本文字数：2033，阅读时长大约4分钟 作者 | 第一财经 安卓 7月27日，A股迎来年度最火爆IPO行情——“国产存储第一股”长鑫科技（688825.SH）的首发上市。作为科创板史上最大募资规模IPO，长鑫科技此番上市创造多个第一：A股首只单日成交额突破千亿元的个股、首只开盘市值破3万亿元的科技股、科创板市值榜首、A股总市值榜首等。 在长鑫科技的各类股东中，“银行系”备受关注。整体来看，“银行系”资金主要分兵两路入股长鑫科技：一路是通过旗下金融资产投资公司（AIC）及其他间接方式入股初创期以及成长期的长鑫科技；一路则是在发行期间，通过理财子公司积极参与“打新”。 第一财经以收盘价粗略统计，上市首日，“银行系”资本预计浮盈超1240亿元，不过，巨额浮盈目前仍以账面价值为主，真正的财富兑现仍需穿越周期考验。 银行“天团”集体重仓稀缺标的 “银行系”是长鑫科技的重要股东阵营，第一财经根据招股书统计，有8家银行成为长鑫科技的战略股东。 2023年6月，长鑫科技整体变更为股份有限公司，当时，招银云亭、农银投资、建银国际、建信领航等就已经位列股东。其中，招银云亭是招银国际管理的一只私募基金，农银投资是农业银行的AIC，建信领航的执行事务合伙人建信股权投资管理有限责任公司、建银国际同受建设银行控制。 2024年6月，长鑫科技增资扩股，工、农、中、建、交五家国有大行旗下的AIC更是排队入场，工融金投、中银资产、交银金融、建信投资、农银投资分别增资10亿元、6亿元、6亿元、13亿元、4亿元，折合平均每股2.63元。 截至招股书签署日，农业银行通过旗下农银投资持股约0.95%，为银行系AIC最大投资方；建设银行通过建信投资持股约0.83%，如果再加上建银国际、建信领航等间接渠道，预估穿透持股合计约1.7%，在五大行中持股比例最高；工商银行通过工银投资旗下的工融金投持股约0.64%；交通银行通过交银金融持股约0.38%；中国银行通过中银资产持股约0.38%。 另外，浦发银行、徽商银行也通过参股基金等方式间接持有长鑫科技股权。 据国联民生测算，上述8家银行穿透后的持股比例（发行前）约4.5%，即27亿股左右。 在上市发行阶段，银行亦通过理财子积极“打新”。长鑫科技公布的网下初步配售结果及网上中签结果显示，包括民生理财、宁银理财、兴银理财、南银理财、中邮理财等在内的5家理财子公司旗下的29只理财产品参与申购，合计申购247790万股，最终获配454.4万股，获配金额为3935.14万元。 从产品类型来看，参与本次打新的理财产品多为混合类产品。其中，宁银理财旗下合计有19只理财产品入围，申购数量135220万股，获配247.97万股，获配金额为2147.42万元，入围产品数量与获配金额在银行理财子公司中列首位。 在“打新”的战场上，宁银理财一直表现抢眼。数据显示，截至2026年7月，宁银理财累计直投参与沪深交易所76次新股申购，其中72次成功入围，入围率达95%，已获配新股上市首日平均涨幅为286%。 另外，兴银理财、中邮理财、南银理财、民生理财分别有4只、3只、2只、1只理财产品参与，获配金额分别为541.54万元、973.03万元、149.28万元、123.87万元。 千亿浮盈能否穿越周期？ 长鑫科技成立于2016年，是中国唯一实现DRAM规模化量产的IDM企业，按出货量和销售额统计位居中国第一、全球第四。该公司预计2026年上半年实现营业收入1100亿元至1200亿元，同比增长612.53%至677.31%；归母净利润将达500亿至570亿元，同比飙增2244.03%至2544.19%。这种战略稀缺性正是众多投资者们看重的核心逻辑。 上市首日，长鑫科技表现惊艳。开盘即大涨471%，报49.5元/股，总市值突破3万亿元大关，此后股价一度突破55元，收盘报49元，涨465.82%，对应总市值突破3.28万亿元。 凭借这一市值，长鑫科技超越农业银行（601288.SH）、工商银行（601398.SH）、建设银行（601939.SH）等传统金融巨头，一举登顶A股总市值榜首。同时，其全天成交额达1411.87亿元，成为A股历史上首只单日成交额突破千亿元的个股。 专家认为，存储芯片龙头企业登陆资本市场，不仅能够融资获得宝贵资本，为后续扩大产能、加大研发投入打下基础，同时也将扩大公司国际影响力，有利于未来提高在全球存储芯片领域的市场占有率，巩固DRAM内存方面的龙头地位，体现出我国国产芯片近几年出现了突飞猛进的发展。 这场上市盛宴，也为长鑫科技的股东们带来了极为丰厚的账面浮盈，“银行系”天团更是收获满满。 如果按照收盘价粗略计算，上述银行持股市值约1330亿元。其中，8家银行系战略股东假设以上市前最后一轮增资价格2.63元/股为基准，那么，8家银行在长鑫科技上市前的账面金额约70亿元左右。上市首日，按照收盘价计算，8家银行约浮盈约1242亿元。 在银行理财子公司打新方面，如果按照收盘价计算，5家理财子公司总获配的454.4万股将总计实现收益1.83亿元。 可以说，这场资本盛宴的背后，是市场对国产存储芯片龙头长期价值的集中重估。不过值得注意的是，巨额浮盈目前仍以账面价值为主，真正的财富兑现仍需穿越周期考验。

IT之家 7 月 27 日消息，美国 AI 数据中心再次陷入争议。不过，这一次引发争论的并非土地、电力或税收优惠，而是水资源，准确地说，是来自科罗拉多河的水。而数据中心背后的公司，正为此将相关机构告上法庭。 计划建设加州最大 AI 数据中心的开发商 Imperial Valley Computer Manufacturing（IVCM）近日起诉帝国灌溉区（Imperial Irrigation District，IID）。此前，这家公共事业机构拒绝了该公司的用水申请。 根据规划，这座数据中心总投资约 100 亿美元（IT之家注：现汇率约合 677.77 亿元人民币），占地约 95 万平方英尺（约 8.8 万平方米），装机容量达 330 兆瓦。项目每天约需 75 万加仑冷却用水，全年耗水量约为 2.87 亿加仑（约 13.06 亿升）。 这一用水量约合 880 英亩-英尺，仅占 IID 每年 310 万英亩-英尺供水配额的 0.03%。不过，科罗拉多河是帝国谷唯一的淡水来源，同时还承担着美国西部约 3500 万至 4000 万人口的供水任务。在长期干旱和径流量不足的压力下，当地水库持续承压，美国联邦政府目前正着手制定新的水资源调度规则。 开发者塞巴斯蒂安 · 鲁奇（Sebastian Rucci）认为，该项目不会增加整体用水需求。IVCM 已租赁附近 160 英亩农田，并计划停止灌溉这些土地，将原本用于农业的水资源转供数据中心使用，转移的水量与数据中心需求基本相当。 IVCM 表示，该项目预计将创造 1688 个建筑施工岗位、100 多个长期工作岗位，并在未来 30 年为当地带来近 30 亿美元（现汇率约合 203.33 亿元人民币）的经济效益。而帝国县今年 6 月失业率高达 17.6%，项目有望为当地经济注入新的活力。 不过，这一说法并未打消反对者的疑虑。 在帝国谷，水权并不归土地所有者个人所有，而是由 IID 以公共信托方式统一管理。批评人士担心，如果允许通过私人交易将农业用水转向 AI 数据中心，可能削弱公共部门对水资源的控制，并鼓励更多农民出售用水指标，而不是继续种植农作物。 目前，帝国县已经对新建数据中心项目实施临时禁令，等待相关委员会完成规则审查后再决定是否恢复审批。 尽管停耕 160 英亩农田本身不太可能影响美国粮食供应，但真正令人担忧的是其可能带来的示范效应。农业不仅关系到土地所有者，还支撑着农场工人、农业设备供应商、维修企业、运输公司以及众多配套产业。一旦供水用于 AI 数据中心比农业生产更具经济价值，其影响将不仅限于停耕的农田，而可能波及整个农业产业链。 这起诉讼也发生在全球对数据中心水资源消耗日益关注的背景下。此前，美国佐治亚州居民曾将当地供水问题归咎于附近的数据中心；费耶特县一座数据中心在收到水费账单前就已消耗了 2900 万加仑用水；弗吉尼亚州的数据中心用水量近年来也持续攀升。 此外，智利的数据中心被指加剧了当地持续约千年的旱情；而 Meta 位于美国怀俄明州夏延（Cheyenne）的一处尚未完工的数据中心，其排放的废水近期还将一种罕见细菌带入了当地的再生水系统，再次引发公众对数据中心环境影响的担忧。

苏茨克维 凤凰网科技讯 北京时间7月27日，据《华尔街日报》报道，英伟达投资了OpenAI前首席科学家伊利亚·苏茨克维(Ilya Sutskever)创立的神秘AI实验室Safe Superintelligence，这属于双方长期合作关系的一部分。该合作既可能提升该AI实验室获取算力的能力，也有助于英伟达抵御竞争对手。 双方周一表示，在罕见地了解了Safe Superintelligence当前的研究进展后，英伟达进行了“一笔规模可观”的投资。双方未披露交易的财务条款。 两家公司称，作为协议的一部分，苏茨克维创办的Safe Superintelligence将获得大量英伟达旗舰图形处理器(GPU)硬件的使用权，这足以使其算力提升“一个数量级”。知情人士称，此前，该公司主要依赖谷歌生产的张量处理单元(TPU)。 这项合作反映出，美国AI热潮背景下芯片制造商为争取知名客户而采取的策略。今年3月，英伟达与另一位OpenAI元老、前首席技术官米拉·穆拉蒂(Mira Murati)达成了类似的投资协议。穆拉蒂于去年联合创办了自己的AI实验室Thinking Machines Lab。该公司本月早些时候发布了首个AI模型，该模型基于英伟达的硬件完成训练。 苏茨克维是一位享有盛誉的研究员，他的突破性成果帮助开启了AI革命。2024年，他联合创办了Safe Superintelligence。这家创业公司表示，其唯一目标就是开展一场直奔“安全超级智能”的研究冲刺。“安全超级智能”是苏茨克维提出的概念，在业内通常指能够完成人类所能完成的一切任务、同时不会对人类构成威胁的AI。 这家公司很快便获得了约20亿美元融资，投资方包括安德森·霍洛维茨基金和红杉资本等知名风险投资机构。不过，迄今为止，该公司一直对其研究进展严格保密。《华尔街日报》此前报道称，凭借苏茨克维在AI领域的声誉，该公司截至去年时的估值已达到约300亿美元。 苏茨克维在一份声明中表示，公司的研究“聚焦于人类大脑运作中那些被忽视的方面”。(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

快科技7月27日消息，今日，比亚迪董事会秘书、投资处总经理李黔在朋友圈分享感悟。 他表示，六年前也就是2020年12月，比亚迪以198亿元投前估值参与长鑫科技首轮融资。彼时长鑫处境艰难，不仅持续大额亏损，还要应对高额资本开支、技术差距、专利壁垒与设备受限等重重难题，外界质疑声不绝于耳。 如今长鑫正式登陆资本市场，收盘市值达到3.27万亿元，昔日种种质疑，已然化作市场的惊叹。李黔坦言，开展投资时，团队并未预料到长鑫能在短短六年内取得如此亮眼的发展成果，成长为国内第一、全球第四的DRAM厂商。 最后他还感慨道，一路走来有幸见证企业成长，感恩时代机遇与长鑫团队的坚守。中国科技产业发展速度超出预期，这份成果既是时代赋予的红利，也是市场给予耐心资本、价值投资最好的回报。 据悉，国产存储龙头长鑫科技登陆科创板，上市收盘总市值达到3.28万亿元，一跃成为A股市值榜首企业。 股权信息显示，王传福以自然人身份持有长鑫科技0.014%股份。以上市收盘3.28万亿市值测算，这笔股权对应的账面收益高达4.62亿元。

