去年的广州车展上，仰望 U7 用「8 台电机」的狂野配置，向世界宣告了中国品牌冲击百万级轿车的野心。 但鲜少有人意识到，那场发布会真正埋下的伏笔，藏在王传福那句「全面电动化最难的技术在垂向控制」里。 直到今天，当 62.8 万元的仰望 U7 掀开云辇-Z 的最后一层面纱，人们才读懂这场技术革命的真正重量。 从「三向独立」到「全电底盘」 传统底盘技术的天花板，早已写在机械传动的物理规律里。过去百年间，工程师们用液压油缸和空气弹簧对抗颠簸，用差速器和传动轴分配动力。 但，再精密的机械结构，也逃不过毫秒级的延迟宿命。 比亚迪首席科学家廉玉波在今晚的发布会上举了一个例子：「当一辆车以 100km/h 的速度遭遇爆胎时，传统系统需要上百毫秒才能完成调整，而车早已滑出 1 米开外。」 机械的桎梏，让底盘控制始终被困在「拆东墙补西墙」的妥协里——直到云辇-Z 用四台悬浮电机，把整个悬架系统拽进电控的微观世界。 是的，仰望 U7 的「8 台电机」里只有 4 台是用于驱动，另外 4 台藏在了它的悬架之中。 这种颠覆的代价，藏在比亚迪坪山总部那间挤满博士的会议室里。 「最早进入汽车行业的时候，为了摸透工程机理，我们把市面上所有的汽车都拆解研究了一遍，」董事长王传福又在发布会上分享比亚迪的「工程师故事」，他说： （当时）我们有一台奔驰轿车，为了让我们的工程师没有顾虑地放心地拆，我率先用钥匙把车划了一圈。这辆车让我们这群年轻的工程师第一次认识到，一台顶级轿车的技术有多先进。我意识到，造车不仅仅是打造一款产品，更是对技术的深度整合。 为了将航母电磁弹射和磁悬浮列车的技术原理塞进轿车底盘，比亚迪的工程师们花了七年时间，挨个验证了三百多万种拓扑结构。最后，他们首创性地将 3D 霍尔传感器的技术运用到车辆垂向控制领域，通过检测磁场的变化来测量位移。 当传统悬架还在用毫米级精度感知路面时，云辇-Z 的探测精度已达 10 微米。10 微米是什么概念？一个红细胞的直径大约是 20 微米，一根头发大约是 100 微米；而在另一项指标——调节精度上，云辇-Z 给出的答案是 1 毫米。 强调精度的同时，云辇-Z 在响应速度上也有所突破。 「我们经常听到毫秒级的响应的说法，但响应快并不代表调节快，可能仅仅指的是感知环节的响应时间。目前市面上最快的全主动悬架完成一次完整的主动调节，至少需要 100 毫秒以上。」廉玉波说。 今天的云辇-Z 拒绝以偏概全，我们的全链路执行的时间，只有 5 毫秒。 这种速度，彻底改写了车身控制的游戏规则。当传统豪车还在依赖「预瞄摄像头+提前计算」的缓兵之计时，仰望 U7 的云辇-Z 已经进化出类似人类神经反射的本能。 ▲仰望 U7 的「极限通过」功能，结合预瞄迅速避障 一般来说，车辆以 30km/h 碾过减速带，需要 60 毫秒的时间，在大雪天气等预瞄能力受限的场景下，传统主动悬架在这段时间里只能笨拙地调节 0.5 次；而云辇-Z 即便不依靠预瞄，仅通过来前轮来感知路面信息，也依旧能够瞬间完成 12 次精准调节。 听起来可能有些夸张，不妨直接看一段演示视频。 当工程师开着 U7 攀爬连续台阶时，四个车轮像智能机械腿般此起彼落，硬是把五米长的轿跑变成了能跳「机械舞」的钢铁蜘蛛。 但比炫技更重要的是，云辇-Z 捅破了垂向控制领域那层百年窗户纸，当横向、纵向、垂向控制全部进入电域，车辆动态性能的边界彻底被重新定义。 在弯中，云辇-Z 能够通过 -2° 的主动侧倾抵消过弯的惯性；在侧碰即将到来是，通过毫秒级的高度调节转移碰撞受力点；在行驶时，通过能量回收将每次颠簸转化为续航里程…… 这些过去分散在航空航天、精密机床领域的技术孤岛，终于在一台轿车上汇成整片大陆。 「安全没有中间值，只有 0 和 1。」王传福在台上说出这句话时，背后是 U7 以 95.78km/h 刷新麋鹿测试纪录的数据。或许连奔驰的工程师都没想到，二十多年前那台被王传福亲手划伤的 S 级轿车，会以这种方式完成技术轮回。 仰望 U7 所体现的，是比亚迪对技术的绝对掌控 当云辇-Z 在垂向维度撕开技术缺口时，易四方系统也在横向和纵向上演着一场「进化」。 易四方那四台轮边电机的「暴力」早已不是秘密——1300 马力、2.9 秒破百，极速 270km/h，这些数据在新能源时代或许称不上惊世骇俗，但实际上，四台轮边电机不再是单纯的速度机器，而是化身为矢量控制的神经元—— 当传统车企还在用差速器分配扭矩时，易四方在用电动化重构整车控制，实现了每秒 1000 次的扭矩微调。 凭借这套系统，车长超过 5.2 米的 U7 能够在麋鹿测试中达成 95.78km/h 的成绩；在窄巷中横移脱困，像螃蟹一样横向泊入极限车位。工程师们给这项功能起了个科幻味十足的名字：「平行横移」。 在发布会演示中，U7 巧妙地交替以前轮和后轮为圆心，作定轮旋转，在前后夹击的障碍物中找到了一条出路。 与此同时，精细的扭矩矢量控制也为 U7 带来了极佳的行驶稳定性，即便是面对「美式截停」般的冲撞和时速 160km/h 下的突然爆胎，U7 也能瞬间稳住车身。 四台轮边电机能做的，绝不仅是原地掉头这么简单。 除了易四方，仰望 U7 PHEV 版的前舱内，一场更加隐秘的颠覆正在上演。 「欧洲汽车能做的，我们一定可以！」比亚迪新技术院院长杨冬生在提到水平对置发动机的研发时，台下掌声雷动。 为了在 U7 的前舱里塞进这台中国首款自研水平对置引擎，比亚迪的工程师与物理定律较劲了三年—— 他们用五联泵和十条润滑通道攻克了水平气缸的供油难题，将发动机高度压缩至 420 毫米，远低于直列四缸的 700 毫米，甚至比保时捷 911 的同排量引擎还要低 125 毫米。 据杨冬生介绍，比亚迪这台水平对置发动机做到了 180kW（241 马力）的功率，扭矩做到了 380N·m。除了动力性能，静谧性也是豪华轿车的另一个追求水平。对置发动机的结构，天然具备了平衡性的优势，U7 PHEV 版在行驶时和纯电的噪声差仅有 1 分贝。 作为比亚迪集团的第一台水平对置发动机，其可靠性自然是不容忽视的。 杨冬生表示，这台水平对置发动机经过了 8000 小时的全速全负荷的台架耐久和 12000 次的冷热冲击，「最严苛的工况下，排气管都是烧红的，发动机仍然能够稳定工作」。同时，整车验证里程也累计超过了 200 万公里。 「这是中国汽车第一次研究水平对置发动机，在全世界也屈指可数。」王传福说。或许连费迪南德·保时捷都想不到，他引以为傲的水平对置技术，会在电动化时代被中国人改写成「插混动力」的注脚。 这种深度自研的代价，是比亚迪 2024 年 542 亿元的研发投入，同比增长 36%，远超其当年 402.5 亿元的净利润。当传统车企用「联合开发」分摊风险时，比亚迪的做法是将技术风险内部化。 比亚迪的市场策略更显技术底气。当 U7 以 62.8 万元的价格将 L3 冗余、全主动悬架、四电机驱动变为标配，它颠覆的不是某个竞品，而是整个豪华车市场的定价逻辑。 从 1997 年拆解奔驰 S 级，到 2024 年用云辇-Z 砸向行业，比亚迪的路径证明：高端化不是配置的军备竞赛，而是底层技术的绝对掌控。

IT之家 3月27日消息，ChatGPT新的AI图像生成器上线仅一天，社交媒体上就已经充斥着吉卜力工作室风格的人工智能生成的梗图。吉卜力工作室是深受喜爱的日本动画工作室，曾制作过《龙猫》和《千与千寻》等热门电影。 在过去24小时内，网络上出现了众多吉卜力风格的AI创作的图像，包括埃隆・马斯克、《指环王》以及唐纳德・特朗普的形象。OpenAI首席执行官山姆・奥尔特曼甚至也将自己的新头像换成了可能是通过GPT-4o原生图像生成器制作的吉卜力风格图像。用户可以通过上传现有图片至ChatGPT，并要求聊天机器人以新的风格重新创作。 这重新点燃了围绕生成式AI模型开发者面临的几起诉讼的核心问题：如果这些公司使用版权作品进行训练，是否构成侵犯版权？ 根据Neal&McDevitt律师事务所的知识产权律师埃文・布朗的说法，像 GPT-4o 原生图像生成器这样的产品如今处于法律灰色地带。布朗表示，风格本身并未明确受到版权保护，这意味着OpenAI仅通过生成类似吉卜力电影风格的图像似乎并未违反法律。然而，布朗也指出，OpenAI可能是通过让其模型学习吉卜力电影的数百万帧画面才实现了这种相似性。即便如此，目前仍有多个法院正在裁定，使用版权作品训练AI模型是否属于合理使用保护范围。 “我认为这又回到了我们过去几年一直在思考的问题，”布朗在接受采访时表示，“在未经许可的情况下，通过抓取网络信息并将其复制到数据库中用于训练AI模型，会带来什么样的版权侵权影响？” IT之家注意到，《纽约时报》及几家出版商目前正在对OpenAI提起诉讼，指控该公司未经适当署名或支付费用就使用版权作品训练其AI模型。其他领先的AI公司，包括Meta和AI图像生成初创公司Midjourney，也面临着类似的诉讼。 OpenAI在向TechCrunch发布的一份声明中表示，虽然ChatGPT拒绝复制“在世个人艺术家的风格”，但允许复制“更广泛的工作室风格”。当然，值得注意的是，有些在世的艺术家被认为是其工作室独特风格的开创者，例如吉卜力工作室的联合创始人宫崎骏。 目前，OpenAI和谷歌的新图像功能在AI模型生成能力上取得了显著进步，这似乎推动了使用量的激增。由于需求过高，OpenAI在周三推迟了其新图像工具对免费用户的推广。这或许是这些公司目前最关注的事情，但它们的合法性仍需等待法院的裁决。

