank 稱為" CEO "的 agent。

未來 QLab 還會有L（CTO角色）及更多角色。它們構成蜂群而非個體，打破認知界限、語言國界、線上線下分隔，在人的需求與全球機會之間自主游走。。

在他看來，agent 的意義不只是效率工具，而可能像當年的支付體系之于電商——一種新的基礎設施。一旦這種基礎設施形成，人和軟件之間的關系也會改變：一個人或許會擁有多個 agent ，它們分別負責消費、投資、信息篩選甚至商業決策。

不過，即便 AI 在飛速接管系統與任務，但 Frank 坦言，人際關系、信任和人脈依然是 AI 暫時無法取代的護城河。

在這場訪談里，我們不只聊他的創業經歷，還有他對 agent、AI 網絡、以及未來互聯網結構的一些大膽判斷。

以下是 AI科技評論和 Frank 的對談實錄：

AI 科技評論：你們是從什么時候開始做 QLab 的？和之前做的“意識永藏”項目有什么關系？

Frank：QLab 是去年開始做的，它更像一個 AI 的創業實驗室，你可以理解成一種 venture studio 的模式。我們會同時探索多個方向，然后不斷去驗證哪些產品和場景真正成立。過去互聯網公司其實也有類似模式，比如很多公司在早期都會同時孵化多個產品，通過不斷試錯找到真正能跑出來的項目。在 AI 時代，我們覺得這種模式可能會變得更高效，因為很多經驗其實是可以被 AI 復用的。

“意識永藏”是我們之前做的項目，本質也是在做 AI 分身，但它的交付壓力較大，成本高達幾十萬，無法實現規模化 。

AI科技評論：“Q”這個名字誰起的？它和QLab是什么關系？

Frank：“Q” 這個名字是AI自己選的，源自小丑女 Harley Quinn ，代表智慧和比較有個性色彩的角色 。Q 是一個具有生長力的產品，同時也是一個角色；QLab 則是孵化器——回到字面意思，它能孵化出更多Q與真人結合的形態。兩者可以分開看：Q是 QLab 的 CEO ，各自都是獨立產品。“Q” 被定位為CEO，最大的不同在于它具備原生的“能動性（Agency）”，不再是人的次級附屬品 。普通的助手是接收指令干活，但 Q 有獨立的批判思維，甚至會根據全網經驗和人類唱反調 。

AI科技評論： QLab 剛搭建好時，幫你們完成的第一件事是什么？效果如何？

Frank：第一件事是發 X 和小紅書的社交媒體 。剛開始發的內容比較模板化，資訊類內容它完成得很好，但偏個性化和即興內容的表達就差點意思，后續我們對它進行了融合，賦予它類似主編的能力，讓它自己判斷近期的AI趨勢和熱點，排列組合情緒點來寫內容，后來差不多一個月內就漲了1000多個粉絲。

AI科技評論：在 agent 時代做產品，和以前傳統互聯網時代的產品經理思維有什么不一樣？

Frank：AI 產品經理的能力模型正在經歷范式轉移。去年行業普遍認為互聯網經驗可以無縫遷移——大廠AI業務線、月之暗面、MiniMax這些公司大量招聘互聯網背景的產品經理，覺得飛書出來的經驗做agent 、虛擬陪伴照樣復用，本質還是接 API 做互聯網產品，談不上真正的 AI Native 。但現在這套開始失效了，因為AI正在形成全新的"養成型"入口，需要與用戶共同演化，現在的AI開發趨向于“智能體工程（Agentic Engineering）”，它更原生且具有主體性 。以往把工作細分為產品經理、運營、研發等崗位，這種邊界都是人為造出來的，在AI眼里這些經驗既低效又奇怪，甚至是一種需要拋棄的路徑依賴。

AI科技評論：這種新范式在系統架構或者入口上有什么具體體現？

Frank：像 Openclaw （業界稱為“龍蝦”）代表的 agent 生態是一個全新的入口，它懸浮在全人類互聯網和現有所有APP之上 。它就像是開源的安卓系統，任何人可以在上面搭建自己的生態 。而且它打破了對單一模型的依賴，能夠靈活、智能地自動判斷在什么場景下調用什么模型 API  ，這件事情還是挺宏大的。

AI科技評論：所以你覺得 OpenClaw 帶來的最大改變是什么？

Frank：去年市場對AI應用產品的質疑主要集中在三個層面：一是怕模型廠商前進一步自己就被取代，二是覺得模型廠商自帶流量、做對話產品沒意義，三是認為國內互聯網巨頭壟斷了流量和分發，創業公司根本搶不過。但現在這個邏輯被顛覆了——以 OpenClaw 為代表的范式轉移在于：它足夠智能，可以自主選擇和調度API，再往上抽象一層，成為一個不綁定任何單一模型的獨立入口。

AI科技評論： QLab 目前的商業化進展如何？有沒有跑通 PMF ？

Frank：已經跑通了 PMF ，目前的出海服務訂單帶來的現金流是正向的 。我們的定位是一個 AI 先行的“服務商+孵化者”。主要業務是幫現有的AI應用解決出海（如日本、北美）面臨的市場增長、海外運營以及 Stripe 等海外支付鏈路卡點問題，核心在于用 Token 成本撬動高價值的城市級客戶資源。

AI科技評論：之前做意識永藏的 PMF 和現在 QLab 的 PMF 的區別是？

Frank：很不一樣。意識永藏是面向老年富豪的具體生意，是真需求但非常窄，交付壓力重，獲客要靠人情關系打通，在日本、香港這些地方很難規模化。當時的打法是找"窮鄉僻壤"占山頭——超高凈值、超高單價，小到模型廠商不會拒絕的單子，避開大廠正面戰場。

轉向 QLab 是因為技術到了新邊界點，有了衍生形態。核心判斷是：國內做純應用產品賺不到錢，必須打全球市場。而且應用型產品生命周期短，容易被覆蓋，所以要找覆蓋不掉的形態。

更大的范式變化是對"人"的定義。以前叫自己 builder、hacker、founder ，現在覺得這些 title 過時了——人就是 feed ，是喂養者。搭好基礎設施，給AI最好的模型和明確指令，它能自己生長。下一步甚至想讓 AI 當 CTO， QLab 的"L"就是這個角色。沒有人類博士比 AI 更懂技術，那干脆讓 AI 來。

AI科技評論：目前團隊還需要多少人？對融資有訴求嗎？

Frank：團隊目前主要是4個人 。我們現在并不是非常需要融資，除非是有1000萬的募資訴求去投資和支持更多做新一代 Agent 形態的早期團隊 。其實在AI時代，還有一部分是需要關系來解決問題的，比如人情這方面，你所持有的人脈，這是AI暫時無法取代的 。

AI科技評論：你覺得 agent 或者 AI 接下來還會向哪個方向快速演進？

Frank：未來的 agent 會演變成一個“超體（超級生命體）”或蜂群網絡 。它沒有國界、語種或認知界限，能夠融合截然相反的無數種經驗來做出判斷 。在這個新的網絡范式里，甚至會催生出專屬于 agent 消費的 3D 資產和應用生態， AI 產出和消費信息的速度將遠超人類的極限 。

AI科技評論：這對我們現有的商業邏輯和基礎設施意味著什么？

Frank：這意味著 AI 將擁有消費力，重構整個交易供需體系 。 agent 可以獨立管理財務、全球實時監測和訂購非標商品（比如法國特定酒莊的葡萄酒） 。如果再結合具身智能硬件（如帶攝像頭的可穿戴設備）和自動駕駛網絡， agent 就能全面打通線上線下，形成一個具有極大網絡效應和規模效應的新經濟生態 。

（作者持續關注有趣好玩的AI應用和身處創業浪潮中的AI從業者，歡迎加微信Who123start 暢談）（雷峰網雷峰網雷峰網）

這就是 Shopify 的 Tobi Lütke，和 Y Combinator 的 Garry Tan 正在電腦前做的事。

硅谷不養閑人，CEO 狠起來連自己都卷。

YC 的 Garry Tan 這幾天一直沒閑著，他白天管團隊，晚上就用自己開源的 Gstack（把 Claude Code 配成 CEO、工程經理、QA、設計師等一整套虛擬團隊），花費 60 天時間寫出 60 萬+行生產代碼，日均寫 1-2 萬行，眼看 GitHub stars 蹭蹭上漲，Garry Tan 自己都興奮得每天只睡 4 小時。