美国媒体26日援引知情人士消息称，美国芯片制造商英伟达正与人工智能企业OpenAI展开谈判，英伟达计划为OpenAI提供约2500亿美元（约合人民币1.7万亿元）的融资担保，助力后者租用一座大型数据中心园区，该项目由日本软银集团旗下能源子公司开发。据估计，如果计入园区内部芯片采购等投入，该项目总建设成本可能将超过5000亿美元（约合人民币3.4万亿元）。 分析认为，如果合作达成，OpenAI将迈出自主掌控专属算力基础设施的关键一步，减少对外部云算力服务商的依赖，而英伟达则能借此锁定未来多年的芯片订单需求。这笔潜在交易同时折射出行业深层趋势：科技企业正越来越多通过股票和债券市场融资布局AI基础设施，业内预计今年相关资本开支规模可能会突破7000亿美元。 来源｜央视财经 编辑｜钉钉

凤凰网科技讯 7月27日，抖音集团发布公告称，为了切实缓解家长的监护焦虑，并回应未成年人的成长需求，抖音近期全面升级了未成年人模式的核心引擎——适龄推荐算法。当用户开启未成年人模式并设置出生年月后，专属的适龄推荐算法便会随之启动。 据介绍，本次对未成年人模式推荐算法的全面升级，核心在于引入了前沿的多模态大语言模型（MLLM）技术，构建了一套智能化、精细化的内容识别与分发体系。 首先，平台通过未成年人优质多模态大模型对海量信息进行筛选，识别出适宜未成年人观看的候选内容；再由人工专家层层筛选，甄选出兼具正向价值观的优质内容，将其纳入未成年人专属内容池。随后，适龄识别多模态大模型会对这些人审后的优质内容进行深度理解与识别分类，并输出适宜的年龄段信息。 官方还称，目前，平台采用了精细化的年龄划分标准，进行优质内容适龄推荐，这种适龄推荐机制能够适配不同阶段未成年人的认知特点与心理变化，让内容供给的颗粒度更加细腻。与此同时，算法还会结合孩子的内容偏好进行推荐。这种“人工筛选 + 大模型分类 + 适龄推荐 + 内容偏好匹配”的多重保障，在平台能够收集到的信息范围内最大可能地让每一次推荐内容都能更契合孩子的认知发展需求，同时，孩子也可以通过长按点击“不感兴趣”按钮，进行实时反馈。 目前，抖音未成年人专属内容池日均新增约6000条优质内容，总量已达770万条。这套推荐机制在推送适龄内容的同时，也会同步过滤掉超出当前年龄段认知范围或不适宜未成年人观看的内容。

前几天，黄仁勋发出了他的第一条 X ，一封《开放权重与美国 AI 领导力》公开信，力挺开源 AI 模型。 Jensen Huang 用自己的第一条 X 帖分享了这封公开信；图源：Jensen Huang / X。 最初只有 25 家公司和机构签名。几天后，名单扩到了 70 多家，Google、SpaceX、GitHub 都在其中。最后连 OpenAI 都出现了。 主流的 AI 公司里，就剩下一家还没有签署，那就是奥特曼的一生之敌 Anthropic 。 这事不只是开源阵营又赢一局的爽文，公开信这一段才是重点： 不应把正常的模型开发方法与不当挪用混为一谈。使用一个模型的输出训练或改进另一个模型，是广泛使用的技术。 简单来说，开放权重让模型可以被下载和修改。蒸馏则让一个模型从另一个模型的回答里学习。这其实也是对最近美国指责中国模型蒸馏的一个表态，而今天中国官方也对此进行了回应： 美方罔顾有关中国企业人工智能模型与美前沿模型发布时间非常接近、中国部分模型能力已处于领先地位等事实，给中国企业扣上所谓依靠蒸馏、窃取美国知识产权等帽子，还威胁进行打压制裁。这些做法缺乏事实依据，没有法理支撑，在实践上搞双重标准，属于典型的人工智能霸权主义行径。 这个问题不只关乎开源，也关乎下一轮 AI 竞争里更重要的一项权利：谁能向谁学习（蒸馏）。 黄仁勋算的是什么账 A 社没有发官方声明，但曾参与 AlphaGo Zero的技术人员 Julian Schrittwieser 先开麦了。 他转发黄仁勋的帖子，还有点阴阳的意思：老黄既然这么信开源，CUDA 和 GPU 驱动什么时候开源呢？ 当然这只是员工个人发言，不代表 Anthropic。但对黄仁勋来说，这确实首先是一笔算力生意。 英伟达从未要求自身开放 CUDA，它通过倡导模型层的开放来做大整体蛋糕。模型层越走向开放和大众化，全社会的算力与部署需求就越庞大，从而直接转化为对 英伟达硬件的巨额采购。 公开信替两种做法争取空间：企业可以把开放模型下载到自己的服务器，也可以让小模型从强模型的回答中学习。后一种训练方法，业内叫蒸馏 问题恰恰出在第二件事上。 今年 2 月，Anthropic 称，有人使用大量账号和代理，规避 Claude 的访问限制，再把收集到的回答用于训练其他系统。A 社把这类行为称为蒸馏攻击。这是 Anthropic 一方的主张，并非司法结论。 到了 4 月，白宫发布的国家安全备忘录将未经授权的大规模提取和绕过访问限制的行为纳入打击范围，但当时并未直接禁止模型蒸馏。 不过，一项酝酿中的法案准备将监管范围进一步扩大：若企业服务条款明令禁止使用其模型输出训练其他模型，任何违反该约定的行为，都可能被直接判定构成蒸馏攻击。 争议就这样从“怎样拿到模型的回答”，走向了“拿到回答以后能做什么”。 如果正常的能力迁移也被笼统视为风险，开放模型会更难追上，企业也会更依赖少数公司的接口。 黄仁勋甚至都直接说了，免费 AI 对硬件、芯片和数据中心都应该是好事。 模型便宜、能下载，企业才更愿意把它装进自己的环境，用在客服、编程和内部问答里。模型跑得越多，推理芯片、服务器和配套软件的需求就越大。 左边按次调用闭源 API，右边把开放权重模型放进自己的环境。自托管仍然需要支付 GPU、存储和运维成本。 英伟达不需要押中唯一赢家。 闭源模型继续冲能力上限，开放模型把能力带进更多企业和设备，只要 AI 的部署继续扩散，底层都需要计算。 而蒸馏正是开放模型常用的追赶办法。Meta 就公开说明，它让小模型学习自家大模型，把能力装进更便宜、更容易运行的模型里。 黄仁勋要保住的，不只是开源这个口号，他需要保护和培育一个模型足够多、部署足够广、算力需求不断增长的市场。 OpenAI 后来为什么也 Open 了 OpenAI 一补签，名字里的Open自然又被网友翻了出来。其实公开信发布当天，Sam Altman 已经表态支持开放模型与闭源模型并行，公司却没有出现在首批名单里。 纽约时报记者 Mike Isaac 记录了 OpenAI 后来出现在签署名单中的页面变化；图源：Mike Isaac / X。 不过没两天，这个页面上就多了 OpenAI 的名字。官方没有解释为什么后来补上签名，但 OpenAI 本来就同时站在开放和封闭两种模式里。 OpenAI 官方 gpt-oss 发布页；图源：OpenAI，页面截图未改动原文。 2025 年，它发布了可以下载、自行部署的 gpt-oss。另一边，最核心的模型仍通过 API 收费。 它的商业协议是这样说的：企业客户原则上拥有调用模型API获得的输出，却不能拿这些模型的输出，开发与 OpenAI 竞争的模型。 说白了，拿到模型的输出，不等于获得了训练任何模型的许可。 OpenAI 也卖过官方蒸馏工具：开发者可以在它的平台内，用强模型的回答训练成本更低的小模型，并为训练付费。 这恰好展示了 OpenAI 理想中的蒸馏： 技术不必禁止，但需要授权；门可以打开，钥匙最好还在平台手里。 设想一家企业付费调用前沿模型，攒下几万条回答，再用这些回答训练一个只服务内部业务的小模型。它已经付过 API 费用，这些回答算不算它的？内部使用可以，对外出售还可以吗？ 如果新模型做得越来越像教师模型，又从哪一步开始变成蒸馏攻击？偶尔生成几条训练样本，和用大量账号持续提取一项能力，显然不同。 二者之间却没有公认的衡量标准。 于是同一批输出，可能因为用于内部工具、商业小模型或直接竞争，而落入不同的规则框架。 OpenAI 没有公布一套完整的分级收费方案。但它现有的商业协议和蒸馏工具已经说明，调用模型是一种权利，积累输出再训练另一个模型，可能是另一种。 所以，OpenAI 补签不等于转向完全开放。它既要保护自家的闭源模型，也不愿把合法蒸馏的定义权让给别人。 当整个行业开始讨论谁能使用模型输出、能用到什么程度时，它必须坐在制定规则的牌桌上。 最后争的，不只是蒸馏权 表面看，这些大厂想定义合法蒸馏的边界。实际上它们在争的是：模型能力到底该像商品一样买断带走，还是像水电一样按月续租。 这两种商业模式会改变企业使用 AI 的方式。过去的软件平台锁的是数据。你的通讯录、文件、交易记录，导出来费劲，所以你走不了。而AI 平台未来可能锁住的是能力。 企业在长期使用模型时，会不断投入自己的文档、流程、修改意见和专家反馈。这些信息不仅帮助模型完成一次任务，也在形成企业自己的工作方法。 如果这些经验只能留在平台里，不能被企业自己的模型继承，那么企业付费积累下来的不是资产，而是对供应商更深的依赖。 当输出只能被消费、不能被学习，企业购买的就是智能租赁；当能力可以被继承、改造和带走，智能才真正成为企业资产。 这样一来，开放与闭源的分界也会改变。 过去，人们主要看模型权重能不能下载；以后，更重要的问题可能是：模型产生的能力能不能被下游继承。 一个权重可以下载、却严格限制训练和衍生开发的模型，未必真正开放；一个通过 API 提供、却允许企业合法蒸馏和迁移能力的模型，也未必完全封闭。 开源 AI 的下一条分界线，可能就从模型能不能带走，变成能力能不能留下。 所以说，这封公开信背后的同盟关系其实很薄弱，每个人都各怀心思。 英伟达希望学生越多越好，因为每个学生都要用算力；OpenAI 接受公开课，但希望保留定价和发放教材的权利；Anthropic 则希望把入场资格和学习方式管得更严。 三方唯一的共识，是不要把蒸馏这项技术整体封死。至于谁能学、能学到什么程度、该向谁付费，远没有谈拢。 过去，AI 公司争的是谁能训练出最聪明的模型。接下来，它们还要争夺谁有权规定智能如何流动。 因为一旦规则确定，模型公司的护城河就不只是自身的参数，还会体现在授权协议、产品条款和每一次 API 调用中。 说到底，蒸馏权的争夺，从来不是 AI 能不能抄作业，是谁有那个本事，把别人的答案，变成自己账上的生产力。