IT之家 3月27日消息，在2025华为中国合作伙伴大会期间，华为ModelEngine AI全流程工具链向全球开发者开源发布。 ModelEngine开源版本围绕数据使能、模型使能、应用使能打造AI全流程工具链，致力于解决AI行业化落地时遇到的数据工程耗时长、模型训练和应用落地难的关键问题，缩短通用大模型基于行业私域数据训练成行业大模型，并开发成AI应用的整体周期，加速行业AI落地。 ModelEngine开源版本内置数据处理算子，完整的模型管理流程，面向应用提供低代码编排、RAG框架、自定义插件能力。 数据使能：用于文本、图像、文档等各类型数据归集并处理的工具链，提供数据清洗、数据评估、QA对生成、知识生成等关键能力，为大模型训练和RAG应用提供语料和知识。 模型使能：用于模型部署、训练、微调和推理的工具链，一键式操作，提升模型训推效率。 应用使能：为AI应用提供一站式开发、调试和发布的工具链，帮助高效构建AI应用、快速验证应用效果。 ModelEngine开源代码已托管在多个平台，IT之家附开源链接： gitcode：https://gitcode.com/ModelEngine gitee：https://gitee.com/openeuler/modelengine github：https://github.com/ModelEngine-Group

在春晚上跳秧歌的宇树机器人不会想到， 仅仅过了一个多月， 自己就已经在“节目效果”上落后了。 击败它的，是一台来自深圳的“众擎机器人”——丝滑流畅的斧头帮舞蹈过于完美，以至于让很多质疑中国科技发展水平的人表示这肯定是CG合成或者AI生成。 他们不得不面对这样的一个艰难的选择：要么承认中国机器人技术先进，要么承认中国AI技术先进，要么承认中国CG制作先进。 后来为了应对这些质疑，众擎专门拿出了第三视角的录像画面和训练花絮。结果却更令人感到惊艳——众擎的这款机器人对舞蹈动作的学习，似乎并不是依靠手动输入的程序指令，而是像人类一样，一边看着舞蹈老师的示范，一边自己模仿。 这是什么？ 这就是“端到端”啊！ 今天能跟着舞蹈老师学跳舞， 明天就能跟着工人师傅学着打螺丝， 后天就能跟着特种兵学战术动作。 这背后的想象空间，哎呀，过瘾呐！过瘾！ 实际上，从2024年底开始，中国的机器人企业便开始了密集的新款机器人产品的宣发——云深处的轮足机器狗可以在崎岖的南方山地中随意穿梭，“华为天才少年”彭志晖的智元机器人已经开始在进行家务劳动训练。 这么一看，宇树机器人单纯的扭秧歌，确实在节目效果上就落后太多了。 不过，人家宇树也没闲着，你们爱怎么跳舞就怎么跳舞，人家一个机器人侧空翻视频，就又一次证明了自己的实力——这动作对于机器人的动作算法、机械性能、平衡能力的要求是相当高的。 虽然2025年到现在才过去了不到三个月，但再往后的九个月时间里，关于机器人的新闻一定不会少。 更细思极恐的是：这一切，其实都已经被计划好了——早在2021年12月的《“十四五”机器人产业发展规划》里就已经提出了“到2025年，我国要成为全球机器人技术创新策源地”，在2023年工信部的《人形机器人创新发展指导意见》中，也提出“到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑”“小脑”“肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。” 只能说，出来混，说要搞出来，那就要搞出来。非如此，就显不出咱们的手段。 今天，我们就来彻底聊聊中国的人形机器人产业。 人形机器人的价值有多大？ 人形机器人的地位，浓缩成一句话就是：这是一个官方认证的“颠覆性产品”。 不要低估了“颠覆性产品”这个词，虽然最近这几年，“颠覆性产品”这个词已经被很多企业给玩儿坏了，搞得随便什么一个产品的发布会都要说几声“颠覆”、道几句“炸裂”，好像不用这些大词就不足以表达产品的先进一样。 但是，在严谨且克制的官方话语体系中，“颠覆性产品”这个词的含金量并没有打丝毫折扣——在2023年的那份，《人形机器人创新发展指导意见》中工信部一共列出了四类“颠覆性产品”—— 前三个分别是电脑、智能手机、新能源汽车，第四个就是人形机器人。 官方口径里的“颠覆性产品”，那就一定是颠覆性的产品。因为想达到工信部的“颠覆性产品”标准，要求是相当高的，从电脑、智能手机、新能源汽车的发展历程来看，它们无一例外都满足以下三条标准： 这款产品，必须能深刻地改变整个中国社会。 这款产品，必须能拉动万亿人民币的市场。 这款产品，必须能培养出至少五家千亿元市值的头部大厂。 言下之意就是：这款产品的普及程度一定极高、销量一定极为巨大，高到社会上大多数人都会用到，否则谈不上深刻改变整个社会。而超高的销量，也就意味着背后有漫长的产业链，不仅是几个龙头集成商的事儿，更是背后成百上千家供应商的事业。 回想一下电脑、智能手机、新能源汽车这些年带来的变化，我们就能感受到工信部所说“颠覆性产品”的含金量——人形机器人是一个能培育出像华为、小米、比亚迪这样的超级大厂的赛道，是一个能让现在本就如日中天的大厂们更上一个台阶的赛道，是一个能够养活包括软件、硬件、应用在内各种配套产业的赛道 也只有这样的赛道，才配得上“科技竞争新高地、未来产业新赛道、经济发展新引擎”的描述。 为什么一定要做成人形？ 那么，人形机器人凭什么能有这么大能量呢？ 凭什么可以被安上如此高的价值呢？ 很简单，因为“人形”。 “人形”并不是一个简单的外观问题，背后的含义那是相当深刻。 “人形”的真正含义是： 不论在工业生产场景还是在日常生活场景，都能提供超强的通用性。 以工业生产场景为例，人形机器人几乎是实现“智能制造”“柔性制造”的必要条件。 众所周知，人是最精密的机器，因为人的行动是“三维”的。 假设你现在有一个生产筷子的工厂，生产工序的最后一步就是把十根筷子塞进一个圆筒里并拧上盖子。 如果是人工操作，那么这道工序就非常容易——点出来十根筷子、一把抓起、在桌面上怼一下对齐、塞进圆筒、拧好盖子——这就是人工操作的优势，简单直白、清楚明确，干就完了。 这种简单到极致、高效到极致的操作，就是人类三维动作的优势。 不过，虽然人类的动作兼具了简洁和高效，但人类实在太脆弱了——“整理筷子”这个动作，做一次两次不算个事儿，那如果要做1000次2000次呢，要是每天连续不停做好几个小时呢？人类的小胳膊小腿儿，还能扛住吗？ 这个时候，就要选择“自动化流水线”了。 自动化流水线的优势很好理解。它是机器，可以24小时不间断运行，不知疲倦，而且速度比人类快得多。但劣势则在于，它是“二维”的—— 一个人类可以轻松完成的动作，机器想做到往往需要拆分为多个步骤。 还是以“整理筷子”为例，一个自动化流水线想完成这个在人类看来非常简单的动作可能需要如下流程： 用振动盘整理散乱的筷子， 用计数器点出十根筷子， 用夹具抓取10根筷子、同时将圆筒固定好， 筷子和圆筒对齐后，把筷子塞进圆筒里， 最后用伺服电机配合夹具拧紧盖子。 虽然一个动作拆成好几个步骤看上去不怎么优雅，但这样做的效率也可以很高。 只是，这种把“简单的事情变复杂”的行为却有一个相当大的弊端——自动化流水线是高度定制化的，整理筷子的流水线是没办法用在整理盘子上的，想用来生产新产品，很多时候就需要重新设计、建造生产线。 你工厂的SKU但凡多一点，牵连的生产线升级费用那就是一大笔钱。 而这种弊端，和“柔性制造”“智能制造”的大趋势完全矛盾。 说到底，传统的自动流水线，它还是“结构化”的——哪怕现在有不少企业生产的“柔性制造”能力很强，本质上也不过就是把好几套动作、好几种硬件融合在一起而已。 它可能真的学了不少姿势， 但其实身体并不灵活。 写到这里，我们就能知道“人形机器人”的价值了。因为人形，所以它的动作也是三维的、是不需要展开成为多个二维动作的——面对生产不同产品的任务，人形机器人只需要在软件层面改变动作方式即可，不需要像传统自动流水线那样完全另起炉灶。 相比起传统流水线，人形机器人是“非结构化”的。 理论上来说，只要算法、硬件足够强大，人形机器人就能做到和人一样的灵活——别看它现在没学几种姿势，但它身段足够灵活，以后总是能学会的。 那么，对于制造业企业来说这意味着什么呢？ 首先就是响应速度可以很快，可以非常快地适应市场需要。 其次就是极大程度降低改造和升级的成本。 传统自动流水线的建设流程是相当长的，非标自动化这个行业主打的就是一个卷，你得亲身去工厂和工厂老板谈，知道人家到底想要的是什么，然后展开设计、建造、调试，后期还有维护和修理在等着你......总之整个周期可以说是相当长，也相当死板。 而且传统自动流水线的设计往往也都是“一次性”的，很多流水线在设计的时候没有什么模块化的概念，遇到升级改造就得推翻重来，旧有设计不能重复使用，设计成本和出错的概率大大增加。 最终结果就是： 一旦市场有变，需要在产品上加点什么新功能、新部件，那原来设计好的东西很可能就废了。 以杭州某企业为例，2023年底的时候，这家企业曾经开发过一种AI摄像机。本来风平浪静的，结果正好迎头赶上了AI行业火爆，市场对AI算力的需求提高，产品的性能需要翻倍。但遗憾的是，这家企业的生产线依旧是传统的自动流水线，改造时间极为漫长，企业不得不推迟发布时间，被对手抢了先机，原本的市场份额丢了许多。 而如果是成熟的人形机器人，这种事情就很好处理——因为三维的人形机器人是没必要展开那么多二维动作的，改造生产线的必要性也就没有那么高。 