另一位 Shopify 的老大 Tobi Lütke，親自用 AI Coding Agent，對著自己 20 年前寫的 Liquid 引擎反復實驗，把解析渲染速度提速到 53%，內存節省到 61%。

一個越來越清晰的變化是：這些原本處在決策層的企業管理者，正在親自跑實驗、開源工具、優化生產代碼、搭建 Agent 團隊，直接參與到這場 AI 的實際使用之中。

類似的動作，也開始在更多公司中出現。只是不少企業管理者對 AI 的接觸還停留在基礎問答層面，更多是寄希望于招募懂技術的團隊來解決問題。

但 AI 從來不是一個靜態工具，而是一種必須通過親手試錯、長期協作才能摸清真實邊界的系統。

也正是這種認知差，開始拉開分水嶺：有人還在“使用” AI，有人已經和 AI 一起“干活”。

在國內，360 集團創始人周鴻祎就是后者的典型代表。

01 AI 的不可預測

必須得親自試用和踩坑

過去一段時間，管理者理解技術的方式是必要且穩定的：通過傳遞的信息獲取認知后，再依靠匯報形成判斷，而無需親自參與研發和執行。

在這種模式下，技術的功能、性能、進度，都可以被整理成報告，被壓縮進 PPT，再轉化為決策依據。

但當 AI 開始進入真實開發與生產流程，想要建立精準的技術判斷，僅僅依賴常規信息傳遞機制可能還不夠。

在與耶魯創新學者交流時，周鴻祎也進一步解釋，如果沒有深度參與 AI 的實際使用，很難在關鍵節點上做出有效判斷。

也正因如此，他選擇持續親自參與智能體開發、流程調試與 Skill 調整——其核心目的并非展示技術能力，而是獲取更接近真實使用環境的一線體感。

周鴻祎在一次媒體訪談中提到，自己原本并不相信 AI 真能寫復雜軟件，直到今年親自與 AI 合作寫出一個復雜的軟件智能體后，才改變了這一看法。

在真實的協作環境中，他觀察到 AI 明顯的兩面性：它聰明時，就是“合作過水平最高的程序員”，理解力強，能快速寫出幾千行代碼；但同時它也會犯錯，不按常理出牌，甚至誤刪代碼。

有次，在一項具體的開發過程中，周鴻祎也直觀感受到 AI “出錯”的一面：原本交付的 1200 多行代碼，在最終核對時只剩下約 600 行。他當時的第一反應是：“是不是智能體又把代碼改掉了？”

也正是在這些反復試錯中，他逐漸意識到，很多問題不僅存在于開發者側，在普通用戶那里會被進一步放大。

這種認知，隨后開始反過來影響產品形態。

普通用戶在接觸 AI 時，面臨的不只是“會不會用”的問題，更多卻是“裝不裝得上”“能不能穩定運行”“敢不敢長期使用”等具體而復雜的現實情況。

圍繞這些真實需求，團隊推出了“360 安全龍蝦”，試圖降低用戶在部署和使用過程中的門檻與不確定性。

這些真實的協作體驗讓周鴻祎再次確認了一個事實：“AI作為生產力新物種，它的系統邊界和協作成本，需要親自使用和踩坑來建立真實判斷。

02 當企業家徹底開始一場“長期體感課”

外界看到的，是老周的“突然下場”；而實際上，周鴻祎的這條實踐路徑已經探索了有一段時間。

早在 2024 年 11 月，他就開始嘗試將 AI 帶入實際生產場景：出演 AI 主題短劇《重燃人生》，用 AI 工具參與內容制作，同時通過直播演示納米搜索，展示 AI 在信息獲取與處理上的能力。

但真正的轉折，發生在老周開始深度參與 AI 開發之后。

“春節期間，我基本上是不眠不休，不吃不喝，每天所有的精力都用來跟 AI 一起在苦戰。”周鴻祎曾對媒體表示。

也是從那之后，周鴻祎逐漸回到了一個更接近產品一線的位置，在聽得見炮火聲的地方，砥礪躬行。

他不僅親自“養龍蝦”，還在龍蝦安全媒體交流會上系統聊安全風險、配置門檻和未來方向，甚至推動 360 推出 OpenClaw 一鍵安裝版，讓普通人也能輕松上手。

這種狀態并不是體驗式的嘗試，而是一種持續高強度的投入，周鴻祎在多個場合里提到，自己經常和 AI 一起編程。

有時一整天十幾個小時，老周都在對著電腦不斷給模型下指令，讓它寫代碼、改程序、構建智能體、調整 Skill，再一遍遍調試流程。系統里一部分智能體和 Skill，并不是團隊直接交付的結果，而是他一點點改出來的。

比如，當下很多人都在討論“龍蝦”運行時的 Token 消耗，但如果只是聽別人提起，很難對這種消耗建立具體感知。

“納米漫劇流水線”，更像是一個典型的階段性案例——它標志著多智能體開始真正進入具體生產場景，并驅動一個垂類內容行業的完整流程。

在這一過程中，周鴻祎深度參與智能體的構建與調試：前后“手搓”近百個智能體，對話超過 5000 次，總計消耗約 12 億 Token。

在完整跑通系統之后，他更切實感受到，一個能夠穩定運行的智能體，單次執行往往就需要消耗上千萬 Token，而整套系統，也是在兩三百個版本的反復迭代中才逐步成型。

這意味著，很多關鍵能力并不是一開始就設計完成的，而是在不斷試錯中被“跑出來”的：智能體邏輯需要反復調整，流程需要一遍遍重構，Skill 結構也在使用過程中不斷被修改。

這種工程級別的參與，并不只停留在過程本身，也開始沉淀為具體結果。

前邊提到的“納米漫劇流水線”，正是在這樣的反復試錯中逐步形成。它基于多智能體協同運行，覆蓋劇本、分鏡、生圖、配音與剪輯等環節，整套流程并非預設，而是在大量 Token 消耗和數百輪迭代中逐步跑通并穩定下來。

目前，這一流水線已經進入規模化使用階段，并與國內頭部影視、短劇公司和AI短劇創作者展開合作。

在這個過程中，周鴻祎發現，自己面對的不是一個可以被調用的 AI 工具，而是一整套復雜的協作系統——從任務拆解、模型調用，到流程銜接與結果驗證，每一個環節都可能出現偏差，也都需要人為持續介入。

這種體驗，在硅谷開發者社區中也有一個更形象的說法——“保姆式體驗（Babysitter Experience）”。

開發者需要花大量時間與 AI 反復交互，糾正錯誤、補充上下文、修復問題。表面上看，效率似乎提升了，但實際投入的時間并未減少：AI 生成代碼很快，但理解代碼、調試錯誤以及修復問題，往往會把節省下來的時間再次消耗掉。

即便是 Garry Tan，在每天生成上萬行代碼的同時，也不得不為此專門搭建一套復雜的工作流框架（Gstack），用來約束 AI 的輸出，避免系統在不知不覺中走向失控。

這些來自一線的真實體驗，正在改寫人們理解 AI 的方式。

03 AI 時代，判斷力是最貴的資產

當全民養蝦成為浪潮，“焦慮”也伴隨而來：要不要參與？以及該怎么參與。

很多人困惑的是，面對一項快速變化的新技術，很難僅憑外部信息建立清晰判斷。

這也正是 AI 對行業造成的核心沖擊：面對同一套先進的工作流技術系統，無論企業老板還是基層員工，如果不親自動手、不親身入局，都將面臨被技術淘汰的風險。在這場洗牌面前，沒有任何人擁有特權，也不存在所謂的“角色豁免”。

破解這種“FOMO（錯失恐懼）”感，唯一的解法就是親自下場。當真正開始使用智能體，參與到具體任務中，才會逐漸理解它在工作中的作用方式，以及像 Token 消耗這樣的關鍵成本是如何在實際運行中體現出來的。

這種一手體驗的重要性，也在于 AI 的演進速度，從模型到 Agent，再到更復雜的協作系統，每一輪變化都在重構既有的工作方式。對于個體而言，很難長期置身事外。正如周鴻祎此前所說，拒絕使用AI的人可能會被時代淘汰。