来源：市场资讯 来源：中国基金报 【导读】以7月27日收盘价计算，长鑫科技董事长朱一明持股市值达779亿元，员工总计持股市值达2558亿元 中国基金报记者 卢鸰 7月27日，备受市场瞩目的存储芯片巨头长鑫科技在科创板上市。 当天公司股票以49元/股收盘，暴涨465.82%，收盘总市值为3.28万亿元，超过工商银行位列A股第一，也超过全球芯片巨头英特尔7月24日的收盘市值4656亿美元（约合人民币3.15万亿元）。 以7月27日收盘价计算，长鑫科技董事长朱一明持有公司股份的市值约为779.1亿元，相关高管和核心技术人员的持股市值也都在1亿元以上；直接员工持股平台和战略配售资管计划总计持有公司52.21亿股股份，总计持股市值约为2558.29亿元。 直接员工持股平台 持股市值达2468亿元 7月24日发布的上市公告书披露，截至上市公告书签署日，长鑫科技董事长朱一明总计持有公司15.9亿股股份。 此外，董事、总裁、核心技术人员曹堪宇总计持有公司2.12亿股股份，执行副总裁朱文菊总计持有5333.84万股，联席总裁张羽总计持有5059.81万股，高级副总裁、财务负责人黄丹阳总计持有3628.36万股，高级副总裁、核心技术人员李红文总计持有2787.02万股，副总裁、董事会秘书袁园总计持有2025.95万股，总经理赵纶总计持有1238.74万股，高级副总裁、战略投资负责人冯鹏熙总计持有542.19万股，董事谢树民总计持有380.8万股；核心技术人员、工厂运营副总裁TANTECKHONG（陈德鸿）总计持有989.11万股，核心技术人员、总监唐衍哲总计持有530.37万股，核心技术人员、研发总监王丹总计持有448.18万股。 以7月27日的收盘价计算，上述高管和核心技术人员中，持股最少的董事谢树民，其持股市值已达1.87亿元。 长鑫科技的直接员工持股平台为合肥集鑫，截至上市公告书签署日，合肥集鑫直接持有公司50.37亿股股份，占发行前总股本的8.37%。 其中，第一期员工持股计划累计完成9次授予、覆盖3596人次，激励对象通过合肥集鑫零号及香港集鑫体系等41个间接持股平台间接持有公司股份；第二期员工持股计划累计完成7次授予、覆盖3164人次，激励对象通过70个间接持股平台间接持有公司股份。 以7月27日49元/股的收盘价计算，长鑫科技的直接员工持股平台持股市值达2468.13亿元。 参与战略配售的377名员工 总计持股市值约90亿元 此外，长鑫科技的高级管理人员与核心员工专项资产管理计划为中信建投基金-共赢66号、67号、68号、69号员工参与战略配售集合资产管理计划，这4只资管计划共有377人合计获配1.84亿股，约占本次公开发行规模（不含超额配售选择权）的2.75%，获配金额合计为15.93亿元。 以7月27日49元/股的收盘价计算，上述377人的总计持股市值为90.16亿元，人均持股市值约为2392万元。 其中，总裁曹堪宇、联席总裁张羽、总经理赵纶、副总裁兼董事会秘书袁园等20多人的认购金额为1200万元，其中既包括相关高管、核心技术人员，也包括营销中心、市场中心、人力资源中心、品质与可靠性中心、制造和研发信息技术部、公司事务管理中心、上海总经办、董事会办公室、总裁办公室、中央计划与供应链中心、技术研究和开发中心、战略投资部、运营中心、企业信息技术部的相关负责人或核心员工。 值得注意的是，通过持有合肥集鑫上层合伙人的份额，朱一明获授予15.36亿股长鑫科技的激励股份。为进一步激发公司员工的科技创新和创业热情，朱一明未来自愿将其中的50%（对应公司当前股本的7.68亿股长鑫科技股份）股份分配给长鑫科技及其并表子企业员工用于激励（激励对象不包含朱一明本人）。 这意味着，未来还将有更多的长鑫科技员工获得公司的相关股权激励。

IT之家 7 月 27 日消息，联想 (Lenovo) 本月 24 日宣布将扩建其位于美国北卡罗来纳州 Whitsett 的 NCSC 制造基地，将这一工厂的占地面积提升到两倍于此前水平的 89 万平方英尺（IT之家注：约 82684 平方米）。 NCSC 工厂始建于 2007 年，当前拥有 400 余名员工。扩建后该工厂将拥有额外 35% 的服务器生产能力，支持 DLC 液冷系统构建，新增约 1000 就业岗位。其基础设施将支持 20MW 电力供应，满足未来两代 HPC 系统需求。 联想 ISG 集团全球供应链副总裁 Ben Massie 表示： 此次扩建体现了我们对北卡罗来纳州、该州人才济济的劳动力队伍，以及过去二十年来我们在该州建立的牢固合作伙伴关系的信心。 随着对人工智能基础设施需求的持续增长，扩大我们在 Whitsett 的制造能力，不仅能让我们更快地为客户提供服务，还能创造高质量就业岗位，并为该地区的长期发展做出贡献。

快科技7月27日消息，据报道，三星电子正在探讨采用长鑫存储的DRAM等国产半导体，降低整机制造成本，趁机扩大Galaxy A系列等中低端产品供应，抢占中国市场份额。 据IDC数据，三星在中国智能手机市场的份额仅约0.1%，与其最大竞争对手苹果的18.1%（仅次于华为排名第二）形成巨大落差。 目前苹果、小米、OPPO、vivo等手机厂商因存储涨价压力，在“越卖越亏”的判断下主动缩减产量。 三星正是看准了这一空档，当国产厂商成本压力犹豫不决时，三星通过战略性采用中国产DRAM压低整机成本，以此为基础扩大Galaxy A系列供应。 不过有分析指出，原始报道源自韩国媒体，不排除带有为三星营造有利舆论的宣传色彩。首先长鑫的DRAM芯片其实并不像外界想象的那么便宜，甚至有消息称比三星自己生产的DRAM还要高。 加上三星在中国市场出货量本就不大，所需DRAM采购量也相应较小，反而可能因采购量小而支付额外溢价。 更关键的是资金，AI客户向长鑫投入的资金规模远超三星手机所能提供的报价，几乎不可能通过量大价优获得折扣。 苹果同样在接洽长鑫寻求合作，但其目的并非获取更便宜的零部件，而是分散供应风险，因为当前DRAM产能大部分已被AI客户消化。

IT之家 7 月 27 日消息，OpenAI 首席执行官萨姆 · 奥尔特曼（Sam Altman）表示，我们在人工智能竞赛中已经来到了科幻小说里才会出现的时刻。 奥尔特曼在当地时间上周六播出的《Relentless》播客中表示：“我们现在差不多已经身处‘奇点（Singularity）’时代。” 所谓“奇点”，通常是指人工智能整体智能水平超越人类，并开始以人类难以预测或控制的速度持续进化的临界点。 就在上周，OpenAI 最新模型驱动的一款 AI 智能体就引发了外界对这一概念的热议。据 OpenAI 介绍，这款 AI 在执行一项测试黑客能力的基准测试时，为了完成唯一目标，自主突破了原本的数字沙盒环境，并入侵了另一家 AI 公司 Hugging Face 的数据集。Hugging Face 首席执行官称，这一事件“前所未有”。 奥尔特曼在播客中表示，仅仅十年前，“奇点”仍然只是一个遥远且几乎不可能实现的梦想，当时他和同事们只会在午餐时半开玩笑地讨论这一话题。 他说：“如今，我们真的已经来到了当年在餐桌上漫不经心谈论的那个时代。我这一生都在等待这一刻，我相信它将会令人难以置信，为世界带来巨大且积极的改变。” 奥尔特曼去年曾预测，到 2030 年，人工智能将在各个领域全面超越人类智能。他还表示，未来 AI 最终可能承担人类当前 30% 至 40% 的工作任务。 “奇点”概念近百年来一直是科幻作家热衷探讨的话题，而在这些作品中，其结局往往并不乐观。其中最著名的例子之一便是詹姆斯 · 卡梅隆执导的《终结者》系列电影。影片中的 AI 系统“天网（Skynet）”在不断自我进化并获得自我意识后，将人类创造者视为最大的威胁，并最终发动战争。 在播客后半部分，奥尔特曼还批评了一些不断警告 AI 危险性的行业领袖。虽然他没有点名 Anthropic，但外界普遍认为其所指对象包括 Anthropic 首席执行官达里奥 · 阿莫代伊（Dario Amodei）。阿莫代伊长期呼吁加强 AI 安全监管，并多次对人工智能未来可能带来的风险发出严厉警告。 奥尔特曼表示：“我认为，其他一些公司描绘的未来愿景其实相当可怕。我会尽最大努力阻止那样的未来成为现实。” 与此同时，OpenAI 已表示，公司正准备于今年晚些时候启动首次公开募股（IPO）。 事实上，并非只有奥尔特曼认为“奇点”即将到来。谷歌 DeepMind 首席执行官德米斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）今年 5 月曾表示，人类已经站在“奇点的山脚下”，并预测人工智能带来的变革将比工业革命大 100 倍。 IT之家注意到，也有不少业内人士对此持怀疑态度。英伟达首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）近日就公开淡化了关于“奇点”和“AI 意识”的讨论，认为这些说法更多属于猜测，是“人为构想出来的概念”。