甚至，对于人形机器人来说，生产流程改造什么的，很大程度上在软件层面上就可以解决——几个程序员就能搞定的事儿，没必要停机。 基于上述种种优势，我们有理由认为： 对于未来的制造业而言，人形机器人是不可缺少的一环。 奥迪一汽已经开始让人形机器人进厂了 人形机器人的成本，阻碍了推进 虽然人形机器人的前景远大，可眼前的问题简单却又难以跨越： 三个字，不赚钱。 说“不赚钱”其实有点不全面，现在靠人形机器人赚钱的路子倒也有，只是匹配不了这么高的价值——在当下这个阶段，出租机器人，让这些机器人去参加展览、演出、当吉祥物，远比让他们进工厂打螺丝赚得多——官方定价9.9万元的宇树G1机器人，在二手交易平台的租赁价格最高一度达到每天1.5万元，目前依旧稳定在8000元左右，并且供不应求。 某种程度上，这种“提供情绪价值”的吉祥物表演阶段也是机器人发展的必经之路了——1973年日本早稻田大学就已经开发出了全尺寸的人形机器人Wabot-1，本田也在1986年开始研发机器人的双足结构，后期更是推出了Asimo机器人。日本人虽然起了个大早，但最终也没有攻克成本问题——Asimo的租金每年高达2000万日元，提供情绪价值都太贵了，只能让本田自己放在展会上秀一下肌肉。 而后面波士顿动力的阿特拉斯、特斯拉的擎天柱也是一样，虽然技术上都有不小突破，但连大规模商用的边都摸不到 由此可见，成本降不下来，人形机器人就没有普及的可能。 对于人形机器人来说，其发展规律一定是先进厂打工，再到寻常百姓家里干活儿。原因很简单，1000万砸在工厂里很多时候也就是听个响，甚至不够建一条产线，但对消费者来说这就是天文数字。而且工业场景比起家里还是简单、单调太多了，短期内更适合还没有进化到完全体的人形机器人发挥作用。 只不过，以目前的情况来看，今天的机器人哪怕是进厂，成本也过于高昂了些。 一家工厂购买机器人，大概率是要求人形机器人的购买、折旧、维护等综合成本小于雇佣人类工人。但当下人形机器人的价格比起用工成本还是太高了——能上产线的机器人，价格在几十万到数百万，不把这个价格打下来，机器人进厂打工就只能存在于PPT上。 人形机器人这么高的成本是怎么来的？ 制造成本是一方面，但真正阻挡人形机器人进一步发展的，终究还是训练成本。 2013年波士顿动力的阿特拉斯就已经在机械性能上做到了相当高的程度，足以完成许多高难度动作。但在软件层上，阿特拉斯只能根据预先设定的“行为库”里的动作进行运动。 强如阿特拉斯，也只会那么几种姿势而已。 阻挡阿特拉斯更进一步的，表面上看是动作的灵活与丰富，本质上其实是数据和算法——人形机器人想要学会和人一样做事情，数据和算法是相当重要的。我们能看到的是机器人在前台的表演，看不到的是背后的数据和训练。 随便一个简单的动作，哪怕只是捡起一个东西，背后就需要采集上百条高质量的数据。如果想让机器人在工厂里发挥作用，那数据条数是千亿起步。 以特斯拉的Optimus（擎天柱）机器人训练为例——为了训练它，特斯拉专门聘请了几十位动作捕捉人员，要求他们每天都要走七个小时，以保证能给机器人喂足够多的数据。但这其实远远不够，因为如果想让机器人能在工厂里干活儿，训练数据的时长在百万小时，总成本五亿美元起步且不保证100%成功。 要注意，这还只是机器人厂商自己组织的训练，某种程度上只能说是“基础课”。而最终投入实用，不同工厂、不同岗位的行动自然也不同，机器人还得在补修“专业课”。而更进阶的“专业课”学费，那就要购买机器人的工厂来自己支付了。 不难想象，面对现阶段如此高昂的机器人训练成本，工厂们大概率是不愿意买单的。 毕竟，人形机器人的自动控制可比自动驾驶难太多了，不仅需要考虑水平面上的运动轨迹，还需要考虑三维空间里的物体运动。如果只是依靠人类的遥控和动作捕捉，根本就没办法提供足够的数据。 谷歌当初在一个厨房的场景里死磕了17个月，最后也就采集了13万条数据，机器人在这个熟悉的环境里表现得非常优秀，但只要换个环境，立刻就崩盘了——成功率从97%暴跌到了30%。 过少的数据，导致现在人形机器人的功能不能“泛化”，不能适应场景的切换。 所以，对于当前阶段人形机器人的发展来说，最急需解决的就是训练成本问题——如何找到一种高效的训练方法，使得人形机器人可以低成本、快速掌握岗位所需的诸多技能。 而这，恰好就撞到了各大企业的枪口上。 大厂们正在大力投入机器人 人形机器人的核心系统，大概可以分成“大脑”“小脑”“肢体”三部分，“大脑”负责的是让机器人理解指令、规划行动；“小脑”负责根据规划控制动作；“肢体”则是各种机械结构来具体执行动作。 或者，你也可以把大脑小脑统一归结为上半身，肢体运动什么的统一归结为下半身。 宇树、众擎这些新锐的机器人企业， 有一个算一个，其实研究的都是“下半身”。 而真正能让机器人发挥出强大威力的， 还得是“上半身”。 而不论是“大脑”“小脑”，其实最后归根结底，都还是要靠AI实现的——这恰恰就是中国科技企业的优势领域了。 实际上，中国的科技企业，从阿里、腾讯到京东、美团，从华为、小米到大疆、比亚迪、塞力斯......有一个算一个，都已经在布局人形机器人了，区别只在于具体以什么样的形式进行布局。 像阿里、百度、腾讯这些大公司，虽然都开始布局这个领域，但基本上没有自己动手造机器人的身体，而是更愿意掏钱投资相关企业，或者利用自己擅长的数据技术，专门研究机器人的"大脑"——也就是那些复杂的算法和模型。 说白了，这些互联网公司更看重的是机器人的"软件"部分，而不是"硬件"部分。他们觉得，与其费劲去造机器人的外壳和零件，不如专注于让机器人变得更聪明、更智能。这些互联网公司现在就开始布局，为未来做准备。不过，他们的做法更像是"幕后军师"，而不是"前线战士"。 不过，值得一提的是，当前互联网巨头们在人形机器人领域的目光主要还是聚焦于通用的大模型上。现在技术还不能让机器人像人类一样直接感知周围环境并自主做出决策和行动，它们更多是依赖外部设备来获取信息。 国内几大互联网公司，比如百度、阿里、腾讯，都推出了自己的多模态大模型，比如百度的“文心”、阿里的“通义”、腾讯的“混元”。这些模型虽然能处理多种类型的数据，但还做不到让机器人“活”起来，真正与环境互动。 不过，国内企业也在努力向“具身智能”方向发展，也就是让机器人拥有更接近人类的感知和行动能力。 以字节为例，字节跳动在机器人领域的探索从2020年就开始了，他们利用自己在互联网行业积累的数据优势，开发了各种大模型。2024年，字节还发布了GR-2具身大模型——GR-2具身大模型的亮点在于它像婴儿一样学习复杂任务。 预训练阶段，它“观看”了3800万个互联网视频和500亿个tokens，涵盖家庭、户外等场景，具备多任务学习和环境适应能力。微调阶段，通过机器人轨迹优化视频生成和动作预测，展现出强大的多任务学习能力，在100多个任务中平均成功率高达97.7%。 阿里通过“通义千问”大模型成功将AI技术应用于工业机器人，Qwen2系列模型开源后下载量超4000万，衍生模型达5万，并达成千万级商业订单。阿里积极投资AI大模型企业，覆盖月之暗面、MiniMax等头部项目。2024年5月，阿里通过“杭州灏月”增持人形机器人企业逐际动力，成为其第二大股东，强调技术落地与盈利性。 小米则不走寻常路，自主研发人形机器人。2022年推出首款全栈仿生机器人Cyber One，标志着小米进军人形机器人领域。 虽未量产，但Cyber One已逐步融入小米自有制造系统。2024年6月，小米机器人公司迁至亦庄工厂，Cyber One开始分阶段落地，向特斯拉那样的工业制造路线靠拢。 野心最大的，也许就是腾讯了。 别说这些互联网企业了，车企甚至都开始入局了。 2024年，车企纷纷进军人形机器人领域，广汽推出Go Mate，小鹏发布Iron，小米有Cyber One，奇瑞有Mornine，比亚迪有“尧舜禹”。就在这两天，靠着问界火起来的塞力斯也加入了战局，布局方式包括但不限于投资（如吉利）、自研（小鹏、小米、广汽）和合作开发（奇瑞）。 其实这也很好理解，车企在人形机器人领域具有天然优势，因其与自动驾驶技术相似，涉及“感知+决策+执行”。AI芯片、电机、传感器等技术可直接复用，自有工厂则为机器人落地提供了理想场景。跨界角逐已成必然趋势。 就在今天，3月26日，一汽奥迪宣布国产机器人开始进厂打工，vivo也官宣成立机器人实验室。 总而言之就是，人形机器人已经成功勾引到了中国几乎所有上台面的大型科技企业。 结尾：人形机器人 依旧是中美之间的竞赛 科技的发展，是有规律可循的。 这就像是游戏里的科技树，你必须点亮前置科技，才能点亮后面的科技。 人形机器人的前置科技是AI，AI的前置科技是互联网。 日本虽然是最先开始人形机器人探索的国家，但很遗憾，日本的人形机器人从始至终就没有和智能化沾边——因为日本人没有点亮互联网和AI的科技树，只能在机电领域死磕。 但中美两国则不同，互联网、AI都是中美两国的优势领域，所以人形机器人最终的竞争，也一定是中美两国企业之间的对轰。 美国那边有波士顿动力、有特斯拉、有FigureAI，我们这边有宇树、智元、众擎、优必选......实际上，全球150多家机器人企业，超过80家都在国内，剩下的70几家不用想，基本也在北美了。 今年往后的几个月，中美两国的人形机器人企业一定都会整出来各种狠活儿，因为融资规模摆在这，各路资本都已经开始投资人形机器人了。 在我看来，中国一定会率先在人形机器人上做出实质性的突破—— 原因无他，因为论起工业数据，论起工业场景，谁又能和世界第一工业国一较高下呢？