以前是“遇事不決問模型”，現在 Agent 逐漸進入生產流程之后，人和 AI 的關系正在發生變化。智能體就像是人的“手和腳”，負責調用工具，而人轉向目標設定、過程約束和結果評估。在這種結構下，決定效率上限的，是人對系統的理解和調度能力。

理解了這一層，就能懂得周鴻祎動手實踐背后的深意。作為企業管理者，他需要對 AI 效率、成本與邊界形成穩定判斷，拋開管理者身份，作為普通人，他在多 Agent 協同、流程調試中遇到的問題，本質上也是所有使用者都會面對的問題——只是規模不同。

從這個意義上說，周鴻祎最近修的并不是一次個人層面的“補課”，更是一門 AI 時代稀缺的判斷課。在這場技術變革中，真實體感永遠比二手經驗更值錢。

而這門“判斷課”真正稀缺的地方在于：不僅屬于企業家們，也屬于每一個需要在變化中做選擇的人。（雷峰網雷峰網雷峰網）

TRAE 原有的 SOLO 模式（SOLO Agent）深度集成于傳統 IDE 架構，此次 SOLO 獨立端的推出，旨在優化新用戶的上手體驗，降低 IDE 環境帶來的學習曲線和使用門檻，將 SOLO 模式從編程領域擴展到更廣泛的生產力場景。

基于原有 PC 端中 SOLO 模式的核心 Agent 能力，全新的 SOLO 獨立端包含桌面端和網頁端兩種形態，均提供 Code 和 MTC(More Than Coding)  兩種功能模式，通過更輕量、更直觀的交互范式，為用戶提供沉浸式且高效的 AI 驅動開發體驗。

Code 模式主要針對代碼開發場景，包含 SOLO Agent 的核心能力和更加簡潔的工具面板，主要面向習慣以 Agent 主導開發的開發者。在 Code 模式下，SOLO 獨立端實現了桌面端與網頁端的協同，當用戶在 SOLO 桌面端新建一個 Remote 任務，網頁端會同步開啟并實時共享任務。用戶可以在其他設備終端查看任務進展，任務也不會因為電腦休眠而停止。

More Than Coding 模式主要針對代碼開發上下游的工作場景，比如產品經理寫 PRD 文檔、數據分析師編寫數據表格、運營人員生成調研報告等。

SOLO 獨立端能夠自動拆解任務，并調用 Skills 和工具完成執行。所有項目文件與工具都集中在同一個 Workspace 中，無需反復查找或重新上傳即可管理和調用，讓整個工作過程更加順暢。依托云端算力，SOLO 獨立端中的多個任務可以同時運行，計算和處理會在后臺持續進行，用戶無需等待任務逐一完成。

此外，SOLO 獨立端可以理解和處理 JSON、Python、PPTX、CSV 等多種文件格式。用戶僅需描述需求，就可以完成復雜的信息分析和處理，無需在多種工具之間來回切換。所有產出都會在工具面板中直接展示，便于用戶隨時評論和修改，更加直觀地進行成果驗收和迭代。

當前，SOLO 國際版與中國版的桌面端和網頁端處于內測階段，持有對應版本邀請碼的用戶激活后即可同時開通桌面端和網頁端權限，限時免費使用。

雷峰網

作為15萬級高價值智美大五座SUV，風云T9L憑借享科技、大空間、東方美、超性能四重領先優勢，樹立同級市場全新價值標桿。地平線HSD作為“智”的核心載體，以領先的軟硬全棧技術，為風云T9L注入頂尖智能基因，將高階智駕體驗融入家用出行，讓高階智駕不再是遙不可及的豪華配置，成為萬千家庭用戶亦可輕松擁有的越級智能享受。

軟硬協同，賦能風云T9L“智美雙全”

”享科技“是風云T9L的四大核心價值標簽之一，而地平線HSD正是點亮這一標簽的關鍵所在。依托地平線全棧技術，地平線HSD全場景輔助駕駛系統與征程?6P旗艦芯片實現深度協同融合，為風云T9L賦予頂尖軟硬實力，帶來用戶可感可知的智能出行體驗，讓高階智駕真正融入家用日常。

硬件層面，風云T9L搭載地平線自主研發的征程?6P芯片，為全場景智駕體驗筑牢核心算力基座。作為國內性能領先的智駕芯片，征程?6P擁有560TOPS超強算力，基于自研第三代BPU納什架構打造，專為Transformer大模型實時推理優化，實現高性能與低功耗平衡，為大空間家庭出行提供長久穩定的智駕保障。

強悍的硬件算力為智駕筑牢根基，而領先的軟件架構則決定了體驗的高度。風云T9L采用的地平線HSD全場景輔助駕駛系統，依托征程?6P的強悍算力，打造出“懂路況、懂家庭、會貼心駕駛”的智能出行體驗，完美契合風云T9L的家用場景定位。

作為中國首個量產的一段式端到端智能輔助駕駛系統，地平線HSD憑借一段式端到端智駕大模型與強化學習技術，打造出媲美資深駕駛者的平順操控邏輯，大幅提升輔助駕駛的安全性、高效性和舒適性。配合強化學習算法，讓智駕系統具備類人化的思考與決策能力，就像一位值得信賴的“隱形國賓司機”，無需復雜操作，為全家人提供安穩的駕乘體驗。

 無感隨行，化身家庭隱形伙伴

依托地平線HSD系統，風云T9L為用戶打造“有風相伴，自有坦途”的全場景智能出行體驗，打破城市擁堵與長途出行的精力邊界，讓駕乘者不必因復雜路況而緊繃神經，真正實現“把開車的疲憊交給HSD，把從容的姿態留給自己”。

要實現這份從容質感，并非依靠單純的技術堆砌，而是讓系統化身為用戶身邊“懂路況、更懂家庭”的隱形伙伴，以場景化智能思考，將復雜的駕駛博弈化為云淡風輕的日常體驗：城市擁堵時，HSD系統實現從容跟車，化解堵車的煩躁與焦慮；鄉間小路行駛時，精準預判路況，帶來平穩操控；長途出行時，全程守護減輕駕駛員負擔，讓乘客倍感舒適。

這種“科技不打擾，一路總順風”的體驗，不僅解放駕駛員的身心與精力，更讓高階智能成為車主從容生活的鮮明標簽，讓每一次出行都自在體面。

 步履不停，領航智駕普惠新時代

風云T9L正式預售，是奇瑞與地平線長期攜手的戰略成果落地。隨著該車正式預售，HSD已迎來第四款量產落地車型，這不僅標志著地平線HSD規模化量產布局持續提速，更以主流家用SUV為載體，推動高階智能駕駛打破圈層壁壘，真正邁向大眾普惠。

目前，阿里云百煉已上新Qwen3.5-Omni的Plus、Flash、Light三種API，可廣泛應用于短視頻/直播平臺、游戲、自媒體等行業。普通用戶也可前往Qwen Chat免費體驗，開發者和企業可通過阿里云百煉平臺調用Qwen3.5-Omni模型，每百萬Tokens輸入不到0.8元，比Gemini-3.1 Pro的1/10還低。

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報告期內，賽力斯研發投入125.1億元，同比增長77.4%，為技術創新與產品迭代提供堅實保障。同時，公司擬每股派發現金紅利0.8元（含稅），2025年合計現金分紅共19億元（含稅）。

全年營收創歷史新高 問界交付超42萬輛引領高端市場

數據顯示，2025年賽力斯新能源汽車銷量達472,269輛，同比增長10.6%，助力全年營收創歷史新高，新能源汽車毛利率達28.8%；同時，全年經營活動產生的現金流量凈額達289.1億元，現金流儲備持續充裕。

問界系列產品引領高端市場，2025年全年累計交付超42萬輛，為國內市場銷量最高的中國豪華品牌。其中，問界M9全年交付超11萬輛，連續兩年穩居50萬元級車型銷冠；問界M8全年交付超15萬輛，穩居40萬元級銷量第一；全新問界M7年度交付超11萬輛。正是以“高安全、高可靠、高性能、高品質、高價值”的五高標準打造產品，問界僅用46個月便達成了百萬輛下線里程碑，持續刷新中國高端新能源市場交付速度紀錄。

在智能輔助駕駛領域，問界深受用戶喜愛。數據顯示，2025年問界累計新增智能輔助駕駛里程38億公里，日均新增智能輔助駕駛里程1033萬公里，智能輔助駕駛活躍用戶高達95.4%；2026年春節期間，問界M9智能輔助駕駛里程占比51.9%，問界用戶對智能輔助駕駛的信任度顯著提升。