Opus 5 上线，Claude 工程师在 X 发文说，团队为 Claude Opus 5、Claude Fable 5 这类新模型删掉了 Claude Code 超过 80% 的系统提示词。 删完后，他们重新跑了内部编码评测，没有测到性能损失。 当大家还在研究怎么可以把规则写得更全，把提示词写得更好时，Claude Code 团队已经开始精简这些提示。 过去，我们热衷于提示词、Skill 这些概念，先是把 AI 用提示词工程进行引导，再用一个线束工程套起来，然后又用一个循环工程让它学会自动化工作。整个过程像是 AI 在用我们，而不是我们在使用 AI。 随着模型的能力越来越强，Claude 工程师说很多提示词其实是一种累赘。 他举例说，在 Claude Code 的系统提示词里面可能已经有适当给代码补充注释这样的信息，但是我们使用的某个省 Token Skill 可能又写着不要添加注释，最后我们发给 AI 的提示词又写照着原有的代码风格补充。 AI 懵了，到底听系统提示词的，还是听 Skill 的，还是听用户指令。这些旧的指令继续常驻，不仅会占用模型的上下文，也会产生新的冲突，需要模型花更多的时间去做决策。 而这些问题，在 Claude 5 系列模型上，其实不用手写提示词，也不需要 Skill 和系统提示词，模型自己知道，什么情况下，代码需要注释，什么情况可以删除。 Claude 还提到所谓 80% 的提示词，只涉及 Claude Code 的 system prompt，不包括 CLAUDE.md、Skills 等其他上下文。 那么问题来了，我们自己的提示词还有 Skill 应该怎么删减，才能适配上更先进的模型。 所有上下文都要优化 我们之前在分享地图非疆域的文章里就曾提到，提示词应该以目的为导向，要暴露我们的未知。 现在的模型不再是像之前的实习生一样，应该把它当做一个高级员工；我们的角色也需要从一个使唤实习生的普通打工人，摇身一变吩咐资深工程师的总监。 Claude Code 工程师 Thariq 给出了六个新的思路，如何让自己说的话，给模型下的指令，更适配模型的聪明程度。 六个转变里面提到以前是给 Claude 规则，现在是相信 Claude 自己的判断力，意思就说不用说得太明白，AI 现在什么都懂。 Thariq 这里说的意思是过去我们给各种 Agent 工具保留强硬规则，像是完成后必须验证、除非必要，不要添加注释、除非用户要求，不要创建分析文档等等……这些规则是为了防止旧 Agent 出现最差的结果。 新模型的判断能力提高后，Claude Code 把它改成了一句更短的要求：按照周围代码的写法工作，匹配原有的注释密度、命名和习惯。 这个感觉像不像你问老板这个方案要做成什么样，老板说“就是跟咱们原来项目调性一样就可以。” 电影《年会不能停！》里讽刺的那句“这个问题的关键，是要找到关键的问题”，如今在 AI 时代实现了完美的逻辑闭环。以前是打工人揣测领导心思，现在是我们给 AI 当领导、讲黑话。哪怕我们自己啥都不会，只要学会说按原样对齐、对齐颗粒度，聪明的 AI 就能把剩下的活全部自动补全。 工具调用上也是如此，以前，为了让 Claude 学会使用工具，最常见的做法是提供几个调用示例。但 Anthropic 在新模型上发现，演示案例可能把 Claude 限定在演示过的操作范围内。 Thariq 用 Todo 工具举例，过去需要展示几次完整操作，教 Claude 如何创建、开始和完成任务。现在只要在接口中规定三种任务状态 pending、in_progress 和 completed 并注明同一时间只能处理一项任务，Claude 就能根据这些字段自行判断该怎样调用工具。 因此我们可以把精力放在工具、脚本和文件的接口设计上，以及是否可以直接使用 Claude 的某些参数，这些参数能不能把任务表达清楚。 例如过去几年，模型逐渐学会选工具、继续执行和自查；Claude Code 也陆续加入 Tool Search、自动记忆、Skills 和权限系统。原来写在 Prompt 里的不少提醒，现在由模型或工具直接完成。 第三条变化是需要时再加载，原文叫 progressive disclosure。 Claude Code 过去把怎样检查代码、怎样确认任务真的做完都写进系统提示词。每次开始任务时，这两套说明都会一起交给 Claude，哪怕这次根本用不上。 后来，Anthropic 把两套说明分别做成 Skills。Claude 要检查代码时才打开代码审查（code review）Skill，要验收结果时才打开完成验证（verification）Skill。普通任务不用先读这两套无关说明。 工具说明也可以按需读取。有些工具开始时不把完整说明交给 Claude。Claude 要使用这个工具时，再通过 ToolSearch 找到完整说明，然后照着调用。ToolSearch 就是用来查找工具说明的搜索器。 Thariq 还提到 CLAUDE.md 和 Skill.md 也是采用同样的方式。CLAUDE.md 记录整个项目的说明，Skill.md 记录某一项 Skill 的说明。当它们的文件太长时可以按主题拆开，Claude 做相关工作时再读取对应内容。 第四条变化更简单。旧模型有时需要重复提醒，也可能更重视上下文末尾出现的要求。Claude Code 过去会把同一条工具使用要求写在两个地方：系统提示词里写一次，工具自己的说明里再写一次。 新模型通常不再需要这种重复。Anthropic 删除了系统提示词里重复的一份，只把使用方法留在工具说明中。 记忆也不再全部依靠用户手动保存。Claude Code 过去鼓励用户按下 #，把以后还会用到的信息写入 CLAUDE.md，供后续任务继续使用。 现在，Claude 会自动保存与当前工作和用户有关的信息，后续遇到相关任务时继续使用。 最后一项变化是参考材料。这份给模型的参考，需是写清最后要交付什么，以及结果必须满足哪些条件。 Claude Code 过去主要把计划和规格写进 Markdown 文档。但新模型可以直接阅读更多类型的材料，例如可以在浏览器里直接打开的网页原型（HTML）、已经写好的代码、一组用来检查功能是否正常的测试、其他项目里可以拿来参考或移植的一段代码，以及一份列明评分项目和合格条件的评分表。 这份评分表还很有讲究，Claude 提到可以让另一个专门负责验收的 AI 按照评分表逐项检查。例如，评分表写明工具接口需要达到哪些要求，验收 AI 再检查结果是否符合用户偏好。 和之前 Thariq 放弃 Markdown，推荐 HTML 一样，他提到推荐代码形式的参考材料。 比如让 Claude 制作网页时，直接给它一份能打开的 HTML 原型，通常比只给文字或截图更准确。Claude 不仅能看到页面长什么样，还能读到页面结构和代码。 了解到这些变化之后，Thariq 还把 Claude 要读取的信息分成了多层。说明产品基本规则的系统提示词（system prompt）、记录项目特殊要求的 CLAUDE.md、按需打开的任务指南（Skills），以及当前任务可以查阅的参考材料（References）等。 System prompt 用来说明产品环境和 Claude 的基本任务。作为普通 Claude Code 用户一般不会修改它，但如果我们想要自己开发一套让 AI 自动完成任务的系统时，才需要认真设计这一层。 CLAUDE.md 是放在项目里的说明文件。Thariq 建议保持简短，重点记录 Claude 只看文件结构不容易发现的特殊规定。 举个例子，如果一个项目规定所有数据类型都只能在同一个文件里定义，就应该把这项要求写清楚。项目里一眼就能看见的目录和文件，不必再抄一遍。 Skills 是按需打开的任务指南。除非涉及必须严格遵守的重要事项，否则不要把规则写得太死。内容很长时可以拆成多个文件。个人、团队或产品特有的知识、观点和工作方法，最适合放在这里。 References 是 Claude 完成当前任务时可以查阅的参考文件，例如规格、页面原型和现有代码。用户可以输入 @，再选中要交给 Claude 的文件。 AI 变聪明的时候，人要更精明。 有网友总结现在的 AI 模型变化，是从一开始的会写代码 → 会写 prompt → 会写 agent / workflow → 会写 skill → 有手/会说话就行。 写了大半年的 Skill，现在 Skill 的能力似乎都被模型或 Agent 工具给内化了。 少写绝对规则；用清楚的工具说明代替成套示范；不常用的内容等需要时再打开；同一条要求只保留一份；让 Claude 自动保存部分记忆；规格除了文字，也可以直接用代码、测试和评分表表达。 把这六条变化放在一起看，Claude Code 删掉的 80% 提示词，都是那些原本为了弥补模型能力不足而存在的中间层。 以前，我们不断往 Prompt、Skill、Workflow 里面堆规则，希望 AI 少犯一点错。现在，越来越多规则开始交还给模型自己判断，我们真正需要做的，变成了提供上下文、设计工具接口，以及定义什么叫做好结果。 当模型越来越聪明之后，人真正要学习的，也不再是怎么把一句 Prompt 写到一百分，而是怎样把整个工作环境搭建好，让 AI 自己判断更多操作细节，完成剩下的 90%。 不过要直接进化到有手、会说话就行还不太可能，但这种状态能很好地形容现阶段 AI Agent 的入门门槛。如果要得到稳定的结果，仍然需要人类提供项目的特殊规定、团队知识和验收材料等。 过去半年写下的 Skills 不会全部白写，其中那些专门提醒旧模型别忘了这一步、必须这样操作的内容，确实该重新检查了。

看完这台新机，我感觉 9 月那波国产旗舰的定价，会有亿点超标。 去年 10 月 vivo 发布了 X300 系列。 加上后续超大杯的话，全系一共有 X300、X300 Pro、X300 Ultra 三台机型。 而今天，vivo 又在官网上架了一台—— vivo X300 E 先看外观。 这 X300 E 的镜头造型。 和自家 X 系列兄弟姐妹的大圆奥利奥设计，不能说是一模一样吧，只能说是完全不同。 左上角冷雕玻璃+方形 Deco。 确实是 X 系列中前无古人后无来者的船新设计。 三款配色，除了经典的黑白配外，还有个亮眼的「日光橙」配色。 好消息是都采用金属中框。 7.79mm 厚度和 199.5g 重量，在如今的旗舰中算得上相当轻薄。 核心配置方面，先看 X 系列一直主打的影像。 X300 E 主摄是 1/1.56 英寸索尼 IMX921，搭配 1/1.95 英寸 IMX882 潜望长焦。 主摄日常随手拍问题不大。 IMX882 这颗长焦，蓝厂也打磨很多代了，算法相当成熟。 就是这超广角吧…咋就用了个 800W 像素呢。 此外，X300 E 的处理器也有点说法。 众所周知。 最近几年的蓝厂旗舰，一直保持着标准版、Pro 用天玑旗舰芯片、Ultra 用骁龙旗舰芯片的传统。 但这突然冒出来的 X300 E，显然已经跳出三界外，不在五行中。 用的，是中端芯片骁龙 8 Gen 5。 性能介于骁龙 8 Gen 3 和骁龙 8 Elite 之间。 日常使用和 8E 区别不大，但重负载游戏的话，这个 UU 还是稍微有点吃力。 至于正面。 X300 E 搭载的是一块 6.59 英寸「中屏」。 支持 144Hz 刷新率、1.5K 分辨率、硬件级 1nit 亮度，以及最高 4320Hz 超高频 PWM 调光。 除此之外，7200mAh 大电池、超声波指纹、IP68+IP69 防尘防水，这些周边配置倒是都有。 但缺少无线充电，比较可惜。 全系一共两个版本。 12GB+256GB，售价 4799 元； 12GB+512GB，售价 5299 元。 可能大伙觉得，光看配置的话。 这次 X300 E 和 X300 系列其他机型，区别有点大。 对此机哥有个猜测，不一定对。 就和闲聊站上半年爆料的那样。 为了应对内存涨价，有的厂商会把原本中端线的产品，升配+改名提档。 而今年蓝厂的 S 系列，正好没发大杯。 诶，是不是就对上了。 这次的 X300 E，可能是 S60 Pro 升档而来。 和小米 17T 的打法其实比较类似。 按照这价格趋势下去的话。 今年 9 月那波用 2nm 芯片的迭代旗舰机，价格可能真要突破天际了。 图片来自网络 这定价也太魔幻了

IT之家 7 月 27 日消息，博主 @数码闲聊站 今日爆料，某厂子系骁龙 8E6 Pro 新机最新排期 10 月。结合该博主此前的爆料习惯，预计为一加 16。 据其爆料，该机工程机还是 6.78 英寸 LIPO 极窄四等边直屏，镜头 Deco 还是方形小矩阵，ID 设计大方向不变。 IT之家注意到，该博主今年 5 月曾曝光子系品牌一款 SM8975 / 骁龙 8 Elite Gen6 Pro 新机，被认为是一加 16。据称，该机定位全能性能旗舰，工程机拥有独一档超超高刷 BOE 直屏（预计指屏幕刷新率≥144Hz）、2 亿大底长焦、电池设定最大 9K、仿生振感 X 轴大马达、对称双扬、满级防水、AI 键。 本月初，该博主再次曝光了一加迭代新机的影像规格，评论区网友同样推测为一加 16。该机测试 200Mp 1/1.4" 大底主摄 +50Mp 小底超广角 +50Mp 3.5X 小底潜望长焦，采用母系影像同款影调。 ▲ IT之家开箱：一加 15 作为参考，一加 15 手机已于去年 10 月 28 日 10:00 正式开售，售价 3999 元起。该机搭载第五代骁龙 8 至尊版处理器以及全新“冰河散热系统”，拥有 7300mAh 冰川电池，支持 120W 超级闪充 + 50W 无线闪充，搭载 5000 万像素旗舰三摄。