科技圈突然爆了个超级大瓜——谷歌安卓不再开源！ 这消息一传出，简直就像一颗重磅炸弹，直接在程序员群体里炸了锅，感觉整个天都要塌下来了！ 从另外一个角度上来看，华为鸿蒙或将从此一飞冲天。 历史总是惊人的相似：东鹏特饮的广告语是“累了困了喝东鹏特饮”，而红牛的广告语原本是“困了累了喝红牛”。 虽然两者在广告语上只有几个字的差异，但东鹏特饮是通过模仿红牛的广告语来快速打开市场。 东鹏特饮在2013年捡起了红牛放弃的这句广告语，并请来谢霆锋做代言人，取得了意想不到的营销效果，迅速提升了品牌知名度‌。 deepseek学着安卓开源，倒反天罡，现在安卓开始闭源。未来，谷歌或将为此付出难以想象的代价。 一起来看，当年开源的安卓是怎么攻城拔寨，影响全球。 今天或将成为历史关键性的转折点。 安卓曾借着开源一飞冲天 2007年，谷歌携手众多手机制造商、软件开发商等组建开放手持设备联盟，以 Apache 免费开源许可证的授权方式发布了Android的源代码 ，就此拉开了安卓开源的大幕。 这一开放举措，犹如在平静湖面投下巨石，激起千层浪。 开源的安卓就像一块肥沃的土壤，孕育出无数精彩。 大量第三方 ROM如雨后春笋般涌现，像曾经辉煌一时的CM（CyanogenMod），以其高度自定义的特性深受刷机爱好者喜爱。 LineageOS作为CM的继任者，也在持续为众多设备提供支持，让老机型重焕生机。 还有魔趣，陪伴无数用户度过那些追求个性系统的日子 。 这些第三方ROM，有的带来更流畅的使用体验，有的增添了丰富的个性化设置，极大地满足了不同用户的需求。 丰富的应用生态也是安卓开源的一大硕果。 在开源的激励下，全球开发者热情高涨，纷纷投身安卓应用开发。 无论是实用的办公软件、精彩的游戏，还是各种便捷生活的小工具，Google Play商店及其他应用市场中，各类应用琳琅满目，数量高达数百万计。 这些应用不仅满足了用户多样化的需求，还构建起庞大而繁荣的安卓应用生态体系，让安卓设备成为人们生活中不可或缺的一部分。 安卓开源的黄金岁月，全球受益 在安卓开源的黄金岁月里，它就像一座充满无限可能的创意乐园，为程序员们搭建起广阔的施展才华的舞台。 无数程序员在这里尽情挥洒汗水，追逐技术梦想，用代码创造出一个个令人惊叹的作品 。 就拿安卓上的开源相机应用OpenCamera来说，开发者们凭借着对摄影和技术的热爱，利用开源的安卓平台，不断优化算法，添加诸如手动对焦、曝光控制、RAW格式支持等专业功能。 这些功能不仅让普通用户能享受到更专业的拍摄体验，也为摄影爱好者提供了更多创作空间，使其在摄影类应用中脱颖而出，收获众多用户好评 。 还有Tasker这款强大的自动化任务应用，堪称程序员智慧的结晶。 它允许用户通过简单的设置，创建各种复杂的自动化任务，比如根据时间、位置、连接的Wi-Fi网络等条件自动执行操作。 从自动切换手机模式，到根据电池电量自动关闭不必要的应用，Tasker让安卓设备变得更加智能和个性化。 它的出现，极大地拓展了安卓系统的功能边界，展现出开源生态下程序员们对系统深度定制和创新应用的无限潜力 。 谷歌这一决策，值得玩味 如今，谷歌突然宣布不再开源安卓，这一转变可谓是相当激进。 据可靠消息，谷歌将不再维护目前AOSP的公开分支，逐渐关闭相关的支持性资源，并可能停止更新有法定开源义务（GPL 等协议的代码）外的组件的源代码 。 从未来某一节点开始，所有Android开发工作仅在谷歌的内部分支进行，外部分支可能不再公开甚至彻底关闭 。 AOSP的持续集成/交付（CI/CD）工具和环境也可能关闭，就连Android Gerrit（代码审查平台）也难以幸免 。 这一系列举措，无疑将Android的开发过程从开放透明转向了内部封闭。 从成本角度来看，维护AOSP需要投入巨大的资源。 AOSP在版本号、发布进度等维度上存在多条代码流水线和大量分支，再加上项目上下游代码以及多公司之间的协作，使得维护管理难度极高，计算资源和工时成本也随之水涨船高。 据相关数据显示，每年谷歌在 AOSP 维护上的投入高达数亿美元，这对任何一家企业来说，都是一笔不容小觑的开支。 随着市场竞争格局的变化，谷歌或许希望通过闭源来加强对 Android 生态系统的控制，进一步提升自身商业利益。 在当今移动互联网市场，数据和服务的价值愈发凸显。 通过闭源，谷歌能够更好地整合自家服务，如Google Play、Gmail、谷歌地图等，形成更加紧密的生态闭环，从而实现更高的广告收入和数据价值挖掘 。 以Google Play为例，闭源后谷歌可以对应用的审核和分发拥有更大话语权，确保只有符合其商业利益和政策要求的应用才能上架，这无疑为谷歌带来更多商业机会 ，但也只是小利。 墨守成规的程序员，或将无路可退 这一闭源消息，对于广大程序员来说，无疑是一场可怕的 “寒冬”，带来的影响极其深远。 从开发角度看，闭源让程序员在开发过程中受到诸多限制。 以往，基于开源的安卓，程序员能够自由获取源代码，深入了解系统底层逻辑，根据不同需求灵活定制和优化应用 。 就像在开发一款电商应用时，程序员可以参考安卓开源代码，对界面交互、数据加载等功能进行深度优化，以提升用户购物体验。 可如今闭源后，这些操作变得困难重重，许多核心代码无法访问，开发只能在谷歌限定的框架内进行，极大束缚了开发的灵活性和自主性，增加了开发难度和成本 。 创新空间也因闭源大幅缩水。 开源时代，程序员可以在安卓系统基础上大胆创新，开发出各种独特的应用和功能。 像一些具有创新性的手势操作应用，通过利用安卓开源特性，打破传统交互模式，为用户带来全新操作体验 。 但闭源之后，创新的土壤被破坏，没有了开源代码的支撑，程序员提出的创新想法难以实现，整个安卓生态系统的创新活力也随之被抑制。 学习资源的减少同样令人头疼。 对于很多程序员，尤其是初入行业的新手来说，安卓开源代码是绝佳的学习资料。 他们可以通过阅读、分析和修改这些代码，学习到先进的编程思想、设计模式和开发技巧 。 比如在学习安卓开发时，新手可以参考开源代码，了解如何实现多线程并发、内存管理等复杂功能。 而现在，闭源使得这些宝贵的学习资源逐渐消失，新手程序员的成长之路变得更加崎岖，整个行业的人才培养也受到阻碍 。 不少程序员在社交平台上表达了自己的担忧和无奈。 有程序员感慨：“安卓闭源，感觉像是失去了一片技术的自由天空，以后的开发该何去何从？” 还有人表示：“原本打算基于安卓开源做一些创新性项目，现在计划全泡汤了，太让人沮丧。” 安卓闭源这一事件，无疑给程序员群体带来巨大冲击，让整个行业格局发生深刻变化。 但我们也要清楚认识到，技术的发展本就充满不确定性，每一次变革既是挑战，也是机遇。

