備年貨、喝奶茶成為“一句話下單”的主要消費(fèi)場景。據(jù)統(tǒng)計(jì)，春節(jié)期間，用戶讓千問下單購買了超3000噸雞蛋，相當(dāng)于一個(gè)中等縣城居民一年的雞蛋消耗量；同時(shí)，用戶總計(jì)下單了5500萬杯奶茶和3516萬杯果茶，咖啡銷量也達(dá)到了1138萬杯。

除淘寶閃購?fù)猓汗?jié)前后，千問陸續(xù)接入飛豬、高德、大麥等阿里生態(tài)體系產(chǎn)品，讓千問一句話下單能覆蓋“吃喝玩樂”各種需求：用戶讓千問下單購買的電影票房環(huán)比增長66倍，其中近八成用戶選擇了《飛馳人生3》和《驚蟄無聲》；機(jī)票等交通票務(wù)訂單周環(huán)比增長540%，景點(diǎn)門票周環(huán)比增長24倍。

相比傳統(tǒng)點(diǎn)選式下單，“千問幫我”一句話下單操作更簡單，僅需2-3輪對話即可完成，比前者節(jié)省超50%步驟，極大提升了下單便捷性，即使是不會操作傳統(tǒng)APP的偏遠(yuǎn)地區(qū)和老年人群，也能享受AI生活帶來的便利。春節(jié)期間，有超過400萬的60歲以上用戶讓千問幫忙下單。

以購買電影票為例，用戶可以讓千問推薦春節(jié)檔電影并購票，僅需2輪對話即可完成推薦、選座、購票等一系列動作，完成支付；以旅行為例，當(dāng)用戶一次性提出滑雪、漂流、看極光等五種玩法需求時(shí)，千問可以給出涵蓋交通、酒店、景點(diǎn)門票的完整出行方案，直接關(guān)聯(lián)相關(guān)出行服務(wù)，點(diǎn)擊即可生成訂單。“我們真正想的是讓AI融進(jìn)老百姓的日常生活場景中，這是未來一定會發(fā)生的事情。”近期，千問C端事業(yè)群總裁吳嘉在采訪中表示。

在“下單”之外，人們也在探索“千問幫我”的更多打開方式：春節(jié)中，有27萬人讓千問“幫我寫一段給家人的拜年吉祥話”，23萬人讓“千問幫我寫個(gè)曬年夜飯的朋友圈文案”，還有寫春聯(lián)、跳舞、做年夜飯、生成春節(jié)寫真等各種玩法。臨近復(fù)工時(shí)，更有網(wǎng)友在網(wǎng)上發(fā)文許愿，“千問幫我時(shí)光倒流到放假第一天”。

資料顯示，在“千問春節(jié)請客”活動期間，全國用戶說了50億次“千問幫我”，讓千問一躍成為國民級AI助手。據(jù)QuestMobile數(shù)據(jù)，2月7日，千問日活躍用戶數(shù)（DAU）達(dá)到7352萬，逼近豆包的7871萬，用3個(gè)月的時(shí)間追平豆包3年的用戶規(guī)模。

AI Agent是目前大模型的主要應(yīng)用載體，業(yè)界已涌現(xiàn)Claude Code、OpenClaw等爆火的AI工具。但Agent需要執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)，并進(jìn)行多輪規(guī)劃與工具調(diào)用，Tokens消耗量呈指數(shù)級增長，有數(shù)據(jù)顯示，單個(gè)Agent的算力消耗是傳統(tǒng)Chatbot的100至1000倍 。為此，阿里云推出Coding Plan訂閱服務(wù)，為用戶提供性價(jià)比更高、可自由選擇的模型服務(wù)。

阿里云Coding Plan共有Lite基礎(chǔ)版和Pro高級版兩個(gè)套餐，其中，Lite基礎(chǔ)套餐可享受每月最多18000次請求，新用戶購買首月僅需7.9元；Pro高級套餐可享受每月90000次請求，可完成數(shù)千次復(fù)雜任務(wù)，新用戶首月僅需39.9元，極大地降低高頻次編碼需求場景的成本。用戶可在Qwen Code、Claude Code、Cline、OpenClaw等主流AI工具使用阿里云Coding Plan訂閱服務(wù)。

此前，阿里云百煉已上線全新的Qwen3.5-Plus，其API價(jià)格低至每百萬Tokens 0.8元，用戶僅需不到5%的價(jià)格即可獲得媲美Gemini 3的高性能。現(xiàn)在，阿里云Coding Plan的上新進(jìn)一步降低了模型的使用成本，讓用戶真正享受到模型自由。

據(jù)介紹，目前阿里云百煉平臺已上線100多款國內(nèi)外主流模型，同時(shí)為開發(fā)者提供了400多個(gè)AI硬件、短視頻及廣告內(nèi)容等領(lǐng)域的Agent模板與服務(wù)。

千問3.5以小勝大，創(chuàng)下大模型效率和性價(jià)比新高，又因其開源而一舉成為三方平臺爭先搶上的最熱門模型。國家超算互聯(lián)網(wǎng)平臺、曙光云、算能Sophnet、OpenRouter、Together AI、Ollama、ZenMux、Novita AI、Poe等國內(nèi)外平臺，均已第一時(shí)間上線Qwen3.5模型，對外提供API服務(wù)或體驗(yàn)入口。

視頻中的大載重eVTOL無人機(jī)是深謀科技旗下飛行器公司出品的耀眸150E，采用極致輕量化純電設(shè)計(jì)，標(biāo)準(zhǔn)載重150kg，最大載重200kg，因此視頻中搭載的深謀全尺寸人形機(jī)器人“美猴王”雖然是個(gè)身高1米7，體重65kg的大家伙，但對于耀眸150這樣的“筋斗云”而言，輕松捎帶不在話下，視頻拍攝當(dāng)天6級大風(fēng)仍然穩(wěn)如泰山。耀眸150E僅需5×5米場地即可起降，航程達(dá)50km，具備3分鐘快速響應(yīng)能力，業(yè)界鮮有竟品。將在應(yīng)急救援、消防救災(zāi)、電力物資運(yùn)送、農(nóng)業(yè)運(yùn)輸中獲得廣泛應(yīng)用。

深謀低空飛行器現(xiàn)已形成任務(wù)能量驅(qū)動的高升阻比先進(jìn)氣動布局設(shè)計(jì)技術(shù)、自主多冗余的高實(shí)時(shí)性無人駕駛飛控系統(tǒng)、雙三相軸向磁通電機(jī)+寬禁帶半導(dǎo)體+新型控制策略的先進(jìn)電機(jī)電驅(qū)技術(shù)、高能量密度+安全冗余動力電池系統(tǒng)等核心技術(shù)壁壘，將發(fā)布大型全傾轉(zhuǎn)旋翼eVTOL星漢2000，并于今年年內(nèi)進(jìn)行包含旋翼全傾轉(zhuǎn)過程的試驗(yàn)性飛行。

不久前，深謀科技憑借擬人視覺與力位混合控制技術(shù)、多模態(tài)傳感與跨模態(tài)數(shù)據(jù)AI大模型融合技術(shù)、壓電式六維力傳感器、抗強(qiáng)電磁干擾的輕量化靈巧手中標(biāo)國網(wǎng)電力，成為業(yè)界首個(gè)滿足電力設(shè)備智能帶電檢測等垂直行業(yè)高要求、環(huán)境嚴(yán)苛場景需求的人形機(jī)器人企業(yè)。現(xiàn)在該項(xiàng)目已經(jīng)進(jìn)入數(shù)據(jù)采集、模型構(gòu)建等實(shí)質(zhì)交付階段，深謀將為電力部門定制化開發(fā)名為“伏安”的電力設(shè)備智能巡檢人形機(jī)器人整機(jī)及相關(guān)核心部件。

作為全球協(xié)作機(jī)器人領(lǐng)軍者，越疆全球累計(jì)部署量超10萬臺，位列行業(yè)中國第一、全球前二，此次登陸春晚不僅是對產(chǎn)品技術(shù)成熟度與穩(wěn)定性的國家級權(quán)威認(rèn)可，更以人機(jī)協(xié)同的生動場景，展現(xiàn)了國產(chǎn)高端制造賦能產(chǎn)業(yè)升級的澎湃動能。從工廠到春晚舞臺，越疆機(jī)器人讓“平凡亦有光”的奮斗精神與“技能強(qiáng)國”的時(shí)代主題交相輝映，向全球傳遞中國智造的創(chuàng)新力與自信。

越疆機(jī)器人應(yīng)用于 3C電子、汽車、半導(dǎo)體、醫(yī)療、智能焊接、碼垛等15個(gè)以上行業(yè)、超200個(gè)智能制造應(yīng)用場景，機(jī)器人部署規(guī)模位居行業(yè)前列。

今年是總臺春晚歷史上第一次用 AI 驅(qū)動全民實(shí)時(shí)創(chuàng)作互動。據(jù)字節(jié)跳動統(tǒng)計(jì)，除夕當(dāng)天，豆包大模型的峰值TPM（每分鐘token數(shù)）出現(xiàn)在21時(shí)46分，正是在春晚主持人宣布用豆包進(jìn)行第二輪互動之后。這一分鐘內(nèi)，豆包大模型的推理吞吐量達(dá)到633億tokens。字節(jié)跳動旗下火山引擎通過算力靈活調(diào)配和系統(tǒng)深度優(yōu)化，全程保障了豆包 AI 互動的穩(wěn)定流暢。

作為總臺春晚獨(dú)家 AI 云合作伙伴，火山引擎為春晚提供先進(jìn)的多模態(tài)大模型和云計(jì)算技術(shù)支撐。最近火遍全球的豆包視頻生成模型Seedance 2.0，在發(fā)布前就已用于多個(gè)春晚節(jié)目的視覺創(chuàng)作中。

據(jù)火山引擎介紹，《馭風(fēng)歌》節(jié)目希望動態(tài)演繹國寶級水墨畫，Seedance 2.0不僅精準(zhǔn)保留了水墨畫的筆觸、墨韻，還完成了一系列高難度的運(yùn)動與鏡頭調(diào)度，保證馬匹奔跑動作生動自然的同時(shí)，也維持了原作的力量感與節(jié)奏感。在《賀花神》節(jié)目中，該模型又展現(xiàn)了極致的細(xì)節(jié)把控能力。在蜀葵花和金魚的制作中，Seedance 2.0為每位演員定制了“一月一人一景，一花一態(tài)一觀”的視覺奇觀，以“AI 生成影像+實(shí)景舞臺擴(kuò)展”的模式，構(gòu)建出一種全新的舞臺視聽敘事結(jié)構(gòu)。

目前，Seedance 2.0和最新的豆包大模型 2.0 Pro均已上線豆包App、電腦客戶端及網(wǎng)頁版。用戶可以通過“專家模式”和“Seedance 2.0”入口體驗(yàn)。

此外，火山引擎還通過多項(xiàng) AI 技術(shù)為春晚舞臺和抖音直播體驗(yàn)賦能。通過空間視頻技術(shù)，《夢底》打造了演員 3D 數(shù)字分身同臺表演的震撼效果，當(dāng)鏡頭移動、現(xiàn)場燈光變化時(shí)，分身的視角和光影也會實(shí)時(shí)同步；春晚上亮相的多款具身智能機(jī)器人品牌，均搭載了豆包大模型，實(shí)現(xiàn)自然生動的語言交流；同時(shí)，依托豆包語音模型，抖音春晚直播間首次上線了全程實(shí)時(shí)無障礙字幕，覆蓋了主持串場、相聲、小品等所有無原生字幕的節(jié)目，讓春晚的歡樂實(shí)現(xiàn)了無障礙傳遞。

在剛剛過去的2026年央視春晚中，MOVA TPEAK完成了其在主流國民舞臺的重磅首秀。春晚喜劇短劇《你準(zhǔn)喜歡》，張小婉、周鐵男、常誠等憑借精湛演技帶火了劇情，出現(xiàn)在短劇中的MOVA TPEAK Clip Pro開放式耳夾耳機(jī)，則成為鏡頭之外觀眾目光的焦點(diǎn)。這款憑借時(shí)尚設(shè)計(jì)精準(zhǔn)捕捉當(dāng)代青年審美需求的單品，被網(wǎng)友迅速種草，成為“春晚同款”熱門科技產(chǎn)品。

《你準(zhǔn)喜歡》里的隱藏主角：科技單品成“時(shí)尚配飾”

在小品《你準(zhǔn)喜歡》中，李小婉和周鐵男的互動輕松詼諧，而Clip Pro開放式耳夾耳機(jī)自然呈現(xiàn)在家居場景中，更成為點(diǎn)綴角色的時(shí)尚單品。這種“科技+時(shí)尚”的視覺符號，恰好契合了MOVA TPEAK的品牌定位——不僅是音頻設(shè)備，更是年輕人的潮流配飾。通過春晚的放大效應(yīng)，Clip Pro“開放式耳夾”的形態(tài)迅速破圈，預(yù)示著“聽音自由”與“穿搭美學(xué)”的結(jié)合已成為市場新趨勢。

為慶祝這一里程碑時(shí)刻，MOVA TPEAK乘勢宣布了一項(xiàng)極具魄力的用戶回饋計(jì)劃：將在全球范圍內(nèi)尋找26位“首席終身產(chǎn)品體驗(yàn)官”。

入選者不僅將第一時(shí)間體驗(yàn)“春晚同款”Clip Pro，更將終身免費(fèi)享有品牌未來推出的每一款旗艦產(chǎn)品。此舉不僅展現(xiàn)了品牌對用戶的極致誠意，更透露出其對自身產(chǎn)品迭代速度與技術(shù)創(chuàng)新能力的強(qiáng)大自信。在競爭激烈的消費(fèi)電子領(lǐng)域，敢于做出“終身免費(fèi)升級”承諾，無疑是對品牌護(hù)城河的一次高調(diào)宣示。

兩個(gè)月“狂飆”背后：從CES到春晚的全球化路徑

回看MOVA TPEAK近期的市場節(jié)奏，其發(fā)展路徑清晰且緊湊，堪稱一部“新銳品牌全球化速寫”。2025年12月30日，Clip Pro在深圳首發(fā)，初試啼聲；2026年1月，Clip Pro馬不停蹄亮相國際消費(fèi)電子展（CES），隨后在硅谷舉辦海外發(fā)布會。隨之，更收獲意外之喜—英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛在體驗(yàn)產(chǎn)品后親筆簽名認(rèn)可，這一來自全球AI頂流大佬的背書，為品牌的科技屬性提供了強(qiáng)力注腳。2026年2月11日，MOVA TPEAK春節(jié)前夕宣布拿下億元級別訂單，打響了新一年的市場戰(zhàn)役。2026年2月16日，正式登陸央視春晚，抵達(dá)國民關(guān)注的最高點(diǎn)。

從深圳的研發(fā)原點(diǎn)，到硅谷的科技朝圣地，再到央視的流量中心——短短不到兩個(gè)月，MOVA TPEAK完成了從行業(yè)新銳到全球視野下科技品牌的快速躍遷。

這場緊鑼密鼓的征程背后，是市場版圖的擴(kuò)張，更是技術(shù)實(shí)力與品牌價(jià)值的雙重輸出。作為一款主打開放式聆聽的耳夾耳機(jī)，Clip Pro需要在音質(zhì)表現(xiàn)與佩戴舒適度之間取得極致平衡，這考驗(yàn)著品牌的聲學(xué)算法與人體工學(xué)設(shè)計(jì)能力。獲得黃仁勛的簽名，意味著其在連接技術(shù)與音頻處理上得到了硅谷極客圈的認(rèn)可；登上春晚，則代表著其設(shè)計(jì)語言被大眾審美所接納。

“MOVA TPEAK耳機(jī)火了，但我們的目標(biāo)不僅僅是做一款網(wǎng)紅產(chǎn)品。” 品牌方相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，“從黃仁勛的簽名到春晚的同款，我們驗(yàn)證了’好產(chǎn)品，世界會看見’的邏輯。下一步，我們將依托‘首席終身產(chǎn)品體驗(yàn)官’計(jì)劃，深度綁定全球用戶，讓世界聽見中國品牌在音頻領(lǐng)域的創(chuàng)新之聲。”

在科技消費(fèi)品的賽道上，MOVA TPEAK正試圖用最快的速度，將“中國智造”的聲音傳遍世界每一個(gè)角落。

在播出的歌曲節(jié)目《智造未來》中，陳小春、言承旭、羅嘉豪、易烊千璽四位來自大陸及港澳臺的歌手，將追覓汽車、掃地機(jī)器人、智能空調(diào)、空氣凈化器、智能手表、智能眼鏡等追覓全智能科技生態(tài)融入歌舞編排，唱響從中國制造到中國智造的時(shí)代自豪感。

 《智造未來》所傳遞的，正是追覓所代表的新質(zhì)生產(chǎn)力內(nèi)涵。新質(zhì)生產(chǎn)力的核心，是以技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動產(chǎn)業(yè)躍遷、以系統(tǒng)能力重塑發(fā)展范式。在“十五五”規(guī)劃開局、國家大力推進(jìn)新質(zhì)生產(chǎn)力的戰(zhàn)略背景下，春晚首次將“智能科技生態(tài)戰(zhàn)略合作伙伴”這一全新身份賦予追覓科技，正是國家對新質(zhì)生產(chǎn)力標(biāo)桿企業(yè)的戰(zhàn)略選擇與權(quán)威背書。

追覓之所以被選中，源于其不可復(fù)制的硬核實(shí)力。以高速數(shù)字馬達(dá)、智能算法、仿生機(jī)械臂三大核心技術(shù)為底座，追覓科技構(gòu)建起可跨品類復(fù)用的“技術(shù)復(fù)利”模式。這套底層技術(shù)在不同場景中外溢、協(xié)同、迭代，逐步形成覆蓋智能出行、智能家電、智能廚電、智能影音、智能手機(jī)、智能清潔等相互協(xié)同的全場景智能生態(tài)。截至2025年底，追覓全球累計(jì)申請專利超10000件，研發(fā)與設(shè)計(jì)人員占比達(dá)70%，研發(fā)投入占比約7%以上，構(gòu)筑了持續(xù)進(jìn)化的創(chuàng)新護(hù)城河。

 目前，追覓業(yè)務(wù)覆蓋全球120余個(gè)國家和地區(qū)，服務(wù)超4200萬家庭，掃地機(jī)在全球30個(gè)國家市占率第一，洗地機(jī)在近20個(gè)國家市占率第一。這些數(shù)字背后，是新質(zhì)生產(chǎn)力企業(yè)在全球市場“揚(yáng)頭”的實(shí)力證明，更讓追覓科技得以成為國家戰(zhàn)略所向的“大國科技名片”。

 《智造未來》唱出的自豪感，源自中國科技從追趕到領(lǐng)跑的歷史性跨越。追覓以全場景生態(tài)形態(tài)登上春晚舞臺，標(biāo)志著中國高端科技不僅有能力在廣泛的真實(shí)場景中落地生根，更能以完善的智能生態(tài)服務(wù)全球億萬家庭，讓更多人享受科技帶來的美好生活。這不僅是追覓的高光時(shí)刻，更是中國智造邁向系統(tǒng)引領(lǐng)的時(shí)代見證。

與前幾代的千問大語言模型不同，千問3.5實(shí)現(xiàn)了從純文本模型到原生多模態(tài)模型的代際躍遷。千問3預(yù)訓(xùn)練在純文本Tokens上進(jìn)行，而千問3.5則基于視覺和文本混合token上預(yù)訓(xùn)練，并大幅新增中英文、多語言、STEM和推理等數(shù)據(jù)，讓張開“眼睛”的大模型學(xué)會了更密集的世界知識和推理邏輯，以不到40%的參數(shù)量獲得超萬億的Qwen3-Max基座模型的頂尖性能，在推理、編程、Agent智能體等全方位基準(zhǔn)評估中均表現(xiàn)優(yōu)異。比如，千問3.5在MMLU-Pro知識推理評測中得分87.8分，超越GPT-5.2；在博士級難題GPQA測評中斬獲88.4分，高于Claude 4.5；在指令遵循IFBench以76.5分刷新所有模型紀(jì)錄；而在通用Agent評測BFCL-V4、搜索Agent評測Browsecomp等基準(zhǔn)中，千問3.5表現(xiàn)均超越Gemini 3 Pro、GPT-5.2。

圖說：阿里開源千問Qwen3.5-Plus，性能媲美Gemini 3 Pro

原生多模態(tài)訓(xùn)練，也帶來千問3.5的視覺能力飛躍：在多模態(tài)推理（MathVison）、通用視覺問答VQA（RealWorldQA）、文本識別和文件理解（CC_OCR）、空間智能（RefCOCO-avg）、視頻理解（MLVU）等眾多權(quán)威評測中，千問3.5均斬獲最佳性能。在學(xué)科解題、任務(wù)規(guī)劃與物理空間推理等任務(wù)上，千問3.5相比千問專項(xiàng)模型Qwen3-VL表現(xiàn)更好，空間定位推理和帶圖推理能力均大幅增強(qiáng)，推理分析更精細(xì)、精準(zhǔn)；在視頻理解方面，千問3.5支持長達(dá)2小時(shí)（1M token上下文）的視頻直接輸入，適用于長視頻內(nèi)容分析與摘要生成；同時(shí)，千問3.5實(shí)現(xiàn)了視覺理解與代碼能力的原生融合，結(jié)合圖搜和生圖工具，可將手繪界面草圖直接轉(zhuǎn)為可用的前端代碼，一張截圖就能定位并修復(fù)UI問題，讓視覺編程真正成為生產(chǎn)力工具。

千問3.5性能躍升的背后，是對Transformer經(jīng)典架構(gòu)的重大創(chuàng)新突破。千問團(tuán)隊(duì)自研的門控技術(shù)成果，曾斬獲全球AI頂會2025 NeurIPS最佳論文，該前沿技術(shù)已融入到千問3.5創(chuàng)新的混合架構(gòu)中去，團(tuán)隊(duì)結(jié)合線性注意力機(jī)制與稀疏混合專家MoE模型架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了397B總參數(shù)激活僅17B的極致模型效率；同時(shí)，千問3.5通過訓(xùn)練穩(wěn)定優(yōu)化以及多 token 預(yù)測等系列技術(shù)，Qwen3.5性能與Qwen3-Max模型持平，并進(jìn)一步提升了推理效率：在常用的32K上下文場景中，千問3.5推理吞吐量可提升8.6倍；在256K超長上下文情況下，Qwen3.5推理吞吐量最大提升至19倍，推理效率大幅提升。

圖說：千問3.5推理效率大幅提升，最大吞吐量提升至19倍

千問3.5的原生多模態(tài)訓(xùn)練，是在阿里云AI基礎(chǔ)設(shè)施上高效完成的。通過系列基礎(chǔ)技術(shù)創(chuàng)新，千問3.5在文本、圖像、視頻等混合數(shù)據(jù)訓(xùn)練吞吐量，幾近100%持平純文本基座模型訓(xùn)練，大舉降低了原生多模態(tài)訓(xùn)練的難度門檻；同時(shí)，通過設(shè)計(jì)精巧的FP8、FP32精度應(yīng)用策略，在訓(xùn)練穩(wěn)定擴(kuò)展到數(shù)十萬億個(gè)token時(shí)，激活內(nèi)存減少約50% ，訓(xùn)練還能提速10% ，進(jìn)一步節(jié)約了模型訓(xùn)練成本、提升了訓(xùn)練效率。

基于頂級視覺能力，千問3.5也實(shí)現(xiàn)了從Agent框架到Agent應(yīng)用的新突破。千問3.5可自主操作手機(jī)與電腦，高效完成日常任務(wù)，在移動端支持更多主流APP與指令，在PC端可處理更復(fù)雜的多步驟操作，如跨應(yīng)用數(shù)據(jù)整理、自動化流程執(zhí)行等，顯著提升操作效率。同時(shí)，千問團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)可擴(kuò)展的Agent異步強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架，端到端可加速3到5倍，并將插件式智能體Agent支持?jǐn)U展至百萬級規(guī)模。

1月15日，千問App發(fā)布全球首個(gè)消費(fèi)級AI購物Agent。春節(jié)期間，千問AI購物Agent6天時(shí)間幫用戶完成了1.2億筆訂單，在全球首次實(shí)現(xiàn)大規(guī)模真實(shí)世界任務(wù)執(zhí)行和商業(yè)化驗(yàn)證。Agent能力大幅增強(qiáng)的千問3.5，將進(jìn)一步打開千問APP在工作和生活中幫人辦事的想象空間。

自2023年開源以來，阿里已開源400多個(gè)千問模型，覆蓋全尺寸、全模態(tài)，千問全球下載量突破10億次，單月下載量是DeepSeek、Meta、OpenAI、智譜、Kimi、MiniMax等2到8名總和，開發(fā)者基于千問開發(fā)的衍生模型超20萬，是公認(rèn)的全球第一開源模型，也是開發(fā)者最友好的開源大模型。面向不同國家的AI開發(fā)者和企業(yè)的需求，千問大模型還在持續(xù)演進(jìn)：千問3.5擴(kuò)展支持201種語言，將詞表大小從15萬擴(kuò)展到25萬，可最高提升小語種60%的編碼效率。

據(jù)悉，千問APP、PC端已第一時(shí)間接入Qwen3.5-Plus模型。開發(fā)者可在魔搭社區(qū)和HuggingFace下載新模型，或通過阿里云百煉直接獲取API服務(wù)。阿里很快將繼續(xù)開源不同尺寸、不同功能的千問3.5系列模型。性能更強(qiáng)的旗艦?zāi)Ｐ蚎wen3.5-Max不久也將發(fā)布。

在這一關(guān)鍵時(shí)刻，2026全球開發(fā)者先鋒大會（GDPS 2026）應(yīng)運(yùn)而生。大會將于3月27日至29日在上海徐匯西岸國際會展中心盛大舉辦，本次大會世界人工智能大會組委會、上海市經(jīng)濟(jì)和信息化委員會、上海市徐匯區(qū)人民政府聯(lián)合指導(dǎo)，上海市人工智能行業(yè)協(xié)會主辦。

全球開發(fā)者先鋒大會計(jì)劃于3月27日至29日上海徐匯舉辦，本屆大會將核心主旨定位于“產(chǎn)業(yè)出題，科技答題”，核心愿景旨在打通產(chǎn)研融合瓶頸，提升從產(chǎn)業(yè)需求到科研成果應(yīng)用效率。大會以“開發(fā)者，找找找”為主題，開展“找答案、找技術(shù)、找場景、找人才、找工作、找朋友”六大方向，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)資源高效對接，營造開發(fā)者創(chuàng)新生態(tài)，加快建成具有全球影響力的科技創(chuàng)新高地。

01 時(shí)代召喚：從基建擴(kuò)張到能力突破的關(guān)鍵躍遷

回望過去數(shù)年，全球AI產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了大模型軍備競賽、算力基礎(chǔ)設(shè)施快速擴(kuò)張、海量語料體系建設(shè)等標(biāo)志性階段。而今，產(chǎn)業(yè)落地一系列嶄新的產(chǎn)業(yè)共識正在形成。

GDPS 2026的核心使命，正是在這一歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)上，為全球開發(fā)者與產(chǎn)業(yè)界搭建一個(gè)系統(tǒng)級驗(yàn)證平臺——讓產(chǎn)業(yè)界為學(xué)術(shù)科研出題，讓AI4S+Agent為產(chǎn)業(yè)應(yīng)用答題，讓技術(shù)為超級個(gè)體（SE）及開發(fā)者社區(qū)服務(wù)，通過OpenClaw和Skills市場等創(chuàng)新開發(fā)部署模式，驅(qū)動AI技術(shù)“落地、落細(xì)、落到產(chǎn)業(yè)鏈的每一個(gè)環(huán)節(jié)”。