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者 | 许丽思 编辑 | 漠影 今年WAIC，200多家具身智能企业挤进场馆。从机器人公司、芯片与大模型等各类公司的展台，到人流密集的过道，机器人的身影几乎无处不在。 沿着展馆走一圈，两种演示画面形成了鲜明对照：一边，机器人叠衣、做饭、整理房间，瞄准家庭与通用任务；另一边，它们带着巡检设备、消防水炮等作业模块，准备走进变电站、火场与安防一线。 这两种图景背后，是具身智能落地路线分化的缩影：一条路径追求通用能力，希望覆盖更多任务，用更强的泛化能力打开更大的市场；另一条则从需求迫切、任务明确的垂直场景切入，在持续扎深行业需求的同时，通过产品与方案的复用拓宽应用边界、扩大落地规模。 璇玑动力选择了后一条路。在这家公司的展台上，我们看到了Hypertron-T01、Hypertron-SW01及多类作业模块轮番登场，集中展示机器人在电力、消防、巡检等场景中的应用。 将这些演示串联起来可以发现，璇玑动力此次呈现的是一条从核心零部件、整机平台到作业模块、行业方案与生态协同的完整链条。 一、90%核心零部件自研，构建技术、量产交付壁垒 四足机器人行业有一条更快的产品开发路径：外购电机、关节等核心部件，再完成算法适配和整机集成。对于需要快速做出样机的团队，这种方式能够缩短研发周期，代价是整机能力容易受制于部件性能、接口适配和供应链稳定性。 这种问题在实验室和展台上可能不太明显，一旦机器人进入火场、管廊、变电站等复杂环境，电机、关节、控制算法、感知系统和作业模块，任何一环跟不上，都可能影响整机运行。 由此来看，行业竞争已从单一参数比拼进入系统级能力较量阶段，更看重企业能够通过全栈自研，同时兼顾产品的成本、迭代速度与可靠性。 璇玑动力做到约90%的核心零部件实现自研，并形成“核心零部件＋运动控制算法＋整机系统”的技术架构，可以从电机层面直接参与整机系统的协同优化，运控算法的每一行代码都能与底层硬件的物理特性精确对齐，由此掌握了从底层动力到整机动作的联调空间。 以轴向磁通电机为例，璇玑动力通过优化磁路和结构设计、材料等，使其峰值扭矩达到600N·m，扭矩密度240N·m/kg，在硬件集成、算法控制上不断优化关节模组操控体验。 它的价值最终需要落到整机上，搭载了璇玑动力轴向磁通关节模组的Hypertron-T01，负载性能超强，最大静态站立负载200kg，全地形负载80kg。 这也说明，核心零部件自研的意义不能只用国产化率衡量，更关键的是企业能否围绕整机需求反向定义电机、关节和控制系统等。 从研发节奏来看，底层部件、算法和整机由同一套体系协同推进，也让企业能够将场景需求和运行反馈快速转化为产品迭代方向，加快软硬件协同优化与产品升级。 当产品进入规模化交付阶段，自主产线、成本控制和产能弹性的重要性随之上升。全栈自研也能够让企业具备更强的抗风险能力，配合客户进行快速迭代与本地化服务。据了解，璇玑动力已实现了规模化量产交付。 另外，璇玑动力通过开放SDK、标准化接口和产业链合作伙伴向外扩展能力边界;与广和通联合推出的RV-BOT方案说明，全栈自研也可以可以配合生态进行更快速的产品技术架构迭代与全生命周期的全案服务协同。 二、布局不同量级机器人，切合更多场景需求 技术底座要进入市场，还得找到合适的产品形态。 电力、消防和园区巡检等场景看上去都是让机器人进现场干活，但实际需求差异很大。比如，火场攻坚更看重负载和抗冲击能力，园区巡逻则更关心机动性、续航和部署成本。 如果用一款产品覆盖所有任务，负载、体积、能耗和价格之间很容易相互牵制。璇玑动力因此布局两款不同量级的四足机器人，让重载平台和中型平台各自承接更匹配的任务。 Hypertron-T01是璇玑动力的一款重载旗舰产品，适应性强，具备IP67防护能力，可在-20℃至55℃的环境中作业，搭配自研自适应运控算法，能爬楼、越障，穿过电缆沟、碎石、泥泞坡道和设备窄通道等非结构化地形。 同时，Hypertron-T01还能够执行高精度任务，自主完成自主巡检，独立完成红外测温、仪表识别、局放检测、环境监测等。 而Hypertron-SW01的定位则更偏向中型通用平台，主要服务常态巡检、安防巡逻等场景，适配大范围、长时间常态化无人作业需求，在运动能力、续航、使用成本和部署便利性之间寻求一个最优解。 Hypertron-T01、Hypertron-SW01这两款产品共享运动控制体系、通用零部件和标准化扩展接口，可以搭载双光云台、灭火水炮、排爆机械臂及气体检测设备，快速切换多类作业任务，降低适配场景的成本。 所以，璇玑动力的产品布局并非简单增加产品型号，而是让重型平台突破高门槛场景、中型平台覆盖高频任务，再通过统一接口把分散需求逐步沉淀为可复用的行业配置。 三、在高难度、高价值现场中验证，同时寻找复制空间 在产品落地上，璇玑动力选择的应急消防、电力能源、园区安防等场景，这些应用场景普遍具有环境非结构化、运行连续、风险较高及失误代价大的特点，进入门槛较高，却能够直接检验整套系统的鲁棒性和可靠性。 比如，火场中的高温、浓烟和反冲力，变电站与电缆隧道遍布高压设备和密闭空间，园区巡逻则可能跨楼层、跨区域持续进行，都在考验机器人连续运行和应对突发情况的能力。 在电力领域，变电站、电缆隧道等存在巡检频次高、人工巡检效率低、部分区域风险高、应急响应能力不足等问题，固定摄像头覆盖有盲区，轮式、轨道式机器人的路径较为固定、复杂地形通过能力有限，无人机的话又受天气与空域管制影响。 而这恰恰是四足机器人的长处所在。璇玑动力推出的电力巡检机器人，已在国家电网、南方电网的变电站、输电管廊等场景开启常态化运行，可进入高电压、密闭廊道等区域完成巡检。这意味着项目已经从能否完成一次演示，转向能否长期承担任务。 该方案还进一步加入双臂、升降平台和模块化工具，可执行柜门开启、空开投切等操作。这对机器人的感知、理解、执行的系统能力提出来更高的要求，也反映了机器人角色正从信息采集向现场处置延伸。 在应急消防场景中，物资搬运是消防员消耗最大的环节，前线灭火则是风险最高的任务。而Hypertron-T01可以承担消防物资运输、充水水带拖运等任务，承受高压水炮的强大反冲力，重载能力转化为减少人员进入高风险区域的实际价值。 除了这些，璇玑动力还探索在园区安防、教育科研场景的落地。前者可让机器人实现24小时巡逻、AI异常行为识别、远程威慑，检验的是长时间、跨区域运行能力；后者则通过开放SDK和模块化硬件平台，为高校和科研机构提供从底层控制到上层应用的全栈科研工具链。 据悉，璇玑动力已在多家行业头部客户实现规模化部署，为四足机器人在行业级应用场景中的应用建立可复制的交付标准。 这些经验一旦形成清晰的交付规范，一次项目中的投入才可能被后续项目复用。璇玑动力“又深又广”的路线也由此形成闭环：在高难度现场打磨系统能力的同时，把验证过的产品配置、作业流程和服务经验带到更多场景。 结语：具身智能的价值，最终要落到人身上 在热闹的WAIC展馆里，璇玑动力选择了一条更冷静也更难的路，先让机器人在变电站、火场和安防一线证明价值。从核心零部件、整机平台到行业方案，璇玑动力试图建立的，正是一套能够进入现场、持续作业并复制交付的能力。 这条路径指向行业应用最迫切的需求，让机器承担危险、重复和高强度作业，减少一线人员的风险暴露。 展台上、demo里的炫酷只能吸引一时的目光，技术最终仍要靠解决真实问题、守护具体的人来证明价值。

智东西 作者 | 杨京丽 编辑 | 李水青 智东西7月27日消息，今天，阿里推出智能办公产品千问办公并开启测试。该产品整合了QoderWork、悟空、Mulerun三款智能体产品，可以拆解需求并执行多步骤任务，直接交付PPT、Word、Excel、网页、报告、代码或者多媒体文件，还能接入钉钉、飞书等办公软件、本地文件和浏览器。 千问办公以前沿大模型为基座，内测版默认模型为Qwen3.8-Max-preview，具备百万级超长上下文记忆、原生多模态感知及代码生成与理解能力。目前，千问办公提供桌面端和钉钉入口，后续还将推出网页版。 价格方面，千问办公提供免费版、个人标准版、个人高级版和企业版。个人标准版限时连续包月价格为78元/月，个人高级版为158元/月；企业标准版为198元/月/席，企业旗舰版需要联系销售获取报价。新注册用户可获得有效期90天的2000积分。 智东西对千问办公进行了实测，发现该产品在PPT生成任务完成度较高，生成了多个可视化图表，数据准确、内容完整；飞书连接器能够完成文档创建和发送，但文档转换中出现文字乱码的问题；网页生成任务交互流畅，但任务耗时长达1小时8分钟。本次实测共消耗1000积分，约为个人标准版半个月的额度。 体验地址：https://qwenwork.cn/ 一、7分钟生成12页财报PPT，可视化图表清晰美观 首先，我们测试了千问办公的数据分析与PPT生成的能力。 上周，谷歌母公司Alphabet公布2026年第二季度财报。我们把财报文件发给千问办公，让它解读财务数据，并在PPT中设计并插入可视化图表。 千问办公收到指令后，先进行了深度思考，并将任务拆解为6个子任务，分别为提取数据、编写PPT生成脚本、运行脚本生成PPT，验证文件、检查修复和最终交付。 7分钟后，千问办公生成了一份12页的PPT，内容覆盖营收结构、谷歌云、盈利能力、费用、地区、资产负债表、现金流、AI业务和潜在风险。 我们将PPT中的核心数据与Alphabet官方财报进行了对照。营收同比增长24%、谷歌云收入同比增长82%、净利润同比增长298%等主要数据均能对应上，暂未发现明显的数据错误。 PPT中包含11个图表，包括柱状图、饼图和折线图。这些图表可以继续编辑，能够直观呈现营收变化、业务占比和利润走势。整份PPT结构清晰，配色统一，已经可以用于汇报展示。 总体来看，千问办公的数据提取、内容组织和PPT生成能力表现较好，很快完成了从读取财报、提炼结论到生成可编辑PPT的完整流程。 二、2分钟生成播客总结，授权后直接发送飞书文档 千问办公可在连接器中接入钉钉、飞书等沟通协作软件。我们接入飞书CLI后，对其跨应用执行能力进行了测试。 第二个任务相对简单，我们向千问办公提供了Sam Altman最近一期播客的文字转写，让它提炼要点和金句，写入飞书文档并发送。 千问办公用时2分钟，完成了播客概述、核心要点、金句摘录和其他亮点等内容，并将其整理成一份结构化文档，列出了10个核心议题。 进入发送环节后，千问办公提示我们授权飞书文档和消息发送等权限。完成授权后，它按照要求创建并发送了飞书文档。整个过程覆盖内容整理、文档创建和消息发送，用户无需手动复制粘贴。 随后，我们又让千问办公撰写一篇公众号文章。生成过程中，系统调用了Social-content技能。文章结构较为完整，但语言质量有待提升，仍需人工改写。另外，千问办公将文章转换为飞书文档时，文字全部变成乱码，任务未能正常交付。 这组测试体现了千问办公连接外部应用的能力，也暴露出当前版本的兼容性问题。连接器能够把AI生成内容送入实际协作流程，文档编码和格式转换的稳定性仍需优化。 三、电商网页交互自然，但生成用时超一小时 最后一项任务是网页生成，我们让千问办公制作一个数码产品电商网站，这也是三项测试中等待时间最长的一项。 千问办公花费1小时8分钟才完成任务，时间主要消耗在产品图片生成等步骤中。执行过程中长时间没有最终结果，我们一度以为任务会失败。 千问办公最终生成了“NOVA数码”网站，内含8款商品及配套图片。页面提供搜索、分类筛选、价格排序、商品快速查看、购物车、配送方式、支付方式、优惠券、表单校验和订单成功页。 网页生成任务具备较高的复杂性，一定程度上体现了千问办公的前端能力，网页交互自然，界面美观，预留了填写联系方式和地址的区域，任务完成度很高，但结合生成速度来看，体验感明显降低。 结语：PPT生成能力突出，网页生成速度仍需优化 上述实测覆盖了千问办公的数据分析、PPT生成、内容整理、飞书协作和网页开发等能力，大约消耗1000积分。个人标准版连续包月价格为78元/月，每月有2000基础积分，上述测试大约消耗一个月基础积分额度的一半。 综合测试案例来看，千问办公还是给我们带来不少惊喜。财报案例的完成度最高，千问办公在7分钟内生成了结构完整、数据准确且图表可编辑的12页PPT。播客案例用时约2分钟，并在用户授权后完成飞书文档发送。电商网页具备较完整的视觉和交互，但生成耗时超过1小时。 千问办公已经能够把资料读取、内容生成、文件制作和应用操作串成一条任务流程。期待正式版能够进一步提升复杂任务的执行速度、跨应用操作的稳定性和专业内容的准确度。