IT之家 3月27日消息，博鳌亚洲论坛2025年年会于3月25日正式开幕，会上有一位身高1.7米、体重70公斤的人形机器人讲解员担任迎宾和互动讲解。 据武汉东湖新技术开发区管理委员会，这款机器人由湖北企业光谷东智打造，其核心优势在于具身智能，也就是既能做复杂动作又能像人一样思考。 IT之家注：中国光谷即武汉东湖新技术开发区简称东湖高新区，简称光谷，于1988年创建成立，是中国首批国家级高新区。 公司总经理周林表示，他们已经接到了越来越多的人形机器人订单，计划5月正式召开产品发布会。据称，公司目前有1.3万多平方米的生产线正在武汉光谷筑芯产业园抓紧建设，计划今年生产300台人形机器人，未来年产量有望达千台。 接下来，应市场需求，光谷东智人形机器人将陆续应用于医疗和政务场景。周林说：“我们不止于自主研发，还希望与光谷企业共同推动人形机器人产业发展。例如，光谷有很多传感器企业，我们将考虑与本地传感器企业合作，使人形机器人核心零部件实现‘光谷造’。”

腾讯元宝打定了抱紧DeepSeek大腿不松手的主意。 就在3月26日，元宝迎来重大更新，再次赶在第一时间接入DeepSeek V3的“小版本更新”版本V3-3024，与此同时，元宝还同步接入了自研的混元T1正式版。 对DeepSeek的紧紧跟进，是因为元宝正在切切实实享受到这一策略带来的好处。在今年年初的民企座谈会上，马化腾和梁文锋做了回“同桌”，并排而坐。在那4天之前，2月13日，腾讯元宝宣布接入DeepSeek。 没有人想到，腾讯此举让元宝像坐上火箭，扶摇直上三千里，一度登上苹果应用商店中国区免费榜榜首。前不久的财报会上，腾讯总裁刘炽平透露元宝的日活激增超过20倍。 自此之后，“自研+开源”的融合模式成为腾讯最新的AI策略，即通过与自身丰富产品生态的融合，也通过不同模型之间的协同互补，达成用户侧的体验提升。 另一方面，从这次V3更新和混元T1正式版的上线，能看出来另一种“融合”的趋势，那就是推理模型和通用模型的互相靠近。 未来究竟是属于通用模型的，还是推理模型的，亦或是其他黑马？这也许根本就是一个伪命题。 当你有轮子的时候，不必两条腿走路。 DeepSeek将在掀起全球“推理热”之后，再度掀起“融合”热吗？ 01 勤奋的元宝 不得不说，元宝跟得太紧了。 DeepSeek在3月24日晚上突然上新V3的“小版本更新“，也就是V3-0324。 到了3月26日，元宝就已经接入了V3-0324，并且还同步接入了腾讯自研的混元T1。一个非推理模型，一个推理模型；一个外部模型，一个自研模型。元宝算是把组合玩明白了。 V3这次的更新说是“小版本更新”，悄无声息地突然在开源平台Hugging Face上线，其实是来了个大的，升级幅度并不小。朋友说“随便吃点”，你以为是速冻饺子，其实端上来个毛血旺。 根据DeepSeek的官方技术报告，V3-0324在数学、百科知识、代码任务上表现都优于前代，尤其是在数学和代码类评测集上得分超过OpenAI的GPT-4.5和Anthropic的Claude-Sonnet-3.7。 最有意思的是，V3-0324虽然不是推理模型，但是有R1的味道。官方技术报告里点出的四大亮点“推理能力”“前端开发能力”“中文协作能力”“中文搜索”都落在了R1的优势范围内。 在实际测试中，V3-0324也比旧版本更倾向于输出更多文本。比如测试一个简单的指令“写一篇你自己的散文”，V3给出的有科技浪漫感的文本可以说是“很R1”了。 DeepSeek也在报告中透露，V3-0324和之前的V3使用的base模型相通，改进了后训练方法，并借鉴了R1推理模型训练过程中的强化学习技术。 从前推理模型和非推理模型在使用时，用户很明显的一个取舍是，非推理模型响应快，但精细和准确度上弱一些，推理模型则往往“思考”得更深入，还会给出详细的思维链，返回的结果更精确详细，但响应速度上比较慢。 但DeepSeek似乎正在往“中间”走。 腾讯新推出的混元T1模型也有这样的特点。元宝在26日同步接入了DeepSeek的V3-0324和自研的混元T1。 T1是推理模型，但是响应速度更快。 这是因为在架构上，混元T1就舍弃了全Transformer，而是沿用混元Turbo S的模型架构，采用Hybrid-Mamba-Transformer。 Transformer架构擅长捕捉复杂上下文，而Mamba特长在高效处理长序列。两相结合，模型在快与慢之间寻找平衡。 我们用经典的“鸡兔同笼”题分别向DeepSeek R1和混元T1提问，在关闭“联网搜索”的情况下，二者最终给出的答案无误，R1思考用时28秒，T1仅用14秒。 在MMLU-pro、CEval、AIME、Zebra Logic等中英文知识、竞赛级数学，以及逻辑推理公开基准测试中，混元T1的得分比肩DeepSeek R1和OpenAI的o1（均为推理模型）。 值得注意的是，混元T1每百万tokens 输出价格4元，这是DeepSeek R1标准时段输出价格的四分之一，与其优惠时段价格持平。 这样看来，腾讯不仅是在元宝接入模型的速度上看跟得紧，从模型的路线和价格上也是。 比亚迪对“高阶智驾”进行了重新定义。 02 追随策略的胜利 来得早不如来得巧妙，短短一个月时间，元宝支棱起来了。 3月19日，腾讯总裁刘炽平在2024年年报电话会上提到了元宝的表现，2月到3月日活激增超过20倍，成为中国第三高的AI原生移动应用程序。 腾讯元宝去年5月30日发布，初期定位是集成腾讯混元大模型的智能助手，但是反响平平。1月DeepSeek的R1模型全球大火，次月腾讯就宣布将DeepSeek-R1满血版接入元宝，由此元宝也迎来了转折点。 在那之后，元宝高强度“日更”，35天里版本更新30次。用户也不断涌入，元宝一度登顶苹果中国区应用商店免费榜，超越DeepSeek。 不仅是元宝，腾讯在AI领域的发力突然按下加速键。其旗下核心应用如微信、QQ浏览器、QQ音乐、ima、腾讯文档等，都接入了DeepSeek模型，并同步支持自研混元大模型。 “自研+开源”的多模型策略还将继续。腾讯方面表示，腾讯元宝将继续坚持“双模”。投入继续加大，近半个月就投入近3个亿。在前不久的财报会上，刘炽平透露：“我们计划在2025年进一步加大资本支出，预计资本支出将占收入的十几个百分点。” 这又是一次“追随策略”的胜利（至少是阶段性的胜利）。 紧盯市场走向，快速跟进与创新结合，实现后发优势，这是腾讯擅长的。从腾讯“起家”的QICQ，到如今的元宝都是如此。 腾讯曾经饱受“抄袭”“模仿”的质疑。马化腾早在2010年就称“模仿也是一种尝新”，在2018年面对记者提问时，他的回答更加完整：“有时候为了创新而创新，反而会让创新动作变形。很多创新往往是自下而上的，总是在不经意的边缘地方出现。如果企业完全自上而下，给创新定好方向，这样往往没有活力，很僵化。”从与DeepSeek合作，与自研模型并行，并与内部应用融合来看，创新可以是自下而上的，也可以是从外向内的。 在AI的牌桌上，巨头要考虑的不仅仅是如何造出更好的模型，而是怎样发挥自身积累的产品优势，以及怎样让对AI的投入和自身战略相结合。 在接入DeepSeek之前，腾讯在整个2024年也已经广泛部署AI，并且从中“尝到了甜头”。腾讯内部已经有超过700个业务场景接入混元大模型与加入开源大模型。全年资本开支767亿元，同比增长221%，收入同比增长11%。其中腾讯会议收入增长40%，AI功能月活增长到1500万。而企业微信收入同比翻倍。 与其说腾讯突然“激进”了，不如说轮子落进了合适的车辙，加速是势在必行。 03 融合的风 马化腾在产品层面紧跟梁文锋，整个大模型行业也在跟着梁文锋而动。 毋庸置疑的是，DeepSeek R1从今年初开始掀起了全球“推理模型热”。AI模型求“大”不再是公认唯一可行的路径，再经过DeepSeek对工具的不断开源，更让人们有意识追求“效率”的魅力。 OpenAI o3 mini、谷歌的Gemini Flash Thinking；国内月之暗面的Kimi 1.5，科大讯飞 X1，阿里Qwen 2.5-Math-PRM…… 这次DeepSeek对通用模型的更新，则显示出了“融合”的趋势。V3-3024融入了R1的强化学习推理优化方法，同时保留了通用模型的高效执行特性，是突破通用模型“平庸困境”的一种尝试。 腾讯的混元T1正式版也有异曲同工之妙，从架构层面融合，使得其作为推理模型反应速度显著提升，与此同时能更好地处理上下文。DeepSeek尝试让通用模型向推理模型的方向走了走，腾讯则让推理模型向通用模型的方向走了走，两端都在向中间靠拢。 模型生产商兼顾几种路径，导致产品线冗杂的问题已经有所显现。 此前OpenAI CEO山姆·奥特曼（Sam Altman）在谈及GPT-5的计划时就曾经透露，模型和产品功能太复杂，未来OpenAI将将其统一，o3模型不再单独发布，GPT-4.5也将是OpenAI最后一个非链式思维模型。 Anthropic抢先OpenAI一步，试图给出解决方法。在2月底发布了“全球首个混合模型”Claude 3.7 Sonnet。即在单一架构上整合实时应答（Fast Thinking）和深度思考（Slow Thinking）。不让用户去在不同的模型间进行切换，而是模型自行判断当前问题是否需要深度思考。 也许接下来的问题是融合的方式选择：是通过AI自动调配来实现“融合”（实际上是将不同模型藏在后台），还是在模型层面做融合（就像V3-3024和腾讯混元T1正式版的做法）。 所谓的“两条腿走路”，是并行开发分离的通用模型或者推理模型。那么如今的融合趋势，就是将两条腿变成了一个轮子，迈左脚还是右脚，别去操心了。

快科技2月24日消息，近日，北京大学电子学院研究员透露，其团队创造性地制备出了迄今为止尺寸最小、功耗最低的铁电晶体管，相关研究成果已在线发表于《科学·进展》上，该成果有望为AI芯片算力和能效的提升提供核心器件支撑。 据介绍，当前AI算力普遍面临“内存墙”问题。在计算过程中，数据的存储与运算处于不同区域，“隔墙”调用数据的方式严重制约了AI芯片性能的提升。 与传统半导体逻辑晶体管不同，铁电晶体管（FeFET）同时具备存储和计算能力。其“存算一体”的特性更符合AI芯片的进化方向，因此被业内视为神经形态计算方面最具潜力的新型基础器件。 尤为值得关注的是，该团队通过纳米栅极结构设计，巧妙攻克了铁电材料“改变极化状态”时需要高电压、高能耗这一难题。 具体而言，他们将铁电晶体管的物理栅长缩减到了极限的1纳米，这一精度达到了原子尺度。如此一来，铁电层内部能够形成高强度电场，仅需极少外部能量（0.6V电压）的激发，就能轻松实现铁电极化的翻转。 这一技术突破打破了传统铁电晶体管面临的物理限制，让能耗相较于国际最好水平降低了一个数量级。 据了解，这种具有超低工作电压和极低能耗特性的纳米栅铁电晶体管，不仅能为构建高能效数据中心提供核心器件方案，也为发展下一代高算力人工智能芯片奠定了关键技术基础。