02 “一核三軸”架構(gòu)：系統(tǒng)化升級的創(chuàng)新體系

■ 一核：創(chuàng)意落地最快之城

立足國家戰(zhàn)略與全球視野，展現(xiàn)上海“產(chǎn)業(yè)出題，科技答題”站位擔(dān)當(dāng)，彰顯上海作為全球科技脈搏引領(lǐng)者的角色，營造開發(fā)者創(chuàng)新生態(tài)，加快建成具有全球影響力的科技創(chuàng)新高地。
■ 軸一：人工智能嘉年華

打造“未來科學(xué)文明樣板間”，通過沉浸式體驗(yàn)展示上海“能源-算力-科學(xué)-產(chǎn)業(yè)”的創(chuàng)新閉環(huán)，使科學(xué)智能（AI4S）看得懂、玩的high、有收獲。

■ 軸二：SE超級創(chuàng)業(yè)者生態(tài)

展現(xiàn)人工智能賦能超級個(gè)體與一人公司（OPC）的新圖景，通過Agent以及OpenClaw生態(tài)，對接創(chuàng)新供需雙方，助力開發(fā)者實(shí)現(xiàn)技術(shù)變現(xiàn)。以場景對接會為鏈接點(diǎn)，形成場景與業(yè)務(wù)的有效聯(lián)動。

■ 軸三：開發(fā)者社區(qū)與Skills市場——促成要素聚合最快

大會將依托“開發(fā)者，找找找”，以Skills技能市場為支點(diǎn)，釋放AgenticAI的活力，實(shí)現(xiàn)代碼庫到能力互動場躍遷，為賦能人工智能時(shí)代個(gè)體創(chuàng)新與一人公司發(fā)展助力賦能。推動技能體系與創(chuàng)新范式的全面升級，讓上海成為“全球開發(fā)者社區(qū)的社區(qū)”。

03 AI產(chǎn)業(yè)未來的全景圖譜

GDPS 2026精心打造各內(nèi)容版塊，構(gòu)建從戰(zhàn)略發(fā)布到產(chǎn)業(yè)落地、從技術(shù)突破到人才培養(yǎng)的完整鏈條：

大賽——產(chǎn)業(yè)級挑戰(zhàn)×科技級解法

所有賽題均源自真實(shí)產(chǎn)業(yè)痛點(diǎn)，覆蓋SE超級創(chuàng)業(yè)者、科學(xué)智能、Agent、vibe coding、智能終端全流程挑戰(zhàn)等前沿方向。每一道賽題，都將成為推動產(chǎn)業(yè)升級的關(guān)鍵杠桿。

工作坊——探討AI“新六要素”的未來演進(jìn)

圍繞模型、算力、語料、生態(tài)、場景、資本六大核心要素，深度探討科學(xué)智能、具身智能、AI+影視、智能終端等前沿議題，形成技術(shù)、產(chǎn)業(yè)、倫理、資本的系統(tǒng)性對話。

沉浸式體驗(yàn)——從Demo到現(xiàn)實(shí)的跨越

通過開發(fā)者工作坊、WAIC創(chuàng)新項(xiàng)目路演、具身智能終端展、AIGC體驗(yàn)工坊、灰度玩家實(shí)驗(yàn)區(qū)等多元形式，讓每一位參與者都能“親手觸摸未來”。

嘉年華——將上海變成開發(fā)者節(jié)日的城市

從硅基家長會到WAIC創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)路演，從極客派對到開發(fā)者社交之夜，城市以開放、包容、創(chuàng)新的姿態(tài)，為全球開發(fā)者打造一場真正的科技狂歡。

全球招募：尋找2026的“答題者”

無論你來自頂尖科研機(jī)構(gòu)、創(chuàng)新型企業(yè)，還是獨(dú)立開發(fā)者、極客團(tuán)隊(duì)，這里都將是展示實(shí)力、鏈接資源、走向世界的最佳舞臺。

GDPS 2026全球開發(fā)者的集結(jié)號已經(jīng)吹響！

期待與你，共同書寫人工智能的下一段歷史！即刻掃碼報(bào)名，加入我們！！！

此次推出的“超級請客卡”每張價(jià)值25元，使用場景更廣，覆蓋餐飲、年貨、電影票、酒店、機(jī)票及景區(qū)門票等。例如，用戶只需在千問中說一句“幫我訂一家附近的酒店”，千問就會自動完成篩選，用戶確認(rèn)信息后即可在端內(nèi)一鍵支付，全程無需跳轉(zhuǎn)。

據(jù)悉，“超級請客卡”上線后，用戶請千問幫訂酒店的需求顯著增長，其中縣城鐘點(diǎn)房的幫下單比例激增約300%。實(shí)測發(fā)現(xiàn)，在使用25元免單卡后，縣城鐘點(diǎn)房的平均預(yù)訂價(jià)格僅為約15元至30元。

此前千問App“春節(jié)30億大免單”第一波活動數(shù)據(jù)顯示，千問的訂單近半數(shù)在縣城下單。AI技術(shù)在帶動消費(fèi)體驗(yàn)升級的同時(shí)，正全面激發(fā)各類人群、各線城市的新消費(fèi)活力。

在語言模型基礎(chǔ)能力上，豆包2.0 Pro旗艦版取得IMO、CMO數(shù)學(xué)競賽和ICPC編程競賽金牌成績，也超越了Gemini 3 Pro在Putnam基準(zhǔn)測試上的表現(xiàn)，數(shù)學(xué)和推理能力達(dá)到世界頂尖水平。

大模型執(zhí)行長鏈路復(fù)雜任務(wù)，需要豐富的世界知識。豆包2.0加強(qiáng)了長尾領(lǐng)域知識覆蓋，在SuperGPQA等多項(xiàng)公開測試集上表現(xiàn)突出，科學(xué)領(lǐng)域知識測試成績與Gemini 3 Pro和GPT 5.2相當(dāng)，在跨學(xué)科知識應(yīng)用上也排名前列。

在教育、娛樂、辦公等眾多場景中，大模型需要理解圖表、復(fù)雜文檔、視頻等內(nèi)容。對此，豆包2.0全面升級多模態(tài)理解能力，視覺推理、空間感知、長上下文理解等權(quán)威測試均取得業(yè)界最佳表現(xiàn)。

面對動態(tài)場景，豆包2.0增強(qiáng)了對時(shí)間序列與運(yùn)動感知的理解能力，還可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流分析、環(huán)境感知與主動交互，廣泛應(yīng)用于健身指導(dǎo)、穿搭建議、看護(hù)陪伴等生活場景。

圖：Agent及推理能力部分評測成績

Agent能力是大模型具備行動力的關(guān)鍵。測試成績顯示，豆包2.0 Pro在指令遵循、工具調(diào)用和Search Agent等評測中達(dá)到頂級水平，在HLE-Text（人類的最后考試）上更是獲得54.2的最高分，大幅領(lǐng)先于其他模型。

目前，豆包2.0 Pro已在豆包App、電腦客戶端和網(wǎng)頁版上線，用戶選擇「專家」模式即可對話體驗(yàn)。火山引擎也已上線豆包2.0系列模型API服務(wù)。

據(jù)悉，豆包2.0 Pro按“輸入長度”區(qū)間定價(jià)，32k以內(nèi)的輸入定價(jià)為3.2元/百萬tokens，輸出定價(jià)為16元/百萬tokens，相比Gemini 3 Pro和GPT 5.2有較大的成本優(yōu)勢。豆包2.0 Lite更是極具性價(jià)比，綜合性能超越兩個(gè)月前發(fā)布的上一代主力模型豆包1.8，百萬tokens輸入價(jià)格僅為0.6元。

其中，豆包APP、即夢APP支持真人出鏡，用戶需要先通過錄音錄像完成真人校驗(yàn)，才能生成本人形象的數(shù)字人分身，使用該分身生成AI視頻。而在豆包電腦端、網(wǎng)頁版以及即夢網(wǎng)頁版等場景中，平臺均明確提示暫不支持上傳真人人臉?biāo)夭摹?/p>

Seedance 2.0 能夠支持圖像、視頻、音頻、文本四種模態(tài)輸入，表達(dá)方式更豐富，生成也更可控。用戶可以用一張圖來說明自己想要的畫面風(fēng)格，用一個(gè)視頻指定角色的動作和鏡頭的變化，用一段音頻表達(dá)預(yù)期的節(jié)奏和氛圍，“提示詞”開始不再局限于文字，創(chuàng)作過程變得更自然、更高效，也更像真正的“導(dǎo)演”。

此前，Seedance 2.0已經(jīng)在小范圍進(jìn)行內(nèi)測，憑借多模態(tài)參考、精準(zhǔn)可控性等亮點(diǎn)，在全球范圍內(nèi)引發(fā)關(guān)注。一名海外創(chuàng)作者使用Seedance 2.0制作短片，與數(shù)月前海外模型的呈現(xiàn)效果做對比，明顯更真實(shí)、豐富的畫面讓埃隆·馬斯克也不由感慨：“這發(fā)生的也太快了。”海外社交平臺上，不少國外用戶為了用上Seedance 2.0，開始研究如何申請中國手機(jī)號。

馬斯克點(diǎn)評Seedance2.0在視頻效果上的進(jìn)步

游戲科學(xué)CEO、《黑神話：悟空》制作人馮驥試用后評價(jià)說，Seedance 2.0是“當(dāng)前地表最強(qiáng)的視頻生成模型”，其在多模態(tài)信息理解與整合能力上實(shí)現(xiàn)了飛躍。

官方技術(shù)報(bào)告顯示，Seedance 2.0 采用極致的稀疏架構(gòu)來提升訓(xùn)練和推理效率，基于統(tǒng)一的多模態(tài)視頻生成架構(gòu)，模型涌現(xiàn)出了強(qiáng)大的泛化能力 ，不僅能生成音畫同步的高質(zhì)量音視頻，還可支持組合的多模態(tài)參考、視頻編輯、視頻延長等復(fù)雜功能。

在基于多模態(tài)參考生成、復(fù)雜音視頻指令遵循、復(fù)雜運(yùn)動穩(wěn)定性、專業(yè)鏡頭語言、音視頻表現(xiàn)力及視聽一體化協(xié)同等多維度的測評中，Seedance 2.0 的表現(xiàn)均處于業(yè)內(nèi)領(lǐng)先水平。其在運(yùn)動穩(wěn)定性、指令遵循及畫面美感維度均有顯著提升，生成的復(fù)雜動作流暢細(xì)膩，并支持專業(yè)級組合運(yùn)鏡與敘事節(jié)奏控制。

Seedance 2.0 文字生成視頻能力評測

Seedance 2.0 圖片生成視頻能力評測

該功能已通過南航APP首頁彈窗及專屬活動頁上線，將持續(xù)運(yùn)行至2月25日，覆蓋整個(gè)春運(yùn)往返高峰，為春運(yùn)期間超8,000萬人次的民航旅客提供個(gè)性化的AI體驗(yàn)。

業(yè)績增長主要源于公司積極加大市場開拓力度，加速新品研發(fā)迭代與上市，線上線下渠道協(xié)同發(fā)力。與此同時(shí)，影石持續(xù)加碼研發(fā)投入，2025年研發(fā)投入達(dá)16.49億元，超2022-2024年三年總和，加大芯片定制及戰(zhàn)略項(xiàng)目等核心領(lǐng)域投入，強(qiáng)化技術(shù)護(hù)城河。

報(bào)告顯示：“公司聚焦于業(yè)務(wù)增長曲線構(gòu)建，如以手持云臺相機(jī)等新品為重要著力點(diǎn)，進(jìn)行了前瞻性戰(zhàn)略投入。但原材料價(jià)格波動、市場競爭加劇等因素對公司盈利能力構(gòu)成較大挑戰(zhàn)，公司將積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，不斷提升綜合競爭力。”

2月13日，影石還因在年會現(xiàn)場送出5套商品房、一輛保時(shí)捷沖上微博熱搜第一。據(jù)現(xiàn)場嘉賓爆料，影石年終獎總額較去年增長100%；在2025年推出“夏雨激勵(lì)”，發(fā)薪酬之外的項(xiàng)目獎金，合計(jì)發(fā)放近3000萬元，覆蓋超70%的同事。從送房送車到千萬激勵(lì)，影石在“敢想”的牽引下，持續(xù)推進(jìn)人才投入逆勢加碼，充分展現(xiàn)業(yè)務(wù)穩(wěn)健增長能力。

劉靖康還在年會表示：“影石是創(chuàng)造驅(qū)動的公司，相信長期價(jià)值大于短期利潤。”現(xiàn)場，他首次公開手持云臺相機(jī)新品并正式命名“Luna”，并強(qiáng)調(diào)“這絕不是另一個(gè)Pocket”；該產(chǎn)品將于今年上半年上市，或成首款具備長焦功能的手持云臺相機(jī)。此外，劉靖康還表示，2026年公司新品數(shù)量將超過2025年，產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏將進(jìn)一步提速。

影石創(chuàng)新近期躋身外資調(diào)研榜前三位，核心競爭力獲得外資認(rèn)可。2月8日，高盛發(fā)布研報(bào)，首次覆蓋影石創(chuàng)新，給予其“買入”評級。高盛指出，影石創(chuàng)新已成為全球全景相機(jī)市場的領(lǐng)導(dǎo)者，同時(shí)正加速向運(yùn)動相機(jī)、智能配件及無人機(jī)市場擴(kuò)張；憑借影像算法、AI能力與生態(tài)配件的綜合優(yōu)勢，公司2025至2030年收入年復(fù)合增長率有望達(dá)到53%。

業(yè)內(nèi)人士表示，當(dāng)前行業(yè)雖受原材料價(jià)格波動、市場競爭加劇等短期因素?cái)_動，對公司盈利構(gòu)成階段性挑戰(zhàn)，但影石長期成長邏輯清晰、核心技術(shù)壁壘穩(wěn)固。依托持續(xù)的高研發(fā)投入、全球化產(chǎn)品矩陣與AI影像技術(shù)布局，主動應(yīng)對挑戰(zhàn)，增長動能充足。 

2月13日，騰訊云披露，旗下智能體開發(fā)平臺（ADP）已覆蓋全國超半數(shù)頭部文化傳媒機(jī)構(gòu)，涵蓋中國新聞社、北京廣播電視臺、廣東廣播電視臺、四川省文化大數(shù)據(jù)等。過去一年，ADP在文化傳媒行業(yè)的客戶規(guī)模同比擴(kuò)大13倍，落地智能體數(shù)量激增約25倍，穩(wěn)居行業(yè)領(lǐng)先位置。

    數(shù)據(jù)背后是實(shí)實(shí)在在的效率紅利：在策劃與內(nèi)容生產(chǎn)等核心場景中，相關(guān)文化傳媒機(jī)構(gòu)的效率平均提升達(dá)70%。

    不同于以往零散部署的單點(diǎn)應(yīng)用，騰訊云ADP以“智能體+工作流編排”的方式嵌入文化傳媒全流程：智能體承擔(dān)任務(wù)拆解與初稿生成，多智能體協(xié)同完成審核、改寫與多語種適配，工作流保證跨團(tuán)隊(duì)與跨平臺的可控交付，從而使AI真正成為制播體系的可調(diào)度能力。

    在大型綜合性文化傳媒機(jī)構(gòu)規(guī)模化內(nèi)容生產(chǎn)場景中，騰訊云ADP支撐了中國新聞社海外傳播語料庫與AIGC智能體平臺建設(shè)，圍繞語料歸集治理、多語種翻譯、新聞寫作與價(jià)值評價(jià)等能力，推動智能體嵌入融媒體生產(chǎn)全流程。在強(qiáng)化筆風(fēng)與價(jià)值觀對齊的同時(shí)，探索面向海外傳播的智能化規(guī)模生產(chǎn)路徑。

    在大型體育賽事的實(shí)時(shí)生產(chǎn)中，流量集中與時(shí)效性是最大考驗(yàn)。全運(yùn)會期間，廣東廣播電視臺打造基于騰訊ADP的AI內(nèi)容服務(wù)平臺，系統(tǒng)參與直播錄制、人物拆條與高光集錦自動生成等環(huán)節(jié)，相關(guān)制作流程的效率提升約40%。

    面向區(qū)域文化數(shù)據(jù)整合與內(nèi)容生產(chǎn)場景，騰訊云ADP助力四川文化大數(shù)據(jù)建設(shè)“文化大數(shù)據(jù)企業(yè)AI云樞紐”，結(jié)合高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與智能體管線能力，推動瓦雕，石窟，彝繡等文化資源的匯集治理與智能化應(yīng)用。依托自然語言處理能力與大模型技術(shù)，支撐文旅導(dǎo)覽、智能創(chuàng)作、文化問答、數(shù)字人交互等多場景實(shí)踐。

    隨著文化傳媒內(nèi)容生產(chǎn)向全流程、系統(tǒng)化演進(jìn)，文化傳媒機(jī)構(gòu)在高頻重大節(jié)點(diǎn)與日常規(guī)模化生產(chǎn)中，對可編排、可調(diào)度的智能體能力需求明顯增強(qiáng)。騰訊云方面也表示，將持續(xù)推動智能體在文化傳媒場景中實(shí)現(xiàn)長期、穩(wěn)定、可復(fù)制的規(guī)模化應(yīng)用。

在生成效率上，Ring-2.5-1T在32K以上長文本生成場景中，對比上代模型訪存規(guī)模降低10倍以上，生成吞吐提升3倍以上。在深度思考能力方面，該模型在國際數(shù)學(xué)奧林匹克競賽（IMO 2025）和中國數(shù)學(xué)奧林匹克（CMO 2025）自測均達(dá)到金牌水平（IMO 35分、CMO 105分）。同時(shí)，可輕松適配Claude Code等智能體框架與OpenClaw個(gè)人AI助理，支持多步規(guī)劃與工具調(diào)用。

 （圖說：Ring-2.5-1T在數(shù)學(xué)、代碼、邏輯等高難推理任務(wù)和智能體搜索、軟件工程、工具調(diào)用等長程任務(wù)執(zhí)行上均達(dá)到開源領(lǐng)先水平）

在多項(xiàng)權(quán)威基準(zhǔn)測試中，Ring-2.5-1T 與 DeepSeek-v3.2-Thinking、Kimi-K2.5-Thinking、GPT-5.2-thinking-high、Gemini-3.0-Pro-preview-thinking-high、Claude-Opus-4.5-Extended-Thinking 等主流開源與閉源模型進(jìn)行了系統(tǒng)對比，在數(shù)學(xué)推理、代碼生成、邏輯推理和智能體任務(wù)執(zhí)行等高難場景中達(dá)到開源領(lǐng)先水平。尤其在深度思考（Heavy Thinking）模式下，Ring-2.5-1T在IMOAnswerBench、HMMT-25等數(shù)學(xué)競賽推理基準(zhǔn)和LiveCodeBench-v6代碼生成基準(zhǔn)中超越所有對比模型，展現(xiàn)了強(qiáng)大的復(fù)雜推理與跨任務(wù)泛化能力。

Ring-2.5-1T基于Ling 2.5架構(gòu)，通過優(yōu)化注意力機(jī)制，顯著提升長文本推理的效率與穩(wěn)定性。模型激活參數(shù)規(guī)模從前代的 51B 提升至 63B，但在混合線性注意力架構(gòu)的支持下，推理效率相比上一代大幅提升。與僅具備 32B 激活參數(shù)的KIMI K2架構(gòu)相比，在1T總參數(shù)量下，Ling 2.5架構(gòu)在長序列推理任務(wù)中的吞吐表現(xiàn)依然優(yōu)勢顯著，且隨著生成長度增加，效率優(yōu)勢持續(xù)擴(kuò)大。

 （圖說：在不同生成長度下的效率對比示意。生成長度越長，吞吐優(yōu)勢越明顯）

隨著AI大模型應(yīng)用從短對話向長文檔處理、跨文件代碼理解、復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃等場景擴(kuò)展，Ring-2.5-1T有效緩解了長輸出場景下計(jì)算開銷高、推理速度慢的問題。該模型的開源也體現(xiàn)了螞蟻百靈團(tuán)隊(duì)在大規(guī)模訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、算法優(yōu)化和工程落地方面的綜合能力，為行業(yè)提供了高性能、高效率的智能體時(shí)代基礎(chǔ)模型新選擇。

目前，Ring-2.5-1T 的模型權(quán)重與推理代碼已在Hugging Face、ModelScope等主流開源平臺發(fā)布。官方平臺Chat體驗(yàn)頁和API服務(wù)將在近期上線。

?? Hugging Face：

https://huggingface.co/inclusionAI/Ring-2.5-1T-FP8

?? ModelScope：

https://modelscope.cn/models/inclusionAI/Ring-2.5-1T-FP8

為了確保消費(fèi)者可以“買的安心，吃的放心”，平臺密集推出了多項(xiàng)食品安全治理的舉措，主要包括經(jīng)營資質(zhì)合規(guī)審查、食品廣告治理，食品直播管控、未成年人保護(hù)、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)、食品數(shù)據(jù)庫建設(shè)等。從“春節(jié)不打烊”開始，2026年拼多多將全面提升食品消費(fèi)的安全保障。

據(jù)拼多多平臺治理相關(guān)負(fù)責(zé)人介紹，在經(jīng)營資質(zhì)方面，平臺全方位加強(qiáng)了對食品類商家主體資質(zhì)的合規(guī)審查。一方面，平臺將加大對食品類商家主體資質(zhì)的核驗(yàn)頻率和處置力度；另一方面，平臺還將通過算法模型對線上商品進(jìn)行巡查，實(shí)時(shí)巡查商品的經(jīng)營資質(zhì)，一經(jīng)發(fā)現(xiàn)不合規(guī)的商品，即刻進(jìn)行下架及關(guān)店處置。

以“冷加工糕點(diǎn)”類食品為例，平臺進(jìn)一步細(xì)化了對該類商家的資質(zhì)審查，拓展了商家主體信息的透明度。根據(jù)近日平臺最新發(fā)布的商家公告，經(jīng)營該品類的商家須在提供《食品生產(chǎn)許可證》或《食品經(jīng)營許可證》基礎(chǔ)上，同時(shí)提供《食品生產(chǎn)許可品種明細(xì)表》，且明細(xì)表中的“類別名稱”須包含“冷加工糕點(diǎn)”等，對于資質(zhì)異常的店鋪將進(jìn)行下架及關(guān)店處罰。

在食品廣告和品牌方面，平臺將通過對商品、圖文等信息的實(shí)時(shí)巡檢，第一時(shí)間對虛假發(fā)布、不實(shí)信息、AI圖片等進(jìn)行攔截，并依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)高低和違規(guī)情節(jié)，進(jìn)行降權(quán)、下架、關(guān)店等處罰。此外，平臺還將聯(lián)合食品品牌對品牌商品進(jìn)行抽檢鑒定，對于鑒定為假貨的商品，按假一賠十賠付給消費(fèi)者。

為了保障食品類商家、品牌的知識產(chǎn)權(quán)，平臺還持續(xù)拓展了知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)投訴專屬渠道，對權(quán)利人的知識產(chǎn)權(quán)維權(quán)行為及時(shí)跟進(jìn)處置。2025年，平臺累計(jì)處置食品相關(guān)的侵權(quán)投訴數(shù)十萬件，極大保障了食品商家的知產(chǎn)權(quán)益。

2026年2月1日，由國家市場監(jiān)督管理總局、國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室聯(lián)合發(fā)布的《直播電商監(jiān)督管理辦法》正式施行，拼多多也將在2026年重點(diǎn)加大對平臺直播商家的治理管控。在食品類直播中，平臺將在食品品類、商品指標(biāo)、直播內(nèi)容、達(dá)人口播等方面，全面加強(qiáng)對商家、主播的引導(dǎo)、管控和治理。

此外，平臺還將持續(xù)完善食品數(shù)據(jù)庫的精細(xì)化建設(shè)，建立健全食品相關(guān)的證號數(shù)據(jù)、商標(biāo)數(shù)據(jù)庫等，通過技術(shù)手段持續(xù)優(yōu)化商家、商品的監(jiān)督與治理。在未成年保護(hù)方面，平臺還針對性地推出了“未成年模式”，禁止商家向未成年人銷售酒水等商品。

在加強(qiáng)線上治理的同時(shí)，平臺還成立了食品類專項(xiàng)治理團(tuán)隊(duì)，并持續(xù)擴(kuò)大團(tuán)隊(duì)規(guī)模，在周度、月度抽檢的基礎(chǔ)上，加大對食品類商品的常態(tài)化抽檢力度，并與有國家檢測資質(zhì)的機(jī)構(gòu)進(jìn)行合作，按照國家、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行檢測，對于檢測不合格商品和店鋪及時(shí)處置。

“春節(jié)期間，廣大消費(fèi)者對于食品類商品的需求十分旺盛，我們通過全方位的治理舉措，進(jìn)一步保障了春節(jié)的菜籃子安全，讓廣大消費(fèi)者可以過一個(gè)幸福美滿、紅紅火火的春節(jié)。”拼多多平臺治理相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，未來平臺將在此基礎(chǔ)上不斷完善治理舉措，嚴(yán)格落實(shí)國家最新法律法規(guī)和政府主管部門的相關(guān)要求，持續(xù)加強(qiáng)平臺食品安全保障體系建設(shè)，確保消費(fèi)者的權(quán)益可以得到全面保障。

活動現(xiàn)場，追覓的仿生多關(guān)節(jié)機(jī)械手Cyber10 Ultra和致凈大師 X60 Pro掃地機(jī)成為全場焦點(diǎn)。追覓Cyber10 Ultra掃地機(jī)以靈巧的機(jī)械手為現(xiàn)場觀眾遞福字、送紅包，將傳統(tǒng)年俗與智能科技結(jié)合，讓屏幕前的觀眾直觀感受到年的味道。

追覓Cyber10 Ultra突破了掃地機(jī)的功能邊界，其仿生多關(guān)節(jié)機(jī)械手可深入櫥柜底部、馬桶側(cè)邊及墻面等狹小空間，解決衛(wèi)生死角問題。基于內(nèi)置的具身智能大模型系統(tǒng)，它可自主區(qū)分可收納物品與垃圾，并夾起散落的襪子、玩具等物品放置到特定位置，實(shí)現(xiàn)從“地面清潔”到“自主收納”的升級。

致凈大師 X60 Pro 掃地機(jī)則展現(xiàn)出靈活的反應(yīng)速度和強(qiáng)大的越障能力。X60 Pro搭載超廣角雙目靈動導(dǎo)航避障系統(tǒng)，能識別超過280種常見家庭物品，可實(shí)現(xiàn)5mm障礙物100%避障。在模擬的廚房場景中，X60 Pro精準(zhǔn)繞開了不規(guī)則菜葉、口蘑等廚余雜物，在雜亂的環(huán)境中靈活穿行。

同時(shí)，搭載追覓首創(chuàng)仿生機(jī)械足技術(shù)，X60 Pro可跨越滑軌、門檻、臺階等6cm以內(nèi)障礙，實(shí)現(xiàn)全屋自由移動。27cm全覆蓋加長滾筒搭配15N的下壓力，它可輕松解決頑固污漬、廚房油漬。用戶無需擔(dān)心春節(jié)期間的高頻清潔需求，保持家的潔凈。

追覓掃地機(jī)以持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新，推動掃地機(jī)品類完成從創(chuàng)新黑科技向家庭標(biāo)配的轉(zhuǎn)變。依托高速數(shù)字馬達(dá)、智能算法、運(yùn)動控制與仿生機(jī)械臂體系等底層技術(shù)平臺，追覓掃地機(jī)陸續(xù)推出仿生機(jī)械臂、仿生機(jī)械足、嵌入式基站等多項(xiàng)行業(yè)首創(chuàng)技術(shù)，并發(fā)展為行業(yè)通用功能，解決了邊角清潔、越障等長期困擾用戶的行業(yè)難點(diǎn)，大幅提升掃地機(jī)產(chǎn)品性能，并推動掃地機(jī)產(chǎn)品成為家庭標(biāo)配。