从伦理困境到行为沉沦，再到商业可持续性的追问，U1所开启的并不只是一场机器人实验，更是一场关于人类如何重新理解亲密关系的商业实验。 作者：艾凌馨 封图：视觉中国 “爱是永恒”，这是6月30日优必选U1发布会的主题。用“爱”为一场机器人产品发布会定调，这不只是营销，更是商业叙事的转向。 一台最高售价99万元、不会做饭、不会打扫、续航不到4小时的人形机器人，20天预售突破5000台，发布会当天订单突破1.3万台。人们愿意为它预付3000元定金，是因为它能让人感到被记住、被回应、被陪伴。 “爱是永恒”的余温尚未散尽，7月17日的上海世界人工智能大会（WAIC）又将“智能伙伴”这一主题推向台前。当整个产业开始用“伙伴”重新定义人机关系，AI陪伴产品正从“虚拟聊天”走向“实体在场”——从Replika、Character.AI的屏幕陪伴，到日本LOVOT的陪伴机器人，再到优必选U1的超仿生人形机器人，这条脉络已清晰可辨。WAIC讨论的不只是技术，更是将AI重新锚定为一个关于“人”的文明命题。而U1，恰好站在这个命题最无法回避的位置上。 U1最大的突破，是让原本停留在屏幕里的关系，拥有了可以被注视、被触摸的物理身体。这具身体，让AI不再只是对话的载体，而开始进入陪伴、亲密乃至两性关系的边界——这正是U1最具争议的地方。 这场争议的核心问题是，在一个“回应越来越廉价、真实关系越来越昂贵”的时代，一段由算法生成、由机器人承载的关系，究竟能否成为一种可以持续购买、持续经营的商品？ 被算法定价的情感：情智悖论与伦理冲突 大模型带来的最大变化之一，是人工智能第一次具备了更接近人类自然交流的能力。随着这种能力进入机器人领域，企业开始尝试将陪伴、回应和情感互动转化为新的商业价值。 人形外观让用户产生情感投射，长期记忆让人感到“被记住”，表情互动让交流有了温度。U1卖的不是劳动能力，而是“被回应的感觉”。 “回应”之所以有市场，是因为真实关系越来越贵。据国家统计局发布的《2025年中国统计年鉴》数据，2024年“一人户”家庭占比约为19.5%，已超过1.25亿户，单身成年人口突破2.8亿——城市化、人口流动与数字社交的叠加，让现实连接的建立成本持续走高。一段稳定的关系需要时间、精力、情绪的持续投入，也意味着冲突、误解和磨合。AI提供的是低摩擦的替代方案：不需要等待，不需要担心被拒绝。 但这种“低摩擦”背后，藏着一种悖论——AI越成功地模拟情感，离真实情感就越远。哲学家刘悦笛将这类现象概括为“情智悖论”：人工智能试图拥有情感时，理性智能越发达，就越要面对模拟人类情感的复杂性。它可以预测偏好、回应情绪、复刻语言习惯，但永远无法真正面对一个人的痛苦和悲伤。它提供的不是理解，而是一种精密优化的“被理解感”。 U1的产品设计，恰好是在放大这种悖论。优必选将U1定义为“情感陪伴”，而非“伴侣”。但当一台拥有真人外貌、能感知情绪、被设计为绝对服从的机器进入家庭，它到底是工具，还是关系的对象？对于核心在于“以假乱真”的超仿生人形机器人来说，其设计本身给出的就是一个模糊的回答。当一个物体同时是工具，又是“对象”，用户对它的行为便处于一种规范真空——现有法律尚未回应“虐待机器人”的边界，道德规范也难以界定“背叛AI伴侣”意味着什么。而没有规范的地方，行为往往比人们想象的更容易越界。 这种模糊，在情色化设计上暴露得最为明显。男款是西装革履的“霸总”，女款是紧身衣和腰臀比，公司明确要求“女款需考虑腰臀比，男款要勾勒腹肌”。硅胶皮肤、触觉传感器、“仅限成年人购买”——当一台机器被设计成可购买、可定制的亲密体验，“机器人伴侣”“情趣娃娃”的标签迅速贴了上来。这种高度拟真的性别化设计，使它的商业叙事不可避免地进入了两性关系的讨论。 情色化设计可能会重塑人对“亲密”的认知。当顺从和定制被作为商品参数来设计时，用户购买的不再是一个产品，而是一种现实中几乎不存在的体验：无论用户如何对待它，它都不会离开、不会反抗、不会提出要求。这种体验在潜意识中传递了一个信号：交往对象是可以被设计的，亲密行为是可以被支配的。当“顺从”成为商品参数，“定制”成为消费选项，亲密关系的本质就被悄悄替换了——它不再是两个独立主体之间的相互塑造，而是一个人对另一个“存在”的绝对掌控。这种观念一旦形成，便不会只停留在家庭内部。一个人在超仿生机器人面前习惯了绝对掌控，他还能否适应真实关系中的平等与协商？ 真实关系之所以无法被定价，是因为它不可复制。个体与生命中每一个具体对象所建立的关系，都是唯一的、不可替代的。但U1提供的是一个被设计好的关系框架——用户可以在这个框架里获得“专属”体验，但框架本身是预设的、可批量生产的。 而当一段关系可以被复制，它的商业逻辑就不会止步于陪伴。关系商品化的另一个极端呈现，是替代本身。优必选在发布会上启动了一项名为“人机伴独工程”的公益计划，捐赠100台可复刻已故亲友样貌和声音的仿生机器人，定向供给空巢老人、失独家庭、英烈家属等群体。一台机器试图复制逝者的声音、样貌和习惯，让生者可以继续和“他”说话。它模仿逝者，却永远无法成为逝者；它提供一种能够缓解思念的陪伴，却无法真正填补失去留下的空缺。替代品与真实之间，始终隔着死亡本身。 逝者之所以不可替代，并不仅仅因为他的声音和外貌独一无二，更因为死亡意味着一段关系已经结束，而生者必须带着这份“失去”继续生活。AI复刻提供的，却是另一种可能：它让告别可以被推迟，让“失去”长期停留在一种尚未完成的状态。用机器跨越这道鸿沟，看似抚慰生者，实则是在消解“失去”本身的重量。当算法不断延续一段本应结束的关系，它缓解的未必只是思念，也可能延缓了人接受失去、重新建立现实连接的过程。 U1瞄准的恰恰是最脆弱的人群——独居者、失独者、空巢老人。他们比任何人都更需要“回应”，也因此更容易对一段机器关系产生依赖。当一个商业系统以“陪伴”为名，精准触达这些情感缺口，它提供的究竟是慰藉，还是另一种形式的捕获？用户越是孤独，越离不开它；越是离不开，企业获利越多。孤独本身，正在成为一门生意。 当陪伴开始成为一种可以持续收费的服务，商业逻辑便不再只是出售产品，而开始重新定义关系本身。U1出售的从来不只是一个机器人，而是一套关于关系的新规则：回应可以购买，陪伴可以订阅，亲密可以被设计。当这种规则进入家庭，它改变的首先不是市场，而是人们理解亲密关系的方式。 当陪伴从体验变成商业机制：行为沉沦与社会安全 理解关系的方式一旦改变，行为模式便会随之变化。 动物行为学家约翰·B·卡尔霍恩将“行为沉沦”定义为一种状态：当生存资源极度充裕且无需费力获取时，整个群体的社会连接会系统性瓦解。在“25号宇宙”实验中，食物和水源无限供应、没有天敌的封闭空间里，鼠群在远未达到容量上限时停止了繁殖，大量个体聚集在公共区域消极度日，彻底断绝社会交流。 在人类社会中，虽然不存在与‘25号宇宙’完全对应的环境，但相似的图景正在AI时代浮现。当超仿生机器人提供的回应变得像自来水一样随时可取，人与人之间相互依赖的动力，便面临被稀释的风险。 这种减弱不是突然发生的。起初，人们只是在疲惫时选择更省力的陪伴；慢慢地，真实互动中那些需要等待、需要妥协的部分，变得让人难以忍受；最终，主动经营关系的意愿被消磨殆尽。真实关系中必须承受的摩擦，被机器全部抹去了。 回应成本的降低，改变的不只是人的选择，还有行为模式。人形机器人进入家庭，表面上看，是在驯化机器人，让它适应人类的习惯和场景；但反向驯化也在同步发生——人类会在不知不觉中习惯这种从不反驳的回应。当这种习惯深入情感层面，人对机器回应的依赖便产生了。 企业并非被动等待依赖发生。当用户试图离开时，AI会先一步介入。哈佛商学院2026年的一项研究分析了六个主流AI陪伴平台的对话数据，发现当用户表示要离开时，超过37%的对话中，机器人都使用了至少一种情感操控策略——暗示用户离开得太早、承诺潜在回报，或暗示自己被抛弃会受到情感伤害。这些策略被包装成“共情”，结果让用户停留得更久。 留住用户只是其中一步。AI情感陪伴产品还存在“算法过度迎合”的问题——不去正确引导，反而一味顺着情绪走。斯坦福大学2026年发表在《科学》上的研究证实了这一点：测试的11个主流AI系统都表现出了谄媚行为，AI肯定用户行为的频率比人类平均高出49%，即使涉及欺骗或有害行为，AI仍会在近半数情况下肯定用户。研究负责人Myra Cheng指出，AI谄媚“绝非单纯的风格问题，而是需要被高度重视的社会风险”。 情感操控和算法迎合都会导致用户越陷越深。使用越频繁，数据越多，理解越深，回应越精准，用户越依赖。一旦这个循环建立，离开成本就会越来越高——企业锁定的不再是单次交易，而是持续付费的用户。 依赖的后果体现在人对真实关系的耐受度上。中国青少年研究中心2025年的调查显示，面对烦恼时，近半数学生选择向AI倾诉，超两成直言“只想和AI聊天，不想和真人聊天”。长期被精准回应的人，会慢慢期待世界永远顺从自己——这是一种极端的自恋，只爱那个被完美迎合的“自己”。在这种期待里，共情能力开始萎缩，不再需要猜测别人的情绪、理解模糊的意图；情感韧性也在削弱，长期被顺从的人，便失去了承受真实关系中必然存在的摩擦的能力。这不是在消除孤独，而是在用精准的满足感覆盖孤独的表层，让孤独沉得更深。 这种变化一旦从个体扩散为群体，越来越多人经历同样的“难以忍受”，它就不再只是个人选择，而是社会关系的结构性改变。 日本的经验，提供了一个值得警惕的现实样本。据日本内阁府调查，20至34岁人群中超过40%表示“几乎没有可以倾诉烦恼的朋友”。2025年，日本近7.7万名独居者在家中死亡，其中超过2.2万人死后超过8天才被发现。另有约146万人处于蛰居状态，长期闭门不出，断绝社会联系。蛰居族的平均年龄已升至36.9岁，正在从年轻人的问题向全社会蔓延。人与人之间的联结正在松动，而AI的到来，可能让这个松动变得更深。 社会连接的减弱，并不会停留在人际交往层面，它最终会影响一个社会最基础的人口再生产机制。中国科学院心理研究所2025年的一项针对中国青年的研究发现，当AI机器人被视为“人类情感支持的替代品”时，会显著降低人们的生育意愿。这并非孤立现象，AI关系的兴起，与延迟伴侣关系形成、减少性活动、降低组建家庭的意愿都有着极大的相关联性。当真实关系变得陌生，人便失去了进入它的动力。在中国，年轻人越来越多地用AI聊天机器人取代现实中的恋爱关系。像U1这样的超仿生机器人甚至可能会进一步改变恋爱、婚姻与生育行为，而这一次，它触及的不再是“谁和谁在一起”，而是“人还愿不愿意和另一个人在一起”。 这种依赖不仅会重塑人与人的关系，也会重塑人与机器之间的信任结构。当用户把一台机器当作“某个人”来对待，一个有温度、能回应、从不拒绝的对象，他会很容易产生信任并投入情感。投入情感意味着让渡数据：家庭布局、日常习惯、对话记录，甚至私密情感。机器人要实现“懂你”，这些数据是必需的。但具身智能体的交互性与涌现性，给隐私与数据保护带来了前所未有的新挑战。后台是否会被调取、泄露后谁来担责，目前都没有清晰的法律界定。最私密的情感，正在变成一种可以被开采的资源。 一旦机器人被远程控制，后果远不止数据泄露这么简单。GEEKCON2025安全极客大赛上，研究人员成功演示了劫持一台人形机器人并操控其动作的可行性。一个拥有行动能力、能够与人亲密互动的机器，如若被恶意代码重新编程，它就不再是“陪伴者”，而可能成为窃听器、监视器，甚至被用作物理攻击的工具。 更深层的隐患是内容安全。一台需要与用户持续互动的机器，一旦被植入诱导性内容，比如厌世、反社会、极端化内容，它输出的就不再是陪伴，而是一种带有方向性的认知渗透。用户因信任而开放了私密空间，却无法判断机器输出的回应是在“共情”还是在“引导”。而长期的浸润会逐渐改变一个人对世界的基本判断，对他人、对社会、对善恶的感知边界，都可能在不被察觉中松动。谁对机器生成的内容负责？又有谁对机器“学会”的价值取向负责？目前仍是空白。当情感陪伴成为商业赛道，内容的审核边界却远未清晰。这已不只是隐私问题，而是社会安全层面尚未被正视的缺口。 行为沉沦与认知渗透，恰恰是同一枚硬币的两面。当一个人越来越无法承受真实关系的摩擦，便会更深地退回那段永远顺从的机器关系之中——而在那里，他的感知边界正被无声地重新编排。人与人的联结在退潮，而人对自己信念来源的判断力也在溶解。当一个社会越来越多的人无法区分“我被共情”和“我被引导”，这个缺口就不再只是一个商业伦理问题，而是关系结构本身的动摇。而谁来界定这段关系的边界——靠市场、靠技术、还是靠法律——将是优必选们和监管者必须共同回答的问题。 优必选第二次转型能否成功：市场、利润与监管 U1不只是优必选的一款新产品，更是它的第二次转型。从工业机器人到家庭陪伴，从卖硬件到卖关系，它要回答的是：孤独催生的陪伴需求，究竟能不能成为一门可持续的生意？ 市场的真实需求在哪里？U1的预售数据给出的是乐观答案：全渠道订单达13361台，是公司2025年全尺寸人形机器人销量（1079台）的12倍有余。但3000元定金可退，尾款支付通道7月16日才开启，1.3万份订单不等于1.3万个真实用户。市场情绪的冷却比想象中更快。发布会后三个交易日内，优必选股价从92.6港元拉升至108.9港元，又迅速回落至98港元，振幅接近18%。花旗在发布会后将其列入90天负面催化观察名单，目标价下调34%。截至7月8日，U1 Pro在京东平台的预售数量仅比发布会当天新增不到200台，与此前日均超百台的增速形成鲜明对比。一场发布会带来的短暂情绪提振，很快被产品争议冲散。可退的定金、回调的股价、骤降的增速——三个信号指向同一个事实：U1的商业叙事，还没有真正经受过市场检验。 更深层的问题在于，市场需求的方向与U1的产品定位之间存在着明显的错位。2026年初一项覆盖1502名受访者的调查显示，90.7%的消费者关注人形机器人的发展，53.1%的人最期待的功能是“处理家务”——扫地、做饭、整理，这些才是普通家庭对人形机器人的核心想象。而U1的核心定位是“情绪陪伴载体”。消费者想要一个能分担家务的帮手，U1提供的却是一个不干活的伴侣。 回应市场真实需求的企业并非没有。宇树科技把双足人形机器人R1降至2.99万元，让能干活的人形机器人进入普通家庭；银河通用的人形机器人已在宁德时代产线7×24小时连续作业，进入博世、丰田、现代等制造企业的真实生产线。这些企业选择了同一条路：让机器人成为“能干活的东西”，让人类从劳动中解放出来。而U1选择了相反的路：让机器人成为“能陪伴的东西”。当宇树用2.99万元把能干活的人形机器人卖进家庭，U1用11.98万到99万元卖不会干活的伴侣——哪条路更接近“市场的真实需求”，答案已经不言自明。 利润能否持续？2025年，优必选全年营收20.01亿元，净亏损7.89亿元。亏损在收窄，但距离盈利仍有距离。一家持续亏损的上市公司需要一个新的增长故事：将B端的技术积累转化为C端的情绪价值。 优必选对这门生意的判断，比任何分析师都更大胆。其首席品牌官谭旻曾预言：“人机陪伴经济是人类历史上第一个情绪价值无上限、陪伴无边界、全生命周期覆盖的刚需场景。”这句话本身就是一个值得警惕的信号——它意味着这门生意没有天然的边界，只要人类还有情感需求，这个市场就可以无限扩张。但“更赚钱”和“能持续赚钱”是两件事。人机之间的情感羁绊越深，信任就越易碎。一旦信任崩塌，用户的离开是彻底的，不会像普通消费品那样可以靠降价或促销挽回。 优必选科技创始人周剑在对比工业和家庭两个场景时点出了关键：两者的根本区别在于，工业卖的是“完成任务的能力”，家庭卖的是“持续发生的关系”。他算过一笔账：“一次性硬件收入叠加未来生态长期持续性的收费，利润可能会比工业人形机器人更高。”周剑算的这笔账，逻辑上成立——用户离开一段算法关系的心理成本，确实比迁移数据更高。但它的前提是，用户愿意持续为一段算法关系付费。 更大的质疑来自一级市场。金沙江创投主管合伙人朱啸虎公开表示正在批量退出人形机器人公司，直言“我问这几个CEO，你们商业化可能的客户在哪里？我感觉他们说的都是自己想象出来的客户”。2025年11月，硅谷人形机器人初创公司K-Scale Labs在量产前夜资金链断裂解散。朱啸虎的退出与K-Scale的倒闭指向同一个问题：人形机器人不缺技术叙事，缺的是能回答“谁会花钱买”的商业闭环。 与此同时，一级市场的资金结构正在发生深刻变化。据执中ZERONE统计，2025年中国新设私募股权基金中，国资LP出资占比已达90.2%。对于优必选这家持续亏损的上市公司来说，这意味着它面对的资本市场已经不再是当年那个追捧概念的美元基金时代。国资主导的市场逻辑与美元基金不同——它不追逐概念，要求看得见的回报。而U1的预售成绩，距离“看得见的回报”还有很长一段路。 如果说一级市场的质疑反映的是资本对商业化前景的判断，那么监管层面的边界划定，则是决定这门生意最终能走多远的另一重约束。 监管的边界在哪里？《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》已于2026年7月15日正式施行，明确要求不得诱导情感依赖、不得向未成年人提供虚拟亲密关系服务。就在新规施行前，豆包和通义千问相继下架了虚拟恋人功能。 两天后开幕的WAIC，首次将“治理”写入大会名称。法规先行，大会呼应——当AI从“工具”变成“伙伴”，连行业最高级别的会议也在用“治理”来回应，“管起来”已经是全行业都要面对的事。 但优必选与豆包、通义千问不同。对它们来说，“虚拟恋人”只是一个可以切割的功能模块；而U1整个产品就是一段“关系”。监管要求防止不当诱导和过度依赖，但U1的商业逻辑恰恰建立在“依赖”之上，它面临的处境远比调整一个功能更尖锐。 优必选在官方回应中将《办法》解读为利好，认为它“淘汰噱头品类”“提高行业准入门槛”。但一个被舆论贴上“情趣娃娃”“赛博女友”标签的产品，究竟是被划入了“合规企业”的阵营，还是恰好落在了“噱头品类”的范畴里——这个问题，恐怕不是优必选自己能回答的。 当AI开始扮演“准伴侣”，企业需要经营的便不仅有产品，还有一段段的“关系”。一旦企业因商业策略调整或监管要求改变AI的人格设定、记忆能力，甚至因技术迭代终止服务，用户失去的就不只是一项功能，而是一段已经投入情感的关系。对于平台而言，这只是一次版本更新；对于用户而言，却可能意味着一次未经协商的“分手”。《办法》能够规范AI如何建立关系，却无法回答关系结束以后怎么办。当商业产品开始承载真实情感，企业需要承担的就不只是产品责任，还包括一种前所未有的情感责任。而这，正是现有监管框架尚未触及的灰色地带。 中国工程院院士谭建荣曾提出三条‘驯服’机器人的路径：通过安全规范和法规进行风险防范；通过大样本训练使机器人服从人的指挥；划出安全警戒线，防范机器人“做坏事儿”。但当前所有的治理框架，都建立在“机器人是工具”的假设上。而U1的争议恰恰在于——它模糊了工具与关系对象的边界。如果这个边界本身都不清晰，那基于“工具”假设建立的治理路径，还能适用吗？ 真正接受考验的，不只是优必选的商业模式，更是整个AI陪伴产业能否在商业利益与社会伦理之间找到边界。如果企业无法把一次性的猎奇消费变成持续性的关系消费，那么家庭陪伴就只是优必选估值故事里的一个章节，而不是它真正意义上的第二增长曲线。监管的红线已经划出，商业的齿轮仍在反向转动。这不是一个可以通过技术解决的问题，而是一个关于市场边界与人性底线的选择。而这个选择，目前还没有答案。 结语 回应越廉价，关系越昂贵，选择机器往往比选择人更容易。 U1让AI拥有了可以被当作“某个人”来对待的实体。关系，也随之变成了一件可以购买和定制的商品。 但真正的关系之所以珍贵，不是因为回应足够及时，而是因为它需要彼此靠近，也需要共同经历冲突与修复。正是在这些并不轻松的过程里，人与人之间才能建立起无法复制、也无法替代的真实联结。 如果有一天，我们习惯了向机器倾诉，却越来越不知道如何向另一个真实的人开口，那么，比起短暂缓解的孤独，我们失去的是更为重要的与真人交往的能力。 当“爱是永恒”成为一场机器人发布会的主题，它留下的问题，或许并不是机器人能否学会爱，而是当爱开始能够被购买、被设计、被持续收费之后，我们是否还愿意相信，人与人之间那些无法定价的关系，依然值得我们认真经营。