2024年9月的云栖大会上，一场围绕“人形机器人的‘图灵时刻’”的圆桌论坛中，宇树科技创始人王兴兴旁边，紧挨着的就是逐际动力的创始人张巍。半年后，两人各自迎来了人生的又一重要节点。 宇树科技的人形机器人H1登上蛇年春晚完成舞蹈首秀，逐际动力也几乎同时完成了A+轮融资，半年累计完成5亿元A轮系列融资。投资人将更多目光转向了具身智能赛道。 作为学术派创业的典型代表，张巍一直从事机器人与自动化相关的研究。他将具身智能视为当下最火的一条赛道，尽管它目前仍面临很多问题和质疑。 2019年，张巍加入南方科技大学成为一名长聘教授，在此之前，他在美国俄亥俄州立大学担任终身教授，有着16年的海外留学和工作经历。回国后的张巍，依托南科大平台，和深圳本土企业以及一些知名高校，开展一系列关于足式机器人的产学研项目，逐际动力就是在这个背景下所孵化出来的一家企业。 图源：逐际动力官网 成为“具身智能领域的英伟达”，这是张巍构想的创业蓝图。在张巍看来，逐际动力做的并非是让机器人去代替人，而是Empower人，将具身智能创新、落地的效率提升百倍千倍。 在接受《晚点Auto》采访时，张巍解释说：“我看之前黄仁勋接受采访说，他们最近十年把计算成本下降了100万倍，这个特别好，英伟达做到了这件事，才会有各种AI应用的落地，他本质是在服务创新者，我们也想做类似的事。” 成立三年获得4次融资，支撑着张巍距离他的梦想更进一步。但是跟大模型和自动驾驶等AI领域创业一样，具身智能现在还远远没有走到终极形态，留待张巍需要解决的资金和人力等问题，还将持续。 01 回国创业 张巍的学术履历堪称“机器学习理论和算法领域的教科书”。 1999年，张巍就读于中国科学技术大学学习自动化系。本科毕业后，张巍赴美留学，开启了长达16年的海外留学和求职经历：在肯塔基大学获得电气与计算机工程系硕士学位，随后就读于美国普渡大学电气与计算机工程系，获得博士学位。 博士后期间，他加入加州大学伯克利分校的Hybrid System实验室，师从美国工程院院士 Claire Tomlin和Shanker Sastry，研究混杂动态系统的控制和机器人。自2011年，张巍开始在美国俄亥俄州立大学电气与计算机工程系任教，并于2017年6月晋升长聘副教授。 张巍的研究方向包括控制理论与应用、机器学习理论和算法、机器人、无人系统等。在美国工作期间获得了美国国家科学基金NSF CAREER 奖和美国俄亥俄州立大学Lumley杰出科研奖，并且在TAC、Automatica等权威期刊发表论文40余篇，部分应用成果发表在ICRA、IROS等机器人与人工智能领域顶会上。 在机器人领域钻研16年的张巍，越来越希望能由自己来创造更多的新价值，并因此有了越来越强烈的回国意愿。 这背后也是张巍对中美机器人产业链差异的观察：美国在原始创新方面领先一些，不过，进入实际应用和产业落地阶段，中国的优势更明显。 在国外做机器人相关研究时，张巍就经常从中国购买零部件，通常一两个月才能收到货，而且他发现很多硬件产品都是从深圳粤海街道发货。如果发现某个零件不合适或者需要换新，再下单又得再等一两月，整个机器人硬件的迭代速度就相对较慢。 2019年5月，张巍回国，加入南方科技大学，创办了机器人控制与学习实验室（CLEAR LAB），致力于机器人控制理论与学习算法方面的研究。和他一起从美国回来的还有他的博士生谌骅，担任CLEAR LAB的研究助理教授，后来成为逐际动力的联合创始人。 CLEAR LAB的研究方向跨越各个领域，这其中，张巍最关注的是足式机器人，并将其视为机器人的终极形态。 于是，张巍团队不仅自主设计和研发了一款四足机器人平台——南科哮天；也针对足式机器人展开多个论文研究，团队发表的论文多次被IROS（世界机器人和智能系统领域影响力最大的顶级学术会议之一）收录。 图源：南方科技大学官网（南科哮天） 仅2021年，张巍团队CLEAR Lab有6篇论文被IROS 2021接收，主题涵盖双足机器人、四足机器人等，主要分析解决足式机器人的行业痛点。 比如其中一篇论文分析的是，如何利用ICI调节足式机器人的迈步和腿的刚度来使其达到平衡；其中一篇论文针对四足机器人楼梯攀爬问题，提出了一种基于地形感知的全自主四足机器人楼梯攀爬解决方案。 这些研究成果都为后来张巍创立逐际动力提供了理论基础。 02 做“具身智能行业的英伟达” 长达近20年的研究，让张巍意识到，机器人行业到了一个新的节点——未来可能只有10%的新价值是来自原始学术创新，90%来自工程实现，光在学校写论文已经没什么用，要创业才能最大程度推动机器人进步。 2022年1月，张巍创立了逐际动力，和他一起从美国回来的谌骅，成为联合创始人。 当时，国内切入机器人赛道的同行并不算少，有优必选这样已经业界知名的公司，也有宇树科技、傅利叶、乐聚等一批入局多年的创业公司。 不过，当时机器人大多通过“进工厂”落地，而张巍则选择了差异化定位，他瞄准了黄仁勋。 “黄仁勋在最近十年把计算成本下降了100万倍，英伟达做到了这件事，才会有各种AI应用的落地。”在张巍看来，黄仁勋在AI行业里做的事情本质是：服务创新者，是AI创新里关键的推动者和效率的提升者。 张巍也要在机器人领域做类似的事情，通过服务创新者，解决具身智能的落地难题，让具身创新变得简单和高效。 于是，张巍给逐际动力的定位是“具身智能行业的英伟达”，一家提供“提供机器人本体和AI软件工具”的具身智能工具公司，服务想在各行各业落地的具身智能具体应用的创新者，可能是有智能机器人需求的客户本身，也可能个人开发者。 技术路径上，张巍选择了足式机器人，这也是张巍科研的重点方向。他曾分析称，足式机器人的关键核心在于“腿”，需要打造出全地形移动能力，这样既能覆盖轮式机器人的不足，同时又能绕开早已杀成一片红海的轮式机器人赛道。 张巍的想法吸引了投资人的关注，明势资本看到了张巍的paper，主动找了上来。2022年8月，逐际动力成立半年后，迎来了第一笔天使轮融资。一年后，张巍获得了来自联想创投和绿洲资本的Pre-A轮融资。 就在张巍获得投融资的时候，这个行业开始迎来爆发，马斯克又为这种爆发势头添了把火。 张巍创立逐际动力的几个月前，2021年8月，特斯拉CEO马斯克宣布计划开发一款名为“特斯拉机器人”的人形机器人。逐际动力成立的5个月后，2022年10月的AI Day上，马斯克带着Optimus原型机站在台上说，人形机器人产业会是人类历史上规模最大的制造业。 不过，在张巍看来，人形机器人尚不是大公司能充分发挥资源优势的领域，“如果堆数据、堆算力就能领先，这里没有创业公司什么事了。” 2023年以来，一大批创业公司挤进了机器人赛道：“稚晖君”彭志辉在2023年2月创办了智元机器人，获得了奇绩、高瓴等投资，截至目前，融资到B轮，估值高达150亿元；成立于2023年5月的银河通用，获得了美团、源码资本等投资；由清华大学交叉信息研究院孵化的星动纪元，成立于2023年8月，一经成立迅速获得种子轮和天使轮融资。 技术逐渐成熟。一向专注于四足机器人的王兴兴，也开始做人形机器人。2023年初，宇树科技正式研发人形机器人，并选择双足路线。 张巍的创业节点，恰逢中国机器人产业的关键时刻，既有工信部《“十四五”机器人产业发展规划》的政策驱动；也有多传感器融合、强化学习等技术推动人形机器人的技术突破。 上述因素共同加速了张巍在研发成果上的步伐。 2023年9月，张巍团队推出首款四轮足机器人W1，成为国内首个能自主上下楼梯的四足机器人。2024年3月，张巍团队发布了一条双足机器人在野外行走的demo视频引发关注，视频里，面对复杂的地形环境如下碎石坡、爬草坡等，双足机器人都应付自如。视频发布不到一周，播放量超过1300万。 图源：逐际动力微信公众号 “它是否有可能替代职业运动员，比如足球队员或者登山运动员？”面对峰瑞资本投资人李丰的提问，张巍回答说，“我认为未来还是有希望的。” 四个月后，逐际动力获得了来自阿里等公司和机构的A轮融资。阿里成为仅次于其核心创始团队的第二大股东，而这家公司也是阿里在人形机器人领域的首次投资。 03 机器人领域上演本土派vs海归派大战 在张巍相继拿下大厂投资和产品引发关注之际，另一家来自本土派创业者王兴兴的宇树科技，趁着春晚的东风，先逐际动力一步走向了大众视野。 不同于张巍的海外求学和任教背景，王兴兴算得上是土生土长的本土派。自上海大学硕士毕业后，王兴兴即入职大疆，从大疆离职后创办了宇树科技。 王兴兴之外，更多本土派年轻创业者也开始崭露头角：星动纪元孵化于清华大学交叉信息研究院；智元机器人的创始人稚晖君来自“华为天才少年计划”；加速进化的创始人来自清华大学，核心团队也来自清华机器人控制实验室和清华火神足球队。 这些人，大多在今年加入了黄仁勋的“朋友圈”。今年1月，黄仁勋在CES上与14台人形机器人同时登台，公布英伟达训练机器人的平台“世界模型Cosmos”。中国人形机器人占据了半壁江山，其中就有宇树、傅利叶、小鹏、智元、星动纪元、银河通用6家中国人形机器人的身影。 除了没有出现在黄仁勋“朋友圈”之外，海归派出身的张巍，跟本土派们的另一大分歧还体现在商业化落地方面。 去年9月的云栖大会上，王兴兴们对机器人的商业化都传递出了比较乐观的情绪。张巍则认为这个赛道用时间来衡量是比较难的一件事，“我也是相对乐观的，但是我们要避免过早地去做商业化。” 图源：阿里云（右1为张巍，右2为王兴兴） 除了面临来自国内本土派机器人创业公司的竞争，张巍的面前，正在迎来更多新的竞争对手。 何小鹏、雷军、李斌、李想们，在造车之外，也都或已经发布产品，或明确将要进军机器人赛道，且越来越多车企包括上汽、长安、奇瑞等，也都有了驶入人形机器人赛道的打算。毕竟，从技术层面看，造智能电动汽车，与造人形机器人在某些方面具有技术同源性；从供应链看，制造汽车和制造机器人也有大量重叠之处。 当视角转移到国外，一些强劲的对手同样在加速竞逐机器人赛道。 马斯克在今年1月底披露，特斯拉Optimus人形机器人量产目标是2025年先做到大约1万台，到2026年提升到5-10万台，2027年接着再增加10倍。 今年2月，明星初创机器人公司Figure AI宣布与OpenAI终止合作。理由是OpenAI 所擅长的大语言模型并不适配人形机器人，无法解决机器人从数字世界走向物理世界的运动控制问题。后来Figure AI发布了新型机器学习模型Helix，一个专门为人形机器人打造的通用模型。 这场机器人竞赛，远没有到尽头。将海外学术积累与国内供应链优势结合的海归派张巍，还需要拿下更多的融资，拿出更好的产品来支撑他的梦想实现。

阿里巴巴官方宣布，近日，中国科学院国家天文台、青藏高原研究所、南海海洋研究所等多个科研项目，相继接入了阿里的通义千问开源大模型QwQ-32B。 其中，中科院青藏所发布了全球首个水能粮大模型“洛书”，已在青藏高原及部分能源企业开展测试工作。 洛书集成了科学模型“思源”（Hydro Trace）、通义千问推理模型QwQ-32B、多模态模型Qwen2.5-VL，可以对特定区域在不同时间尺度的来水量和来源进行精准分析和预测。 据介绍，过去50年间，青藏高原的气候变暖速度是全球平均值的2倍，导致冰川和湖泊、河流的水量比例发生变化，并因大气环流变动重新分布水体。 这一变化会加剧水资源供给、能源供需以及粮食生产之间的不确定性。三者之间相互依存、相互影响的关系被称为“水-能-粮耦合”。 现在，AI大模型能描绘和预测这一复杂关系的变化，从而辅助水电站等产业用户作出决策。 中科院青藏所助理研究员夏萃慧介绍说，洛书的最终目的是产业应用，QwQ-32B的推理过程透明可见的，实现了全链条可解释。 它可以在几十秒内，量化回答任意某年、某月甚至某日，对其来水量影响最大的气候环境变量是什么，影响作用的地点在哪里，并据此分析气候变化带来的潜在影响。 洛书大模型的时空动态分布图 中科院国家天文台的天文观测助手“星语4.0”，已经将底层模型从Qwen2.0升级至QwQ-32B。 接入QwQ-32B后的星语，在望远镜观测系统中可实现对观测目标的自动排序、望远镜调度和生成数据报告，将观测中的人工干预减少了90％。 基于“星语4.0”打造的望远镜观测系统，已成功接入由10台望远镜组成的近邻星系巡天项目（NGSS），已成功探测到SN2024xin、AT2025pk等瞬变源。 同时，国家天文台基于QwQ-32B升级了星语的科教应用，为20万所中小学和广大天文爱好者提供丰富的天文科教内容。 “星语4.0”已接入近邻星系巡天项目 QwQ-32B是在本月初刚刚发布的，体积比DeepSeek更小，但是性能比肩全球最强开源推理模型，在数学、代码及通用能力上实现质的飞跃，整体性能比肩DeepSeek-R1。 QwQ-32B模型采用宽松的Apache 2.0协议，向全球开源，所有人都可免费下载及商用。