如今，追覓掃地機(jī)已進(jìn)入全球超120個(gè)國家和地區(qū)，實(shí)體門店數(shù)量超6500家，守護(hù)超4200萬家庭。截止2025年年底，追覓掃地機(jī)橫掃全球市場，在30個(gè)國家及地區(qū)獲得市場占有率第一，并在德國、瑞典等11個(gè)發(fā)達(dá)國家市場占有率超過40%。每一份成績單，都是全球消費(fèi)者用信賴投下的選票。

從全球市場的領(lǐng)先地位，到亮相央視新春直播特別節(jié)目，追覓掃地機(jī)正以領(lǐng)先的科技創(chuàng)新實(shí)力和對用戶的真切關(guān)懷，讓更多家庭享受科技帶來的便捷與溫暖，讓智能清潔成為美好生活的標(biāo)配。

在VC眼中，它是驗(yàn)證商業(yè)閉環(huán)的終極沙盤；在具身智能賽道，它是讓機(jī)器人學(xué)會“走一步看三步”的預(yù)判大腦；而在元宇宙的廢墟之上，它被視為信息載體從2D視頻向3D交互世界躍遷的最后一塊拼圖。

就在1月23日，據(jù)彭博社報(bào)道，李飛飛正在就其創(chuàng)辦的初創(chuàng)公司 World Labs 進(jìn)行新一輪融資洽談，目標(biāo)估值約為 50 億美元。

在這個(gè)概念還未被祛魅的時(shí)刻，中關(guān)村早期投資論壇找到幾位不同背景的先行者。他們不談虛無的共識，只求在視角的碰撞中，厘清這波AI新浪潮的真實(shí)商業(yè)脈絡(luò)。

由雷峰網(wǎng)總編輯林覺民主持的一場圓桌論壇上，英諾科創(chuàng)基金合伙人王晟、流形空間創(chuàng)始人武偉、VAST創(chuàng)始人宋亞宸以及千訣科技合伙人蔣屹舟齊聚一堂。這場對話并非為了尋求某種平庸的共識，而是旨在呈現(xiàn)出一場關(guān)于世界模型討論。

圓桌論壇現(xiàn)場

以下是本次圓桌的深度對話實(shí)錄：

林覺民：請各位做一下簡單的自我介紹。

雷峰網(wǎng)總編輯林覺民

武偉： Manifold AI（流形空間），去年6月剛成立，專注世界模型，目前主攻具身大腦落地，用在機(jī)械和無人機(jī)上。

宋亞宸：VAST創(chuàng)始人，做AI 3D大模型，服務(wù)游戲、動畫、影視這些需要"造世界"的場景。

蔣屹舟：千訣科技合伙人，今天本來是師兄（CEO）來，我們師兄弟三人一起創(chuàng)業(yè)，我臨時(shí)頂包。我們做家居場景的通用機(jī)器人類腦大腦，用類腦技術(shù)做決策和感知。

一、 概念定義：從仿真到預(yù)測

林覺民：聽說這場圓桌本來是要"干仗"的，主要是目前行業(yè)內(nèi)對于“世界模型”尚未形成統(tǒng)一的定義，有人要做具身智能的世界模型，有人做數(shù)字空間的，Google Gemini3 又是一派。所以今天我們不凝聚共識，就各抒己見，百家爭鳴。

王晟（英諾科創(chuàng)基金）：

我們將世界模型視為特定領(lǐng)域內(nèi)逼近“Ground Truth（地面真值）”的模擬系統(tǒng)。

它不一定要在物理上100%復(fù)刻真實(shí)世界，而是要定義一個(gè)“域（World）”，比如醫(yī)療、法律或具身智能領(lǐng)域。在這個(gè)域中，模型能夠模擬出符合客觀規(guī)律的反饋。以醫(yī)療為例，如果模型能準(zhǔn)確模擬出病人服藥后的生理指標(biāo)變化，且無限接近真實(shí)結(jié)果，它就是該領(lǐng)域的優(yōu)秀世界模型。其核心價(jià)值在于提供準(zhǔn)確的反饋（Reward），強(qiáng)化AI的學(xué)習(xí)效率。

英諾科創(chuàng)基金創(chuàng)始人王晟

武偉（流形空間）：

我們的定義包含兩個(gè)關(guān)鍵詞：模擬與交互。即“用模擬的方式實(shí)現(xiàn)泛化的交互”。

目前行業(yè)內(nèi)主要有三個(gè)流派：1.仿真器派： 如英偉達(dá)，主要用于云端合成數(shù)據(jù)，輔助智能體訓(xùn)練；2.通用交互界面派： 如Google Gemini、World Labs，打造開放的可交互數(shù)字環(huán)境，偏向娛樂應(yīng)用；3.具身大腦派（我們所選路線）： 讓機(jī)器人具備內(nèi)生的推理和想象能力。不僅是模仿動作，而是通過大腦推演“如果我這樣做，世界會發(fā)生什么變化”，從而指導(dǎo)實(shí)際操作。

流形空間創(chuàng)始人 武偉

林覺民：Manifold和蔣總都是做“大腦”的，我們現(xiàn)在是哪個(gè)路線，以及為什么要選擇這樣的路線？

武偉（流形空間）：

準(zhǔn)確說是foundation model 派 vs 內(nèi)腦架構(gòu)派。我們把世界模型當(dāng)作機(jī)器人原生的 foundation model，建模物理空間移動和操作的內(nèi)生認(rèn)知，用一段式或兩段式端到端實(shí)現(xiàn)；千訣則是模擬人腦分區(qū)，用多個(gè)小模型/skills組合來降低功耗。

這種差異純粹是團(tuán)隊(duì)基因決定的——我們是晟總 PPT 里那批"CV 派+自動駕駛派"，我 2015 年加入商湯干了十年，2021-2025 年在中國最早提出自動駕駛端到端和世界模型。這種背景讓我們必須 all in 端到端和數(shù)據(jù)的 scaling，而不是走小模型拼接的路線。

宋亞宸（VAST）：

李飛飛 World Labs 的 BP 里唯一提到的公司就是我們，我還發(fā)給晟總偷看了。她定義世界模型三大場景：3D 生成、XR 空間智能、機(jī)器人——前兩個(gè)才是重點(diǎn)。

Luma（我們老同行，做 AI 3D 轉(zhuǎn)去做世界模型）剛?cè)诹?9 億美金，比李飛飛還多，估值 40 億。這說明世界模型確實(shí)是 AI 終局，但分兩層：一層是具身智能讓機(jī)器人替代人類，這層很可怕——作為文科生，要是會寫小說，未來就是恐怖片。

另一層更重要：勞動力被解放后，人最終只能卷創(chuàng)意本身。當(dāng) AI 3D 讓人"造萬物"、AI Coding 讓人"定規(guī)則"，每個(gè)人都能零門檻創(chuàng)造虛擬世界——重力可以不是 9.8，你可以飛、可以重寫社會規(guī)則。這就是馬良的神筆，人人為我、我為人人的"天堂"。

未來人的價(jià)值，就看你創(chuàng)造的世界里別人愿意花多少時(shí)間。AI 讓人像神一樣創(chuàng)造世界級體驗(yàn)，這才是世界大模型的終局意義。

VAST創(chuàng)始人宋亞宸

林覺民：您這就是想造個(gè)"言出法隨"的東西？

宋亞宸（VAST）：必然的！未來每個(gè)人心想事成、言出法隨，就是馬良的神筆。

林覺民：快過年了，這話太應(yīng)景了，不過宋總確實(shí)站得高，不僅是李飛飛 BP 里唯一提到的公司，他自己也是 MiniMax 早期創(chuàng)始人，剛才直接把世界模型定義成了整個(gè) AI 的終局。

蔣屹舟（千訣科技）：

其實(shí)早年實(shí)驗(yàn)室看世界模型，核心在于"理解世界"而非預(yù)測——就像牛頓看蘋果落地能推導(dǎo)出萬有引力公式，或者AI只讀文字就能畫出世界地圖，這是一種對物理規(guī)律的底層抽象。

后來李飛飛帶火了"預(yù)測世界"，我們起初覺得"又來吹牛了"，這不就是十年前強(qiáng)化學(xué)習(xí)里用的"視頻預(yù)測"換了個(gè)名字嗎？但后來發(fā)現(xiàn)對機(jī)器人確實(shí)關(guān)鍵——沒有理解就無法外推，比如疊大小不同的衣服，這種細(xì)微差別很難人工建模，必須讓模型具備底層認(rèn)知才能做預(yù)測。

我們走類腦路線（非端到端的小模型組合），因?yàn)闄C(jī)器人不像GPT可以"思考十分鐘"，人看到機(jī)器人在等待會很痛苦。所以世界模型對我們來說是"一步三算、一步十算"，像CPU分支預(yù)測一樣提前推演各種可能性分支（比如回家打掃時(shí)遇到不同情況該怎么走），現(xiàn)在主要用于決策環(huán)節(jié)，讓機(jī)器人具備真正的實(shí)時(shí)反應(yīng)能力。

千訣科技創(chuàng)始人蔣屹舟

林覺民：所以蔣總我們其實(shí)已經(jīng)把世界模型用在現(xiàn)實(shí)生活中了是嗎？

蔣屹舟：對，目前用的更多可能是決策環(huán)節(jié)，因?yàn)槲覀兊臎Q策是能夠一步三算的。

林覺民：李飛飛吹牛不怕，只要能實(shí)現(xiàn)，這個(gè)東西還是一個(gè)很好的愿景。

二、 技術(shù)路線：端到端 VS 類腦架構(gòu)

林覺民：世界模型路線五花八門，最后拼什么才能跑出來？

王晟（英諾科創(chuàng)基金）：這個(gè)問題挺復(fù)雜的，世界模型現(xiàn)在更多是投資共識的"標(biāo)簽"——就像之前必須投"具身智能"一樣，現(xiàn)在必須投"基于世界模型的具身智能"，這樣才好交流、好決策。但細(xì)節(jié)層面其實(shí)一團(tuán)亂麻，每家定義都不同，我作為投資人可以接受任何聽起來合理的定義。

真正決定勝負(fù)的只有一點(diǎn)：你能不能建立一套接近 ground truth 的驗(yàn)證/仿真系統(tǒng)，能源源不斷產(chǎn)出高質(zhì)量數(shù)據(jù)。 在 scaling law 的暴力美學(xué)下，數(shù)據(jù)是核心燃料，尤其在具身領(lǐng)域，corner case 數(shù)據(jù)直接決定機(jī)器人會不會像自動駕駛一樣出事故。這套系統(tǒng)產(chǎn)出的數(shù)據(jù)必須夠 scale、夠真實(shí)（能給你準(zhǔn)確的 reward），同時(shí)分布均衡（稠密和稀疏性平衡），才能訓(xùn)練出既不過擬合也不稀疏的模型——核心還是歸到數(shù)據(jù)。

林覺民：武總是做“大腦”的，過去一個(gè)月發(fā)了兩個(gè)大腦模型，都宣稱自己是世界第一，想請武總聚焦具身大腦領(lǐng)域回答一下。

武偉（流形空間）：

商業(yè)公司活路就兩條：要么 Day 1 有健康現(xiàn)金流，要么燒錢但增長快、天花板高。世界模型顯然屬于后者，關(guān)鍵看三點(diǎn)：找對落地場景、增長夠快、天花板夠高。

我們選具身大腦作為第一個(gè)產(chǎn)品化方向。做個(gè)思維游戲：人從出生到 18 歲，眼睛大概收集 300 萬 clips；掌握 2000 個(gè)工種，再攢 3 億 clips。人類一輩子能收集的數(shù)據(jù)天花板約 10 億 clips。 如果能用 10 億 clips 訓(xùn)出世界模型，達(dá)到人的智能化上限——簡單任務(wù)零樣本泛化，復(fù)雜任務(wù)幾十個(gè)樣本學(xué)會——這就是世界模型的終極天花板，商業(yè)價(jià)值極高。

倒推回來，做世界模型公司怎么 survive？快速收集 10 億高質(zhì)量數(shù)據(jù)、找到能 pre-train 的架構(gòu)、泛化到零樣本/少樣本的應(yīng)用場景——這三件事做到，就能在具身大腦這個(gè)狹窄賽道里跑出來。

宋亞宸（VAST）：

為什么今天大家都在談?wù)撌澜缒Ｐ停坎⒉皇且驗(yàn)锳I技術(shù)突然成熟了，也不是因?yàn)榫呱碇悄艿搅四硞€(gè)時(shí)間點(diǎn)。根本原因在于，人類的信息載體正在經(jīng)歷一場終極升維。

回顧人類歷史，我們其實(shí)一直在做一件事：對“真實(shí)世界”進(jìn)行壓縮。

在文字誕生前的史前文明（如良渚文化），人類接觸的是直接的、3D的大自然，那是“原文件”。后來為了便于傳播，我們不得不將這些3D體驗(yàn)“壓縮”——先是壓縮成文字（龜殼刻字），再是圖片，直到1889年我們發(fā)明了視頻。視頻本質(zhì)上依然是對3D世界的一種“ZIP壓縮包”。

當(dāng)信息密度越低（如文字），傳播越容易；當(dāng)帶寬和算力提升，我們才開始普及圖片和視頻。而到了AI時(shí)代，基礎(chǔ)設(shè)施終于足以支撐我們解壓這個(gè)“壓縮包”，讓我們重新回到3D和世界本身。

所以，世界模型不是新物種，而是信息載體的“復(fù)原”。我們終于有能力不再處理壓縮后的視頻，而是直接以3D原文件作為媒介。這才是世界模型出現(xiàn)的真正意義。

林覺民：這個(gè)相當(dāng)于是對信息的利用效率？

宋亞宸：本質(zhì)是傳播成本決定載體形式——信息密度越低越易傳播，所以龜殼時(shí)代只能刻字，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代能傳圖文視頻。而 3D 或世界本身，才是我們最終的信息載體。

蔣屹舟（千訣科技）：

我們認(rèn)為世界模型不局限于視覺——盲人操作物體靠的不是看，而是對物理因果的理解（知道動作會帶來什么后果，進(jìn)而影響下一步?jīng)Q策）。這種對因果關(guān)系的把握才是核心。

類腦路線采用非端到端架構(gòu)，最大優(yōu)勢是不需要暴力堆數(shù)據(jù)。現(xiàn)在 VLA 很頭疼的是必須靠機(jī)械臂瘋狂采集或仿真訓(xùn)練，而我們認(rèn)為可以用人類判斷代替——比如抓取物體，不必讓機(jī)械臂試成千上萬次，直接讓人判斷"人會怎么抓"，把這套理解喂給模型就夠了。

另外，世界模型也不一定要理解整個(gè)自然世界，人類構(gòu)建的抽象世界也算——語言就是人對世界的最根本抽象，LLM 已經(jīng)證明了這一點(diǎn)。所以只要在任意層面具備對世界的理解和預(yù)測能力，就是世界模型。我們的工作會在各個(gè)模型里融入這種思路，不局限于單一技術(shù)路線。（雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)）

外觀方面，nova 15系列以金屬中框搭配6.8mm超薄直屏，輕盈趁手、質(zhì)感十足。nova 15系列主打配色之一“帶感綠”在手，無論穿梭于熱鬧年集，還是打卡熱門景區(qū)，都能做到不撞款、更吸睛，讓你隨時(shí)隨地成為全場焦點(diǎn)。

更令人矚目的是，不同于手機(jī)圈傳統(tǒng)的鏡頭排列方式，nova 15系列采用了突破常規(guī)的橫向“耀目雙星”deco設(shè)計(jì)，由此帶來的高辨識度外觀，恰好能夠成為年輕人穿搭的點(diǎn)睛之筆，當(dāng)與朋友聚會時(shí)，將手機(jī)放在桌上，也能吸引更多目光，營造更多社交話題。

提到拍照，絕對是nova 15系列的拿手好戲。nova 15系列搭載業(yè)界唯一前后雙紅楓影像，前置5000萬超聚光人像鏡頭+紅楓原色鏡頭，能做到自拍不假白、紅色不溢出；后置三攝全5000萬像素配合全RYYB超感光技術(shù)和紅楓原色鏡頭，讓人像照顯得更清晰自然，并有效避免面部偏色、噪點(diǎn)過多等常見痛點(diǎn)，讓每一幀大片都更加動人。

此外還有諸多拍攝的實(shí)用功能，譬如備受好評的個(gè)性色卡功能也已登陸nova 15系列，自然、膠片、電影、動漫等多種風(fēng)格，可讓喜歡DIY的年輕人讓照片呈現(xiàn)不同美感，杜絕千篇一律；AI沾色功能則允許用戶將喜歡的照片色調(diào)一鍵復(fù)刻到你的照片上；如果是攝影新手，則可以開啟AI輔助構(gòu)圖功能，不管是拍人還是拍景，該功能都可以自動調(diào)整焦段，讓質(zhì)感大片拍攝更輕松。

很多年輕人喜歡出游打卡，然而，不管是日常通信還是拍照打卡，長途旅游對手機(jī)續(xù)航都是一個(gè)考驗(yàn)。nova 15 Pro與nova 15 Ultra配備6500mAh大電池，滿足一整天的高強(qiáng)度使用綽綽有余，而100W華為超級快充Turbo也能確保在碎片時(shí)間快速“回血”，進(jìn)一步消除大家在春節(jié)期間的續(xù)航焦慮。值得一提的是，nova 15 Ultra還首次支持50W無線超級快充，進(jìn)一步拓展了充電的場景。

不僅如此，nova 15系列更是將硬核通信能力拉滿。nova 15系列全系支持北斗通信，其中nova 15 Ultra更支持北斗+天通雙衛(wèi)星通信，即使在無地面網(wǎng)絡(luò)的偏遠(yuǎn)山區(qū)或自駕途中遇到困難，仍可通過衛(wèi)星發(fā)送文字信息、圖片或者撥打電話。對于喜歡春節(jié)自駕游或返鄉(xiāng)探親的年輕人來說，該功能無疑會給人帶來十足的安心感。

此外，nova 15系列全系搭載鴻蒙操作系統(tǒng) 6，配合強(qiáng)勁的麒麟9010S芯片，可以帶來流暢高效的性能體驗(yàn)；超動態(tài)臻彩護(hù)眼屏與對稱式立體雙揚(yáng)聲器的組合，則進(jìn)一步提升了游戲、追劇、觀影等娛樂場景的沉浸感，讓年輕人的生活娛樂精彩加倍。

由此可見，nova 15系列自上市以來被廣大用戶譽(yù)為“超級nova”，可謂實(shí)至名歸。特別是在即將到來的新春，無論是配合新衣穿搭出街、長途返鄉(xiāng)旅行，還是節(jié)日合影留念等各類高強(qiáng)度使用場景，它都能在同價(jià)位段中展現(xiàn)出可圈可點(diǎn)的卓越表現(xiàn)，真正實(shí)現(xiàn)“全場景下的舒適體驗(yàn)”，并成為廣大年輕人表達(dá)個(gè)性、記錄年味、安心出行的好伙伴。

值得一提的是，nova 15系列在價(jià)格層面也是“超級香”，最低僅2699元即可入手，同時(shí)，如果疊加國家補(bǔ)貼、以舊換新等優(yōu)惠政策，實(shí)際到手價(jià)還可進(jìn)一步降低。可以說，在2026年春節(jié)前夕，3000元檔位換機(jī)的最優(yōu)選擇，非nova 15系列莫屬。

當(dāng)然，該檔位還有其他機(jī)型推薦，OPPO Reno15憑借輕薄機(jī)身與時(shí)尚配色，在顏值層面同樣值得關(guān)注，同時(shí)其首發(fā)的出圈實(shí)況拼圖功能更是圈粉無數(shù)；榮耀 500系列以長續(xù)航見長，機(jī)身內(nèi)置8000mAh大電池，一天一充完全沒壓力；一加Ace6則得益于搭載驍龍8至尊版芯片，帶來強(qiáng)勁的游戲性能。建議大家在選購之前，可以前往線下門店先體驗(yàn)一番，結(jié)合手感、系統(tǒng)操作以及拍照效果等維度，找到更契合自己喜好的機(jī)型。

ABot-M0：全球首個(gè)統(tǒng)一架構(gòu)的機(jī)器人基礎(chǔ)模型，讓機(jī)器人擁有"通用大腦"

長期以來，機(jī)器人技術(shù)的規(guī)模化應(yīng)用面臨諸多挑戰(zhàn)，其中關(guān)鍵之一在于數(shù)據(jù)的割裂、動作表示的不統(tǒng)一以及空間理解能力的不足。不同廠商、不同形態(tài)的機(jī)器人往往使用各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)體系，導(dǎo)致模型難以跨平臺復(fù)用，訓(xùn)練效率受限，部署成本高。

高德推出的 ABot-M0 作為一款通用的具身操作基礎(chǔ)模型，從“數(shù)據(jù)統(tǒng)一—算法革新—空間感知”三個(gè)方面進(jìn)行了系統(tǒng)性重構(gòu)，致力于提升模型在多樣化機(jī)器人形態(tài)和任務(wù)場景下的泛化能力。

 ABot-M0模型架構(gòu)圖

ABot-M0 基于全球開源資源，整合超過 600 萬條真實(shí)操作軌跡，構(gòu)建了目前規(guī)模最大的通用機(jī)器人數(shù)據(jù)集。通過統(tǒng)一動作表示、坐標(biāo)系與控制頻率，并采用增量式動作建模，實(shí)現(xiàn)了跨平臺數(shù)據(jù)融合，支撐了完全基于公開數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練。

算法革新上，ABot-M0 提出了全球首個(gè)動作流形學(xué)習(xí)：有效的機(jī)器人動作受限于物理規(guī)律、任務(wù)目標(biāo)與環(huán)境約束，集中分布在低維結(jié)構(gòu)化的流形上。設(shè)計(jì)了 AML（Action Manifold Learning）算法，使模型能夠直接預(yù)測結(jié)構(gòu)合理、物理可行的動作序列，提升策略的穩(wěn)定性與解碼效率。

為增強(qiáng)空間感知，ABot-M0 引入 3D 感知模塊，增強(qiáng)模型對“前后、遠(yuǎn)近、遮擋”等空間語義的理解，在復(fù)雜環(huán)境中實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的操作決策。

在 Libero、Libero-Plus、RoboCasa 基準(zhǔn)測試中，該模型在包含復(fù)雜任務(wù)組合與動態(tài)場景擾動的設(shè)定下，平均任務(wù)成功率均達(dá)到 SOTA。其中，Libero-Plus 基準(zhǔn)上達(dá)到了 80.5%，較業(yè)界先進(jìn)方案pi0提升近30%，展現(xiàn)了其在高擾動高難度具身操作任務(wù)中的領(lǐng)先性能。

 ABot-M0在Libero-Plus的評測

通過系統(tǒng)的工程設(shè)計(jì)與算法改進(jìn)，ABot-M0 探索了一條通向通用具身智能的技術(shù)路徑，也為未來開放、共享的機(jī)器人生態(tài)提供了可復(fù)現(xiàn)、可擴(kuò)展的基礎(chǔ)支持。

ABot-N0：全球首個(gè)五大導(dǎo)航任務(wù)統(tǒng)一的全棧導(dǎo)航基座模型

導(dǎo)航是機(jī)器人進(jìn)入物理開放世界的核心基礎(chǔ)能力，機(jī)器人需要在動態(tài)且存在干擾的環(huán)境里展現(xiàn)出通用的行動能力，如跨場景送物或跟隨服務(wù)，這同時(shí)也是具身智能演進(jìn)的終極命題。

然而，當(dāng)前的具身導(dǎo)航研究普遍深陷“碎片化”：主流方法往往針對特定任務(wù)構(gòu)建孤立的專用架構(gòu)，這不僅限制了模型的跨任務(wù)泛化能力，更阻礙了智能體從海量異構(gòu)數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)一物理先驗(yàn)的可能性。

這也是當(dāng)前機(jī)器人常陷于“環(huán)境看不懂、動作做不準(zhǔn)”的核心原因，復(fù)雜指令（如“去門口幫我看看快遞”）更是難以執(zhí)行。

高德推出的具身導(dǎo)航基座模型ABot-N0，以“全任務(wù)一統(tǒng)”為核心目標(biāo)，并實(shí)現(xiàn)全球首次在單一模型中完整集成Point-Goal（點(diǎn)位導(dǎo)航）、Object-Goal（目標(biāo)導(dǎo)航）、Instruction-Following（指令跟隨）、POI-Goal（興趣點(diǎn)導(dǎo)航）與Person-Following（人物跟隨）五大導(dǎo)航任務(wù)，有效突破了傳統(tǒng)架構(gòu)中任務(wù)割裂的瓶頸。

比如，當(dāng)用戶對搭載ABot-N0的具身機(jī)器人說：“帶我去奶茶店買一杯奶茶，再幫我占個(gè)座。”時(shí)系統(tǒng)會自動分解為具體的導(dǎo)航任務(wù)：首先執(zhí)行Point-Goal，根據(jù)地圖記憶接近奶茶店區(qū)域；之后切換至POI-Goal，精準(zhǔn)鎖定店鋪入口并靠近；隨后觸發(fā)Instruction-Following，進(jìn)入店鋪并導(dǎo)航至柜臺；最后執(zhí)行Object-Goal，在店內(nèi)尋找空沙發(fā)并停靠。

相較于只能支持部分任務(wù)的具身導(dǎo)航模型，高德ABot-N0所實(shí)現(xiàn)的五大導(dǎo)航任務(wù)給長程復(fù)雜任務(wù)的執(zhí)行提供了可行的解決方案。這一能力背后，是高德在架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)引擎和系統(tǒng)框架上的關(guān)鍵革新。

 ABot-N0的數(shù)據(jù)、性能、任務(wù)概覽

在模型架構(gòu)上，ABot-N0采用層次化的“大腦?動作”設(shè)計(jì)哲學(xué)：由“認(rèn)知大腦”理解指令并做推理，由基于流匹配（Flow Matching）的“動作專家”生成精確且多峰分布的連續(xù)軌跡 。訓(xùn)練上，先讓模型做認(rèn)知訓(xùn)練熱身，再用部分認(rèn)知數(shù)據(jù)和海量導(dǎo)航動作進(jìn)行聯(lián)合監(jiān)督微調(diào)，最后用強(qiáng)化學(xué)習(xí)把導(dǎo)航?jīng)Q策對齊到人類偏好的行為價(jià)值，最終打造出真實(shí)環(huán)境中更通用的VLA基座模型。

在數(shù)據(jù)側(cè)，依托高德長期沉淀的場景資產(chǎn)和專家示例，高德構(gòu)建了業(yè)內(nèi)最大規(guī)模的具身導(dǎo)航數(shù)據(jù)引擎，涵蓋約 8000 個(gè)高保真 3D 場景等海量時(shí)空數(shù)據(jù)與近1700萬條專家示例，從而增強(qiáng)模型在真實(shí)環(huán)境中的泛化能力與魯棒性。

基于ABot-N0的系統(tǒng)性創(chuàng)新，其在CityWalker、SocNav、R2R-CE/RxR-CE、HM3D-OVON、BridgeNav、EVT-Bench七大權(quán)威基準(zhǔn)測試中全面刷新了世界紀(jì)錄。其中在SocNav閉環(huán)仿真中，成功率（SR）飆升40.5%，在HM3D-OVON評測中成功率（SR）提升8.8%，均顯著強(qiáng)于之前的SOTA模型。