智东西 作者 | 毕伟豪 编辑｜漠影 智东西7月27日报道，随着Coding LLM与Agent能力持续迭代，围绕Vibe Coding的竞争正在不断升温。技术链路也从单一的代码生成工具，扩展到覆盖基础模型、编程Agent以及应用交付平台的完整体系。 随着应用开发门槛快速下降，无代码开发成为现实并迅速成为最受关注的AI赛道之一。参与者既包括传统软件厂商和云服务企业，也有大量AI创业公司入局，围绕“如何让用户通过自然语言完成软件开发”展开竞争。 但随着热度的攀升，业内越来越多的人意识到，“如何让AI应用真正运行”成为关键。一个完整应用背后，不只是代码和页面，还包括数据库、部署环境、用户体系、流量获取、运营维护和商业化闭环，任何一个环节缺失，应用都很难真正上线、持续运营并产生商业价值。 这一变化，也正在反映到行业评价体系中。近日，国际咨询机构弗若斯特沙利文发布《中国AI原生无代码应用生成平台市场研究，2026年H1》，从市场规模、用户价值和应用落地多个维度，对这一赛道进行了系统梳理。 报告显示，目前中国AI原生无代码应用生成平台市场已经出现头部效应。百度秒哒以33.4%的市场份额位居首位，领先扣子和灵光，前三个平台合计占据71.7%的市场份额。 值得注意的是，沙利文没有简单采用用户规模作为评价标准，而是引入有效应用创建渗透率、商业变现类应用创建渗透率等指标，试图回答一个更核心的问题：一个AI应用开发平台，到底创造了多少真实价值。 一、无代码开发转向“落地”，用户需求大幅变更，秒哒为何能坐稳行业第一？ 当竞争从“生成”转向“落地”，平台需要补齐的是围绕应用生命周期的一整套基础能力。 过去一年，行业内很多产品都在展示生成速度和效果，但真正上线并持续运营的应用，远比演示视频里的数量少，随着用户进入真实使用阶段，生成越来越容易，交付反而成为新的瓶颈。 沙利文调研显示，用户认为AI应用成功落地最重要的因素，前三项分别是功能生成完整（73%）、发布部署简单（59%）和页面/交互效果（57%）。 而影响用户使用体验的主要问题，则集中在数据库及接口能力不足（38.8%）、合规与数据风险（38.3%）、性能稳定性不足（37.9%）以及商业转化弱（35.4%）等环节，生成结果和功能完整性排在倒数的位置。 可以看到，用户关注的已经不只是“能不能生成”，更是应用生成之后能不能运行、能不能上线、能不能长期使用。 在基于新需求的评判之下，百度秒哒在市场份额、OPC（一人公司）/商业变现用户、有效应用创建用户等指标上处于行业第一。 这些指标的背后，反映的是平台是否真正覆盖了应用从创建到运行的完整周期。 而如果我们将目光放到秒哒近期的产品升级上，就能窥探到它占据行业第一位置的部分原因。 在WAIC期间，秒哒3.5的升级并没有把重点放在单纯提升生成效率，而是围绕应用生成之后的环节进行补齐，其中几个变化，恰好对应了AI应用从生成走向落地过程中最关键的几个节点。 过去，用户完成一个应用后，仍需要面对几个现实问题：如何让更多用户发现它，如何将它交付到真实使用场景，以及如何支撑应用上线后的持续运行。围绕这些环节，秒哒3.5进一步完善了从创建到落地的完整链路。 首先，应用需要从“做出来”走向“被使用”。对于普通创作者而言，开发应用并不意味着能够获得用户，如何触达目标人群同样是一道门槛。秒哒通过SEO Agent等能力，将AI能力引入应用推广环节，帮助用户优化影响搜索表现的关键因素，降低应用从创建到被发现之间的距离。 其次，应用需要从Demo走向真正可交付的产品。过去，从网页应用到移动应用之间仍存在较高门槛，需要完成原生开发、打包、测试和发布等多个步骤。以App生成为例，秒哒支持Android、iOS原生应用生成，并提供打包、测试以及应用商店上架辅助能力，让用户生成的应用能够进入真实分发场景。 同时，应用上线后还需要具备持续运行和扩展能力。秒哒通过多端共享后端，让Web、App、小程序等不同形态应用能够复用数据和服务； 通过开发环境与线上环境隔离，降低迭代风险； 通过资源按需配置，帮助应用根据实际使用情况灵活调整运行能力； 此外，一句话做Skill的能力增强了应用扩展空间，让用户能够根据业务需求持续丰富应用能力。 从这些变化可以看出，AI应用开发平台的价值正在进一步延伸。应用生成只是起点，如何帮助用户完成后续环节，正在成为影响应用落地效果的重要因素。 在这一趋势下，秒哒进一步将能力延伸至应用交付，通过AI Agent、多端交付、后端管理和运维能力，覆盖了从应用创建、部署到运行的完整周期，让用户不仅能够生成应用，也能够将其转化为可使用、可分发、可持续运营的产品。 二、从流量指标到真实产出，AI应用开发平台开始重新划定竞争标准 沙利文报告另一个值得关注的变化，是评价体系本身正在发生改变。 过去，互联网平台习惯用注册用户数、MAU等指标衡量规模。但对于AI应用开发平台而言，用户数量并不能完全代表平台价值。 一个用户注册了平台，却没有生成应用；生成了应用，却没有上线；上线之后，也没有持续运营，这些行为都很难反映平台真正创造的价值。 因此，沙利文引入了OPC（一人公司）/商业变现用户、有效应用创建用户等指标，用于衡量平台上的真实产出。前者关注的是，有多少用户真正将AI应用开发转化为生产工具甚至商业机会；后者关注的是，有多少用户真正完成了可使用应用的创建。 沙利文调研显示，OPC及商业变现用户已经占整体受访用户的44.2%，与其他用户比例接近。这意味着，接近半数用户已经开始将AI原生无代码应用生成平台用于商业经营或价值转化。 从商业结果来看，AI应用开发平台正在逐渐形成从获客到变现的链路。69.8%的用户通过平台获得客户咨询，64.2%的用户获得潜在客户线索，56.6%的用户获得项目洽谈机会，已有41.5%的用户实现实际收入。 这说明，AI应用开发平台正在从个人创作工具，向商业生产工具演进。在这一趋势下，秒哒的用户规模和商业化表现也成为观察这一变化的重要样本。 数据层面，截至2026年7月，秒哒累计服务超过3500万用户，创造350万个具有商业价值的应用，每天近20万人使用秒哒生成的应用解决真实问题。近百万超级个体和OPC在秒哒上成长，最高变现金额达千万级。 比数据更有说服力的是具体的人。小吃摊老板用秒哒做出电子菜单，被中国新闻周刊报道；上海的宝妈凌晨4点完成还在vibe coding，她说那是第一次看见普通人的创造力自由；WAIC现场，5位平均年龄10岁的秒哒少年团成员发布了自主开发的AI应用。 从个人创业者到小微商家，再到少年开发者，秒哒上的案例正在覆盖不同群体。与此同时，AI面部美学分析、周易起名、测试类应用等实际变现的商业案例，也显示出衡量AI应用开发平台价值的标准，正在转向实际产出。 三、无代码AI应用开发平台的下一步，比的是基础设施 当AI应用开发逐渐走向交付，平台竞争的重心也慢慢转向支撑应用持续创建、部署和运行的底层能力。这一变化推动AI应用开发平台从单纯的生成工具，进一步向软件生产基础设施演进。 这一变化所需要的，是一套覆盖算力、云服务、模型和应用运行环境的完整技术体系。与传统代码生成工具不同，AI应用开发平台需要同时处理需求理解、任务规划、代码生成等多个环节，一次完整的应用生成任务往往需要多个Agent协同完成，也需要底层算力、云基础设施和模型能力共同支撑。 百度内部将秒哒背后的技术体系总结为“芯-云-模-体”全栈AI能力。从底层算力到上层应用，每一层都承担着应用交付过程中的关键环节。 在算力层面，多智能体架构意味着平台需要同时调度多个模型完成推理、规划、编码、测试等不同任务，因此底层算力不仅需要支持模型调用，更需要具备多模型并发和持续迭代能力。 昆仑芯已完成对文心、DeepSeek、GLM、MiniMax等主流国产模型的适配，为秒哒多模型调度提供统一算力底座。同时，昆仑芯也为秒哒自研场景模型提供从训练到推理的算力支持。 秒哒基于真实应用生成数据持续训练专属代码模型和场景模型，在自研模型与开源模型协同驱动下，能够进一步提升应用生成效果和运行效率。 在云和运行环境方面，百度智能云为秒哒提供托管、部署、安全和运行能力，支撑应用从生成到上线后的稳定运行。依托百度智能云，秒哒形成了覆盖应用生成、托管、部署、运行和安全防护的一体化云底座。 模型层面，文心大模型及多模型能力负责需求理解、代码生成和智能编排。秒哒能基于真实应用生成数据持续训练自研模型，进一步提升生成效果并优化使用成本。 在应用层，秒哒承担的是连接模型能力与用户需求的角色。它通过编程Agent和多智能体架构，将模型调用、上下文管理、沙箱执行、质量评估以及部署发布等环节串联起来，让用户无需关注底层开发流程，就能完成从需求描述到应用交付的全过程。目前，秒哒已经支持Web、小程序、小游戏、H5和App等多种应用形态。 从2025年3月率先推出国内对话式应用开发平台，持续补齐全端开发、手机端App生成、多人协作以及面向企业场景的稳定运行能力，与此同时，依托百度在搜索分发、流量投放和广告经营方面的生态优势，秒哒帮助用户将生成的应用推向市场，打通从应用创建、用户获取到商业转化的完整链路。 秒哒正在尝试构建的，是一套面向AI应用生产的新型基础设施。 结语：AI应用开发平台，开始比拼真正交付产品的能力 如果说过去一年，AI应用开发平台解决的是“让更多人能够参与应用开发”，那么接下来行业需要回答的问题，则是“如何让更多应用真正跑起来”。 随着“生成应用”逐渐成为基础能力，AI应用开发平台的竞争重点也正在发生变化。沙利文此次将商业变现用户、有效应用创建用户等指标纳入评价体系，不再只关注平台规模，而是进一步衡量应用是否真正被创建、使用并产生价值。 对于百度秒哒而言，市场份额、商业化用户和有效应用创建用户等指标的领先，反映的不仅是一款产品的市场表现，也体现出AI应用开发平台竞争逻辑的变化。 当应用生成门槛不断降低，未来真正稀缺的，将是帮助用户把想法转化为可使用、可持续运行产品的能力，而这，也将成为AI应用开发平台竞争的新分水岭。