图片来源：Sea Expandary官网 京东集团创始人刘强东进军游艇业，引发持续关注。 据南方都市报2月25日报道，刘强东透露，已经接到了五条大型游艇的订单，是72米的双体船，每艘船平均卖6000万欧元。他表示，制造业跟互联网不一样，可能需要10年20年通过品质、技术、绿色环保获得全世界消费者的认可。 2月24日，刘强东创立的独立游艇品牌Sea Expandary与深圳、珠海等地政府签署了战略合作协议。Sea Expandary预计将在珠海投资建设游艇制造基地，在深圳建设游艇事业中国总部，参与深圳多座码头及配套设施的建设运营。此外，Sea Expandary还将在大湾区布局研发创新中心、游艇运营服务中心、保税维修中心等一系列配套机构。 针对此次投资，刘强东表示，国内的游艇企业投资额小，而且分散，几乎没有一家游艇制造公司投资额超过1000万元，此次其投资50亿元，这样才可和全球的头部企业竞争。刘强东称，该投资为个人投资，他本人不会直接参与运营管理。其长期愿景是推动游艇产品大众化，目标是研制出售价约十万元的游艇，使普通工薪阶层也能拥有和使用游艇。 官网资料显示，Sea Expandary定位为绿色智能游艇全产业生态，拟构建集研发设计、制造、全球销售、游艇会服务及海洋科考综合服务为一体的全链条游艇产业。游艇品牌将主打新能源智能化游艇。 该网站隶属于深圳市探海游艇产业发展有限公司。天眼查APP显示，该公司成立于今年2月9日，为港澳台法人独资企业，法定代表人为张然，注册资本1088万美元，实控人为Future Expandray Limited。 目前，中国正在扩大游艇消费。今年1月29日，国务院办公厅印发《加快培育服务消费新增长点工作方案》，提出“促进游艇消费高质量发展，修订游艇安全管理规定等相关规章制度，保障游艇业健康发展”，“支持有条件的地方创新推出一批游艇消费场景”等。 2025年12月23日，交通运输部副部长李扬在新闻发布会上表示，未来一段时间，游艇和游轮消费方面会是一个增长点。他表示，近三年，我国新登记游艇数量年均增长40%以上，呈现出快速增长的态势。过去传统认为高消费的游艇，正在向大众化消费、规模化发展的阶段演进。 李扬还表示，交通运输部将抓住这一发展动向，研究制定扩大游艇消费的若干举措。同时，游艇消费首先要保证安全，交通运输部还将抓紧修订游艇安全的管理规定，在保障安全的前提下促进消费。 刘强东进军游艇业正值政策窗口期。有分析认为，Sea Expandary这一国产游艇品牌的成立，有望填补中国在游艇这一民用船舶制造业领域的空白，降低游艇经济消费门槛等。

快科技2月24日消息，今日，《英雄联盟》官微发文称，为了能为玩家提供更优质的游戏体验与更先进的功能支持，我们不得不做出一个重要的技术调整。 官方宣布，预期自2026年8月13日起，正式停止对Windows 7操作系统的支持。 此后，游戏将无法在Windows 7系统上正常运行。 官方给出的理由是为了持续维护和提升《英雄联盟》的稳定性和性能，需要停止支持使用人数较少的旧版操作系统，以便将精力和更多资源投入到为玩家创造更精彩的《英雄联盟》游戏世界中。 《英雄联盟》称其深知这一变化可能会给玩家带来不便，但为了确保游戏性能的持续优化与未来新功能的顺利上线，这一调整是必要的。 据了解，《英雄联盟》官方还为玩家准备了Win7升级Win10官方完整指引。 如果玩家电脑硬件无法满足Win10最低要求，将无法体验《英雄联盟》，《英雄联盟》官方则建议升级电脑硬件（如增加内存、更换CPU），或更换适配Win10的设备。 资料显示，Windows 7是由微软公司2009年10月22日发布的桌面端操作系统，2015年1月13日结束主流技术支持，2020年1月14日结束外延支持。 随后微软上线了ESU（付费外延扩展支持），允许通过付费的方式订阅安全补丁，2023年1月10日， Windows 7操作系统结束ESU。

“如果上学的时候有学AI时那么认真，那我肯定比现在过得好。” 36岁的小琼，是湖南小县城里随处可见的那类中年女性：身材微微发福，嗓门大到可以从三楼窗户边跟你聊天；学问不高，但工作经验足够丰富，勤快、办事利索，会照顾全家人的生活起居，也能料理所有的人情往来。 我没有想到，她是我这次回老家县城聊到的所有人里，使用AI频率最高的人：她会用即梦制作拜年短视频，几乎每天都打开豆包，也会与工作中遇到的各种人讨论AI。 2025年5月，她报名参加了县里一个免费AI培训班，10天时间，每天上午9点到12点，下午2点到4点，就像上班一样去上课。当时DeepSeek热度很高，这成为她们的第一课。此外，从豆包、即梦、可灵到美图，老师挨个讲解了基础的使用方法。 小琼学得很起劲。用她的话说： “如果上学的时候有学AI时那么认真，那我肯定比现在过得好。” 因为她是为了生存而来。 全班50个学生，大部分是来寻找AI潜在机会的。培训班以就业为导向，对学员有身份限制：必须是农村户口、没有正式工作。小琼发现，有同学并不符合条件，是借用亲戚身份证来参加了培训。很快，他利用AI技术制作的短视频，爆了好几条。 另一位同学，在县城经营童装店十几年了，虽然是个小门脸，但生意做得不错，已经雇佣了两位员工。她也做视频号，每天都更新，但在镜头前表达时经常磕巴，学完AI后，她只需要录入声音，再上传照片，就可以完成口播，极大节约了时间成本。“一天能做好几条”，这让小琼很是羡慕。 小琼在做一份销售性质的临时工，受外部因素影响，2026年以来的收入，相比前一年几乎减半，掉到3000左右。老公也没有正式工作，女儿上三年级，眼看越来越费钱，如何让每月收入回到5000元以上的“舒适区”，成为她的当务之急。 她发现这很难。 这几年，县城很多人的工资都在3000元以下。薪水降了不说，对岗位的要求还高了。她没有学历，年龄超过35岁，在县城很难找到销售之外的工作。销售是最能感受经济冷暖的岗位——很显然，这在当下不是一个能轻易获得高收入的工作。 小琼也不敢做生意。她做过多年美业，疫情前，曾经雄心勃勃地与人合伙，投入9.8万元，成为一家美容院的三级加盟商。苦苦撑了一段时间，最终赶在产品过期前以2000元的价格回收给了加盟方，关门大吉。 从不同渠道汇集的各种信息，都在提醒她应该保守一点。 比如，农村老家的建筑熟练工已经不出去打工了，以前他们都是供不应求的；亲戚打工的浙江鞋厂，2025年春节时还以3倍工资把工人留下来赶活儿，而今年选择留下来上班的员工，只能拿到普通工资。春节聚会时，她还得知，一位在隔壁县城开零食店铺的朋友，也以亏本近30万的结局收场。 不过，她相信，旧路径逐渐失效的同时，新路径也会逐渐浮现。过去几年，她见证过不少人抓住新机遇改变了命运，其中最让小琼羡慕的是一位退休阿姨，女儿在国外上学，她一人一狗一车环游中国，同时做直播带货，每到一个地方，就直播销售当地特产赚取路费，逍遥又自在。 她看好AI，现在最高频使用的App是豆包。 在山上看到不认识的野果，她会扫一扫，让豆包识别。耳边长出的疖子，她先问问豆包有哪些可能性。豆包判作业，也比每月收费29.9元的作业帮好用。很多个夜晚，她奔波在乡下跑业务，来不及赶回家耵作业的时候，就通过监控看着孩子写作业、让她用豆包自己判作业。很多时候，豆包比家里男人更靠谱。 2025年冬天，她去江西玩了几座城市，豆包带她吃到了很多便宜又地道的地方美食，让她至今想来都赞不绝口。“南昌拌粉6块钱，皮蛋肉饼汤4块钱，有免费的养生汤，服务还特别好。”我问她知不知道阿福、高德扫街榜，因为它们也有类似的功能，并在2025年进行了凶猛的投放，她表示自己一个都不知道，也不想知道—— “有豆包就够了”。 这让我瞬间直观感受到了AI竞争的残酷性，也想起了AMD CEO苏姿丰关于半导体竞争的那段表述： “在我们行业里，如果你是第一名，你会得到绝大部分的利润和机会；如果你是第二名，你还能勉强生存；但如果你是第三名、第四名或者更靠后，你基本上就是在挣扎求生，甚至根本无法维持业务。” 人人都想当第一，继而得到“绝大部分的利润和机会”。刚刚过去的这个春节假期，俨然成为AI产品的投放黄金期。从元宝到千问都来势汹汹，被戏称“起大早赶晚集”的李彦宏也努力为文心花了点钱——自然没打出什么水花，但热闹过后，豆包的地位似乎依然没有被撼动。2月22日，苹果App Store免费App下载榜单中，依然是豆包第一、千问第二。 不过，AI在C市场的格局依然存在变动的可能。 前面我们提到过，有用或者有趣，AI产品想要拿下C端市场，至少得满足其中一条。 在当下，有用或许更加重要。 短剧和短视频已经为人类大脑提供了足够多、甚至是过多的欢愉。借用新的技术和工具去赚钱，才是更多人的刚需。但无论豆包还是千问，距离这个目标还有点遥远。豆包更像是个全能生活助手。千问则给自己打上了“会办事”的标签——至于这是真需求，还是大厂强行造出来的伪需求，市场和时间会给出答复。 小琼看好AI，但这同样让她觉得恐慌。电商时代对普通人是友好的，人在县城，照样能卖货，但AI的光，显然还没能照亮在县城。至少到现在，她身边还没有人通过AI找到新生意，玩得好的，也只是为旧生意提效而已。 “门槛还是有点高”，她感慨。AI培训小组的群里，早就有人张罗聚会，交流AI赚钱机会，但春节过完了也没能成行。 很显然，大家都还没有方向。 从硅谷到中关村，无数大佬都在强调AI之于普通人的机会，“一个人加上AI就是一人公司”“AI就是普通人的梯子”。2026年更是被很多人认为是AI转变之年。但对于县城无数渴望赚钱的“小琼”们而言，AI暂时没有带来信息平权，反而是迷茫。 “什么都能用AI做了？我没学历、不年轻，将来去做什么呢？” 但这位被生活教育过的中年女性，懂得不下牌桌的重要性。她关注着县城的新技术培训，下一门想学习的课程是无人机飞手。最近她还在准备学习跨境电商，想利用AI制作图片和视频，转战海外市场，跳出县城窄仄的就业竞争。在她看来，这些领域跟AI一样，都是新鲜的、暗藏机会的。 聊天结束的时候，已经接近凌晨。我忽然想起周星驰《喜剧之王》的那段对话： “看，前面漆黑一片，什么也看不见。” “也不是，天亮后便会很美的。”