 Point-Goal任務(wù)：在CityWalker及SocNav上分別進(jìn)行開環(huán)和閉環(huán)評測

此外，為了解決機(jī)器人在執(zhí)行長程復(fù)雜任務(wù)時(shí)的任務(wù)拆解與容錯(cuò)問題，高德提出了可落地的Agentic Navigation System具身導(dǎo)航系統(tǒng)框架，行成從“讀懂指令”到“長程復(fù)雜任務(wù)執(zhí)行”的閉環(huán)能力架構(gòu)，支持機(jī)器人在執(zhí)行過程中持續(xù)感知、記憶、決策與糾錯(cuò)。系統(tǒng)已成功部署于真實(shí)四足機(jī)器人平臺，并在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)了高效推理與閉環(huán)控制，驗(yàn)證了其在動態(tài)現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的泛化性能與工業(yè)級穩(wěn)定性。

圖1：境外消費(fèi)者的淘寶年貨“購物車”

以家居飾品為例，落地?cái)[件增長超1000%，布藝蘇繡增長接近500%，中國元素的家庭裝飾成為海外爆品。這個(gè)春節(jié)，境外消費(fèi)者還喜歡給汽車改個(gè)顏色或是摩托車換個(gè)外殼，讓愛車也“新年新氣象”。如淘寶汽車配件用品3W旗艦店，多種車型的汽車腳墊在海外銷量持續(xù)增長，新年給車換個(gè)新腳墊成為海外消費(fèi)者的儀式感。淘寶數(shù)據(jù)顯示，中國香港和馬來西亞等地是汽摩配件的主力購買人群。

隨著養(yǎng)寵家庭的增多，貓狗、兔子、鳥禽等家里的毛孩子，新年也換上了新衣，如鳥禽服飾成為今年的增長黑馬，實(shí)現(xiàn)了超200%的增長。“海外消費(fèi)者在寵物用品方面的消費(fèi)開始轉(zhuǎn)向情感表達(dá)和社交展示，他們對于高品質(zhì)和創(chuàng)意類產(chǎn)品的需求更多。我們店里，帶有中國春節(jié)元素的狗狗服飾最近在海外賣得非常好。”淘寶寵物用品popocola旗艦店負(fù)責(zé)人介紹。在淘寶，寵物新年服飾、國風(fēng)圍脖、裝飾配件等產(chǎn)品成為海外的爆款產(chǎn)品。

圖2：帶有中國傳統(tǒng)元素的寵物服飾熱銷海外

為了滿足全球消費(fèi)者的年貨購買需求，淘寶出海在貨品供給、物流履約等多方面提升消費(fèi)體驗(yàn)。貨品上，加強(qiáng)服飾、家居裝飾、國貨美妝禮盒、出游等春節(jié)場景的商品供給。物流履約上，大件直郵、上門安裝等服務(wù)也帶來了大件家具在年貨節(jié)的增長。另外，淘寶還提供多語言版本，讓全球消費(fèi)者無門檻感受到中國年貨的豐富多彩。

圖3：淘寶在馬來西亞吉隆坡舉辦的春節(jié)線下活動

目前，淘寶出海已在12個(gè)國家和地區(qū)提供跨境包郵服務(wù)，物流時(shí)效提速，全球最快3日送達(dá)。服務(wù)措施的完善也讓消費(fèi)者體驗(yàn)逐步提升。據(jù)悉，淘寶境外新用戶自去年4月以來同比增長近200%，境外成交額也保持連續(xù)五年雙位數(shù)快速增長。目前已有超百萬的商家加入淘寶出海增長計(jì)劃，淘寶已成為眾多國內(nèi)商家出海的首選平臺。

2月10日，百度文心公布數(shù)據(jù)：自春節(jié)紅包活動啟動以來，文心助手MAU同比增長4倍；其中，生圖功能調(diào)用量同比增長50倍，生視頻功能同比增長40倍，AI打電話功能增長近4倍。多項(xiàng)核心能力的同步爆發(fā)，意味著用戶使用正從節(jié)日驅(qū)動的嘗鮮體驗(yàn)，轉(zhuǎn)向高頻、真實(shí)場景下的持續(xù)使用。

增長背后，是產(chǎn)品路徑的結(jié)構(gòu)性升級。百度沒選擇單獨(dú)打造新入口，而是將文心助手深度整合進(jìn)百度App與搜索主入口，用戶無需下載即可輕松使用文心助手AI能力。

例如，當(dāng)用戶在百度搜索“春節(jié)紅包攻略”“年夜飯菜譜”“拜年話術(shù)”等內(nèi)容時(shí)，文心助手會直接生成step-by-step答案、詳細(xì)菜譜，甚至幫用戶“打電話”給長輩送祝福。這種“搜索即AI”的無痛轉(zhuǎn)場，讓AI從嘗鮮工具變成了解決問題的第一選擇。

不同AI產(chǎn)品對“中國AI入口有哪些”的回答

更重要的是，依托20多年搜索能力積累，百度在理解用戶意圖與結(jié)果校驗(yàn)方面具備天然優(yōu)勢。相比單純生成式回答，“搜索+生成”的雙重機(jī)制，使內(nèi)容可信度更高，在一定程度上降低了大模型“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)。這種底層能力差異，成為用戶留存與高頻使用的重要基礎(chǔ)。

高盛指出，百度是最被低估的AI流量入口。若未來搜索流量進(jìn)一步向訂酒店、購票等服務(wù)場景轉(zhuǎn)化，百度AI業(yè)務(wù)估值仍具30%以上的上行空間。

在鞏固AI入口優(yōu)勢的同時(shí)，百度也在加速夯實(shí)底層能力與生態(tài)布局。近期，百度智能云推出對熱門開源AI Agent“OpenClaw”的一鍵部署方案，推動開發(fā)者與企業(yè)加速落地智能體，展現(xiàn)出在AI基礎(chǔ)設(shè)施與生態(tài)開放方面的戰(zhàn)略領(lǐng)先。

這背后，是 LiberLive 對“音樂使用場景”與“用戶心理門檻”的長期洞察。相較于強(qiáng)調(diào)技術(shù)參數(shù)本身，LiberLive 更關(guān)注如何通過產(chǎn)品形態(tài)與交互方式，降低音樂參與門檻，讓更多普通用戶能夠進(jìn)入音樂表達(dá)的場景。這一理念，甚至重塑了一場新品發(fā)布會的開場方式。

在新品發(fā)布會現(xiàn)場，LiberLive 并未沿用傳統(tǒng)科技發(fā)布會“參數(shù)密集型”的開場方式，當(dāng)臺下觀眾還對此感到些許意外時(shí)，一段圍繞“社交焦慮”的幽默短劇，取代了預(yù)想中的技術(shù)宣講，成為發(fā)布會的序章。這種看似“不按常理出牌”的方式，卻精準(zhǔn)戳中了當(dāng)下普遍的“社恐”情緒。

“萬一忘詞了怎么辦？萬一沒人回應(yīng)我的提問，冷場了怎么辦？”當(dāng)一個(gè)內(nèi)心“社恐”的人卻要面對公眾召開一場發(fā)布會，他會不會緊張到語無倫次？這些盤旋在LiberLive產(chǎn)品經(jīng)理心底的焦慮與忐忑，被兩位近期人氣飆升的喜劇演員敏銳捕捉，搬上了發(fā)布會現(xiàn)場的舞臺。舞臺上的緊張，其實(shí)也是無數(shù)普通人在表達(dá)欲望面前的縮影。

這場發(fā)布會的特別策劃人、LiberLive 品牌負(fù)責(zé)人在現(xiàn)場分享道：“我們每天都在埋頭做很多事、學(xué)很多東西，卻很少有人認(rèn)真想過，我們是不是已經(jīng)忘記了怎么玩。LiberLive 這幾年，其實(shí)只做了一件事——把‘玩’的權(quán)利，輕松地交還給每一個(gè)人。無論是全球第一把無弦吉他，還是首創(chuàng)的 Liber AOS 系統(tǒng)，未來還會有很多看起來有點(diǎn)異想天開的創(chuàng)造，但它們的核心從來不變：讓你像打開糖罐一樣，直接嘗到快樂的甜。那些復(fù)雜的、枯燥的、燒腦的一切——樂理、音色挑選、參數(shù)、技術(shù)難題，請留給我們，這是我們的功課；而用戶只需要一件事：去玩，去享受，去快樂。”

作為全球無弦吉他品類的開創(chuàng)者，LiberLive自C1系列問世以來，已累計(jì)出貨超50萬臺，產(chǎn)品覆蓋40余國，并多次獲得《時(shí)代周刊》《滾石》等國際媒體認(rèn)可。LiberLive致力于“用音樂鏈接彼此”，而這場發(fā)布會的開場短劇，正是這種鏈接的生動預(yù)演——它無關(guān)專業(yè)技巧，只關(guān)乎真實(shí)的情緒與真誠的陪伴。

基于此洞察，LiberLive U1應(yīng)運(yùn)而生。這款定位“輕創(chuàng)作·輕生活”的新一代無弦吉他，其設(shè)計(jì)哲學(xué)充分體現(xiàn)了“最小化門檻，最大化體驗(yàn)”的原則。在外觀設(shè)計(jì)上，U1主打小巧便攜與高顏值，60cm的MINI身材搭配1.5kg輕量設(shè)計(jì)，配合可插拔折疊結(jié)構(gòu)，讓音樂快樂隨時(shí)隨行——通勤路上的碎片化時(shí)間、露營時(shí)的星空下、親子互動的溫馨時(shí)刻，它都能成為陪伴。

針對零基礎(chǔ)音樂愛好者，U1打造了極簡上手體驗(yàn)。通過單撥片一按一撥的操作方式，配合實(shí)時(shí)生成和弦樂段功能，實(shí)現(xiàn)無痛彈唱。App交互曲譜與燈光提示功能直觀易懂，“哪里閃爍按哪里”降低學(xué)習(xí)門檻；原曲旋律自動跟唱提供7種音色選擇，聰明模式可自動匹配復(fù)雜和弦，讓新手也能輕松彈出原汁原味的歌曲。不用再為記不住和弦而焦慮，在這里，音樂沒有“會與不會”，只有“想與不想”。

創(chuàng)新“拍拍鍵”設(shè)計(jì)成為U1的一大特色。拍一拍即可實(shí)現(xiàn)7檔情緒遞進(jìn)的風(fēng)格切換，同一首歌能演繹出多樣韻味——開心時(shí)彈一段輕快的節(jié)奏，低落時(shí)奏一曲舒緩的旋律，情緒有了出口；同時(shí)還能觸發(fā)環(huán)境、節(jié)奏、寵物等多種趣味音效，讓音樂創(chuàng)作充滿互動樂趣，驅(qū)散獨(dú)處時(shí)的孤單。

內(nèi)置的Liber AOS智能系統(tǒng)，通過無人機(jī)磁感撥片捕捉指尖細(xì)微動作，三核異構(gòu)處理核心提供強(qiáng)勁算力，千萬級采樣總量的音頻引擎還原真實(shí)音樂觸感，搭配雙頻揚(yáng)聲器系統(tǒng)，10W中高音單元與15W低音單元帶來Hi-Fi級聲學(xué)體驗(yàn)。這些藏在背后的復(fù)雜技術(shù)，只為給用戶呈現(xiàn)最純粹的快樂——不用懂樂理，只需跟著感覺走。

功能拓展方面，U1支持鋼琴、豎琴、尤克里里等近40種樂器音色，一把琴實(shí)現(xiàn)多重演奏需求。內(nèi)置3種鼓機(jī)模式，支持手自切換，輕松打造一人樂隊(duì)效果；專屬App匯聚海量曲庫與百萬用戶共創(chuàng)曲譜，彈唱視頻一鍵分享，構(gòu)建起完整的音樂互動社區(qū)。此外，品牌還同步推出LiberDock U1琴座與LiberStrap U1快拆背帶，進(jìn)一步提升使用便捷性與時(shí)尚感。

LiberLive U1的發(fā)布，恰逢全球音樂消費(fèi)市場結(jié)構(gòu)性變革的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。傳統(tǒng)吉他學(xué)習(xí)存在周期長、門檻高、挫敗感強(qiáng)的痛點(diǎn)，導(dǎo)致大量潛在音樂愛好者被擋在門外。而無弦吉他品類通過數(shù)字化、智能化手段，將“演奏行為”簡化為“交互行為”，最終實(shí)現(xiàn)像小品中所演唱的“你不要害怕，你不要寂寞，我會一直陪在你的左右讓你樂悠悠”——它不僅是一款樂器，更像一座“情緒充電站”。 

從用技術(shù)開創(chuàng)一個(gè)嶄新品類，到以情感重新定義音樂陪伴，LiberLive的軌跡印證了中國創(chuàng)新品牌從“模式創(chuàng)新”到“品類定義”，再到“價(jià)值引領(lǐng)”的進(jìn)階。U1的成功，不僅在于市場數(shù)據(jù)的佐證，更在于它讓一種理念變得可感知、可擁有：在快節(jié)奏的生活中，快樂可以很簡單，音樂本就該零門檻。這或許正是“智造”的更高含義——不僅制造精品，更創(chuàng)造普適的愉悅。

雷峰網(wǎng)

今天，面壁智能也在這場變革中邁出了關(guān)鍵一步：正式發(fā)布行業(yè)首個(gè)大規(guī)模訓(xùn)練的稀疏-線性注意力混合架構(gòu) SALA（Sparse Attention-Linear Attention，簡稱SALA），以及基于該架構(gòu)的文本模型 MiniCPM-SALA，以追求更長文本處理能力與極致的推理性價(jià)比。MiniCPM-SALA 不僅在多項(xiàng)長文本理解與生成評測中優(yōu)勢明顯，且在知識問答、數(shù)學(xué)推理、代碼生成等核心能力維度上，保持了與同規(guī)模全注意力模型相當(dāng)?shù)淖吭剿剑瑢?shí)現(xiàn)了“長短兼?zhèn)洹钡木C合性能表現(xiàn)，以及極致推理性價(jià)比。

▍MiniCPM-SALA 亮點(diǎn)一覽 

? 架構(gòu)革新：“稀疏-線性”注意力混合架構(gòu)，在顯著降低推理開銷與顯存占用的同時(shí)，克服了純線性架構(gòu)在長程信息召回上的精度瓶頸，效率性能兼顧。

? 卓越性能：采用HyPE（混合位置編碼）來有效協(xié)調(diào)短上下文和長上下文的性能。在保持通用能力（如知識、數(shù)學(xué)和編碼）與其他8B全注意力模型相當(dāng)?shù)耐瑫r(shí)，MiniCPM-SALA 在多個(gè)長上下文基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

? 高效推理：不使用投機(jī)采樣等加速算法，在云端推理芯片上，當(dāng)序列長度為256K詞元時(shí)推理速度高達(dá) Qwen3-8B 的 3.5 倍，并支持在云端芯片和消費(fèi)級端側(cè) GPU 上進(jìn)行高達(dá)一百萬詞元上下文長度的推理。

 ▍ 相關(guān)鏈接 
GitHub 鏈接：
? https://github.com/openbmb/minicpm

HuggingFace 鏈接：

? https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-SALA

Model Scope 鏈接：

? https://www.modelscope.cn/models/OpenBMB/MiniCPM-SALA

GitCode 鏈接：

? https://ai.gitcode.com/OpenBMB/MiniCPM-SALA

MiniCPM-SALA 技術(shù)報(bào)告：

?https://github.com/OpenBMB/MiniCPM/blob/main/docs/MiniCPM_SALA.pdf

01

為何混合架構(gòu)是更優(yōu)解

傳統(tǒng) Transformer 模型在處理長文本時(shí)，其核心的全注意力機(jī)制會導(dǎo)致計(jì)算量隨文本長度呈平方級增長，同時(shí)生成過程中需要緩存的鍵值對也會占用大量顯存。現(xiàn)有的解決方案主要分為線性注意力與稀疏注意力兩大流派，但純線性注意力存在精度損失的短板，純稀疏注意力又有著存儲瓶頸的限制。

MiniCPM-SALA 首創(chuàng)稀疏-線性混合注意力架構(gòu)，巧妙地解決了這一核心矛盾。模型中 75% 的層采用線性注意力（Lightning Attention），負(fù)責(zé)信息的高效全局流轉(zhuǎn)。其余 25% 的層采用稀疏注意力（InfLLM-v2），專注于精準(zhǔn)捕捉局部關(guān)鍵信息，黃金配比實(shí)現(xiàn)計(jì)算效率與語義精度的平衡。

MiniCPM-SALA 模型架構(gòu)

相關(guān)研究論文現(xiàn)已公開：

? 稀疏-線性混合注意力：

https://arxiv.org/pdf/2601.22156

? InfLLM v2：

https://arxiv.org/pdf/2509.24663

02

不止于「長」，更在于「強(qiáng)」

MiniCPM-SALA 具備優(yōu)異的長度泛化能力。在不使用任何額外技術(shù)（如YaRN）的前提下，MiniCPM-SALA 可以將上下文長度拓展至2048K。

在云端推理芯片上評估從 64K 到 1024K 詞元的不同序列長度下的效率，MiniCPM-SALA 在所有測試配置中均表現(xiàn)出顯著的效率優(yōu)勢，在非量化設(shè)置下始終保持更低的延遲。在 256K 序列長度下，MiniCPM-SALA 相比 Qwen3-8B 實(shí)現(xiàn)了約 3.5 倍的加速。

在更長序列（512K 及 1M 長文本）上，同尺寸開源模型已經(jīng)遭遇顯存爆炸的情況下，MiniCPM-SALA 依舊能夠穩(wěn)定推理，讓 MiniCPM-SALA 在汽車、手機(jī)、具身機(jī)器人等更多端側(cè)領(lǐng)域應(yīng)用成為可能。

此外，在模型僅有 9B 參數(shù)的前提下，MiniCPM-SALA 在知識問答、數(shù)學(xué)推理、代碼生成等核心能力維度上保持了與同規(guī)模全注意力模型相當(dāng)?shù)淖吭剿剑瑢?shí)現(xiàn)了“長短兼?zhèn)洹钡木C合性能表現(xiàn)。

03

邀你挑戰(zhàn)推理極限

為進(jìn)一步探索 SALA 混合注意力架構(gòu)在實(shí)際部署中的性能極限，OpenBMB聯(lián)合 SGLang 、 NVIDIA 、面壁智能共同發(fā)起 2026 稀疏算子加速大獎賽（SOAR）。大賽聚焦于稀疏化算子融合與編譯優(yōu)化等底層硬核課題，挑戰(zhàn)在消費(fèi)級 GPU 上實(shí)現(xiàn)百萬級詞元推理與 KV Cache 的極致效率，協(xié)同攻克長文本處理的性能最優(yōu)解。誠邀全球技術(shù)極客基于 SGLang 推理框架與 NVIDIA 硬件特性展開極限攻關(guān)，打破硬件物理瓶頸，共同定義下一代高效推理的性能新基線。

比賽官網(wǎng):https://soar.openbmb.cn/

04

技術(shù)報(bào)告

01 引言 (Introduction)

隨著大模型能力日益強(qiáng)大，其應(yīng)用場景正經(jīng)歷著深刻的范式轉(zhuǎn)變，從簡單的問答發(fā)展到愈發(fā)復(fù)雜的任務(wù)。在這些高級應(yīng)用場景中，模型不能再局限于處理碎片化信息。相反，模型必須具備處理超長上下文的能力，例如一次性閱讀整本技術(shù)手冊、分析跨越數(shù)萬行代碼的依賴關(guān)系，或在多日的人機(jī)協(xié)作中維持連貫的任務(wù)狀態(tài)和記憶。

在這種背景下，百萬級詞元的處理將會成為前沿大模型的關(guān)鍵能力。然而，作為當(dāng)前主流大模型基礎(chǔ)的Transformer架構(gòu)在處理超長序列時(shí)面臨著嚴(yán)重的計(jì)算瓶頸。這一瓶頸主要體現(xiàn)在兩個(gè)維度：

? 計(jì)算復(fù)雜度的“計(jì)算墻”（Compute Bottleneck）：在標(biāo)準(zhǔn)注意力機(jī)制中，計(jì)算復(fù)雜度隨序列長度 N 呈二次方增長。當(dāng)上下文擴(kuò)展到百萬詞元時(shí)，預(yù)填充（Pre-filling）階段的巨大開銷會導(dǎo)致首個(gè)詞元生成時(shí)間（TTFT）急劇增加；

? KV-Cache 的“顯存墻”（Memory Bottleneck）：在自回歸生成過程中，模型必須存儲所有歷史詞元的 Key 和 Value 狀態(tài)以避免重復(fù)計(jì)算。對于典型的 8B 參數(shù)模型，即使利用分組查詢注意力（GQA），百萬級詞元所需的 KV-Cache 也可能達(dá)到數(shù)十甚至上百 GB。

為了解決上述挑戰(zhàn)，現(xiàn)有的解決方案存在兩種主要范式：稀疏注意力（Sparse Attention）和線性注意力（Linear Attention）。這兩種方法各具獨(dú)特的優(yōu)勢和固有的局限性。稀疏注意力方法試圖通過僅計(jì)算注意力矩陣中最顯著的部分（例如通過滑動窗口或全局錨點(diǎn)）來打破計(jì)算墻。然而，這些方法具有“稀疏計(jì)算，稠密存儲”的特點(diǎn)。雖然局部計(jì)算減少了即時(shí)處理開銷，但模型仍需保留完整的 KV-Cache 以支持上下文信息的檢索。線性注意力利用循環(huán)計(jì)算成功地將計(jì)算復(fù)雜度降低到 O(N) 。然而，這種極致的效率從根本上是通過對上下文信息的有損壓縮實(shí)現(xiàn)的，容易導(dǎo)致性能受損。

MiniCPM-SALA 采用了一種稀疏與線性注意力的混合架構(gòu)，專為實(shí)現(xiàn)高效的超長序列建模而設(shè)計(jì)。該架構(gòu)結(jié)合了 InfLLM-V2 的高保真局部建模能力與 Lightning Attention 的全局計(jì)算效率。通過這種集成方法，模型顯著降低了推理開銷和內(nèi)存消耗，同時(shí)解決了純線性架構(gòu)在長距離信息處理中典型的精度瓶頸。

主要貢獻(xiàn)如下：

? 創(chuàng)新架構(gòu)設(shè)計(jì)：提出了一種稀疏-線性混合注意力機(jī)制 SALA，將 25% 的 InfLLM-V2 和 75% 的 Lightning Attention 相結(jié)合，可在性能與效率之間取得良好的平衡。通過利用稀疏注意力對局部細(xì)節(jié)的細(xì)粒度關(guān)注，以及線性注意力在長上下文時(shí) O(N) 的計(jì)算效率，該架構(gòu)在序列長度增加時(shí)仍能保持較高的性能。

? 高效訓(xùn)練范式：MiniCPM-SALA 證明了 Transformer 到混合架構(gòu)的轉(zhuǎn)換范式是構(gòu)建混合模型的高效策略。這種方法通過對預(yù)訓(xùn)練權(quán)重進(jìn)行架構(gòu)轉(zhuǎn)換，規(guī)避了冷啟動訓(xùn)練的低效性，總訓(xùn)練量僅是從頭開始訓(xùn)練同水平模型的 25%。

? 強(qiáng)大的綜合性能：采用 HyPE（混合位置編碼）來有效協(xié)調(diào)短上下文和長上下文的性能。在保持通用能力（如知識、數(shù)學(xué)和編碼）與 Qwen3-8B 等現(xiàn)代全注意力模型相當(dāng)?shù)耐瑫r(shí)，MiniCPM-SALA 在多個(gè)長上下文基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。

? 優(yōu)越的推理效率：MiniCPM-SALA 在長上下文場景中展示了顯著的資源和速度優(yōu)勢。在 NVIDIA A6000D GPU 上，當(dāng)序列長度為 256K 詞元時(shí)，MiniCPM-SALA 的推理速度高達(dá)Qwen3-8B 的 3.5 倍。此外，MiniCPM-SALA 支持在 NVIDIA A6000D 和 5090 GPU 上進(jìn)行高達(dá) 1 百萬詞元上下文長度的推理，而 Qwen3-8B 在此長度下會面臨顯存不足（OOM）的問題。這些結(jié)果展示了 MiniCPM-SALA 在端側(cè)長文本應(yīng)用中的強(qiáng)大潛力。

02 模型架構(gòu)

（1）總體架構(gòu)設(shè)計(jì)

MiniCPM-SALA 建立在交替式混合注意力架構(gòu)之上。如圖1所示，有別于傳統(tǒng) Transformer 采用同構(gòu)全注意力層堆疊的模式，該架構(gòu)通過層級異構(gòu)設(shè)計(jì)打破了單一機(jī)制在百萬級長序列建模中的性能瓶頸。模型采用了 25% 的稀疏注意力與 75% 的線性注意力進(jìn)行混合配比。為了顯著降低算力開銷，MiniCPM-SALA 利用 HALO 算法將預(yù)訓(xùn)練的全注意力 Transformer 轉(zhuǎn)換為混合架構(gòu)模型進(jìn)行持續(xù)訓(xùn)練，而非從頭構(gòu)建。

Figure1：MiniCPM-SALA 模型架構(gòu)

（2）稀疏注意力模塊

MiniCPM-SALA 采用了 InfLLM-V2 作為 25% 稀疏注意力模塊。InfLLM-V2 是一種可切換的稀疏注意力框架，其核心特點(diǎn)在于通過精細(xì)的塊選擇機(jī)制，讓每個(gè) Query 僅處理一小部分關(guān)鍵的 Key 和 Value，從而大幅提升長文本處理效率。得益于 InfLLM-V2 可切換的特性，我們在模型的長文本訓(xùn)練過程中打開稀疏模式，而在標(biāo)準(zhǔn)長度的訓(xùn)練中（例如 4096 詞元）關(guān)閉稀疏模式。我們在小規(guī)模實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證輸出門控機(jī)制對于提升模型的通用能力有幫助，因此我們也對稀疏注意力層加入了輸出門控機(jī)制。

（3）線性注意力模塊

在線性注意力組件選擇上，盡管當(dāng)前涌現(xiàn)出 RWKV-7、GDN 和 KDA 等多種先進(jìn)的線性 Token Mixing 模塊，但由于 Lightning Attention 在計(jì)算范式上與全注意力機(jī)制更為接近，能夠與 HALO 轉(zhuǎn)換算法實(shí)現(xiàn)更優(yōu)的適配度，因此我們最終選定其作為線性層的核心算子。同時(shí)，我們使用了與 HypeNet 相同的架構(gòu)細(xì)節(jié)，包括 QK-normalization、GQA-to-MHA transformation 和輸出門控機(jī)制，這些設(shè)置可以有效提升模型訓(xùn)練的穩(wěn)定性，并且可以取得更好的模型性能。

（4）混合位置編碼

我們沿用了 HypeNet 提出的 HyPE (Hybrid Position Encoding）策略。該策略針對混合架構(gòu)中不同注意力機(jī)制的特性進(jìn)行了差異化設(shè)計(jì)：在線性注意力層，我們保留了 RoPE (Rotary Positional Embedding)，旨在最大程度保持與轉(zhuǎn)換前全注意力模型在參數(shù)分布與特征空間上的一致性，從而降低轉(zhuǎn)換帶來的性能損失。

而在稀疏注意力層，我們則采用了 NoPE (No Position Encoding）策略。這一設(shè)計(jì)的核心優(yōu)勢在于，稀疏層的歷史 KV-Cache 不再耦合任何位置信息。這有效規(guī)避了 RoPE 在處理超長序列時(shí)固有的長距離衰減問題，使得模型在檢索極遠(yuǎn)距離的歷史信息時(shí)，不再受制于位置編碼帶來的數(shù)值抑制，從而顯著增強(qiáng)了模型的長距離召回能力。