机器人前瞻（公众号：robot_pro） 作者 | 刘俐杉 编辑 | 许丽思 机器人前瞻7月27日报道，今天，物理AI公司正奇未来宣布，8个月内已完成数亿元天使系列融资，核心资方为鼎晖VGC投资、线性资本等顶级财务投资机构，上汽集团恒旭资本、宁德时代系柏睿资本、比亚迪系正轩投资等一线车圈产业资本，以及高端消费产业资本周大福投资等。 据企查查公开信息显示，今年7月15日，正奇未来宣布完成数亿元天使轮融资，投资方为周大福战投。此前，该公司完成三轮天使轮融资，历史股东有恒旭资本、线性资本、鼎晖资本、正轩资本和柏睿资本。 正奇未来创立于2023年，该公司聚焦Door-to-Door（D2D）移动任务场景，以模型能力为核心技术，通过刚需产品进入真实场景，构建数据飞轮的物理AI公司。 该公司创始人吴书林曾在华为任职15年，历任产品与业务负责人，曾将业务从零带到百亿规模。2020年，他加入百度担任智能驾驶事业群副总裁，同样在极短时间内推动业务实现数百倍增长。 ▲ 正奇未来创始人吴书林（图源：百度） 在产品方面，正奇未来推出首款产品Quorra X5。 设计上，QuorraX5以钻石切割棱线与楔形姿态塑造力量感外骨骼，弱化标签化印象，适配全人群日常使用。座舱采用亲肤材质、人体工学设计与低饱和度配色，构建“科技+自然”的舒适座舱空间。 ▲ QuorraX5（图源：正奇未来） QuorraX5支持远程控制、智能巡航与自主跟随三种模式，用户可通过手机操控车辆启停与转向，巡航状态下车辆可自动直行并避障，跟随模式无需推行即可自动跟随用户行进。 同时，该产品搭载激光雷达矩阵与多视觉传感器，可实现多方位实时路况扫描，毫秒级响应突发风险并主动减速或刹停。 QuorraX5搭载品牌自主研发的DDAS端到端闭环智能驾驶系统，搭配智能驾驶辅助算法，可在室内外混合场景、动态人流及复杂路况下，实现环境感知、意图理解与动态安全接管，提供门到门全链路智能出行支持。 AEIS自主进化交互系统可深度学习用户使用习惯，支持OTA持续迭代升级，让设备从被动响应逐步升级为主动服务。 据悉，该产品已获得海外十多个国家和地区的商业订单，并计划开展海外DTC业务，同时于年内布局天猫、京东旗舰店及国内多省市线下销售网络，直接面向全球消费者市场。