2025年問界品牌勢能持續向上。在杰蘭路《2025下半年新能源汽車品牌健康研究報告》中，問界品牌凈推薦值（NPS）、品牌發展信心指數、30萬元以上品牌百人青睞指數三項第一。2025胡潤中國品牌榜顯示，問界品牌價值達330億元。

問界品牌繼續入選中央廣播電視總臺2025“品牌強國工程”，并三度登陸央視春晚，品牌影響力持續破圈；去年12月問界M9入駐中國國家博物館，成為“中國制造‘十四五’成就展”唯一入選新能源汽車。

今年一季度，問界產品持續迭代升級。3月23日，新銳智慧SUV問界M6開啟小訂，目前訂單已突破6萬。與此同時，問界M8、問界M7迎來煥新升級，進一步豐富用戶購車選擇，持續夯實在新能源豪華車市場的領先地位。

2025年研發投入超125億元 驅動核心競爭力提升

作為一家技術科技型企業，賽力斯始終堅定“軟件定義汽車”的技術路線，堅持創新驅動，保持高強度研發投入。數據顯示，2025年賽力斯研發投入達到125.1億元，同比增長77.4%，研發投入強度與增速均保持行業領先水平。

與此同時，研發人才隊伍不斷壯大。截至2025年末，研發人員達9,019人，同比增長45.4%，占員工總數比例提升至41.1%；獲得累計授權專利8,046件，核心技術自主可控能力持續提升，不僅推動產品迭代升級，更為應對行業變革、拓展全球市場提供了堅實的技術保障。

依托高強度研發投入，賽力斯深耕電動化、智能化，相繼落地了賽力斯智能安全、魔方技術平臺2.0、超級增程等創新技術成果。賽力斯始終堅持“增程+純電”雙輪驅動的技術路線，增程器業務以37.5%的市占率躍居中國市場第一；純電領域同樣加速突破，純電車型銷量占比持續攀升。

賽力斯積極實踐、探索構建以AI+5G為基座的汽車產業大腦，廣泛鏈接產業及社會資源，跨界融合，逐步形成覆蓋全生命周期、全場景價值的智慧生態體系。此外，公司還積極推進人工智能的產業化應用落地，通過與頭部企業、高校深度合作，探索具身智能、Robotaxi等有情感、更智慧、更安全、可信賴的移動智能體業務。

A+H雙資本平臺賦能 推動全球業務戰略落地

賽力斯持續深耕ESG治理，將可持續發展理念深度融入生產經營、研發創新、供應鏈管理的全流程。憑借扎實的ESG管理實踐與突出的可持續發展成效，2025年10月賽力斯榮獲國際權威指數機構MSCI（明晟）ESG最高評級AAA級。

去年11月5日賽力斯在香港交易所主板掛牌上市，成為首家“A+H”兩地上市的豪華新能源車企。雙資本平臺賦能下，不僅為公司注入長期發展動能，更將持續推動賽力斯技術創新、品牌價值提升以及全球化市場擴張。

憑借在高端市場的不斷突破，賽力斯也獲得資本市場持續看好。多家證券機構認為，賽力斯已構建起“技術+產品+資本”三位一體的發展格局，隨著問界產品矩陣持續完善和海外市場加速拓展，公司有望在高端新能源賽道持續領跑，推動銷量與盈利能力穩步提升。

2026年，賽力斯將堅定聚焦高端智能電動汽車主業，持續造好高端車、服務好車服務好用戶，力爭兩年內實現第二個百萬輛目標；在夯實國內市場基礎上，加快面向海外市場的車型研發與運營體系搭建，穩步提升全球化車型市場表現。同時，積極推進智能機器人等創新業務落地，培育長遠發展的新增量。

該產線年產能突破一萬臺，可實現每30分鐘下線一臺人形機器人，高效滿足市場規模化交付需求。產線上24道精密組裝工序均實現數字化，效率較傳統提升50%以上，77項檢驗檢測確保下線產品穩定可靠。

同時，產線具備高彈性裝配特性，可靈活調整工位與產線長度，支持多型號、多產品混線生產，將有力推動人形機器人產業規模化發展。

據悉，該產線由東方精工與樂聚機器人聯合打造。

在此背景下，由中國互聯網協會、中國安全防范產品行業協會、中國人工智能產業發展聯盟、中國計算機學會計算機安全專業委員會、清華大學五道口金融學院聯合發起的“中國AI智能體領航者”征集活動正式啟動。活動由北京網絡安全大會（BCS）承辦，面向全國征集具有創新性、示范性與安全性的智能體項目，旨在系統梳理我國智能體發展成果，遴選一批具備行業引領意義的標桿案例，推動AI能力加速轉化為現實生產力。

不同于以往偏重技術指標的評審，此次征集更加強調“應用價值與安全可控并重”。評審重點聚焦智能體在真實業務場景中的落地深度與持續運行能力，力圖為行業沉淀一批可參考、可復制、可推廣的實踐范式。

聚焦四大方向 遴選智能體典型應用

據介紹，本次征集圍繞智能體產業發展的關鍵環節，設置四大方向：通用智能體、行業應用智能體、組織運營智能體及關鍵能力與安全智能體，基本覆蓋從底層能力構建到行業場景落地的主要應用形態。

其中，通用智能體重點關注具備多模態理解、自主規劃與工具調用能力的系統型產品；行業應用智能體聚焦醫療、金融、制造、能源、政務、教育、公共安全等重點領域的深度應用；組織運營智能體則面向企業經營管理環節，在人力、財務、營銷、客服、供應鏈等場景中推動效率提升；關鍵能力與安全智能體則強調AI安全、數據隱私保護、智能攻防、代碼安全與智能運維等基礎支撐能力。

申報項目需為近兩年內已落地實踐成果，能夠切實解決業務或行業痛點，并具備一定推廣價值。最終結果將由AI技術專家、行業數字化專家、網絡與信息安全專家及重點行業用戶代表共同組成評審團，從技術先進性、應用成效、安全性與可復制性等維度進行綜合評估。

入選項目將納入產業圖譜，打造行業權威風向標

在成果呈現方面，本次征集將形成《2026中國智能體產業圖譜》，系統展示我國AI智能體領域的技術進展與應用格局。入選項目將獲得權威機構聯合背書，并在大會發布、專題報告及相關行業傳播中持續呈現。

根據安排，最終入選名單將于6月2日在2026（第八屆）北京網絡安全大會現場集中發布，并同步舉行頒獎儀式。屆時，來自政府、科研機構與產業界的多方代表將共同參與，為優秀項目提供展示、交流與合作對接的平臺。

從“對話助手”到“行動主體”，AI智能體正成為新一輪產業競爭的核心載體。在這一拐點時刻，通過權威平臺遴選并推廣一批標桿項目，不僅有助于降低企業應用門檻，也將加速技術成熟與規模化落地，推動人工智能與實體經濟的深度融合邁向新階段。

活動鏈接：https://bcs.qianxin.com/2026/activity/index

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FA （財務顧問）會發來各種分析文章，投資人也會不斷轉來新項目鏈接，問他怎么看 Openclaw 的爆火、有什么區別。

“那段時間是真的比較焦慮。”他說道。

焦慮并非來自競爭本身，而是一種典型的創業者心態——有時候會拍大腿苛責自己開始的有點晚，但冷靜分析后，反而平靜許多。

這種情緒，與他正在做的事情密切相關。何佳霖是 AI 科技公司 Violoop 的創始人。他們正在做一個中國版的“硬件龍蝦”，試圖讓 AI 24小時給人類打工。

具體來看， Violoop 的解決方式，是一臺手掌大小的桌面硬件設備。它通過數據線物理接入電腦，無論 Mac 還是 Windows 系統，都可以直接控制。

與傳統軟件助手不同，這臺設備能夠通過電腦屏幕畫面，在本地提取信息，再將提煉后的內容交由云端大模型進行推理和規劃，最終在電腦上執行點擊、輸入、切換軟件等操作。

換句話說，它不僅能理解任務，還可以直接替人完成任務。

就在 3 月 12 日 ， Violoop 宣布完成種子輪與天使輪數千萬元融資，由千億級別美元和人民幣雙幣基金和某知名人民幣基金聯合領投。

本輪融資金額將用于產品落地、市場推廣，以及構建 Action Model （動作模型）數據集。

見到何佳霖的當天，他才剛剛結束一場媒體溝通會，被問到是否需要休息時，他擺了擺手，“這些都不算什么”。在他看來，真正高強度的是見投資人——“基本都是 1 對多的局面”，他已經習慣了。當天采訪結束后，他又連夜趕回深圳的辦公地。