03 模型訓(xùn)練

模型整體訓(xùn)練過程如下表所示：

? 架構(gòu)轉(zhuǎn)換 (HALO)：這一階段旨在將 Transformer 模型從全注意力轉(zhuǎn)換為混合架構(gòu)。此階段主要沿用了 HALO 轉(zhuǎn)換方法。具體地，MiniCPM-SALA 的訓(xùn)練配置在兩個(gè)方面不同于標(biāo)準(zhǔn)的 HALO 方法。首先，關(guān)于層選擇，MiniCPM-SALA 保留第一層和最后一層不進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以提高訓(xùn)練過程的穩(wěn)定性。對于其余層，使用 HALO 的層選擇算法來確定哪些層被保留為全注意力層。這些保留的全注意力層隨后在后續(xù)階段被訓(xùn)練為稀疏注意力。與標(biāo)準(zhǔn) HALO 的第二個(gè)區(qū)別是，我們不執(zhí)行 HALO 流程中的最終微調(diào)步驟。取而代之的是，我們進(jìn)行更廣泛的持續(xù)預(yù)訓(xùn)練和后訓(xùn)練，如后續(xù)步驟所述。此階段的訓(xùn)練過程非常高效，僅使用了 1.3B 詞元，序列長度為 512 詞元。此外，在此階段僅轉(zhuǎn)換后的線性注意力層是可訓(xùn)練的，所有其他參數(shù)保持凍結(jié)。

? 持續(xù) Stable 訓(xùn)練：利用上一階段結(jié)束的模型作為本階段訓(xùn)練的起點(diǎn)，在 MiniCPM-4.0 的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練。此階段的主要目標(biāo)是促進(jìn)轉(zhuǎn)換后的線性注意力層與模型的其他組件（包括全注意力層、FFN 層和嵌入層）更好地適配。此過程的序列長度設(shè)置為 4K 詞元，總訓(xùn)練量為 314.6B 詞元。由于序列長度仍然相對較短，為了保持計(jì)算效率，在此階段關(guān)閉了稀疏注意力層。本階段學(xué)習(xí)率設(shè)置為  7.5e-3。

? Short-Decay 訓(xùn)練：第三階段的學(xué)習(xí)率從 7.5e-3 以指數(shù)衰減的形式降低至  3.75e-4。此過程使用 4K 詞元的序列長度，共訓(xùn)練 1T 詞元，也是 MiniCPM-SALA 整個(gè)開發(fā)流程中訓(xùn)練量最大的環(huán)節(jié)。在數(shù)據(jù)方面，在 MiniCPM-4.0 Decay 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，顯著增加了 L2 高質(zhì)量篩選數(shù)據(jù)的權(quán)重（數(shù)據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)參考 Data Science and Technology Towards AGI Part I: Tiered Data Management），并引入了大量的 PDF 語料庫和 L3 合成數(shù)據(jù)。這種方法旨在通過高信息密度的數(shù)據(jù)組合來增強(qiáng)通用能力和邏輯推理能力，從而實(shí)現(xiàn)對海量知識的高效壓縮和內(nèi)化。

? Long-Decay 訓(xùn)練：本階段將上下文窗口從 4K 逐步擴(kuò)展到 32K、160K，最后擴(kuò)展到 520K 詞元，每個(gè)階段分別使用 102.2B、 62.9B 和 50.6B 詞元的數(shù)據(jù)量。學(xué)習(xí)率在 32K 時(shí)從 3e-4 衰減至 2e-4，然后在 160K 時(shí)衰減至 1e-4，最后在 520K 時(shí)衰減至 3.75e-5。在此階段，我們對長上下文數(shù)據(jù)的比例進(jìn)行上采樣，以使模型更好地與長序列分布對齊。鑒于稀疏注意力在較長序列中計(jì)算優(yōu)勢較為明顯，我們在此階段啟用稀疏注意力機(jī)制并保持全參數(shù)訓(xùn)練，從而允許模型有效地學(xué)習(xí)稀疏注意力和線性注意力之間的協(xié)同作用。

? SFT：此階段的 SFT 語料庫由高質(zhì)量的推理密集型數(shù)據(jù)組成，包括代碼、數(shù)學(xué)、知識、函數(shù)調(diào)用和一般對話。這種選擇旨在充分激發(fā)復(fù)雜邏輯下的推理和任務(wù)執(zhí)行能力。此外，我們專門合成了長上下文數(shù)據(jù)，以提高信息檢索和跨文檔理解的能力。在 SFT 階段，我們依次在 64K 和 140K 的上下文長度下進(jìn)行訓(xùn)練，分別使用了 204.5B 和 213.3B 詞元的數(shù)據(jù)量。稀疏注意力在整個(gè)過程中保持啟用狀態(tài)。

04 模型能力測試

短榜能力測試：

長榜能力測試：

超長序列能力測試：

上述結(jié)果表明，MiniCPM-SALA 在不損害短榜能力的前提下，有效提升了長文本能力。MiniCPM-SALA 還有一個(gè)顯著的亮點(diǎn)是，具備優(yōu)異的長度泛化能力。在不使用任何額外技術(shù)（如YaRN）的前提下，MiniCPM-SALA 可以有效外推至 2048K長度。

05 計(jì)算效率測試

我們評估了 MiniCPM-SALA 和 Qwen3-8B 在不同硬件和序列長度下的推理速度。我們不僅在云端推理芯片（如 NVIDIA A6000D）上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，還在消費(fèi)級端側(cè) GPU（如 NVIDIA 5090）上進(jìn)行了測試。對于每種序列長度，我們測量了首字延遲（Time To First Token, TTFT）和端到端延遲。前者作為預(yù)填充速度的指標(biāo)，而后者反映了預(yù)填充和解碼階段的綜合性能。為了使評估與實(shí)際部署場景保持一致，我們評估了非量化模型以及經(jīng) GPTQ INT4 量化壓縮后的模型的推理延遲。

圖 2 展示了在 NVIDIA A6000D GPU（96GB 顯存）上 Qwen3-8B 與 MiniCPM-SALA 推理延遲的全面對比。我們評估了從 64K 到 1024K 詞元的不同序列長度下的效率。如圖所示，MiniCPM-SALA 在所有測試配置中均表現(xiàn)出顯著的效率優(yōu)勢。在非量化設(shè)置下，MiniCPM-SALA 始終保持更低的延遲。值得注意的是，在 256K 序列長度下，MiniCPM-SALA 將 TTFT 從 180.8 秒（Qwen3）降低至僅 51.6 秒，實(shí)現(xiàn)了約 3.5 倍的加速。

結(jié)果也顯示了 MiniCPM-SALA 在顯存利用率方面的優(yōu)勢。當(dāng) Qwen3-8B 在 512K 和 1024K 序列長度下遭遇顯存溢出（OOM）時(shí)，MiniCPM-SALA 成功處理了這些超長上下文。

圖 3 展示了 MiniCPM-SALA 在顯存有限的硬件上的優(yōu)勢。在 RTX 5090（32GB 顯存）上，基線模型 Qwen3-8B 比在 A6000D 上明顯更早觸及“內(nèi)存墻”，在非量化設(shè)置下僅 128K 詞元、量化設(shè)置下 256K 詞元時(shí)即觸發(fā) OOM 錯(cuò)誤。相比之下，MiniCPM-SALA 成功擴(kuò)展至 1024K詞元的上下文長度且未出現(xiàn)顯存溢出的問題。這表明 MiniCPM-SALA 使得在消費(fèi)級端側(cè) GPU 上處理 1 百萬詞元成為可能。

06 結(jié)論整體而言，我們通過融合稀疏注意力與線性注意力，構(gòu)建了一種面向長上下文高效建模的混合架構(gòu)，從而在模型能力與長上下文處理效率之間實(shí)現(xiàn)了出色的平衡。在過去一段時(shí)間里，稀疏注意力與線性注意力的相關(guān)研究已分別展現(xiàn)出解決大模型長上下文問題的顯著潛力；而在2026年，稀疏?線性混合架構(gòu)無疑將成為該領(lǐng)域最具實(shí)效的技術(shù)方向之一。

本次功能上線將通過OTA方式，覆蓋國內(nèi)市場超百萬輛Model3、Model Y車型，后續(xù)將在全量新車中默認(rèn)搭載。

微信互聯(lián)：位置信息，無縫流轉(zhuǎn)

微信互聯(lián)功能基于騰訊隨行互連能力，打通手機(jī)與車機(jī)間的位置流轉(zhuǎn)。用戶可將微信對話中的位置卡片，或來自騰訊地圖、百度地圖、高德地圖等多種來源的POI信息，一鍵分享至特斯拉車機(jī)并直接發(fā)起導(dǎo)航。

目的地服務(wù)：場景服務(wù)，快捷喚起

目的地服務(wù)圍繞出行場景提供智能化體驗(yàn)。當(dāng)用戶導(dǎo)航抵達(dá)咖啡廳、餐廳或景區(qū)等特定目的地時(shí)，系統(tǒng)將智能觸發(fā)周邊服務(wù)，支持通過手機(jī)推送或副駕掃碼喚起商家小程序，實(shí)現(xiàn)即停即點(diǎn)、預(yù)約購票等便捷操作，為用戶構(gòu)建起從駕駛到服務(wù)的完整閉環(huán)體驗(yàn)。

未來，更多功能將陸續(xù)上線，助力用戶享受更便捷、更智慧的出行生活。 

 ▲在美團(tuán)跑單10年的老騎手周樸芳收到了平臺發(fā)放的“萬元圓夢”基金（攝影：李文）

據(jù)了解，周樸芳是長沙本地人，今年36歲，2016年開始跑專送，是長沙最早的一批美團(tuán)騎手之一，至今已有10年。“交靈活就業(yè)保險(xiǎn)有六七年了，去年9月，美團(tuán)養(yǎng)老保險(xiǎn)補(bǔ)貼覆蓋長沙之后，每個(gè)月都能收到 407.2 元的補(bǔ)貼，算下來一年能省將近 5000元。”周樸芳說，跑單收入穩(wěn)定，也能兼顧家庭，還想更長期地干下去。

記者注意到，2月10日上午開始，各類社交平臺上已有騎手紛紛曬出自己的獲獎頁面。對此，美團(tuán)相關(guān)工作人員向記者回應(yīng)，從2月10日上午8點(diǎn)開始，已陸續(xù)向超百萬騎手推送2026年新春感謝信，致謝騎手2025年的付出，同時(shí)對堅(jiān)持在平臺跑單10年以上的老騎手發(fā)放專項(xiàng)激勵(lì)，包含10000元“圓夢現(xiàn)金券”、家庭健康醫(yī)療保障等新春禮包，也傳遞平臺希望與騎手并肩同行、風(fēng)雨共擔(dān)的價(jià)值導(dǎo)向，“周樸芳是10年老騎手，會獲得1萬元圓夢現(xiàn)金券、家庭健康醫(yī)療保障等，后續(xù)會有專門的美團(tuán)客服工作人員與他對接、溝通，協(xié)助他完成心愿。”

美團(tuán)騎手保障相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，除10年以上老騎手外，針對穩(wěn)定配送、遵守交規(guī)、顧客好評率高等優(yōu)秀騎手，平臺也會發(fā)放智能手表、冬裝裝備、家庭健康醫(yī)療保障等價(jià)值不等的春節(jié)福利。“發(fā)放自2月10日開始，符合條件的騎手在3月3日之前均可以隨時(shí)領(lǐng)取。”上述負(fù)責(zé)人表示，此次發(fā)放面向全國百萬騎手，涉及現(xiàn)金、禮品、卡券等集中發(fā)放，部分騎手可能遇到到賬延遲、App卡頓、卡券兌換等問題，項(xiàng)目組均已準(zhǔn)備相關(guān)預(yù)案，努力做好信息協(xié)調(diào)、搭建轉(zhuǎn)賬通道、暢通線下發(fā)放等，盡力保障騎手體驗(yàn)。

據(jù)悉，2026年1月以來，美團(tuán)持續(xù)開展節(jié)前聯(lián)歡表彰活動，為外賣騎手現(xiàn)場發(fā)放米面糧油等福利物資，新年第一筆社保補(bǔ)貼已準(zhǔn)時(shí)到賬。同時(shí)，在上海、重慶、天津、貴州貴陽、江蘇南京、浙江杭州、湖南長沙、貴州銅仁、山東聊城、新疆阿勒泰、浙江東陽、廣西東興等城市，美團(tuán)為騎手籌備了5000多場表彰聚餐活動和500多場年夜飯，全國180 多城的站點(diǎn)、騎手之家將累計(jì)邀請約10萬名騎手參與，現(xiàn)場發(fā)放年貨特產(chǎn)及騎手專屬文創(chuàng)禮包。

2月5日，在深圳舉辦的春節(jié)大聯(lián)歡活動上，老騎手平安不僅幸運(yùn)抽到了一套全新的工裝和頭盔，還收到了來自徒弟的蛋糕，“跑單10年，帶過很多人，傳授跑單經(jīng)驗(yàn)，幫兄弟們解決好問題，我自己也很有成就感”。平安是江西人，今年也是36歲，之前在工廠里上班，因喜歡自由轉(zhuǎn)行跑外賣，“每天跑單7-8個(gè)小時(shí)，賺得比在工廠多一些，收入穩(wěn)定，就一直干下來了。”平安的老婆和兩個(gè)孩子都在江西老家，“我的心愿是給老婆買一個(gè)新手機(jī)，她用的手機(jī)比較舊。”美團(tuán)客服人員與平安溝通后，得知他的心愿，已經(jīng)安排工作人員陪同購買了最新款iPhone17 pro（價(jià)值8999元）。“我準(zhǔn)備12號帶著新手機(jī)和年貨，回家陪家人過年了。”平安告訴記者，妻子一開始知道買手機(jī)還很生氣，但知道是平臺發(fā)放的新年福利，還是很開心的，“平臺實(shí)實(shí)在在給到了我們需要的，準(zhǔn)備春節(jié)后把社保交起來，也能拿到平臺補(bǔ)貼。”

 ▲近日，在平臺工作人員的陪同下，平安選擇用“萬元圓夢現(xiàn)金券”為妻子購買了最新款iPhone17 pro（攝影：張雨）

2月3日，在杭州舉辦的新春表彰活動上，不善表達(dá)的老騎手薛衛(wèi)迎作為代表發(fā)言時(shí)一度語塞，“我在美團(tuán)送外賣10年1個(gè)月4天了，主要是為了照顧女兒更方便，同時(shí)能夠靈活幫忙妻子看醫(yī)療器械店，現(xiàn)在社保補(bǔ)貼也有了，要繼續(xù)更穩(wěn)定地跑下去。”跑單過程中，讓薛衛(wèi)迎最自豪的時(shí)刻是給老人送餐時(shí)，得到他們的感謝，“這單不收錢也行”。得知自己獲得平臺發(fā)放的“萬元圓夢”，薛衛(wèi)迎的心愿也很樸實(shí)——想給上高中的女兒換一部新手機(jī)作為新年驚喜。

記者了解到，臨近春節(jié)，無論騎手選擇返鄉(xiāng)還是留崗，平臺都會提供相應(yīng)保障，確保騎手返鄉(xiāng)帶著年貨和新春大禮包，留崗也有保障和津貼。2月11日起，美團(tuán)面向春節(jié)留崗騎手發(fā)布新春保障和津貼計(jì)劃，包含現(xiàn)金補(bǔ)貼、留崗津貼、新春購物券和騎手之家保障服務(wù)等多項(xiàng)舉措。據(jù)介紹，留崗騎手可獲得跑單活動激勵(lì)、天氣補(bǔ)貼、時(shí)段補(bǔ)貼和節(jié)日津貼等各類現(xiàn)金補(bǔ)助，平臺陸續(xù)發(fā)放超過30萬張新春購物券，向騎手供應(yīng)米面糧油、蔬菜水果和日用百貨物資。因供需和節(jié)日狀況產(chǎn)生的配送費(fèi)上浮將全額給到騎手，不同區(qū)域留崗騎手可額外獲得5000元至10000元不等的跑單津貼，在北上廣深等一線城市，除常規(guī)跑單收入外，留崗補(bǔ)貼和活動獎金最高超過一萬元。

數(shù)據(jù)顯示，2024年美團(tuán)月均有單騎手336萬人。像周樸芳、平安、薛衛(wèi)迎這樣的老騎手還有很多，他們多年來踏實(shí)跑單、賺取確定性收入，兼顧家庭，收獲穩(wěn)穩(wěn)的幸福。2025年中央經(jīng)濟(jì)工作會議指出，要“加強(qiáng)對新就業(yè)形態(tài)勞動者權(quán)益保障”，并強(qiáng)調(diào)“投資于人”是推動高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵路徑。過去一年中，美團(tuán)充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)平臺優(yōu)勢，在勞動權(quán)益保障、交通安全培訓(xùn)、搭建職業(yè)成長體系等為騎手提供全方位支持，促進(jìn)高質(zhì)量充分就業(yè)。

 ▲2025年，美團(tuán)圍繞騎手各類需求和問題，推出多項(xiàng)保障及治理舉措（圖源：美團(tuán)）

“從節(jié)日福利到到常態(tài)保障，從關(guān)懷個(gè)人到守護(hù)家庭，這反映了平臺對騎手群體的支持，正朝著系統(tǒng)性的權(quán)益保障深化。”浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授袁哲認(rèn)為，構(gòu)建“騎手友好型”社會，需要政府、平臺、社會形成責(zé)任共擔(dān)的合力。美團(tuán)的系列探索，正是將零散舉措整合為融合“價(jià)值認(rèn)同、風(fēng)險(xiǎn)兜底、發(fā)展支持”的系統(tǒng)性解決方案的有益嘗試，有助于推動新就業(yè)形態(tài)勞動者實(shí)現(xiàn)更加體面、更有尊嚴(yán)的發(fā)展。

想象一下，你面前擺著一杯咖啡，你伸手去拿，在你的手真正觸碰到杯子之前，你的大腦已經(jīng)在"腦補(bǔ)"了整個(gè)過程：手臂將如何移動、杯子會是什么觸感、抬起后桌面的樣子……這種對未來場景的想象和預(yù)測能力，正是人類操控世界的核心認(rèn)知基石。

那么，能否賦予機(jī)器人同樣的“預(yù)演能力”，先在“腦海”中模擬動作后果，再付諸執(zhí)行？這就是具身世界模型要做的事情：讓機(jī)器人在行動前，就能“看見”未來。近年來，借助大規(guī)模視頻生成模型（如Sora、Wan等）強(qiáng)大的視覺先驗(yàn)，這一方向取得了令人矚目的進(jìn)展。

然而，一個(gè)尷尬的問題始終懸而未決：視頻生成模型的世界由像素編織而成，而機(jī)器人的語言卻是關(guān)節(jié)角度與位姿坐標(biāo)，它們使用完全不同的“表征語言”描述同一個(gè)物理世界。

為了解決上述問題，具身智能公司中科第五紀(jì)聯(lián)合中科院自動化所團(tuán)隊(duì)推出 BridgeV2W，它通過一個(gè)極為優(yōu)雅的設(shè)計(jì)，具身掩碼（Embodiment Mask），一種由機(jī)器人動作渲染出的“動作剪影”，將坐標(biāo)空間的動作無縫映射到像素空間，從而真正打通預(yù)訓(xùn)練視頻生成模型與世界模型之間的橋梁，讓機(jī)器人學(xué)會可靠地“預(yù)演未來”。

困境：三座大山擋住了機(jī)器人的"預(yù)演能力"

盡管前景廣闊，當(dāng)前的具身世界模型仍面臨三大核心挑戰(zhàn)：

1. 動作與畫面“語言不通”。 機(jī)器人動作是關(guān)節(jié)角、末端位姿等坐標(biāo)數(shù)值，而視頻生成模型只“看”像素。直接拼接動作向量效果有限，往往缺乏空間對齊的“硬連接”，模型難以理解。

2. 視角一變，世界就“崩”。同一動作在不同視角下外觀迥異。現(xiàn)有方法在訓(xùn)練視角上尚可，一旦換視角，預(yù)測質(zhì)量驟降，而真實(shí)場景中，相機(jī)位置幾乎不可能復(fù)現(xiàn)訓(xùn)練設(shè)置。

3. 換一個(gè)機(jī)器人就得“從零開始”。 單臂、雙臂、移動底盤……結(jié)構(gòu)千差萬別。現(xiàn)有方法往往需為每種機(jī)器人定制架構(gòu)，難以構(gòu)建統(tǒng)一的世界模型。

核心創(chuàng)新：僅憑"動作剪影"，一舉破解三大難題

BridgeV2W 的核心洞察極其直覺：既然鴻溝源于“坐標(biāo) vs 像素”，那就把動作直接“畫”進(jìn)畫面里！

它提出具身掩碼：利用機(jī)器人的 URDF 模型和相機(jī)參數(shù)，將動作序列實(shí)時(shí)渲染為每幀圖像上的二值“動作剪影”，精準(zhǔn)標(biāo)出機(jī)器人在畫面中的位置與姿態(tài)。

這一設(shè)計(jì)，一舉破解前述三大難題：

• 動作-像素對齊： 掩碼是天然的像素級信號，與視頻模型輸入空間完全匹配，無需模型“猜”坐標(biāo)的含義。

• 視角自適應(yīng)： 掩碼隨當(dāng)前相機(jī)視角動態(tài)生成，動作與畫面始終對齊，模型因此天然泛化到任意新視角。

• 跨具身通用： 只要提供 URDF，單臂、雙臂機(jī)器人都能用同一套框架生成對應(yīng)掩碼，無需修改模型結(jié)構(gòu)。

技術(shù)上，BridgeV2W 采用 ControlNet 式的旁路注入，將掩碼作為條件信號融入預(yù)訓(xùn)練視頻生成模型，在保留其強(qiáng)大視覺先驗(yàn)的同時(shí)，賦予其理解機(jī)器人動作的能力。此外，為防止模型“偷懶”（只復(fù)現(xiàn)靜態(tài)背景），還引入光流驅(qū)動的運(yùn)動損失，引導(dǎo)其聚焦于任務(wù)相關(guān)的動態(tài)區(qū)域。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果：多場景、多機(jī)器人、多視角的全面驗(yàn)證

研究團(tuán)隊(duì)在多個(gè)設(shè)置下系統(tǒng)驗(yàn)證了BridgeV2W的能力，涵蓋不同機(jī)器人平臺、不同操作場景、未見視角和下游任務(wù)應(yīng)用。

DROID數(shù)據(jù)集：大規(guī)模單臂操作

DROID是目前最大規(guī)模的真實(shí)世界機(jī)器人操作數(shù)據(jù)集之一，數(shù)據(jù)采集跨越多個(gè)實(shí)驗(yàn)室和環(huán)境。BridgeV2W在該數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)尤為亮眼，在 PSNR、SSIM、LPIPS 等核心指標(biāo)上超越 SOTA 方法。

尤其在“未見視角”測試中，對比方法常出現(xiàn)畫面崩塌、肢體錯(cuò)位，而 BridgeV2W 依然生成物理合理、視覺連貫的未來視頻，充分驗(yàn)證了其視角魯棒性。在“未見場景”（全新桌面布局、背景）下，泛化能力同樣出色。

AgiBot-G1數(shù)據(jù)集：雙臂人形機(jī)器人

AgiBot-G1 是一個(gè)完全不同的雙臂平臺，自由度與運(yùn)動模式與 DROID 截然不同。

關(guān)鍵結(jié)果：無需修改模型架構(gòu)，僅替換 URDF 并重新渲染掩碼，BridgeV2W 就能無縫適配，并取得媲美單臂的預(yù)測質(zhì)量，這是邁向通用具身世界模型的重要一步。

下游任務(wù)應(yīng)用：從"想象"到"行動"

BridgeV2W不僅僅是一個(gè)"能生成好看視頻"的模型，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步在真實(shí)世界的下游任務(wù)中驗(yàn)證了其實(shí)用價(jià)值：

策略評估： 在世界模型中“試跑”不同策略，無需真實(shí)機(jī)器人反復(fù)試錯(cuò)。實(shí)驗(yàn)顯示，BridgeV2W 的評估結(jié)果與真實(shí)成功率高度相關(guān)，大幅降低策略迭代成本。

目標(biāo)圖像操作規(guī)劃： 給定一張目標(biāo)圖像（如“把杯子放到盤子上”），BridgeV2W 能在“想象空間”中搜索出可行動作序列，實(shí)現(xiàn)從視覺目標(biāo)到物理動作的閉環(huán)規(guī)劃。

關(guān)鍵亮點(diǎn)：海量無標(biāo)注人類視頻，全都能用！

你可能會問：具身掩碼不是需要 URDF 和相機(jī)參數(shù)嗎？沒有這些幾何信息的數(shù)據(jù)怎么辦？

BridgeV2W 的巧妙之處在于：

? 推理時(shí)需輕量幾何信息（URDF + 相機(jī)參數(shù)）渲染“計(jì)算掩碼”，用于精準(zhǔn)控制；

? 訓(xùn)練時(shí)卻無需任何標(biāo)定：只需分割模型（如 SAM）提取的“分割掩碼”，即可提供有效監(jiān)督。

團(tuán)隊(duì)將 AgiBot-G1 機(jī)器人數(shù)據(jù)與無標(biāo)定的 Ego4D FHO（第一人稱手部操作視頻）混合訓(xùn)練，僅用 SAM 提取的手部掩碼，就實(shí)現(xiàn)了驚人效果：

? 僅用分割掩碼訓(xùn)練，模型仍能學(xué)到合理的運(yùn)動規(guī)律；

? 加入大量 Ego4D 視頻 + 少量機(jī)器人標(biāo)定數(shù)據(jù)，性能幾乎媲美全量標(biāo)定訓(xùn)練。

這說明：人類視頻蘊(yùn)含豐富的動作先驗(yàn)，只需少量機(jī)器人數(shù)據(jù)，就能完成“具身對齊”。

一句話總結(jié)：訓(xùn)練靠“野生”視頻擴(kuò)規(guī)模，部署靠輕量幾何保精度：BridgeV2W 兼得可擴(kuò)展性與準(zhǔn)確性。

BridgeV2W揭示了一條極具前景的技術(shù)路線：

視頻生成模型 + 具身掩碼 = 可擴(kuò)展的機(jī)器人世界模型

這條路線有三個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢值得深思：

• 1、數(shù)據(jù)飛輪真正啟動：互聯(lián)網(wǎng)視頻規(guī)模遠(yuǎn)超機(jī)器人數(shù)據(jù)數(shù)個(gè)數(shù)量級。BridgeV2W 無需幾何先驗(yàn)即可利用人類視頻，為構(gòu)建“機(jī)器人數(shù)據(jù)飛輪”邁出關(guān)鍵一步。

• 2、技術(shù)紅利自動繼承：視頻生成領(lǐng)域正高速迭代（Sora、Wan、CogVideoX……）。BridgeV2W 的架構(gòu)使其能自然受益于底座模型升級，底座越強(qiáng)，“預(yù)演”越真。

• 3、通用智能的堅(jiān)實(shí)基石：從單臂到雙臂，從已知場景到未知視角，BridgeV2W 展現(xiàn)出的跨平臺、跨場景、跨視角泛化能力，是邁向通用具身智能的重要里程碑。

總結(jié)與展望

BridgeV2W 通過“具身掩碼”這一簡潔而優(yōu)雅的中間表征，成功架起了從大規(guī)模視頻生成模型到實(shí)用具身世界模型的橋梁。它不僅解決了動作-像素對齊、視角魯棒性、跨具身通用性三大核心挑戰(zhàn)，更關(guān)鍵的是：訓(xùn)練無需 URDF 或相機(jī)標(biāo)定，可直接利用海量無標(biāo)注人類視頻，為世界模型的規(guī)模化訓(xùn)練開辟了全新路徑。