微软被突击搜查 凤凰网科技讯 北京时间2月25日，据《日经亚洲》报道，据知情人士透露，日本反垄断监管机构周三突击搜查了微软日本公司的办公室，此举是为了调查这家美国软件巨头是否不当阻碍其Azure云平台客户使用其他云服务。 知情人士称，日本公平贸易委员会正在调查微软涉嫌违反《反垄断法》的不公平贸易行为，还将要求微软美国母公司作出澄清。 目前，微软Azure正与另外两大云服务商亚马逊云服务AWS和谷歌云争夺全球市场份额。为了确保不断发展的科技行业拥有一个公平竞争环境，日本公平贸易委员会进行了此次突击搜查。 知情人士称，微软日本公司涉嫌设置了相关条件，导致其软件无法在除Azure以外的云平台上使用，或在其他云平台使用会产生更高费用。 微软被认为利用了其在服务器操作系统Windows Server和办公软件Microsoft 365方面的优势，其日本子公司涉嫌通过限制在其他云平台上使用这些热门服务，将客户引导至自家Azure平台。(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”。

凤凰网科技讯 2月25日，Angry Miao创始人、前魅族科技CMO李楠发文，透露自己两年多以前做过一个秘密计划，关于怎么重振魅族。他表示，这个计划后来并没有被彻底执行，最主要的原因是第一步就是非常激进的裁员。 李楠认为，没有深刻的市场竞争教训的领导层不会执行这么激进的计划，但是他知道这是拯救这个品牌的唯一正确的道路。李楠表示：一个品牌，首先还是股东和员工的。当队伍已经没有战斗力了，粉丝盼王师北渡，也必然是徒劳。 据媒体报道，网传消息称，魅族手机团队将全面解散，原计划于今年年中发布的魅族23系列也已实质停摆。同时，网上流传出一份星纪魅族内部员工的爆料，其中透露了五条关于公司业务调整的重磅消息： 手机业务全面终止，相关团队整体裁员，原本备受期待的魅族23系列也已实质停摆。 FlymeAuto车机业务独立运营，由彭姓负责人接手，深度融入吉利的智能汽车布局。 大规模人员优化即将展开，与手机业务收尾无关的部门预计3月全部调整，补偿为N+1，部分员工可内部转岗。 持有公司股权的员工，需单独与HR沟通后续处理方案。 魅族品牌不会消失，将继续保留在吉利体系内，后续由其他吉利子公司承接相关业务。

盖茨 凤凰网科技讯 北京时间2月25日，据《华尔街日报》报道，微软联合创始人比尔·盖茨(Bill Gates)就其与性犯罪者杰弗里·爱泼斯坦(Jeffrey Epstein)的关系向盖茨基金会的员工道歉，他承认自己犯下的错误给这个慈善组织蒙上了一层阴影，同时坚称自己没有参与爱泼斯坦的罪行。 在周二举行的全体员工大会上，盖茨承认，他曾与两名俄罗斯女性有婚外情，此事后来被爱泼斯坦发现，但这两位女性并非爱泼斯坦的受害者。根据《华尔街日报》听取的录音，盖茨对员工表示：“我没有做任何违法的事。我没有看到任何违法的事。” 盖茨表示，在美国司法部最近公开的爱泼斯坦文件中，有几张他与一些面部被打码女性的合影，那些照片是爱泼斯坦在会面结束后要求他与爱泼斯坦的助理一起拍摄的。盖茨表示：“需要明确的是，我从未与受害者，以及他身边的女性在一起。” “与爱泼斯坦交往，并且还把盖茨基金会的高管带去与这名性犯罪者会面，是一个巨大错误，”盖茨表示，“对于因为我的错误而被牵连进来的其他人，我表示道歉。” 盖茨称，他从2011年开始与爱泼斯坦会面，而爱泼斯坦早在2008年就已对教唆未成年人卖淫的指控认罪。盖茨称，他当时只知道爱泼斯坦因某件“为期18个月的事”(爱泼斯坦被判18个月刑期)而被限制旅行，但并未仔细核查其背景。盖茨承认，即便在2013年前妻梅琳达·弗兰奇·盖茨(Melinda French Gates)表达担忧后，他仍继续与爱泼斯坦会面。 盖茨对员工表示：“如今了解真相后，才发现事情严重百倍，不仅因为他过去的罪行，更因为现在清楚他当时仍在持续作恶。”谈及前妻时，他补充道：“该肯定她的是，她一直对爱泼斯坦这件事持怀疑态度。” 他在周二告诉员工，他与爱泼斯坦的会面持续到2014年，曾乘坐其私人飞机，并同赴德国、法国、纽约和华盛顿。“我从未过夜。”他坚称，也从未去过爱泼斯坦的岛屿。 盖茨称，爱泼斯坦“谈到他与许多亿万富翁，尤其是华尔街亿万富翁之间的亲密关系”，并称自己可以为全球健康等事业筹集资金。 盖茨表示，由于这些会面中常有其他名流在场，“这让我误以为这是正常社交”。他承认如今意识到，与爱泼斯坦的往来客观上帮助这名性犯罪者洗白名声。 盖茨承认，他与爱泼斯坦的关系以及司法部文件中新披露的邮件，已给盖茨基金会及其声誉蒙上阴影。 “这完全违背基金会的价值观与目标，”他说，“我们的工作极度依赖声誉。毕竟，人们可以选择是否与我们合作。” 盖茨基金会发言人表示，盖茨每年举办两次全体员工大会，此次他“坦诚回应了多个问题，并为其行为承担责任”。 两段婚外情 在近期披露的邮件中，有两封是爱泼斯坦于2013年7月发给自己的，似乎是以盖茨当时的科学顾问鲍里斯·尼科利奇(Boris Nikolic)的名义起草的辞职信草稿。第二封邮件提到了盖茨的“婚姻纠纷”，并称尼科利奇曾为盖茨“非法幽会”提供便利。 盖茨在员工大会上坦诚谈论了自己的私生活。他对员工表示:“我确实有过婚外情，一次是与一位在桥牌活动中认识的俄罗斯桥牌选手，另一次是与一位通过商务活动结识的俄罗斯核物理学家。” 盖茨说，尼科利奇与他和爱泼斯坦关系都很密切，知晓这些婚外情，并将此事告诉了爱泼斯坦。这名核物理学家曾在盖茨旗下的一家公司工作，但目前尚不清楚两人的婚外情是否发生在她担任其员工期间。 《华尔街日报》本月早些时候报道称，爱泼斯坦介入了尼科利奇离开盖茨私人办公室的谈判，并在拟定离职协议时抛出了盖茨曾有婚外情的指控。尼科利奇此前在一份声明中告诉《华尔街日报》，2013年7月的这些电子邮件“并非代表我撰写，也不是应我要求而写”。 据《华尔街日报》2023年报道，盖茨曾与一名俄罗斯桥牌选手有婚外情，爱泼斯坦后来似乎利用这一信息威胁盖茨。盖茨大约在2010年结识这名女子，当时她二十多岁。爱泼斯坦在2013年与她见面，后来出资让她上软件编程学校。2017年，爱泼斯坦给盖茨发邮件，要求他报销课程费用。 爱泼斯坦在2013年7月4日发给尼科利奇的一封邮件中写道：“比尔面临的风险是从首富变成最大的伪君子，梅琳达会沦为笑柄，捐款也会随之消失。”爱泼斯坦还点名了盖茨的两名婚外情对象，称她们“有可能一夜成名”。 盖茨在全体员工大会上表示，他与爱泼斯坦最后一次见面是在2014年，尽管爱泼斯坦后来还提出过一些“附带问题”。“在那之后他继续给我发邮件。”盖茨说，但他表示自己并未回复。(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”。

凤凰网科技讯 2月25日，微信派官方发文，介绍了近期新上线的两项新功能。一是“面对面收照片和文件”功能：没加好友，不用流量，也能快速收发原图。二是帮助用户快速查找图片流向：如果用户已经忘记图都发给了谁，可以通过长按图片点击“查看该图片包含的聊天”，从而迅速锁定这张图的“流向”，点击聊天还能看看当时聊天记录。 然而，对于“面对面收照片和文件”的功能，网友的评论褒贬不一。有网友表示：加好友的理由没了。 还有网友表示好评，终于不用加陌生人微信了。

原标题：一公司向宇树索赔8000万被驳回 最高法怒批：精心算计、反复无常 快科技2月24日消息，据媒体报道，今年2月，最高人民法院在一起“电子狗”专利侵权终审判决中，罕见地直接点名批评原告露某美公司。 对于指控，宇树科技坚决否认侵权，称其产品未包含涉案专利中的“液位传感器”“气体传感器”和“可变色的仿生毛皮”三项关键技术特征。 一审法院经审理认为，被诉产品确实缺少上述三项必要技术特征，且露某美公司所称的“油漆变色”“外衣更换”等不能等同于专利中的“可变色仿生毛皮”。 2025年9月，杭州中院一审认定宇树科技不构成侵权、判决驳回露某美公司全部诉讼请求。 一审败诉后，露某美公司上诉至最高人民法院。 在二审询问结束仅1天后，该公司竟将此前临时提高至8000万元的赔偿请求，又迅速回调至最初的500元。 法院查明，该公司于2025年6月25日受让涉案专利，经营范围仅为预包装食品和日用百货，与智能机器人毫无关联，却在获权5天后即发起诉讼。 其一方面声称对方侵权获利数千万元，另一方面仅象征性索赔500元，同时要求“以法院审计为准”。 法院指出，此举实为精心算计——既规避高额诉讼费，又借虚高索赔向被告施压。 最高人民法院特别指出，任何人行使权利和参加诉讼均应当遵循诚信原则。 专利法第二十条第一款规定：“申请专利和行使专利权应当遵循诚实信用原则，不得滥用专利权损害公共利益或者他人合法权益。” 最终，最高人民法院驳回上诉，维持原判，案件受理费由露某美公司承担。

来源：传媒见闻 开年第一天，两家车企同步官宣告打赢了自媒体侵权案官司。 2月24日，小米法务部通过官方微博通报，其起诉自媒体账号“AutoReport汽车产经”名誉权侵权一案一审宣判，小米公司胜诉。法院认定，该账号在多个网络平台传播的内容存在事实核查不足、“张冠李戴”等问题，且带有明显贬损倾向，侵害了小米公司名誉权并损害其品牌声誉，判令被告删除侵权内容、公开赔礼道歉，并赔偿小米500万元。 小米法务部在声明中表示，小米始终欢迎社会各界的批评、建议与监督，以开放态度优化产品与服务，但对误导公众的虚假信息、侮辱诋毁企业的行为绝不姑息，将坚决运用法律武器捍卫自身合法权益，守护品牌声誉。 同日，尊界法务官方微博同步披露，江淮起诉自媒体“赛车星冰乐”侵权案一审胜诉，被告被判公开赔礼道歉并赔偿30万元。 业内人士指出，部分自媒体为博取流量发布不实贬损内容，既侵害企业权益，也扰乱市场生态。两起案件的胜诉，为企业应对网络恶意抹黑提供了司法参考，也对自媒体运营形成有力震慑，呼吁从业者坚守法律底线，共同营造清朗网络空间与公平市场环境。 对此，你们怎么看？