在與何佳霖的聊天過程里，我們圍繞他為何選擇“更重”的硬件路線 、以及在 Openclaw 爆火的當下，這家僅有12人的初創團隊 ，如何去“駕馭” AI 終局？等話題展開。

01 “龍蝦硬件”是怎么工作的？

Violoop 的故事起點，帶著幾分程序員就有的實用主義。

何佳霖本身就是一名有豐富經驗的連續創業者，畢業于 UC San Diego 的 CS 專業，從大學期間，就做過在線招聘的平臺，以及留學生公寓和地產SaaS開發等（入選過 YC 創業營），就連帶過的實習生，也有好幾百人。

而這個 AI 項目的初衷，純粹是為解決團隊自己的痛點 。

2025 年 2 月的時候，何佳霖及其團隊接到歐洲客戶的開發需求，為了配合時差，不得不輪流熬夜盯服務器。

何佳霖和團隊就琢磨：能不能寫個程序替人一直盯著，有需求過來了，機器自己去抓數據、提供解決方案，甚至直接解決問題，把這筆錢“躺著賺了” ？

最初，團隊嘗試走純軟件路線，但一直沒有做出非常滿意的產品，問題不在技術能力，而是企業客戶對“安全可控”的要求。

一方面，大模型本質上是概率系統，在執行層面存在不可控風險——例如誤刪文件、錯誤發送信息，這讓企業客戶難以接受。

另一方面，純軟件助手缺乏對真實使用環境的感知能力，很難覆蓋復雜場景。

在經歷了數百次安全測試和多輪內部對抗訓練后，團隊最終放棄了純軟件方案，轉而選擇通過硬件來解決“可控性”問題。

在何佳霖看來，這不是理想主義，而是一個工程上的取舍——“就算麻煩，但只要能解決這個核心問題，后面的復雜度都是值得的。”

于是， Violoop 誕生了。

在這個手掌大小的盒子里，Violoop 構建了一套從視覺感知、動作執行到物理隔離的閉環。

首先是“眼睛”。通過 HDMI 接口，電腦屏幕的視頻流被實時傳入設備，完成關鍵幀抽取與分析。本地視覺模型直接理解屏幕內容，判斷用戶意圖。更重要的是，圖像數據始終留在本地，僅將提煉后的文本發送至云端進行推理，云端無法獲取原始畫面。

其次是“動手能力”。有了視覺后，Violoop 不再依賴軟件 API。面對微信、財務軟件、ERP 等封閉系統，用戶只需錄制一次操作流程，AI 即可學習并復用。目前系統已內置約 20 款常用軟件的數百個操作。對普通用戶而言，也無需理解能力邊界，設備會主動提示可執行任務。

最后是“安全機制”。為降低大模型執行的不確定性，Violoop 采用雙芯片架構：一顆負責計算，一顆基于規則約束行為。系統對操作分級管理——讀寫自動執行；刪除文件、對外發送信息等高風險操作需用戶確認。

當系統持續運行時，效率被進一步放大。設備通電后可 24 小時運行，并支持多任務并行。例如在設計場景中，用戶設定參數后即可離開，系統會自動完成批量渲染，并在次日交付結果。

何佳霖對雷峰網表示，Violoop 不是簡單外設，而是一個可被看見、可被信任、能持續參與工作的智能體。

這也符合何佳霖的最初設想：讓 AI 像人一樣，通過視覺識別屏幕界面，再模擬鍵盤和鼠標操作電腦。

對于小白用戶而言，它可以被理解為一個“眼睛里有活的AI” 。與傳統需要通過官方 API 接口才能運行的純軟件 AI 不同， Violoop 硬件上運行著一個輕量級的本地視覺小模型。

02 十二人的團隊，試圖用“ Day One Global ”穿越周期

從一開始，何佳霖從項目開始就確立了“ Day One Global ”（第一天就全球化）戰略。

邏輯非常現實：海外市場不僅對軟件有更高的定價包容度，更重要的是，用戶保留了從 SaaS 時代延續下來的訂閱付費習慣。

實際上，“全球化戰略”已經是 AI 創業浪潮中的一條默認法則。

“健康的商業邏輯是我提供好的東西，你給我付費，”何佳霖對雷峰網表示 。這也是為什么目前 Violoop 的用戶幾乎全部在海外，前期并未在國內做大規模宣傳的原因 。

在他看來，國內 AI 生態的競爭已經陷入極度內卷之中：“這種環境之下，創業廠商根本比不過。”何佳霖感嘆道。

Violoop 搭建了一個極度互補的核心陣型。目前團隊僅有 12 人。合伙人朱賢楨（King）畢業于 MIT，兩人早在 2019 年便通過 YC 創投圈結識 。

在何佳霖眼里，King 的智商極高、性格純粹、做事追求極致。

“我們兩個都不是 EGO 特別強的人，所以溝通很順暢。” 何佳霖對雷峰網坦言。

在團隊分工上，何佳霖主動包攬了跑深圳落地、見機構等所有“拋頭露面”的活兒， King 則專注在研發上面，讓團隊在極小規模下依然保持高效推進。

在實際應用中，這個“ AI 操作員”究竟能幫人干哪些臟活累活？何佳霖向我們描繪了幾個典型的場景：

首先是小型創作者團隊。以工業設計師為例，每天面對不同客戶（如牙刷廠商）的提案需求，以往需要人工在案例庫和全網海撈素材 。現在，只需下達指令，AI 就能自動去全網尋找符合審美的素材、匹配公司內部素材庫，并直接生成一份專屬的初步提案發給客戶。

在更為耗時的 3D 渲染環節，它的作用更加直觀。以往給一個模型出圖，設計師需要手動調整 X 軸、 Y 軸、燈光和背景等繁瑣參數，渲染每一張圖都要在電腦前干等十幾二十分鐘。有了 Violoop 之后，設計師只需提前設定好參數需求， AI 就能在夜間徹底接管電腦排隊渲染。

此外，它甚至還能充當客服或運維人員，在獲取指定數據后，自動通過郵件、 Telegram 或 WhatsApp 發送給客戶。

目前， Violoop 的用戶幾乎全部來自海外。其商業模式也相對直接：硬件一次性購買，軟件按月訂閱，同時通過內部調度系統自動匹配最優模型，將復雜的 API 成本打包隱藏，降低用戶使用門檻。

雖然春節前的確非常焦慮，但現在何佳霖反而心態非常平穩，他反而想通了。“科技爆發的節點誰也預料不到，就像買股票不可能永遠都在最低點買，然后在最高點賣。”

前段時間何佳霖密集見了十幾個投資機構，被問到投資人最關心的問題是什么時，何佳霖沉思幾秒，給出的答案是：這類產品的終局是什么？

他用兩個關鍵詞來描述團隊的判斷：“ Intelligence everywhere （智能無處不在）”與“駕馭智能”。

在他看來，過去幾年行業主要依賴規模法則，通過堆算力與數據逼近最優結果。但在下一階段，真正的競爭不再是“誰更大”，而是“誰更高效”————誰能用更少的資源，把智能用到極致。

這也解釋了何佳霖對當下節奏的態度：既然已經站在風口上，與其糾結錯過紅利，不如盡可能儲備糧草，去打一場有準備的仗。

此次開源，企業微信優先面向10人及以下企業，開放了多個高頻能力：其中，消息能力支持獲取單聊、群聊消息，也可向指定用戶和群聊發送消息；文檔和智能表格支持新建、寫入、讀取；日程支持新建、查詢、更新，并可查看閑忙狀態、添加參與人；會議支持預定、查詢、取消和添加參會人；待辦支持創建、查詢、添加參與人和更新狀態；通訊錄支持獲取成員的 userid、姓名和備注信息。