目前展現(xiàn)的能力，或許只是冰山一角。

試想未來：當(dāng)視頻生成底座從十億參數(shù)邁向千億，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)從數(shù)千小時(shí)機(jī)器人視頻擴(kuò)展到百萬小時(shí)人類操作視頻，當(dāng)具身掩碼從機(jī)械臂延伸至全身人形、乃至多機(jī)協(xié)作，機(jī)器人的“預(yù)演能力”將迎來怎樣的飛躍？

正如 DreamZero 等工作預(yù)示的“機(jī)器人 GPT 時(shí)刻”，BridgeV2W 從另一個(gè)維度證明：

讓機(jī)器人借助視頻生成模型“預(yù)演”自身行動的后果——這條路，不僅走得通，而且可以走得很遠(yuǎn)。

論文標(biāo)題：BridgeV2W: Bridging Video Generation Models to Embodied World Models via Embodiment Masks

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2602.03793

項(xiàng)目鏈接：https://bridgev2w.github.io/

2月12日，淘寶天貓“春節(jié)不打烊”活動將正式啟動，覆蓋整個(gè)春節(jié)假期。淘寶天貓官方立減商品9折起，全國220個(gè)城市正常送貨。

值得一提的是，品牌官方旗艦店入駐淘寶閃購，安踏、喬丹、聯(lián)想、蘇泊爾、倍輕松、良品鋪?zhàn)印⒅队^等品牌全力保障應(yīng)急年貨即時(shí)送達(dá)，讓P人過年也不慌。良品鋪?zhàn)酉嚓P(guān)負(fù)責(zé)人介紹，良品鋪?zhàn)尤珖?000家線下門店均接入了淘寶閃購，春節(jié)期間所有門店照常營業(yè)，消費(fèi)者下單后，最快半個(gè)小時(shí)就能送貨上門。

為點(diǎn)燃春節(jié)消費(fèi)熱潮，浙江、江蘇、山東等地國補(bǔ)券量加碼，消費(fèi)者購買家電數(shù)碼等品類，疊加平臺大促優(yōu)惠低至5折，美的、海信、海爾、格力、西門子、華為、小米等千余品牌參與。此外，天貓送裝服務(wù)開啟“春節(jié)不打烊”模式，官方物流、上門安裝、售后保障照常運(yùn)行，確保消費(fèi)者煥新無憂。

春節(jié)期間，天貓超市全國100個(gè)重點(diǎn)城市支持正常配送。與去年平均“次日達(dá)”的配送效率相比，今年能夠至少提前“半天”送到。全國新增34個(gè)城市支持天貓超市閃購，其中，杭州、上海、廣州、北京、深圳等13個(gè)核心城市，消費(fèi)者在天貓超市下單后，能夠最快4小時(shí)送到家。

提速背后是倉配體系的支撐。天貓超市聯(lián)合菜鳥，在重點(diǎn)城市深化 “大倉+小倉” 的多層次倉網(wǎng)布局，大倉儲備全品類商品，小倉則聚焦爆款和新品，保障快速響應(yīng)。

不僅要“送得快”，還要“買得到”。天貓超市備足各類年貨。從家庭聚會所需的白酒、葡萄酒、零食禮包，再到走親訪友贈送的養(yǎng)生禮盒，為毛孩子準(zhǔn)備的寵物營養(yǎng)品，都可以在天貓超市上一站式購齊，輕松應(yīng)對臨時(shí)需求。

“今年春節(jié)假期特別長，也是旅游旺季，我們在重點(diǎn)旅游城市布局的閃購倉備足了貨。”天貓超市運(yùn)營總經(jīng)理焦進(jìn)表示，“為大家提供便捷支持，像洗護(hù)旅行裝、一次性用品等，讓大家在旅行中隨需隨買，減輕行李負(fù)擔(dān)，旅途安排可以更從容、更靈活。”

2月7日，天貓超市成為首個(gè)覆蓋全國的AI超市，用戶只需對千問APP說一句“幫我在天貓超市買洗衣液”、“幫我在天貓超市買箱紙巾”，千問就可以從天貓超市的海量商品中挑出適合的商品，在用戶下單后即時(shí)配送。據(jù)了解，千問春節(jié)「免單卡」活動延續(xù)到2月28日，春節(jié)假期，天貓超市不僅能一句話送到家，還能享受25元免單優(yōu)惠。

此外，天貓超市在人力上也做足準(zhǔn)備，以杭州為例，有超過2000名快遞小哥主動留守崗位，保障春節(jié)服務(wù)常態(tài)運(yùn)營。同時(shí)，天貓超市聯(lián)合丹鳥為值守員工給予切實(shí)關(guān)懷。春節(jié)在崗的快遞員、分揀員將獲得額外大促服務(wù)補(bǔ)貼，包括留守紅包與在崗激勵(lì)。同時(shí)，各站點(diǎn)統(tǒng)一配足餐食物資，做好休息與應(yīng)急支持，讓節(jié)日堅(jiān)守更有溫暖和保障。2月12日，天貓超市聯(lián)合丹鳥在杭州進(jìn)行春節(jié)不打烊福利巡游車活動，杭州的市民朋友有機(jī)會偶遇，解鎖天貓超市福利周邊。

（圖：國際奧委會主席考文垂在“米蘭·阿里廊”沉浸式體驗(yàn)AI數(shù)字購物）

淘寶Vision打造了一個(gè)未來購物空間，為冬奧會帶來 “AI+3D+XR”相融合的先鋒體驗(yàn)。游客戴上頭顯后，就能在AI助手幫助下，創(chuàng)建基于千問大模型生成的專屬數(shù)字人形象，選擇服飾、妝容、噴上香水，參加一場奇妙的冰雪舞會。

這場全觀感奇幻之旅，基于阿里巴巴的云和AI技術(shù)底座。淘寶Vision自研的3D高斯真人數(shù)字人技術(shù)，通過實(shí)時(shí)渲染與空間交互，實(shí)現(xiàn)從挑選貨物到虛擬試用的AI數(shù)字購物鏈路，讓更多人以數(shù)字化、個(gè)性化的方式參與冬奧會，擁有屬于自己的奧運(yùn)時(shí)刻。

"米蘭·阿里廊"是阿里巴巴在米蘭斯福爾扎古堡前廣場設(shè)置的體驗(yàn)館，于米蘭冬奧會和殘奧會期間對游客開放。展館由一顆直徑8.8米的透明水晶球和一座總長約30米的冰晶穹頂組成。水晶球白天作為互動空間，夜間變身為AI生成視覺內(nèi)容的投影表面。

“Ciao～我是來自Alibaba的AI小助手！歡迎你來到Wonder on Ice的夢幻舞會。”游客進(jìn)入"米蘭·阿里廊"后，AI助手就會打招呼，引導(dǎo)簽到、拍照、生成專屬入場券，隨后就進(jìn)入了虛擬試衣體驗(yàn)區(qū)。

在這里，AI助手會識別體驗(yàn)者的穿衣風(fēng)格，通過簡單問答和手勢交互，推薦舞會穿搭。“你看看這兩款怎么樣？左邊這款采用仿生學(xué)設(shè)計(jì)，環(huán)保材質(zhì)，可以凸顯你的身材，右邊這款具有防水保溫的功效。”

（圖：游客可以生成專屬數(shù)字人，體驗(yàn)虛擬換裝）

備選的20套穿搭分為東方主題、極地主題、花園主題和未來主題，頗具風(fēng)格和設(shè)計(jì)感，其中包括2026米蘭冬奧會中國體育代表團(tuán)的領(lǐng)獎服，衣服上有“雙勝雪花紋”，還結(jié)合了航天技術(shù)，實(shí)現(xiàn)鎖溫、透濕功能。

選擇好穿搭后，體驗(yàn)者就會進(jìn)入虛擬試妝體驗(yàn)區(qū)，在AI助手的推薦下，為自己的數(shù)字人挑選舞會妝容。然后來到虛擬試香體驗(yàn)區(qū)，拿起試香蓋聞香的同時(shí)，在頭顯中看到香水前、中、后調(diào)對應(yīng)的物體和風(fēng)景，讓體驗(yàn)者能用嗅覺、視覺、觸覺沉浸式感知香型。

當(dāng)游客專屬的數(shù)字人完成穿搭、妝容、“噴上”香水后，就能以嶄新的形象步入冰雪舞會，生成自己在米蘭冬奧會現(xiàn)場的高光時(shí)刻。

據(jù)悉，淘寶是第一個(gè)上架 Apple Vision Pro 的中國電商購物應(yīng)用，打造了3D沉浸式空間購物體驗(yàn)，增加購物的互動性、決策的準(zhǔn)確性，讓更多用戶享受到空間計(jì)算和人工智能帶來的購物樂趣，是電商購物從2D走向3D，從平面走向空間的開始。

考文垂表示，全球正在進(jìn)入AI時(shí)代，“阿里巴巴是國際奧委會極其珍貴的合作伙伴，因?yàn)榘⒗锇桶褪冀K與我們并肩前行，用AI科技引領(lǐng)奧運(yùn)走向未來。”

近日，騰訊云聯(lián)合DataEyeL!NK在深圳南山舉辦AI漫劇生態(tài)交流會，并推出一站式AI漫劇解決方案。該方案深度融合了騰訊云領(lǐng)先的AIGC生成能力與媒體處理MPS技術(shù)，旨在解決漫劇行業(yè)普遍面臨的生產(chǎn)和運(yùn)營痛點(diǎn)，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)從劇本創(chuàng)作、視頻生成到全球化宣發(fā)的全鏈路提質(zhì)增效。

DataEye副總裁莊雅云介紹，據(jù)DataEye研究院發(fā)布的《2025年漫劇數(shù)據(jù)報(bào)告》顯示，2025年被視為漫劇爆發(fā)元年，全年市場整體播放量超700億次，市場規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)168億元，并有望在2026年突破240億元。

然而，面對海量的用戶需求，傳統(tǒng)生產(chǎn)和運(yùn)營模式已難以滿足。據(jù)介紹，傳統(tǒng)漫劇制作模式的弊端愈發(fā)明顯：一部作品需7-15人的團(tuán)隊(duì)10-15天才能完成，創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)投入大，每分鐘制作成本高達(dá)數(shù)萬元以上，且人工操作易導(dǎo)致內(nèi)容一致性不足、資源浪費(fèi)等問題。

在生產(chǎn)時(shí)間限制下，如何兼顧內(nèi)容生產(chǎn)的質(zhì)量與成本？在運(yùn)營成本限制下，又如何兼顧用戶體驗(yàn)與用戶規(guī)模？據(jù)騰訊云音視頻資深架構(gòu)師朱紫星介紹，技術(shù)工具的介入成為打破產(chǎn)能瓶頸的關(guān)鍵，騰訊云AI漫劇解決方案通過“AIGC創(chuàng)意生成+MPS品質(zhì)升級”的組合拳，可以顯著縮短生產(chǎn)周期與優(yōu)化成本，讓創(chuàng)作更簡單，讓分發(fā)更經(jīng)濟(jì)。

針對AI漫劇制作中最為復(fù)雜的資產(chǎn)生成環(huán)節(jié)，騰訊云AI漫劇解決方案覆蓋了從劇本生成、角色庫搭建、分鏡繪制、AI配音、視頻生成、畫質(zhì)增強(qiáng)的全流程自動化、智能化。

（圖為閱文集團(tuán)技術(shù)部副總經(jīng)理陳煒于）

在漫劇內(nèi)容創(chuàng)作方面，閱文集團(tuán)技術(shù)部副總經(jīng)理陳煒于表示，閱文集團(tuán)開放了海量優(yōu)質(zhì)IP庫，以“授權(quán)+試稿”雙軌模式供給內(nèi)容源頭。其中，閱文集團(tuán)推出的漫劇助手，更是通過AI問書、劇本直出等輔助創(chuàng)作功能，幫助創(chuàng)作者壓縮IP的理解時(shí)間和改編時(shí)間，大幅縮短小說改劇本的周期，宮格生成模式可以直接提升分鏡直出可用率80%。

騰訊云AI漫劇解決方案支持騰訊混元等眾多頭部大模型的一站式接入，通過獨(dú)有的Prompt提示詞優(yōu)化與多圖參考技術(shù)，有效解決AI生成漫劇中人物長相不統(tǒng)一、畫風(fēng)突變的行業(yè)難題。同時(shí)，無論是將真人短劇一鍵轉(zhuǎn)化為動漫風(fēng)格的“視頻轉(zhuǎn)繪”，還是基于圖片的“PPT漫”，抑或是全AI生成的動態(tài)漫，該方案均提供了成熟的場景化模板，大幅降低了制作門檻。

另外，AI生成的原始視頻往往存在分辨率較低、畫面崩壞等問題。通過騰訊云媒體處理MPS能力，可以智能修復(fù)與增強(qiáng)AI生成內(nèi)容，并且實(shí)現(xiàn)組合式降本。比如，依托大模型對視覺規(guī)律的深度解構(gòu)，系統(tǒng)能自動識別并重繪畫面中的“崩壞點(diǎn)”，實(shí)現(xiàn)發(fā)絲級細(xì)節(jié)還原和光影邏輯修復(fù)。而且，通過“AIGC生成低分辨率視頻+騰訊云媒體處理轉(zhuǎn)碼轉(zhuǎn)高清”的組合模式，創(chuàng)作者無需直接生成昂貴的高清AI視頻，也能保證畫質(zhì)達(dá)到頂級漫劇素材要求的同時(shí)，降低約50%的算力與制作成本。

在具體實(shí)踐中，廣州星火深智科技有限公司依托多項(xiàng)騰訊云技術(shù)服務(wù)，自研新一代動漫短劇創(chuàng)作AI Agent工具FreeToon，實(shí)現(xiàn)了高效率、高可用與高安全的平臺能力。通過FreeToon平臺，星火深智結(jié)合全網(wǎng)大熱的 “嘉禾望崗”城市符號，快速打造并上線首部 AI動畫微短劇《家和旺崗》，實(shí)現(xiàn)了1日策劃、1日成片的高效創(chuàng)作節(jié)奏，以治愈的羊毛氈風(fēng)格、溫情的敘事表達(dá)，對“嘉禾望崗“”這一廣州地鐵站名完成了溫暖而深刻的文化二創(chuàng)。相較傳統(tǒng)TVC、逐幀動畫制作模式，該片的綜合制作成本與周期不到傳統(tǒng)模式的二十分之一，充分體現(xiàn)AIGC技術(shù)在提升創(chuàng)作效率、降低內(nèi)容創(chuàng)新門檻方面的巨大優(yōu)勢。

（圖為AI動畫微短劇《家和旺崗》畫面）

同時(shí)，南京炫佳網(wǎng)絡(luò)科技有限公司也依托該解決方案，全新升級一站式AI短劇平臺Kino視界，將傳統(tǒng)漫劇制作成本壓縮至百元級/每分鐘，平均制作效率提升90%，成本降幅達(dá)到80%。截至目前，炫佳科技通過 Kino視界已累計(jì)產(chǎn)出內(nèi)容超10萬分鐘，充分驗(yàn)證了平臺的規(guī)模化生產(chǎn)能力。

面對AI漫劇出海的熱潮，騰訊云也提供強(qiáng)大的多語言本地化智能能力。方案支持30+語種的AI翻譯與字幕生成，并具備AI音色克隆功能，可實(shí)現(xiàn)多角色零樣本即時(shí)配音，保留原劇角色的情感與語調(diào)，讓國產(chǎn)漫劇無縫連接全球受眾。

此外，在營銷運(yùn)營環(huán)節(jié)，騰訊云提供了數(shù)字水印、智能拆條、精彩集錦生成、視頻橫轉(zhuǎn)豎以及智能無痕擦除等工具，幫助運(yùn)營團(tuán)隊(duì)快速將漫劇轉(zhuǎn)化為適應(yīng)海內(nèi)外各大平臺的短視頻素材，極大提升了宣發(fā)效率。

隨著漫劇行業(yè)從“流量紅利驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“內(nèi)容質(zhì)量與運(yùn)營效率驅(qū)動”，騰訊云AI漫劇解決方案將成為內(nèi)容方打造爆款、降本增效的有力引擎，推動行業(yè)向高品質(zhì)、規(guī)模化發(fā)展。

自 2025 年下半年以來，圍繞百度自動駕駛出行品牌“蘿卜快跑”的討論，已經(jīng)發(fā)生了一個(gè)本質(zhì)變化。爭議不再集中在“技術(shù)是否可靠”“無人車穩(wěn)不穩(wěn)”這些工程問題上，開始更聚焦蘿卜快跑的戰(zhàn)略定位：在百度整體增長承壓的背景下，自動駕駛究竟是未來引擎，還是一場長期消耗戰(zhàn)。

這個(gè)轉(zhuǎn)向，并非輿論情緒的偶然波動，而是來自百度自身釋放出的財(cái)務(wù)與組織信號。2025 年第三季度，百度營收同比下滑，并錄得接近 112 億元的凈虧損，搜索廣告等傳統(tǒng)現(xiàn)金流業(yè)務(wù)持續(xù)走弱。

在此背景下，公司啟動組織重構(gòu)與人員調(diào)整，市場普遍將此舉解讀為進(jìn)入戰(zhàn)略收縮期。當(dāng)一家公司的核心現(xiàn)金流開始承壓時(shí)，所有高投入、慢回報(bào)的長期項(xiàng)目，都會被迫提前接受審視，蘿卜快跑恰好是最典型的“高投入、慢回報(bào)的長期項(xiàng)目”。

01、“蘿卜快跑”越跑越尷尬

從表面看，蘿卜快跑并未停下腳步。無人車持續(xù)擴(kuò)展城市范圍，測試?yán)锍滩粩嗬鄯e，各地高階駕駛牌照也在逐步放開。

但資本市場真正關(guān)心的，早就不是“能不能跑”，而是“值不值得繼續(xù)跑下去”，因?yàn)椤澳懿荒芘堋边@個(gè)問題已經(jīng)解決，近 5 年，推動高階智駕的措施不斷發(fā)布，但也正是在利好推動下，各類高階支架層出不窮之時(shí)，誰能跑的更久，能一直跑下去成了市場關(guān)注的重點(diǎn)，技術(shù)正確性和商業(yè)耐心面臨第一個(gè)十字路口，這也是當(dāng)下爭議的核心。

一個(gè)無法回避的現(xiàn)實(shí)是，蘿卜快跑至今仍處于高度投入階段。車輛本身、傳感器、算力、遠(yuǎn)程安全員、合規(guī)成本、城市協(xié)調(diào)與運(yùn)營調(diào)度，共同構(gòu)成了一套典型的“重資產(chǎn) + 重運(yùn)營”模式。即便官方口徑不斷強(qiáng)調(diào)無人化程度提升，但在真實(shí)運(yùn)行中，人工干預(yù)仍然不可或缺，這意味著成本結(jié)構(gòu)尚未發(fā)生根本性變化。

因此，盈利模型成為繞不開的質(zhì)疑點(diǎn)。與互聯(lián)網(wǎng)平臺不同，自動駕駛并不是靠規(guī)模就能迅速攤薄成本的生意。單車成本高、折舊周期長、風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金要求高，而訂單密度又受制于路權(quán)、場景和用戶心智，增長并不線性。多重約束疊加之下，蘿卜快跑在短中期財(cái)務(wù)模型上，很難講出一個(gè)完全自洽的故事。

值得注意的是，百度稱第三季度蘿卜快跑提供的，全無人自動駕駛營運(yùn)訂單達(dá)到 310 萬單，同比增速較上一季度的 148% 加速至 212%。2025 年 10 月，蘿卜快跑每周平均全無人自動駕駛營運(yùn)訂單超過 25 萬單。

據(jù)百度 3 季報(bào)披露，截至 2025 年 10 月，蘿卜快跑覆蓋全球 22 個(gè)城市，在其運(yùn)營的所有城市，實(shí)現(xiàn) 100% 無人駕駛，車隊(duì)積累自動行駛 2.4 億公里，2025 年 11 月，蘿卜快跑累計(jì)為公眾提供的自動駕駛出行服務(wù)訂單超過 1700 萬單。

尷尬的是，這 1700 萬單，2.4 億公里自動駕駛里程，仍舊沒有推動百度業(yè)績二次增長，甚至沒有實(shí)現(xiàn)盈虧平衡。

02 、遲遲無法盈利就是最大的硬傷

蘿卜快跑承載的并不只是一條業(yè)務(wù)線的成敗，而是百度 ALL in AI 敘事的重要支點(diǎn)。

過去幾年，百度反復(fù)強(qiáng)調(diào)“ AIFirst ”，從大模型到自動駕駛，試圖建立長期技術(shù)優(yōu)勢。但當(dāng)廣告業(yè)務(wù)下滑、云業(yè)務(wù)競爭加劇、AI 項(xiàng)目又遲遲難以兌現(xiàn)收入時(shí)，市場自然會提出質(zhì)疑：是否押注了太多“遠(yuǎn)期正確”的方向，卻忽視了當(dāng)下的現(xiàn)金流安全墊。

于是，一個(gè)更尖銳的問題浮出水面：蘿卜快跑是否被賦予了超出其商業(yè)階段所能承載的戰(zhàn)略意義？在理想狀態(tài)下，它是百度通向“下一代出行基礎(chǔ)設(shè)施”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；但在現(xiàn)實(shí)約束下，它也可能成為一條長期吞噬資源、回報(bào)周期高度不確定的投入黑洞。

更重要的是，蘿卜快跑還承受著額外的社會心理成本。任何一次事故傳聞、任何關(guān)于人工接管的討論，都會被迅速放大為對技術(shù)成熟度的整體質(zhì)疑。即便只是個(gè)案，也足以影響公眾信任。而在尚未形成規(guī)模正反饋之前，這種輿論波動本身，就是一項(xiàng)隱性成本。

另一個(gè)無法避免的問題是，無論是特斯拉 FSD 的持續(xù)推進(jìn)，還是其他車企和科技公司在輔助駕駛、Robotaxi 上的布局，都在不斷抬高行業(yè)對比標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)對手的敘事更聚焦、節(jié)奏更可控時(shí)，市場自然會重新評估百度在自動駕駛上的機(jī)會成本。

但這并不意味著蘿卜快跑沒有未來。相反，它可能是中國自動駕駛領(lǐng)域技術(shù)積累最深、工程體系最完整的項(xiàng)目之一。真正的問題在于：“未來是否足以抵消當(dāng)下的不確定性？”如果商業(yè)化拐點(diǎn)再向后推三年、五年，百度是否仍有能力、也是否仍愿意持續(xù)輸血？

因此，今天關(guān)于蘿卜快跑的討論，本質(zhì)上已經(jīng)不再是“自動駕駛行不行”，而是“百度能不能等”。這是一場與時(shí)間賽跑的博弈，而百度站在一個(gè)尷尬的位置：它走得更早、更深，也因此更早暴露在周期和壓力之下。

從這個(gè)意義上說，蘿卜快跑承受的所有爭議，其實(shí)還是一場壓力測試。它測試的不只是算法和車輛，而是百度整體戰(zhàn)略的定力、取舍能力與風(fēng)險(xiǎn)承受邊界。

03、百度之困適用全行業(yè)，不盈利的項(xiàng)目如何改命？

如果拆解蘿卜快跑過去一年的質(zhì)疑，會發(fā)現(xiàn)矛頭并未真正指向“技術(shù)路線是否正確”，全都聚焦現(xiàn)實(shí)：為什么百度投入如此之大，卻遲遲看不到回報(bào)。

這種不耐煩并非針對單一項(xiàng)目，而是中國 AI 產(chǎn)業(yè)正在集體遭遇的結(jié)構(gòu)性矛盾。

從技術(shù)角度看，蘿卜快跑的進(jìn)展并不慢，甚至處在第一梯隊(duì)。但技術(shù)成熟度與商業(yè)成熟度，從來不是同步曲線。幾乎所有大型 AI 項(xiàng)目，都會經(jīng)歷一個(gè)“很貴，但能用”階段，系統(tǒng)雖然能運(yùn)行，卻不夠便宜、不夠穩(wěn)定，也無法規(guī)模復(fù)制，而這個(gè)階段恰恰最燒錢、也最容易動搖。

蘿卜快跑的重資產(chǎn)屬性，與中國過去二十年最成功的互聯(lián)網(wǎng)模式幾乎完全相反。當(dāng)資本環(huán)境收緊、風(fēng)險(xiǎn)偏好下降時(shí)，所有 AI 項(xiàng)目的“慢”，都會被放大成戰(zhàn)略問題。蘿卜快跑只是最先被推到臺前的樣本，2 個(gè)月前，貝克街探案官在《L3 路測，中國智能駕駛正式從“技術(shù)競賽”切入“責(zé)任競賽”》一文中，詳細(xì)介紹了第五代蘿卜快跑的單車成本（50 萬左右），并在武漢率先實(shí)現(xiàn)單車平衡，但其他地區(qū)的進(jìn)展相對緩慢。

目前單車成本較低的是文遠(yuǎn)知行，2025 年新一代車型成本降至 4 萬美元左右，百度發(fā)布的第六代量產(chǎn)無人車 Apollo RT6，將單車成本降至 25 萬人民幣。

但無論是小馬智行還是百度，消費(fèi)者熟知的國內(nèi)大型 AI，大多無法獨(dú)立于母公司存在。當(dāng)母公司進(jìn)入調(diào)整周期，高投入、慢回報(bào)的項(xiàng)目必然首當(dāng)其沖。工程師看到的是五年后的臨界點(diǎn)，而管理層和市場看到的，卻是下一季度的現(xiàn)金流，這種錯(cuò)位幾乎不可避免。

百度近年來頻繁更換管理層，本質(zhì)上反映的是在增長放緩周期里對方向和效率的反復(fù)校準(zhǔn)。但問題在于，每一次高層更替，都會隱含一次戰(zhàn)略優(yōu)先級的重排，而長期 AI 項(xiàng)目往往最先被重新計(jì)價(jià)。當(dāng)管理層的考核周期縮短，AI 項(xiàng)目就會從“長期下注”變成“階段性證明”，被不斷要求回答短期回報(bào)的問題。

于是，爭議的焦點(diǎn)不再只是蘿卜快跑跑得穩(wěn)不穩(wěn)，而是一個(gè)更普遍、更殘酷的命題浮出水面：當(dāng)耐心開始收緊時(shí)，不能盈利的 AI 項(xiàng)目，最終是否一定會失敗。

在討論 AI 成敗時(shí)，市場最常用、也最偷懶的標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)“賺沒賺錢”，也最喜歡將虧損的項(xiàng)目看做失敗項(xiàng)目。但問題在于，幾乎所有真正改變社會結(jié)構(gòu)的技術(shù)，在早期階段都注定不賺錢。

真正重要的判斷標(biāo)準(zhǔn)，不是盈利，而是這項(xiàng)技術(shù)是否已經(jīng)進(jìn)入不可逆的社會運(yùn)行鏈條。一旦一個(gè)系統(tǒng)開始被真實(shí)世界反向依賴，而不是靠資本續(xù)命，前期虧損的 AI 項(xiàng)目終局一定是成功。

從這個(gè)角度看，AI 項(xiàng)目最危險(xiǎn)的狀態(tài)，并不是虧損，而是始終停留在“可選項(xiàng)”。如果一個(gè) AI 項(xiàng)目被關(guān)閉后，用戶的生活沒有明顯差異，那這個(gè)項(xiàng)目就是真的失敗了。

結(jié)語

幾乎所有失敗的 AI 項(xiàng)目，復(fù)盤時(shí)都會發(fā)現(xiàn)：當(dāng)初的每一個(gè)決策，單獨(dú)看都很合理。過早商業(yè)化、控制風(fēng)險(xiǎn)、收斂場景、追求確定性回報(bào)。這些在傳統(tǒng)行業(yè)里都是正確建議，但在 AI 項(xiàng)目中，卻往往構(gòu)成致命組合。

AI 不是在優(yōu)化系統(tǒng)，而是在試圖替換系統(tǒng)。一旦提早用成熟產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)約束它，實(shí)無異于拔苗助長，不讓苗芽順氣自然地生長，只追求短期利益注定無法苗芽成材。

AI 行業(yè)的生存法則，就是它從不獎勵(lì)“做得對的人”，只獎勵(lì)“活得久的人”，在 AI 產(chǎn)業(yè)里，時(shí)間本身就是最核心的生產(chǎn)要素。很多項(xiàng)目失敗，并不是方向錯(cuò)誤，而是在正確發(fā)生之前就已經(jīng)出局。

時(shí)間不會為提前正確的人正名，只會站在幸存者一邊。一個(gè) AI 項(xiàng)目能否活到那個(gè)“突然變得有用”的瞬間，決定了一切。對于蘿卜快跑而言，在一個(gè)強(qiáng)有力的競爭者出現(xiàn)，并實(shí)現(xiàn)盈虧平衡之前，找到相對不用那么燒錢的方式維系這個(gè)項(xiàng)目，才是百度的當(dāng)務(wù)之急。

本輪募資金額將用于大曉機(jī)器人推進(jìn)“以人為中心”的ACE具身全棧研發(fā)范式的技術(shù)迭代，加速環(huán)境式數(shù)據(jù)采集、開悟世界模型3.0（Kairos 3.0）的研發(fā)，推動具身超級大腦模組規(guī)模化落地，積極拓展能源、交通、文旅等更多商業(yè)場景。 首創(chuàng)“以人為中心”的ACE具身研發(fā)范式，為行業(yè)帶來根本性革新

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人、執(zhí)行董事，大曉機(jī)器人董事長王曉剛表示：「感謝多家投資方對大曉機(jī)器人的認(rèn)可。具身智能是一個(gè)潛力無限、增長迅猛的賽道，大曉機(jī)器人秉承持續(xù)技術(shù)創(chuàng)新與對具身智能場景的深度理解，攜手產(chǎn)業(yè)鏈伙伴共建開放協(xié)同的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，將具身智能前沿技術(shù)轉(zhuǎn)化為推動行業(yè)進(jìn)步的新質(zhì)生產(chǎn)力，讓每個(gè)機(jī)器人擁有“聰明的大腦”」。

大曉機(jī)器人擁有頂尖且兼具前沿技術(shù)與產(chǎn)業(yè)實(shí)踐的核心人才，全球TOP5華人計(jì)算機(jī)科學(xué)家（Research.com）中，大曉機(jī)器人獨(dú)占兩席——王曉剛教授與陶大程教授均位列其中。團(tuán)隊(duì)還匯集了呂健勤、李鴻升、劉子緯、潘新鋼、趙恒爽、劉希慧等一批來自南洋理工大學(xué)、香港大學(xué)、香港中文大學(xué)的稀缺AI前沿科學(xué)家，深耕環(huán)境智能、世界模型與具身智能等關(guān)鍵領(lǐng)域，其持續(xù)創(chuàng)新能力將助力大曉機(jī)器人搶占技術(shù)制高點(diǎn)。

一排從左往右：李鴻升、陶大程、王曉剛、潘新鋼

二排從左往右：呂健勤、趙恒爽、劉子緯、劉希慧

2025年12月中旬，大曉機(jī)器人正式發(fā)布行業(yè)首創(chuàng)的“以人為中心”ACE具身研發(fā)范式，構(gòu)建起“環(huán)境式數(shù)據(jù)采集—開悟世界模型3.0—具身交互”全鏈路技術(shù)體系，為行業(yè)發(fā)展帶來根本性的革新。ACE具身研發(fā)范式中環(huán)境式數(shù)據(jù)采集可實(shí)現(xiàn)一年千萬小時(shí)的數(shù)據(jù)收集，開悟世界模型3.0不斷放大真實(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值，使其達(dá)到上億小時(shí)數(shù)據(jù)規(guī)模的效果，有望徹底解決制約具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“數(shù)據(jù)荒”。

大曉機(jī)器人憑借行業(yè)開創(chuàng)性的環(huán)境式數(shù)據(jù)采集解決方案，與合作伙伴共同推進(jìn)數(shù)采實(shí)驗(yàn)場項(xiàng)目，打造可商業(yè)化的數(shù)據(jù)庫。開悟世界模型3.0是國內(nèi)首個(gè)開源且商業(yè)化落地的標(biāo)桿級技術(shù)成果，性能全面領(lǐng)先國際主流世界模型；通過開放API、工具鏈、領(lǐng)先的產(chǎn)品平臺，推動各類輕量化、定制化具身智能產(chǎn)品快速涌現(xiàn)，促進(jìn)應(yīng)用生態(tài)發(fā)展。

大曉機(jī)器人推出的具身超級大腦模組A1，靈活適配不同形態(tài)的機(jī)器人本體，讓各類機(jī)器狗都能“懂指令、會導(dǎo)航、能實(shí)干”；與多家生態(tài)伙伴達(dá)成戰(zhàn)略合作，已在巡檢、文旅等多樣化場景驗(yàn)證落地，實(shí)現(xiàn)規(guī)模化商業(yè)閉環(huán)。

依托創(chuàng)新的ACE研發(fā)范式、領(lǐng)先的技術(shù)產(chǎn)品，大曉機(jī)器人持續(xù)與具身廠商、硬件、芯片、云服務(wù)、數(shù)據(jù)廠商等多領(lǐng)域伙伴達(dá)成戰(zhàn)略合作，共同打造全鏈路自主可控的具身智能生態(tài)，為具身智能研發(fā)和應(yīng)用提供堅(jiān)實(shí)的基座。

具身智能產(chǎn)業(yè)進(jìn)入規(guī)模化落地關(guān)鍵期，大曉機(jī)器人將進(jìn)一步加速產(chǎn)品商業(yè)化拓展與生態(tài)版圖完善，與戰(zhàn)略合作伙伴持續(xù)放大商業(yè)落地規(guī)模與生態(tài)價(jià)值，為產(chǎn)業(yè)繁榮注入持續(xù)動能。

該模型基于混元團(tuán)隊(duì)首創(chuàng)的產(chǎn)業(yè)級2Bit端側(cè)量化方案，通過對HY-1.8B-Instruct模型進(jìn)行2比特量化感知訓(xùn)練（QAT）產(chǎn)出，模型大小減少至原始精度模型的1/6，同時(shí)在真實(shí)端側(cè)設(shè)備上生成速度提升2-3倍，可大幅提升使用體驗(yàn)。能力上，模型還保留了原版的思維鏈，可以為不同復(fù)雜度的任務(wù)提供相應(yīng)深度的推理過程。這是業(yè)界首個(gè)實(shí)現(xiàn)2bit產(chǎn)業(yè)級量化的端側(cè)模型實(shí)踐。

左圖為HY-1.8B原始精度模型，右圖為HY-1.8B-2Bit模型，量化后的模型速度明顯更快

隨著大語言模型普及，如何將模型在比如手機(jī)、耳機(jī)或者智能家居設(shè)備應(yīng)用，成為業(yè)界難題，尤其不少應(yīng)用對模型的離線部署、私密性等都有更高的需求，這就需要更多能夠在端側(cè)運(yùn)行的又小又強(qiáng)的模型。端側(cè)部署的展開，本質(zhì)上是一條在“小而精，快而準(zhǔn)”的艱難探索之路，我們既需要模型足夠聰明，能應(yīng)對千變?nèi)f化的真實(shí)需求，又必須將它約束在極其有限的硬件資源內(nèi)部署并快速推理，這就好像在給模型進(jìn)行“減脂增肌，減重提質(zhì)”。

比特（Bit）是計(jì)算機(jī)存儲的最小單位，1比特能表示2種狀態(tài)（0或1），2比特能表示4種狀態(tài)，依此類推，一般模型的精度有2比特、4比特、8比特、32比特等表示方法，數(shù)值越大模型的精度更高，所占的內(nèi)存就越大。

雖然2比特量化的精度損失較大，但通過QAT和先進(jìn)的量化策略，已經(jīng)能讓2比特模型接近全精度模型的性能。在模型能力方面，對比4比特PTQ模型版本數(shù)學(xué)、代碼、科學(xué)等指標(biāo)上表現(xiàn)相當(dāng)，實(shí)現(xiàn)了“小而強(qiáng)”的設(shè)計(jì)目標(biāo)。

技術(shù)上，量化作為大模型部署上線不可或缺的一環(huán)，肩負(fù)了降低部署成本與保精度的使命，大部分情況下對于int4、int8、fp8的壓縮精度要求，采用PTQ量化策略即可實(shí)現(xiàn)幾乎無損，但隨著原始模型大小的縮小、壓縮bit數(shù)的進(jìn)一步降低，PTQ帶來的量化損失是巨大的。因此，對于原始模型大小只有1.8B，量化bit數(shù)只有2bit的HY-1.8B-2Bit，混元團(tuán)隊(duì)采用了量化感知訓(xùn)練策略，這顯著提升了量化后模型的性能。

騰訊混元還通過數(shù)據(jù)優(yōu)化、彈性拉伸量化以及訓(xùn)練策略創(chuàng)新三個(gè)方法來最大限度的提升HY-1.8B-2Bit的全科能力。

部署方面，騰訊混元提供了HY-1.8B-2Bit的gguf-int2格式的模型權(quán)重與bf16偽量化權(quán)重，對比原始精度模型，HY-1.8B-2Bit 能夠靈活用于端側(cè)設(shè)備上，該模型也已在 Arm 等計(jì)算平臺上完成適配，可部署于啟用 Arm SME2 技術(shù)的移動設(shè)備上，并實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)行。

在MacBook M4芯片上，HY-1.8B-2Bit 固定了線程數(shù)為2測試了不同窗口大小下的首字時(shí)延和生成速度，模型選定fp16、Q4、HY-1.8B-2Bit三種gguf格式作為對比，首字時(shí)延在1024輸入內(nèi)能夠保持3—8倍的加速，生成速度上常用窗口下對比原始模型精度，HY-1.8B-2Bit能夠?qū)崿F(xiàn)至少2倍穩(wěn)定加速。

在天璣9500上同樣進(jìn)行了測試，對比HY-1.8B-Q4格式首字時(shí)延能夠加速1.5—2倍，生成速度加速約1.5倍。

當(dāng)前，HY-1.8B-2Bit的能力仍受限于監(jiān)督微調(diào)（SFT）的訓(xùn)練流程，以及基礎(chǔ)模型本身的性能與抗壓能力。針對這一問題，混元團(tuán)隊(duì)未來將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向強(qiáng)化學(xué)習(xí)與模型蒸餾等技術(shù)路徑，以期進(jìn)一步縮小低比特量化模型與全精度模型之間的能力差距，從而為邊緣設(shè)備上的大語言模型部署開拓更廣闊的應(yīng)用前景。

項(xiàng)目鏈接：https://github.com/Tencent/AngelSlim

模型地址：https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit

https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit-GGUF

技術(shù)報(bào)告：

https://huggingface.co/AngelSlim/HY-1.8B-2Bit/blob/main/AngelSlim_Technical_Report.pdf

2月10日，豆包宣布“豆包過年”新春活動正式開啟，活動期間將為用戶發(fā)放新春紅包。此外，除夕夜的中央廣播電視總臺2026年春晚期間，豆包還將為全國觀眾送出超過10萬份接入豆包大模型的科技好禮，以及現(xiàn)金紅包。

 據(jù)介紹，今年的豆包新春活動分為兩個(gè)階段。第一階段將于2月13日20點(diǎn)正式啟動，用戶可進(jìn)入豆包App新春活動頁面，體驗(yàn)AI生成拜年祝福等AI過年玩法，即可參與抽獎贏取紅包，中獎后可提現(xiàn)。

 2月16日除夕夜，豆包將在中央廣播電視總臺春晚期間，配合直播互動，開啟第二階段紅包及科技禮包抽獎。當(dāng)晚，用戶將有三輪機(jī)會贏取最高8888元的現(xiàn)金紅包或接入豆包大模型的智能科技好禮。

 據(jù)了解，此次豆包送出的“科技禮包”囊括17款熱門產(chǎn)品，包括宇樹機(jī)器人、拓竹3D打印機(jī)、大疆無人機(jī)等前沿科技產(chǎn)品，也有極米投影儀、蘇泊爾電飯煲等智能消費(fèi)品，同時(shí)，科技好禮中還涵蓋上汽奧迪E5 Sportback和奔馳CLA兩款電車使用權(quán)。

 值得一提的是，此次抽取的科技獎品均通過火山引擎深度融合了豆包大模型能力。以總臺春晚即將送出的宇樹機(jī)器人為例，其擬人的音色與語氣由豆包大模型的語音合成模型、大語言模型（LLM）以及視覺語言模型（VLM）技術(shù)提供支持。獎品中的上汽奧迪E5  Sportback基于豆包大模型打造“奧迪助手”，讓用戶和汽車可以實(shí)現(xiàn)近乎真人的自然對話體驗(yàn)。

 “豆包過年”項(xiàng)目負(fù)責(zé)人表示，希望借助科技禮包，讓更多人感受到大模型發(fā)展為生活帶來的便利，也希望借此激發(fā)更多人關(guān)注并參與科技創(chuàng)新，讓科技成果更多走進(jìn)生活。

 從目前公布的紅包規(guī)則來看，今年豆包新春活動有兩個(gè)亮點(diǎn)：一是簡單直接，互動玩法門檻低，用戶可直接領(lǐng)取紅包；二是形式新穎，除基礎(chǔ)紅包外，科技禮包品類豐富，覆蓋了從前沿科技到日常家居的多元場景，將線上互動進(jìn)一步延展為線下可感知的實(shí)體科技體驗(yàn)。

 除抽獎活動外，豆包還為用戶打造了多維度的AI春節(jié)互動體驗(yàn)。

 在創(chuàng)作方面，用戶可通過豆包App生成春節(jié)專屬寫真、新春頭像、新春賀卡等多類新年主題圖片，并支持制作個(gè)性化拜年視頻；在語音交互方面，豆包邀請倪萍、魯豫兩位知名主持人錄制專屬音色，用戶可定制由她們演繹的拜年祝福電話，為傳統(tǒng)拜年增添科技趣味。此外，用戶還可在豆包一鍵生成馬年祝福語，或詢問“年夜飯”菜譜等實(shí)用問題，讓豆包在春節(jié)期間隨時(shí)提供支持與幫助。

 此前，字節(jié)跳動旗下火山引擎宣布成為中央廣播電視總臺春晚獨(dú)家AI云合作伙伴。基于業(yè)界前沿的多模態(tài)大模型和云計(jì)算技術(shù)，火山引擎將深度參與到總臺春晚節(jié)目制作和視頻直播中。當(dāng)前，大模型也正在加速各行各業(yè)的智能化升級。截至目前，豆包大模型日均 tokens 使用量超63萬億，已有超過100萬家企業(yè)和個(gè)人通過火山引擎使用大模型服務(wù)，涵蓋100多個(gè)行業(yè)。其中，超過100家公司在火山引擎平臺上的tokens使用量突破了1萬億。

追覓選擇在NBC超級碗轉(zhuǎn)播期間投放廣告，是基于渠道適配性與市場需求的理性選擇，其意義遠(yuǎn)超單純的廣告曝光。作為美國三大電視網(wǎng)之一，NBC是第60屆超級碗的獨(dú)家轉(zhuǎn)播方，擁有覆蓋全美13個(gè)直屬臺及近200家附屬臺的龐大傳播網(wǎng)絡(luò)，可觸達(dá)1億+核心家庭用戶——這與追覓洗衣機(jī)的核心目標(biāo)受眾高度契合。

而超級碗作為美國年度文化與商業(yè)的重要舞臺，其轉(zhuǎn)播時(shí)段的關(guān)注度堪稱全美年度峰值，是全球商業(yè)價(jià)值最高的單場體育賽事。對于想要進(jìn)入北美主流商業(yè)社會的品牌而言，在超級碗轉(zhuǎn)播期間投放廣告，是公認(rèn)的品牌推廣門檻。結(jié)合追覓2025年北美市場營收同比增長189%的基礎(chǔ)來看，此次投放正是追覓品牌在北美市場具備一定根基后，進(jìn)一步擴(kuò)大品牌影響力的順勢之舉。

此次播出的30秒視頻中重點(diǎn)亮相的旗艦產(chǎn)品L9洗烘套裝，通過重構(gòu)日常家庭洗護(hù)場景，展現(xiàn)其在智能感知、分區(qū)洗護(hù)與高端護(hù)理方面的探索，傳遞出“技術(shù)驅(qū)動型家庭洗護(hù)解決方案提供者”的品牌定位，貼合美國家庭的消費(fèi)需求與認(rèn)知習(xí)慣。

從品牌發(fā)展和全球布局來看，此次追覓洗衣機(jī)登陸NBC超級碗黃金轉(zhuǎn)播檔，是追覓深耕全球高端市場的戰(zhàn)略布局的關(guān)鍵一躍。自2017年成立之初，追覓科技便錨定全球高端智能生態(tài)賽道，在美國、新加坡、德國等多個(gè)市場布局，如今已成功進(jìn)入全球超120個(gè)國家和地區(qū)，布局實(shí)體門店超6500家，服務(wù)全球超4200萬家庭。

作為追覓生態(tài)布局中的核心品類，追覓洗衣機(jī)同樣以硬核技術(shù)與頂尖品質(zhì)，扛起中國智能洗護(hù)的全球話語權(quán)。目前追覓洗衣機(jī)已累計(jì)布局洗衣機(jī)相關(guān)專利210件，并在南京打造專業(yè)智能工廠，規(guī)劃年產(chǎn)洗衣機(jī)250萬臺，以規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化智能制造為全球品質(zhì)兜底。憑借顛覆性的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與前沿洗護(hù)科技，追覓洗衣機(jī)多次亮相AWE、IFA、CES等國際頂級展會，并接連斬獲國際CMF設(shè)計(jì)大獎、倫敦設(shè)計(jì)大獎鉑金獎、巴黎DNA設(shè)計(jì)獎、Best of CES 2026等全球重磅榮譽(yù)。

隨著超級碗轉(zhuǎn)播的推進(jìn)，追覓洗衣機(jī)有望借助這一傳播窗口，進(jìn)一步拉近與北美家庭用戶的距離，為后續(xù)產(chǎn)品落地與市場拓展奠定基礎(chǔ)，也為更多中國家電品牌走向北美主流市場，提供了一份理性且務(wù)實(shí)的參考。

例如，用戶只需對千問說“幫我買一箱牛奶”、“幫我在天貓超市買一箱紙巾”或者“幫我在盒馬買一盒雞蛋”，千問就可以從海量商品中挑出適合的商品，并在用戶下單后即時(shí)配送。

據(jù)悉，千問已通過淘寶閃購全面接入天貓超市、盒馬，以及全國連鎖商超和便利店，覆蓋糧油米面、零食酒水、個(gè)護(hù)清潔、家庭清潔、居家日用等數(shù)十個(gè)高頻品類。

其中，天貓超市是首個(gè)覆蓋全國的AI超市，春節(jié)期間不間斷營業(yè)。

大潤發(fā)、沃爾瑪、永輝、華潤、麥德龍、物美等知名連鎖商覆蓋全國365個(gè)城市，春節(jié)期間營業(yè)率保持在80%以上。此外，全家、7-11、羅森、美宜佳、便利蜂等頭部便利店，提供7*24小時(shí)全天候即時(shí)配送服務(wù)。

千問“春節(jié)30億大免單”活動自2月6日上線，引爆全網(wǎng)，目前活動已延長至2月28日。

 從國際體育盛事到國家級文化舞臺，追覓掃地機(jī)的高規(guī)格亮相，彰顯了其在全球智能清潔行業(yè)的頭部地位。

 超級碗是美國年度文化與商業(yè)的頂級舞臺，在比賽期間，追覓科技與其獨(dú)家轉(zhuǎn)播媒體NBC達(dá)成合作，宣傳短片在NBC旗下傳播渠道的黃金時(shí)段亮相。超級碗代表極限競爭與巔峰對決，追覓掃地機(jī)所追求的，是對技術(shù)邊界的不斷探索。憑借以用戶為中心的創(chuàng)新理念，追覓掃地機(jī)先后推出仿生機(jī)械臂、仿生機(jī)械足等引領(lǐng)行業(yè)的首創(chuàng)技術(shù)，推動全球智能清潔行業(yè)不斷向前。

 此次亮相的X60 Ultra掃地機(jī)，正是追覓掃地機(jī)極致創(chuàng)新能力的真實(shí)寫照。X60系列掃地機(jī)機(jī)身高度約7.95厘米，超薄機(jī)身刷新行業(yè)產(chǎn)品新標(biāo)準(zhǔn)，大幅提升低矮空間覆蓋能力；超廣角雙目靈動導(dǎo)航避障技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的動態(tài)避障與路徑規(guī)劃能力。在不久前的CES 2026上，X60 Ultra還斬獲包括Best of Innovation在內(nèi)的10項(xiàng)大獎。

 在市場表現(xiàn)上，追覓掃地機(jī)的全球領(lǐng)先地位已得到充分驗(yàn)證。2025年，追覓掃地機(jī)在30 個(gè)國家和地區(qū)穩(wěn)居市場份額第一，在波蘭、德國、瑞士等核心國家的市場份額達(dá)40%以上，形成領(lǐng)先優(yōu)勢。

 與此同時(shí)，追覓掃地機(jī)持續(xù)在北美、亞太、中東及南美等市場加速擴(kuò)展，全球業(yè)務(wù)版圖不斷擴(kuò)大。截至目前，追覓擁有超過6500家線下門店，產(chǎn)品和服務(wù)已進(jìn)入全球120多個(gè)國家和地區(qū)。

 從CES技術(shù)高地，到超級碗期間全球焦點(diǎn)，再到國內(nèi)權(quán)威舞臺，追覓完成了一次全球范圍內(nèi)的高密度發(fā)聲。這種強(qiáng)勢實(shí)力更是吸引了來自全球科技從業(yè)者核心資本，特別是硅谷投資者的高度關(guān)注。

追覓掃地機(jī)將不斷追求科技創(chuàng)新與體育競技中的極致精神，憑借頂尖的技術(shù)創(chuàng)新與突破，為全球用戶帶來更加高效、便捷的智能生活體驗(yàn)，持續(xù)引領(lǐng)全球市場，推動全球智能清潔行業(yè)邁向新的高峰。

聲明：追覓已與超級碗獨(dú)家轉(zhuǎn)播機(jī)構(gòu)NBC達(dá)成商業(yè)合作。

OpenClaw 是近期在全球開發(fā)者社區(qū)迅速走紅的開源 AI Agent 項(xiàng)目，被不少用戶稱為“能指揮電腦的數(shù)字員工”。它可以調(diào)用大模型能力，并通過文件讀寫、終端執(zhí)行、記憶管理、多代理協(xié)作等機(jī)制，實(shí)現(xiàn)對本地環(huán)境與任務(wù)流程的自動化操作。不過，對于不少非專業(yè)開發(fā)者來說，復(fù)雜的環(huán)境配置和模型接入流程，仍然是上手過程中的一道門檻。

?

此次百度智能云推出的簡易部署方案，核心解決的正是“部署難”問題。開發(fā)者只需在輕量應(yīng)用服務(wù)器中選擇預(yù)置好的 OpenClaw 鏡像后，系統(tǒng)會自動完成環(huán)境安裝、服務(wù)啟動等初始化工作，無需手動配置依賴；在模型接入環(huán)節(jié)，只需在頁面下拉選擇所需模型，平臺即可自動完成千帆 API Key 創(chuàng)建與實(shí)例內(nèi)配置。

?

在實(shí)際操作層面，方案將原本分散的模型接入、消息平臺配置、技能加載等流程整合為可視化步驟，支持按需啟用飛書、釘釘、企業(yè)微信、QQ等消息通道，幫助用戶快速搭建具備真實(shí)生產(chǎn)力的 AI 助手雛形。對于希望進(jìn)一步擴(kuò)展能力的開發(fā)者，也可以在現(xiàn)有框架上靈活追加自定義技能，兼顧易用性與可拓展性。

?

在降低部署門檻的同時(shí)，百度千帆也進(jìn)一步將官方能力融入 OpenClaw 生態(tài)。近期，百度搜索、百度百科以及千帆深度研究 Agent 等多項(xiàng)能力，已以標(biāo)準(zhǔn)化 Skill 形式上線 OpenClaw 社區(qū)技能平臺 ClawHub。開發(fā)者可以通過標(biāo)準(zhǔn)命令方式快速安裝，將權(quán)威搜索、知識檢索、復(fù)雜任務(wù)研究等能力接入自己的 Agent 系統(tǒng)，讓 OpenClaw 從“能執(zhí)行”進(jìn)一步走向“更聰明、更專業(yè)地執(zhí)行”。

?

在行業(yè)應(yīng)用層面，百度智能云客悅已將成熟的營銷SOP體系能力封裝為可調(diào)用的營銷 Skill。對于已完成 OpenClaw 部署的用戶，無需二次開發(fā)，即可直接加載相關(guān) Skill，快速擴(kuò)展?fàn)I銷自動化能力。例如，小紅書筆記生成、營銷視頻生成等場景均可一鍵調(diào)用。

?