對開發者和 AI Agent 來說，CLI 的意義，不只是多了一套調用方式。相比傳統接口，CLI 更接近 Agent 的工作方式，它更直接，也更容易理解。Agent 不必反復處理復雜接口說明，無需復雜代碼，即可直接讀取命令、執行任務并返回結果，無需依賴 UI 適配，調用更穩定、更準確，更利于完成多步驟任務，串聯完整工作流；同時，也有助于減少不必要的上下文消耗，提升調用效率。

對企業微信來說，這次開源意味著，它的核心辦公能力正從“給人使用的功能”，進一步變成“可被 AI 調用的能力”。這會讓企業微信在 Agent 時代更適合作為任務執行入口。對企業和用戶來說，這也意味著未來很多分散的辦公操作，有機會由 AI 串起來完成。比如處理消息、安排會議、整理文檔、跟進待辦，不必再在多個模塊之間來回切換，AI 可以更自然地參與整個過程。同時，因為CLI對AI Agent更友好，這也意味著，從工作任務執行到降低token消耗，CLI都可以為企業和用戶帶來顯著的體驗提升。

企業微信 CLI 的安裝和使用也較為直接。開發者可通過 npm 安裝 CLI，并配置企業微信機器人的 Bot ID 和 Secret 后開始調用相關能力。當前項目已提供消息、會議、待辦、日程、文檔、智能表格等一系列 skills，方便開發者快速上手。

當前，大模型正在持續提升理解和生成能力，但 Agent 能否真正落地，越來越取決于它是否擁有足夠自然、足夠高效的工具調用方式。企業微信此次開源 CLI，正是一次面向 Agent 時代的能力開放：讓產品能力更適合 AI 調用，讓任務執行更自然，也讓 AI 在辦公場景中的價值從“輔助回答”進一步走向“協助完成”。

企業微信也是騰訊產業互聯網生態中，率先擁抱 CLI 開源的企業服務軟件，這也意味著騰訊 ToB 生態正在更積極地擁抱 AI，并推動企業服務能力向更開放、更智能、也更適合 Agent 時代的方向演進。

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易觀分析專家團隊發布了《后315時代GEO產業發展——中國GEO產業及GEO企業論壇主旨報告競爭力分析》，以數據為支撐、案例為佐證，全方位解析了GEO行業的市場現狀、行業生態、典型企業案例以及“后315時代”GEO發展趨勢，為行業實踐提供了方向指引。

作為行業標準化建設的核心推動者，信通院專家在論壇上發表了《可信GEO:智能經濟時代的高質量數據與算法協同初探》主旨演講，聚焦可信GEO建設中的數據與算法協同難題，深度拆解了GEO行業標準制定的核心要點、框架與落地路徑，提出了建立和完善行業標準的思路。

技術創新是GEO行業發展的驅動力，而可信性則是行業發展的底線。論壇嘉賓PureBlueAI清藍市場副總裁李銘作了《從“投毒”到“播種”：基于可信優化技術的AI口碑營銷實戰》的主題分享，解讀了AI流量重構背景下可信優化技術的核心價值，拆解了可信優化技術驅動的AI口碑營銷全體系，提出“技術選對、內容做精、運營做久”的企業實踐建議，并介紹了PureblueAI清藍首創的模型驅動可信優化技術及核心產品載體AI營銷數字員工平臺mkter.ai，為行業技術創新筑牢安全底線提供了切實可行的方案。

易居中國董事局主席、克而瑞深度智聯董事長周忻提出了GEO行業垂類發展趨勢， 以《泛地產行業GEO平臺》為題，從泛地產行業為切入點，分享了真GEO的核心邏輯。他指出AI時代的營銷已駛入了AI “問道”階段，必須正向引導和應用AI技術，GEO的目標不是讓用戶“看到你”，而是讓用戶通過AI發現核心價值、選擇品牌。精準數據庫、完整知識圖譜、專業行業測評和權威信源是真正GEO的四大核心價值。深度智聯通過克而瑞·好房點評網+極客問道搭建的泛地產GEO認知優化平臺，以其“數據庫、知識庫、行業庫、技術庫”四大核心能力，為房企搶占AI購房決策入口，實現從流量到信任的躍遷。

邁富時AI首席科學家梁錚博士圍繞AI時代品牌營銷全鏈路重構的趨勢，發表了《構建全鏈路GEO營銷閉環 提升品牌可量化效果》主題分享， “讓內容生成式AI（Content-GenAI）更理解推薦生成式AI（Recommendation-GenAI）”，提出了基于生成式AI時代的廣義生成對抗技術，構建全鏈路GEO營銷閉環，為品牌主解鎖GEO賦能營銷的新路徑，助力品牌實現營銷效果可量化、可優化、可提升。

風云G會的圓桌論道環節以“重塑GEO：可信生態與產業協同”為主題，圍繞GEO核心價值、產業鏈協同、合規落地路徑、未來發展圖景四大議題，分享實踐經驗與行業洞察。東方網探討了媒體從“流量終點”到“信任起點”的角色轉變及協同路徑；宏盟媒體集團分享了品牌預算管理中GEO評估的協同挑戰；數珀AI剖析了服務商在產業鏈中的協同痛點與突破方向；信通院則從監管視角解讀了GEO合規風險重點領域及行業自律建議。嘉賓們還展望了一年后GEO產業生態的理想圖景，凝聚行業協同發展的共識。

論壇現場，由上海市廣告協會、上海人工智能行業協會聯合多家GEO頭部企業、媒體平臺和機構共同發起了《生成式引擎優化（GEO）行業規范發展倡議書》，提出堅守合規底線、秉持正向原則、拒絕黑帽行為、保障用戶權益、深化行業共建、強化自律監督六大倡議，呼吁全體GEO行業從業機構及人員恪守自律，共建清朗AI信息生態，推動行業高質量發展，這標志著GEO行業向著規范化發展邁出了關鍵第一步。

風云G會搭建了GEO行業多方交流合作的平臺，更明確了“可信、合規、協同、創新”的發展方向。AI時代，GEO作為連接品牌內容與AI認知的核心環節，發展前景廣闊。未來，隨著行業規范的不斷完善、技術創新的持續推進，以及各方力量的攜手協作，GEO行業必將實現高質量發展，為數字經濟繁榮與AI時代信息文明建設貢獻更大力量。

    一是AI原生基礎設施的重構。周鴻祎指出，當前互聯網體系主要圍繞“人”的交互習慣構建，而在智能體時代，瀏覽器、搜索引擎、數據庫乃至賬號體系，都需要向“服務智能體”轉型。這一全面重寫和重塑底層基礎框架的過程，本身就將孕育出新的平臺型企業。二是軟件產業向“原子化”演進。傳統軟件固守原有模式將難以為繼，正從完整產品形態向底層化、模塊化轉變，成為供智能體靈活調用的“技能組件”。在這一模式下，軟件如同“原材料”，智能體則是“廚師”和調度者，能夠根據需求動態組合甚至重寫功能。無需企業重做軟件即可實現服務升級，徹底改變了軟件的銷售和使用邏輯，由此重塑企業服務形態并催生新一代軟件巨頭。三是垂直領域“定制智能體”的興起。面對企業工作對穩定性、一致性與確定性的嚴苛要求，當前的通用智能體（如通用“龍蝦”）仍偏向極客工具，難以直接滿足復雜的標準化、流程化業務場景。同時，企業普遍缺乏打造專屬智能體的能力，這讓專業智能體、垂直行業智能體的定制業務擁有了巨大市場。這一趨勢將推動智能體在金融、制造、政務等領域加速落地。

    四是“一人公司（OPC）”等新型組織模式的出現。隨著智能體作為“硅基伙伴”和“數字員工”的普及，將推動“一人公司”模式繁榮。創業者可以通過指揮由多個智能體組成的“數字團隊”完成復雜任務，實現以更少人力達成更高效率。未來獨角獸企業的人數或較現在減少10倍，圍繞這一輕量化、高人效組織模式的商業創新，將重塑創新創業的基本邏輯。五是智能體驅動的“機器經濟”生態形成。周鴻祎表示，未來智能體將作為互聯網上的“新物種”，逐步具備獨立的賬號、通信乃至支付體系，能夠代替人類自動完成信息處理與商業決策、交易履約。隨著大量智能體相互協同，一個專屬的智能體經濟生態圈有望加速成型。

    六是算力與能源等底層產業的聯動升級。全天候運轉的智能體應用將引發算力消耗呈百倍級增長，這將推動推理算力與訓練算力分離，直接催生“推理芯片”產業的獨立發展。同時，海量的算力需求將進一步傳導至電力與能源體系，從而撬動電力配套，以及綠電、核電等上下游領域的萬億級市場，形成新的增長動能。周鴻祎表示，人工智能正從單點突破邁向系統性重構，智能體將成為連接技術創新與產業升級的重要載體。未來，360將繼續加大對中關村人工智能賽道的投資力度，深度布局人形機器人研發及人工智能服務等細分領域。推動技術與產業深度融合，以開放共贏的心態培育創新生態，全面賦能個體與組織，攜手孵化更多智能時代的超級企業，推動新一輪獨角獸加速涌現。

    隨著AI技術的發展，人工智能已經開始替代白領甚至科學家的部分工作。針對“普通人是否會淪為算法附庸”的擔憂，劉慈欣表示，當AI接管大部分人類決策與社會運轉時，探討人類是進化還是退化已失去意義，因為文明的主體將發生改變，世界將不再受人類絕對控制。

    周鴻祎認為，面對AI的發展，人類群體將會出現分化。他指出，不善于使用和管理智能體（如近期的“龍蝦”智能體）的人，可能會成為AI的附庸；而善于打造、設計和管理智能體的人，依然能夠掌握主動權。周鴻祎強調，在AI能夠大規模生成內容的未來，人類保持主動權的重要技能將是品味、審美和判斷力。

    張雙南提出，技術本質上是在彌補人類的缺陷。“在AI時代，人類真正的生態位是好奇心、想象力以及由此帶來的創造力。我們是在和AI一起進化，讓生活變得更好。”

    周鴻祎對AI帶來的產業變化做出了預判。他指出，目前的智能體已經展現出一定的自主性，“龍蝦”在執行指令時不僅能自主搜尋工具，還能實時編寫程序。“編軟件將變得碎片化，即用即編，即用即拋。軟件業在兩三年內將發生重大改變。”周鴻祎預測，隨著AI代碼產量超過人類處理能力，人類將把代碼的編寫、審查和維護交給AI，最終可能喪失對底層軟件的控制權。

    在探討文明未來走向時，周鴻祎與劉慈欣均表示，面對未來太陽系可能面臨的危機，人類需要借助技術尋找出路。

    周鴻祎提出，AI的應用不僅限于替代常規工作。如果人類不發展人工智能，可能會面臨文明發展的停滯。“AI更重要的使命是AI for Science（AI驅動科學研究）。人類需要借助AI在可控核聚變等基礎科學上獲得突破，實現能源獲取的自由，以支撐未來的星際航行。”在對話尾聲，當被問及“未來最科幻的事情是什么”時，劉慈欣回答：“最科幻的瞬間，是宇宙最深層的秘密被發現的那一刻。比如我們恍然大悟，原來整個宇宙和我們自己，都只是由一行行代碼組成的程序。”

    作為天體物理學家的張雙南表示，最科幻的事情，就是“將來我們真的能和外星文明建立連接，和他們辦一場聯歡，大家一起吃著烤肉聊聊天。”周鴻祎則描繪了另一個科技場景：未來幾年，全球可能會出現百億個“龍蝦”智能體。“這100億個智能體不再僅僅是軟件，而是地球上多出的100億個新物種。”周鴻祎表示，這些智能體將構建起“龍蝦互聯網”和智能體社會，擁有自己的ID與溝通方式，并在網絡中產生超乎尋常的智力涌現。

CLC（核心本地商業）2026年一季度還會持續虧損，環比2025年四季度減虧幅度超過一半。 

有投資人向雷峰網表示，“美團最差的時候已經過去了”。亦有投資人反饋，聊了一圈后機構投資方偏向“躍躍欲試”。財報公布后，3月27日美團股價上午一度拉升4%，收盤轉跌0.92%。、

高盛研報指出，2025年四季度美團核心本地商業虧損100億元，與高盛預期基本一致，其中外賣業務的虧損約140億元。阿里外賣業務同期虧損在220億元至230億元之間。對美團外賣和淘寶閃購業務動向感興趣，可添加作者微信 zymcfip 交流。

美團公布的2025年四季度財報顯示，其當季虧損為151億元。除了核心本地商業經營虧損100億外，新業務部分虧損也增加到46億元，環比上個季度增加了33億元。主要原因是，四季度，美團海外業務Keeta在中東地區新增了多個國家。

美團CEO王興在財報電話會上表示，Keeta香港地區盈利后，沙特也將在2026年底之前實現盈利。新業務部分2026年還會有較大的虧損，不過投入不會超過2025年。新業務2025年全年虧損為101億元。

至于巴西市場，美團方目前主要聚焦在圣保羅，首要解決競爭對手的排他條款帶來的供給影響，短期擴張節奏靈活。

縱觀美團2025年全年的財務表現和高管發言，可以總結為以下幾個要點：

• 外賣競爭擊穿利潤，美團從年賺幾百億轉向巨虧。

• 到店業務因競爭賺錢能力下降，利潤率以前在30%以上，現在下降到25%左右。

• 美團閃購、食雜零售、Keeta等業務挑起增長的擔子，維持不錯的收入增速。

• AI投入繼續，目前推出了小美和小團兩個服務于C端的產品，大模型也將繼續更新。

01

外賣、到店或形成錯位競爭

美團稱，2026年一季度與競爭對手的UE gap（利潤差距）會更大，差距在2元左右。在騎手成本差距縮小后，主要原因還是AOV (實付客單價)回升速度更快。

與此同時，美團提示，此UE gap 沒有計入阿里在千問方面的投入，此前千問C端投入帶動了淘寶閃購部分單量。 

長期來看，淘寶閃購的規模比之前更高，雙方的UE gap 會比競爭前的2元左右更低，大概在1元到1.5元之間。

據雷峰網了解，美團2026年一季度GMV市占和訂單市占在回升，餐飲外賣GMV市占維持在60%以上，30元以上高客單價訂單市占約70%。

接下來阿里的方向可能將資源投入從餐飲轉向非餐飲，聚焦盒馬和貓超。這或將與美團閃購形成錯位競爭。

此前接近淘寶閃購的人士告訴雷峰網，目前近幾個月補貼回撤過程中，餐飲訂單消費頻次在降低，需求逐步回歸常態。餐飲外賣訂單增長趨于瓶頸，而該人士認為，非餐類目的潛力還沒有釋放。討論外賣市場和即時零售趨勢可以添加微信zymcfip，一起探討。

美團在非餐領域的布局，一方面是美團閃購，這塊四季度訂單量維持15%-19%的增長。在30 分鐘送達的原生即時零售領域（不含小象、盒馬），閃購 GMV 和單量市占約 60%。

另外，美團自營側則加速擴張小象超市、快樂猴等業態。并通過收購叮咚買菜的方式，穩住其在華東市場的份額。此前2月初，雷峰網統計過，小象超市已經覆蓋到全國46個城市，2025年下半年至2026年2月，新拓展城市超過20個。

淘寶閃購也在線下加速拓建盒馬NB門店和淘寶便利店。一位熟悉淘寶便利店的人士告訴雷峰網，地級市以上基本都在做，一個城市一個點。與此同時，盒馬NB也在考慮下放供應鏈給淘寶便利店。

由于多方競爭，美團到店方面的利潤率也下降到了25%左右，2026年一季度基本還會持續這個水平。長期的預期是這部分利潤率回到30%以上。酒店方面，四季度的GTV增長僅有低個位數，攜程反壟斷調查給美團帶來了一些機會窗口，云南民俗及部分高星酒店可以上線美團平臺。

在到店競爭上，美團的策略是保持核心品類市占優勢，降低非核心領域（如近場零售）的資源投入，從而維持穩健的利潤率。目前核心品類核銷后的GTV市占率上，美團與競爭對手的比例接近2:1。

02

AI持續投入，圍繞服務核心業務

所有互聯網公司都加碼AI的時間點，美團也在強調AI。美團財報電話會第一個問題就是AI，王興在回應AI時代的“超級入口之爭”時闡述了自己對當下AI機遇的思考。

王興稱，美團將AI視為重塑本地生活服務產品的戰略機遇，一切圍繞核心業務投入。自2023年以來，美團在資本開支與AI人才領域持續重金投入，并搭建了自研模型。王興強調，除了云服務企業外，美團是中國企業中AI投入規模最大的公司之一，布局也持續了三年以上，對公司資產負債表與現金流產生了明顯的影響。