有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，從極簡部署到能力擴(kuò)展，百度智能云正嘗試把 OpenClaw 這類前沿 Agent 框架，變成更多開發(fā)者“真正用得起來”的工具底座。隨著部署成本和使用門檻持續(xù)降低，AI Agent 的應(yīng)用場景，也有望從極客嘗鮮走向更廣泛的真實(shí)業(yè)務(wù)環(huán)境。

而這次把戰(zhàn)場迅速燒熱的，是阿里的 AI 入口“千問”。

2月6日，千問上線“春節(jié)30億大免單”活動，機(jī)制簡單粗暴——請全國人民喝奶茶。活動期間，用戶最高可領(lǐng)取21張、總價(jià)值525元的無門檻免單卡。

這絕非又一場“外賣大戰(zhàn)”，而是一場 AI 辦事能力的“大考”。當(dāng)成千上萬的用戶涌進(jìn) AI 產(chǎn)品，讓最先進(jìn)的人工智能與最落地的煙火氣相遇。

Agent 時(shí)代下，每個(gè)人的生活決策已經(jīng)可以交由 AI 完成。硅谷巨頭們正競相構(gòu)建面向企業(yè)系統(tǒng)的“數(shù)字員工”，試圖讓 AI 接管辦公流中的繁瑣環(huán)節(jié)；而在中國，Agent 的落點(diǎn)則更早地切入了充滿煙火氣的現(xiàn)實(shí)世界，開始替人點(diǎn)一杯奶茶、訂一張車票。

這并非技術(shù)能力的代差，而是基于土壤不同的路徑選擇。

而千問，似乎要在幫人辦事這條道路上，走得更深更遠(yuǎn)。

01 重新定義AI時(shí)代的搶紅包

2026年春節(jié)前夕，AI戰(zhàn)場的硝煙味比往年更甚。

字節(jié)的“豆包”依托春晚的獨(dú)家贊助，試圖用AI生成內(nèi)容延續(xù)短視頻時(shí)代的流量法則；騰訊的“元寶”則背靠微信生態(tài)，試圖在社交連接中尋找AI的落點(diǎn)；百度依然固守搜索與信息分發(fā)陣地。

這三者的共同點(diǎn)在于，它們爭奪的依然是用戶的“注意力時(shí)長”。 其本質(zhì)延續(xù)了移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的經(jīng)典公式：用更優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容或更順滑的交互，去爭奪用戶有限的時(shí)間與多巴胺，讓用戶愿意在App里多停留一分鐘。

相比之下，千問選擇了一條更為艱難、也更為徹底的路徑。

與其繼續(xù)在紅海中爭奪“用戶停留多久”，千問更在意的是：用戶是否愿意把真實(shí)生活中的決策與執(zhí)行，交給AI。

因此，千問并未沿用傳統(tǒng)的現(xiàn)金紅包，而是選擇以“免單”切入春節(jié)場景。免單無法獨(dú)立存在，它必須嵌入真實(shí)的消費(fèi)決策與完整的服務(wù)鏈路之中——用戶需要提出明確需求，由系統(tǒng)完成下單，并最終確認(rèn)履約結(jié)果。

這也意味著，免單不僅是一種促銷，更是一種被完整驗(yàn)證的“服務(wù)交付”。

之所以選中奶茶、外賣、出行等高頻場景，它們共同的特點(diǎn)是決策成本低、使用頻次高、反饋明確。這類日常需求更容易促成用戶完成“第一單”，而在 AI 產(chǎn)品的擴(kuò)散周期中，“第一次成功交付”的價(jià)值，遠(yuǎn)勝于反復(fù)的功能演示和能力科普。

事實(shí)上，AI 進(jìn)入 Agent 階段后，真正稀缺的不再是模型能力本身，而是模型能力與 B端商業(yè)體系的整合能力。

從本次活動來看，當(dāng)用戶發(fā)出“點(diǎn)一杯奶茶”的指令時(shí)，后臺的運(yùn)行邏輯并非簡單的關(guān)鍵詞匹配，而是一次復(fù)雜的鏈?zhǔn)秸{(diào)用。

首先是模型需要解析自然語言等參數(shù)，其次是將這些參數(shù)被轉(zhuǎn)化為 B 端系統(tǒng)可識別的 API請求，最后，模型需要遵循平臺的計(jì)費(fèi)規(guī)則（如配送費(fèi)計(jì)算、優(yōu)惠券抵扣），生成一個(gè)符合財(cái)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)化訂單，并推送到商家的接單系統(tǒng)。

在這個(gè)過程中，AI 需要跨越單純的語義理解，要與復(fù)雜的交易系統(tǒng)、支付體系、履約網(wǎng)絡(luò)及風(fēng)控形成穩(wěn)定協(xié)同。

因此，千問發(fā)起的“AI免單”不只是一次C端流量活動，本質(zhì)上更是一場大模型能力與B端商業(yè)化體系的深度實(shí)驗(yàn)。

對于這一策略，坊間不乏質(zhì)疑之聲：

一種典型論調(diào)認(rèn)為：相較于海外廠商集中資源提升模型推理上限、強(qiáng)化多模態(tài)、推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施與系統(tǒng)擴(kuò)展，國內(nèi)部分廠商卻選擇在春節(jié)期間“發(fā)紅包、請喝奶茶”，似乎有點(diǎn)大題小作。

但這種判斷，往往忽略了應(yīng)用層本身：發(fā)紅包、請喝奶茶，并非簡單的應(yīng)用噱頭，而是對模型理解能力、系統(tǒng)穩(wěn)定性與工程協(xié)同的一次集中檢驗(yàn)。

忽視這一點(diǎn)，容易低估了國內(nèi)廠商的技術(shù)投入，這實(shí)際上是在強(qiáng)迫千問去“理解”生意的運(yùn)轉(zhuǎn)規(guī)則。這種“模型+商業(yè)”的無縫銜接，遠(yuǎn)比單純技術(shù)迭代更為復(fù)雜。

它要求平臺必須具備深厚的B 端資源積累和系統(tǒng)接口標(biāo)準(zhǔn)，才能讓大模型真正下沉到商業(yè)毛細(xì)血管中。

更重要的是，這類實(shí)踐并非工程團(tuán)隊(duì)能夠自發(fā)完成，而是高度依賴內(nèi)部組織協(xié)調(diào)能力。模型和真實(shí)資源之間的調(diào)用，背后考驗(yàn)的是企業(yè)對 AI 商業(yè)化路徑的整體判斷。

因此，千問的30億紅包免單并不是簡單的市場行為，它要求模型理解真實(shí)意圖、系統(tǒng)完成下單、支付順暢銜接、履約穩(wěn)定可控，并在極短時(shí)間內(nèi)承受千萬級用戶的并發(fā)調(diào)用，任何一個(gè)環(huán)節(jié)失效，都會被真實(shí)用戶立即放大。

在這一過程中，任何一個(gè)Token的延遲、一個(gè)接口的報(bào)錯(cuò)，都會被真實(shí)用戶放大。

這種處理復(fù)雜極端并發(fā)的系統(tǒng)能力，恰恰是許多海外模型與應(yīng)用公司都渴望擁有的。

尤其是在 Agent 時(shí)代，對千問而言，它檢驗(yàn)的并非補(bǔ)貼效率，而是 AI 是否已經(jīng)具備在真實(shí)世界中“替人辦事”的能力——而從首日1000萬 筆 AI 訂單來看，答案正在變得清晰。

02 從 App 到 Agent：一次交互邏輯的重構(gòu)

一個(gè)行業(yè)共識是，大模型已進(jìn)入“后參數(shù)時(shí)代”，各家基座模型的各項(xiàng)指標(biāo)逐漸拉平，決定勝負(fù)的，不再是“誰的模型參數(shù)更多”，而是“誰能讓AI真正完成任務(wù)”。

過去，互聯(lián)網(wǎng)遵循的，是一種“人適應(yīng)軟件”的路徑——用戶需要穿梭于不同的 App，去適應(yīng)既定菜單、按鈕和交互流程，才能獲取背后的服務(wù)；而現(xiàn)在，MaaS（模型即服務(wù)）正在重寫這一規(guī)則，在C端交互中，模型本身直接取代了App，成為了服務(wù)的交付界面。

AI 牌桌上雖然巨頭林立，但若以 MaaS 的標(biāo)準(zhǔn)嚴(yán)苛審視，會發(fā)現(xiàn)大多數(shù)玩家手中都缺失了一塊關(guān)鍵拼圖。

OpenAI 困于“場景懸浮”： 盡管GPT技術(shù)領(lǐng)先，但因缺乏原生應(yīng)用場景，其模型始終處于“懸浮狀態(tài)”。

無法嵌入消費(fèi)、出行等高頻生活場景，導(dǎo)致其只能靠訂閱費(fèi)和API變現(xiàn)。近期，德意志銀行數(shù)據(jù)顯示，其歐洲收入已現(xiàn)增長瓶頸，且面臨開源模型與巨頭的雙重夾擊。

Google則困于“履約空白”： 坐擁海量數(shù)據(jù)與TPU算力，Gemini技術(shù)表現(xiàn)強(qiáng)勁，但受限于“信息分發(fā)”的基因，Google缺乏電商、本地生活等線下履約體系。

面對“即時(shí)配送”、“服務(wù)執(zhí)行”等復(fù)雜任務(wù)，Google陷入了“能精準(zhǔn)理解需求，卻無法直接滿足需求”的商業(yè)斷層。

相比之下，阿里所具備的，并非單點(diǎn)優(yōu)勢，而是一整套為 Agent 而生的基礎(chǔ)條件。

過去四個(gè)季度，阿里在“AI+云”領(lǐng)域的資本開支高達(dá) 1200 億元。這筆巨額投入支撐起了中國第一、全球領(lǐng)先的云計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，為上層應(yīng)用提供了源源不斷的算力輸血。

在算力之上，阿里打造了全球領(lǐng)先的“通義”大模型家族。2025 年發(fā)布的通義千問 Qwen3 系列，作為業(yè)界首個(gè)具備“混合推理”能力的模型，創(chuàng)新性地融合了“快思考”與“慢思考”雙模式。它既能以極低能耗秒回日常問答，又能針對復(fù)雜邏輯進(jìn)行深度多步推理，真正實(shí)現(xiàn)了“大腦”的又快又強(qiáng)。

為了讓大腦有效指揮肢體，阿里百煉與 Qwen-Agent 框架構(gòu)建了生態(tài)連接的“萬能接口”。這套工具層加速了 AI 在千行百業(yè)的落地，解決了模型與具體業(yè)務(wù)系統(tǒng)對接的“最后一公里”難題。

而最核心的護(hù)城河，在于頂層的場景與履約體系。電商、即時(shí)零售、外賣、地圖和支付——這些阿里長期積累的實(shí)體能力，雖然最初并非為AI而生，但在AI作為新入口出現(xiàn)后，它們第一次有機(jī)會被整合進(jìn)同一個(gè)調(diào)用框架中。

既有頂尖的大腦（千問）理解意圖，又有龐大的軀干（淘寶/天貓）承載交易，更有靈活的手腳（菜鳥/餓了么）完成履約，最后還有強(qiáng)健的心臟（支付寶）完成商業(yè)閉環(huán)。

當(dāng)然，AI介入履約服務(wù)的這條路也最為艱難，它需要AI理解用戶意圖，還要與復(fù)雜的業(yè)務(wù)系統(tǒng)協(xié)同運(yùn)作。任何環(huán)節(jié)失誤，都會被用戶感知并放大。

風(fēng)險(xiǎn)本身就是壁壘，這種對“全鏈路協(xié)同”的極高要求，反而構(gòu)成了阿里真正的護(hù)城河。

從行業(yè)視角看，這條路徑也解釋了為什么“AI + 實(shí)體”被認(rèn)為是少數(shù)公司才能嘗試的方向。相比純模型公司，擁有現(xiàn)實(shí)世界接口的企業(yè)，才真正跨過了“工具”與“Agent”的分界線。

03Agent 時(shí)代下的中美 AI 兩條路

毫無疑問，關(guān)于 Agent 的敘事已經(jīng)成為中美科技巨頭押注的下一站。

無論是 OpenAI、Anthropic，還是 Google，幾乎所有頭部廠商都在嘗試讓 AI 從“對話者”走向“執(zhí)行方”。差別不在于是否走向 Agent，而在于——Agent 被首先用來做什么。

前段時(shí)間，Anthropic 推出的 Claude Cowork，正是這一趨勢的典型體現(xiàn)。它將 AI 深度嵌入?yún)f(xié)作與辦公流程，試圖在知識工作場景中，重塑人與軟件的關(guān)系。這一動向，也直接沖擊了以 Salesforce、Adobe、SAP 為代表的傳統(tǒng) SaaS 公司，相關(guān)企業(yè)股價(jià)隨之出現(xiàn)明顯波動。

這背后，是一條極具代表性的“美國路徑”：Agent 優(yōu)先進(jìn)入的是辦公、開發(fā)、管理等生產(chǎn)力場景，核心目標(biāo)是提升知識工作的效率，讓 AI 成為“數(shù)字同事”或“超級 Copilot”。

而在國內(nèi)，Agent 最先被驗(yàn)證的，并非寫代碼、做表格，而是點(diǎn)餐、購物、出行、訂票等日常事務(wù)。這并非能力差異，而是基礎(chǔ)條件與應(yīng)用土壤的不同所共同塑造的結(jié)果。

一方面，我們擁有全球最龐大的互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模，以及成熟的移動支付體系；另一方面，線上線下高度融合的消費(fèi)與服務(wù)場景，為 AI 提供了天然的“試驗(yàn)場”。

在麥肯錫的調(diào)研中，已有至多 49% 的企業(yè)稱，AI 為企業(yè)實(shí)現(xiàn)了降本。其中，中國大陸企業(yè)在 AI 采用率上提升迅速，已達(dá) 75%，與北美地區(qū)差距縮小到 7%。

在這樣的環(huán)境中，Agent被直接放進(jìn)生活，接受最直觀、也最嚴(yán)苛的檢驗(yàn)——能否把事辦成。

從這個(gè)角度看，千問的策略，代表了一種務(wù)實(shí)的中國式路徑：優(yōu)先尋找高頻場景，將 AI 能力接入日常生活，通過解決真實(shí)的用戶需求，來推動 Agent 技術(shù)的成熟與迭代。

不妨大膽猜測，千問 30 億補(bǔ)貼買到的，并不只是訂單量，而是這代用戶對“下一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)入口”的提前適應(yīng)。

Agent 時(shí)代的門，可能已經(jīng)在這個(gè)春節(jié)，被推開了一條縫。（雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)雷峰網(wǎng)）

在30秒短片里，追覓科技系統(tǒng)呈現(xiàn)了智能出行、智能廚電、智能個(gè)護(hù)、智能大家電、智能清潔等全場景智能生態(tài)。其中，追覓“星空計(jì)劃”旗艦概念車完成了其在國際頂級舞臺上的重要展示，以硬核科技實(shí)力刷屏全美，充分展現(xiàn)了追覓深耕全球化布局、鏈接全球高端市場的品牌戰(zhàn)略與決心。

圖說：追覓全場景智能科技生態(tài)亮相“超級碗”獨(dú)家轉(zhuǎn)播平臺

作為全球高端智能生態(tài)品牌，追覓科技在“超級碗”賽事期間重磅登陸全美，既是全球化戰(zhàn)略布局的關(guān)鍵一步，也充分展現(xiàn)出品牌全力拓寬美國這一高端市場的決心。

 自2017年成立以來，追覓科技便立足全球市場，以高端化戰(zhàn)略陸續(xù)進(jìn)入歐美日韓等國家。目前，追覓科技已進(jìn)入全球超120個(gè)國家和地區(qū)，全球?qū)嶓w門店數(shù)量超6500家，為超4200萬家庭打造全場景智能生活方式。連續(xù)6年，追覓科技年復(fù)合增長率達(dá)100%。截至2025年，追覓科技海外營收占比近80%。

 其中在北美市場，追覓科技2025年?duì)I收增長189%，掃地機(jī)營收增長150%，洗地機(jī)營收猛增235%，并陸續(xù)在硅谷、洛杉磯等標(biāo)桿地帶開設(shè)旗艦店，成為少數(shù)在歐美市場擁有品牌溢價(jià)的高端智能生態(tài)品牌，強(qiáng)勢改寫由歐美品牌壟斷的市場格局。

 追覓科技全球化業(yè)務(wù)的飛速發(fā)展，得益于其構(gòu)建的五大核心能力：一是核心技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新，逐步形成技術(shù)復(fù)利效應(yīng)；二是通過深度用戶洞察，保持正向研發(fā)能力；三是基于自建工廠、三方合作等方式，打造世界級供應(yīng)鏈；四是打通線上線下渠道，建立全球銷售網(wǎng)絡(luò)；五是具備品牌塑造的能力。這五大能力相互協(xié)同，構(gòu)成了追覓在全球市場取得領(lǐng)先地位、并實(shí)現(xiàn)“遙遙領(lǐng)先”的核心競爭力與制勝關(guān)鍵。

 截至2025年底，追覓掃地機(jī)器人在全球30個(gè)國家市場占有率第一，其中11個(gè)國家市占率超過40%；洗地機(jī)產(chǎn)品在全球近20個(gè)國家市場占有率第一，在部分國家市占率超過70%。

圖說：“超級碗”前夕，追覓戶外廣告登陸紐約時(shí)代廣場等核心地標(biāo)

基于強(qiáng)大的全球化布局體系，追覓科技以千萬美金強(qiáng)勢登陸“超級碗”，意在進(jìn)一步鞏固全球頭部地位，并為其極具戰(zhàn)略意義的新引擎——智能汽車業(yè)務(wù)，鋪就通往全球高端市場的頂級舞臺。

 在由頂尖制作團(tuán)隊(duì)操刀的30秒超級碗廣告中，追覓“星空計(jì)劃”歷時(shí)多年打造的旗艦概念車高調(diào)登場。該車在底盤、電池、AI交互、智能座艙等核心領(lǐng)域取得突破性進(jìn)展，其創(chuàng)新的“橫向泊車、蟹行模式、原地微調(diào)與原地掉頭”等核心功能，被海外媒體盛贊“正在重塑全球電動出行的想象力。”

 這款于2026年1月在國際消費(fèi)電子展（CES）完成全球首秀的轎跑車型，自亮相以來持續(xù)獲得國際好評。“星空計(jì)劃”從誕生之初就面向全球高端市場，堅(jiān)持用技術(shù)實(shí)力構(gòu)建品牌溢價(jià)，以尖端產(chǎn)品體驗(yàn)參與國際競爭，展現(xiàn)了追覓在智能出行領(lǐng)域的雄心與實(shí)力。

圖說：追覓“星空計(jì)劃”旗艦概念車

隨著智能化浪潮深入，真正的競爭已經(jīng)從產(chǎn)品性能轉(zhuǎn)向生態(tài)構(gòu)建。追覓的前瞻性布局，率先構(gòu)建起以高速數(shù)字馬達(dá)、智能算法、運(yùn)動控制、流體力學(xué)及仿生機(jī)械臂等為核心的底層技術(shù)體系。截至2025年底，追覓全球累計(jì)申請專利超過10000件，獲得授權(quán)專利3000件，系追覓科技產(chǎn)品矩陣迭代拓新的核心驅(qū)動力。

 如今，追覓科技旗下產(chǎn)品已覆蓋高端智能汽車、智能廚電、智能個(gè)護(hù)、智能家電、智能清潔等多個(gè)領(lǐng)域，布局全生態(tài)場景，朝著一家多元化、立體化的全球高端智能公司不斷邁進(jìn)。

 從CES到“超級碗”，追覓科技憑借系統(tǒng)性的全場景生態(tài)實(shí)力，不僅在全球市場成功站穩(wěn)腳跟，更樹立了“以尖端技術(shù)用于生活普惠”的行業(yè)新范式。這場由追覓科技引領(lǐng)的全球智能生態(tài)浪潮，正在為全球用戶帶來前所未有的極致體驗(yàn)，也將為全球高端市場開創(chuàng)出屬于中國科技品牌的全新格局。

聲明：追覓已與超級碗獨(dú)家轉(zhuǎn)播機(jī)構(gòu)NBC達(dá)成商業(yè)合作。

天貓超市是首個(gè)覆蓋全國的AI超市，用戶只需對千問說一句“幫我在天貓超市買洗衣液”、“幫我在天貓超市買箱紙巾”，千問就可以從天貓超市的海量商品中挑出適合的商品，在用戶下單后即時(shí)配送。

昨天上線至今，用戶對千問“春節(jié)30億大免單”活動的熱情還在繼續(xù)。千問APP多次提示，已將免單卡的有效期延長至2月28日，并強(qiáng)調(diào)免單卡一定能用掉。千問APP還建議大家可以趁早集滿21張卡，后續(xù)再慢慢錯(cuò)峰下單。

長城汽車董事長魏建軍親臨現(xiàn)場，在戊通碼頭冰面與全國車友深度互動，傾聽車主用車反饋和救援故事，并體驗(yàn)冰面漂移。隨后，魏建軍前往冰雪大世界，與四位非遺傳承人進(jìn)行陸續(xù)交談，并與冰雕匠人、文旅工作者深入座談，以品牌力量致敬東北冰雪文化，彰顯中國汽車品牌的文化責(zé)任與格局。

長城汽車冰雪歡樂周啟幕，與用戶一起暢玩冰雪

本次冰雪歡樂周在松花江冰面上正式開幕。冰面之上，數(shù)十輛長城汽車以矩陣形式有序排布，組合成“歸元”字樣的車陣，在冰封江面鋪展開一幅鋼鐵與冰雪交織的畫面。魏建軍與參與救援的車主面對面交流，傾聽他們雪地救援的經(jīng)歷，并現(xiàn)場強(qiáng)調(diào)規(guī)范操作與專業(yè)保障的重要性。隨后，在冠軍車主的帶領(lǐng)下，魏建軍登車體驗(yàn)冰面駕駛，冰雪路面低附著力環(huán)境下，車輛穩(wěn)定表現(xiàn)與駕駛技巧相互配合，呈現(xiàn)出速度與控制之間的平衡，也讓“安全”成為激情體驗(yàn)背后的底層邏輯。

從松花江冰面出發(fā)，魏建軍乘車前往哈爾濱冰雪大世界，途中連線阿勒泰、呼倫貝爾、吉林三地車主。在阿勒泰禾木村，坦克車型穿行雪域秘境，成為復(fù)雜地形下的可靠伙伴；在呼倫貝爾草原，山海炮在零下三十多度環(huán)境中承擔(dān)轉(zhuǎn)場運(yùn)輸與救援任務(wù)；在吉林霧凇島，哈弗車型陪伴用戶探索自然奇觀。這些來自不同地區(qū)的真實(shí)用車場景，構(gòu)成了一幅多元冰雪圖景。無論是深雪路面脫困，還是長途冰雪通勤，車輛在不同氣候與地形中的表現(xiàn)，都指向一個(gè)核心——在真實(shí)環(huán)境中經(jīng)受考驗(yàn)的可靠性。

抵達(dá)冰雪大世界后，魏建軍與魚皮畫、樺樹皮畫、麥稈剪貼、方正剪紙等非遺傳承人展開對話，交流非遺傳承背后的耐心與專注。隨后魏建軍與冰雕匠人和文旅工作者進(jìn)行座談，魏建軍在交流中提到，冰雕創(chuàng)作講究一鑿一鏟、反復(fù)打磨，造車同樣需要堅(jiān)守匠心，用戶看不見的地方更要用好材料、守住標(biāo)準(zhǔn)。匠心不分行業(yè)，耐心與敬畏是共通的底色。

Hi4技術(shù)體系硬核守護(hù)，構(gòu)建極寒出行安全冗余

技術(shù)實(shí)力始終是長城汽車最堅(jiān)實(shí)的底色。在極寒冰雪環(huán)境下，Hi4技術(shù)體系為用戶構(gòu)建起可靠的安全底盤，Hi4與Hi4性能版通過智能四驅(qū)與毫秒級扭矩分配，讓日常冰雪通勤更穩(wěn)、更順；Hi4-Z以功率分流架構(gòu)兼顧續(xù)航與性能，在深雪長坡中依舊從容脫困；Hi4-T通過非解耦四驅(qū)，實(shí)現(xiàn)極端路況下的持續(xù)強(qiáng)悍動力輸出。此前，長城汽車已發(fā)布“三位一體”越野分級體系，從“人、車、場”明確能力邊界與風(fēng)險(xiǎn)等級，讓冰雪駕駛有標(biāo)準(zhǔn)可循、有安全托底。

這一切的背后，離不開長城汽車多年來的技術(shù)研發(fā)與測試驗(yàn)證。長城汽車黑河測試場作為國內(nèi)功能最完備的綜合性寒區(qū)基地，承擔(dān)了超越用戶日常工況的復(fù)合極限驗(yàn)證。工程師們在零下三十多度的嚴(yán)寒中持續(xù)打磨，為車輛的安全性與可靠性表現(xiàn)構(gòu)筑了堅(jiān)實(shí)的堡壘，讓“長城=安全”成為用戶的普遍口碑。

設(shè)立救援基金與暖心驛站，傳遞長城汽車品牌溫度

在展示硬核實(shí)力的同時(shí)，長城汽車更通過切實(shí)的社會服務(wù)彰顯了民族品牌的責(zé)任擔(dān)當(dāng)。魏建軍宣布設(shè)立救援基金，為公益救援車主提供堅(jiān)實(shí)保障，讓用戶的愛心更有底氣。此外，隨著春節(jié)臨近，長城汽車也將在全國20多個(gè)交通樞紐城市設(shè)立高速服務(wù)驛站，面向所有品牌車主開放，提供熱飲、保暖毯、拖車?yán)K、應(yīng)急啟動電源等暖心補(bǔ)給，讓長城汽車的服務(wù)保障在寒冷的冬日里轉(zhuǎn)化為溫暖的品牌承諾。

長城汽車的每一次跨越，皆為 “技術(shù)向善、用戶為本” 的深度踐行。從哈爾濱的冰天雪地中，大家見證的不僅是Hi4技術(shù)體系賦予用戶的出行底氣，更有長城汽車的格局與遠(yuǎn)見。未來，長城汽車仍將以極致專業(yè)與真誠守護(hù)，為用戶創(chuàng)造更安全、更卓越的出行生活，成為用戶最值得信賴的同行伙伴。

千問同時(shí)提示，25元免單卡不僅支持購買奶茶，還可支持早中晚餐、雞蛋、青菜等生鮮百貨零食，以及天貓超市和線下商超的年貨。據(jù)悉，全國盒馬門店已接入千問APP，正在為用戶提供更豐富的商品免單體驗(yàn)。

百度方面介紹，集團(tuán)高管將參與到AIDU計(jì)劃的面試環(huán)節(jié)，AIDU計(jì)劃的薪酬方案也全面提升，屬于大廠頂尖人才計(jì)劃TOP級付薪水平，且“薪酬無上限”。升級后的AIDU計(jì)劃，具有“帶教、反饋、交流、培訓(xùn)”四位一體的立體化培養(yǎng)體系，由集團(tuán)高管擔(dān)任Mentor，同時(shí)實(shí)行“雙指導(dǎo)人”模式，即技術(shù)委員會專家擔(dān)任技術(shù)指導(dǎo)人，業(yè)務(wù)專家擔(dān)任業(yè)務(wù)指導(dǎo)人，在技術(shù)深度與業(yè)務(wù)實(shí)踐上給予全方位指導(dǎo)。

對此，有業(yè)內(nèi)人士分析，百度此次升級AIDU計(jì)劃，與其AI業(yè)務(wù)集體爆發(fā)后對人才的需求激增有關(guān)，這也意味著百度的“長期主義”戰(zhàn)略、尊重技術(shù)的組織文化正迎來價(jià)值兌現(xiàn)。在業(yè)務(wù)進(jìn)展方面，近期，百度發(fā)布文心大模型5.0正式版，總參數(shù)達(dá) 2.4 萬億；文心助手MAU超2億，與豆包、千問共同構(gòu)成國內(nèi)三大億級AI超級入口；蘿卜快跑落地倫敦，并拿下迪拜首個(gè)全無人測試許可；昆侖芯則啟動赴港上市進(jìn)程。春節(jié)期間，百度投入5億元現(xiàn)金開展紅包活動，吸引近5000萬人次使用文心助手AI功能參與，進(jìn)一步推動用戶深度使用AI服務(wù)。

在市場反饋方面，2月5日百度宣布，董事會已批準(zhǔn)最高 50 億美元的股票回購計(jì)劃，并將于2026 年首次發(fā)放股息。該消息推動美股盤后股價(jià)飆升近 5%，港股開漲2.3%。而在2025年科技股的全年漲幅中，百度、阿里領(lǐng)跑，百度的全年股價(jià)漲幅達(dá)63%，下半年股價(jià)漲幅高達(dá)57%位列第一。

作為中國最早投入AI研發(fā)的公司，百度多來年一直重視AI人才培養(yǎng)。公開資料顯示，百度在AI領(lǐng)域研發(fā)投入已經(jīng)達(dá)到1800億，其中人才培養(yǎng)專項(xiàng)投入構(gòu)成關(guān)鍵部分；自2010年來，百度在內(nèi)部設(shè)立“百度最高獎”，為獲獎的技術(shù)團(tuán)隊(duì)頒發(fā)100萬美元獎金，累計(jì)已頒發(fā)獎金近4億元；2026屆校招百度開放職位增長35%，AI崗位占比超90%。

目前，應(yīng)屆生可登錄百度校招官網(wǎng)（https://talent.baidu.com/jobs/），在“校園招聘”中選擇“AIDU計(jì)劃”，找到心儀的業(yè)務(wù)和職位方向，進(jìn)行一鍵投遞。