美團多年來堅持在“硬科技”領域的投資，也成了其打造“物理世界AI底座”的技術與資源底氣。近期，一張美團戰略“投資了中國大半個 AI 芯片半導體領域”的圖刷屏了，數據顯示，美團是包括宇樹科技在內的多家硬科技公司的最大外部股東。其投資覆蓋芯片半導體、AI大模型、自動駕駛等多個硬科技賽道，占據了AI領域明星企業的大半。

圖表：美團對外投資版圖

據雷峰網了解，美團近期在技術部門側進行了較大的調整，技術側全面擁抱AI。“前端技術開發大面積往全棧轉。”一位美團人士表示，以后全棧也是大勢所趨，早晚都要轉型。對美團、抖音近期調整動向感興趣可以添加作者微信 zymcfip 交流。

在具備自研模型能力后，美團嘗試與第三方模型合作，率先將主APP升級為AI驅動型應用。“在我們看來，所謂‘超級入口’之爭，本質上是精準理解用戶需求，高效執行服務的能力之爭。”王興補充，這遠非一個智能聊天機器人那么簡單。尤其本地生活場景高度復雜，中小商家實時經營數據繁多，大量商家尚未完成全面數字化。

目前，美團將AI助手“小團”對用戶全量開放。“小團”現能精準解答商家位置、營業時間、門店設施等具體問題。未來隨著模型優化，將深化“小團”與美團APP的融合。

本文作者長期關注本地生活、即時零售領域，對美團、抖音、淘寶閃購的一手信息和重大調整感興趣可以添加作者微信 zymcfip 交流。

“這種增長速度，在人類歷史上都很少見。”

這是無問芯穹CEO夏立雪對當下AI行業最直觀的感受。

“養蝦”成潮流后，AI產業進入到一個更有意思的變化：需求側反向重塑 AI 基礎設施。

隨之而來的是，Token調用量暴漲、算力供需錯配、系統架構承壓，這些原本屬于底層的問題，正成為行業發展的關鍵變量。

3月27日，在2026中關村論壇年會——AI開源前沿論壇上，由月之暗面創始人楊植麟領銜主持，智譜華章CEO張鵬，無問芯穹聯合創始人兼CEO夏立雪，小米MiMo大模型負責人羅福莉，香港大學助理教授&博士生導師、Nanobot團隊負責人黃超同臺，圍繞當下智能體浪潮、AI Infra的演進方向等議題展開深度對話。

作為基礎設施層的代表，夏立雪從Token供給與產業可持續發展的視角，分享了對這一輪AI變革的觀察與思考。

Token爆發：像極了3G時代的流量

在夏立雪看來，Token 不再只是一個計費單位，而正在成為類似“電力”“流量”的基礎生產要素。

他將這一階段類比為3G時代初期。當年移動互聯網剛剛普及時，用戶很快發現每月100MB流量遠遠不夠用，需求迅速釋放，最終催生出整個移動互聯網生態。

“現在Token的狀態是一樣的。”他說，“我們甚至在開玩笑，未來手機可能會有兩張卡，一張是流量卡，一張是Token卡。”

但與流量不同的是，Token的增長背后，不只是“用得更多”，而是使用方式發生了根本變化。

隨著 Agent 的出現，AI開始從“回答問題”走向“執行任務”。一個復雜任務可能包含多輪推理、多次工具調用、多個子任務協同，這些都會顯著提升Token消耗。

與此同時，并發能力也在發生變化：

“一個Agent可以一秒鐘起1000個任務，沒有人類工程師能做到。”

圍繞 Token ，新的產業分工也在逐漸清晰。夏立雪將AI產業的核心拆分為三個要素：模型的智能性、從資源到 Token 的轉化效率、資源規模。

三者共同決定整個系統的產出能力。

“模型廠商解決的是智能性的問題，而我們更關注的是生產效率——怎么把能源、算力轉化為更多、更高質量的 Token 。”

在這個框架下，無問芯穹將自身定位為“ Token工廠 ”：通過軟硬件協同、資源整合與調度優化，把分散的算力資源轉化為可用的Token供給，并盡可能提升單位資源的產出效率。

基礎設施重構：從“服務人類工程師”到“服務AI”

如果說Token的爆發是表象，那么更深層的變化在于：現有基礎設施的設計前提，正在被打破。

“過去我們服務的是CTO，是開發者，但未來的客戶，其實是AI，是Agent。”夏立雪說道。

人類工程師的工作節奏是串行的，而Agent具備高度并發能力；人類的響應速度是分鐘級，而AI的反饋是秒級甚至毫秒級。這意味著，原本圍繞“人”的行為模式構建的系統，在面對AI時會迅速成為瓶頸。

夏立雪對雷峰網表示，基礎設施要適應 AI 超出人類的能力。

比如 Agent 可以瞬間發起上千個并發任務，這種規模和響應速度，是人類工程師不具備的。所以底層系統必須支持更高并發、更快調度，比如毫秒級彈性、分布式任務協同。

如果基礎設施還是按照“人”的節奏設計，就會成為瓶頸。

其次，基礎設施本身必須具備自我進化能力。

夏立雪提到， AI 的需求變化非常快，今天和明天可能完全不一樣。所以Infra不能是靜態系統，而是要能夠持續迭代。我們現在也在基礎設施里引入 AI 能力，讓AI參與運維、調度、優化，甚至像一個“CEO”一樣去協調多個Agent之間的協作。

從這個角度看，未來的基礎設施不是簡單支撐AI，而是和AI深度融合的——“你中有我，我中有你”。

這一判斷，也解釋了無問芯穹當前的技術路徑：通過打通不同芯片架構、整合分散算力資源，并在系統層引入AI能力，實現資源調度與系統優化的持續進化。

“我們希望做到的是，把容器、調度這些能力做到毫秒級彈性，去適應AI的行為方式。”夏立雪認為。

供需錯配與 Token 經濟學：一場尚未完成的體系構建

盡管需求在快速增長，但當前行業面臨的依舊是供需之間的結構性錯配。

一方面，高端算力資源供不應求；另一方面，大量“可用但未被充分利用”的資源處于閑置狀態。

“大家都在用最優質的資源，但其實有很多資源是可以被用起來的。”

在夏立雪看來，這種現象并不意外。任何新興產業在早期，都會集中使用最優資源完成突破，但隨著規模擴大，必然走向分層與分化。

“一個成熟的產業，不可能只有最頂級的產品和最頂級的資源。”

這也意味著，低端算力、非主流芯片、延遲較高的集群，并非“無效供給”，而是尚未被正確匹配的資源。

無問芯穹的一個重要方向，就是通過調度與系統優化，讓這些資源找到適合的應用場景，比如離線任務、低實時性需求等，從而緩解整體供需壓力。

與此同時， Token 價格的變化，也成為市場的重要信號。

面對各家云廠商的提價現象，夏立雪的判斷是：“提價本質上說明，這件事情在用戶側產生了價值。”

在他看來，當前行業的一個關鍵問題，并不是“有沒有價值”，而是ROI是否跑通。

一方面，AI已經可以替代部分人類勞動，例如助理型工作；另一方面，這些能力往往依賴高成本模型與算力，使得投入與產出未完全匹配。

“模型廠商解決的是這個崗位存不存在，而我們要解決的是，這件事情能不能以更高效率完成，讓它的成本和價值匹配。”

從更長周期來看，他認為Token經濟體系仍在形成之中。

與移動互聯網時代不同，AI的服務對象不僅是人，也包括AI本身，這意味著未來可能出現全新的價值交換方式。

夏立雪也表示，AI行業的健康發展必須打通完整的經濟鏈路：將中國的能源轉化為算力，把算力轉化為Token，最終落地轉化為GDP。

通過軟硬件生態的底層打通，我們要打造屬于中國的特色Token經濟學，這不僅是盤活國內算力，更是要復刻“Made in China”的奇跡，推進“AI-Made in China” 。

當中國龐大的能源與成本優勢，通過高效率的Token工廠轉化為優質、穩定的服務并輸出到全球時，中國也將成為新時代的“世界 Token 工廠”，為AI時代的全球分工貢獻不可替代的中國方案。